百一知识产权-中国人工智能专利发展专题报告-2019.4-60页.pdf.pdf

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1、 中国人工智能专利发展专题报告 中国人工智能专利发展专题报告 作者：百一知识产权 王奎宇 张翠英 陈彬 二一九年四月 上海市桂平路 410 号漕河泾国际孵化中心一层（200233） 电话:86-21-6487 8081 传真：86-21-6487 8023 2 目 录 第 1 章 前言 第 2 章全球人工智能专利分析 2.1 全球专利申请量趋势分析 2.2 全球人工智能地域分布 2.3 全球人工智能申请人排名 2.4 全球人工智能技术发展趋势 第 3 章中国人工智能专利分析 3.1 中国人工智能专利申请量趋势分析 3.2 中国人工智能专利 IPC 排名 3.3 中国人工智能专利申请人排名 3

2、.4 中国人工智能重点技术领域专利分析 3.4.1 计算机视觉和图像识别 3.4.2 自然语言处理 3.4.3 语音识别 3.4.4 机器学习 3.4.5 自动驾驶 3.4.6 小结 第 4 章 中国人工智能面临的机遇与挑战 第 5 章 结语 百一知识产权 3 第 1 章 前言 第 1 章 前言 1.1 前言 1.1 前言 人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。中国从 2015 年开始就先后颁布了中国制造2025 、 国务院关于积极推行“互联网+“行动的指导意见 、 新-代人工智能发展规划 等重要国家级战略规划， 各地方政府也积极出台政策

3、支持人工智能发展，推动了中国人工智能发展的热潮。2019 年政府工作报告中指出，要坚持创新引领发展，培育壮大新动能。其中提到，要推动传统产业改造提升，特别是要打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能，深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。这是“智能+”作为一个概念，第一次出现在政府工作报告中，而人工智能则已连续三年被写入政府工作报告。 1.1.1 人工智能发展现状 1.1.1 人工智能发展现状 当前，人工智能已经成为人们耳熟能详的概念，并且正日益改变着人们的生活方式。同时，越来越多的企业也已经意识

4、到人工智能带来的重要机遇，并正在将该技术与现有业务结合起来，从而构建出新的商业模式。从全球范围内来看，美国仍是该领域的领导者， 一大批投资公司不断涌现， 有关人工智能初创公司的数量也最多。中国也正在加大人工智能领域的投资力度，并且希望能够在 2030年前引领全球的人工智能市场。 对于欧洲的国家和地区， 正在全面部署人工智能，欧盟委员会已于 2018 年 4 月公布了相关战略纲要。全新的商业模式和大幅提高的效率吸引着各路投资者蜂拥而至。2017 年，近 1400 家人工智能初创公司吸引到超过 150 亿美元的投资。从目前来看，人工智能技术已相对比较可靠，并且不断融入到我们日常的生活中。 全球人工

5、智能新一轮的竞争早已拉开序幕， 人们对此也有更高的期待。 目前，美国在人工智能领域拥有 1393 家初创企业， 占全球人工智能初创企业总数的 40%。欧洲整体位居第二，拥有 769 家人工智能初创企业，占全球总量的 22%。中国排名第三， 有初创企业 383 家， 占全球总数的 11%。 充分运用自身数字平台的资源，百一知识产权 4 尤其是谷歌、苹果、脸书与亚马逊在 2010 年-2018 年间累计收购了近 40 家人工智能初创公司， 以及一流的高校资源，美国拥有完善的人工智能应用程序开发与实施基础，并且已积累一定的制造及创新经验，技术力量雄厚。美国发表人工智能相关的论文数量和在此领域工作的人

6、员数量(约为 85 万人)均为全球最多。2017 年美国人工智能初创企业股权交易数量占全球总数的 50%。 当前， 中国在人工智能领域的大举投资已初见成效。 2016 年， 中国人工智能初创企业募资额仅占全球总额的 11%，一年后，这一数字上升至 48%，全球股权融资比例首次超过美国。人工智能已经成为中国政府的战略重点。中国希望在2020 年人工智能的科研实力能够比肩美国， 到 2025 年取得领先优势， 到 2030 年引领全球人工智能市场。 1.1.2 人工智能专利调查分析 1.1.2 人工智能专利调查分析 专利技术是反映真正技术实力的指标，具有重要的参考价值。据世界知识产权组织（Worl

