劉葉婷 隆云滔 唐斯斯

〔 DOI〕 10.19653/j.cnki.dbcjdxxb.2020.05.009

〔引用格式〕 ?劉葉婷，隆云滔，唐斯斯.中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與策略研究——以五大城市群為例[J].東北財經(jīng)大學學報，2020，（5）：82-89.

〔摘要〕人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開基礎(chǔ)研究及核心技術(shù)等要素的支撐，專利知識產(chǎn)權(quán)作為相關(guān)要素最為直接的表現(xiàn)形式，其數(shù)量規(guī)模與分布情況對于產(chǎn)業(yè)發(fā)展而言有著重要影響。本文以專利數(shù)據(jù)信息為基礎(chǔ)，從專利申請數(shù)量、專利申請技術(shù)分類和產(chǎn)業(yè)專利聚集度三個維度對京津冀、長三角、珠三角、成渝和長江中游等五大城市群的人工智能專利情況進行比較分析。研究發(fā)現(xiàn)，五大城市群人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展布局在整個國家人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中占據(jù)重要地位，但不同城市群及城市群區(qū)域內(nèi)的人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)實力及創(chuàng)新能力不均衡現(xiàn)象突出，專利申請集中分布在產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)層與應(yīng)用層;京津冀、長三角和珠三角城市群的人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)實力及創(chuàng)新能力相對較強，成渝城市群發(fā)展?jié)摿薮螅L江中游城市群產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)整體薄弱。在此基礎(chǔ)上，本文提出五項支持中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的策略措施，以加快提升區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展自主創(chuàng)新能力及推動中國人工智能產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

〔關(guān)鍵詞〕人工智能;城市群;區(qū)域一體化;專利申請;產(chǎn)業(yè)專利聚集度

中圖分類號：F832.6;F207 ???文獻標識碼：A????文章編號：1008-4096（2020）05-0082-08

一、問題的提出

知識產(chǎn)權(quán)專利信息是衡量企業(yè)自主創(chuàng)新能力、產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ闹匾笜酥弧Ｈ斯ぶ悄茏鳛榻陙韲鴥?nèi)外經(jīng)濟社會發(fā)展的重點產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，已經(jīng)成為多地優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、帶動經(jīng)濟實現(xiàn)跨越式發(fā)展的重要手段。國內(nèi)外學者基于專利數(shù)據(jù)從多個角度對全球人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況進行了深入分析。

李樹剛等^[1]根據(jù)人工智能專利數(shù)據(jù)，基于技術(shù)貢獻次數(shù)及關(guān)聯(lián)度識別感知人工智能融合核心技術(shù)、依托核心技術(shù)融合的分散度及專利增長量等分析人工智能技術(shù)的融合情況，研究發(fā)現(xiàn)，感知人工智能技術(shù)融合正處于從成長期向成熟期過渡的階段，技術(shù)融合衰退期即將到來，為此政府應(yīng)積極布局感知人工智能主導(dǎo)技術(shù)，以掌握技術(shù)融合成熟期的主動權(quán)。于申和楊振磊^[2]以專利申請、公開數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，圍繞人工智能產(chǎn)業(yè)鏈從基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層等三個維度十四個技術(shù)分支對中、美、德、日等多個國家人工智能產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展的整體態(tài)勢進行研究，總結(jié)了全球人工智能的熱點研究方向，為中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向與布局提供了指引。陳軍等^[3]利用專利申請總體情況、PCT專利申請、IPC重點技術(shù)領(lǐng)域、創(chuàng)新主體等量化指標，就中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀開展比較分析，中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展處于同步階段，但中國在新興技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域與美國存在差距;雖然美國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展起步較早，但中國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?jié)摿Υ?中國人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新主體以高校為主，而美國則以企業(yè)為主導(dǎo)。王雅薇等^[4]以專利分析方法和技術(shù)軌跡理論為基礎(chǔ)，重點從人工智能核心技術(shù)、專利引用網(wǎng)絡(luò)和專業(yè)商業(yè)化等三個方面對中國人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新路徑進行識別和對比分析，找出當前制約國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的瓶頸問題：人工智能的基礎(chǔ)研究與應(yīng)用實踐聯(lián)系不緊密、產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系不健全等阻礙了人工智能產(chǎn)業(yè)的全面發(fā)展。衛(wèi)平和范佳琪^[5]從國家戰(zhàn)略、產(chǎn)業(yè)規(guī)模等角度比較分析了中美人工智能產(chǎn)業(yè)，研究發(fā)現(xiàn)，中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展缺乏戰(zhàn)略性系統(tǒng)布局，在人工智能開源技術(shù)與人才方面存在的問題較多。石海林等^[6]以湖南省為研究對象，基于專利數(shù)據(jù)從專利申請趨勢、IPC重點技術(shù)領(lǐng)域、主要研發(fā)機構(gòu)及區(qū)域分布等維度對該省人工智能的發(fā)展情況開展研究發(fā)現(xiàn)，湖南省的人工智能產(chǎn)業(yè)處在快速發(fā)展階段，主要集中在應(yīng)用研究領(lǐng)域，尚未形成完整的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈研發(fā)布局，應(yīng)加強人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的專項規(guī)劃，做好相關(guān)的頂層設(shè)計與戰(zhàn)略規(guī)劃。Davies^[7]從知識產(chǎn)權(quán)與專利的視角分析人工智能作品的所有權(quán)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題，研究發(fā)現(xiàn)，當前的制度不足以應(yīng)對人工智能系統(tǒng)產(chǎn)生的作品所有權(quán)問題，針對這種權(quán)利的各種主張，需要研究是否設(shè)立一個新的法律人格，通過授予這種權(quán)利以解決現(xiàn)行制度固有的困難。李曉華和曾昭睿^[8]從人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用發(fā)展歷史的角度，揭示前沿技術(shù)創(chuàng)新與新興產(chǎn)業(yè)演進的內(nèi)在規(guī)律，前沿技術(shù)創(chuàng)新路徑的不確定性較大，受多學科多領(lǐng)域的影響;而新興技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化過程則曲折漫長，兩者受益于互補產(chǎn)品與互補技術(shù)的協(xié)同演進。

