AI人工智能：如要入“局”，專利先行

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AI人工智能：如要入“局”，專利先行

引言

3月9日-15日的圍棋世紀大戰(zhàn)中，谷歌AlphaGo技驚天下，以3:1領(lǐng)先韓國九段棋手李世石，讓AlphaGo所代表的人工智能獲得了前所未有的關(guān)注度。圍棋人機大戰(zhàn)，機器獲勝，意味著人工智能技術(shù)在快速發(fā)展，或能引領(lǐng)未來新一輪產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新與變革。

AlphaGo只是人工智能的冰山一角，全球各互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛在人工智能領(lǐng)域加強技術(shù)創(chuàng)新和專利布局，已經(jīng)在前瞻性科技上的商業(yè)化落地與場景應(yīng)用中越走越深，或?qū)⒁I(lǐng)國際國內(nèi)人工智能技術(shù)發(fā)展的方向。要在這前瞻性科技領(lǐng)域布局卡位，有必要對全球人工智能的專利文獻加以統(tǒng)計和分析，把握人工智能的全球?qū)＠艣r和主要參與者，以便對現(xiàn)有專利技術(shù)上從廣度和深度上加以利用。

人工智能崛起的背后：

一項技術(shù)發(fā)展的背后，是科技巨頭對于技術(shù)的不斷投入和角逐：繼 4億美金收購了DeepMind后，Google又收購了GeoffreyHinton的創(chuàng)業(yè)公司DNNResearch（一家專注于語音和圖像識別技術(shù)的研究公司）。Facebook和俄羅斯富豪尤里一起創(chuàng)立了 300 萬美元獎金的 Breakthrough Prize in Mathematics，IBM 研究院 Watson 電腦開始研究深度學習相關(guān)技術(shù)，微軟研究院鄧力老師率先把深度學習應(yīng)用在語音識別中，百度挖來余凱老師創(chuàng)立了IDL研究院，阿里巴巴專門成立了神秘DST部門，騰訊則開放了標志人工智能進步“人臉識別”API。

目前，人工智能技術(shù)已被科技巨頭們?nèi)鏘BM、微軟、Facebook等應(yīng)用到各類相關(guān)領(lǐng)域中：聊天機器人、翻譯、圖片識別、人工智能機器、無人駕駛汽車，甚至是醫(yī)學領(lǐng)域的手術(shù)機器人……

而從全球的人工智能技術(shù)專利申請人來看，前瞻技術(shù)方面提交專利申請較多的也是Google（2171項）、IBM（2399項）、微軟（1544項）等國際巨頭；國內(nèi)的主要是百度（446項）、騰訊（201項）、阿里巴巴（383項）等；其次是一些人工智能的商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域如手機廠商、智能機器人等。

中美日三國領(lǐng)跑人工智能市場

截止到2016年3月13日，筆者從智慧芽專利數(shù)據(jù)庫中檢索到有關(guān)人工智能的專利已經(jīng)超過2.4萬項（以單件申請去重后）。從近二十年的發(fā)展情況來看，專利申請量總體呈平穩(wěn)上升趨勢，2008年后專利申請量有較大幅度提升突破1千項，到2014和 2015年，專利申請量均超過3千項，這也反映了人工智能領(lǐng)域正處于高速發(fā)展期。

從人工智能專利申請受理國來看，美國以9786項位居全球第一，占全球?qū)＠暾埧偭康?8%，且專利申請大多跟算法有關(guān)。這是由于美國早期的商業(yè)建設(shè)比較完善，讓很多大型公司建立起各自領(lǐng)域的絕對壁壘，更加注重人工智能技術(shù)本身的發(fā)展，因此美國的科技公司在人工智能領(lǐng)域方面，更多的是圍繞大數(shù)據(jù)挖掘、算法研發(fā)方面。

其次是中國，專利申請量達到6900多項，占全球?qū)＠暾埧偭康?0%，其專利申請著重于商業(yè)場景的應(yīng)用。這是由于國內(nèi)早期的基礎(chǔ)設(shè)施相對比較落后，因此科技公司采用應(yīng)用市場技術(shù)來進行彌補。

日本以5千多項位居第三，其次是韓國、歐洲、加拿大、德國、英國等國家地區(qū)。由于專利申請的時間和地域選擇與產(chǎn)業(yè)化發(fā)展方向密切相關(guān)，可見中美已成為人工智能技術(shù)的主戰(zhàn)場。