7、d Intellectual Property Organization, WIPO）统计，世界上 90%以上的技术创新成果均是率先以专利文献形式公开，并且被公众所获知。可以说，专利信息对技术创新的时效性分析和发展态势分析具有国家战略性价值，对于促进产业链发展至关重要。随着智能算法的快速突破、科学运算能力的迅速提升以及大数据作为支撑，人工智能技术在近十年里发展极为迅速。 据联合国官网2019年1月31日报道，世界知识产权组织（WIPO）当天发布一份报告指出，过去五年来，人工智能领域的专利申请数量激增，目前全球所有的人工智能专利之中，有一半都是在2013年后申请发布的，总数超过17万件。这一趋势

8、表明，人工智能技术不但将为科技行业，更将为人类日常生活的方方面面带来革命性转变。从专利申请数量来看，机器学习是当前人工智能领域的主导技术，增长速度最快的是应用于语音识别的深度学习，2013-2016年间，这一领域的专利申请数量每年以175%的速度增长，远远高于同期其他专利平均33%的年增长率。报告显示，美国和中国是人工智能专利的主要申请国。其中，美国的科技巨头IBM和微软公司专利申请量等占据很大的比重。 1.1.3 人工智能主要的技术应用 1.1.3 人工智能主要的技术应用 人工智能主要分为基础层、技术层及应用层，其中，美国作为世界巨头，呈百一知识产权 5 现全产业布局的特征，而中国主要侧重于

9、应用层。其中，在技术层面主要的技术包括：计算机视觉和图像识别、自然语言处理、语音识别及机器学习等，应用层面比较热门的应用领域包括无人驾驶，因此，本报告主要从技术层面的计算机视觉和图像识别、 自然语言处理、语音识别及机器学习和应用层面的无人驾驶进行检索分析。 1.1.3.11.1.3.1计算机视觉和图像识别计算机视觉和图像识别 计算机视觉即用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、 跟踪和测量并进一步处理成更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。随着深度学习的进步、计算机存储的扩大以及可视化数据集的激增， 计算机视觉技术得到迅速发展。 市场分析人士表示，从监控摄像头到车牌识别，从人脸识别到出入境管理，

10、从深度学习到人工智能，计算机视觉都担当着重要角色。相信随着人工智能技术的发展，计算机视觉将解锁更多应用场景，帮助各行业创造更大的价值。 1.1.3.2 1.1.3.2 自然语言处理自然语言处理 自然语言处理是研究能实现人与计算机直接用自然语言进行有效通信的理论和防范。新一代人工智能在自然语言处理上已经有了出色的表现，机器翻译、聊天机器人已经达到商业应用的阶段。 机器翻译就是让机器在不同语种的文字或语音之间进行翻译转换工作。 以往的机器翻译是建立在语法规则的基础上，新一代人工智能利用语料大数据， 加上人工神经网络等算法，能够快速地实现文字或语音之间的翻译，例如谷歌翻译、百度翻译能够实现各种文字语

11、言之间的准确翻译， 翻译水平基本上能满足实际要求。聊天机器人则是自然语言处理的另一种表现，如微软的小冰、苹果的 Siri 等，都是该技术领域的实际应用和体现。 1.1.3.31.1.3.3语音识别语音识别 语音识别技术， 也被称为自动语音识别，其能够将人类说话的内容和意思转化为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列等。与说话人的识别不同， 后者主要是识别和确认发出语音的人并非其中所包含的内容。语音识别的目的就是让机器人听懂人类所说的语言， 目前大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域， 比如人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、旅游和银行信息等。因此，预计在未来

12、的 10 年内，语音识别技术将进入百一知识产权 6 各个领域，如工业、家用电子产品、通信、汽车电子等。 1.1.3.4 1.1.3.4 机器学习 机器学习 机器学习是研究机器模拟人类的学习活动、获取知识和技能的理论和方法，以改善系统性能的学科。它囊括了几乎所有对世界影响最大的方法(包括深度学习)。机器学习主要是通过设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法，进而解决我们实际生活中问题。 机器学习算法遵循标准程序以解决问题。 它将问题拆分成数个部分， 对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。而对于智能硬件、教育、医

13、疗等行业也在快速布局。 1.1.3.5 1.1.3.5 自动驾驶 自动驾驶 自动驾驶（无人自动驾驶）是近年来人工智能的研发热点，人们希望人工智能能够代替人类驾驶汽车、火车、飞机等交通工具。近年来，自动驾驶汽车已取得了重大的进展，成了各国激烈竞争的未来产业制高点。谷歌、特斯拉等美国公司，百度、腾讯等中国公司纷纷投入巨资研发自动驾驶汽车。据报道，这些公司的自动驾驶汽车都已经能够上路实现自动驾驶， 例如百度的无人驾驶汽车就已经自动驾驶了上万公里， 并能够在车流拥挤的路面上正常行驶。目前的自动驾驶从技术上来说已经接近实用阶段， 但是各国法律还不允许无人驾驶汽车上路，因此自动驾驶的全面发展已不是技术问题

