2023年度NSFC人工智能学科基金项目申请资助情况及学科发展展望
1人工智能学科项目申请资助总体情况国家自然科学基金委（NationalNaturalScienceFoundationofChina,NSFC）2017年对学科代码进行调整，单独设立了人工智能一级学科代码（F06），2018年开始受理各类项目申请。人工智能学科强调围绕人工智能领域的核心科学问题与关键技术，进行原创性、基础性、前瞻性和交叉性研究；支持各领域的科研人员交叉合作，共同探索人工智能领域中的新概念、新理论、新方法和新技术。还特别鼓励和支持科研人员研究有颠覆性的、有重要应用需求的问题。具体受理和支持的领域包括人工智能基础、复杂性科学与人工智能理论、机器学习、机器感知与机器视觉、模式识别与数据挖掘、自然语言处理、知识表示与处理、智能系统与人工智能安全、认知与神经科学启发的人工智能、交叉学科中的人工智能问题等方向的理论方法与关键技术研究。本文详细分析了人工智能学科2021年度国家自然科学基金项目的申请、资助情况，并对人工智能的学科发展提出了若干展望。
1.1面上、青年、地区科学基金项目情况2021年度信息科学部二处人工智能学科（学科代码F06）收到面上、青年科学基金和地区科学基金项目申请总计3061项。如表1所示，面上、青年科学基金和地区科学基金项目申请分别为1535项、1190项和336项，获资助项数分别为273项、290项和50项，资助率分别为17.79%、24.37%和14.88%。
表1(Tab.1表12021年度人工智能学科（F06）面上、青年科学和地区科学基金项目申请与资助情况Tab.1Thefundingsituationsofgeneralprogram,youngscientistsfundandfundforlessdevelopedregionsofF06in2021项目类别申请项数资助项数资助率/%面上项目153527317.79青年科学基金项目119029024.37地区科学基金项目3365014.88合计306161320.03表12021年度人工智能学科（F06）面上、青年科学和地区科学基金项目申请与资助情况Tab.1Thefundingsituationsofgeneralprogram,youngscientistsfundandfundforlessdevelopedregionsofF06in20211.2重点项目情况2021年度，信息科学部共发布了8个重点项目群（计41个研究方向）和72个重点项目立项领域，F06代码下有1个重点项目群（5个研究方向）和6个重点项目立项领域。F06代码下收到重点项目申请47项，根据通信评议结果，10个项目获得上会答辩资格。经过专家会议评审，2021年度F06共资助重点项目8项。表2统计了2018年以来F06代码下重点项目的申请与资助情况。表3为2018年以来F06各二级代码下的重点项目资助情况。通过对2018年以来F06代码下资助的重点项目情况进行统计分析，F06代码共资助重点项目52项，获资助项数排名前3位的二级代码分别为“F0609—认知与神经科学启发的人工智能”“F0603—机器学习”“F0604—机器感知与机器视觉”和“F0608—智能系统与人工智能安全”（与F0604并列）。
表2(Tab.2表22018年以来F06代码下重点项目申请与资助情况Tab.2ThefundingsituationsofkeyprogramofF06since2018年度申请项数资助项数资助率/%2018721622.222019591525.422020711318.31202147817.02合计2495220.88表22018年以来F06代码下重点项目申请与资助情况Tab.2ThefundingsituationsofkeyprogramofF06since2018表3(Tab.3表32018年以来F06各个二级代码下重点项目资助情况Tab.3Thefundingsituationsofkeyprogramunderdifferentsecond-levelapplicationcodeofF06since2018二级代码名称资助项数F06人工智能1F0601人工智能基础5F0602复杂性科学与人工智能理论0F0603机器学习10F0604机器感知与机器视觉8F0605模式识别与数据挖掘1F0606自然语言处理4F0607知识表示与处理3F0608智能系统与人工智能安全8F0609认知与神经科学启发的人工智能12F0610交叉学科中的人工智能问题0合计52表32018年以来F06各个二级代码下重点项目资助情况Tab.3Thefundingsituationsofkeyprogramunderdifferentsecond-levelapplicationcodeofF06since20181.3优秀青年科学基金项目情况2021年度F06代码下收到优秀青年科学基金项目申请84项，获资助8项。