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第一章人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀1.1 人工智能定義
人工智能并沒有一個統(tǒng)一的定義，在學(xué)術(shù)界，有幾個重要的觀點 ：
1956 年，達(dá)特茅斯會議首次提出人工智能的定義 ：使一部機器的反應(yīng)方式像一個人在行動時所依據(jù)的智能。
美國斯坦福大學(xué)著名人工智能研究中心的尼爾遜教授定義“人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的學(xué)科”。
著名的美國大學(xué) MIT 的 Winston 教授認(rèn)為“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作”。
什么是人工智能？
人工智能是利用數(shù)字計算機或者數(shù)字計算控制的機器模擬、延伸和拓展人的智能， 感知環(huán)境、 獲取知識并使用知識獲得最佳結(jié)果的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。根據(jù)人工智能是否能正式地實現(xiàn)推理、思考和解決問題，可以將人工智能分為弱人工智能和強人工智能。
弱人工智能是指不能真正實現(xiàn)推理和解決問題的智能機器。目前主流研究仍然集中于弱人工智能，如語音識別、圖像處理和物體分割、機器翻譯等。
強人工智能是指真正能思維的智能機器，并且認(rèn)為這樣的機器是有自覺的和自我意識的，這類機器可分為類人和非類人兩類。
1.2 人工智能產(chǎn)業(yè)圖譜
隨著人工智能技術(shù)的變化與發(fā)展，全球人工智能領(lǐng)域已逐步在底層基礎(chǔ)支撐、核心技術(shù)創(chuàng)新、上層行業(yè)應(yīng)用之間建立初步產(chǎn)業(yè)鏈條。其中，底層基礎(chǔ)支撐包括數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)算法、智能硬件（如芯片、傳感器）等 ；核心技術(shù)層典型的有機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)、計算機視覺技術(shù)、智能語音技術(shù)、自然語言處理等 ；上層行業(yè)應(yīng)用層則涉及到人工智能在各行各業(yè)中的應(yīng)用，諸如 AI+ 安防、AI+ 醫(yī)療、AI+ 金融、AI+ 零 售、AI+ 教 育、AI+ 家 居、AI+ 農(nóng)業(yè)、AI+ 制造、AI+ 網(wǎng)絡(luò)安全、AI+ 人力資源、AI+ 知識產(chǎn)權(quán)、智能駕駛，智能機器人等。伴隨著技術(shù)的創(chuàng)新和行業(yè)應(yīng)用的拓寬，人工智能領(lǐng)域核心技術(shù)的知識產(chǎn)權(quán)布局已經(jīng)悄然發(fā)力，節(jié)節(jié)攀升。
1.3 中國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展環(huán)境
全球范圍內(nèi)越來越多的政府和企業(yè)組織逐漸認(rèn)識到人工智能在經(jīng)濟和戰(zhàn)略上的重要性，并從國家戰(zhàn)略和商業(yè)活動上涉足人工智能。我國人工智能發(fā)展環(huán)境具備較多利好因素，政策和資金的支持、市場和人才供給、技術(shù)的積累和突破已為人工智能的發(fā)展提供了基礎(chǔ)條件，多方條件和資源相輔鼎力，人工智能大跨步向前邁進，萬億市場一觸即發(fā)。
◆ 政治環(huán)境 ：自 2015 年 5 月發(fā)布《中國制造 2025》，提出發(fā)展智能制造，我國政府進一步高度重視人工智能的技術(shù)進步與產(chǎn)業(yè)發(fā)展，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出“到2030 年，使中國成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心”。近年來，我國在人工智能領(lǐng)域密集出臺相關(guān)政策，更在 2017、2018以及 2019 年連續(xù)三年的政府工作報告中提到人工智能，可以看出在世界主要大國紛紛在人工智能領(lǐng)域出臺國家戰(zhàn)略，搶占人工智能時代制高點的環(huán)境下，中國政府把人工智能上升到國家戰(zhàn)略的決心。截至 2018 年 11 月，全國已有 15 個省市發(fā)布人工智能規(guī)劃，其中 12個制定了具體的產(chǎn)業(yè)規(guī)模發(fā)展目標(biāo)。通過一系列政策與資金扶持，各省市不斷強化當(dāng)?shù)厝斯ぶ悄艿募夹g(shù)研發(fā)與應(yīng)用，為人工智能產(chǎn)業(yè)提供了廣闊發(fā)展機遇和前景。
