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基于专利视角的京粤两地人工智能技术创新分析※

2020-10-16

武汉商学院学报 2020年4期
关键词:两地专利申请专利

(广东培正学院,广东 广州 510830)

进入新世纪以来,随着大数据、云计算、深度学习等新一代信息技术的快速发展,人工智能技术也迎来新的突破,并在众多行业中得到越来越广泛的应用[1]。如今,人工智能已成为引领科技发展的重要驱动力,世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力,维护国家安全的重大战略。中国政府也高度重视人工智能的发展,自2016年以来发布了一系列促进人工智能发展的政策文件,并于2017将其上升为国家战略。在中国中央政府的推动下,各地方政府也纷纷发布人工智能发展规划与配套支持政策,截至2018年3月中国大陆31个省级区域中已有15个发布了人工智能规划,其中有12个制定了具体的产业规模发展目标[2],从而使中国人工智能得以飞速发展。中国人工智能虽然整体发展态势良好,但是各地发展并不平衡,从省级区域来看,以京(北京)粤(广东)两地的发展最为迅速,目前无论在人工智能企业数量、产业的投资还是在专利申请量方面都处于全国领先地位,因此,京粤两地人工智能的发展在全国具有引领作用。那么,京粤两地人工智能技术发展状况如何?各有什么特点和优势?还有哪些短板需要弥补?这些都是京粤两地的人工智能决策者必须面对的问题。

一、文献综述

现有对人工智能技术的研究主要集中在人工智能技术在某个具体行业的应用或影响,如翟雷和邢国春(2019)分析了人工智能技术在教育领域的应用[3]。张兴旺(2017)探讨了人工智能在图书馆进行信息推荐的运作模式[4]。刘春生等(2019)分析了人工智能在雷达对抗中的应用[5]。另外还包括人工智能技术在天线设计[6]、电力系统[7]、遥感技术[8]等方面的应用。基于专利视角的人工智能技术研究主要着眼于人工智能整体技术分析,如赵蓉英等(2019)从专利引证角度研究了人工智能技术核心专利,并制定了专利布局策略[9]。王友发等(2019)通过绘制专利地图并分析了人工智能的总体趋势和技术热点[10]。张振刚等(2018)从专利计量角度挖掘了人工智能关键技术、技术热点与前沿领域[11]。尚未见有学者从专利的角度对我国不同区域人工智能技术创新进行对比研究,因此,本文从专利角度比较分析京粤两地人工智能技术创新发展状况,探索双方技术创新的特点及差异,并揭示各自存在的不足,有利于两地人工智能决策者进一步优化相关政策,提高资源配置效率,促进两地人工智能更快、更好地发展。

二、指标选取与数据来源

专利文献是记录发明创造成果的重要载体,也是反映技术创新能力和实力的具有法律效力的文件,据世界知识产权组织统计,90%~95%的科技创新成果是以专利的形式体现出来,而且许多发明创造成果仅仅出现于专利文献中[12],因此,它最能从本质上揭示技术创新的能力。从专利角度进行技术创新分析,需要考虑多个指标,本文在借鉴前人研究的基础上,分别从专利总体情况、专利申请趋势、技术生命周期等7个方面分析京粤两地人工智能创新。

本文以中国专利检索系统(CPRS)为数据来源。由于人工智能涉及范围很广,其技术涵盖众多领域,为了提高专利检索的准确性和完整性,本文通过咨询人工智能领域专家并进行试检验的方式来确定检索式。通过往复几轮的讨论、咨询与试检验,最后确定人工智能关键词为:人工智能or模式识别or语音识别or图像识别or虹膜识别or机器学习or智能处理器or认知计算or智能机器人or专家系统or智能搜索or智能驾驶or神经网络or计算机视觉。检索时间为2020年4月10日,专利申请日下限为2018年12月。由于专利从申请到公开有一定的时滞期,2018年的数据可能有部分未被收录,然而,对本文的分析并不产生实质性影响。通过检索并初步统计,发现2000年以前京粤两地申请的人工智能领域专利都很少,因此本文的专利分析采用2000-2018年的数据。

