王友發(fā),張茗源，羅建強(qiáng),周獻(xiàn)中

( 江蘇大學(xué) 管理學(xué)院, 江蘇 鎮(zhèn)江 212013； 南京大學(xué) 智能裝備新技術(shù)研究中心, 江蘇 南京 210093)

0 引言

當(dāng)今世界知識(shí)更新步伐加快，產(chǎn)品生命周期縮短，市場(chǎng)機(jī)遇稍縱即逝，企業(yè)一旦在關(guān)鍵領(lǐng)域技術(shù)機(jī)會(huì)識(shí)別與分析上出現(xiàn)錯(cuò)誤，不僅會(huì)浪費(fèi)寶貴、有限的資源，而且會(huì)導(dǎo)致技術(shù)機(jī)會(huì)喪失，甚至直接影響企業(yè)未來發(fā)展。因此，技術(shù)機(jī)會(huì)識(shí)別和把握對(duì)任何企業(yè)或國家都是極具戰(zhàn)略意義的，它是取得創(chuàng)新主動(dòng)權(quán)的基礎(chǔ)，也是占領(lǐng)行業(yè)技術(shù)制高點(diǎn)的關(guān)鍵。

人工智能(Artificial Intelligence，AI)作為引領(lǐng)未來的前沿性、戰(zhàn)略性技術(shù)，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、國際政治經(jīng)濟(jì)格局等方面將產(chǎn)生重大而深遠(yuǎn)的影響。當(dāng)前，各發(fā)達(dá)國家或地區(qū)(如美國、日本、歐洲等)紛紛將人工智能列為本國高科技發(fā)展重點(diǎn)，企圖搶占技術(shù)先機(jī)，一場(chǎng)人工智能的全球競(jìng)賽已拉開帷幕。中國要建設(shè)成為科技強(qiáng)國，在人工智能研究領(lǐng)域必須有所作為。深入研究人工智能技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)，對(duì)比重點(diǎn)國家發(fā)展現(xiàn)狀，進(jìn)而準(zhǔn)確識(shí)別和把握人工智能領(lǐng)域的潛在技術(shù)機(jī)會(huì)，將有助于我國進(jìn)行前瞻性、戰(zhàn)略性技術(shù)研發(fā)布局，對(duì)推動(dòng)我國人工智能技術(shù)發(fā)展具有重要意義。

1 研究綜述

技術(shù)機(jī)會(huì)是指未來可能發(fā)生且可資利用的技術(shù)變化，是企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵[1]。技術(shù)機(jī)會(huì)分析是由Alan[2]在1995年首次提出的，其核心是利用文本挖掘技術(shù)對(duì)學(xué)術(shù)論文、專利信息、網(wǎng)絡(luò)資源等進(jìn)行深度挖掘，識(shí)別出現(xiàn)有技術(shù)之間的相互關(guān)系及橫縱向發(fā)展趨勢(shì)，從而把握最新技術(shù)動(dòng)向，為企業(yè)未來技術(shù)創(chuàng)新提供支持，這在一定程度上也表明技術(shù)機(jī)會(huì)分析實(shí)質(zhì)上是技術(shù)知識(shí)的挖掘[3]。

科研工作者往往以科學(xué)文獻(xiàn)作為科學(xué)研究或技術(shù)創(chuàng)造成果的具體體現(xiàn)。文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)作為分析科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀、預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)的重要方法，已被廣泛應(yīng)用于國內(nèi)外科技發(fā)展態(tài)勢(shì)評(píng)價(jià)與技術(shù)機(jī)會(huì)分析[4]。目前，已有不少學(xué)者從科學(xué)文獻(xiàn)視角出發(fā)，對(duì)人工智能領(lǐng)域進(jìn)行不同層面研究。如張春博和丁堃等[5]以EI Compendex數(shù)據(jù)庫中收錄的人工智能國際會(huì)議論文為研究對(duì)象，剖析了人工智能領(lǐng)域研究熱點(diǎn)與最新前沿；Alfonso等[6]以人工智能領(lǐng)域?qū)W術(shù)論文為例，應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析了文獻(xiàn)計(jì)量指標(biāo)關(guān)系；Eom等[7-9]運(yùn)用共被引分析、聚類分析等方法，對(duì)人工智能專家系統(tǒng)的知識(shí)結(jié)構(gòu)、研究力量及未來技術(shù)趨勢(shì)等進(jìn)行了研究，并取得了一系列成果。但現(xiàn)有研究大多基于學(xué)術(shù)論文視角，從專利文獻(xiàn)出發(fā)，對(duì)人工智能技術(shù)機(jī)會(huì)進(jìn)行分析的較為鮮見。經(jīng)檢索發(fā)現(xiàn)，目前僅有張振剛[10]、趙蓉英[11]、陳軍和張韻君[12]等少數(shù)學(xué)者基于專利視角，對(duì)人工智能進(jìn)行了研究，對(duì)厘清該領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀作出了極有意義的探索和嘗試。專利作為特殊的科學(xué)文獻(xiàn)，反映了技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展脈絡(luò)，是科研創(chuàng)新活動(dòng)的重要產(chǎn)出。據(jù)世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織(WIPO)統(tǒng)計(jì)，全世界每年技術(shù)發(fā)明成果的90%～95%以專利文獻(xiàn)形式體現(xiàn)[12]。通過對(duì)專利文獻(xiàn)的挖掘，可較好識(shí)別和把握未來技術(shù)發(fā)展中的潛在機(jī)會(huì)。

