百一知識產權：中國人工智能專利發展專題報告(60頁).pdf

1、 中國人工智能專利發展專題報告 中國人工智能專利發展專題報告 作者：百一知識產權 王奎宇 張翠英 陳彬 二一九年四月 上海市桂平路 410 號漕河涇國際孵化中心一層（200233） 電話:86-21-6487 8081 傳真：86-21-6487 8023 2 目 錄 第 1 章 前言 第 2 章全球人工智能專利分析 2.1 全球專利申請量趨勢分析 2.2 全球人工智能地域分布 2.3 全球人工智能申請人排名 2.4 全球人工智能技術發展趨勢 第 3 章中國人工智能專利分析 3.1 中國人工智能專利申請量趨勢分析 3.2 中國人工智能專利 IPC 排名 3.3 中國人工智能專利申請人排名 3.

2、4 中國人工智能重點技術領域專利分析 3.4.1 計算機視覺和圖像識別 3.4.2 自然語言處理 3.4.3 語音識別 3.4.4 機器學習 3.4.5 自動駕駛 3.4.6 小結 第 4 章 中國人工智能面臨的機遇與挑戰 第 5 章 結語 百一知識產權 3 第 1 章 前言 第 1 章 前言 1.1 前言 1.1 前言 人工智能是研究開發能夠模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及 應用系統的一門新的技術科學。中國從 2015 年開始就先后頒布了中國制造 2025 、 國務院關于積極推行“互聯網+行動的指導意見 、 新-代人工智能發 展規劃 等重要國家級戰略規劃， 各地方政府也積極出臺政

3、策支持人工智能發展， 推動了中國人工智能發展的熱潮。2019 年政府工作報告中指出，要堅持創新引 領發展，培育壯大新動能。其中提到，要推動傳統產業改造提升，特別是要打造 工業互聯網平臺，拓展“智能+”，為制造業轉型升級賦能，深化大數據、人工 智能等研發應用，培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫藥、新能源汽車、新 材料等新興產業集群，壯大數字經濟。這是“智能+”作為一個概念，第一次出 現在政府工作報告中，而人工智能則已連續三年被寫入政府工作報告。 1.1.1 人工智能發展現狀 1.1.1 人工智能發展現狀 當前，人工智能已經成為人們耳熟能詳的概念，并且正日益改變著人們的生 活方式。同時，越來越多

4、的企業也已經意識到人工智能帶來的重要機遇，并正在 將該技術與現有業務結合起來，從而構建出新的商業模式。從全球范圍內來看， 美國仍是該領域的領導者， 一大批投資公司不斷涌現， 有關人工智能初創公司的 數量也最多。中國也正在加大人工智能領域的投資力度，并且希望能夠在 2030 年前引領全球的人工智能市場。 對于歐洲的國家和地區， 正在全面部署人工智能， 歐盟委員會已于 2018 年 4 月公布了相關戰略綱要。全新的商業模式和大幅提高 的效率吸引著各路投資者蜂擁而至。2017 年，近 1400 家人工智能初創公司吸引 到超過 150 億美元的投資。從目前來看，人工智能技術已相對比較可靠，并且不 斷融

5、入到我們日常的生活中。 全球人工智能新一輪的競爭早已拉開序幕， 人們對此也有更高的期待。 目前， 美國在人工智能領域擁有 1393 家初創企業， 占全球人工智能初創企業總數的 40%。 歐洲整體位居第二，擁有 769 家人工智能初創企業，占全球總量的 22%。中國排 名第三， 有初創企業 383 家， 占全球總數的 11%。 充分運用自身數字平臺的資源， 百一知識產權 4 尤其是谷歌、蘋果、臉書與亞馬遜在 2010 年-2018 年間累計收購了近 40 家人工 智能初創公司， 以及一流的高校資源，美國擁有完善的人工智能應用程序開發與 實施基礎，并且已積累一定的制造及創新經驗，技術力量雄厚。美國

6、發表人工智 能相關的論文數量和在此領域工作的人員數量(約為 85 萬人)均為全球最多。 2017 年美國人工智能初創企業股權交易數量占全球總數的 50%。 當前， 中國在人工智能領域的大舉投資已初見成效。 2016 年， 中國人工智能 初創企業募資額僅占全球總額的 11%，一年后，這一數字上升至 48%，全球股權 融資比例首次超過美國。人工智能已經成為中國政府的戰略重點。中國希望在 2020 年人工智能的科研實力能夠比肩美國， 到 2025 年取得領先優勢， 到 2030 年 引領全球人工智能市場。 1.1.2 人工智能專利調查分析 1.1.2 人工智能專利調查分析 專利技術是反映真正技術實力

