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強化新一代人工智能基礎技術創(chuàng)新

2018-12-29 08:55姜娟
群眾 2018年22期
關鍵詞:專利申請江蘇專利

姜娟

習近平總書記強調(diào),我國經(jīng)濟已由高速增長階段轉向高質(zhì)量發(fā)展階段,正處在轉變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟結構、轉換增長動力的攻關期,迫切需要新一代人工智能等重大創(chuàng)新添薪續(xù)力。充分發(fā)揮自身優(yōu)勢,搶占新一代人工智能關鍵核心技術制高點,是江蘇肩負的重大歷史使命。

強化基礎技術創(chuàng)新勢在必行

創(chuàng)新普遍被認為有四個階段,分別為知識創(chuàng)新、技術創(chuàng)新、應用創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。國外的絕大多數(shù)研究認同產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的重點和難點在于技術創(chuàng)新。當一個國家處于低層次發(fā)展階段,通??梢酝ㄟ^引進發(fā)達國家的設備和科技成果實現(xiàn)商品化和產(chǎn)業(yè)化。之后,將會發(fā)展為在發(fā)達國家原始創(chuàng)新的基礎上進行應用型研發(fā)。但是當一個國家成長為世界經(jīng)濟強國之后,技術、設備、關鍵零部件的引進就會遭遇封鎖,經(jīng)濟學原理中的“國際分工理論”就不再適用。眼前的中美貿(mào)易摩擦和中興、晉華事件都說明了自主創(chuàng)新,尤其是技術創(chuàng)新的重要性、緊迫性和必需性。

習近平總書記多次強調(diào)核心技術是國之重器,而核心技術中最重要的就是基礎技術,是指以實際應用為目標同時也追求理論突破的技術,其具有通用性,往往會擴散到多種技術以及產(chǎn)業(yè)領域,從而給各經(jīng)濟社會部門帶來效益,比如半導體、納米、質(zhì)譜分析法、藍光技術。產(chǎn)業(yè)應用技術若缺乏基礎技術的支撐,即使外圍技術有突破,也難以實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)層面的原始創(chuàng)新,所以基礎技術被稱為創(chuàng)新的“種子”。一個國家擁有的基礎技術不僅代表了該國的原創(chuàng)力,同時也代表了該國對人類技術進步的貢獻程度,而當其產(chǎn)權化以后更成了國家、企業(yè)在國際舞臺上爭取話語權的籌碼。發(fā)達國家早已認識到基礎技術的重要性,當因創(chuàng)造了“日本奇跡”而從上世紀80年代遭到美國敲打后,日本政府就開始大幅度提高基礎技術領域的投資,這也是近年日本諾貝爾獎輩出的根本原因之一。

人工智能技術的特征

1947年艾倫·麥席森·圖靈首次提出“人工智能”這一概念以來,這一技術經(jīng)歷了兩次嚴冬后再度受到熱切關注,起因是以大數(shù)據(jù)為代表的可利用數(shù)據(jù)的增多以及計算機計算能力的突飛猛進,其背后更是因為有超過60年的基礎理論的積累與發(fā)展。

21世紀伊始,雖然深度學習重要的要素技術已被開發(fā),但是不宜實用化,其原因在于當時的計算機還不夠強大。出乎預料的是電腦游戲的更新?lián)Q代直接推動了電腦計算能力的提升。為了使游戲場景更加逼真、圖像更加清晰,電腦硬件公司做了很多基礎研發(fā)工作,強大的圖像處理器(GPU)應運而生。到了2010年,科學家們突然意識到圖像處理器可以用來發(fā)展神經(jīng)網(wǎng)絡。與此同時,隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,可利用的數(shù)據(jù)量劇增。Google利用YouTube的動畫實施大規(guī)模深度學習;亞馬遜推出了平臺——土耳其機器人,通過獲取的成千上萬的做過標記的圖像,進行算法的開發(fā)。知名的AlphaGo以及超越人眼的圖像識別算法都是深度學習的產(chǎn)物。

從根本上說,深度學習是一種用數(shù)學模型對真實世界中的特定問題進行建模,以解決該領域內(nèi)相似問題的過程,其發(fā)揮威力的前提是計算機的計算性能和處理能力的大幅提高,以及由于互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展而產(chǎn)生的各種高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)??梢哉f深度學習+高性能計算機+大數(shù)據(jù)=人工智能。

數(shù)據(jù)是養(yǎng)分、算法是引擎,它們與計算機之間相輔相成,共同演進,缺一不可,這就決定了發(fā)展人工智能需要從這三方面出發(fā),進行全方位思考。

人工智能基礎技術專利申請與授權分析

發(fā)明專利是衡量應用研究原始創(chuàng)新力的重要指標之一,本文沿用國際通用的檢索分類方法,用國際專利分類號將人工智能的基礎技術細分為四類,如表1所示(以下我們分別簡稱該四類技術為“生物”“知識”“數(shù)學”和“其他”)。通過分析發(fā)現(xiàn)不同國家和地區(qū)在人工智能基礎技術專利申請與授權上呈現(xiàn)出不同的特點。

美國從2010年開始專利申請出現(xiàn)劇增現(xiàn)象,并且四細分領域都出現(xiàn)迅猛增長,熱點主要集中在專家系統(tǒng)以及大數(shù)據(jù)應用領域。

