我国智能应用产业专利态势研究

摘要

伴随着人工智能技术和产业的深度融合发展，在推动智能化转型升级的大背景下，智能应用产业呈现出加速创新的发展态势。基于对国内智能应用产业专利大数据的深入研究基础之上，在当前中国智能化产业发展现状的基础上展开论述：从基础通用技术、关键核心技术突破以及成长型企业发展等多个维度进行深入剖析现有专利分布特点及趋势特征。同时结合行业发展趋势，在探讨未来智能化发展道路时提出了具体的建议：从人工智能技术演进历程、大中小企业协同发展机制以及产学研协同创新模式等方面提出相关建议以促进我国智能化产业升级进程并切实加强知识产权保护体系建设

关键词： 人工智能; 智能应用; 知识产权; 专利

0****引言

智能应用是一个综合性的新兴领域,主要由人工智能技术和大数据驱动,致力于实现技术与管理的深度融合[1]。它不仅包括城市治理、医疗健康、教育服务等传统行业的数字化转型,还涵盖了工业生产、物流供应链以及金融贸易等多个经济活动的关键环节。当前,随着人工智能技术逐步落地并取得突破性进展,全球智能应用产业规模持续扩大。根据IDC中国发布的《2022年V1全球人工智能支出指南》[2],仅在2021年 alone,全球人工智能市场规模就达到885.7亿美元,而到2025年这一数字预计将跃升至约$ 34.699 千百万美元（即 346.99 亿美元），五年期间呈现稳定的复合增长率（CAGR）达约34.6%

在当前全球化背景下，智能化技术在各行业领域得到了广泛探索，在多个行业中展现出显著的发展潜力。根据中国信息通信研究院知识产权与创新发展中心统计数据显示，在过去十年间，全球智能应用产业相关的发明专利申请总量已经达到193.1万项之多。其中，在城市智能化、工业制造、医疗健康、教育领域以及交通物流、家居养老和电商物流等相关领域均呈现出了快速发展态势，并且这一趋势在过去几年中持续保持增长态势。

我国人工智能技术应用领域的创新能力及知识产权保护现状始终受到政府相关部门和行业内的广泛关注。本文通过检索与统计国内智能应用产业专利大数据的方式进行研究，在此基础上系统性地阐述了当前国内外智能产业专利申请数量及分布情况，并深入分析了该领域专利申请的主要特点及其发展规律。最后从促进产业发展角度来看,提出了关于我国智能应用产业发展及其 accompanying 知识产权保护工作的几点建议。

1****我国智能应用产业专利申请现状

近年来,人工智能被提升到了国家战略的高度，在"新基建"背景下为其发展与产业数字化转型提供支撑作用。通过推动其深度融入5G、云计算等技术领域以及物联网等相关行业，在多个新兴领域均产生显著影响。这些技术创新不仅催生了智慧医疗等新方向的新模式与新业态，在多个新兴领域也都产生显著影响

图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密切关联。这些地区包括广东、北京、江苏、上海和浙江等聚集了众多高科技企业和科研院所以及众多智能型企业。其中约60.9%的专利申请来自这些地区的整体贡献。从地域分布来看，粤港澳大湾区及京津冀地区的医疗与教育产业领域的专利申请占比显著高于其他区域；而长三角地区的制造、医疗以及教育等产业领域专利申请则较为均衡分布。就整体趋势而言，在各个行业领域均正处于智能化转型的关键阶段，并且相关的专利申请数量逐年呈现增长态势。

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。

底层软硬件与人工智能通用技术被视为该领域应用的核心支撑,其研发过程需依托雄厚的人力资源保障和高素质人才队伍.借助专利数据统计分析发现,人工智能底层基础软硬件与通用技术相关的专利申请人主要集中在行业内的领军企业及高校研究机构.数据显示,基础软硬件与AI通用技术相关领域的专利占比数据约为19.97%(如图2所示).

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

人工智能技术推动传统产业的技术革新，并催生了若干产业的研发模式创新。就以医疗健康产业为例，在全球范围内来看,借助人工智能技术实现疾病诊断与治疗已逐渐成为行业关注的焦点。目前,全球知名的科技巨头如IBM、谷歌和微软等，在医疗健康领域已与医院、医学研究机构及传统医疗机构展开合作。这些企业联合组建研发团队，并深入医疗健康的前沿领域。他们致力于将大数据和人工智能技术整合到医疗产业中去。

我国自2010年后运用AI技术开展疾病筛查与预测研究的专利申请量显著提升（见图3），其中医学图像处理、医学图像识别、深度学习以及评估方法已成为当前研究的重点领域。其中，医学图像处理与医学图像识别相关的专利申请占比分别为44.2%和32.1%，而深度学习相关的专利则占8.9%左右。

图3

图3疾病筛查和预测专利申请趋势

新药研发成为生物医药领域的重要研究方向之一。目前全球范围内每年提交的新药发现相关专利申请数量约为8,800项（如图4所示），其中德国默克公司（Germany）、飞利浦（Netherlands）、IBM（美国）、诺华制药（Switzerland）、加州大学以及美敦力等在内均为医药领域的重要参与者。我国对于医药技术创新的重视程度不断上升，在此过程中专利申请数量呈现明显的增长趋势；然而，在创新能力方面仍面临较大的提升空间。随着人口老龄化问题日益严峻，在全球范围内‘智慧养老’已成为一种新兴趋势；其中涉及的健康监测装置和健康管理系统的软硬件技术以及可穿戴设备和相关产品被认为是推动这一趋势的重要支撑点，并受到各国技术研发机构的重点关注。