技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，一方面需要技術(shù)自身的進(jìn)步，另一方面也要有來自市場(chǎng)的需求，必須達(dá)成技術(shù)進(jìn)步在技術(shù)上與經(jīng)濟(jì)上可能性的統(tǒng)一[1]。據(jù)此，文獻(xiàn)[20]構(gòu)建了技術(shù)機(jī)會(huì)分析的一般性框架：輸入系統(tǒng)(技術(shù)本身)→傳遞系統(tǒng)(創(chuàng)新主體)→輸出系統(tǒng)(市場(chǎng))。鑒于此，本文從技術(shù)融合、創(chuàng)新主體、潛在市場(chǎng)3個(gè)維度，對(duì)人工智能領(lǐng)域的技術(shù)機(jī)會(huì)進(jìn)行識(shí)別與分析，以期為政府、產(chǎn)業(yè)及企業(yè)在人工智能技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行前瞻性、戰(zhàn)略性研發(fā)布局提供有益參考。

2 數(shù)據(jù)來源與處理流程

本研究以德溫特創(chuàng)新索引數(shù)據(jù)庫(Derwent Innovations Index，DII)為數(shù)據(jù)源。DII包含德溫特專利引文數(shù)據(jù)庫(DPCI)和德溫特世界專利索引數(shù)據(jù)庫(DWPI)，是目前世界公認(rèn)的權(quán)威專利數(shù)據(jù)庫[11]。在綜合考慮人工智能專利信息代表性、新穎性以及信息容量的基礎(chǔ)上，將檢索時(shí)間設(shè)定為1997-2018年(其中，2018年的專利信息因尚未全部公布，暫不完整)。由于人工智能涉及范圍廣，技術(shù)涵蓋領(lǐng)域多，為提高專利檢索準(zhǔn)確性和完整性，本文通過查閱人工智能國內(nèi)外相關(guān)重要文獻(xiàn)[6-12]、咨詢領(lǐng)域?qū)＜?，并進(jìn)行試檢驗(yàn)的方式確定檢索式。經(jīng)過往復(fù)幾輪討論、咨詢、試檢驗(yàn)后,最終確定檢索主題=(artificial intelligence*)AND 德溫特手工代碼=(T01-S03 OR T01-C08A OR T01-J10B OR W04-V01 OR T01-J30A OR W01-C01 OR W04-V04 OR T04-D03 OR T01-N01 OR P31-A05 OR T06-A04B OR P31-A05 OR B11-C11 OR T01-N02A OR T01-J12)(手工代碼具體方法參見文獻(xiàn)[13])，檢索時(shí)間是2018年7月20日。經(jīng)檢索并整理后，得到人工智能相關(guān)專利341 273條。

