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美國專利商標(biāo)局發(fā)布人工智能專利擴(kuò)散分析報(bào)告

2020年10月27日，美國專利商標(biāo)局（USPTO）發(fā)布《人工智能發(fā)明：追蹤美國人工智能專利擴(kuò)散》報(bào)告（InventingAITracingthediffusionofartificialintelligencewithU.S.patents）。

報(bào)告顯示，從2002到2018年，美國人工智能專利的年申請量增長超過100%，從每年3萬件增加到6萬多件，含人工智能的專利申請所占份額從9%上升到近16%。

同時(shí)，活躍于人工智能領(lǐng)域的發(fā)明人和專利權(quán)人比例從1976年的1%上升到2018年的25%。此外，排名前30位的人工智能公司大多來自信息和通信技術(shù)領(lǐng)域，也有特例，如美國銀行、波音和通用電氣。

報(bào)告使用機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能算法來確定1976至2018年發(fā)布的所有美國人工智能專利申請。這一方法能靈活地從專利文檔的文本中學(xué)習(xí)，不受特定分類號(hào)和關(guān)鍵字的過度限制，從而提高了識(shí)別人工智能專利的準(zhǔn)確性。

01人工智能的重要性日益提升

報(bào)告指出，專利申請量的增加標(biāo)志著有價(jià)值的新技術(shù)的出現(xiàn)，這些申請量反映了投資者和創(chuàng)新者的眼光，他們尋求利用新技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新，而人工智能技術(shù)則顯示出了這種增長趨勢。

圖1顯示了從1976到2018年公開的人工智能專利申請量及其在所有公開專利申請中所占份額的長期趨勢。

由于美國發(fā)明人保護(hù)法（AIPA）在1999年底及其實(shí)施期（圖1中的灰色區(qū)域）所作的修訂，2002年后份額開始增長。

從2002到2018年，人工智能專利申請量和份額普遍增加，其中人工智能專利的年申請量增長了一倍以上，從3萬件增加到了6萬多件。

雖然美國專利商標(biāo)局的專利申請總量在這段時(shí)間內(nèi)也有所增加，但人工智能申請的占比也出現(xiàn)了顯著增長，從2002年的9%增長到2018年的近16%。

圖11976-2018年美國人工智能專利申請量和占比

圖2顯示了1990至2018年公開的人工智能組件技術(shù)專利申請量，最多的是規(guī)劃與控制（紅色虛線）和知識(shí)處理（淺藍(lán)色虛線）。

它們是最通用的人工智能組件技術(shù)，其他組件技術(shù)（例如機(jī)器學(xué)習(xí)）的專利通常包括規(guī)劃與控制或知識(shí)處理的元素。

自2012年以來，機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的專利申請量顯著增加。

這兩種人工智能技術(shù)都是AlexNet在2012年取得成功的關(guān)鍵，AlexNet是2010ImageNet大規(guī)模視覺識(shí)別挑戰(zhàn)賽的一部分，也是一個(gè)分水嶺，它改變了圖像識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)（特別是深度學(xué)習(xí)）的技術(shù)軌跡。

人工智能硬件以及計(jì)算機(jī)視覺的專利申請量同步增長。這兩種組件技術(shù)專利申請的緊密聯(lián)系可能反映了圖像識(shí)別的進(jìn)步以及計(jì)算能力和性能需求之間的相互影響。

專用硬件包括計(jì)算機(jī)處理器和專用內(nèi)存的加速器，人工智能的其他應(yīng)用（例如自動(dòng)駕駛汽車）也涉及專用硬件。

圖21990-2018年公開的人工智能組件技術(shù)專利申請量

02人工智能在技術(shù)之間的擴(kuò)散

本節(jié)探討人工智能技術(shù)是否正在擴(kuò)展到新的領(lǐng)域。對于每件專利申請，USPTO都會(huì)審查其技術(shù)內(nèi)容，并根據(jù)主題將專利劃分到特定的技術(shù)分組。

