AI专利数量超过美国日本！这是中国AI软实力最新水平

中国AI软实力，究竟水平几何?

上周，美国最严技术出口管制意见一曝光，立刻在国内引发热议。

因为在出口限制名录中，AI、芯片、机器人、量子计算、脑机接口，生物技术等前沿科技，无一不在此列。

一种评论说，这是美国自戕的七伤拳，伤人也伤己。

另一种则认为，对中国而言，短期内可能不是好事，但长期来看，并非坏事。

而且一份最新AI报告，被当做明证，认为中国AI软实力在显著提升。

这份《人工智能技术专利深度分析报告》，不是讲市场，不是拼数据，也不是重复人才论文数量，而是体现知识产权为核心的AI发展成果——专利。

报告发布方是中国专利保护协会，以中国专利文摘数据库(CNABS)和德温特世界专利索引数据库(DWPI)作为数据来源进行研究分析后，最终得出该报告数据结果。

不仅有中国现状，还有全球对比;不仅有科研单位，还有公司企业;不仅分析了整体概况，还拆解出细分领域……

报告中两点小结论：

一、中国AI专利申请量，已是全球第一;

二、中美专利申请均以企业为领头羊，中国是百度，美国为IBM，且中国增速更为迅猛。

实际上，这份报告发布在美国新封锁政策之前，但就在后者沸沸扬扬之后，报告开始被更多讨论。

甚至不少人认为，这是一针强心剂。

AI专利报告详情

这份报告要点是这样的：

先从趋势谈起，按照专利申请年份，统计了从1985年至2017年的各年度专利申请量变化情况。

其中整体趋势而言，2010年是关键时间点，2010之后增速明显加快，并在近两年保持高增长率。

△全球人工智能专利申请量年度变化趋势

其次以地域来看，中国高居第一，美日韩位居其后。

△专利申请量排名前十的国家/地区

在申请量趋势方面，中国关键性时间点是2010年，其后开始呈现近直线式上升。

△中国专利申请量年度趋势

接着是专利权人，即专利申请者。

在国内数据统计中，国内申请量最多的专利权人为百度，申请量为2368件。

中科院、微软、腾讯和三星位居其后，前十中还有国家电网、浙大、清华、北航、阿里巴巴，以及谷歌。

△中国主要专利权人申请量

相对应美国，排名第一的组织是IBM，比排名稍靠后的微软和Google都要多将近一倍。

△主要专利权人在美国的申请量

总之，从上述三方面要点趋势，中国展现出了明显的潜力和引领机会。

而且还是在专利这样的软实力层面——在技术革命的历史进程里，AI，第一次让国人看到引领的可能性。

欣欣向荣的中国AI

实际也并非夜郎自大。

这次AI专利报告之外，其他AI进展和表现，中国也正呈现一片欣欣向荣之态势。

比如在科研论文方面，今年7月清华发布的报告显示：

中国在AI领域的论文的全球占比，从1997年4.26%增长至2017年的27.68%，遥遥领先其他国家。

在论文产出数量上，在2006年超过美国，一直占据世界第一。

中国高被引论文数量上，在2013年超越美国，排在世界第一。

在顶级学术会议上，如AAAI 2018，入选260余篇，与美国打平。

之前被诟病量重于质，但量变到质变的趋势，也在隐隐发生。

其次，在全球AI竞赛中，中国团队也屡屡夺魁刷榜。

光下半年不完全举例，8月，IEEE CIG计算智能与游戏大会，清华张钹院士领导的人工智能创新团队TSAIL在第一人称射击类游戏《毁灭战士》(Doom)AI 竞赛 VizDoom上获得竞赛Track 1的预赛和决赛冠军。