人工智能技術(shù)的創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)化恰恰是人工智能與人類逐漸形成高度協(xié)作關(guān)系的過程。本文從區(qū)域人工智能專利技術(shù)與產(chǎn)業(yè)集群的視角進行研究的拓展與深化。通過對現(xiàn)有研究成果進行梳理發(fā)現(xiàn)，基于專利數(shù)據(jù)對人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究多是圍繞國家層面或單個省市展開的，基于專利數(shù)據(jù)對跨省際區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究相對較少，且忽略了專利數(shù)據(jù)信息共享在推動區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)一體化協(xié)同發(fā)展中的重要作用。此外，現(xiàn)有研究多是利用絕對量化指標來分析人工智能產(chǎn)業(yè)，如專利申請量、公開總量和專利技術(shù)類別等。綜合考慮專利絕對指標與相對指標對人工智能產(chǎn)業(yè)進行量化分析的研究相對不足，忽略了對相對量化指標的分析引入。

本文引入產(chǎn)業(yè)專利聚集度相對量化指標，以京津冀、長三角、珠三角、成渝和長江中游等五大城市群人工智能專利申請數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從專利申請數(shù)量、專利申請技術(shù)分類和產(chǎn)業(yè)專利集聚度等三個維度對五大城市群人工智能產(chǎn)業(yè)的專利實力進行分析，在此基礎(chǔ)上對各城市群人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀及短板形成更加客觀全面的認識，進而為提升區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新力及推動區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)一體化協(xié)同發(fā)展提供決策依據(jù)。

二、研究思路

產(chǎn)業(yè)協(xié)同作為區(qū)域協(xié)同發(fā)展的重要內(nèi)容與有效手段長期受到人們關(guān)注，國內(nèi)外學者圍繞產(chǎn)業(yè)與區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)系作用開展了深入研究。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與區(qū)域創(chuàng)新耦合發(fā)展程度決定了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動力、質(zhì)量和速度^[9]。區(qū)域產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展有助于推動優(yōu)化創(chuàng)新生態(tài)，促進創(chuàng)新鏈與產(chǎn)業(yè)鏈深度融合^[10]。事實上，人工智能作為近年來蓬勃發(fā)展的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展離不開良好的創(chuàng)新生態(tài)及創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、價值鏈、技術(shù)鏈的有效融合。進入信息化社會，持續(xù)快速迭代的信息技術(shù)使得產(chǎn)業(yè)要素流動更加自由、分布區(qū)域更加廣泛，要想真正實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的多鏈融合，單純依托某個省市很難實現(xiàn)，有待打破行政轄區(qū)邊界，加速產(chǎn)業(yè)要素跨行政區(qū)域的自由流動，正如《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018—2020年）》中所提到的，要“探索建設(shè)人工智能產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，促進人工智能產(chǎn)業(yè)突破發(fā)展”。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的良好有序發(fā)展將成為帶動區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的新引擎與新動力。人工智能作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的新動力，在驅(qū)動區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展中發(fā)揮著積極作用，通過優(yōu)化各類要素資源在區(qū)域內(nèi)的配置，有助于加速推動區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型變革，進而增強區(qū)域綜合競爭力。由此可見，區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展既有迫切性也有客觀必然性。

專利數(shù)據(jù)被認為是最新且可靠的知識來源^[11-12]。通過專利數(shù)據(jù)既可以宏觀洞察本國或本區(qū)域的創(chuàng)新能力，也可以微觀了解某個產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展競爭力與潛力。利用各類專利數(shù)據(jù)指標能夠從更加全面多維的角度判斷專利與經(jīng)濟社會發(fā)展的關(guān)聯(lián)性。呂一博等^[13]基于專利數(shù)據(jù)測量人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的融合程度，研究發(fā)現(xiàn)，物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的技術(shù)交叉日益頻繁，而兩項技術(shù)融合后的活躍程度主要在物聯(lián)網(wǎng)的感知層、傳輸層與應(yīng)用層三個方面體現(xiàn)。