表4统计了2018年以来F06代码下优秀青年科学基金项目的资助情况。近年来，F06代码受理青年项目共计346项，资助29项，获资助项数排名前3位的二级代码分别为：“F0604—机器感知与机器视觉”“F0606—自然语言处理”“F0603—机器学习”和“F0605—模式识别与数据挖掘”（与F0603并列）。2018年以来F06各二级代码下优秀青年科学基金项目资助情况见表5。
表4(Tab.4表42018年以来F06代码下优秀青年科学基金项目申请与资助情况Tab.4ThefundingsituationsofexcellentyoungscientistsfundofF06since2018年度申请项数资助项数资助率/%20188045.00201989910.1120209388.6020218489.52合计346298.38表42018年以来F06代码下优秀青年科学基金项目申请与资助情况Tab.4ThefundingsituationsofexcellentyoungscientistsfundofF06since2018表5(Tab.5表52018年以来F06各二级代码下优秀青年科学基金项目资助情况Tab.5Thefundingsituationsofexcellentyoungscientistsfundunderdifferentsecond-levelapplicationcodeofF06since2018二级代码名称资助项数F0601人工智能基础3F0602复杂性科学与人工智能理论0F0603机器学习4F0604机器感知与机器视觉9F0605模式识别与数据挖掘4F0606自然语言处理5F0607知识表示与处理1F0608智能系统与人工智能安全2F0609认知与神经科学启发的人工智能1F0610交叉学科中的人工智能问题0合计29表52018年以来F06各二级代码下优秀青年科学基金项目资助情况Tab.5Thefundingsituationsofexcellentyoungscientistsfundunderdifferentsecond-levelapplicationcodeofF06since20182人工智能学科项目申请与资助高校分布情况2021年度人工智能学科申报面上项目、青年科学基金和地区科学基金项目的依托单位数量分别为432、448和90家，与2020年度同类项目相比，申报面上项目依托单位数量减少13家，申报青年科学基金依托单位保持不变，申报地区科学基金依托单位增加1家。2021年度人工智能学科获得面上、青年科学基金和地区科学基金项目资助的依托单位数量分别为154、181和34家，与2020年度同类项目相比，获资助面上项目、青年科学基金和地区科学基金项目依托单位分别减少3、8和6家。
2021年度人工智能学科申报和获资助面上项目、青年科学基金和地区科学基金项目数量排名前五的依托单位如表6和表7所示。可以看出，申报和获资助面上、青年科学基金项目数量排名前五的依托单位大部分是以传统信息学科为优势学科的双一流高校和研究所，如电子科技大学、西安电子科技大学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、中国科学院自动化研究所等。从地区科学基金项目的申报和获资助单位排名情况来看，受制于地区基金所资助区域的教育、科技资源相对薄弱，依托单位的分布表现出一定的集中性。
表6(Tab.6表62021年度F06代码下面上、青年科学基金、地区科学基金项目申请数排名前五的依托单位Tab.6Thetop-5hostinstitutionsapplyinggeneralprogram,youngscientistsfundandfundforlessdevelopedregionsofF06in2021序号面上项目青年项目地区项目单位名称申请数占比/%单位名称申请数占比/%单位名称申请数占比/%1电子科技大学322.08中国科学院自动化研究所262.82新疆大学226.552西安电子科技大学231.50西安电子科技大学181.62昆明理工大学154.463上海交通大学211.37中国人民解放军国防科技大学161.25兰州理工大学133.874哈尔滨工业大学201.30清华大学151.25北方民族大学123.575华南理工大学191.24