14、，而是法律问题。 百一知识产权 7 第 2 章 全球人工智能专利分析 第 2 章 全球人工智能专利分析 本报告主要以智慧芽数据库及 incopat 数据库作为专利文献数据的来源， 其中全球以及国内总体专利部分的专利分析借助了 incopat 数据库， 针对各个重点技术领域的专利分析主要使用了智慧芽数据库。 在检索方面， 使用了人工智能主要的技术领域及对应的相关关键词进行检索，主要包括计算机视觉和图像识别、自然语言处理、语音识别、机器学习、自动驾驶等领域及每个领域对应的技术关键词， 在此基础上， 进一步使用专利分类号对检索结果进行限制及去噪，最后得到本报告的研究数据。其中，本报告中检索的专利文献

15、数据截至 2019 年 4 月 17 日已公开的专利文献（考虑到 18 个月的公开期限，已申请未公开的不做统计） 。 2.1 全球专利申请量趋势分析 2.1 全球专利申请量趋势分析 图 2.1 全球人工智能专利申请量年度变化趋势 图 2.1 为全球范围内的人工智能专利申请按照申请年份进行统计的变化趋势图，可以看出，在全球范围内，人工智能的专利申请量在近二十年来一直处于不断增长的状态，特别是自 2011 年以来增长比较迅速，由此可见，人工智能领域在全球仍然处于不断拓展的阶段， 按照技术成长的四阶段来划分， 该领域技术处于发展期。其中，2018、2019 年度的新申请未被完全公开。 百一知识产权

16、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 图 2.2 全球人工智能地域分布 从图中可以看出， 中国在人工智能方面的专利申请量已超过美国，成为人工智能领域的专利大国，除了中国和美国，专利申请量比较靠前的国家还有日本、韩国、德国、英国等。 2.3 全球人工智能申请人排名2.3 全球人工智能申请人排名 图 2.3 全球人工智能申请人排名 图 2.3 为全球人工智能申请量排名前十的申请人， 从图中可以看出排名前十的公司有 IBM、Google、微软、三星、微软技术许可有限责任、高通、因特尔、百度、国家电网、日立等公司。 百一知识产权 9 2.4 全球人工智能技术发展趋势 2.4 全

17、球人工智能技术发展趋势 图 2.4 全球人工智能技术发展趋势 从图中可以看出，G06F17/30-信息检索、G06K9/00-用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置、G06K9/62-应用电子设备进行识别的方法或装置自 2014 年呈现爆发式地增长， 其他技术分支自 2012 年也在逐步增长，其中，2018、2019 年度的新申请未被完全公开。 备注： G10L15/00-语音识别； G06F3/16-声音输入、 声音输出 （语音处理入） ；G06F17/27-自动分析的，例如语法分析、正射校正的；G09B5/06-对教材给予视听显示； G06F19/00-专门适

18、用于特定应用的数字计算或数据处理； H04L29/08-传输控制规程，例如数据链级控制规程；G10L15/22-在语音识别过程中（例如在人机对话过程中）使用的程序。 百一知识产权 10 第 3 章 中国人工智能专利分析 第 3 章 中国人工智能专利分析 3.1 中国人工智能专利申请量趋势分析 3.1 中国人工智能专利申请量趋势分析 图 3.1 中国人工智能专利申请量年度变化趋势 如图所示，在 2000 年-2009 年中国在人工智能方面处于技术起步期，2010年之后，专利呈现快速增长的态势，特别是仅几年来发展迅猛，因此，中国在人工智能方面正处于一个高速发展期。 其中， 2018、 2019 年

19、度的新申请未被完全公开。 3.2 中国人工智能专利 IPC 排名 3.2 中国人工智能专利 IPC 排名 图 3.2 中国人工智能专利 IPC 排名 可以看出，申请量最多的 IPC 分类号主要包括 G06F17/30-信息检索、及其数据库结构； G06K9/62-应用电子设备进行识别的方法或装置； G06K9/00-用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置；百一知识产权 11 G06N3/04-体系结构，例如，互连拓扑；G06N3/08-学习方法；G09B5/06-对教材给予视听显示、 G06F17/27-自动分析的， 例如语法分析、 正射校正的； H04L29/0