7、的指標，具有重要的參考價值。據世界知識 產權組織（World Intellectual Property Organization, WIPO）統計，世界 上 90%以上的技術創新成果均是率先以專利文獻形式公開，并且被公眾所獲 知?？梢哉f，專利信息對技術創新的時效性分析和發展態勢分析具有國家戰略 性價值，對于促進產業鏈發展至關重要。隨著智能算法的快速突破、科學運算 能力的迅速提升以及大數據作為支撐，人工智能技術在近十年里發展極為迅 速。 據聯合國官網2019年1月31日報道，世界知識產權組織（WIPO）當天發布一 份報告指出，過去五年來，人工智能領域的專利申請數量激增，目前全球所有 的人工智能

8、專利之中，有一半都是在2013年后申請發布的，總數超過17萬件。 這一趨勢表明，人工智能技術不但將為科技行業，更將為人類日常生活的方方 面面帶來革命性轉變。從專利申請數量來看，機器學習是當前人工智能領域的 主導技術，增長速度最快的是應用于語音識別的深度學習，2013-2016年間，這 一領域的專利申請數量每年以175%的速度增長，遠遠高于同期其他專利平均33% 的年增長率。報告顯示，美國和中國是人工智能專利的主要申請國。其中，美 國的科技巨頭IBM和微軟公司專利申請量等占據很大的比重。 1.1.3 人工智能主要的技術應用 1.1.3 人工智能主要的技術應用 人工智能主要分為基礎層、技術層及應用

9、層，其中，美國作為世界巨頭，呈 百一知識產權 5 現全產業布局的特征，而中國主要側重于應用層。其中，在技術層面主要的技術 包括：計算機視覺和圖像識別、自然語言處理、語音識別及機器學習等，應用層 面比較熱門的應用領域包括無人駕駛，因此，本報告主要從技術層面的計算機視 覺和圖像識別、 自然語言處理、語音識別及機器學習和應用層面的無人駕駛進行 檢索分析。 1.1.3.11.1.3.1計算機視覺和圖像識別計算機視覺和圖像識別 計算機視覺即用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、 跟蹤和測量并進一 步處理成更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。隨著深度學習的進步、計算 機存儲的擴大以及可視化數據集的激增，

10、 計算機視覺技術得到迅速發展。 市場分 析人士表示，從監控攝像頭到車牌識別，從人臉識別到出入境管理，從深度學習 到人工智能，計算機視覺都擔當著重要角色。相信隨著人工智能技術的發展，計 算機視覺將解鎖更多應用場景，幫助各行業創造更大的價值。 1.1.3.2 1.1.3.2 自然語言處理自然語言處理 自然語言處理是研究能實現人與計算機直接用自然語言進行有效通信的理 論和防范。新一代人工智能在自然語言處理上已經有了出色的表現，機器翻譯、 聊天機器人已經達到商業應用的階段。 機器翻譯就是讓機器在不同語種的文字或 語音之間進行翻譯轉換工作。 以往的機器翻譯是建立在語法規則的基礎上，新一 代人工智能利用語

11、料大數據， 加上人工神經網絡等算法，能夠快速地實現文字或 語音之間的翻譯，例如谷歌翻譯、百度翻譯能夠實現各種文字語言之間的準確翻 譯， 翻譯水平基本上能滿足實際要求。聊天機器人則是自然語言處理的另一種表 現，如微軟的小冰、蘋果的 Siri 等，都是該技術領域的實際應用和體現。 1.1.3.31.1.3.3語音識別語音識別 語音識別技術， 也被稱為自動語音識別，其能夠將人類說話的內容和意思轉 化為計算機可讀的輸入，例如按鍵、二進制編碼或者字符序列等。與說話人的識 別不同， 后者主要是識別和確認發出語音的人并非其中所包含的內容。語音識別 的目的就是讓機器人聽懂人類所說的語言， 目前大量的語音識別產

12、品已經進入市 場和服務領域， 比如人們可以通過電話網絡用語音識別口語對話系統查詢有關的 機票、旅游和銀行信息等。因此，預計在未來的 10 年內，語音識別技術將進入 百一知識產權 6 各個領域，如工業、家用電子產品、通信、汽車電子等。 1.1.3.4 1.1.3.4 機器學習 機器學習 機器學習是研究機器模擬人類的學習活動、獲取知識和技能的理論和方法， 以改善系統性能的學科。它囊括了幾乎所有對世界影響最大的方法(包括深度學 習)。機器學習主要是通過設計和分析一些讓計算機可以自動學習的算法，進而 解決我們實際生活中問題。 機器學習算法遵循標準程序以解決問題。 它將問題拆分成數個部分， 對其進 行分