9月，旷视科技在ECCV 2018的COCO+Mapillary挑战赛中力压微软、谷歌等中外群雄，揽获4冠。

而Google AI Open Images-Object Detection Track 目标检测任务中，百度视觉团队斩获第一。

11月，百度NLP团队又在NIPS举办的AI假肢挑战赛(AI for Prosthetics Challenge)中夺得全球第一。

一个明显事实是，如果全球AI竞赛结果中没有中国身影，都开始令人感到意外了。

此外，人才相关动向，也能反映出趋势转关。

刚刚曝光的 IEEE Fellow 2019入选名单，295名全球学者入选IEEE Fellow，其中华人群体占比约1/3，包含36名中国大陆学者。

而且中国公司的吸引力也在加强，比如AI专利中国第一的百度，在AI大牛吸引方面也保持领先，就在不久前，还宣布成立百度研究院顾问委员会，9名世界级科学家加盟。

其他公司如阿里，也宣布在2018年上半年，就有多名海外知名科学家加入。

诸如以上表现，无论是论文、竞赛，还是人才，都是AI软实力的核心维度。

凡此种种，令人鼓舞。

理性认知

但欣欣繁荣之下，并非没有差距。

最明显的还是顶尖论文、顶尖人才和基础创新等层面，目前差距明显。

虽然中国发表的论文多，但在基础性、原创性研究、创新土壤、人才储备层面，中国相较美国还存在不小的差距。

根据ACL、NIPS等顶级学术会议今年收录的情况来看，虽然不乏有中国学者或者公司的论文被收录，但杰出论文、优秀论文，开创性论文方面，依然还不够有话语权。

以NIPS论文为例，按高校排名，清华是唯一进入前十名的中国院校，发布论文21篇、排名第十，其中一作17篇，排名第八。

另外也是在这份中国AI专利已成第一的报告中，也强调了中国在PCT申请方面的不足。

所谓PCT申请，是基于《专利合作条约》和《专利合作条约实施细则》向世界知识产权组织提出的发明专利申请。

PCT申请在经过国际检索和国际初步审查之后，经申请人的请求，可以进入多达144个PCT成员国。

由于其特殊性，PCT申请通常可以认为具有较高的技术价值，或者为申请人的重点研发技术。提出PCT申请一般意在向多个成员国提出专利申请，是技术输出的技术指标之一。

值得注意的是，中国目前AI专利虽然超过美日欧洲，但在PCT申请量方面，并不处于优势。

从PCT申请的数量来看，在人工智能领域，美国仍然是技术输出的领头羊，并且其申请量占到总量的41%。

而中国虽然近年来在人工智能领域的研究活跃，在国内的专利申请数量激增，但是PCT申请的数量相对较少，仍然没有形成较大规模性的技术输出。

△PCT申请来源国家和地区分布

相应的是，其他重大新突破，如最近的计算机视觉领域的BigGAN，NLP领域的BERT等，无一出自中国。

另外，以数据作为AI发展优势的中国，在有影响力的数据集、竞赛等打造方面，也捉襟见肘。

今年10月，陆奇在知乎发问：在AI时代，怎样的创新环境和措施能让科技驱动的创业公司成功，使其不再是大型科技公司的专利?

回答中被认同最多的答案，就指出了高质量的数据集、竞赛等方面的缺乏。

最后，更直接的基础框架方面，当前全球使用率最高的机器学习框架，比如TensorFlow和PyTorch，分别来自Google和Facebook。

此外，科研机制方面，比起美国日本也差不少，先不说诺贝尔奖等桂冠争夺，更直接的待遇之类的，比起国外差距明显。于是在国内，企业一挖，科研人才少有依然坚守者。

但美国，更灵活的产学研机制，就能让不少AI人才在企业和高校之间紧密切换，而且学校内的吸引力和待遇，往往也不输企业。

所以，此时中国的AI专利确实实现了全球第一，不过离“中国AI全球第一”，还有明确指标要达成要实现。

比前途：软实力在提升，硬实力有潜力

但是，既不用盲目自信，也无需妄自菲薄。

当前来看，从潮水方向展现出的潜力和趋势，中国并非没有机会。

首先，中国的行动能力，特别是政策上，比美国更务实。落地速度也更快，无论是创业迭代速度，还是落地方面，中国都在成为已成AI沃土。

比起美国要“政治正确”、工会探讨失业、自动驾驶涉及道德问题等无休止讨论，中国更务实，先试了再说，有问题就改，快速迭代……

特别是地方政府，简直求贤若渴，求AI若渴。广州、南京、武汉等诸多非一线城市，都希望抓住这波浪潮。

其次，中国的知耻后勇精神挺强，中兴事件之后， 芯片方面的创业创新马上得到重视，更多人才开始参与进来。

基础研究也在不断重视、加强。

比如最近马化腾捐资10亿搞基础科研，之前还参与西湖大学和未来科学大奖捐赠。

百度李彦宏马东敏夫妇，先在北京大学捐资6.6亿元成立“北大百度基金”，用于人工智能和其他相关学科的研究和探索;其后马东敏又在中科大60周年校庆时，捐资1亿元反哺少年班。

小米雷军，也在今年4月宣布小米与武汉大学成立人工智能联合实验室。小米公司承诺先期为联合实验室提供1000万元研发经费。

第三，也开始追求原创技术、框架，比如百度paddlepaddle、华为全栈AI框架等方面的尝试。

而现在，AI专利报告所述所析，算是成长路上的一点小鼓励。

虽然这还只是万里长征前几步，但前途光明，可再接再厉。

毕竟中国AI呈现态势——短期不高估，长期也不容低估。

你觉得呢?

One more thing

最后，这份AI专利报告中，也按细分技术分支进行了分析，或许也能给你提供一些科研和实践参考。

量子位摘录其中关键要点，传送如下：

更具体的细分技术分支涵盖：机器学习和基础算法、智能搜索和智能推荐、语音识别、自然语言处理、自动驾驶，以及计算机视觉和图像识别。

其中，全球范围内的排名是：NLP > 机器学习和基础算法 > CV.

△各技术分支全球范围专利申请量

中国国内的各技术分支专利申请量，机器学习和算法则明显多于其他领域：

△各技术分支国内专利申请量

更进一步的申请量趋势上，机器学习算法在2010年后增速最快，并在2014年之后一枝独秀。

而自动驾驶虽然起步较晚，但也在2014年后发展速度上超过了NLP、CV和语音识别等。

△各技术分支在国内的申请量趋势

那么在这些细分领域上，专利申请的主要玩家都有谁?

机器学习和基础算法：中科院、百度，浙江大学。 △机器学习和基础算法方向国内主要申请人

智能搜索和智能推荐：百度、微软，三星。 △智能搜索和智能推荐方向国内主要申请人

语音识别：百度、微软，三星。

△语音识别方向国内主要申请人

自然语言处理：百度、中科院，微软。

△NLP方向国内主要申请人

自动驾驶：百度、福特，丰田。

△自动驾驶方向国内主要申请人

计算机视觉和图像：中科院、OPPO，小米。

△计算机视觉和图像识别方向国内主要申请人

关键词： AI