◆ 經(jīng)濟環(huán)境 ：2018 年中國經(jīng)濟外部受中美貿(mào)易戰(zhàn)持續(xù)升級影響，經(jīng)濟下行壓力增大，制造業(yè)景氣度持續(xù)降低到 50 臨界點，在陷入寒冬的背景下，我國經(jīng)濟依舊持續(xù)健康發(fā)展，人工智能產(chǎn)業(yè)熱度更是不斷提升。自 2015 年開始，中國人工智能市場規(guī)模逐年攀升，據(jù)賽迪顧問人工智能產(chǎn)業(yè)研究中心統(tǒng)計，截止 2018 年中國人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模繼續(xù)保持穩(wěn)定增長，整體市場規(guī)模達(dá)到 383.8 億元，同比增長 27.6%。德勤中國發(fā)布《中國人工智能產(chǎn)業(yè)白皮書》報告中推算，在 2020 年，世界人工智能市場將達(dá)到 6,800 億元人民幣，2015 到 2020 年間，復(fù)合年均增長率達(dá) 26.2% ；在中國，人工智能市場規(guī)模將達(dá)到 710 億元人民幣，復(fù)合年均增長率為 44.5%。大好的市場前景使得人工智能涌入大量資本，中國已成為全球人工智能投融資規(guī)模最大的國家。目前，我國人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈初步形成，產(chǎn)業(yè)鏈各層級向深度融合發(fā)展，融合應(yīng)用水平大幅拓展，智能經(jīng)濟形態(tài)雛形初現(xiàn)，消費到生產(chǎn)、實體經(jīng)濟數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型升級步伐加快。大量資本的涌入、商業(yè)場景的支撐、產(chǎn)業(yè)鏈各層級的深度融合使得人工智能真正進入了增長的黃金期。
◆ 社會環(huán)境 ：2018 年末中國大陸總?cè)丝?39,538 萬人，比上年末增加 530 萬人，而居民消費價格指數(shù)比上年上漲 2.1%。國家對人才教育投入力度加大，截止 2017 年 12 月，全國共有 71 所高校圍繞人工智能領(lǐng)域設(shè)置了86 個二級學(xué)科或交叉學(xué)科，2019 年國家財政性教育經(jīng)費占國內(nèi)生產(chǎn)總值比例繼續(xù)保持在4% 以上，中央財政教育支出安排超過 1 萬億元。在 2018 年 4 月，教育部印發(fā)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，提出優(yōu)化高校人工智能領(lǐng)域科技創(chuàng)新體系，引領(lǐng)新一代人工智能發(fā)展的人才高地，為我國躋身創(chuàng)新型國家前列提供科技支撐和人才保障。
◆ 技術(shù)環(huán)境 ：從專利申請量歷年變化趨勢來看，截止 2018年 5 月，人工智能領(lǐng)域?qū)＠?jīng)歷了 1980 年之前的萌芽期、1981-2000 年的緩慢發(fā)展期、2001-2010 年的平穩(wěn)發(fā)展期，以及 2011 年以來的快速發(fā)展期四個階段。值得注意的是，在 2017 年人工智能關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的專利申請量更是突破 20,000 件，同比增長 25.4%。2018 年保持增長趨勢看好。
在 2017 年國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中預(yù)計，到 2025 年人工智能基礎(chǔ)理論實現(xiàn)重大突破，部分技術(shù)和應(yīng)用達(dá)到世界先進水平，核心技術(shù)規(guī)模超過 4,000 億元。人工智能賦能產(chǎn)業(yè)是一個從量變到質(zhì)變的過程，當(dāng)前我國人工智能產(chǎn)業(yè)尚未形成有影響力的生態(tài)圈和產(chǎn)業(yè)鏈，這就需要行業(yè)參與者積極做好關(guān)鍵環(huán)節(jié)的布局，發(fā)揮好各自的優(yōu)勢，搭建起人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，在核心能力創(chuàng)新方面，加強機器學(xué)習(xí)核心算法、人工智能芯、類腦智能、量子智能等前沿技術(shù)成為首要任務(wù)，提高人工智能產(chǎn)業(yè)在全球的核心競爭力，加強關(guān)鍵領(lǐng)域自主知識產(chǎn)權(quán)的布局刻不容緩。
1.4 2018 年中國自主知識產(chǎn)權(quán)人工智能大事件
在 2018 年這個被廣泛認(rèn)為資本寒冬的一年，我國對人工智能領(lǐng)域的研究熱度不減。人工智能已經(jīng)不僅僅是科技行業(yè)的概念，幾乎各行業(yè)都有企業(yè)在擁抱和研究“人工智能”。
2018 年 2 月 15 日 的 央 視 春 晚 上， 百 度 阿 波 羅（Apollo）無人車在熒幕上高調(diào)亮相。
2018 年 6 月，騰訊發(fā)布首個 AI 醫(yī)學(xué)輔助診療開放平臺，宣布開放旗下首款 AI+ 醫(yī)療產(chǎn)品“騰訊覓影”的 AI 輔診引擎，助力醫(yī)院 HIS 系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務(wù)實現(xiàn)智能化升級，構(gòu)建覆蓋診前、診中、診后的智慧醫(yī)療生態(tài)。