13、別解決，而后再將結果結合起來以獲得所需的答案。機器學習在指紋識別、 特征物體檢測等領域的應用基本達到了商業化的要求。而對于智能硬件、教育、 醫療等行業也在快速布局。 1.1.3.5 1.1.3.5 自動駕駛 自動駕駛 自動駕駛（無人自動駕駛）是近年來人工智能的研發熱點，人們希望人工智 能能夠代替人類駕駛汽車、火車、飛機等交通工具。近年來，自動駕駛汽車已取 得了重大的進展，成了各國激烈競爭的未來產業制高點。谷歌、特斯拉等美國公 司，百度、騰訊等中國公司紛紛投入巨資研發自動駕駛汽車。據報道，這些公司 的自動駕駛汽車都已經能夠上路實現自動駕駛， 例如百度的無人駕駛汽車就已經 自動駕駛了上萬公里， 并

14、能夠在車流擁擠的路面上正常行駛。目前的自動駕駛從 技術上來說已經接近實用階段， 但是各國法律還不允許無人駕駛汽車上路，因此 自動駕駛的全面發展已不是技術問題，而是法律問題。 百一知識產權 7 第 2 章 全球人工智能專利分析 第 2 章 全球人工智能專利分析 本報告主要以智慧芽數據庫及 incopat 數據庫作為專利文獻數據的來源， 其 中全球以及國內總體專利部分的專利分析借助了 incopat 數據庫， 針對各個重點 技術領域的專利分析主要使用了智慧芽數據庫。 在檢索方面， 使用了人工智能主要的技術領域及對應的相關關鍵詞進行檢索， 主要包括計算機視覺和圖像識別、自然語言處理、語音識別、機器學

15、習、自動駕 駛等領域及每個領域對應的技術關鍵詞， 在此基礎上， 進一步使用專利分類號對 檢索結果進行限制及去噪，最后得到本報告的研究數據。其中，本報告中檢索的 專利文獻數據截至 2019 年 4 月 17 日已公開的專利文獻（考慮到 18 個月的公開 期限，已申請未公開的不做統計） 。 2.1 全球專利申請量趨勢分析 2.1 全球專利申請量趨勢分析 圖 2.1 全球人工智能專利申請量年度變化趨勢 圖 2.1 為全球范圍內的人工智能專利申請按照申請年份進行統計的變化趨 勢圖，可以看出，在全球范圍內，人工智能的專利申請量在近二十年來一直處于 不斷增長的狀態，特別是自 2011 年以來增長比較迅速，

16、由此可見，人工智能領 域在全球仍然處于不斷拓展的階段， 按照技術成長的四階段來劃分， 該領域技術 處于發展期。其中，2018、2019 年度的新申請未被完全公開。 百一知識產權 8 2.2 全球人工智能地域分布2.2 全球人工智能地域分布 圖 2.2 全球人工智能地域分布 從圖中可以看出， 中國在人工智能方面的專利申請量已超過美國，成為人工 智能領域的專利大國，除了中國和美國，專利申請量比較靠前的國家還有日本、 韓國、德國、英國等。 2.3 全球人工智能申請人排名2.3 全球人工智能申請人排名 圖 2.3 全球人工智能申請人排名 圖 2.3 為全球人工智能申請量排名前十的申請人， 從圖中可以看

17、出排名前十 的公司有 IBM、Google、微軟、三星、微軟技術許可有限責任、高通、因特爾、 百度、國家電網、日立等公司。 百一知識產權 9 2.4 全球人工智能技術發展趨勢 2.4 全球人工智能技術發展趨勢 圖 2.4 全球人工智能技術發展趨勢 從圖中可以看出，G06F17/30-信息檢索、G06K9/00-用于閱讀或識別印刷或 書寫字符或者用于識別圖形，例如，指紋的方法或裝置、G06K9/62-應用電子設 備進行識別的方法或裝置自 2014 年呈現爆發式地增長， 其他技術分支自 2012 年 也在逐步增長，其中，2018、2019 年度的新申請未被完全公開。 備注： G10L15/00-語

18、音識別； G06F3/16-聲音輸入、 聲音輸出 （語音處理入） ； G06F17/27-自動分析的，例如語法分析、正射校正的；G09B5/06-對教材給予視 聽顯示； G06F19/00-專門適用于特定應用的數字計算或數據處理； H04L29/08-傳 輸控制規程，例如數據鏈級控制規程；G10L15/22-在語音識別過程中（例如在人 機對話過程中）使用的程序。 百一知識產權 10 第 3 章 中國人工智能專利分析 第 3 章 中國人工智能專利分析 3.1 中國人工智能專利申請量趨勢分析 3.1 中國人工智能專利申請量趨勢分析 圖 3.1 中國人工智能專利申請量年度變化趨勢 如圖所示，在 20

