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引言
3月9日-15日的圍棋世紀(jì)大戰(zhàn)中，谷歌AlphaGo技驚天下，以3:1領(lǐng)先韓國(guó)九段棋手李世石，讓AlphaGo所代表的人工智能獲得了前所未有的關(guān)注度。圍棋人機(jī)大戰(zhàn)，機(jī)器獲勝，意味著人工智能技術(shù)在快速發(fā)展，或能引領(lǐng)未來(lái)新一輪產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新與變革。
AlphaGo只是人工智能的冰山一角，全球各互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛在人工智能領(lǐng)域加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新和專(zhuān)利布局，已經(jīng)在前瞻性科技上的商業(yè)化落地與場(chǎng)景應(yīng)用中越走越深，或?qū)⒁I(lǐng)國(guó)際國(guó)內(nèi)人工智能技術(shù)發(fā)展的方向。要在這前瞻性科技領(lǐng)域布局卡位，有必要對(duì)全球人工智能的專(zhuān)利文獻(xiàn)加以統(tǒng)計(jì)和分析，把握人工智能的全球?qū)＠艣r和主要參與者，以便對(duì)現(xiàn)有專(zhuān)利技術(shù)上從廣度和深度上加以利用。
人工智能崛起的背后：
一項(xiàng)技術(shù)發(fā)展的背后， 是科技巨頭對(duì)于技術(shù)的不斷投入和角逐：繼 4億美金收購(gòu)了DeepMind后，Google又收購(gòu)了GeoffreyHinton的創(chuàng)業(yè)公司DNNResearch（一家專(zhuān)注于語(yǔ)音和圖像識(shí)別技術(shù)的研究公司）。Facebook和俄羅斯富豪尤里一起創(chuàng)立了 300 萬(wàn)美元獎(jiǎng)金的 Breakthrough Prize in Mathematics，IBM 研究院 Watson 電腦開(kāi)始研究深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)，微軟研究院鄧力老師率先把深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在語(yǔ)音識(shí)別中，百度挖來(lái)余凱老師創(chuàng)立了IDL研究院，阿里巴巴專(zhuān)門(mén)成立了神秘DST部門(mén)，騰訊則開(kāi)放了標(biāo)志人工智能進(jìn)步“人臉識(shí)別”API。
目前，人工智能技術(shù)已被科技巨頭們?nèi)鏘BM、微軟、Facebook等應(yīng)用到各類(lèi)相關(guān)領(lǐng)域中：聊天機(jī)器人、翻譯、圖片識(shí)別、人工智能機(jī)器、無(wú)人駕駛汽車(chē)，甚至是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的手術(shù)機(jī)器人……
而從全球的人工智能技術(shù)專(zhuān)利申請(qǐng)人來(lái)看，前瞻技術(shù)方面提交專(zhuān)利申請(qǐng)較多的也是Google（2171項(xiàng)）、IBM（2399項(xiàng)）、微軟（1544項(xiàng)）等國(guó)際巨頭；國(guó)內(nèi)的主要是百度（446項(xiàng)）、騰訊（201項(xiàng)）、阿里巴巴（383項(xiàng)）等；其次是一些人工智能的商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域如手機(jī)廠商、智能機(jī)器人等。
中美日三國(guó)領(lǐng)跑人工智能市場(chǎng)
截止到2016年3月13日，筆者從智慧芽專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索到有關(guān)人工智能的專(zhuān)利已經(jīng)超過(guò)2.4萬(wàn)項(xiàng)（以單件申請(qǐng)去重后）。從近二十年的發(fā)展情況來(lái)看，專(zhuān)利申請(qǐng)量總體呈平穩(wěn)上升趨勢(shì)，2008年后專(zhuān)利申請(qǐng)量有較大幅度提升突破1千項(xiàng)，到2014和 2015年，專(zhuān)利申請(qǐng)量均超過(guò)3千項(xiàng)，這也反映了人工智能領(lǐng)域正處于高速發(fā)展期。
從人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)受理國(guó)來(lái)看，美國(guó)以9786項(xiàng)位居全球第一，占全球?qū)＠暾?qǐng)總量的28%，且專(zhuān)利申請(qǐng)大多跟算法有關(guān)。這是由于美國(guó)早期的商業(yè)建設(shè)比較完善，讓很多大型公司建立起各自領(lǐng)域的絕對(duì)壁壘，更加注重人工智能技術(shù)本身的發(fā)展，因此美國(guó)的科技公司在人工智能領(lǐng)域方面，更多的是圍繞大數(shù)據(jù)挖掘、算法研發(fā)方面。
其次是中國(guó)，專(zhuān)利申請(qǐng)量達(dá)到6900多項(xiàng)，占全球?qū)＠暾?qǐng)總量的20%，其專(zhuān)利申請(qǐng)著重于商業(yè)場(chǎng)景的應(yīng)用。這是由于國(guó)內(nèi)早期的基礎(chǔ)設(shè)施相對(duì)比較落后，因此科技公司采用應(yīng)用市場(chǎng)技術(shù)來(lái)進(jìn)行彌補(bǔ)。
日本以5千多項(xiàng)位居第三，其次是韓國(guó)、歐洲、加拿大、德國(guó)、英國(guó)等國(guó)家地區(qū)。由于專(zhuān)利申請(qǐng)的時(shí)間和地域選擇與產(chǎn)業(yè)化發(fā)展方向密切相關(guān)，可見(jiàn)中美已成為人工智能技術(shù)的主戰(zhàn)場(chǎng)。
寬度為主，深度為輔，深度學(xué)習(xí)技術(shù)未來(lái)可期