2018 年 9 月，在 2018 杭州·云棲大會上，杭州城市大腦 2.0 正式發(fā)布。這個城市管理平臺集合了大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等技術(shù)，根據(jù)現(xiàn)場連線顯示的管理數(shù)據(jù)，杭州全市車輛的總體數(shù)據(jù)、市民出行量、交通安全指數(shù)、報警量等數(shù)據(jù)均得以實時呈現(xiàn)。
2018 年 10 月，華為發(fā)布全棧全場景 AI 解決方案，同時發(fā)布了兩款 AI 芯片，昇騰 910 和昇騰 310。昇騰 910 是目前單芯片計算密度最大的芯片，而昇騰 310 芯片則是極致高效計算低功耗 AI 芯片。兩款 AI 芯片的率先發(fā)布顯示出華為在國內(nèi) AI 硬件領(lǐng)域的領(lǐng)先。
在 2018 年 11 月的第五屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會上，百度總裁張亞勤在現(xiàn)場發(fā)布了 Apollo 自動駕駛開放平臺，百度將自動駕駛打造成了自己人工智能發(fā)展路線上的一張名片。
以騰訊、華為、百度等中國人工智能巨頭企業(yè)出海嶄露頭角，獨角獸企業(yè)望其項背，初創(chuàng)公司緊跟其上大量涌進人工智能陣營，由人工智能主導(dǎo)的一場時代變革，正在慢慢靠近。
第二章人工智能產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵專利技術(shù)發(fā)展分析2.1 人工智能技術(shù)變遷
人類關(guān)于人工智能的萌芽始于 20 世紀(jì) 50 年代，這一時期最具代表性的貢獻(xiàn)是阿蘭·圖靈于 1950 年發(fā)表的論著《Computing Machinery and Intelligence》，文章中介紹了圖靈測試、機器學(xué)習(xí)、基因算法、強化學(xué)習(xí)等概念，奠定了人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)。1956 年，在美國達(dá)特茅斯學(xué)院中舉辦的達(dá)特茅斯會議中首次提出“人工智能”的概念，標(biāo)志著人工智能作為一個獨立研究領(lǐng)域的誕生。
迄今為止，人工智能的技術(shù)發(fā)展經(jīng)歷了三次跌宕起伏，業(yè)內(nèi)對這三個階段有著不同的劃分和稱謂，從人工智能的技術(shù)發(fā)展路線來看，可劃分為推理期、知識期、機器學(xué)習(xí)期三個階段。從人工智能的萌芽直到上世紀(jì) 70 年代初，人們認(rèn)為如果賦予機器邏輯推理能力，機器就能具有智能。人工智能研究處于“推理期”。當(dāng)人們意識到人類之所以能夠判斷、決策，除了推理能力外，還需要知識，人工智能在 20 世紀(jì)70 年代進入了“知識期”，大量專家系統(tǒng)在此時誕生。隨著研究向前進展，研究者發(fā)現(xiàn)人類知識無窮盡，且有些知識本身難以總結(jié)后交給計算機，還需要賦予機器學(xué)習(xí)知識的能力，發(fā)展到 20 世紀(jì) 90 年代，機器學(xué)習(xí)成為一個獨立的學(xué)科領(lǐng)域，相關(guān)技術(shù)層出不窮，深度學(xué)習(xí)模型在這個階段得以發(fā)明。90 年代初期，人工智能逐漸成為產(chǎn)業(yè)，但由于五代計算機的失敗再一次進入低谷。2010 年后，相繼在語音識別、計算機視覺領(lǐng)域取得重大進展，圍繞語音、圖像等人工智能技術(shù)的創(chuàng)業(yè)大量涌現(xiàn)，人工智能技術(shù)正在悄然從量變實現(xiàn)質(zhì)變。
1960 年、1980 年、2000 年、2012 年及 2014 年幾個時間節(jié)點的專利技術(shù)分布趨勢變化對比直觀反映出人工智能核心技術(shù)創(chuàng)新層的技術(shù)發(fā)展趨勢。1960 年（推理期）的專利申請主要圍繞基于邏輯推理的數(shù)學(xué)解題設(shè)備、方法等展開，如晶體管放大器、數(shù)字觸發(fā)、二進制標(biāo)記、幾 何 圖 案 等 ；1980 年（ 知 識期）的專利申請開始主要針對語音識別、語音合成、語言翻譯等語音 / 聲音處理技術(shù)進行布局保護 ；2000 年（機器學(xué)習(xí)期）的專利申請除了語音 / 聲音處理技術(shù)外，針對圖像處理技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識發(fā)現(xiàn)等也開始進行布局保護 ；2012 年（機器學(xué)習(xí)期）的專利申請涉及語音、自然語言處理、圖像識別、生物統(tǒng)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)領(lǐng)域 ；2014 年的專利申請開始出現(xiàn)三維人臉識別 /面部識別技術(shù)、數(shù)據(jù)集 / 分類器、情感識別等新的技術(shù)分布。
2.2 重點專利技術(shù)分支發(fā)展分析
2.2.1 計算機視覺
人工智能賦能機器視覺技術(shù)使其初步具備了類似人類對圖像特征分級識別的視覺感知與認(rèn)知機理，可實現(xiàn)對圖像或視頻內(nèi)物體 / 場景識別 / 分類 / 定位 / 檢測 / 圖像分割等功能的需求。由計算機視覺的專利申請趨勢圖可以看出，該技術(shù)分支整體上呈上升趨勢，且中國的專利申請趨勢與全球的專利申請趨勢非常吻合。由主要來源國申請趨勢可發(fā)現(xiàn)，美、日、韓的申請量均較為穩(wěn)定，且每年的申請量均在 700 件以下，而中國在2010 年的申請量首次超過美、日、韓，且近三年的申請量依次高達(dá) 4,676 件、6,419 件、8,757 件?？梢姡嬎銠C視覺近幾年的專利申請量主要來源于中國。