19、00 年-2009 年中國在人工智能方面處于技術起步期，2010 年之后，專利呈現快速增長的態勢，特別是僅幾年來發展迅猛，因此，中國在人 工智能方面正處于一個高速發展期。 其中， 2018、 2019 年度的新申請未被完全公 開。 3.2 中國人工智能專利 IPC 排名 3.2 中國人工智能專利 IPC 排名 圖 3.2 中國人工智能專利 IPC 排名 可以看出，申請量最多的 IPC 分類號主要包括 G06F17/30-信息檢索、及其 數據庫結構； G06K9/62-應用電子設備進行識別的方法或裝置； G06K9/00-用于閱 讀或識別印刷或書寫字符或者用于識別圖形，例如，指紋的方法或裝置；

20、百一知識產權 11 G06N3/04-體系結構，例如，互連拓撲；G06N3/08-學習方法；G09B5/06-對教材 給予視聽顯示、 G06F17/27-自動分析的， 例如語法分析、 正射校正的； H04L29/08- 傳輸控制規程，例如數據鏈級控制規程；G10L15/22-在語音識別過程中（例如在 人機對話過程中）使用的程序；G06T7/00-圖像分析；G06Q10/04-預測或優化， 例如線性規劃、 “旅行商問題”或“下料問題”等。 3.3 中國人工智能專利申請人排名 3.3 中國人工智能專利申請人排名 圖 3.3 中國人工智能專利申請人排名 可以看出，在人工智能方面專利申請量比較多的企業

21、有百度、國家電網、 騰訊、阿里巴巴、華為等公司，申請量排名靠前的高校有浙江大學、清華大學、 東南大學、華南理工大學、天津大學等，企業可以通過與這些高校合作實現技術 落地。 3.4 中國人工智能重點技術領域專利分析 3.4 中國人工智能重點技術領域專利分析 3.4.1 計算機視覺和圖像識別 3.4.1 計算機視覺和圖像識別 3.4.1.1 整體概覽圖及專利申請量變化趨勢 3.4.1.1 整體概覽圖及專利申請量變化趨勢 百一知識產權 12 圖 3.4.1.1(a)整體概覽圖 圖 3.4.1.1(b)專利申請量變化趨勢 如圖 3.4.1.1(a)所示，在計算機視覺和圖像識別領域專利總的申請量為 35

22、865 件，其中，針對專利狀態，包括有效專利 9978 件，失效專利 6748 件，實 審中專利 19139 件； 針對專利類型， 包括發明專利 33287 件， 實用新型 2578 件， 可見該領域主要集中在發明專利。 如圖 3.4.1.1(b)所示，從該領域申請時間和申請量的分布趨勢來看，該領 域在 2001 年之前屬于技術萌芽期，2002 年以來該領域專利持續增長， 2018 年專 利申請量達到 7919 件，2018、2019 年度的新申請未被完全公開，按照申請趨勢 百一知識產權 13 預計，2019 年度申請量應當超過 8000 多件。 鑒于專利與技術發展曲線的高度相關性， 可以看到

23、該領域技術發展趨勢處于 快速上升通道， 說明該技術在各領域的應用仍然處于不斷拓展的階段，按照技術 成長的四階段來劃分，該領域技術處于發展期。 3.4.1.2 IPC 分類排名 3.4.1.2 IPC 分類排名 圖 3.4.1.2 IPC 分類排名 從圖中可以看出，該領域專利申請技術在 G06K9/00-用于閱讀或識別印刷或書 寫字符或識別圖形、 G06K9/62-應用電子設備識別、G06T7/00-圖像分析等方面比 較集中。 （備注：圖中面積越大代表該 IPC 分類中專利量越大。 ） 百一知識產權 14 3.4.1.3 重要申請人專利申請量分布及申請趨勢 3.4.1.3 重要申請人專利申請量分

24、布及申請趨勢 圖 3.4.1.3 （a）重要申請人專利申請量分布 圖 3.4.1.3（b）重要申請人申請趨勢 圖 3.4.1.3（a）列出了申請量排名前二十的專利申請人，可以看出，在該 領域，申請量排名比較靠前的申請人有西安電子科技大學、天津大學、電子科 技大學、北京航空航天大學、浙江大學、上海交通大學等等。另外，在該領域 高校持有的專利數量明顯比企業要多，因此，該領域技術落地的空間還比較 大。 圖 3.4.1.3（b）列出了排名前五的申請人的申請趨勢，可以看出各申請人 自 2000 年到 2019 年整體上都處于上升趨勢，中間會有波動，基本上在 2017 年 百一知識產權 15 到達申請高峰