將上述專利文獻(xiàn)數(shù)據(jù)作為基本數(shù)據(jù)，綜合人工智能專利文獻(xiàn)、技術(shù)手冊(cè)和專家咨詢等多個(gè)渠道，加工提煉出本文技術(shù)主題詞，具體處理流程如圖1所示。首先，結(jié)合人工智能領(lǐng)域?qū)＜乙庖姴⒖肌禩he Cambridge Handbook of Artificial Intelligence》[14]提供的17個(gè)代表性主題詞，從上述建立的基本數(shù)據(jù)庫中提取出全部人工智能技術(shù)關(guān)鍵詞，經(jīng)去噪處理后，再依據(jù)帕累托法則，得到5 379個(gè)高頻關(guān)鍵詞，進(jìn)而根據(jù)關(guān)鍵詞共現(xiàn)關(guān)系以及領(lǐng)域?qū)＜乙庖姡删哂懈拍顚蛹?jí)關(guān)系的人工智能技術(shù)關(guān)鍵詞表。最后，綜合該詞表、《The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence》[14]、《人工智能技術(shù)手冊(cè)》[15]，并借鑒日本人工智能科技委員會(huì)(National Artificial Intelligence Technical Committee)對(duì)人工智能技術(shù)的基本技術(shù)分類[16,17]，整理提煉出77項(xiàng)人工智能技術(shù)主題(見表1)。在該過程中，借助Bibexcel、CiteSpace等知識(shí)圖譜軟件對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

圖1 人工智能技術(shù)主題詞處理流程

表1 人工智能技術(shù)主題

3 人工智能技術(shù)機(jī)會(huì)分析

3.1 技術(shù)融合視角下的技術(shù)機(jī)會(huì)分析

現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)呈現(xiàn)出高度綜合又高度分化的雙重發(fā)展態(tài)勢(shì)，而不同學(xué)科或技術(shù)領(lǐng)域之間的關(guān)聯(lián)性恰恰是科學(xué)走向融合和分化的基礎(chǔ)[18]。人工智能是在計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制科學(xué)、信息科學(xué)、心理學(xué)、生物學(xué)、語言學(xué)和哲學(xué)等多學(xué)科基礎(chǔ)上發(fā)展而來的一門綜合性很強(qiáng)的交叉學(xué)科，其融合了多種技術(shù)，而這種技術(shù)融合又為人工智能發(fā)展提供了巨大機(jī)會(huì)。在不同技術(shù)主題關(guān)聯(lián)和接觸的地方，往往孕育著新的技術(shù)生長點(diǎn)[19]。

本文通過 77個(gè)人工智能技術(shù)主題詞共現(xiàn)頻次表達(dá)不同技術(shù)間的融合程度。表2中的數(shù)字Tij表示同時(shí)涉及人工智能技術(shù)i與技術(shù)j的專利數(shù)。不同人工智能技術(shù)主題擁有的專利數(shù)量差異較大，分布不均衡，其中，機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)、自然語言處理(Natural Language Processing)、計(jì)算機(jī)視覺(Computer Vision)和語音處理(Speech Processing)的專利數(shù)明顯多于其它主題。

表2 人工智能技術(shù)共現(xiàn)矩陣

由于現(xiàn)代科技的交叉融合，一項(xiàng)專利往往涉及多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域。本研究將分別從廣度與深度兩個(gè)方面，進(jìn)一步考察人工智能技術(shù)間的融合程度。其中，技術(shù)融合廣度是指某技術(shù)融合其它技術(shù)的數(shù)量占總技術(shù)主題數(shù)的比例，廣度越大，說明該項(xiàng)技術(shù)越復(fù)雜；技術(shù)融合深度是指在某技術(shù)主題下具有技術(shù)融合的專利數(shù)占該主題下所有專利數(shù)量的比例，深度越高，說明該技術(shù)對(duì)其它技術(shù)的依賴共生性越強(qiáng)[20]。

表3 融合度較高的前 20項(xiàng)人工智能技術(shù)主題

表3顯示，語音識(shí)別(Speech Recognition)、圖像識(shí)別(Image Recognition)等排名前10位的技術(shù)擁有大量專利，技術(shù)融合廣度較大，即這些技術(shù)的復(fù)合性較強(qiáng)，并且與其它技術(shù)聯(lián)系緊密，在人工智能技術(shù)網(wǎng)絡(luò)中處于重要節(jié)點(diǎn)位置。但是整體而言，技術(shù)融合廣度超過80%的中國技術(shù)僅有1項(xiàng)，說明中國人工智能技術(shù)的融合之路還很漫長。