從圖表數(shù)據(jù)中可以看出，雖然中國的專利申請量較多，然而在申請人 TOP 10 的排名中沒有一個中國申請人入圍，其中前 3名為富士通、佳能及三星電子?？赏茰y中國申請人極為分散，未形成強有力的競爭力，專利布局還有待加強。計算機視覺技術(shù)已發(fā)展近 20 年，技術(shù)生長率最高值在 1983 年，為 0.326，兩次最低值在 1999 年和 2010，均為 0.222。而 2011 年之后，在中國對于該技術(shù)的專利申請量大幅度增加的推動效力下，技術(shù)生長率再次成長，顯露出總體上升，小幅波動的生長態(tài)勢。
2.2.2 自然語言處理
自然語言處理包含了多個研究方向，主要包括自然語言理解和自然語言生成。前者實現(xiàn)計算機理解自然語言文本思想或意圖 ；后者實現(xiàn)計算機用自然語言文本表述思想或意圖。截至2019 年上半年，全球自然語言處理相關(guān)專利申請量超過 11.3萬件，整體呈增長趨勢。其中，中、美、日、韓四國在這一技術(shù)的專利研究上保持較強的活躍度，尤其是中國，專利申請量在 2009 年第一次超過美、日、韓三國，并且持續(xù)領(lǐng)先。
雖然中國近幾年在自然語言處理技術(shù)的專利申請量上保持領(lǐng)先，但從申請人的數(shù)量上來看，申請主體較為分散，前 10名的專利申請人均為外國申請人，其中前 3 名分別為富士通、NEC 及 IBM。
自然語言處理近 20 年的技術(shù)生長率波動較大，從 2001年持續(xù)走低至 2009 年后反彈，在 2013 年生長率達(dá)到最高值，為 0.245，然而，近幾年的生長率又持續(xù)走低，且于 2018 年達(dá)到歷史最低點 0.178，說明自然語言的研究熱度正在下降。結(jié)合申請趨勢圖發(fā)現(xiàn)，近幾年，中國的專利申請量增長卻很快。我們認(rèn)為如果沒有革命性的技術(shù)突破，在該技術(shù)上很難出現(xiàn)復(fù)蘇期，中國申請人在此時加入該項技術(shù)的研究可能很難取得較大收獲。
2.2.3 機器學(xué)習(xí)
機器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）技術(shù)是近年來人工智能領(lǐng)域的另一研究熱點。機器學(xué)習(xí)相關(guān)專利包括機器學(xué)習(xí)各類算法訓(xùn)練模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及基于機器學(xué)習(xí)技術(shù)的產(chǎn)品及應(yīng)用。截止到目前，全球機器學(xué)習(xí)相關(guān)專利申請量超過 6.15 萬件，且于 2015 年出現(xiàn)井噴式增長，經(jīng)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，該時期專利申請量的快速增長的原因主要來源于中國，中國在該技術(shù)分支的投入相當(dāng)強勢。而美、日、韓近 20 年一直保持穩(wěn)定輸出，但是在 2018 年均有輕微遞減趨勢。
機器學(xué)習(xí)專利申請人前 10 名中，中國申請人數(shù)量與外國申請人數(shù)量平分秋色，然而前 3 名中全部為美國企業(yè)，分別為 IBM、微軟及谷歌。5 個中國申請人分別為浙江大學(xué)、國家電網(wǎng)、電子科技大學(xué)、華南理工大學(xué)及天津大學(xué)，可見中國的機器學(xué)習(xí)研究主要集中在高校，也可推測，中國目前的機器學(xué)習(xí)可能還處于基礎(chǔ)研究階段，很多成果并未落地，急需科技成果的轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化。
機器學(xué)習(xí)近 20 年的技術(shù)生長率整體上呈增長趨勢，特別是 2015-2018 年有著明顯的增長速度，其生長率分別高達(dá)0.355、0.402、0.413 與 0.362，保持著強勢的增長速度。但是在 2018 年出現(xiàn)下降，這可能是由于專利公開滯后引起的。
2.3 重點專利技術(shù)分支生命周期
2.3.1 計算機視覺技術(shù)生命周期
計算機視覺在 1980-2018 年期間的專利技術(shù)生命周期整體上經(jīng)歷了萌芽期（1980-2004年）和發(fā)展期（2005-2018 年）。在漫長的萌芽期，計算機視覺的相關(guān)專利和申請人數(shù)量均較少，集中度較高，主要集中在美、日、韓的巨頭企業(yè)，如富士通、佳能、三星及索尼等。而隨著硬件設(shè)備性能的提升和市場的迫切需求，計算機視覺技術(shù)有了突破性的進展，市場擴大，介入的創(chuàng)新主體劇增，專利申請量與專利申請人數(shù)量均急劇上升，存在較大的研發(fā)空間，技術(shù)投入的回報相對較大。
2.3.2 自然語言處理技術(shù)生命周期