25、。其中，2018、2019 年度的新申請未被完全公開。 3.4.1.4 當前申請人區域排名及區域申請趨勢 3.4.1.4 當前申請人區域排名及區域申請趨勢 圖 3.4.1.4（a）當前申請人區域排名 圖 3.4.1.4（b）當前申請人區域申請趨勢 圖 3.4.1.4 （a） 列出了當前申請人區域排名， 即進入中國的其他申請人在申 請量上的排名， 可以看出美國在中國的專利布局最多， 其次是日本、 荷蘭、 臺灣、 韓國、德國、法國、臺灣、瑞典、開曼群島等等。 圖 3.4.1.4（b）列出了當前申請人區域申請趨勢，可以看出，各申請人自 2011 年至 2017 年在中國的專利布局相對比較平穩。 百一

26、知識產權 16 3.4.1.5 發明人情況 3.4.1.5 發明人情況 圖 3.4.1.5（a）發明人排名 圖 3.4.1.5（b）發明人技術分布 圖 3.4.1.5（a）示出在該領域申請量前十的發明人情況，圖中可以看出，排 名第一的發明人有 258 件， 排名第二位的為不公告發明人， 可見企業開始有了對 發明人保護的意識。 百一知識產權 17 圖 3.4.1.5（b）示出發明人對應的技術分布情況，可以看出，在該領域發明 人基本上會涉及多個技術分支。 3.4.1.6 重點專利 3.4.1.6 重點專利 圖 3.4.1.6（a）最有價值專利 圖 3.4.1.6（b）被引用最多的專利 百一知識產權

27、 18 圖 3.4.1.6（c）規模最大的專利家族 圖 3.4.1.6（d）權利要求數量排名 圖 3.4.1.6 （a） 示出最有價值專利排名， 可以看出排名第一的是以色列耶路 撒冷的移動眼視力科技的 CN106462727A-用于車道盡頭識別的系統和方法 ， 而且排名前十的最有價值專利都是國外的， 可見國外公司非常重注高價值專利的 培養。 （備注： 在本報告中對于專利價值的評估基于智慧芽數據庫提供的專利價值 評估數據。其中，智慧芽在對于單件專利價值評估時主要的參考維度包括市場吸 引力、市場覆蓋、技術質量、申請人得分、法律得分等，通過這些維度的綜合評 價得出對應專利的評估價值。 其中，技術質量

28、的主要指標包括：審查時長、前向引用、后向引用、科學關 百一知識產權 19 聯度、權利要求數據量、技術應用可轉移性、侵權證據獲取難度、專利年齡、最 具影響力專利、專利覆蓋范圍等；市場吸引力的主要指標包括：技術時間趨勢、 技術趨勢可持續性、一定時間某領域發明總數等；市場覆蓋率的主要指標包括： 專利族覆蓋的范圍、 PCT 申請等； 申請人指標主要包括： 聯合申請、 發明人數量、 R&D 申請人比例等；法律發明包括的主要指標包括：專利保護剩余有效期、專利 保護范圍、法律穩定性。 ） 圖 3.4.1.6 （b） 示出在該領域被引用最多的專利， 其中， 專利 CN101017573A 被引用 120 多次

29、。其中，該專利公開了一種一種基于視頻監控的運動目標檢測 與識別方法 ，申請人為南京大學。 圖 3.4.1.6 （c） 示出規模最大的專利家族， 圖中可以看出， CN101911097B 的 專利家族較大，超過 700，其中，該專利 CN101911097B-檢測數字圖像中的紅 眼缺陷的申請人為愛爾蘭的快圖影像有限公司 ，可以看出國外公司非常注重 專利在全球的布局。 圖 3.4.1.6（d）示出權利要求數量排名，可以看出，排名第一的專利 CN105358085A-工具承載的追蹤系統以及計算機輔助手術方法的權利要求最 多達到了 500 多條， 該專利的申請人是美國特拉科手術公司，可見該公司對專利

30、布局的重視。 3.4.1.7 訴訟案件 3.4.1.7 訴訟案件 圖 3.4.1.7（a）訴訟專利概念圖 百一知識產權 20 圖 3.4.1.7（b）每個關鍵詞對應的訴訟數量 圖 3.4.1.7（a）中，顯示了從訴訟涉及的專利中提取的語義關鍵詞，關鍵詞 對應區域的大小代表該詞關聯的案件數量，其中，從圖 3.4.1.7（b）中可以看出 每個關鍵詞對應的訴訟數量， 其中， 專利訴訟數量最多的是服務器和視頻監控方 面。 3.4.2 自然語言處理 3.4.2 自然語言處理 3.4.2.1 整體概覽圖及專利申請量變化趨勢 3.4.2.1 整體概覽圖及專利申請量變化趨勢 圖 3.4.2.1(a)整體概覽圖