早期研究中，國內(nèi)外學者多是基于專利申請數(shù)、專利授權(quán)數(shù)等絕對專利數(shù)據(jù)進行分析。后來隨著人們對專利數(shù)據(jù)與經(jīng)濟社會發(fā)展關(guān)系研究的不斷深入，相關(guān)學者基于專利數(shù)據(jù)研究的范疇不斷拓展，研究維度也更加多元細致，不同學者從不同維度挖掘?qū)＠麛?shù)據(jù)的價值。在早期絕對專利數(shù)據(jù)指標的基礎(chǔ)上演化出產(chǎn)業(yè)專利集聚度、專利被引次數(shù)、專利成長率等形式多樣的相對指標。王雅薇等^[4]基于專利引用網(wǎng)絡(luò)分析了中國人工智能產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新知識溢出活動。聶洪光和范海榮^[14]通過“某領(lǐng)域?qū)＠暾埩颗c該領(lǐng)域?qū)＠暾埩孔畲髧覍＠暾埩康谋戎怠焙饬繉＠膰H地位。未來，專利數(shù)據(jù)相對指標會不斷豐富。

受數(shù)據(jù)可得性的影響，本文主要基于專利申請數(shù)量（絕對專利指標）、專利申請技術(shù)分類（相對專利指標）和產(chǎn)業(yè)專利聚集度等三個指標綜合分析五大城市群人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況，在此基礎(chǔ)上，分析專利數(shù)據(jù)在推動區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的價值作用。根據(jù)專利申請數(shù)量情況，探明京津冀、長三角、珠三角、成渝和長江中游等五大城市群人工智能產(chǎn)業(yè)的技術(shù)實力及其在全國人工智能產(chǎn)業(yè)版圖中的地位;根據(jù)專利申請技術(shù)分類，判斷五大城市群各自在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈各細分領(lǐng)域的發(fā)展水平及技術(shù)實力差距;根據(jù)產(chǎn)業(yè)專利聚集度的相對指標，分析不同城市群人工智能產(chǎn)業(yè)成為優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)的可能性，以及區(qū)域間的相互作用關(guān)系，進而更加真實有效地了解五大城市群人工智能產(chǎn)業(yè)的專利實際情況及技術(shù)競爭力。

近年來，隨著全球人工智能技術(shù)及產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分工更加細化，為深入了解區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)鏈細分領(lǐng)域及相關(guān)技術(shù)，本文在綜合考慮數(shù)據(jù)可得性、分析結(jié)果科學性的基礎(chǔ)上，選取國際專利分類法中的小類作為專利分類標準。數(shù)據(jù)采集過程中，根據(jù)研究需要，對國內(nèi)外多個專利數(shù)據(jù)庫進行比較，最終確定“智慧芽”和“吉江數(shù)據(jù)”兩個專利數(shù)據(jù)庫，從人工智能產(chǎn)業(yè)專利申請數(shù)量、專利申請技術(shù)分類、產(chǎn)業(yè)專利聚集度等三個方面對五大城市群人工智能產(chǎn)業(yè)的專利情況進行多維度分析。根據(jù)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分布內(nèi)容確定專利數(shù)據(jù)檢索關(guān)鍵字，即“人工智能 or AI or 機器學習 or 深度學習 or 圖像識別 or 語音識別 or 自動駕駛 or 自然語義識別 or 計算機視覺 or 智能機器人”。

三、五大城市群人工智能專利情況分析

（一）專利申請數(shù)量情況

本文主要從專利申請數(shù)量及專利申請區(qū)域分布數(shù)量兩個指標分析五大城市群人工智能產(chǎn)業(yè)在全國的地位，以及不同城市群人工智能專利水平的差異性。其中，專利申請數(shù)量情況可以在一定程度上反映五大城市群在全國人工智能產(chǎn)業(yè)版圖中的地位與影響力。專利申請區(qū)域分布數(shù)量指的是不同城市群人工智能專利申請數(shù)量的分布情況，主要反映不同城市群在人工智能產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力及技術(shù)支撐實力等方面的差異。

由表1可知，截至2019年底，京津冀、長三角、珠三角、成渝和長江中游等五大城市群人工智能專利申請數(shù)量總計達到107 726件，占全國人工智能專利申請數(shù)量144 047件的74.79%。