浙江大学151.25贵州大学123.57表62021年度F06代码下面上、青年科学基金、地区科学基金项目申请数排名前五的依托单位Tab.6Thetop-5hostinstitutionsapplyinggeneralprogram,youngscientistsfundandfundforlessdevelopedregionsofF06in2021表7(Tab.7表72021年度F06代码下面上、青年科学基金和地区科学基金项目资助数排名前五的依托单位Tab.7Thetop-5hostinstitutionsapprovedgeneralprogram,youngscientistsfundandfundforlessdevelopedregionsofF06in2021序号面上项目青年项目地区项目单位名称资助数资助率/%单位名称资助数资助率/%单位名称资助数资助率/%1上海交通大学942.86清华大学960.00新疆大学522.732西安电子科技大学939.13深圳大学857.14桂林理工大学444.443哈尔滨工业大学840.00中国科学院自动化研究所830.77云南大学436.364电子科技大学721.88西安电子科技大学738.89贵州大学325.005复旦大学763.64浙江大学746.67昆明理工大学320.00表72021年度F06代码下面上、青年科学基金和地区科学基金项目资助数排名前五的依托单位Tab.7Thetop-5hostinstitutionsapprovedgeneralprogram,youngscientistsfundandfundforlessdevelopedregionsofF06in20213人工智能学科项目申请与资助代码分布2021年度F06各二级代码下面上、青年科学基金和地区科学基金项目申请与资助情况如表8所示。可以看出，申请和获资助面上、青年科学基金和地区科学基金项目数较高的二级代码为“F0604—机器感知与机器视觉”“F0610—交叉学科中的人工智能问题”“F0603—机器学习”和“F0605—模式识别与数据挖掘”等，与人工智能领域的热门方向相对应。但在“F0602—复杂性科学与人工智能理论”“F0607—知识表示与处理”“F0608—智能系统与人工智能安全”和“F0609—认知与神经科学启发的人工智能”等二级代码上的申请数量偏低，这说明人工智能领域的科研人员在围绕人工智能基础理论和类脑智能等新型技术方面的研究还有待进一步提升。
表8(Tab.8表82021年度F06各二级代码下面上、青年科学基金和地区科学基金项目申请与资助情况Tab.8Thefundingsituationsofgeneralprogram,youngscientistsfundandfundforlessdevelopedregionsunderdifferentsecond-levelapplicationcodeofF06in2021代码名称面上项目青年科学基金地区科学基金申请数资助数资助率/%申请数资助数资助率/%申请数资助数资助率/%F06人工智能10110.001100.00200.00F0601人工智能基础1282418.75962526.0422418.18F0602复杂性科学与人工智能理论451022.2228517.869111.11F0603机器学习1993517.591654627.8847714.89F0604机器感知与机器视觉3116219.942335423.1847714.89F0605模式识别与数据挖掘1923518.231523825.0041717.07F0606自然语言处理1032221.36742331.08601220.00F0607知识表示与处理72811.1149918.3718316.67F0608智能系统与人工智能安全891314.61551832.731119.09F0609认知与神经科学启发的人工智能801923.75771519.4812325.00F0610交叉学科中的人工智能问题3064414.382505722.806757.46表82021年度F06各二级代码下面上、青年科学基金和地区科学基金项目申请与资助情况Tab.8Thefundingsituationsofgeneralprogram,youngscientistsfundandfundforlessdevelopedregionsunderdifferentsecond-levelapplicationcodeofF06in20214人工智能学科项目分类评审试点情况2021年度F06代码下的重点、面上、青年科学基金和地区科学基金项目均开展了基于科学问题属性的分类申请与评审机制。科学问题属性A—鼓励探索，突出原创；科学问题属性B—聚焦前沿，独辟蹊径；科学问题属性C—需求牵引，突破瓶颈；科学问题属性D—共性导向，交叉融通[1-2]。