31、 百一知識產權 21 圖 3.4.2.1(b)專利申請量變化趨勢 如圖 3.4.2.1(a)所示，在自然語言處理領域專利總申請量為 29423 件，其 中， 針對專利狀態， 包括有效專利 6134 件， 失效專利 5424 件， 實審中專利 17865 件；針對專利類型，包括發明專利 28292 件，實用新型 983 件，外觀 148 件，可 見該領域主要集中在發明專利。 如圖 3.4.2.1(b)所示，從該領域申請時間和申請量的分布趨勢來看，該領 域在 2001 年之前屬于技術萌芽期，2001 年以來該領域專利持續增長， 2018 年專 利申請量達到 6980 件，2018、2019 年度的

32、新申請未被完全公開，按照申請趨勢 預計，2019 年度申請量至少超過 7000 多件。 鑒于專利與技術發展曲線的高度相關性， 可以看到該領域技術發展趨勢處于 快速上升通道， 說明該技術在各領域的應用仍然處于不斷拓展的階段，按照技術 成長的四階段來劃分，該領域技術處于發展期。 百一知識產權 22 3.4.2.2 IPC 分類排名 3.4.2.2 IPC 分類排名 圖 3.4.2.2 IPC 分類排名 從圖中可以看出， 該領域專利申請技術在 G06F17/30-信息檢索、 G06F17/27-自 動分析、G06K9/62-應用電子設備進行識別等方面比較集中。 3.4.2.3 重要申請人專利申請量分

33、布及申請趨勢 3.4.2.3 重要申請人專利申請量分布及申請趨勢 圖 3.4.2.3 （a）重要申請人專利申請量分布 百一知識產權 23 圖 3.4.2.3（b）重要申請人申請趨勢 圖 3.4.2.3（a）列出了申請量排名前二十的專利申請人，可以看出，在該領 域，申請量排名比較靠前的申請人有百度、微軟、百度網訊、騰訊、阿里巴巴、 谷歌、國際商業機器公司等等。另外，在該領域企業持有的專利數量相對于高校 比較多。 圖 3.4.2.3（b）列出了排名前五的申請人的申請趨勢，可以看出各申請人 在該領域的專利布局基本上處于波動的狀態，其中，各申請人的申請高峰出現 在 2013 年以后。 百一知識產權 2

34、4 3.4.2.4 當前申請人區域排名及區域申請趨勢 3.4.2.4 當前申請人區域排名及區域申請趨勢 圖 3.4.2.4（a）當前申請人區域排名 圖 3.4.2.4（b）當前申請人區域申請趨勢 圖 3.4.2.4 （a） 列出了當前申請人區域排名， 即進入中國的其他申請人在申 請量上的排名，可以看出美國在中國的專利布局最多，其次是日本、KY（開曼群 島） 、韓國、臺灣、荷蘭等等。 圖 3.4.2.4（b）列出了當前申請人區域申請趨勢，可以看出，2013 以后， 各申請人每年的布局量比較平穩。其中，2018、2019 年的數據未完全公開。 百一知識產權 25 3.4.2.5 發明人情況 3.4

35、.2.5 發明人情況 圖 3.4.2.5（a）發明人排名 圖 3.4.2.5（b）發明人技術分布 圖 3.4.2.5（a）示出在該領域申請量前十的發明人情況，圖中可以看出，排 名第一位的為不公告發明人，可見企業開始有了對發明人保護的意識。 圖 3.4.2.5（b）示出發明人對應的技術分布情況，可以看出，有些發明人會 涉及多個技術分支，例如，苗玉水、肖京等。 百一知識產權 26 3.4.2.6 重點專利 3.4.2.6 重點專利 圖 3.4.2.6（a）最有價值專利 圖 3.4.2.6（b）被引用最多的專利 百一知識產權 27 圖 3.4.2.6（c）規模最大的專利家族 圖 3.4.2.6（d）

36、權利要求數量排名 圖 3.4.2.6 （a） 示出最有價值專利排名， 可以看出排名第一的是蘋果公司的 智能自動化助理 ，而且排名前十的最有價值專利基本都是美國的，可見美國 在該領域具有非常高的專利價值。 圖 3.4.2.6 （b） 示出在該領域被引用最多的專利， 其中， 專利 CN101751458A 被引用 120 多次。其中，該專利公開了一種一種網絡輿情監控系統及方法 。 圖 3.4.2.6 （c） 示出規模最大的專利家族， 圖中可以看出， CN108027738A 的 專利家族較大，超過 500，其中，該專利 CN108027738A-用于在觸敏設備上主 動識別和顯示相關內容的系統和方法