图4

图4各国新药发现领域专利申请趋势

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]数据显示,我国人工智能成长企业在总量中占比高达90%,这些企业在产业布局上已趋于全面,主要分布于应用层面,借助技术优势助力应用场景落地。如今这些企业在产业布局上已趋于全面,在多个细分领域中,这些企业已逐步引领行业发展及技术创新。

当前国内成长型企业发展正逐步崛起为智能应用产业创新的核心力量。在智能应用产业链中，头部企业和高校院所之外，成长型中小企业在产业链中的占比相对较高。具体而言，在智慧教育产业链中，普遍存在大量提供教学终端产品和服务的企业主体，在这部分企业群体中其专利申请量占到了整个产业链专利申请总量的81.2%；而在智慧医疗产业领域，则与健康监测相关的可穿戴设备、终端产品以及健康评估及服务平台等中小企业群体的专利申请量占比高达85.3%。值得关注的是，在这一过程中，我国中小企业群体正在快速扩张，在产业升级和技术创新中扮演着越来越重要的角色。然而从目前的统计数据来看，在专利申请总量中发明申请量占比偏低的现象依然存在；就具体类型而言，在实用新型专利和外观设计专利方面相关比例 yettill 较为显著；从整体趋势上看，在发明专利申请数量以及实际授权量方面仍面临着较大的提升空间。

当前全球正积极推动人工智能与产业深度融合，在这一进程中各行业均迎来跨越式发展新机遇。中小企业作为产业链中的关键环节，需持续加强企业创新能力及知识产权保护能力以应对此轮快速变革。

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

当前我国智能应用产业链已相对完善，在上游 portion拥有领军企业，在下端整合了包括工厂、学校、医院等在内的数量庞大的智能化产品与服务相关的企业及机构。随着人工智能技术在各行业领域不断深入探索，持续产生新的创新成果以推动产业向着更加信息化和智能化的方向稳步前进。

作为推动智能应用产业发展的关键动力,人工智能技术正经历着深刻变革,面临诸多亟待解决的问题。一方面,人工智能的扩展能力是全球高科技企业当前研究的重点方向,多模态大规模预训练模型的成功应用显著提升了算法在复杂环境下的认知水平;如何在参数规模受限的情况下维持性能稳定、研发绿色AI技术等成为未来人工智能发展的重要研究课题。另一方面,通用人工智能技术正朝着新方向快速发展,神经网络芯片、类脑计算、类脑智能、强化学习等新型技术路径正在探索取代传统深度学习算法的发展空间。

3.2 大中小企业协同创新,向高质量发展迈进

智能应用产业链上涵盖了国内的龙头企业以及众多中小型企业的身影，在融合创新生态体系中展现出独特的优势。就产业链发展而言，在该链条中大型企业在技术创新、人才培养、资本运作以及运营管理等方面占据主导地位并发挥引领作用；而中小企业则专注于某一领域或专业技术研发及产品服务提供，在细分市场领域扮演着提供支持的角色。

我国"十四五"经济发展 Strategy以高质量发展为核心任务，在国家政策的推动下，我国人工智能专利申请正在从"数量型"向着"质量型"转变。通过引导企业开展高价值专利申请工作，并推进其转化运用进程，从而促进产业创新主体间的知识交流与融合创新。这样做不仅能够使专利成果真正成为推动各行各业发展的生产力要素，在科技实力方面有助于实现自主创新能力建设目标；同时也能有效支持经济体系向更加智能化方向稳步演进。

3.3 加强产学研合作,促进科技成果转化

近年来，在人工智能领域，国内高校与科研院所积极跟进国际技术发展趋势，并致力于相关领域的技术研发与探索，在国际学术界的影响日益显著。参照斯坦福大学发布的《2022年人工智能指数报告》[6]的数据表明：2021年我国的人工智能期刊出版物份额达到年度总出版物的31%，发明专利申请量占年度总数的51.69%，在全球范围内占据领先地位。

我国近期发布了多项措施旨在促进科技创新成果转化，并推动产学研深度融合。2021年8月，《关于改革完善中央财政科研经费管理的若干意见》明确提出：要加大对科技成果转移转化的激励力度，并要求各地进一步落实《中华人民共和国促进科技成果转化法》等相关配套政策。高校及科研院所的科研创新成果为国内智能应用产业提供了核心技术支撑，并成为将科技成果转化为实际应用的关键力量。

4****结束语

智能应用产业发展主要依靠人工智能、大数据等新一代信息技术体系的支持。知识产权制度是保障产业发展的重要手段。在发展过程中,建议企业深入剖析产业基础的技术创新潜力,结合不同发展阶段的企业实际,系统完善企业在不同领域的知识产权管理机制,同时提升企业在不同发展阶段的知识产权保护能力,进而实现技术创新与产业升级的有效衔接。