基于专利地图的智能制造行业分析

曹 蕾，来尧静

(南京工业大学经济与管理学院，江苏 南京 211816)

随着智能技术、智能材料和智能产品等的大量涌现，智能化已成为21世纪的重要标志之一，并在各方面影响着人们的生活。近年来，高速发展的智能制造产业已成为各国占领制造业制高点的重点产业。美、欧、日等发达国家和地区将智能制造列为支撑未来可持续发展的重要智能技术[1]；“中国制造2025”以建设制造业强国为主攻方向，将智能制造装备纳入战略性新兴产业的重要领域。智能制造是制造业数字化、网络化、智能化的主导趋势和必然结果，蕴含丰富的科学内涵[2]，智能制造的兴起奠定了科学发展的方向，是知识创新的必然趋势。企业如何对自身拥有的数据、信息进行归纳总结，如何客观地把握技术发展方向，对技术进行前瞻性判断，是提升企业核心竞争力的关键，也是智能制造技术发展的关键[3]。

国内许多学者对智能制造业进行了深刻的理论研究。熊有伦[4]认为智能制造的本质是应用人工智能理论和技术解决制造中的问题，如何挖掘、保存、传递、利用制造过程中长期积累下来的大量经验、技能和知识是现代企业迫在眉睫的问题；欧阳华兵[5]针对智能制造4个关键共性技术——GPS(global positioning system,全球定位系统)、先进感知技术、智能生产调度与优化技术、智能服务技术进行了深入分析与探讨；周静红[6]基于信息化时代的智能制造发展趋势提出了新一轮高职人才培养方式并进行了深入的研讨；方毅芳[7]认为智能制造系统是由智能设计、生产、管理、产品、服务5个要素构成的生产模式的标准化体系；张慧颖等[8]利用专利信息库，从专利文献、专利数据的角度对智能制造关键领域的专利申请量、技术热点等方面进行比较分析，并提出有力的发展建议。本文以“智能制造”为主题，从专利管理地图和专利技术地图两方面进行分析。

1 从专利看智能制造的整体形象

1.1 专利地图

专利地图是一种处理和分析专利信息的工具，以易于理解的图表形式呈现。如今，为了从专利信息中获取技术开发的方向及确定技术的应用领域，专利地图成为重要的工具。

国内大多数学者根据专利分析目的的不同将专利地图分为专利管理地图、专利技术地图和专利权利地图，不同类型的专利地图在专利分析过程中发挥的作用也不相同。近些年，随着计算机技术的不断发展，专利信息分析方式也从人工分析转为计算机分析，使得专利地图的运用更加普遍，人们将充分利用专利信息非结构性的特点，为相关的技术领域编制并提供专利地图，为开展行业内的技术竞争提供参考[9]。除此之外，专利地图法也在发展中不断完善，与其他研究方法融合，克服了忽视专利信息关联性分析的不足。

1.2 智能制造行业发展总体趋势

本文以检索式TS=(Intelligent Manufacturing) OR TS=(Intelligent Manufacturing Technology)在德温特专利数据库进行专利检索并下载，得到专利5 794件。专利数量位于前列的国家或地区依次是：中国5 164件、美国487件，日本188件。需要说明的是本次检索的时间跨度为1995年—2017年，但由于专利从申请到公开一般有十几个月的滞后[10]，故2017年专利的实际数量会有变化，这里列出的数据仅供参考。

如图1所示，全球智能制造专利申请量在1995年—2017年间总体呈上升趋势。2008年之前每年的专利数量仅有几十件，此阶段为全球智能制造技术发展的萌芽阶段；2008年—2012年专利数量每年稳步增长，全球智能制造技术处于平缓增长期；2012年之后随着全球第四次工业革命的推动，专利数量从2012年的291件增长到2015年的1 316件，年平均增长率达65.4%，全球智能制造技术进入快速成长阶段；2016年后专利申请量增长速度有所放缓，智能制造技术进入发展成熟阶段但依然有很大的发展潜力。技术生命周期是决定技术是否有必要继续发展的依据，是引导技术系统更替的标尺[11]。从技术生命周期看，智能制造技术目前处于发展期，并保持较快的发展速度，具有较大的潜力和良好的发展前景。

图1 1995年—2017年专利申请量拟合S曲线图

如图2所示，我国智能制造技术的发展进程与全球大体一致。2012年我国智能制造技术从萌芽阶段进入平缓增长期；2012年以后伴随着我国制造业转型升级和政府的有力推动以及对知识产权保护的重视，我国智能制造技术发展势头迅猛，进入快速成长阶段，专利数量从2012年的250件增长到2015年的1 262件，年平均增长率为71.5%，高于全球同期平均水平；2016年后专利申请量增长速度有所放缓，进入发展新常态模式。

图2 各年份主要国家专利申请情况

对专利权人的分析是专利地图法的一个重要环节，通过对专利权人的专利申请量排名，可以清楚了解该技术领域内的主要竞争者[12]。中国智能制造技术的发展虽然较美国、日本起步晚，但2008年以后，美国和日本专利申请数量上升速度较慢、幅度较小，中国相关专利申请量增速较快，并位居榜首。通过对全球智能制造产业专利权人申请情况进行分析发现，排名前十的都是中国的企业/高校，如图3所示，由此可见，中国在智能制造技术方面已占据全球重要的位置，相对于美国和日本有突出优势。

