AI專利大閱兵：6萬份專利，美中歐列前三，日本落後

新聞 08-01

據一家日本公司Astamuse公布的數據顯示，近幾年來，中國引領了人工智慧相關專利申請的增長，雖然美國總共的申請數量迄今為止仍然是最高的。

這家總部位於東京的公司統計顯示，從2010年開始的5年間，中國的總體應用比5年前增長了約190％，升至8410件。這是被調查的美國、中國、歐洲、日本和韓國等10個國家和地區中增長最顯著的。

相同時期內，美國的申請量增長了26％，達到了15317件，總數最高，而日本的申請則下降了3％，總數為2071件。

與日本政府關聯的新能源和工業技術開發組織（Government-affiliated New Energy and Industrial Technology Development Organization）總幹事Shigeoki Hirai指出，中國的增長不僅體現在數量上，而且在質量上也是如此。

Hirai說：「中國在諸如深度學習等熱點領域取得了顯著進步，不只是數量增長。」

隨著企業、大學和研究機構參與到技術開發的競賽中來，自2005年以來在接受調查的國家中，AI專利申請總數已達6萬多件。

相比於2010年，2014年這一數字上升了約70％，上升到8205件。相關數據每4年統計一次，2014年是目前能夠獲得完整數據最近的一年。再來就是即將到來的2018年。

Astamuse技術情報部門經理Nobuaki Kawaguchi表示：「2015年和2016年的應用數量應該高於2014年，創下了歷史新高。」

AI專利申請數量：中國猛增、美國保持領先，日本數量下降

1、中日美等十大國家和地區專利申請數量大幅增長

10個國家和地區AI專利申請數量總合，從2000年到2014年增長了70%。

根據Astamuse對日本，美國，中國，韓國，印度，新加坡，澳大利亞，巴西，以色列，歐洲這10個主要國家/地區專利申請數量的分析，2014年申請AI相關的專利總數為8205件，這比2010年的4792件提高了70%。Astamuse技術情報部門經理Nobuaki Kawaguchi說，人工智慧目前的發展是繼1950年和1980年之後的第三次繁榮，「在2015年和2016年，申請將超過14年的紀錄，創造歷史新高。」

2、中日美三國AI專利申請數量對比

「目前中國的AI專利申請大幅增加，」Hirai先生指出，「成為全球AI專利增長的重要驅動力。」2010年到2014年，中國的總申請數是前5年的2.9倍，升至8410件。而從2005年到2009年，中國總申請數是2934件。同一時期，美國的總申請數從12147件上升到15317件（上升26%），而日本則從2134件下降到2071件（下降3%）。

3、中日美AI專利申請機構

在美國，IBM、微軟、谷歌三巨頭對申請數量的貢獻遙遙領先。

美國、中國、日本的AI專利申請數量（2006~2016年合計）：統計對象是有專利局的國家的企業、大學、研究機構等。（調查機構：atamuse）

美國：既有老將，也有新兵

IBM的專利申請數量高居榜。它的Watson正推動醫療領域的變革。Facebook、Adobe這樣新開拓出AI業務的「新兵」也表現不俗。

中國：國企和大學名列前茅

北京大學、南京大學的排名都很靠前，Hirai指出：「現在，中國在深度學習領域取得的突破非常了不起。批評中國只在數量上獲得了提升是不正確的。

日本：專利申請提出數量最多的是NTT和NEC

在日本，提出的專利申請數量比較多的是NTT、NEC等歷史悠久的大公司。雖然與美國的企業相比，日本企業的提出數量較少，但NEC數據科學研究所所長山田昭雄認為，「美國企業的優勢在於，搜索、SNS等企業所擁有的B to B的大量數據作為基礎的人工智慧。但日本企業所擁有的B to B數據量並不輸於美國。」

美國、中國、日本的AI專利申請數Top5機構（2006年~2016年合計）：美國、中國和日本的專利局收到的專利，圖中圓的面積越大，表示申請數越多。（調查機構：atamuse）

4、論文共同作者國籍排名：中美合作密切

因為論文內容與專利有關，再來看論文發表情況。

從2011年到2015年，AI相關論文的國際合著率。統計對象是發表在全球主要論文期刊上的AI領域的論文，綜述月93000篇。例如，圖中顯示，美國的研究機構或個人作者參與寫作的論文中，有12.7%的共同作者之一是中國的機構或個人。