自然語言處理技術(shù)生命周期大體有 4 個 轉(zhuǎn) 折 點（1997 年、2009 年、2013 年及 2017 年），整體上呈發(fā)展趨勢，然而在 2018 年，專利申請數(shù)量和申請人數(shù)量均急速遞減，結(jié)合 2.2.2 中自然語言處理技術(shù)生長率推測，這應(yīng)當(dāng)是專利公開滯后（導(dǎo)致 2018 年申請的專利未被全部公開）和該技術(shù)分支的發(fā)展進入衰退期（技術(shù)開始老化，不少企業(yè)退出）兩個因素共同作用導(dǎo)致的。
2.3.3 機器學(xué)習(xí)技術(shù)生命周期
機 器 學(xué) 習(xí) 在 1980-2018 年 期 間的專利技術(shù)生命周期整體上經(jīng)歷了萌芽期（1980-2014年）和發(fā)展期（2015-2018 年）兩個階段。萌芽期階段中，機器學(xué)習(xí)的相關(guān)專利和申請人數(shù)量均較少，但是集中度較高，這可能與機器學(xué)習(xí)本身的技術(shù)門檻較高及人類本身的認(rèn)知受限有關(guān)。而在海量數(shù)量的支撐和計算能力的提升后，機器學(xué)習(xí)技術(shù)有了突破性的進展，在市場擴大，介入的創(chuàng)新主體劇增的情況下，該專利申請量與專利申請人數(shù)量急劇上升，存在較大的研發(fā)空間，技術(shù)投入的回報相對較大。
2.4 國內(nèi)外人工智能技術(shù)對比研究
2.4.1 人工智能關(guān)鍵專利技術(shù)國內(nèi)外對比分析
通 過 對 2017 年 國 內(nèi) 外 的專利技術(shù)分布對比清晰呈現(xiàn)出當(dāng)前時期國內(nèi)外在人工智能領(lǐng)域發(fā)展布局的異同。當(dāng)前國內(nèi)專利更多聚集于人臉 / 指紋識別方面，另外國內(nèi)專利涉及的大數(shù)據(jù) / 云端服務(wù)、遙感影像 / 數(shù)據(jù)、人體行為識別等領(lǐng)域，同時期的國外專利申請并未涉及 ；而國外專利申請更多聚焦于圖像 / 車輛、語言 / 聲學(xué)模型、語言命令、會話模式等，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)方面的專利布局也是同時期中國專利所未涉及的。由此可見國內(nèi)外針對人工智能的專利布局點差異較大，各有關(guān)注重點。
2.4.2 國內(nèi)外典型機構(gòu)人工智能專利技術(shù)分布
選取國內(nèi)外各 5 家典型企業(yè)及科研機構(gòu)，其中國內(nèi)選取百度、騰訊、阿里巴巴、中國科學(xué)院和國家電網(wǎng)為代表，國外選取 IBM、微軟、谷歌、高通和因特爾為代表，通過對上述各家機構(gòu)在人工智能領(lǐng)域的專利技術(shù)進行檢索與分析，可直觀看出國內(nèi)外典型機構(gòu)在人工智能領(lǐng)域的專利布局脈絡(luò)和側(cè)重領(lǐng)域。
◆ 國內(nèi)方面 ：百度核心布局在于智能語音、圖像識別、無人駕駛等領(lǐng)域 ；騰訊更側(cè)重場景應(yīng)用，側(cè)重計算機視覺、機器學(xué)習(xí) / 知識圖譜、自然語言處理等領(lǐng)域以打造領(lǐng)先的人機交互應(yīng)用場景 ；阿里巴巴專利技術(shù)
直接跟他的智能零售關(guān)聯(lián)起來，智能機器人、智能搜索、智能語音、人像識別、智能物流等都是圍繞智能零售和物聯(lián)網(wǎng)打造的人工智能生態(tài)體系 ；中國科學(xué)院作為國內(nèi)高等科研機構(gòu)的代表，重點開展人工智能基礎(chǔ)理論與技術(shù)、人工智能芯片與系統(tǒng)構(gòu)架、智能網(wǎng)聯(lián)汽車應(yīng)用等方面的研究，推動人工智能技術(shù)的發(fā)展和進步 ；國家電網(wǎng)積極建立電力系統(tǒng)人工智能生態(tài)，AI 配電變壓器、AI 智能算法、智能機器人、AI 語音、圖像等識別技術(shù)和應(yīng)用，實現(xiàn)能夠在各種惡劣的自然環(huán)境下完成人工很難完成的作業(yè)。
◆ 國外方面 ：IBM 公司在硬件、數(shù)據(jù)、 智能語音、無人機、智能醫(yī)療等技術(shù)領(lǐng)域，涉及基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層等各層級的技術(shù)開發(fā)和生態(tài)布局 ；谷歌打造基于云端的人工智能平臺，圍繞其云端智能平臺，在智能搜索、智能語音、智能家居等應(yīng)用場景開發(fā) ；微軟側(cè)重云服務(wù)、系統(tǒng)和 AI 工具的開發(fā)研究，涉及智能搜索、智能語音、圖像識別、自然語言處理、數(shù)據(jù)服務(wù)等系統(tǒng)軟硬件和基礎(chǔ)服務(wù)平臺 ；高通在脈絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工神經(jīng)架構(gòu)、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺等系統(tǒng)軟硬件、數(shù)據(jù)處理、智能芯片等基礎(chǔ)層，無人機等應(yīng)用層進行了戰(zhàn)略布局 ；因特爾公司在硬件、軟件及相關(guān)服務(wù)，神經(jīng)擬態(tài)領(lǐng)域，無人機和自動駕駛等應(yīng)用開發(fā)和布局。