三、结果分析

(一)专利总体情况分析

经过检索与统计,2000-2018年京粤两地人工智能技术专利申请总体情况如表1所示。

表1 京粤两地人工智能技术专利总体情况统计

总体来看,京粤两地人工智能技术在专利申请量、专利授权量、发明专利申请量和发明专利授权量等4种专利指标在全国均处于领先地位,其中,广东除了发明专利授权量占全国总量的比例只有11%以外,其他3种指标占全国总量的比例均超过了15%,而北京地区则上述4种指标占全国总量的比例全部超过了15%,遥遥领先于国内其他省级区域,说明京粤两地人工智能技术创新成果在国内处于领先地位。进一步比较京粤两地的人工智能专利情况,发现广东地区除了在专利申请总量超过北京外,在专利授权量、发明专利申请量和发明专利授权量都少于北京,特别是发明专利授权量几乎只有北京的一半。由于专利授权量以及发明专利数量一定程度上体现了技术创新质量的高低,因此,广东地区尽管技术创新数量超过北京,但是技术创新质量却不如北京。

(二)专利申请趋势分析

京粤两地2000-2018年人工智能技术专利申请趋势如图1所示。

图1 京粤两地人工智能技术专利申请趋势图

从专利申请趋势可以看出,2000-2018年,京粤两地人工智能技术专利申请保持了相同的发展态势,虽然两地均从2000年之前就已经开始了人工智能技术的专利申请,但是其中绝大部分专利申请来自于2016-2018年,分别占了专利申请总数的70.1%(北京)和79.6%(广东)。其中,2000-2011年,双方的人工智能技术专利申请均经历了较长时间的缓慢增长,专利平均年申请量不到100件,说明在此阶段双方的人工智能技术创新均处于起步阶段,技术创新能力弱,创新成果少;2012-2015年,双方的专利申请增长速度开始加快,平均年申请量超过400件,说明双方的人工智能技术创新能力和创新水平有了进一步提高;从2016年开始,双方人工智能专利年申请量开始爆发式增长,分别从2016年的1787件(北京)和1545(广东)件,增长到2018年的4057(北京)件和5325件(北京),说明双方的人工智能技术创新能力和创新水平都有了质的飞跃。

从专利申请增长速度来看,2000-2018年,京粤两地人工智能专利申请年均增长速度分别为36%(京)和45.8%(粤),均高于全国33.0%的年均增长速度,相比之下,广东地区的增长速度更快。2017年之前,广东人工智能年专利申请数均少于北京,但是从2017年开始,广东人工智能专利申请数开始超越北京,成为专利申请第一大省。由此可见,在人工智能技术起步阶段和发展初期,广东地区的技术创新能力和成果均弱于北京,但是随着计算机、大数据、智能终端等一系列人工智能外围相关技术的突破,人工智能的发展步入快车道,广东地区凭借强大的经济实力和良好的市场环境以及政府出台的一系列促进政策的推动,其人工智能取得了长足的发展和巨大的进步,技术创新成果已超越北京处于全国领先地位。

(三)技术生命周期分析

专利技术生命周期是指在技术发展的不同阶段中,专利数量与专利申请人数量的一般性的周期性规律[13]。通常可分为四个阶段,第一阶段为技术萌芽阶段,技术发展方向不明确,专利申请人和专利申请数都很少;第二阶段为技术成长阶段,技术方向基本明确,专利申请人和专利申请数开始持续增长,但是核心技术还有待突破;第三阶段为技术成熟阶段,技术方向明确,核心技术取得突破,专利申请人和专利申请数增长速度减慢,且有下降趋势;第四阶段为技术衰退阶段,现有技术创新活动逐渐减缓,专利申请人和专利申请量开始快速下降,技术创新转移到新的方向。

2000-2018年京粤两地人工智能技术生命周期曲线图如图 2(a)、(b)所示。

图2(a) 广东人工智能技术生命周期曲线

图2(b) 北京人工智能技术生命周期曲线

从图 2(a)、(b)可以看出,京粤两地人工智能技术生命周期曲线比较类似,均经过较长时间的技术萌芽阶段后,从2016年开始,两地人工智能技术专利申请量和专利申请人开始快速增长并持续至现在。由此可见,从2016年开始,京粤两地人工智能技术整体上步入技术成长阶段,而且就发展趋势来看,目前均处于技术成长阶段的早期,表明目前京粤两地人工智能技术发展方向基本明确,但是核心技术尚未取得突破,应该进一步加大投资,使技术创新在现有方向上取得突破性进展。

(四)不同类型专利申请数量分析

我国专利分为三种类型,即发明专利、实用新型专利和外观设计专利。其中,发明专利需要进行实质性审查,所以其技术创新水平和含金量要高于实用新型和外观设计专利,更能代表一个组织的技术创新水平。另外,由于专利保护的地域性限制,通过PCT申请在多个国家获得专利权保护,已经成为最重要的国际专利申请途径。京粤两地2000-2018年人工智能技术不同类型专利申请情况如表2所示。