從AI論文的「國際合著率」來看，美國和中國之密切聯繫很鮮明。NEDO截至2016年5月的調查顯示，從2011年至2015年間，美國作者的AI論文中，有12.7%是與中國人合著的，位列第一名。第二名的英國只有5.1%。同樣，中國作者的AI論文中，合著者國籍首位也是美國。

福布斯：中國AI崛起，因為抓住了ImageNet這一機遇

或許，證明中國在AI領域崛起的最佳證明之一，便是我們在ImageNet競賽上取得的成績。

《福布斯》報道稱，在今年的ImageNet競賽中，27支參賽隊伍里超過一半都來自中國，企業和高校都有，並且最終結果排名前幾的也都是中國團隊或華人。這基本是去年賽況的重現：2016年，參與ImageNet競賽的84支隊伍中，華人科學家佔了一大半。

當然，文章寫道，諸如谷歌等領先AI玩家（也是2014年ImageNet冠軍）並沒有參加最後幾屆ImageNet，但最後幾年ImageNet參賽情況恰恰反映了中國對於AI工作的熱衷以及認真程度。

2017年ImageNet競賽物體檢測項目，最佳平均準確率比去年有了大約6%的提升（從66.3％到73.1％）。其中，用提供的訓練數據進行物體檢測，前三名都被BDAT團隊包攬，DBAT團隊由8名南京信息工程大學的成員和2名帝國理工學院的成員組成。使用額外訓練數據進行物體檢測，前兩名是BDAT團隊，第三名是由新加坡國立大學和奇虎360組成的NUS-Qihoo_DPNs（DET）。

ImageNet競賽的另一個子項目物體定位

（1）使用提供的訓練數據進行分類+定位，結果

根據定位錯誤率，第一名是新加坡國立大學與奇虎360合作團隊NUS-Qihoo_DPNs。第二名、第三名來自Trimps-Soushen（公安部三所）。

按照分類錯誤率，中國公司Momenta與牛津大學合作團隊提交的結果包攬了前四名。

（2）使用額外訓練數據進行分類+定位

按照定位錯誤率排列，第一名、第三名是新加坡國立大學與奇虎AI研究院的合作團隊NUS-Qihoo_DPNs。第二名是南京信息工程大學與倫敦帝國理工大學合作團隊BDAT。

按照分類錯誤率排列，結果類似：第一名是新加坡國立大學和奇虎360NUS-Qihoo_DPNs(CLS-LOC)，第二、第三名是BDAT。

第三個子類，視頻中的物體識別：

（1）給定訓練數據條件下，倫敦帝國理工學院和悉尼大學合作團隊IC&USYD包攬前三名。值得一提，IC&USYD總共6名隊員中有5名是華人。

（2）使用額外訓練數據，按照識別出的物體種類排名：IC&USYD仍然是第一，新加坡國立大學、奇虎360、美國伊利諾伊大學香檳分校合作團隊NUS-Qihoo-UIUC_DPNs（VID）第二，第三名GeorVision成員來自南洋理工大學、清華大學、伯克利、北航、密歇根大學安娜堡分校，11名團隊成員全部是華人。

按照平均準確率排名：第一名和第二名是IC&USYD；第三名NUS-Qihoo-UIUC_DPNs（VID）。

（3）視頻物體識別/追蹤，IC&USYD第一和第二，NUS-Qihoo-UIUC_DPNs第三。

去年的ImageNet：

物體檢測：CUImage（商湯科技和港中文）包攬所有子項冠軍所有子項；

物體定位：公安部三所包攬所有子項冠軍；

視頻物體檢測：NUIST（南京信息工程大學）包攬所有子項冠軍；

可以看出，在過去幾年，ImageNet已經成了中國團隊的競技場。

上月，國務院發布了《新一代人工智慧發展規劃》，明確了我國新一代人工智慧發展的戰略目標：

到2020年，人工智慧總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智慧產業成為新的重要經濟增長點，人工智慧技術應用成為改善民生的新途徑；

到2025年，人工智慧基礎理論實現重大突破，部分技術與應用達到世界領先水平，人工智慧成為我國產業升級和經濟轉型的主要動力，智能社會建設取得積極進展；

到2030年，人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智慧創新中心。

正如上文所說，2018年將迎來又一次的完整統計數據，屆時更新的統計數字，包括AI專利數量和應用成果，讓我們拭目以待。