我国智能应用产业专利态势研究

李国红 张倩

(中国信息通信研究院知识产权与创新发展中心，北京100191)

0 引言

智能应用是指以人工智能应用为主，以大数据智能化为引领的智能化技术与管理的应用[1]，智能应用涵盖了城市、医疗、教育、工业、物流、金融贸易等国民经济生活的诸多方面。随着人工智能技术落地，全球智能应用产业规模进一步扩大，据IDC中国发布的《2022年V1全球人工智能支出指南》[2]，2021年全球人工智能市场规模达到885.7亿美元，预计2025年将增至2 218.7 亿美元，5年复合增长率(CAGR)约为26.2%。中国市场规模将以24.4%的CAGR增长，预计2025年将超过184.3亿美元，约占全球总规模8.3%，位列单体国家第二。

伴随着各行业领域的智能化应用探索在全球掀起高潮，相关专利申请量呈现出前所未有的高速增长状态。据中国信息通信研究院知识产权与创新发展中心检索统计，近十年全球智能应用产业发明专利申请总量已突破193.1万项，特别是城市智能化、工业制造、医疗健康、教育、交通物流、家居养老、电商物流等领域已成为智能化创新的热点行业，专利申请量逐年升高。

我国人工智能技术应用的创新能力和知识产权保护情况一直是政府主管部门和产业界关注的重点。本文基于对国内智能应用产业专利大数据的检索和统计，阐述了当前国内智能产业专利申请的现状，分析了智能应用产业专利申请特点，最后从促进产业发展角度，提出对我国智能应用产业发展和知识产权保护的展望。

1 我国智能应用产业专利申请现状

近年来，人工智能已经被提升到国家战略高度，在“新基建”背景下，人工智能为智能经济的发展和产业数字化转型提供底层支撑，推动人工智能与 5G、云计算、大数据、物联网等领域深度融合，由此衍生出更多的应用场景[3]。智能应用产业涵盖智慧城市、智能制造、智能交通、智慧金融、智慧医疗、智慧教育、智能物流、智能家居、智能零售、智慧养老等多个产业，随着各行各业智能化转型升级带动技术产业的创新加速，专利申请数量持续增长(见图1)，截至2020年年底，国内智能应用产业发明专利申请总量超过79.4万项，占全球专利申请总量41.1%。

图1 国内智能应用产业专利申请趋势

国内智能应用专利申请量与各地区技术产业发展紧密相关，广东、北京、江苏、上海和浙江集中了国内高科技企业和科研院所，同时也聚集了大量的智能应用企业，专利申请量占到了全国申请总量60.9%。同时，在地域上呈现出产业集聚化的特点，粤港澳和京津冀地区医疗和教育产业的专利申请量占比高，长三角地区制造、医疗、教育等产业的专利申请量较为均衡。从整体概况看，各行业均处于智能化转型和升级期，专利申请量逐年升高。

2 我国智能应用产业专利申请的特点

2.1 人工智能基础和共性技术专利申请集中在产业链上游头部企业

智能应用产业技术架构由基础软硬件、AI通用技术和产业应用3个层面组成，其中基础软硬件包括人工智能芯片、智能传感器、GPU/CPU以及操作系统、测试等底层基础技术；AI通用技术包括视频图像识别、语音识别与合成、自然语言处理、搜索与推荐、领域知识图谱以及基于场景和任务的机器学习模型算法等，属于智能应用产业的共性技术，是支撑智能应用产业的技术基础。产业应用是利用人工智能技术开展特定领域的创新，涵盖了各类产品和服务。以智慧医疗产业为例，基础和通用技术包括智能传感器及融合技术、视觉与图像识别、智能语音、机器学习、自然语言处理、医学知识图谱等，产业应用涵盖医疗辅助机器人(虚拟助手)、病例筛查与预测、病历文献分析、药物发现和健康管理等产品和应用。在智慧教育产业，通用基础技术包括图像(视频)识别、OCR识别、智能语音、自然语言理解和生成、知识图谱、搜索与推荐技术和VR/AR等，产业应用涵盖智慧课堂、在线课堂场景下的软硬件技术以及教学机器人、智能化教学设施等产品和应用。

基础软硬件和AI通用技术是人工智能技术应用的基础，其研发需要雄厚的资金和专业人才的支撑，通过专利大数据看到，人工智能底层基础软硬件和通用技术的专利申请人主要集中在国内人工智能头部企业和高校院所。从专利申请数量占比看，基础软硬件和AI通用技术相关专利申请量约占智能应用产业专利申请总量19.97%(见图2)。

图2 国内智能应用产业共性技术申请量与应用层申请量占比

2.2 一些产业成为创新的热点领域

人工智能技术促进传统产业技术改造的同时，也带动了一些产业研发模式的创新，涌现出一批专利申请的热点领域。以医疗健康产业为例，从全球范围看，利用人工智能技术进行疾病诊断和治疗成为热点，IBM、谷歌、微软等高科技巨头与医院、医学研究机构、传统医疗企业合作，组建研发团队，进入医疗健康领域，探索将大数据和人工智能技术应用于医疗产业[4]。