37、的申請人為美國的蘋果公司 ，可以看出 美國公司非常注重專利在全球的布局。 百一知識產權 28 圖 3.4.2.6（d）示出權利要求數量排名，可以看出，排名第一的專利 CN108027738A-用于在觸敏設備上主動識別和顯示相關內容的系統和方法的 權利要求最多達到了 500 多條， 該專利的申請人是美國蘋果公司，可見該公司對 專利布局的重視。 3.4.2.7 訴訟案件 3.4.2.7 訴訟案件 圖 3.4.2.7（a）訴訟專利概念圖 圖 3.4.2.7（b）每個關鍵詞對應的訴訟數量 圖 3.4.2.7（a）中，顯示了從訴訟涉及的專利中提取的語義關鍵詞，關鍵詞 對應區域的大小代表該詞關聯的案件數量

38、，其中，從圖 3.4.2.7（b）中可以看出 每個關鍵詞對應的訴訟數量，其中，專利訴訟數量最多的是漢字句方面。 百一知識產權 29 3.4.3 語音識別 3.4.3 語音識別 3.4.3.1 整體概覽圖及專利申請量變化趨勢 3.4.3.1 整體概覽圖及專利申請量變化趨勢 圖 3.4.3.1(a)整體概覽圖 圖 3.4.3.1 （b）專利申請量變化趨勢 如圖 3.4.3.1(a)所示，在語音識別領域專利總申請量為 23044 件，其中， 針對專利狀態， 包括有效專利 5757 件， 失效專利 8484 件， 實審中專利 8803 件； 針對專利類型，包括發明專利 14230 件，實用新型 881

39、4 件。 如圖 3.4.3.1(b)所示，從該領域申請時間和申請量的分布趨勢來看，該領 域在 2007 年之前屬于技術萌芽期，2007 年以來該領域專利持續增長，特別是 百一知識產權 30 2014-2017 年出現了飛速增長， 并在 2017 年專利申請量達到 4683 件， 2018、 2019 年度的新申請未被完全公開，按照申請趨勢預計，2019 年度申請量至少應當超 過 5000 多件。 鑒于專利與技術發展曲線的高度相關性， 可以看到該領域技術發展趨勢處于 快速上升通道， 說明該技術在各領域的應用仍然處于不斷拓展的階段，按照技術 成長的四階段來劃分，該領域技術處于發展期。 3.4.3.

40、2 IPC 分類排名 3.4.3.2 IPC 分類排名 圖 3.4.3.2 IPC 分類排名 從圖中可以看出，該領域專利申請技術在 G09B5/06-試聽顯示、G10L15/26-語 音-正文識別、G06F3/16-聲音輸入輸出等方面比較集中。 百一知識產權 31 3.4.3.3 重要申請人專利申請量分布及申請趨勢 3.4.3.3 重要申請人專利申請量分布及申請趨勢 圖 3.4.3.3 （a）重要申請人專利申請量分布 圖 3.4.3.3（b）重要申請人申請趨勢 圖 3.4.3.3（a）列出了申請量排名前二十的專利申請人，可以看出，在該領 域，申請量排名比較靠前的申請人有百度、聯想、三星、格力、

41、小天才、歐珀移 動通信、科大訊飛、小米等等。另外，在該領域的專利大部分集中在企業，高校 持有的專利數量相對較少。 圖 3.4.3.3（b）列出了排名前五的申請人的申請趨勢，從圖中可以看出， 百一知識產權 32 2016 年以前各公司基本處于波動發展趨勢，除了三星，其他四家企業在 2016 年 以后基本處于快速增長階段。 3.4.3.4 當前申請人區域排名及區域申請趨勢 3.4.3.4 當前申請人區域排名及區域申請趨勢 圖 3.4.3.4（a）當前申請人區域排名 圖 3.4.3.4（b）當前申請人區域申請趨勢 圖 3.4.3.4 （a） 列出了當前申請人區域排名， 即進入中國的其他申請人在申 請

42、量上的排名， 可以看出美國在中國的專利布局最多， 其次是日本、 臺灣、 韓國、 德國、荷蘭等等。 圖 3.4.3.4 （b） 列出了當前申請人區域申請趨勢， 可以看出， 2010 年至 2016 百一知識產權 33 年，上述申請人在中國的專利布局逐年增加。 3.4.3.5 發明人情況 3.4.3.5 發明人情況 圖 3.4.3.5（a）發明人排名 圖 3.4.3.5（b）發明人技術分布 圖 3.4.3.5（a）示出在該領域申請量前十的發明人情況，圖中可以看出，排 名第一位的為不公告發明人，可見企業開始有了對發明人保護的意識。 百一知識產權 34 圖 3.4.3.5（b）示出發明人對應的技術分布