表2 京粤两地人工智能技术不同类型专利情况

从表2可知,京粤两地在国内申请的专利中,发明专利所占比率都远高于实用新型专利和外观设计专利,说明两地的人工智能技术创新大都着眼于具有一定技术含量的实质性研究,并且均取得了实质性成效。然而就京粤两地对比来看,北京地区所申请的人工智能发明专利所占比(90%)远高于广东地区(78.9%),从而进一步说明了北京地区人工智能技术创新质量整体上要高于广东地区。从京粤两地人工智能PCT专利申请来看,两地PCT专利占所申请专利总数的比例都不高(均没超过10%),说明在两地的技术创新中,具有国际先进水平和国际市场潜力的成果还比较缺乏,但是相对来看,广东地区申请人工智能PCT专利所占比例(7.9%)高于北京地区(3.2%),说明广东更注重专利的国际化保护,其技术创新的市场化程度更高。从校企合作专利申请来看,京粤两地校企合作专利量都很少,其中,广东地区校企合作专利只占专利申请总量的1.6%,北京地区的也仅占3.1%,由此可见,虽然京粤两地所申请专利数量众多,但是绝大部分专利都是高校或企业单独申请,说明两地人工智能技术创新仍以独立创新为主,合作创新,特别是校企合作创新机制尚未建立起来,产学研合作还不够广泛和深入,因此,如何建立人工智能校企合作创新机制,充分利用双方的优势资源,加强校企双方的广泛、深入合作,是京粤两地人工智能技术创新面临的共同任务。

(五)法律状态分析

在所有申请的专利中,只有有权专利才受到法律保护,有权专利的数量和比例能够一定程度上体现所申请专利的质量水平。为了便于比较,本文将京粤两地不同法律状态专利所占比例与全国整体情况进行对比,具体如表3所示。

表3 京粤两地及全国人工智能技术专利法律状态情况

由表3可知,京粤两地人工智能技术无权专利比例均低于全国的比例,由此可见这两地所申请的专利整体质量要高于全国平均水平。再进一步对无权专利进行分析,其结果如图3所示。由图3可以看出,广东地区无权专利中期限届满占比为1.1%,未缴纳费、撤回、驳回和其他原因导致专利失效所占比例之为98.9%;北京地区无权专利中期限届满所占比例为1.5%,未缴纳费用、撤回、驳回以及其他原因导致专利失效所占比例为98.5%,因此,总的来看,京粤两地无权专利中因期限届满而失效的专利均占极小比例,绝大部分无权专利都是因未缴纳费用、撤回、驳回而导致的,而这些原因所导致专利无权,要么不具备专利申请条件,要么不具有市场前景,说明这些技术创新本身是无效的,反而浪费了人力、物力和财力。因此,如何进一步提高人工智能技术创新的有效性,使技术创新成果真正具有新颖性、创新性和实用性,是京粤两地面临的共同任务。

图3(a) 北京地区无权专利情况分布

图3(b) 广东地区无权专利情况分布

(六)申请人类别分析

将京粤两地人工智能技术专利申请人按照企业、院校、个人和其他组织以及专利申请前10名的申请人进行分类统计,具体如表4、表5所示。

表4 京粤两地不同类型组织申请人工智能技术专利情况

从表4可知,京粤两地企业所申请的人工智能专利数所占比例分为65.7%和75.3%,都远大于高等院校和其他组织,由此可见,京粤两地均形成了以企业为主的人工智能技术创新体系,有利于技术创新的市场化导向。相对来看,广东地区企业申请人工智能专利所占比例比北京地区高约10个百分点,说明广东地区人工智能技术创新的市场化程度更高。再进一步从专利申请量前10名的申请人来看(表5),广东地区有7家企业,3家大学,而北京有5家大学和1家研究所,4家企业,由此可见,虽然京粤两地技术创新体系以企业为主,但是两地高校的技术创新能力也不容忽视,特别是北京地区,由于集中了全国数量最多的重点高校,全国过半数人工智能骨干研究单位都聚集在北京,拥有模式识别国家重点实验室、智能技术与系统国家重点实验室、深度学习技术及应用国家工程实验室等10余个人工智能国家重点实验室,拥有得天独厚的人工智能技术创新资源,因此,充分利用高校资源,加强产学研合作,是提升京粤两地人工智能技术创新能力的重要途径和手段。

表5 京粤两地前10名人工智能技术申请人专利申请情况

(七)IPC技术分析

国际专利分类 (IPC)是目前国际通用的专利分类方法,通过IPC分析,可发现该领域专利的技术构成及当前主要创新机构关注的技术焦点。2000-2018年京粤两地人工智能技术主要IPC领域专利申请情况如图 4(a)、(b)所示。