图3 国际智能制造产业专利权人申请情况

1.3 智能制造专利技术应用/领域

专利技术分析主要是基于IPC(international patent classification)来发掘行业内的核心技术，从而掌握技术演进路径，分析国际智能制造行业的技术发展方向[12]。本文选取每年专利申请量位居前列的技术作为比较对象进行比较，结果如图4所示，由图可知，从IPC技术领域看，国际智能制造技术专利主要集中在智能设计(G05B/ G06K)、生产(H05B)、管理和服务(G06F)的全生命周期等重点领域。

图4 国际智能制造领域前十位IPC重点技术分布

在专利IPC趋势气泡图(图5)中，气泡的大小代表专利数量的多少，气泡越大说明该技术的专利数量越多，因此可以从这些数据推知哪些是技术研发活动的活跃区域，也就是全球智能制造的重点技术领域。如图5所示，智能工厂全面控制系统(G05B-019/418)和集成电路芯片结构的细节(G06K-019/077)专利申请量的变化趋势为逐年波动上升，持续发展不曾间断，并且长期名列前茅，说明其是全球智能制造的重点技术领域。除集成可柔性制造单元、建设数字化车间和工厂使生产系统的柔性自动化不断提高外，向着具有感知、决策、执行等数据处理功能特征的智能化系统发展也是近年来发展的热点[13]。

图5 全球智能制造专利IPC趋势

对全球智能制造行业整体技术态势了解之后，从我国智能制造技术发展的角度出发，有利于认清形势，确立自身的技术优势，找到存在的不足。通过对图6与图4的对比分析，可以看出我国智能制造技术发展的重点领域与全球基本吻合，主要集中在智能产品、生产过程、管理、服务这几个领域，重点技术为控制调节系统、建筑材料、集成电路制造。

图6 中国智能制造领域重点技术IPC前十位

在专利数量上我国虽占据了全球专利的九成以上，但其中PCT(patent cooperation treaty)专利数量较少，这表明我国专利的数量虽多但质量不高，因此在注重数量的同时也要注重专利的质量。

在经济全球化的背景下，竞争对手无处不在，只有随时掌握竞争对手的动态才能在国际竞争中长期处于不败之地，美国和日本作为该领域内的主要竞争者，自然要对其进行重点分析。如图7所示，美国智能制造技术研发热点涉及H01L(具有特殊应用电路中的半导体器件)、G05B(一般的控制或调节系统)和G06F(电数字数据处理)；如图8所示，日本智能制造技术研发热点则高度集中在H01L(具有特殊应用电路中的半导体器件)。

图7 美国智能制造专利前十位IPC重点技术

图8 日本智能制造专利前十位IPC重点技术

从以上技术研发热点分布看，美国侧重于机床制造和数控系统的智能化和精密化，同时对3D打印技术和工业机器人的技术研发也处于高度活跃的状态；日本核心技术发展的特点和趋势都与计算机技术、传感器技术息息相关，因此可以判断日本在工业机器人市场依然处于技术垄断的地位。对比我国智能制造重点研发技术，智能化和高端化相对落后，这就需要提高技术转换的意识，结合自身的能力水平，发挥优势，抢占制高点。

2 发展与建议

本文以专利地图为工具，从专利管理地图和专利技术地图两方面入手，对全球智能制造业进行了分析，同时也较为全面地分析了我国智能制造行业的现状，具有一定的借鉴意义。为推进智能制造业可持续发展，本文提出如下几点建议：

1)针对当前全球智能制造行业技术发展的现状和趋势，以政府牵头深化国际交流、开展产业战略研究和合作是重中之重。近年来美、日、德等工业发达国家虽然在专利申请数量上相对较少，但他们作为智能制造装备产业的开拓和发展先驱，有多年的技术积累且产业集中度极高。因此，政府应鼓励我国企业并购具有品牌和核心技术的外企，鼓励智能制造企业在自贸区建立国际总部，积极实施知识产权共享、共建产业园区，努力整合全球优势资源，完善全球化战略布局。

2)目前，我国的智能装备和先进软件如工业机器人、智能控制技术、集成电路芯片制造装备等，在很大程度上都依赖进口。因此，国内智能制造技术研发单位在核心技术的研究中，要努力突破瓶颈，在技术引进的过程中提高原始创新能力，在找出专利申请空白点的同时找准新技术的研发方向，扩大专利覆盖面，重点突破智能制造装备集成和工业软件创新。在技术研发上要注重稳扎稳打，有重点地提高我国专利的质量，提高核心技术的研发能力。同时也要重视PCT专利申请，追上国际水平。

3)通过对专利权人的分析可以看出，我国智能制造专利申请的重心多在企业，鲜有高校等科研机构。与发达国家相比，我国的专利申请企业规模较小，自主品牌相对薄弱，导致产业规模和研发能力都与发达国家存在一定的差距。因此，政府需加大对高校科研的投入，培养复合型创新人才，大力推进科研院所的基础科研工作，积极推动产业技术联盟建设和企业的产业化进程，切实加强对“产学研”合作的支持，提高我国智能制造核心技术的竞争力，打造完整的智能制造产业链，实现我国制造业跨越式发展。