五大城市群涵蓋的13個省市，專利申請數(shù)量超過全國一半之多，可見五大城市群的人工智能專利申請數(shù)量在全國范圍處于領(lǐng)先水平。人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有較強技術(shù)屬性，專利優(yōu)勢會通過產(chǎn)業(yè)園區(qū)、創(chuàng)新中心、孵化企業(yè)等各種產(chǎn)業(yè)載體轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)技術(shù)優(yōu)勢、應(yīng)用優(yōu)勢等，進而在整個產(chǎn)業(yè)競爭中形成競爭優(yōu)勢。因此，專利申請數(shù)量的絕對優(yōu)勢在一定程度上反映出五大城市群人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展布局在整個國家人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中占據(jù)極為重要地位。在五大城市群中，長三角城市群所擁有的人工智能專利申請數(shù)量最多，達到36 854件，區(qū)域范圍內(nèi)又以江蘇省占比最高，區(qū)域內(nèi)部人工智能知識產(chǎn)權(quán)實力較均衡，為產(chǎn)業(yè)區(qū)域一體化協(xié)同發(fā)展奠定了良好的技術(shù)創(chuàng)新氛圍。京津冀城市群人工智能專利申請數(shù)量以29 942件排在第二位，從區(qū)域內(nèi)部來看，北京市人工智能專利申請數(shù)量處于絕對領(lǐng)先水平，天津市與河北省數(shù)量整體偏少，表明該區(qū)域人工智能知識產(chǎn)權(quán)及自主創(chuàng)新能力存在顯著不均衡，如果該情況長期得不到改善，將有可能形成“虹吸效應(yīng)”，不利于區(qū)域產(chǎn)業(yè)一體化融合發(fā)展。珠三角城市群專利申請數(shù)量略低于長三角和京津冀城市群，位列第三，約為24 713件，需要說明的是，珠三角城市群人工智能專利申請數(shù)量的統(tǒng)計范圍僅限于廣東省，而長三角與珠三角則涵蓋多個省市，如果就單個省市人工智能專利申請數(shù)量來看，廣東省在全國31個省市中處于絕對優(yōu)勢。2018—2019年，廣東省人工智能專利申請數(shù)量連續(xù)兩年排在全國第一位，專利申請數(shù)量分別達到6 896件和5 171件（如表2所示）。

由此可見，珠三角城市群擁有較強的人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。與此同時，珠三角城市群一體化主要是對省內(nèi)多個城市間人工智能產(chǎn)業(yè)資源要素的協(xié)同整合，較之其他城市群跨省際的資源要素融合具有天然優(yōu)勢?？紤]到當前中國各地區(qū)域一體化仍處于探索發(fā)展階段，在產(chǎn)業(yè)融合及資源共享等方面仍面臨多重壁壘，可以判斷，當前階段長三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)的知識產(chǎn)權(quán)及技術(shù)創(chuàng)新能力仍略低于珠三角城市群。成渝城市群與長江中游城市群區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)的專利申請數(shù)量分別為8 362件和7 855件，在數(shù)量上與其他三個城市群存在較大差距，表明這兩個城市群人工智能產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力相對偏低。

綜上所述，通過對五大城市群人工智能專利申請區(qū)域數(shù)量的比較分析可知，雖然人工智能專利申請區(qū)域數(shù)量在某種程度上可以反映出不同區(qū)域產(chǎn)業(yè)主體的自主創(chuàng)新競爭力與產(chǎn)業(yè)競爭力。但是，受區(qū)域內(nèi)部發(fā)展不均衡、區(qū)域?qū)＠夹g(shù)資源共享不充分等因素的影響，即使區(qū)域人工智能專利申請數(shù)量最多也不能完全證明其區(qū)域產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力最強，只有當區(qū)域內(nèi)部產(chǎn)業(yè)資源要素實現(xiàn)有效共享、內(nèi)部發(fā)展處于較為均衡的狀態(tài)下，專利申請絕對數(shù)量才能成為衡量城市群專利水平的重要標準。

（二）專利申請技術(shù)分類情況

為對五大城市群人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展水平有更充分的了解，本文從技術(shù)維度對各城市群人工智能專利技術(shù)類別的分布情況進行具體分析，明確五大城市群在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈各細分領(lǐng)域的發(fā)展水平及技術(shù)實力差距。從專利技術(shù)類別整體分布情況來看，五大城市群人工智能專利申請主要集中在電子數(shù)字數(shù)據(jù)處理（G06F）、數(shù)據(jù)處理（G06K）、基于特定計算模型的計算機系統(tǒng)（G06N）、基于技術(shù)相關(guān)行業(yè)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法（G06Q）、語音分析（G10L）及圖像處理（G06T）等方面，當前五大城市群人工智能專利申請主要集中在G06（計算，推算，技術(shù)）方面（如表3所示）。

從人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的基本構(gòu)成情況來看，當前五大城市群人工智能專利申請主要集中在技術(shù)層與應(yīng)用層，基礎(chǔ)層專利申請數(shù)量相對較少。從五大城市群各自技術(shù)專利的分布情況來看，長三角城市群在人工智能產(chǎn)業(yè)多個技術(shù)類別中專利優(yōu)勢明顯，尤其是數(shù)據(jù)處理（G06K）、圖像數(shù)據(jù)（G06T）、行業(yè)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)（G06Q）和數(shù)字信息傳輸（H04L）等技術(shù)專利方面表現(xiàn)突出，均處于產(chǎn)業(yè)領(lǐng)先水平;京津冀城市群在電子數(shù)字數(shù)據(jù)處理（G06F）技術(shù)專利方面有著獨特優(yōu)勢，明顯領(lǐng)先于長三角與珠三角城市群;珠三角城市群在語音分析合成技術(shù)專利方面占有相對優(yōu)勢，專利申請數(shù)量最多;成渝城市群與長江中游城市群在技術(shù)專利申請數(shù)量方面與其他三個城市群存在較大差距，反映出兩區(qū)域的人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)實力偏弱、創(chuàng)新能力較低。技術(shù)要素是支撐人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心要素，如果這種情況長期得不到改善，必然會影響到所在區(qū)域整個產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