當(dāng)前系統(tǒng)具有600多個(gè)子類，涵蓋了大量主題，包括化學(xué)、電子、機(jī)械和材料等。

圖3顯示了從1976年開始人工智能的技術(shù)擴(kuò)散情況。與人工智能專利申請總量的增長類似，人工智能正在更大的技術(shù)范圍中擴(kuò)散（綠色實(shí)線）。

1976年，人工智能的專利出現(xiàn)在大約10％的技術(shù)子類中，到2018年，已擴(kuò)大到42%以上的技術(shù)子類中。

人工智能組件技術(shù)分成了三個(gè)具有不同擴(kuò)散率的集群，第一個(gè)集群是知識(shí)處理和規(guī)劃/控制，正在以最快的速度擴(kuò)散到各個(gè)專利技術(shù)類別中，此狀態(tài)反映了這些人工智能組件在各種技術(shù)領(lǐng)域的普遍適用性。

第二個(gè)集群（視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能硬件）擴(kuò)散速度較慢，但仍在增加。

第三個(gè)集群（進(jìn)化計(jì)算、語音和自然語言處理）的擴(kuò)散速度最慢，在20世紀(jì)90年代后期一直徘徊在5％左右，直到最近才擴(kuò)展到近10％的技術(shù)子類中。

這些集群表明人工智能組件技術(shù)之間相互依賴，但需要更多的研究來了解這些模式背后的因素。

圖31976至2018年人工智能及其組件專利在所有專利技術(shù)子類的分布情況

03人工智能在發(fā)明人和專利權(quán)人之間的擴(kuò)散

圖4顯示了從1976到2018年至少獲得一件人工智能專利的美國個(gè)人發(fā)明人和專利權(quán)人占比。

這一比例的增長表明有更多的發(fā)明人和專利權(quán)人在其發(fā)明中使用人工智能技術(shù)。個(gè)人發(fā)明人和機(jī)構(gòu)專利權(quán)人占比總體同步增長。

獲人工智能專利的個(gè)人發(fā)明人占比在1976年僅為1％（藍(lán)色虛線），到2018年增長到25％，即2018年所有個(gè)人發(fā)明人專利中有25％的專利使用了人工智能技術(shù)。

從2009年開始，使用人工智能的個(gè)人發(fā)明人所占比例甚至超過了使用人工智能的機(jī)構(gòu)（藍(lán)色虛線與綠色實(shí)線交叉）。

這意味著擴(kuò)散不僅發(fā)生在機(jī)構(gòu)之間，而且發(fā)生在個(gè)人間，越來越多的個(gè)人和機(jī)構(gòu)在其工作中采用了人工智能技術(shù)。

圖41976-2018年擁有人工智能專利的美國發(fā)明人和專利權(quán)人占比

圖5列出了擁有人工智能專利的美國前30強(qiáng)公司。根據(jù)授權(quán)專利時(shí)的記錄，這些公司持有1976年至2018年授予的所有人工智能專利的29％。

前30名公司大多屬于信息和通信技術(shù)（ICT）領(lǐng)域，也有例外，如通用電氣、波音和美國銀行。

圖51976-2018年美國人工智能專利權(quán)人機(jī)構(gòu)30強(qiáng)

04展望

人工智能在技術(shù)、發(fā)明人和專利權(quán)人之間的分布表明，人工智能對美國發(fā)明越來越重要。

人工智能技術(shù)能否像電力或半導(dǎo)體一樣具有革命性，部分取決于創(chuàng)新者和公司能否將人工智能發(fā)明成功地融入現(xiàn)有的和新的產(chǎn)品、流程和服務(wù)中。

報(bào)告結(jié)果表明，人工智能技術(shù)具有這種潛力。

標(biāo)簽：甘孜銅川衡陽湘潭北海南充柳州寧波

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