表3還顯示，以自適應(yīng)控制(AdaptiveControl)、自主規(guī)劃(AutonomousPlanning)等為代表的專利技術(shù)主題，其融合深度達(dá)90%以上，有的甚至高達(dá)100%。因此，相比而言，融合廣度顯得不足。一般情況下，這些技術(shù)多數(shù)是結(jié)合其它技術(shù)共同出現(xiàn)，依賴共生性較強(qiáng)，能夠獨(dú)立發(fā)展的較少，因此這些技術(shù)的專利數(shù)量較小。但當(dāng)這些依附性技術(shù)獲得一定突破時(shí)，往往會(huì)帶動(dòng)關(guān)聯(lián)技術(shù)的迅速發(fā)展?？傮w來看，表3中各項(xiàng)技術(shù)融合深度的平均值為 81.67%，表明人工智能領(lǐng)域各技術(shù)主題間的交叉融合較深入。

表4 人工智能核心技術(shù)

核心專利是很多重要專利的母專利，很多新專利都是在其基礎(chǔ)上發(fā)展衍生而來的。從一個(gè)復(fù)雜的技術(shù)體系中識(shí)別和挖掘出該領(lǐng)域核心技術(shù)專利，有助于技術(shù)機(jī)會(huì)分析[21]。因此，在上述77個(gè)人工智能技術(shù)主題詞的基礎(chǔ)上，本文將進(jìn)一步挖掘人工智能領(lǐng)域的核心關(guān)鍵技術(shù)。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，通常用中心性指標(biāo)測(cè)度節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的地位[22]。從表4可發(fā)現(xiàn)，在不同中心性指標(biāo)測(cè)度結(jié)果中，排名前8位的技術(shù)主題基本一致，僅在排序上稍有差別，這說明上述8項(xiàng)技術(shù)主題在人工智能技術(shù)體系網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)核心地位，是重要的橋連接點(diǎn)。同時(shí)，這8項(xiàng)技術(shù)主題與表3中識(shí)別出的高融合度技術(shù)基本吻合，因此，可將這8項(xiàng)技術(shù)看作是人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)，并予以重點(diǎn)關(guān)注與深入挖掘。

3.2 創(chuàng)新主體視角下的技術(shù)機(jī)會(huì)分析

從創(chuàng)新主體視角出發(fā)，發(fā)現(xiàn)并了解潛在對(duì)手及其優(yōu)勢(shì)方向，有助于根據(jù)外部競(jìng)爭環(huán)境制定技術(shù)創(chuàng)新策略，從而發(fā)現(xiàn)和拓展技術(shù)機(jī)會(huì)[20]。因此，本文將分別從國家/地區(qū)宏觀層面與企業(yè)微觀層面分析人工智能技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)新主體的實(shí)力分布情況。

由表5可見，目前人工智能專利主要分布在北美、東亞和西歐等地區(qū)。從數(shù)量上看，中國(91 567件)、美國(86 312件)處于第一梯隊(duì)，呈現(xiàn)出中美“雙雄”共同領(lǐng)跑的局面；日本(67 130件)緊隨其后，位居第三；韓國(11 074件)、德國(9 178件)分別排名第四與第五位。人工智能領(lǐng)域?qū)＠谑澜绶秶鷥?nèi)的分布很不均衡，中、美、日3國申請(qǐng)的人工智能專利數(shù)超過全球總量的七成。

圖2顯示了人工智能領(lǐng)域最具競(jìng)爭力的5個(gè)國家實(shí)力對(duì)比。其中，美國(US)在人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)主題上幾乎全部處于領(lǐng)先地位，特別是在語音識(shí)別(Speech Recognition)、圖像識(shí)別(Image Recognition)、深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)、智能芯片(Smart Chip)等領(lǐng)域尤為突出；中國(CN)在文本挖掘(Text Mining)和語音識(shí)別(Speech Recognition)上優(yōu)勢(shì)明顯(中文語音識(shí)別正確率已居世界前列)，而在腦機(jī)交互(Brain-computer Interaction)和導(dǎo)航控制(Navigation control)上相對(duì)薄弱；日本(JP)則在導(dǎo)航控制(Navigation control)、機(jī)器人手臂(Robot Arm)和視覺傳感器(Vision Sensor)方面領(lǐng)先；韓國(KR)則在語義理解(Semantic Understanding)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器(Data Memory)方面較為領(lǐng)先。相比而言，德國(DE)在這些重要技術(shù)主題上的發(fā)展水平較為均衡，但專利數(shù)量較少?？傮w上看，語音識(shí)別(Speech Recognition)、圖像識(shí)別(Image Recognition)、深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)、智能芯片(Smart Chip)都是各國重點(diǎn)布局的領(lǐng)域。

