人工智能已經(jīng)成為當今最熱門(mén)的技術(shù)之一，在機器人、無(wú)人駕駛、語(yǔ)音識別、圖像識別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域具有廣泛的應用。全球主要大國都在該領(lǐng)域投入了大量的資金，中美下注最多。與5G、創(chuàng )新藥等行業(yè)類(lèi)似，世界上各大科技巨頭為搶占技術(shù)制高點(diǎn)，都申請了大量的專(zhuān)利。人工智能領(lǐng)域最核心的技術(shù)是以機器學(xué)習為代表的各種算法，因此軟件、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)是這場(chǎng)技術(shù)競爭的主角。
 
誰(shuí)才是人工智能領(lǐng)域專(zhuān)利實(shí)力最強的企業(yè)？
 
     回答這個(gè)問(wèn)題其實(shí)不容易。人工智能涉及的領(lǐng)域太過(guò)廣泛，每個(gè)公司專(zhuān)注于不同領(lǐng)域。為了使問(wèn)題簡(jiǎn)化，本文討論的人工智能方面的專(zhuān)利，主要是指在權利要求中明確提到人工智能的相關(guān)算法，包括決策樹(shù)、貝葉斯理論、支持向量機、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、增強學(xué)習、遷移學(xué)習等。

     僅在專(zhuān)利說(shuō)明書(shū)中提到人工智能的軟件和硬件，例如自動(dòng)剎車(chē)的程序，或者無(wú)人駕駛汽車(chē)中用的激光雷達，這些專(zhuān)利雖然提及人工智能，但在權利要求中并無(wú)相關(guān)的學(xué)習算法。比如相關(guān)專(zhuān)利的內容是遇到障礙物自動(dòng)剎車(chē)的程序，在權利要求書(shū)中描述探測障礙物、指令剎車(chē)的步驟，這些步驟可能屬于自動(dòng)駕駛這一人工智能模塊范圍內的，但在專(zhuān)利的權利要求書(shū)中并無(wú)相關(guān)的學(xué)習算法，因此不在本文的收錄范圍。

     此外，人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利主要是在2012年之后申請的，大部分都與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )相關(guān)。為了數據處理的方便，本文只分析2008年之后申請的有效專(zhuān)利，排除了早期的人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利和已經(jīng)失效的專(zhuān)利申請。
 
     在2008年后，全球在人工智能領(lǐng)域的有效專(zhuān)利家族約6萬(wàn)個(gè)，專(zhuān)利數量約10萬(wàn)件。主要申請的國家是美國與中國，占絕對多數，其中在中國申請的專(zhuān)利數量已經(jīng)超過(guò)美國，但在中國申請的專(zhuān)利有相當部分都是外企申請的。
 
全球在人工智能領(lǐng)域的有效專(zhuān)利數量50強排名如下：


     從上圖可以看出，IBM、中國科學(xué)院、微軟、國家電網(wǎng)、百度、Google、西安電子科技大學(xué)、三星、浙江大學(xué)、清華大學(xué)等專(zhuān)利數量分列前十。值得一提的是，在人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利申請，中國的申請人中大學(xué)占了絕對多數的比例，這一點(diǎn)與美國明顯不同，美國的主要申請人都是企業(yè)，大學(xué)申請的數量非常少。美國的大學(xué)在人工智能方面的研究主要側重基礎算法，偏數學(xué)理論方面，難以通過(guò)專(zhuān)利來(lái)保護。
 
      專(zhuān)利數量顯然不能等同于專(zhuān)利實(shí)力，關(guān)鍵還要看專(zhuān)利的保護范圍。但對于幾萬(wàn)件專(zhuān)利的數據，逐一閱讀分析每一篇專(zhuān)利的權利要求不現實(shí)。在專(zhuān)利分析中，一般通過(guò)計算機統計專(zhuān)利家族數量、權利要求個(gè)數、說(shuō)明書(shū)頁(yè)數、被引用的次數等來(lái)估算專(zhuān)利強度。專(zhuān)利申請的國家多、權利要求數量和說(shuō)明書(shū)頁(yè)數多，申請人付出的費用也會(huì )多，說(shuō)明申請人對專(zhuān)利的重視程度高，專(zhuān)利被引用的次數多，說(shuō)明潛在應用前景廣闊，價(jià)值也可能高。當然這些都是基于大數據的統計，并不能準確對應到每個(gè)單獨的個(gè)案。
 
全球在人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利強度20強排名如下：


     從上圖可以看出，在人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利強度排名中，微軟、Google、IBM、百度、三星、中國科學(xué)院、高通、Intel、西門(mén)子、Magic leap分列專(zhuān)利強度前十。
 
     需要說(shuō)明的是，人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利申請主要是在2015年之后申請的，絕大多數專(zhuān)利尚未授權，被引用的也不多。在這種情況下的專(zhuān)利強度計算，申請數量的權重會(huì )變大。因為大家的專(zhuān)利都才申請沒(méi)多久，還未決定進(jìn)入的國家，都未授權，也未被引用，這些計算專(zhuān)利強度的參數都基本相同。但隨著(zhù)時(shí)間的推移，這些參數會(huì )變得不同，同樣的算法下，專(zhuān)利實(shí)力的排名會(huì )發(fā)生很大的變化。
 
      在人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利排名中，微軟、Google、IBM、百度、三星無(wú)論是專(zhuān)利數量還是專(zhuān)利強度上都排在前幾位，是專(zhuān)利實(shí)力最強的企業(yè)。人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利申請人主要是中美兩國的企業(yè)和大學(xué)，美國科技企業(yè)優(yōu)勢明顯，中國主要申請人是大學(xué)與科研機構。中國的專(zhuān)利數量占優(yōu)，但大部分都只在中國申請。

      微軟、Google、IBM已經(jīng)有相當一部分基礎專(zhuān)利獲得授權，這些專(zhuān)利的權利要求非常寬，覆蓋數據訓練和機器學(xué)習幾大算法在圖像識別、自然語(yǔ)言處理等各個(gè)方面的應用，基于其開(kāi)源代碼進(jìn)行的后續創(chuàng )新，都在這些專(zhuān)利的范圍內。一旦后續跟隨者違反開(kāi)源協(xié)議，這些專(zhuān)利都能成為制約的武器。