20、8-传输控制规程，例如数据链级控制规程；G10L15/22-在语音识别过程中（例如在人机对话过程中）使用的程序；G06T7/00-图像分析；G06Q10/04-预测或优化，例如线性规划、 “旅行商问题”或“下料问题”等。 3.3 中国人工智能专利申请人排名 3.3 中国人工智能专利申请人排名 图 3.3 中国人工智能专利申请人排名 可以看出，在人工智能方面专利申请量比较多的企业有百度、国家电网、腾讯、阿里巴巴、华为等公司，申请量排名靠前的高校有浙江大学、清华大学、东南大学、华南理工大学、天津大学等，企业可以通过与这些高校合作实现技术落地。 3.4 中国人工智能重点技术领域专利分析 3.4 中国

21、人工智能重点技术领域专利分析 3.4.1 计算机视觉和图像识别 3.4.1 计算机视觉和图像识别 3.4.1.1 整体概览图及专利申请量变化趋势 3.4.1.1 整体概览图及专利申请量变化趋势 百一知识产权 12 图 3.4.1.1(a)整体概览图 图 3.4.1.1(b)专利申请量变化趋势 如图 3.4.1.1(a)所示，在计算机视觉和图像识别领域专利总的申请量为35865 件，其中，针对专利状态，包括有效专利 9978 件，失效专利 6748 件，实审中专利 19139 件； 针对专利类型， 包括发明专利 33287 件， 实用新型 2578 件，可见该领域主要集中在发明专利。 如图 3.

22、4.1.1(b)所示，从该领域申请时间和申请量的分布趋势来看，该领域在 2001 年之前属于技术萌芽期，2002 年以来该领域专利持续增长， 2018 年专利申请量达到 7919 件，2018、2019 年度的新申请未被完全公开，按照申请趋势百一知识产权 13 预计，2019 年度申请量应当超过 8000 多件。 鉴于专利与技术发展曲线的高度相关性， 可以看到该领域技术发展趋势处于快速上升通道， 说明该技术在各领域的应用仍然处于不断拓展的阶段，按照技术成长的四阶段来划分，该领域技术处于发展期。 3.4.1.2 IPC 分类排名 3.4.1.2 IPC 分类排名 图 3.4.1.2 IPC 分类

23、排名 从图中可以看出，该领域专利申请技术在 G06K9/00-用于阅读或识别印刷或书写字符或识别图形、 G06K9/62-应用电子设备识别、G06T7/00-图像分析等方面比较集中。 （备注：图中面积越大代表该 IPC 分类中专利量越大。 ） 百一知识产权 14 3.4.1.3 重要申请人专利申请量分布及申请趋势 3.4.1.3 重要申请人专利申请量分布及申请趋势 图 3.4.1.3 （a）重要申请人专利申请量分布 图 3.4.1.3（b）重要申请人申请趋势 图 3.4.1.3（a）列出了申请量排名前二十的专利申请人，可以看出，在该领域，申请量排名比较靠前的申请人有西安电子科技大学、天津大学、

24、电子科技大学、北京航空航天大学、浙江大学、上海交通大学等等。另外，在该领域高校持有的专利数量明显比企业要多，因此，该领域技术落地的空间还比较大。 图 3.4.1.3（b）列出了排名前五的申请人的申请趋势，可以看出各申请人自 2000 年到 2019 年整体上都处于上升趋势，中间会有波动，基本上在 2017 年百一知识产权 15 到达申请高峰。其中，2018、2019 年度的新申请未被完全公开。 3.4.1.4 当前申请人区域排名及区域申请趋势 3.4.1.4 当前申请人区域排名及区域申请趋势 图 3.4.1.4（a）当前申请人区域排名 图 3.4.1.4（b）当前申请人区域申请趋势 图 3.4

25、.1.4 （a） 列出了当前申请人区域排名， 即进入中国的其他申请人在申请量上的排名， 可以看出美国在中国的专利布局最多， 其次是日本、 荷兰、 台湾、韩国、德国、法国、台湾、瑞典、开曼群岛等等。 图 3.4.1.4（b）列出了当前申请人区域申请趋势，可以看出，各申请人自2011 年至 2017 年在中国的专利布局相对比较平稳。 百一知识产权 16 3.4.1.5 发明人情况 3.4.1.5 发明人情况 图 3.4.1.5（a）发明人排名 图 3.4.1.5（b）发明人技术分布 图 3.4.1.5（a）示出在该领域申请量前十的发明人情况，图中可以看出，排名第一的发明人有 258 件， 排名第二