表5 人工智能專利主要分布情況

圖2 主要國家專利布局優(yōu)勢(shì)對(duì)比

圖3 “技術(shù)—專利權(quán)人”知識(shí)圖譜

注：圖中圓點(diǎn)圖標(biāo)表示人工智能核心技術(shù)，方點(diǎn)圖標(biāo)表示企業(yè)，線的粗細(xì)表示該主題下企業(yè)專利的多寡

企業(yè)是科技創(chuàng)新的主體，國家科技實(shí)力的競(jìng)爭具體到微觀層面，則體現(xiàn)為企業(yè)之間的競(jìng)爭。技術(shù)—專利權(quán)人知識(shí)圖譜反映了各國高科技企業(yè)專利布局情況(圖3)?？梢园l(fā)現(xiàn)，IBM、微軟、三星、索尼、谷歌、蘋果等創(chuàng)新企業(yè)位于知識(shí)圖譜的中間位置，且專利數(shù)量多，說明上述公司在這些技術(shù)主題上具備雄厚的科研實(shí)力與技術(shù)積累。其中，IBM公司表現(xiàn)突出，與各熱點(diǎn)主題均存在密切聯(lián)系，其技術(shù)創(chuàng)新多元化實(shí)力可見一斑。人工智能領(lǐng)域的相關(guān)機(jī)構(gòu)應(yīng)鎖定和關(guān)注當(dāng)前熱點(diǎn)技術(shù)主題，持續(xù)跟蹤競(jìng)爭對(duì)手的技術(shù)研發(fā)動(dòng)態(tài)，及時(shí)抓住各種可利用的技術(shù)機(jī)會(huì)。

表6顯示了中國專利數(shù)量排名前10位的主要?jiǎng)?chuàng)新機(jī)構(gòu)。雖然中國人工智能專利申請(qǐng)總量高居世界第一，但專利產(chǎn)出機(jī)構(gòu)大部分為研究所和大學(xué)，實(shí)力雄厚的大公司并不多見。進(jìn)一步挖掘發(fā)現(xiàn)，中國的專利申請(qǐng)活動(dòng)大部分發(fā)生于近幾年，即全球人工智能熱情高漲之后，且申請(qǐng)的專利大多集中于商業(yè)應(yīng)用層面(如網(wǎng)購商品智能推薦、智能語音導(dǎo)航等)，而在人工智能基礎(chǔ)研究與關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域(芯片、底層算法、操作系統(tǒng)等)數(shù)量較少，反映出中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展表面繁榮，但基礎(chǔ)不夠牢固，存在“頭重腳輕”的結(jié)構(gòu)不均衡問題。

表6 中國人工智能專利產(chǎn)出機(jī)構(gòu)排名(前10位)

3.3 潛在市場(chǎng)視角下的技術(shù)機(jī)會(huì)分析

創(chuàng)新主體申請(qǐng)專利的目的既是為了保護(hù)現(xiàn)有技術(shù)，也是為了開辟和保護(hù)未來市場(chǎng)[20]。因此，對(duì)同族專利海外布局情況進(jìn)行分析，有助于挖掘出人工智能技術(shù)的潛在市場(chǎng)機(jī)會(huì)。表7顯示了同族專利海外布局，其中,Oij代表Oj國家研發(fā)的專利在Oi國家布局的數(shù)量，最后一列標(biāo)出了該國海外布局的同族專利占比。進(jìn)一步，根據(jù)同族專利海外布局矩陣，并借助知識(shí)圖譜可視化軟件，可得到專利海外布局網(wǎng)絡(luò)圖。從圖4可見，美國(US)、日本(JP)、中國(CN)、韓國(KR)、德國(DE)、英國(GB)等位于網(wǎng)絡(luò)中心位置。據(jù)此可看出，這些國家是人工智能專利布局的重點(diǎn)區(qū)域，當(dāng)前技術(shù)競(jìng)爭十分激烈，但同時(shí)也意味著，上述國家是被密切關(guān)注的重要市場(chǎng)，未來技術(shù)機(jī)會(huì)也較多。