（三）產(chǎn)業(yè)專利聚集度情況

進入信息技術(shù)時代，知識產(chǎn)權(quán)對于國家創(chuàng)新能力及企業(yè)市場競爭力的影響日益增加，專利實力已經(jīng)成為評估區(qū)域科技自主創(chuàng)新能力及產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ墓J有效指標之一。本文在研究中引入產(chǎn)業(yè)專利聚集度相對指標，以期更加真實有效地判別五大城市群人工智能專利的實際情況及技術(shù)競爭力。專利聚集度主要考察的是某個區(qū)域特定產(chǎn)業(yè)的專利聚集度，通過產(chǎn)業(yè)專利聚集度指標可以在一定程度反映出該區(qū)域特定產(chǎn)業(yè)的專利實力，是衡量產(chǎn)業(yè)區(qū)域聚集度、自主創(chuàng)新能力的有效指標^[15]。人工智能專利聚集度可通過區(qū)域當年人工智能專利申請量與區(qū)域當年專利申請數(shù)量的比值來測算，人工智能專利聚集度越高，反映出該區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新能力和經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿υ綇?，有希望形成?yōu)勢產(chǎn)業(yè)。區(qū)別于專利申請數(shù)量與專利申請技術(shù)分類，產(chǎn)業(yè)專利聚集度是一個相對指標，能夠更客觀真實地反映出不同城市群人工智能產(chǎn)業(yè)成為優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)可能性及區(qū)域間內(nèi)部相互作用關(guān)系。

本文基于2018年五大城市群13個省市人工智能專利申請數(shù)量及全部產(chǎn)業(yè)專利申請數(shù)量等數(shù)據(jù)，對各城市群當年人工智能產(chǎn)業(yè)專利集聚度進行了測算。通過表4可知，2018年，京津冀城市群產(chǎn)業(yè)專利集聚度最高，表明該區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢最明顯;成渝城市群和珠三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)專利集聚度較為接近;長三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)專利集聚度分值出乎意料，明顯低于前三個城市群;長江中游城市群人工智能產(chǎn)業(yè)專利集聚度在五大城市群中分值最低，表明人工智能產(chǎn)業(yè)成為該區(qū)域優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)的可能性與潛力相對較低。

具體來看，北京的人工智能產(chǎn)業(yè)專利集聚度在全國范圍內(nèi)處于絕對領(lǐng)先水平，在較大程度上拉高了整個京津冀城市群產(chǎn)業(yè)專利集聚。長三角城市群除上海之外，其他三個省市人工智能產(chǎn)業(yè)專利集聚度較為接近，區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)發(fā)展不均衡現(xiàn)象沒有京津冀城市群突出。長三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)專利集聚度值僅為0.0058的一個主要原因是，長三角城市群各省市整體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局相對合理均衡、產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)較好，“好上加好”的難度遠遠大于“零起點”或“低起點”發(fā)展。成渝城市群人工智能產(chǎn)業(yè)專利集聚度分值相對較高，表明該城市群人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展成為區(qū)域優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)的可能性較高，且區(qū)域內(nèi)部的產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平均接近，推動跨區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)一體化協(xié)同發(fā)展的難度較低。長江中游城市群人工智能產(chǎn)業(yè)專利集聚度分值在五大城市群中最低，但該區(qū)域分值低與長三角城市群的原因有著本質(zhì)的不同，長江中游城市群人工智能產(chǎn)業(yè)專利集聚度分值低的主要原因在于當?shù)厝斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱、整體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局不夠合理，要將人工智能產(chǎn)業(yè)打造成區(qū)域優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，在加大產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)投入的同時還需要對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局進行優(yōu)化。

四、基于專利數(shù)據(jù)分析的五大城市群人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略

（一）正確理解專利絕對指標與相對指標的關(guān)系

目前國內(nèi)學者主要基于專利申請數(shù)量等絕對量化指標來衡量人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平，綜合考慮專利絕對指標與相對指標分析區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究相對較少?；趯＠^對指標與相對指標對區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展進行分析能夠更加深入客觀地了解區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、存在問題及區(qū)域內(nèi)部利益關(guān)系。本文在分析中發(fā)現(xiàn)，專利絕對指標與專利相對指標存在某種程度偏差：長三角城市群人工智能專利申請數(shù)量在五大城市群中最多，但其產(chǎn)業(yè)專利聚集度卻明顯低于京津冀、珠三角和成渝城市群。因此，不能只把注意力放在專利申請數(shù)量等絕對指標上，更要注重本區(qū)域相對指標與全國平均水平及其他區(qū)域間的差距，根據(jù)對比情況適時調(diào)整本區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展模式與路徑。