26、位的为不公告发明人， 可见企业开始有了对发明人保护的意识。 百一知识产权 17 图 3.4.1.5（b）示出发明人对应的技术分布情况，可以看出，在该领域发明人基本上会涉及多个技术分支。 3.4.1.6 重点专利 3.4.1.6 重点专利 图 3.4.1.6（a）最有价值专利 图 3.4.1.6（b）被引用最多的专利 百一知识产权 18 图 3.4.1.6（c）规模最大的专利家族 图 3.4.1.6（d）权利要求数量排名 图 3.4.1.6 （a） 示出最有价值专利排名， 可以看出排名第一的是以色列耶路撒冷的移动眼视力科技的 CN106462727A-用于车道尽头识别的系统和方法 ，而且排名前十

27、的最有价值专利都是国外的， 可见国外公司非常重注高价值专利的培养。 （备注： 在本报告中对于专利价值的评估基于智慧芽数据库提供的专利价值评估数据。其中，智慧芽在对于单件专利价值评估时主要的参考维度包括市场吸引力、市场覆盖、技术质量、申请人得分、法律得分等，通过这些维度的综合评价得出对应专利的评估价值。 其中，技术质量的主要指标包括：审查时长、前向引用、后向引用、科学关百一知识产权 19 联度、权利要求数据量、技术应用可转移性、侵权证据获取难度、专利年龄、最具影响力专利、专利覆盖范围等；市场吸引力的主要指标包括：技术时间趋势、技术趋势可持续性、一定时间某领域发明总数等；市场覆盖率的主要指标包括：

28、专利族覆盖的范围、 PCT 申请等； 申请人指标主要包括： 联合申请、 发明人数量、R&D 申请人比例等；法律发明包括的主要指标包括：专利保护剩余有效期、专利保护范围、法律稳定性。 ） 图 3.4.1.6 （b） 示出在该领域被引用最多的专利， 其中， 专利 CN101017573A被引用 120 多次。其中，该专利公开了一种一种基于视频监控的运动目标检测与识别方法 ，申请人为南京大学。 图 3.4.1.6 （c） 示出规模最大的专利家族， 图中可以看出， CN101911097B 的专利家族较大，超过 700，其中，该专利 CN101911097B-检测数字图像中的红眼缺陷的申请人为爱尔兰的

29、快图影像有限公司 ，可以看出国外公司非常注重专利在全球的布局。 图 3.4.1.6（d）示出权利要求数量排名，可以看出，排名第一的专利CN105358085A-工具承载的追踪系统以及计算机辅助手术方法的权利要求最多达到了 500 多条， 该专利的申请人是美国特拉科手术公司，可见该公司对专利布局的重视。 3.4.1.7 诉讼案件 3.4.1.7 诉讼案件 图 3.4.1.7（a）诉讼专利概念图 百一知识产权 20 图 3.4.1.7（b）每个关键词对应的诉讼数量 图 3.4.1.7（a）中，显示了从诉讼涉及的专利中提取的语义关键词，关键词对应区域的大小代表该词关联的案件数量，其中，从图 3.4.

30、1.7（b）中可以看出每个关键词对应的诉讼数量， 其中， 专利诉讼数量最多的是服务器和视频监控方面。 3.4.2 自然语言处理 3.4.2 自然语言处理 3.4.2.1 整体概览图及专利申请量变化趋势 3.4.2.1 整体概览图及专利申请量变化趋势 图 3.4.2.1(a)整体概览图 百一知识产权 21 图 3.4.2.1(b)专利申请量变化趋势 如图 3.4.2.1(a)所示，在自然语言处理领域专利总申请量为 29423 件，其中， 针对专利状态， 包括有效专利 6134 件， 失效专利 5424 件， 实审中专利 17865件；针对专利类型，包括发明专利 28292 件，实用新型 983

31、件，外观 148 件，可见该领域主要集中在发明专利。 如图 3.4.2.1(b)所示，从该领域申请时间和申请量的分布趋势来看，该领域在 2001 年之前属于技术萌芽期，2001 年以来该领域专利持续增长， 2018 年专利申请量达到 6980 件，2018、2019 年度的新申请未被完全公开，按照申请趋势预计，2019 年度申请量至少超过 7000 多件。 鉴于专利与技术发展曲线的高度相关性， 可以看到该领域技术发展趋势处于快速上升通道， 说明该技术在各领域的应用仍然处于不断拓展的阶段，按照技术成长的四阶段来划分，该领域技术处于发展期。 百一知识产权 22 3.4.2.2 IPC 分类排名 3