可見，國內(nèi)典型機構(gòu)除中科院外，更側(cè)重于應(yīng)用層面的人工智能技術(shù) ；國外典型機構(gòu)則從基礎(chǔ)層的軟硬件、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)，到技術(shù)層面的計算機視覺、智能語音、自然語言處理，到垂直層的人工智能應(yīng)用均有涉及。
第三章 人工智能企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)競爭力分析3.1 2019 年中國 AI 企業(yè) IP 競爭力 TOP100（1~32）
3.1 2019 年中國 AI 企業(yè) IP 競爭力 TOP100（33~66）
3.1 2019 年中國 AI 企業(yè) IP 競爭力 TOP100（67~100）
3.2 百強榜榜單分析
2019 年中國 AI 企業(yè) IP 競爭力 TOP100 榜單從企業(yè)的綜合強度、創(chuàng)新能力和技術(shù)成熟度三個維度進行定量評比，對 500 余家中國人工智能主流企業(yè)進行定量評估，評選出了 2019 人工智能知識產(chǎn)權(quán)競爭力百強企業(yè)。其中，前十名的企業(yè)分別是 ：華為技術(shù)有限公司、騰訊科技 ( 深圳 ) 有限公司、百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司、小米科技有限責(zé)任公司、阿里巴巴集團控股有限公司、杭州?？低晹?shù)字技術(shù)股份有限公司、科大訊飛股份有限公司、北京搜狗科技發(fā)展有限公司、國家電網(wǎng)有限公司、北京世紀(jì)好未來教育科技有限公司。
3.2.1 榜單地域分析
2019 年中國 AI 企業(yè) IP 競爭力 TOP100 企業(yè)分布于我國 14個城市。其中，北京 55 家、深圳 14 家、上海 13 家，緊隨其后的廣州和杭州各 4 家，南京 2 家，重慶、武漢、蘇州、濟南、廈門、合肥、珠海和東莞各 1 家。從百強 AI 企業(yè)的地域分布可以發(fā)現(xiàn)，人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展高度聚集于經(jīng)濟、科技、教育相對發(fā)達(dá)的城市。尤其是高度集中在北、上、深、廣 4 個
一線城市中，這 4 個城市的知識產(chǎn)權(quán)競爭力百強 AI 企業(yè)合計占據(jù)了百強企業(yè)的五分之四以上，達(dá) 86 家。一線城市中，北京的優(yōu)勢尤其突出，貢獻(xiàn)了百強榜單過半的企業(yè)，充分體現(xiàn)了北京在人工智能領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)集群優(yōu)勢。高力國際2018 年發(fā)布《北京發(fā)力人工智能產(chǎn)業(yè)園》的報告指出，北京在人工智能領(lǐng)域的人才、技術(shù)、企業(yè)、資金方面優(yōu)勢將有助于其在人工智能領(lǐng)域取得領(lǐng)先地位。作為有世界影響力的創(chuàng)新創(chuàng)意之都，深圳在人工智能領(lǐng)域有著不俗的實力表現(xiàn)，TOP100 榜單中前兩名企業(yè)華為、騰訊都來自深圳。杭州是表現(xiàn)最亮眼國內(nèi)新一線城市，在AI 領(lǐng)域有著不俗表現(xiàn)，其入榜的 4 家企業(yè)中，有兩家進入榜單前十（分別為阿里巴巴和?？低?，分列第 5、6 名）。
3.2.2 榜單企業(yè)所屬領(lǐng)域分析
2019 年中國 AI 企業(yè) IP 競爭力 TOP100 企業(yè)所屬領(lǐng)域分布如圖所示，根據(jù)企業(yè)涉及業(yè)務(wù)的差異性，按技術(shù)領(lǐng)域和應(yīng)用領(lǐng)域兩條路線進行領(lǐng)域劃分。進入 TOP100 榜單的 AI 企業(yè)數(shù)量最多的領(lǐng)域為計算機視覺（16 家），其它領(lǐng)域依次為智能機器人（13 家）、語言識別與自然語言處理（11 家）、AI+ 醫(yī)療（9 家）、大數(shù)據(jù)分析服務(wù)（7 家）、行業(yè)解決方案（7 家）及 AI 芯片（7 家），等等。計算機視覺技術(shù)和自然語言處理技術(shù)作為人工智能的兩種關(guān)鍵技術(shù)，其可應(yīng)用的行業(yè)非常廣泛，具有廣闊的應(yīng)用前景，技術(shù)發(fā)展也較為成熟，因此這兩個領(lǐng)域有較多數(shù)量的企業(yè)進入 TOP100 榜單合乎情理。而智能機器人和 AI+ 醫(yī)療這兩個應(yīng)用領(lǐng)域較多企業(yè)進入TOP100 榜單，則在一定程度上反映出當(dāng)前階段我國 AI 技術(shù)的應(yīng)
用熱點趨勢問題 ：第一，醫(yī)療技術(shù)的人工智能化是當(dāng)前 AI 技術(shù)的應(yīng)用熱點之一，醫(yī)療技術(shù)的巨大進步將直接提高民眾的健康生活水平。第二，智能機器人作為 AI 技術(shù)最為直接的載體，是當(dāng)前 AI 技術(shù)的另一個應(yīng)用熱點，而智能機器人本身又可以分為不同類型，應(yīng)用于不同行業(yè)、不同情景中。
3.2.3 榜單企業(yè)成立年代分析