（二）客觀看待區(qū)域一體化融合發(fā)展與區(qū)域內(nèi)部發(fā)展不均衡的關(guān)系

產(chǎn)業(yè)專利聚集度越高表明該產(chǎn)業(yè)成為當?shù)貎?yōu)勢產(chǎn)業(yè)的可能性越大，對于帶動整個區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展有著積極作用，但如果產(chǎn)業(yè)專利聚集度過高，可能會導(dǎo)致區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)過于單一，對優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)形成過度依賴，也有可能加劇區(qū)域內(nèi)發(fā)展不均衡的矛盾，進而不利于區(qū)域一體化協(xié)同發(fā)展，后者在跨區(qū)域融合發(fā)展中表現(xiàn)更突出。盡管京津冀、長三角及長江中游等城市群人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展非均衡程度有所縮小，但整體來看，無論是從專利申請數(shù)量還是產(chǎn)業(yè)專利聚集度來看，區(qū)域內(nèi)人工智能專利技術(shù)水平非均衡程度仍然較為顯著。

專利作為產(chǎn)業(yè)技術(shù)競爭力及創(chuàng)新力的集中表現(xiàn)，對產(chǎn)業(yè)主體創(chuàng)新力、產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)及產(chǎn)業(yè)市場潛力等有著較高要求，這使得各地人工智能專利申請數(shù)量情況與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、空間特征間表現(xiàn)出顯著正相關(guān)性，如長三角城市群人工智能專利申請數(shù)量呈現(xiàn)出由西部內(nèi)陸向東部沿海遞增的空間格局，區(qū)域內(nèi)存在顯著的空間溢出效應(yīng)^[16]。這里所說的空間溢出效應(yīng)既有正效應(yīng)也有負效應(yīng)。對于區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展來說，如果人工智能專利聚集度及區(qū)域?qū)＠奂染刂圃诤侠矸秶鷥?nèi)，這種聚集對于增強本地在全國范圍內(nèi)的競爭力有積極作用。但是，如果專利聚集度過高反而可能導(dǎo)致“虹吸效應(yīng)”的發(fā)生，由于區(qū)域范圍內(nèi)各類產(chǎn)業(yè)要素資源過度集中使得區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展不均衡現(xiàn)象加劇，不但無法實現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)跨區(qū)域資源要素的高效整合，甚至還會影響到整個區(qū)域的一體化進程^[17]。

（三）充分均衡產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層的技術(shù)投入關(guān)系

通過五大城市群人工智能專利申請技術(shù)分布情況可知，當前五大城市群申請的專利技術(shù)主要集中在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中的技術(shù)層與應(yīng)用層，基礎(chǔ)層技術(shù)專利申請數(shù)量明顯不足，產(chǎn)業(yè)專利技術(shù)分布不均衡現(xiàn)象嚴重。出現(xiàn)該情況的主要原因在于，以理論及數(shù)據(jù)支撐為核心內(nèi)容的人工智能基礎(chǔ)層建設(shè)成效較慢，投入回報周期較長，因而成為各地乃至全國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的薄弱環(huán)節(jié)與短板。專利技術(shù)分布不均衡現(xiàn)象在一定程度上反映出各城市群人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展中普遍存在產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)層、技術(shù)層與應(yīng)用層布局不合理、產(chǎn)業(yè)鏈融合度不足等突出問題^[18]。

五大城市群在發(fā)展中應(yīng)針對當前國內(nèi)及區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的薄弱環(huán)節(jié)加大研發(fā)投入力量，以此實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈的完善與產(chǎn)業(yè)布局的優(yōu)化。一方面，對于人工智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)雄厚、技術(shù)實力強、應(yīng)用場景豐富的京津冀、珠三角及長三角城市群而言，應(yīng)在重視產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的同時，適時調(diào)整產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式，加大對人工智能產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)理論及數(shù)據(jù)支撐技術(shù)的研發(fā)投入，形成更多有競爭力的核心專利成果產(chǎn)出，在彌補當?shù)禺a(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展短板的同時，推動區(qū)域人工智能實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈高效融合發(fā)展。另一方面，對于產(chǎn)業(yè)環(huán)境不夠完善但發(fā)展?jié)摿薮蟮某捎宄鞘腥憾?，?yīng)將產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點放在落地性強、應(yīng)用效果明顯的產(chǎn)業(yè)細分領(lǐng)域，縮短相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)產(chǎn)品研發(fā)周期，提升專利成果轉(zhuǎn)化效率，以點帶面提升人工智能專利應(yīng)用的廣度與深度。對于人工智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱的長江中游城市群而言，應(yīng)選擇產(chǎn)業(yè)鏈上的某幾個環(huán)節(jié)作為研發(fā)投入重點，如湖北省可依托武漢光谷所擁有的光電子技術(shù)優(yōu)勢，加大人工智能芯片技術(shù)投入以提升自身技術(shù)實力、豐富專利申請數(shù)量，進而增強自身在產(chǎn)業(yè)競爭中的話語權(quán)。