32、.4.2.2 IPC 分类排名 图 3.4.2.2 IPC 分类排名 从图中可以看出， 该领域专利申请技术在 G06F17/30-信息检索、 G06F17/27-自动分析、G06K9/62-应用电子设备进行识别等方面比较集中。 3.4.2.3 重要申请人专利申请量分布及申请趋势 3.4.2.3 重要申请人专利申请量分布及申请趋势 图 3.4.2.3 （a）重要申请人专利申请量分布 百一知识产权 23 图 3.4.2.3（b）重要申请人申请趋势 图 3.4.2.3（a）列出了申请量排名前二十的专利申请人，可以看出，在该领域，申请量排名比较靠前的申请人有百度、微软、百度网讯、腾讯、阿里巴巴、谷歌、

33、国际商业机器公司等等。另外，在该领域企业持有的专利数量相对于高校比较多。 图 3.4.2.3（b）列出了排名前五的申请人的申请趋势，可以看出各申请人在该领域的专利布局基本上处于波动的状态，其中，各申请人的申请高峰出现在 2013 年以后。 百一知识产权 24 3.4.2.4 当前申请人区域排名及区域申请趋势 3.4.2.4 当前申请人区域排名及区域申请趋势 图 3.4.2.4（a）当前申请人区域排名 图 3.4.2.4（b）当前申请人区域申请趋势 图 3.4.2.4 （a） 列出了当前申请人区域排名， 即进入中国的其他申请人在申请量上的排名，可以看出美国在中国的专利布局最多，其次是日本、KY（

34、开曼群岛） 、韩国、台湾、荷兰等等。 图 3.4.2.4（b）列出了当前申请人区域申请趋势，可以看出，2013 以后，各申请人每年的布局量比较平稳。其中，2018、2019 年的数据未完全公开。 百一知识产权 25 3.4.2.5 发明人情况 3.4.2.5 发明人情况 图 3.4.2.5（a）发明人排名 图 3.4.2.5（b）发明人技术分布 图 3.4.2.5（a）示出在该领域申请量前十的发明人情况，图中可以看出，排名第一位的为不公告发明人，可见企业开始有了对发明人保护的意识。 图 3.4.2.5（b）示出发明人对应的技术分布情况，可以看出，有些发明人会涉及多个技术分支，例如，苗玉水、肖京

35、等。 百一知识产权 26 3.4.2.6 重点专利 3.4.2.6 重点专利 图 3.4.2.6（a）最有价值专利 图 3.4.2.6（b）被引用最多的专利 百一知识产权 27 图 3.4.2.6（c）规模最大的专利家族 图 3.4.2.6（d）权利要求数量排名 图 3.4.2.6 （a） 示出最有价值专利排名， 可以看出排名第一的是苹果公司的智能自动化助理 ，而且排名前十的最有价值专利基本都是美国的，可见美国在该领域具有非常高的专利价值。 图 3.4.2.6 （b） 示出在该领域被引用最多的专利， 其中， 专利 CN101751458A被引用 120 多次。其中，该专利公开了一种一种网络舆情

36、监控系统及方法 。 图 3.4.2.6 （c） 示出规模最大的专利家族， 图中可以看出， CN108027738A 的专利家族较大，超过 500，其中，该专利 CN108027738A-用于在触敏设备上主动识别和显示相关内容的系统和方法的申请人为美国的苹果公司 ，可以看出美国公司非常注重专利在全球的布局。 百一知识产权 28 图 3.4.2.6（d）示出权利要求数量排名，可以看出，排名第一的专利CN108027738A-用于在触敏设备上主动识别和显示相关内容的系统和方法的权利要求最多达到了 500 多条， 该专利的申请人是美国苹果公司，可见该公司对专利布局的重视。 3.4.2.7 诉讼案件 3

37、.4.2.7 诉讼案件 图 3.4.2.7（a）诉讼专利概念图 图 3.4.2.7（b）每个关键词对应的诉讼数量 图 3.4.2.7（a）中，显示了从诉讼涉及的专利中提取的语义关键词，关键词对应区域的大小代表该词关联的案件数量，其中，从图 3.4.2.7（b）中可以看出每个关键词对应的诉讼数量，其中，专利诉讼数量最多的是汉字句方面。 百一知识产权 29 3.4.3 语音识别 3.4.3 语音识别 3.4.3.1 整体概览图及专利申请量变化趋势 3.4.3.1 整体概览图及专利申请量变化趋势 图 3.4.3.1(a)整体概览图 图 3.4.3.1 （b）专利申请量变化趋势 如图 3.4.3.1(

38、a)所示，在语音识别领域专利总申请量为 23044 件，其中，针对专利状态， 包括有效专利 5757 件， 失效专利 8484 件， 实审中专利 8803 件；针对专利类型，包括发明专利 14230 件，实用新型 8814 件。 如图 3.4.3.1(b)所示，从该领域申请时间和申请量的分布趋势来看，该领域在 2007 年之前属于技术萌芽期，2007 年以来该领域专利持续增长，特别是百一知识产权 30 2014-2017 年出现了飞速增长， 并在 2017 年专利申请量达到 4683 件， 2018、 2019年度的新申请未被完全公开，按照申请趋势预计，2019 年度申请量至少应当超过 500