為開拓和保護(hù)海外市場(chǎng)，一國會(huì)在海外進(jìn)行專利布局。與此同時(shí)，該國作為國際市場(chǎng)的一部分，也會(huì)接受其它國家在該國的專利申請(qǐng)。為進(jìn)一步分析每個(gè)國家在人工智能專利全球市場(chǎng)中的布局情況，本文依據(jù)如下公式測(cè)算其海外輸出率(RO)與接受布局率(RI)。

其中，Pi=i國家/地區(qū)人工智能領(lǐng)域的專利總數(shù)；

P(i→j)=i國家/地區(qū)輸出到j(luò)國家/地區(qū)的人工智能專利數(shù)；

P(i←j)=i國家/地區(qū)接受j國家/地區(qū)的人工智能專利數(shù)。

將人工智能領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)超過1 000件的國家，根據(jù)其海外布局率與接受布局率，繪制得到圖5。圖中，氣泡大小表示該國擁有人工智能專利數(shù)量的多寡，橫坐標(biāo)表示海外布局率，縱坐標(biāo)表示接受布局率，市場(chǎng)-技術(shù)均衡線表示接受布局率與海外布局率相等。

表7 專利海外布局矩陣(部分)

圖4 專利海外布局網(wǎng)絡(luò)

圖5 技術(shù)能力-市場(chǎng)潛力坐標(biāo)

由圖5可見，俄羅斯(RU)、中國(CN)、印度(IN)等國家的海外布局率與其接受布局率相比，明顯偏小，即這些國家向其它國家申請(qǐng)的人工智能專利數(shù)小于其它國家在這些國家申請(qǐng)的數(shù)量。由此，從一定程度上反映出這些國家具備較強(qiáng)的市場(chǎng)吸引力，但是其自身技術(shù)的海外布局能力較弱。圖中還顯示，位于市場(chǎng)-技術(shù)均衡線下方的國家主要有美國(US)、日本(JP)、韓國(KR)、德國(DE)、英國(GB)等，表明歐、美、日等發(fā)達(dá)國家或地區(qū)在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行了大量且密集的海外專利布局，這些國家或地區(qū)的海外專利布局總量占世界海外專利總量的76.83%。因此，中國創(chuàng)新機(jī)構(gòu)在進(jìn)入海外市場(chǎng)時(shí)需注意規(guī)避專利侵權(quán)問題。

需要特別指出的是，中國人工智能專利申請(qǐng)量雖然位列全球第一，但是僅有4.3%的專利同時(shí)在海外申請(qǐng)，而接受布局率高達(dá)60%，主要來源國分別是日本(23.7%)、美國(19.4%)、德國(8.1%)、韓國(7.0%)等，這些國家在中國申請(qǐng)的專利數(shù)已超過中國人工智能專利總量的一半以上。與之相對(duì)應(yīng)，上述國家也是我國人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上游核心部件(芯片、處理器、存儲(chǔ)器等)的重要進(jìn)口國。這既說明中國市場(chǎng)存在巨大的對(duì)外吸引力，同時(shí)也說明歐、美、日等發(fā)達(dá)國家或地區(qū)早已通過專利先行策略，在中國進(jìn)行“跑馬圈地”，對(duì)中國市場(chǎng)形成了極強(qiáng)的控制力。相比之下，中國創(chuàng)新機(jī)構(gòu)的國際專利布局意識(shí)與行動(dòng)嚴(yán)重滯后，在搶占國際市場(chǎng)方面處于弱勢(shì)地位。近年來隨著“一帶一路”倡議及中國企業(yè)“走出去”戰(zhàn)略的深入實(shí)施，情況有所改觀，自2012年開始，中國人工智能專利海外布局步伐加快，并呈迅速增長之勢(shì)。該現(xiàn)象表明中國人工智能行業(yè)開始意識(shí)到海外市場(chǎng)所蘊(yùn)含的技術(shù)機(jī)會(huì)，同時(shí)也表明中國創(chuàng)新機(jī)構(gòu)初步具備了海外專利布局的技術(shù)能力。

4 結(jié)論與建議

本文基于德溫特專利數(shù)據(jù)庫，從技術(shù)融合、創(chuàng)新主體和潛在市場(chǎng)3個(gè)維度，對(duì)人工智能領(lǐng)域的技術(shù)機(jī)會(huì)進(jìn)行識(shí)別與分析，得出如下結(jié)論：

