基于专利信息的南京市人工智能产业发展研究

季 春

(南京市科技信息研究所，江苏 南京 210018)

0 引言

人工智能(Artificial Intelligence，AI)近年来发展迅速，人工智能的重要开拓者与先驱之一， 斯坦福人工智能实验室的Nils Nilsson曾对人工智能下过如下的定义：人工智能就是力图使得机器具备智能的一种活动， 而智能则意味着一个实体具备在其所在的环境中能够恰当并有预见性地实现其功能的一种能力[1]。

人工智能是当前世界主要发达国家积极发展的战略性技术，也是南京市重点打造的地标产业之一。2019年，南京市政府印发打造人工智能产业地标行动计划的通知，提出到2025年，人工智能在经济社会主要领域得到深度融合和应用，全市人工智能核心产业规模达到500亿元，带动相关产业规模5000亿元，人工智能竞争力处于国内领先水平，人工智能产业发展成为全省第一、全国前三、全球有影响力的产业地标，成为全国人工智能产业创新发展的引领区和具有全球影响力的人工智能创新应用示范城市。

本文基于专利信息对南京市人工智能产业开展分析研究，时间跨度为2010—2019年，以这10年南京市人工智能产业领域的专利数据信息为基础，理清南京市当前人工智能产业的专利分布的趋势和状况，总结存在的问题，并提出相应的对策建议。

1 研究方法与数据准备

本文主要对专利文献进行计量分析。《英国文献工作术语标准汇编》把文献计量学术语简单定义为：应用数学和统计方法对文献利用和出版的研究。印度文献学家拉维昌德拉在1972年的论文中，把文献计量学定义扩充为：通过文献、图书馆工作者、用户行为和特性的定量分析，实现图书馆和情报中心的情报加工和情报处理的科学[2]。目前已有一些学者通过专利信息计量分析对人工智能产业开展研究。陈军等以专利数据为依据，从专利申请总体情况、PCT专利申请、IPC重点技术领域、创新主体等方面对中美人工智能产业发展进行了比较研究[3]。石海林等以专利数据为依据，从专利申请趋势、IPC重点技术领域、主要研发机构及区域分布等方面，对湖南省人工智能技术发展进行了计量统计与分析[4]。曲珊珊等利用国家知识产权局专利数据库构建检索策略，从专利态势、申请人实力和技术层面对我国医学人工智能产业竞争态势进行分析[5]。王雅薇等基于专利分析方法和技术轨迹理论，以人工智能产业组织为研究对象，采用定性分析的方式，从人工智能核心技术、专利引用网络和专利商业化三个维度，对我国人工智能产业技术创新路径进行识别和对比分析[6]。

本文进行专利数据检索与分析，使用的是incopat专利大数据平台(https://www.incopat.com/)。通过对相关研究论文进行梳理，本文确定的检索关键词为：“人工智能”“模式识别”“语音识别”“图像识别”“虹膜识别”、“机器学习”“智能处理器”“认知计算”“智能机器人”“专家系统”“智能搜索”“智能驾驶”“神经网络”“计算机视觉”。经检索，自2010-2019年，南京市人工智能产业领域共得到相关专利数据样本4293件。

2 数据分析

2.1 基本态势

从3种专利类型分析，发明专利3879件，占总量的90.4%，实用新型(382件)与外观设计(32件)合计占比不到10%，可见南京市在人工智能产业领域所产生的专利成果质量较高。

从年度趋势分析，近10年来南京市人工智能产业领域的专利数量从2010年的64件增长至2019年的1415件，呈逐年递增的趋势，年均增长率达到41%，可见南京市人工智能产业正处于高速发展期。

从专利申请人类型分析，高校拥有的人工智能产业领域的专利最多，达到2508件，其次是企业1624件，个人172件，科研单位146件，机关团体57件，可见高校是南京市人工智能产业领域的技术主导。

从专利法律状态分析，处于审中状态的专利最多，2749件，占比64.0%；授权且有效的专利897件，占比20.9%；失效专利647件，占比15.1%。进一步分析可知，高校的失效专利最多，达到375件，占所有失效专利的58.0%，而在375件高校的失效专利中，因未缴年费失效的专利就达139件，可见高校对于专利的维护不够重视。