39、0 多件。 鉴于专利与技术发展曲线的高度相关性， 可以看到该领域技术发展趋势处于快速上升通道， 说明该技术在各领域的应用仍然处于不断拓展的阶段，按照技术成长的四阶段来划分，该领域技术处于发展期。 3.4.3.2 IPC 分类排名 3.4.3.2 IPC 分类排名 图 3.4.3.2 IPC 分类排名 从图中可以看出，该领域专利申请技术在 G09B5/06-试听显示、G10L15/26-语音-正文识别、G06F3/16-声音输入输出等方面比较集中。 百一知识产权 31 3.4.3.3 重要申请人专利申请量分布及申请趋势 3.4.3.3 重要申请人专利申请量分布及申请趋势 图 3.4.3.3 （a

40、）重要申请人专利申请量分布 图 3.4.3.3（b）重要申请人申请趋势 图 3.4.3.3（a）列出了申请量排名前二十的专利申请人，可以看出，在该领域，申请量排名比较靠前的申请人有百度、联想、三星、格力、小天才、欧珀移动通信、科大讯飞、小米等等。另外，在该领域的专利大部分集中在企业，高校持有的专利数量相对较少。 图 3.4.3.3（b）列出了排名前五的申请人的申请趋势，从图中可以看出，百一知识产权 32 2016 年以前各公司基本处于波动发展趋势，除了三星，其他四家企业在 2016 年以后基本处于快速增长阶段。 3.4.3.4 当前申请人区域排名及区域申请趋势 3.4.3.4 当前申请人区域排

41、名及区域申请趋势 图 3.4.3.4（a）当前申请人区域排名 图 3.4.3.4（b）当前申请人区域申请趋势 图 3.4.3.4 （a） 列出了当前申请人区域排名， 即进入中国的其他申请人在申请量上的排名， 可以看出美国在中国的专利布局最多， 其次是日本、 台湾、 韩国、德国、荷兰等等。 图 3.4.3.4 （b） 列出了当前申请人区域申请趋势， 可以看出， 2010 年至 2016百一知识产权 33 年，上述申请人在中国的专利布局逐年增加。 3.4.3.5 发明人情况 3.4.3.5 发明人情况 图 3.4.3.5（a）发明人排名 图 3.4.3.5（b）发明人技术分布 图 3.4.3.5（

42、a）示出在该领域申请量前十的发明人情况，图中可以看出，排名第一位的为不公告发明人，可见企业开始有了对发明人保护的意识。 百一知识产权 34 图 3.4.3.5（b）示出发明人对应的技术分布情况，可以看出，有几个发明人会涉及多个技术分支。 3.4.3.6 重点专利 3.4.3.6 重点专利 图 3.4.3.6（a）最有价值专利 图 3.4.3.6（b）被引用最多的专利 百一知识产权 35 图 3.4.3.6（c）规模最大的专利家族 图 3.4.3.6（d）权利要求数量排名 图 3.4.3.6 （a） 示出最有价值专利排名， 可以看出排名第一的是苹果公司的智能自动化助理 ，而且排名前十的最有价值专

43、利都是美国的，可见美国在该领域具有非常多的高价值专利。 图 3.4.3.6 （b） 示出在该领域被引用最多的专利， 其中， 专利 CN101599270A、CN102117062A 及 CN103366610A 被引用 50 多次。其中，作为被引用次数最多的专利 CN101599270A，公开了一种语音服务器及语音控制的方法 。 图 3.4.3.6 （c） 示出规模最大的专利家族， 图中可以看出， CN103226949B 的专利家族较大，超过 800，其中，该专利 CN103226949B-在虚拟助理中使用情境信息来促进命令的处理的申请人为美国的苹果公司 ，可以看出美国公司非百一知识产权 3

44、6 常注重专利在全球的布局。 图 3.4.3.6（d）示出权利要求数量排名，可以看出，排名第一的专利CN108701013A-多任务环境中的智能数字助理的权利要求最多达到了 200 多条，该专利的申请人是美国苹果公司，可见该公司对专利布局的重视。 3.4.3.7 诉讼案件 3.4.3.7 诉讼案件 图 3.4.3.7（a）诉讼专利概念图 图 3.4.3.7（b）每个关键词对应的诉讼数量 图 3.4.3.7（a）中，显示了从诉讼涉及的专利中提取的语义关键词，关键词对应区域的大小代表该词关联的案件数量，其中，从图 3.4.3.7（b）中可以看出每个关键词对应的诉讼数量，其中，专利诉讼数量最多的是存