數(shù)據(jù)顯示，2萬(wàn)多項(xiàng)人工智能專(zhuān)利，其技術(shù)主要集中在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和大數(shù)據(jù)處理等方面。其中語(yǔ)音識(shí)別發(fā)展較快，已經(jīng)有1萬(wàn)多項(xiàng)專(zhuān)利，其技術(shù)分支較多如語(yǔ)音搜索、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音與圖像結(jié)合等，已在政府、制造、金融、零售、教育等領(lǐng)域得到應(yīng)用，商業(yè)應(yīng)用面較廣。
對(duì)于人工智能中的重要分支深度學(xué)習(xí)（AlphaGo為代表），整合了搜索算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自我進(jìn)化，是人工智能領(lǐng)域的黑科技，其專(zhuān)利申請(qǐng)量也不少。智慧芽專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)檢索顯示，目前有關(guān)深度學(xué)習(xí)的專(zhuān)利申請(qǐng)共有1809項(xiàng)，主要申請(qǐng)區(qū)域?yàn)槊绹?guó)、中國(guó)、歐洲、日本。
圖1 深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)圖
如圖1所示，從技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)和技術(shù)生命周期來(lái)看，深度學(xué)習(xí)經(jīng)過(guò)前期的技術(shù)導(dǎo)入，目前正進(jìn)入快速發(fā)展期。從2006年Geoffrey E. Hinton提出深度學(xué)習(xí)概念到2007年Rémi Coulom首次命名Monte Carlo Tree Search算法，其相關(guān)專(zhuān)利申請(qǐng)量均是50多項(xiàng)；2013年DeepMind采用CNN+BP算法模仿Q-learning，提出Deep Q-learning算法時(shí)，專(zhuān)利申請(qǐng)量就快速上升到79項(xiàng)；2014年后，隨著DeepMind利用actor-critic構(gòu)架改進(jìn)DQN算法，將policy-network與value-network分離時(shí)，相關(guān)專(zhuān)利申請(qǐng)量上升為278項(xiàng)，2015年后全球申請(qǐng)量更是達(dá)到823項(xiàng)。
圖2 深度學(xué)習(xí)專(zhuān)利3D地圖
現(xiàn)有公開(kāi)的1809項(xiàng)深度學(xué)習(xí)相關(guān)專(zhuān)利，如圖2智慧芽3D地圖來(lái)看，其專(zhuān)利密集區(qū)主要集中在特定功能的數(shù)據(jù)處理（信息檢索及其數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)）、 采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)方法、圖形識(shí)別分析等領(lǐng)域。而深度學(xué)習(xí)之所以能讓AlphaGo成功，正是因?yàn)椴捎昧松窠?jīng)網(wǎng)路加上MCTS (Monte Carlo tree search)搜索算法，同時(shí)結(jié)合巨大的谷歌云計(jì)算資源，加上高手棋譜和自我學(xué)習(xí)。AlphaGo只是深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的序曲，DeepMind做圍棋研發(fā)是基于通用的技術(shù)進(jìn)行，這樣的技術(shù)未來(lái)可以用到任何其他合適的領(lǐng)域里去，只要能夠建模，能夠有充足的數(shù)據(jù)，人工智能就能夠在這個(gè)領(lǐng)域短時(shí)間能從0分做到99分。
結(jié)語(yǔ)：
人工智能研究的成果并不局限于游戲，圍棋只是體現(xiàn)人工智能進(jìn)步絕佳的宣傳點(diǎn)和切入點(diǎn)，它的潛力在于現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。以Google、百度為首的互聯(lián)網(wǎng)巨頭在相關(guān)專(zhuān)利技術(shù)上已深度落子布局，其專(zhuān)利布局之道也給國(guó)內(nèi)的企業(yè)有以下啟示：
（一）以專(zhuān)利分析為突破口，加快創(chuàng)新步伐：結(jié)合人工智能技術(shù)和商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，分析國(guó)內(nèi)外先進(jìn)技術(shù)熱點(diǎn)、空白點(diǎn)、發(fā)展動(dòng)態(tài)和方向。同時(shí)開(kāi)展關(guān)鍵技術(shù)的專(zhuān)利分析以提高技術(shù)研發(fā)起點(diǎn)、優(yōu)化資源配置、加快研究進(jìn)程，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)突破并進(jìn)行再創(chuàng)新。
（二）收購(gòu)具有技術(shù)研發(fā)實(shí)力的公司，快速提升競(jìng)爭(zhēng)力：收并購(gòu)國(guó)內(nèi)外具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)、較強(qiáng)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)以及領(lǐng)先的市場(chǎng)地位的相關(guān)企業(yè)，快速提升企業(yè)規(guī)模和核心競(jìng)爭(zhēng)力、完成國(guó)際化經(jīng)營(yíng)布局，是產(chǎn)業(yè)快速轉(zhuǎn)型升級(jí)和結(jié)構(gòu)調(diào)整的便捷之路。
來(lái)源：智慧芽學(xué)院
作者：曾青華 PatSnap智慧芽專(zhuān)利工程師
編輯:IPRdaily 王夢(mèng)婷
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