图4(a) 广东地区人工智能技术主要IPC领域专利申请

图4(b) 北京地区人工智能技术主要IPC领域专利申请

从图 4(a)、(b)可以看出,京粤两地人工智能的IPC分布比较相似,其专利申请数量呈阶梯状分布,大致可以分为三个层级。其中,GO6K、G06F处于最高层级,是双方关注的最重要领域,涉及到数据识别和电数字数据处理技术,专利申请数要远远大于其他领域的专利数量;处于第二层级的是G10L、G06T、G06Q(北京还包括G06N)等几个领域,涉及到语音识别和处理技术、数字图像处理技术以及专门用于特定模型的计算机系统;处于第三层级的为H04L、H04N、G05B (广东的为 B25J、北京的为G01N)等几个领域,涉及到图像通信技术、数字信息传输技术、一般的控制或调节系统等。进一步对上述领域的专利进行深入分析,发现上述技术大部分集中于商业应用层面(如智能语音导航、智能支付、商品智能推荐系统等),而在人工智能关键核心技术领域(芯片、底层算法、操作系统等)的专利比较缺乏,存在严重的“头重脚轻”现象。

四、结论与建议

从专利申请和授权整体情况来看,京粤两地人工智能技术专利都是以发明专利为主,而且专利申请和授权数量在全国都处于领先地位,其中,广东地区专利申请数量高于北京地区,但是专利申请质量却不如北京。从专利申请趋势来看,2000-2018年京粤两地人工智能技术专利申请保持了相同的发展趋势,且专利申请年均增长速度均高于全国平均水平,其中,广东地区增长速度更快。从技术生命周期来看,现阶段京粤两地人工智能均处于技术成长期,核心技术有待突破,未来还有较大的发展空间。虽然京粤两地所申请人工智能技术专利数量众多,但是PCT专利数量均很少,产学研合作还不够广泛和深入。京粤两地都形成了以企业为主的人工智能技术创新体系,但是高校也具有较强的技术创新能力,应该充分加以利用。从技术创新领域来看,京粤两地人工智能技术创新领域分布比较相似,目前技术创新重点集中于GO6K、G06F两个领域,其次是 G10L、G06T、G06Q(北京还包括G06N)等几个领域,处于第三层级的为H04L、H04N、G05B(广东的为 B25J、北京的为 G01N)等几个领域,但是上述技术大部分集中于商业应用层面,而在人工智能关键核心技术领域的专利比较缺乏,存在严重的“头重脚轻”现象。

总的来看,目前京粤两地人工智能技术创新能力和水平在全国处于领先地位,但是也都面临着产学研合作不够广泛、技术创新不够深入、核心技术有待突破、专利申请国际化不够等问题。因此,首先,京粤两地均要做好人工智能技术发展预测,明确未来人工智能技术发展方向,做好人工智能技术创新规划。虽然目前京粤两地人工智能技术整体上均处于技术成长阶段,但是各细分领域的技术发展阶段未必相同,某些领域如语音识别技术经过二十几年的发展目前已经比较成熟,因此,要结合国内外各种信息,进一步深化人工智能技术发展预测,对各细分领域的技术进行准确的识别与判断,识别各细分领域的技术发展阶段,进而根据各自的特点和优势做好人工智能技术发展规划,明确未来技术主攻方向和重点领域。其次,京粤两地均要加强人工智能技术创新合作。北京地区可以利用人工智能骨干研究单位和国家重点实验室众多的有利条件加强本地区产学研合作,做到资源共享、优势互补。广东地区可以利用毗邻港澳的优势开展粤港澳三地人工智能领域的科研合作,依托国家、粤港澳三地的重大科技项目以及粤港联合创新资助计划,整合创新力量,组织实施人工智能重大技术项目。另外,京粤两地加强合作,利用广东地区的市场优势和北京地区的高校资源优势,围绕双方共同关注的人工智能关键共性技术如芯片、传感器、基础软件、行业软件、操作系统和前沿基础研究开展联合攻关,争取在前沿基础理论和关键共性技术方面取得重大突破。第三,进一步提高两地人工智能技术创新的质量,加强高质量专利的PCT申请,为相关企业的国际化发展打下技术基础。鼓励并支持两地人工智能龙头企业加快全球布局,加强与海外高水平大学、科研机构合作,设立一批海外研发机构、利用海外创新资源为国内人工智能创新发展服务。

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