45、储器方面。 百一知识产权 37 3.4.4 机器学习 3.4.4 机器学习 3.4.4.1 整体概览图及专利申请量变化趋势 3.4.4.1 整体概览图及专利申请量变化趋势 图 3.4.4.1(a)整体概览图 图 3.4.4.1(b)专利申请量变化趋势 如图 3.4.4.1(a)所示，在自动驾驶领域专利总申请量为 127958 件，其中，针对专利状态，包括有效专利 26499 件，失效专利 19722 件，实审中专利 81737件；针对专利类型，包括发明专利 122729 件，实用新型 5175 件，外观设计 54件，可见该领域主要集中在发明专利部分。 百一知识产权 38 如图 3.4.4.1(

46、b)所示， ，从该领域申请时间和申请量的分布趋势来看，该领域在 2000 年之前属于技术萌芽期，2001 年以来该领域专利持续增长，特别是2014-2018 年出现了飞速增长，并在 2018 年专利申请量达到 36568 件，2018、2019 年度的新申请未被完全公开，按照申请趋势预计，2019 年度申请量有可能会超过 40000 件。 鉴于专利与技术发展曲线的高度相关性， 可以看到该领域技术发展趋势处于快速上升通道， 说明该技术在各领域的应用仍然处于不断拓展的阶段，按照技术成长的四阶段来划分，该领域技术处于快速发展期。 3.4.4.2 IPC 分类排名 3.4.4.2 IPC 分类排名 图

47、 3.4.4.2 IPC 分类排名 从图中可以看出，该领域专利申请技术在 G06K9/62-应用电子设备进行识别、G06F/30-信息检索、G06K9/00-用于阅读或识别印刷或书写字符或识别图形、G06N3/04-体系结构、G06Q10/04-学习方法等方面比较集中。 百一知识产权 39 3.4.4.3 重要申请人专利申请量分布及申请趋势 3.4.4.3 重要申请人专利申请量分布及申请趋势 图 3.4.4.3（a）重要申请人专利申请量分布 图 3.4.4.3（b）重要申请人申请趋势 图 3.4.4.3（a）列出了申请量排名前二十的专利申请人，可以看出，在该领域，申请量排名比较靠前的申请人有国

48、家电网、百度、浙江大学、腾讯、东南大学、阿里巴巴、清华大学、西安电子科技大学、电子科技大学、微软等等。在该领域的专利在企业分布中主要集中于 BAT，其他大部分集中在高校。 图 3.4.4.3（b）列出了排名前五的申请人的申请趋势，其中，各申请人基百一知识产权 40 本上在 2014 年以后增速较快，在 2017 年或 2018 年达到顶峰。其中，2018、2019 年度的新申请未被完全公开。 3.4.4.4 当前申请(专利权)人区域排名及区域申请趋势 3.4.4.4 当前申请(专利权)人区域排名及区域申请趋势 图 3.4.4.4（a）当前申请人区域排名 图 3.4.4.4（b）当前申请人区域排

49、名 图 3.4.4.4 （a） 列出了当前申请人区域排名， 即进入中国的其他申请人在申请量上的排名，可以看出美国在中国的专利布局最多，其次是日本、KY（开曼群岛） 、德国、荷兰、韩国、台湾、英国、瑞士等等。 图 3.4.4.4（b）列出了当前申请人区域申请趋势，可以看出，2010 年至2017 年，上述申请人在中国的专利布局逐年增加。其中，2018、2019 年度的新申请未被完全公开。 百一知识产权 41 3.4.4.5 发明人排名 3.4.4.5 发明人排名 图 3.4.4.5（a）发明人排名 图 3.4.4.5（b）发明人技术分布 图 3.4.4.5（a）示出在该领域申请量前十的发明人情况，图中可以看出，排名第一位的为不公告发明人，可见企业开始有了对发明人保护的意识。 图 3.4.4.5（b）示出发明人对应的技术分布情况，可以看出，各发明人会涉百一知识产权 42 及多个技术分支。 3.4.4.6 重点专利 3.4.4.6 重点专利 图 3.4.4.6（a）最有价值专利 图 3.4.4.6（b）被引用最多的专利 百一知识产权 43 图 3.4.4.6（c）规模最大的专利家族 图 3.4.4.6（d）权利要求数量排名 图 3.4.4.6 （a） 示出最有价值专利排名， 可以看出排