（四）高度重視并激發(fā)人工智能從業(yè)企業(yè)主體的自主創(chuàng)新力

專利技術(shù)的研發(fā)與轉(zhuǎn)化是通過企業(yè)主體來實現(xiàn)的，各城市群依托這些企業(yè)技術(shù)資源優(yōu)勢以提升本區(qū)域的人工智能產(chǎn)業(yè)的技術(shù)實力和產(chǎn)業(yè)競爭力，對人才、資金、技術(shù)等形成聚集效應(yīng)，推動區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展進入良性循環(huán)^[19]。但是，企業(yè)主體的自主創(chuàng)新力不足是當前各城市群人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域一體化協(xié)同發(fā)展面臨的共性問題。從全國人工智能專利申請人排名情況來看，排名前20的專利申請人基本集中在五大城市群。排名前20名的企業(yè)和高校數(shù)量分別為8家和12家，專利申請數(shù)量分別達到8 161件和10 754件。

企業(yè)作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的最核心主體，其專利實力及創(chuàng)新水平對于整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展有著決定性影響作用。只有企業(yè)自主創(chuàng)新能力持續(xù)提升、在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中貢獻作用不斷增強，才能充分發(fā)揮產(chǎn)業(yè)整體創(chuàng)新競爭力提升的基礎(chǔ)性作用，并與政府、科研機構(gòu)等主體形成良性互動，進而推動整個產(chǎn)業(yè)競爭力的提升。

（五）有效應(yīng)對制約跨區(qū)域?qū)＠畔⒐蚕淼谋趬?/p>

跨區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)在協(xié)同發(fā)展中面臨著產(chǎn)業(yè)、技術(shù)及行政等諸多壁壘，這些壁壘的存在不利于區(qū)域?qū)＠畔⒐蚕怼?/p>

第一，技術(shù)壁壘。產(chǎn)業(yè)技術(shù)標準規(guī)范體系的制定往往滯后于產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的實際發(fā)展，人工智能產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過程中同樣面臨著產(chǎn)業(yè)技術(shù)標準規(guī)范體系缺失的制約，技術(shù)標準的缺失必然導(dǎo)致跨省際間專利成果轉(zhuǎn)化難度加大，企業(yè)生產(chǎn)、研發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)難以實現(xiàn)無縫對接，導(dǎo)致區(qū)域產(chǎn)業(yè)一體化協(xié)同發(fā)展成本增加，進而影響到人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域一體化進程。與此同時，人工智能生成發(fā)明權(quán)利主體界定標準、人工智能專利審查標準的不統(tǒng)一，會提高區(qū)域內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的技術(shù)壁壘^[20]。

第二，產(chǎn)業(yè)壁壘。國內(nèi)人工智能專利申請數(shù)量排名前三位的企業(yè)分別是百度、國家電網(wǎng)、騰訊科技。隨著國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，企業(yè)間競爭加劇，知識產(chǎn)權(quán)專利已經(jīng)成為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心競爭力，企業(yè)在加強對自身專利知識產(chǎn)權(quán)保護的同時也在無形中加劇了產(chǎn)業(yè)技術(shù)壁壘。

第三，行政壁壘。雖然區(qū)域一體化發(fā)展已經(jīng)上升至國家戰(zhàn)略層面，國家陸續(xù)制定出臺了《京津冀區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要（2014）》、《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要（2019）》等政策文件，為跨省際區(qū)域一體化協(xié)同發(fā)展奠定了良好基礎(chǔ)^[21]。但是，區(qū)域一體化協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略在實際落地執(zhí)行過程中仍面臨著較強的行政壁壘，相關(guān)省市在發(fā)展中為保護本區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展、形成產(chǎn)業(yè)競爭優(yōu)勢，會通過行政力量設(shè)置壁壘，從而給區(qū)域產(chǎn)業(yè)一體化協(xié)同發(fā)展帶來負面影響。

為此，如何通過共享區(qū)域?qū)＠夹g(shù)資源以綜合提升整個區(qū)域產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力與競爭力，是當前人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域一體化發(fā)展所要解決的重要難題。京津冀、長三角城市群應(yīng)在區(qū)域一體化發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃頂層設(shè)計的指導(dǎo)下，圍繞人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展建立區(qū)域聯(lián)席會議機制，加快制定區(qū)域統(tǒng)一的產(chǎn)業(yè)標準規(guī)范，成立共同的產(chǎn)業(yè)發(fā)展扶持基金，共享產(chǎn)業(yè)發(fā)展專利知識產(chǎn)權(quán)等科技成果，有效緩解產(chǎn)業(yè)壁壘、技術(shù)壁壘及行政壁壘對區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)的制約。