(1)從技術(shù)融合方面來看，人工智能是一個(gè)典型的復(fù)雜技術(shù)體系。人工智能是在計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制科學(xué)、信息科學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多學(xué)科基礎(chǔ)上發(fā)展而來的一門綜合性很強(qiáng)的交叉學(xué)科，其自身融合了多種技術(shù)，并為人工智能發(fā)展提供了巨大機(jī)會(huì)。當(dāng)前，人工智能各技術(shù)主題之間融合度較高，交流合作密切。利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析，識(shí)別出人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)，主要包括語音識(shí)別(Speech Recognition)、圖像識(shí)別(Image Recognition)、深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)、文本挖掘(Text Mining)、語義理解(Semantic Understanding)、人機(jī)交互(Human-computer Interface)、導(dǎo)航控制(Navigation control)、智能芯片(Smart Chip)。上述8種核心技術(shù)具備較多創(chuàng)新機(jī)會(huì)，但與領(lǐng)先國家相比，中國在這些核心技術(shù)上的融合度較低，亟需加大研發(fā)投入力度，提高技術(shù)間融合水平，并在融合過程中發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造新的技術(shù)機(jī)會(huì)。

(2)從創(chuàng)新主體來看，中、美、日、韓、德5國是人工智能領(lǐng)域的技術(shù)大國，5個(gè)國家的技術(shù)集中優(yōu)勢(shì)明顯，申請(qǐng)的人工智能專利數(shù)占全球總量的近80%。美國幾乎在人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)主題上都具有明顯優(yōu)勢(shì)；中國在文本挖掘(Text Mining)和語音識(shí)別(Speech Recognition)上優(yōu)勢(shì)明顯，而在腦機(jī)交互(Brain -computer Interaction)和導(dǎo)航控制(Navigation control)上稍顯薄弱；日本(JP)則在導(dǎo)航控制(Navigation control)、機(jī)器人手臂(Robot Arm)和視覺傳感器(Vision Sensor)方面領(lǐng)先；韓國(KR)則在語義理解(Semantic Understanding)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器(Data Memory)方面較為領(lǐng)先。相對(duì)來說，德國(DE)在這些重要技術(shù)主題上的發(fā)展水平較均衡，但專利數(shù)量較少?？傮w上看，語音識(shí)別(Speech Recognition)、圖像識(shí)別(Image Recognition)、深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)、智能芯片(Smart Chip)都是各國的重點(diǎn)布局領(lǐng)域，發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁。此外，企業(yè)是創(chuàng)新主體，但與發(fā)達(dá)國家相比，中國從事人工智能的創(chuàng)新機(jī)構(gòu)大部分為研究所和大學(xué)，企業(yè)只占少數(shù)，在產(chǎn)學(xué)研合作促進(jìn)科研成果轉(zhuǎn)化方面仍然存在“短板”，未來這方面的工作亟待加強(qiáng)。

(3)從海外市場(chǎng)專利布局來看，美國(US)、日本(JP)、中國(CN)、韓國(KR)、德國(DE)、英國(GB)等位于網(wǎng)絡(luò)中心位置。這些國家是人工智能專利布局的重點(diǎn)地區(qū)，技術(shù)競(jìng)爭激烈，但同時(shí)也意味著，上述國家是被密切關(guān)注的重要市場(chǎng)，未來蘊(yùn)含的技術(shù)機(jī)會(huì)也較多。此外，美國、日本、韓國、德國、英國進(jìn)行了大量且密集的海外專利布局工作，這些國家的海外專利布局總量占世界海外專利總量的76.83%。同時(shí)，這些國家都極為重視中國市場(chǎng)，在中國展開了大量專利布局工作。與之相比，中國創(chuàng)新機(jī)構(gòu)的海外專利布局能力較弱，海外布局率明顯過低。這一方面說明中國與人工智能技術(shù)領(lǐng)先國家在綜合實(shí)力上存在較大差距，另一方面也意味著中國人工智能企業(yè)走出海外時(shí)可能存在較高的專利侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，這將在一定程度上減少中國企業(yè)未來的技術(shù)機(jī)會(huì)。因此，從發(fā)展中國人工智能產(chǎn)業(yè)的長遠(yuǎn)角度考慮，必須盡快改善海外專利布局薄弱的局面，積極開展前瞻性布局，加強(qiáng)專利的組合應(yīng)用與運(yùn)營。