2.2 专利申请人排名

图1 南京市高校专利申请人排名情况

南京市是长江下游地区的科教中心城市之一，高教资源位居全国同类城市前列。由图1和图2分析可知，东南大学以508件专利位居第一，其次是南京邮电大学(440件)、南京航空航天大学(298件)、河海大学(245件)、南京理工大学(242件)、南京大学(211件)、南京信息工程大学(188件)，而在南京市企业专利申请人中，排名第一的国网江苏省电力有限公司也仅有74件专利，可见南京市高校在人工智能产业领域拥有深厚的技术实力。同时由图2分析可知，在专利数量排名前十的南京市企业中，有6家是电力行业的企业，可见，南京市的人工智能技术在电力行业应用广泛。

图2 南京市企业专利申请人排名情况

2.3 专利IPC技术分类

由表1分析可知，南京市人工智能产业领域的专利主要集中在G06N(基于特定计算模型的计算机系统)、G06K(数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理)、G06F(电数字数据处理)这几个主要技术类别。同时可以看出，在专利数排名前十的IPC技术类别中，有8个技术类别是高校专利数量多于企业专利数量，只在G10L(语音分析或合成；语音识别；语音或声音处理；语音或音频编码或解码)和H04N(图像通信，如电视)这两个技术类别中，企业专利数量多于高校专利数量。

表1 专利IPC技术分类情况(单位：件)

2.4 技术领域

由图3分析可知，在南京市人工智能产业中，产出专利技术成果较多的热点领域包括神经网络、图像识别、机器学习，其中神经网络的专利最多，达到2354件；而产出专利技术成果较少的冷门领域包括虹膜识别、智能搜索、智能处理器、认知计算，其中认知计算的专利最少，仅有4件。

图3 技术领域专利排名情况

2.5 专利技术转移转化

经数据分析可知，在南京市人工智能产业领域所产出的专利中，南京市高校与南京市企业共同申请的专利数仅86件，南京市高校向南京市企业转让的专利数仅30件，南京市高校向南京市企业许可的专利数仅26件，三者之和占全部专利数的比例不足5%，可见，南京市高校在人工智能产业领域所产出的大量专利技术成果没有得到转移转化。

3 问题总结及对策建议

由前文的分析可以看出，从专利的角度而言，南京市人工智能产业的发展存在以下的问题：①高校专利技术转移转化情况不佳。南京市高校在人工智能产业领域拥有大量的专利，但是其中只有很少一部分向企业进行了转移转化，大部分专利只沉睡在数据库中，没有体现出专利的应用价值；②企业的创新主体地位不突出。企业直接面向市场参与竞争，在产业发展中，企业应当成为技术进步的主要推动者，但是在专利数排名前十的IPC技术分类中，有8个技术类别，企业专利数量要少于高校专利数量；③部分技术领域存在短板。2010-2019年，南京市人工智能产业在虹膜识别、智能搜索、智能处理器、认知计算领域拥有的专利数均不超过50件，短板问题不容忽视。

针对上述问题，为了促进南京市人工智能产业的发展，需要做好以下3个方面的工作：①强化南京市高校专利转移转化工作。政府要通过出台政策措施、制定项目计划、构建中介平台、给予补助奖励等方式，加强南京市高校与南京市企业之间的合作，打通高校专利技术成果向企业转移转化的渠道，让高校的专利技术在企业落地实施，从而推动整个产业的发展；②提升企业的创新主体地位。政府要加快培育或引进人工智能领域的高新技术企业，鼓励企业开展技术公关，扶植企业建立技术研究机构，支持企业引进国内外高端人才，推动企业在工艺设计、产品开发、质量管理等方面与国际接轨；③补齐技术领域的短板。政府要制定切实可行的产业发展路径和产业促进政策，支持企业与高校建立技术创新联合体，特别是围绕虹膜识别、智能搜索、智能处理器、认知计算等短板领域开展技术研发布局，加快新产品产业化，在未来的市场竞争中抢占先机。