從 2019 年中國 AI 企業(yè) IP 競爭力 TOP100 企業(yè)成立年代分布情況可以發(fā)現(xiàn)，榜單 AI 企業(yè)中成立于 2010 年-2017 年的有71 家 ；成立于 2000-2009 年的企業(yè)有 22 家 ；成立于 1999 年之前的企業(yè)有 7 家?？梢姲駟稳斯ぶ悄芷髽I(yè)以新創(chuàng)型企業(yè)居多，尤其集中于 2012-2016 年，這個時間段恰逢我國 AI 企業(yè)快速發(fā)展的時期。這一整體趨勢也體現(xiàn)了人工智能企業(yè)新興發(fā)展的勢頭。但位于榜單頭部位置的 5 強企業(yè)中，除小米外，華為、騰訊、百度、阿里全部成立于 2000 年之前，充分反映了國內(nèi)相關(guān)企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的深厚基礎(chǔ)。
3.2.4 榜單企業(yè)投融資情況分析
2019 年中國 AI 企業(yè) IP 競爭力 TOP100 企業(yè)榜單中，平均成立時間最長的是人工智能綜合性企業(yè)，長達(dá) 23 年。從該類企業(yè)近三年的投融資數(shù)據(jù)來看，其單個企業(yè)近三年的對外投資平均次數(shù)高達(dá)
212.5 次 ；近三年的融資次數(shù)則為 0。這充分說明，人工智能綜合性企業(yè)經(jīng)過平均長達(dá) 20 多年的經(jīng)營發(fā)展，早已完成資本積累，如今到了大量對外投資的階段，從華為、騰訊、百度及阿里等企業(yè)的對外投資企業(yè)所屬領(lǐng)域來看，有相當(dāng)部分比例屬于人工智能領(lǐng)域，且涵蓋面較廣。如，華為自 2016 年以來進行了 5 次對外投資，其中三次并購，一次 Pre-A 輪投資，一次戰(zhàn)略投資，其投資企業(yè)所涉及數(shù)據(jù)安全、人臉識別安防、半導(dǎo)體材料及芯片等人工智能相關(guān)領(lǐng)域。因此，從這個角度來看，這些企業(yè)對外投資本身就是其深耕人工智能領(lǐng)域的有力舉措，對中國人工智能產(chǎn)業(yè)整體的良性健康發(fā)展發(fā)揮舉足輕重的作用，一定程度上助推了中國人工智能產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。
與此相對應(yīng)，AI 企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)競爭力百強榜單中，平均成立時間最短的是涉及智能駕駛的企業(yè)，平均成立時間為 2.5年。顯而易見的是，這類企業(yè)初創(chuàng)不久，有迫切的融資需求，其單個企業(yè)近三年的融資平均次數(shù)為 3.5 次 ；而近三年平均對外投資次數(shù)為 0。
作為聚集企業(yè)較多的幾個領(lǐng)域，以語言識別與自然語言處理為核心技術(shù)的企業(yè)平均成立時間達(dá) 11.7 年，近三年平均融資次數(shù) 2 次，近三年平均對外投資次數(shù) 6.3 次 ；AI 芯片企業(yè)的平均成立時間為 10.8 年，近三年平均融資次數(shù) 1.5次，近三年平均對外投資 0.5 次 ；智能終端平臺技術(shù)企業(yè)的平均成立時間為 10.2 年，近三年平均融資次數(shù)為 1 次，近三年平均對外投資 23.8 次 ；智能機器人企業(yè)平均成立時間7.5 年，近三年平均融資次數(shù) 2.2 次，近三年平均對外投資次數(shù) 1.1 次 ；大數(shù)據(jù)分析服務(wù)企業(yè)平均成立時間為 7.3 年，近三年平均融資次數(shù) 2.14 次，近三年平均對外投資次數(shù) 2次 ；以計算機視覺為核心技術(shù)的企業(yè)平均成立時間 6.9 年，近三年平均融資次數(shù) 3.3 次，近三年平均對外投資次數(shù) 2.06年 ；人工智能醫(yī)療企業(yè)平均成立時間 5.9 年，近三年平均融資次數(shù) 2.3 次，近三年平均對外投資次數(shù) 2 次。可見這些領(lǐng)域的企業(yè)投融資需求并存。
總體來看，榜單中近三年融資較頻繁的有 AI+ 物聯(lián)網(wǎng)、AI+ 知識產(chǎn)權(quán)、AI+ 家居、智能駕駛等領(lǐng)域的企業(yè)，融資次數(shù)大于 3 次 ；榜單中近三年對外投資較頻繁的有人工智能綜合、AI+ 教育、智能終端平臺技術(shù)等領(lǐng)域的企業(yè)，對外投資次數(shù)大于 23 次。
3.3 榜單企業(yè)投融資案例分析
3.3.1 百度 ：開足馬力，深耕人工智能
正如李彥宏所言，互聯(lián)網(wǎng)的上一幕是 PC 互聯(lián)網(wǎng)，這一幕是移動互聯(lián)網(wǎng)，而下一幕是人工智能。眾所周知，百度已將恢復(fù)昔日榮光的重任押注于此，它幾乎成了國內(nèi)人工智能領(lǐng)域布局最為積極的一員。百度成立的百度實驗室，下設(shè)硅谷人工智能實驗室（SVAIL）、北京深度學(xué)習(xí)實驗室（IDL）、北京大數(shù)據(jù)實驗室（SDL）和 AR 實驗室均與 AI 密切相關(guān)。而由數(shù)十萬臺服務(wù)器構(gòu)成的百度大腦擁有萬億級的參數(shù)、千億樣本及千億特征訓(xùn)練，保證其具有超強的計算能力。據(jù)了解，百度從 2014 年到 2016 年，在人工智能領(lǐng)域的研發(fā)投入逐年增加，研發(fā)成本占總營收比分別為 12.9%、14.2% 和 15.3%。而至2017 年，百度的投資版圖拉開帷幕，形成了由百度風(fēng)投、百度資本和百度投資并購部組成的“三叉戟”之勢。