43、情況，可以看出，有幾個發明人 會涉及多個技術分支。 3.4.3.6 重點專利 3.4.3.6 重點專利 圖 3.4.3.6（a）最有價值專利 圖 3.4.3.6（b）被引用最多的專利 百一知識產權 35 圖 3.4.3.6（c）規模最大的專利家族 圖 3.4.3.6（d）權利要求數量排名 圖 3.4.3.6 （a） 示出最有價值專利排名， 可以看出排名第一的是蘋果公司的 智能自動化助理 ，而且排名前十的最有價值專利都是美國的，可見美國在該 領域具有非常多的高價值專利。 圖 3.4.3.6 （b） 示出在該領域被引用最多的專利， 其中， 專利 CN101599270A、 CN102117062A

44、 及 CN103366610A 被引用 50 多次。其中，作為被引用次數最多的 專利 CN101599270A，公開了一種語音服務器及語音控制的方法 。 圖 3.4.3.6 （c） 示出規模最大的專利家族， 圖中可以看出， CN103226949B 的 專利家族較大，超過 800，其中，該專利 CN103226949B-在虛擬助理中使用情 境信息來促進命令的處理的申請人為美國的蘋果公司 ，可以看出美國公司非 百一知識產權 36 常注重專利在全球的布局。 圖 3.4.3.6（d）示出權利要求數量排名，可以看出，排名第一的專利 CN108701013A-多任務環境中的智能數字助理的權利要求最多達到

45、了 200 多 條，該專利的申請人是美國蘋果公司，可見該公司對專利布局的重視。 3.4.3.7 訴訟案件 3.4.3.7 訴訟案件 圖 3.4.3.7（a）訴訟專利概念圖 圖 3.4.3.7（b）每個關鍵詞對應的訴訟數量 圖 3.4.3.7（a）中，顯示了從訴訟涉及的專利中提取的語義關鍵詞，關鍵詞 對應區域的大小代表該詞關聯的案件數量，其中，從圖 3.4.3.7（b）中可以看出 每個關鍵詞對應的訴訟數量，其中，專利訴訟數量最多的是存儲器方面。 百一知識產權 37 3.4.4 機器學習 3.4.4 機器學習 3.4.4.1 整體概覽圖及專利申請量變化趨勢 3.4.4.1 整體概覽圖及專利申請量變

46、化趨勢 圖 3.4.4.1(a)整體概覽圖 圖 3.4.4.1(b)專利申請量變化趨勢 如圖 3.4.4.1(a)所示，在自動駕駛領域專利總申請量為 127958 件，其中， 針對專利狀態，包括有效專利 26499 件，失效專利 19722 件，實審中專利 81737 件；針對專利類型，包括發明專利 122729 件，實用新型 5175 件，外觀設計 54 件，可見該領域主要集中在發明專利部分。 百一知識產權 38 如圖 3.4.4.1(b)所示， ，從該領域申請時間和申請量的分布趨勢來看，該領 域在 2000 年之前屬于技術萌芽期，2001 年以來該領域專利持續增長，特別是 2014-201

47、8 年出現了飛速增長，并在 2018 年專利申請量達到 36568 件，2018、 2019 年度的新申請未被完全公開，按照申請趨勢預計，2019 年度申請量有可能 會超過 40000 件。 鑒于專利與技術發展曲線的高度相關性， 可以看到該領域技術發展趨勢處于 快速上升通道， 說明該技術在各領域的應用仍然處于不斷拓展的階段，按照技術 成長的四階段來劃分，該領域技術處于快速發展期。 3.4.4.2 IPC 分類排名 3.4.4.2 IPC 分類排名 圖 3.4.4.2 IPC 分類排名 從圖中可以看出，該領域專利申請技術在 G06K9/62-應用電子設備進行識別、 G06F/30-信息檢索、G0

48、6K9/00-用于閱讀或識別印刷或書寫字符或識別圖形、 G06N3/04-體系結構、G06Q10/04-學習方法等方面比較集中。 百一知識產權 39 3.4.4.3 重要申請人專利申請量分布及申請趨勢 3.4.4.3 重要申請人專利申請量分布及申請趨勢 圖 3.4.4.3（a）重要申請人專利申請量分布 圖 3.4.4.3（b）重要申請人申請趨勢 圖 3.4.4.3（a）列出了申請量排名前二十的專利申請人，可以看出，在該領 域，申請量排名比較靠前的申請人有國家電網、百度、浙江大學、騰訊、東南大 學、阿里巴巴、清華大學、西安電子科技大學、電子科技大學、微軟等等。在該 領域的專利在企業分布中主要集中于 BAT，其他大部分集中在高校。 圖 3.4.4.3（b）列出了排名前五的申請人的申請趨勢，其中，各申請人基 百一知識產權 40 本上在 2014