我国自2010年后运用AI技术开展疾病筛查和预测研究的专利申请量明显增长(见图3)，特别是医学图像处理、医学图像识别、深度学习和评估方法成为近年来的热点申请方向，医学图像处理和医学图像识别相关的专利申请量占到44.2%和32.1%，深度学习相关专利占到8.9%。

图3 疾病筛查和预测专利申请趋势

新药发现是生物医药领域的另一研究热点。目前全球新药发现相关专利申请量约8 800余项(见图4)，德国默克公司、荷兰飞利浦、美国IBM、瑞士诺华制药、加州大学、美敦力等均是医药领域的著名企业。我国十分重视医药技术的研发，专利申请量明显增长，但仍有较大的创新空间。此外，随着人口老龄化加剧，养老产业逐渐在各国兴起，与健康监测、健康管理相关的软硬件技术、可穿戴设备和产品等为智慧养老提供了技术支撑，成为各国技术研发的热点方向。

2.3 成长型人工智能企业逐渐成为产业创新主力军

据德勤发布的《中国成长型AI企业研究报告》[5]，我国人工智能成长型企业数量占国内人工智能企业总量90%，成长型 AI 企业主要聚集在应用层，依托技术优势帮助场景落地。目前成长型 AI 企业覆盖的产业领域日趋全面，在许多特定的 AI 领域，成长型 AI 企业已经开始引领市场和技术。

目前国内成长型企业正逐渐成为智能应用产业创新的主力军，智能应用产业链上，除了头部企业和高校院所，成长型中小企业数量在产业链上占比高，如在智慧教育产业链上，存在大量提供教学终端产品和应用服务的中小企业，这部分企业的申请量占到产业链专利申请总量81.2%；在智慧医疗产业，与健康监测相关的可穿戴设备、终端产品、健康评估及服务平台等中小企业申请量占到85.3%。国内中小企业正在快速成长，在产业创新中占据了重要的位置，但现阶段国内中小企业存在发明申请量占比低，实用新型专利和外观设计专利占比高的现状，在发明专利申请数量、专利授权量方面还有较大的提升空间。

当前全球正在加速人工智能与产业融合创新，各行业迎来了前所未有的高速发展，中小企业是产业链中的重要组成，需要不断提升企业创新能力和知识产权保护水平。

3 我国智能应用产业发展展望

3.1 新技术新领域不断创新，未来产业发展欣欣向荣

目前，国内智能应用产业链已经基本健全，产业链上中游具有头部企业，产业链下游聚集了工厂、学校、医院、银行等数量庞大的智能化产品和服务的企业和机构。随着人工智能技术在各行各业不断探索，越来越多技术创新将涌现出来，促进产业不断向信息化、智能化发展。

作为推动智能应用产业发展的核心引擎，人工智能技术演进中存在诸多需要解决的问题，一方面人工智能泛化能力是当前全球高科技企业研究的热点方向，多模态大规模预训练模型的推出提升了算法对新场景新任务的认知能力，如何减少在模型参数数量情况下保持模型性能稳定、研发绿色AI技术等成为今后人工智能技术的重点研究方向。另一方面，通用人工智能技术正在加紧探索，神经网络芯片、类脑计算、类脑智能、强化学习等不同于深度学习算法的新路径是人工智能演进中的另一重点方向。

3.2 大中小企业协同创新，向高质量发展迈进

智能应用产业链上汇集了国内的龙头企业和大量的中小型企业，具备大中小企业融通创新的生态模式。在智能应用产业链上，大企业具有技术、人才、资金、管理等优势，在产业发展中起着引领的作用，中小企业专于单一或专业技术和产品，多为产业链细分环节提供产品和服务。

高质量发展是我国“十四五”时期经济发展的主要目标，在国家政策的引导下，我国人工智能专利申请正在由“高数量”向“高质量”转变，通过引导企业开展高价值专利申请，开展高价值专利的转化和运用，更好促进产业创新主体之间的知识流动和融通创新，让专利转化为生产力赋能千行百业，既能实现科技自立自强，又能更好地推动经济社会智能化发展。

3.3 加强产学研合作，促进科技成果转化

近年来，国内高校和科研院所在人工智能领域跟进国际技术发展，开展技术研究，在国际学术领域的影响力明显提升。据斯坦福大学发布的《2022年人工智能指数报告》[6]，2021年我国人工智能期刊出版物份额占到当年出版物总量31%，发明专利申请量占当年申请总量的51.69%，处于全球领先地位。

我国出台了一系列政策鼓励科技成果转化，促进产学研合作。2021年8月，国务院在《关于改革完善中央财政科研经费管理的若干意见》中提出，要加大科技成果转化激励力度，进一步落实《中华人民共和国促进科技成果转化法》等相关规定。高校院所的科研成果为国内智能应用产业提供了技术的基础，科技人才成为产业化落地中的技术支撑。

4 结束语

智能应用产业发展依托人工智能、大数据、云计算、5G、物联网等新一代产业技术，知识产权是保护产业稳定发展的有效方式。在智能产业发展过程中，通过充分认识国内智能应用产业各环节的知识产权保护情况，分析理清产业底层技术的创新实力，提升企业的知识产权保护水平，推动智能应用产业高质量发展。