至 2018 年百度投資版圖共涉足 10 個行業(yè)，而智能硬件、企業(yè)服務(wù)、醫(yī)療健康及汽車交通領(lǐng)域位居前四。大額投資案例有 ：線下廣告媒體新潮傳媒 21 億元、百信銀行 20 億元、網(wǎng)易云音樂 6 億美元、云丁科技 6 億元。而投資輪次主要集中在 A 輪和 B 輪。
3.3.2 曠視科技 ：算法引擎，深度驅(qū)動
北京曠視科技有限公司是一家世界級的人工智能企業(yè)，以自研視覺感知算法引擎為核心，致力于持續(xù)打造在各商業(yè)領(lǐng)域的AIoT 操作系統(tǒng)，以及深度構(gòu)建具備連接百億物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能力的生態(tài)系統(tǒng)。目前曠視科技已完成 5輪融資，而 D 輪融資高達(dá) 7.5 億美元，成為曠視歷史上單筆金額最高的一輪融資。
3.3.3 科大訊飛 ：源頭創(chuàng)新，一路融資
科大訊飛股份有限公司成立于 1999 年，致力于語音及語言、自然語言理解、機器學(xué)習(xí)推理及自主學(xué)習(xí)等核心技術(shù)研究并保持了國際前沿技術(shù)水平 ；科大訊飛（002230.SZ）于 2008 年登陸深交所，將上市公司平臺的融資能力盡情發(fā)揮?？拼笥嶏w作為中國智能語音與人工智能產(chǎn)業(yè)先行者，在人工智能領(lǐng)域擁有豐富的技術(shù)積累，積極踐行人工智能國家隊的責(zé)任與使命。其歷次成功融資助力科大訊飛更好地把握人工智能戰(zhàn)略發(fā)展機遇，在人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)領(lǐng)域持續(xù)保持領(lǐng)先優(yōu)勢。
3.3.4 優(yōu)必選科技 ：終極集結(jié)，燃戰(zhàn)宇宙
優(yōu)必選科技成立于 2012 年，是一家集人工智能和人形機器人研發(fā)、平臺軟件開發(fā)運用及產(chǎn)品銷售為一體的全球性高科技企業(yè)。而優(yōu)必選在經(jīng)過十年沉淀后已經(jīng)逐漸構(gòu)建了自己的競爭壁壘，包括在技術(shù)層面上的運動控制算法和計算機視覺，高精尖技術(shù)人才引進，以及全球范圍內(nèi)的市場拓展。目前已推出了消費級人形機器人 Alpha 系列、STEM 教育智能編程機器人 Jimu、智能云平臺商用服務(wù)機器人Cruzr、IP 機器人第一軍團沖鋒隊員機器人等多款產(chǎn)品。
2018 年 5 月，優(yōu)必選宣布完成 8.2 億美元 C 輪融資，刷新了全球 AI 領(lǐng)域的單輪融資記錄，估值 50 億美元。
第四章 總結(jié)和展望4.1 總結(jié)
雖然我國在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展能力均衡性欠缺，在人工智能基礎(chǔ)理論、核心算法、芯片及基礎(chǔ)元器件等基礎(chǔ)層存在短板。但我們也欣喜地看到正在發(fā)生的變化 ：在基礎(chǔ)領(lǐng)域，涌現(xiàn)了寒武紀(jì)科技、?？低?、西井科技及地平線機器人等一批科技型企業(yè) ；在技術(shù)創(chuàng)新方面，商湯科技、曠視科技、格林深瞳、依圖科技及云從科技等深耕計算機視覺，百度、搜狗、科大訊飛等在自然語言處理領(lǐng)域較為領(lǐng)先，騰訊、阿里、華為等在機器學(xué)習(xí)和云計算領(lǐng)域具有行業(yè)優(yōu)勢 ；人工智能領(lǐng)域的巨頭公司正在充分利用自身的資本優(yōu)勢，積極投資布局整個人工智能領(lǐng)域 ；在產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用推廣方面，圍繞安防、交通、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域不斷深入，探索生產(chǎn)制造、城市建設(shè)、生態(tài)環(huán)保等更多領(lǐng)域，推動我國人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)化發(fā)展。
4.2 展望
未來，結(jié)合具體行業(yè)應(yīng)用的專用人工智能將會大量涌現(xiàn)，這將極大地促成相關(guān)行業(yè)的快速發(fā)展。短期內(nèi)，人工智能將會在數(shù)據(jù)豐富、應(yīng)用場景成熟的行業(yè)取得廣泛應(yīng)用。長遠(yuǎn)來看，誠如 Michael I. Jordan 的觀點，人工智能技術(shù)將能在邊際成本不遞增的情況下將個性化服務(wù)普及到更多的消費者與企業(yè)，從細(xì)分行業(yè)的特定應(yīng)用場景應(yīng)用到更加普世化的情景。
盡管人類已經(jīng)看到了人工智能的曙光，但仍需保持清醒的認(rèn)知，人類目前的人工智能技術(shù)仍然處于弱人工智能階段，離實現(xiàn)強人工智能還有很長的路要走，至于終極人工智能（超人工智能）的實現(xiàn)則需在遙遠(yuǎn)的未來！
第五章 專家訪談
……
（報告來源：胡潤百富，匯桔網(wǎng)）
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