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人工智能:若要入局 专利先行
发布时间:2016/5/11 10:32:00    新闻来源:中国知识产权报/中国知识产权资讯网

  在今年3月9日至15日的围棋“世纪大战”中,谷歌AlphaGo技惊天下,以4:1战胜韩国九段棋手李世石,让AlphaGo所代表的人工智能获得了前所未有的关注。事实上,AlphaGo只是人工智能的冰山一角,目前,全球各互联网巨头纷纷在人工智能领域加强技术创新和专利布局,在前沿科技的商业化“落地”与场景应用中越走越深,或将引领人工智能技术发展的新方向。


  中美“主场” 覆盖面广


  笔者在智慧芽专利数据库中进行专利文献检索后发现,截至2016年3月13日,人工智能技术领域的相关专利申请数量已超过2.4万件。从近20年的发展情况来看,该领域专利申请量总体呈平稳上升趋势,2008年后,全球专利申请量有较大幅度的提升,突破1000件;2014年和2015年,该领域相关专利申请量均超过3000件。申请数量上的增长也反映出人工智能技术正处于高速发展期。


  从提交人工智能相关专利申请的国家来看,美国以9786件专利申请位居全球第一,占全球总量的28%,且专利申请大多跟算法有关。美国早期的基础设施建设比较完善,很多大型企业很早就建立起各自领域的技术壁垒,其更加注重人工智能技术本身的发展,相关科技企业更多围绕大数据挖掘、算法等进行技术研发。中国在人工智能领域共提交专利申请约6900件,占全球专利申请总量的20%,相关专利申请侧重于商业场景应用等。这主要是由于国内早期的基础设施建设相对落后,科技企业更多研发场景应用相关技术进行弥补。日本以5000多件相关专利申请位居第三,其次是韩国、欧洲、加拿大、德国、英国等国家和地区。专利申请的时间和地域选择与产业化发展方向密切相关,可见中国与美国已成为人工智能技术的“主战场”。


  技术创新 发展迅速


  目前,全球2.4万件人工智能相关专利申请主要集中在语音识别、图像识别、自然语言处理和大数据处理等方面。其中,语音识别技术发展较快,相关专利申请数量超过1万件,其技术分支较多,如语音搜索、语音识别、语音与图像结合等。目前,相关技术已在工业制造、金融、零售、教育等领域得到应用推广。


  人工智能中的重要分支深度学习(以AlphaGo为代表),整合了搜索算法、神经网络和自我进化等领域的相关技术。涉及深度学习领域的相关专利申请约为1800件,主要申请区域为美国、中国、欧洲和日本。


  从技术发展脉络和技术生命周期来看,深度学习经过前期技术导入,目前正进入快速发展期。2006年Geoffrey E.Hinton首次提出深度学习概念,其后几年相关专利申请量均是50多件;2013年DeepMind公司提出Deep Q-learning算法,相关专利申请量上升至79件;2014年后,随着DeepMind公司进一步改进DQN算法,相关专利申请量上升至278件;2015年,深度学习领域的全球专利申请量已达到823件。


  目前公开的1809件深度学习领域的相关专利申请,主要集中在特定功能的数据处理(信息检索及其数据库结构)、采用神经网络模型的学习方法、图形识别分析等领域。AlphaGo之所以能获得成功,正是因为设计者在深度学习领域采用了神经网络加MCTS搜索算法,同时结合谷歌云计算资源,加上高手棋谱和自我学习。AlphaGo只是深度学习应用的序曲,这样的技术今后将可能应用到任何其他合适的领域。


  巨头云集 引领未来


  从全球的专利申请人来看,在人工智能领域提交专利申请较多的有IBM(2399件)、谷歌(2171件)、微软(1544件)等国际巨头;国内的主要研发企业为百度(446件)、阿里巴巴(383件)、腾讯(201件)等;此外还涉及一些人工智能的商业应用厂商,如手机厂商、智能机器人企业等。


  专利申请数量的背后是科技巨头对于技术的不断投入和市场角逐。继4亿美元收购了DeepMind公司后,谷歌又收购了一家专注语音和图像识别技术研发的创业公司DNNResearch。此外,脸谱公司与俄罗斯富豪尤里一起创立了300万美元奖金的数学突破奖,IBM研究院开始研究深度学习相关技术,微软研究院率先把深度学习应用在语音识别中,百度创立了IDL研究院,阿里巴巴也专门成立了神秘的IDST部门,腾讯则开放了标志人工智能进步的“人脸识别”API(应用程序编程接口)。


  目前,人工智能技术已被科技巨头们应用到各类相关领域,聊天机器人、翻译、图片识别、人工智能机器、无人驾驶汽车,甚至医学领域的手术机器人等方面,都能看到人工智能技术的身影。


  总体来看,人工智能技术的研究成果并不局限于游戏,其潜力在于各类现实应用,围棋只是体现人工智能进步的绝佳宣传点和切入点。以谷歌、百度为首的互联网企业在相关专利技术上已落子布局,其专利布局之道也给国内的企业以启示:首先,相关企业应以专利分析为突破口,加快创新步伐,结合人工智能技术和商业应用场景,分析国内外先进技术热点、空白点、发展动态和方向,同时开展关键技术的专利分析以提高技术研发起点、优化资源配置、加快研究进程,实现关键技术突破并进行再创新。其次,企业可以通过收购具有技术研发实力的公司,快速提升竞争力。收购或并购国内外具有自主知识产权、较强实力的研发团队以及具有领先市场地位的相关企业,可以快速提升企业规模和核心竞争力、完成国际化经营布局,不失为产业快速转型升级和结构调整的便捷之路。(曾青华)

 

 

 

  (编辑:梁艳超)


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