從利用中國國家專利局的數(shù)據(jù)統(tǒng)計得到的四類技術細分領域的發(fā)明專利申請狀況看(2018年3月為止的公開專利),我國所有類型的專利申請數(shù)都從2016年開始大幅度增長,并且主要集中在和神經(jīng)網(wǎng)絡相關的“生物”技術類。北京、江蘇、廣東、上海、浙江的申請數(shù)量在四類中均為全國前5位。其中北京在所有技術細分類別中都名列第一,江蘇在“生物”和“數(shù)學”技術領域的申請數(shù)為全國第二,在“知識”和“其他”領域為第四位。

專利的授權是衡量專利質(zhì)量的一個重要指標,由于從申請專利到授權有時間滯后,鑒于“生物”以外的其他三類專利申請大多從2016年開始,已授權專利數(shù)量過少,所以本文只選取“生物”進行授權率的統(tǒng)計分析。如表4所示,2011至2014年在與神經(jīng)網(wǎng)絡相關的“生物”細分領域,江蘇的平均授權率是44.6%,和第一位的北京56.4%有較大差距,并次于浙江和廣東,位于全國第四,表明江蘇的專利質(zhì)量有較大的改善空間。

與其他地區(qū)相比,江蘇的專利申請人較為分散,且江蘇的高校作為基礎專利申請人發(fā)揮著重要的作用。如在“生物”技術領域,江蘇的專利申請量名列全國第二位,同時江蘇的申請人超過200,人數(shù)遠遠超過了其他省份。申請量前十位的申請人依次為河海大學(126,授權26)、南京航空航天大學(86,授權21)、東南大學(84,授權17)、南京郵電大學(80,授權14)、江蘇大學(49,授權12)、南京大學(48,授權4)、江南大學(46,授權3)、南京信息工程大學(45,授權14)、南京理工大學(39,授權4)、南京工程學院(14,授權3)。除了江蘇省電力公司(21)和南京艾溪信息科技有限公司(9)以外,眾多蘇錫常的企業(yè)(均為1、2項左右)也出現(xiàn)在名單里。

加快人工智能基礎技術創(chuàng)新的思考

抓住機遇,強化知識產(chǎn)權意識,重視國際專利申請。人工智能技術雖已發(fā)展了60余年,但其實用化的爆發(fā)卻只有數(shù)年的歷史??v觀世界各專利局的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),從整體上看,人工智能基礎技術的發(fā)明專利數(shù)量仍處于低量水平,應充分抓住這一歷史機遇,增強基礎技術研發(fā)實力,獲取相關知識產(chǎn)權,特別是國外的知識產(chǎn)權,避免貿(mào)易糾紛,在國際舞臺上爭取擁有更多話語權,為我國企業(yè)搶占創(chuàng)新鏈產(chǎn)業(yè)鏈高端提供堅實基礎,為高質(zhì)量發(fā)展鋪平道路。

強化高校創(chuàng)新優(yōu)勢,構建有效的區(qū)域創(chuàng)新體系。在人工智能基礎技術領域的主要貢獻者中高校占據(jù)了重要的位置,尤其是江蘇省的高校在區(qū)域創(chuàng)新體系中的地位更顯重要。江蘇頂尖大學很多高層次人才不僅在專業(yè)領域具有很高的國際聲譽,更掌握國際科研合作網(wǎng)絡資源,具備組織團隊實施科研管理的先進經(jīng)驗,應成為聚集省內(nèi)外、國內(nèi)外青年才俊的“核心”。他們在我省的發(fā)展狀況將對海外、省外的人才起到生動的示范作用。高校的知識、技術積累、特別是高質(zhì)量基礎技術專利的持有,是吸引企業(yè)聯(lián)合開發(fā)的重要因素。要提高高校的專利質(zhì)量,打破現(xiàn)有的高校評價體系,鼓勵高校對基礎技術進行原創(chuàng)性研究,并且在設計適合人工智能技術特征的有效的產(chǎn)學聯(lián)合模式、促使高校與企業(yè)的知識互動上進行更深刻更具體的探索。

成立軟硬結合的人工智能專業(yè),培育復合型人才。近年來,國內(nèi)外高校紛紛加快了開設人工智能專業(yè)的步伐。通過分析人工智能技術的發(fā)展歷程以及國外大學的經(jīng)驗發(fā)現(xiàn),人工智能并非是單純的計算機專業(yè),而是一門綜合性科學。人臉識別、無人駕駛、智能制造等應用,其背后的基礎技術是算法。不過很多優(yōu)秀算法開發(fā)出來后最初只能做平凡、簡單的工作,或是由于會產(chǎn)生巨大的熱量而不能實用化,直到開發(fā)出新的硬件才得以大放異彩。人工智能技術的突破不能僅靠算法的創(chuàng)新,更需要硬件技術的突破來支撐。所以,要從根本上發(fā)展人工智能技術與產(chǎn)業(yè),形成具有前瞻性、原創(chuàng)性、標志性的科技創(chuàng)新成果,需要在知識創(chuàng)新的源頭——高校組建聯(lián)合電子等相關硬件專業(yè)的人工智能專業(yè),培養(yǎng)復合型人才。

(作者系南京郵電大學校長特聘教授、江蘇現(xiàn)代化信息服務業(yè)研究基地專家)

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