五、結(jié)語與展望

區(qū)域一體化發(fā)展戰(zhàn)略已成為中國當前經(jīng)濟社會轉(zhuǎn)型升級的重要手段，京津冀、長三角、珠三角、成渝和長江中游等五大城市群作為國內(nèi)區(qū)域一體化協(xié)同發(fā)展的縮影，透過深度剖析其人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況，映射出當前區(qū)域一體化發(fā)展中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級所面臨的共性問題。專利信息數(shù)據(jù)作為判斷產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域發(fā)展水平的有效維度之一，將其作為衡量跨省際區(qū)域協(xié)同發(fā)展的可量化指標，通過綜合分析人工智能專利申請數(shù)量、專利申請技術(shù)分類分布和產(chǎn)業(yè)專利聚集度等量化數(shù)據(jù)，可以較為真實客觀地反映出當前中國人工智能產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新的能力及產(chǎn)業(yè)區(qū)域一體化協(xié)同進程中面臨的技術(shù)難題與發(fā)展瓶頸。當然，限于數(shù)據(jù)可得性等因素的制約，本文對專利相對指標的引入仍有所不足，將在后續(xù)研究中進一步完善。

參考文獻：

[1] ?李樹剛，劉穎，鄭玲玲.基于專利挖掘的感知人工智能技術(shù)融合趨勢分析[J].科技進步與對策，2019，（23）：28-35.

[2] ?于申，楊振磊. 全球人工智能產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新發(fā)展態(tài)勢研究[J]. 天津經(jīng)濟， 2019， （5）：15-20.

[3] ?陳軍， 張韻君， 王健. 基于專利分析的中美人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展比較研究[J]. 情報雜志， 2019， （1）：45-51.

[4] ?王雅薇， 周源， 陳璐怡. 我國人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新路徑識別及分析——基于專利分析法[J]. 科技管理研究， 2019，（10）：210-216.

[5] ?衛(wèi)平，范佳琪.中美人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展比較分析[J].科技管理研究，2020，（3）：141-146.

[6] ?石海林， 李維思， 文曉芬， 等. 基于專利分析湖南省人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀[J]. 企業(yè)技術(shù)開發(fā)， 2019， （1）：32-36.

[7] ?Davies， C.R.An Evolutionary Step in Intellectual Property Rights ？Artificial Intelligence and Intellectual Property[J]. Computer Law and Security Review， 2011， 27（6）：601-619，

[8] ?李曉華，曾昭睿.前沿技術(shù)創(chuàng)新與新興產(chǎn)業(yè)演進規(guī)律探析——以人工智能為例[J].財經(jīng)問題研究， 2019，（12）：30-40.

[9] ?王立巖.天津市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與區(qū)域創(chuàng)新耦合發(fā)展研究——京津冀協(xié)同發(fā)展的視角共享機制研究[J].產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究，2017，（1）：54-59.

[10] ?林斐.共建共治共享：創(chuàng)新經(jīng)濟視域下的區(qū)域一體化——以長三角一體化發(fā)展為例[J].西部論壇，2020，（3）：68-77.

[11] ?Griliches， Z. Patent Statistics as Economic Indicators： A Survey [J]. Journal of Economic Literature， 1990. 28（4）：1661-1707.

[12] ?Trajtenberg， M.， Henderson， R.， Jaffe， A. University Versus Corporate Patents： A Window on the Basicness of Invention [J].Economics of Innovation and New Technology， 1997， 5（1）：19-50.

[13] ?呂一博，韋明，林歌歌.基于專利計量的技術(shù)融合研究：判定、現(xiàn)狀與趨勢——以物聯(lián)網(wǎng)與人工智能領(lǐng)域為例[J].科學學與科學技術(shù)管理，2019，（4）：16-31.

[14] ?聶洪光，范海榮.基于專利數(shù)據(jù)的中美人工智能創(chuàng)新能力比較研究[J].中國科技論壇，2020，（5）：154-162.

[15] ?瞿衛(wèi)軍， 姬翔， 劉洋，等. 衡量地區(qū)專利實力的新指標——“專利聚集度”初探[J]. 知識產(chǎn)權(quán)，2009，（4）：3-6.

[16] ?李旭輝，彭勃，程剛，等.長江經(jīng)濟帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢演進及空間非均衡特征研究[J].情報雜志，2020，（5）：190-201，189.

[17] ?鄧子云， 何庭欽. 區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略研究[J].科技管理研究， 2019， （7）：39-50.

[18] ?劉磊， 雷怡， 孫紅要， 等. 2017年中國人工智能領(lǐng)域?qū)＠饕y(tǒng)計數(shù)據(jù)報告[J]. 科學觀察， 2019， （1）：47-61.

[19] ?張龍鵬， 張雙志.技術(shù)賦能：人工智能與產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)[J]. 財經(jīng)科學， 2020，（6）：74-88.

[20] ?孜里米拉·艾尼瓦爾，姚葉.人工智能技術(shù)對專利制度的挑戰(zhàn)與應(yīng)對[J].電子知識產(chǎn)權(quán)，2020，（4）： 52-61.

[21] ?金雙龍，隆云滔，陳立松，等.基于文本分析的區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)政策研究[J].改革與戰(zhàn)略，2020，（3）： 44-53.

（責任編輯：鄧 ?菁）