寬度為主，深度為輔，深度學習技術(shù)未來可期

數(shù)據(jù)顯示，2萬多項人工智能專利，其技術(shù)主要集中在語音識別、圖像識別、自然語言處理和大數(shù)據(jù)處理等方面。其中語音識別發(fā)展較快，已經(jīng)有1萬多項專利，其技術(shù)分支較多如語音搜索、語音識別、語音與圖像結(jié)合等，已在政府、制造、金融、零售、教育等領(lǐng)域得到應(yīng)用，商業(yè)應(yīng)用面較廣。

對于人工智能中的重要分支深度學習（AlphaGo為代表），整合了搜索算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自我進化，是人工智能領(lǐng)域的黑科技，其專利申請量也不少。智慧芽專利數(shù)據(jù)庫檢索顯示，目前有關(guān)深度學習的專利申請共有1809項，主要申請區(qū)域為美國、中國、歐洲、日本。

AI人工智能：如要入“局”，專利先行

圖1 深度學習技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)圖

如圖1所示，從技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)和技術(shù)生命周期來看，深度學習經(jīng)過前期的技術(shù)導入，目前正進入快速發(fā)展期。從2006年Geoffrey E. Hinton提出深度學習概念到2007年Rémi Coulom首次命名Monte Carlo Tree Search算法，其相關(guān)專利申請量均是50多項；2013年DeepMind采用CNN+BP算法模仿Q-learning，提出Deep Q-learning算法時，專利申請量就快速上升到79項；2014年后，隨著DeepMind利用actor-critic構(gòu)架改進DQN算法，將policy-network與value-network分離時，相關(guān)專利申請量上升為278項，2015年后全球申請量更是達到823項。

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圖2 深度學習專利3D地圖

現(xiàn)有公開的1809項深度學習相關(guān)專利，如圖2智慧芽3D地圖來看，其專利密集區(qū)主要集中在特定功能的數(shù)據(jù)處理（信息檢索及其數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)）、采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學習方法、圖形識別分析等領(lǐng)域。而深度學習之所以能讓AlphaGo成功，正是因為采用了神經(jīng)網(wǎng)路加上MCTS (Monte Carlo tree search)搜索算法，同時結(jié)合巨大的谷歌云計算資源，加上高手棋譜和自我學習。AlphaGo只是深度學習應(yīng)用的序曲，DeepMind做圍棋研發(fā)是基于通用的技術(shù)進行，這樣的技術(shù)未來可以用到任何其他合適的領(lǐng)域里去，只要能夠建模，能夠有充足的數(shù)據(jù)，人工智能就能夠在這個領(lǐng)域短時間能從0分做到99分。

結(jié)語：

人工智能研究的成果并不局限于游戲，圍棋只是體現(xiàn)人工智能進步絕佳的宣傳點和切入點，它的潛力在于現(xiàn)實應(yīng)用。以Google、百度為首的互聯(lián)網(wǎng)巨頭在相關(guān)專利技術(shù)上已深度落子布局，其專利布局之道也給國內(nèi)的企業(yè)有以下啟示：

（一）以專利分析為突破口，加快創(chuàng)新步伐：結(jié)合人工智能技術(shù)和商業(yè)應(yīng)用場景，分析國內(nèi)外先進技術(shù)熱點、空白點、發(fā)展動態(tài)和方向。同時開展關(guān)鍵技術(shù)的專利分析以提高技術(shù)研發(fā)起點、優(yōu)化資源配置、加快研究進程，實現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)突破并進行再創(chuàng)新。

（二）收購具有技術(shù)研發(fā)實力的公司，快速提升競爭力：收并購國內(nèi)外具有自主知識產(chǎn)權(quán)、較強的研發(fā)團隊以及領(lǐng)先的市場地位的相關(guān)企業(yè)，快速提升企業(yè)規(guī)模和核心競爭力、完成國際化經(jīng)營布局，是產(chǎn)業(yè)快速轉(zhuǎn)型升級和結(jié)構(gòu)調(diào)整的便捷之路。

來源：智慧芽學院

作者：曾青華 PatSnap智慧芽專利工程師

編輯:IPRdaily 王夢婷

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