表9列出了2021年度F06代码下重点、面上、青年科学基金和地区科学基金项目科学问题属性分布情况。这3类项目的资助数在科学问题属性上的分布特性与申请数一致，B类和C类科学问题属性的申请与资助数明显多于A类和D类，A类科学问题属性的数量最少。由于人工智能学科具有一定的交叉特色，D类科学问题属性的项目申请数占比较其他学科略高，但申请数和资助数还是要明显低于B类和C类。申请和获资助重点项目的各类科学问题属性满足类似分布。因此，如何在国家自然科学基金委资助架构下，加强人工智能基础理论的原创探索研究和其他方向的深度交叉融合研究是亟待解决的问题。
表9(Tab.9表92021年度F06代码下重点、面上、青年科学基金和地区科学基金项目科学问题属性分布Tab.9Thedistributionofdifferentscientificattributesofkeyprogram,generalprogram,youngscientistsfundandfundforlessdevelopedregionsofF06in2021属性面上项目青年科学基金地区科学基金重点项目申请数资助数资助率/%申请数资助数资助率/%申请数资助数资助率/%申请数资助数资助率/%科学问题属性A6934.354948.162913.453133.33科学问题属性B65615523.6354117031.42872022.9919526.32科学问题属性C5729015.733978120.401411611.3519210.53科学问题属性D2382510.502033517.24791316.46600.00表92021年度F06代码下重点、面上、青年科学基金和地区科学基金项目科学问题属性分布Tab.9Thedistributionofdifferentscientificattributesofkeyprogram,generalprogram,youngscientistsfundandfundforlessdevelopedregionsofF06in20215人工智能学科原创探索计划项目申请资助情况为深入贯彻落实《国务院关于全面加强基础科学研究的若干意见》《关于深化项目评审、人才评价、机构评估改革的意见》中关于提升原始创新能力、探索建立对重大原创项目等的非常规评审机制的要求，进一步引导和激励科研人员投身原创性基础研究工作，加速实现前瞻性基础研究、引领性原创成果重大突破[3]，国家自然科学基金委2020年设立了原创探索计划项目[4]。该类项目分为专家推荐申请和指南引导申请两种类型，在资助方式、申请模式和评审方式上引入了新机制，如无申请资格限制、灵活的资助期限和资助强度、预申请和正式申请均采用双盲评审方式等。
根据国家自然科学基金原创探索计划项目实施方案，进一步强化原始创新，推动学科交叉，积极应对科学研究范式变革，2020年人工智能学科设立了“面向复杂对象的人工智能理论基础研究”指南引导类原创探索计划项目。主要资助方向为复杂数据感知、复杂系统构建、复杂行为智能分析；旨在聚焦人工智能可解释性问题，结合诸如深时数字地球大科学计划、煤和石油的高效洁净综合利用等各领域国家重大战略需求，通过探讨复杂系统的多层次、多尺度耦合关联机制以及动态时空结构，发展内嵌底层逻辑和物理内涵、融合复杂性科学和多尺度分析的人工智能新的理论体系，从系统科学角度建立大数据的精准认知和智能学习方法，为新一代基于复杂性的可解释精准智能提供理论基础。
2020年度人工智能学科共收到144项指南引导类和21项专家推荐类原创探索计划项目申请，经预申请书双盲通讯评审、正式申请书双盲通讯评审、专家会议评审等环节，最终6项指南引导类和1项专家推荐类原创探索计划项目获得资助，并在获资助1年后进行考核视项目执行与突破情况决定是否滚动支持。2021年度人工智能学科共收到7项专家推荐类原创探索计划项目申请，预计在2021年底完成该类项目的所有评审与资助环节。从原创探索计划项目近2年的申请与资助情况上看，申请人在提出原创学术思想、开展探索性与风险性强的原创性基础研究工作方面还有待加强，扭转“跟踪多、原创少”的被动局面，引领性原创成果重大突破是人工智能领域的广大管理人员和一线科研工作人员亟待重视的问题。
62021年度人工智能学科基金项目评审原则与举措负责任、讲信誉、计贡献评审机制[1,3]2021年度F06代码下的所有面上项目采用负责任、讲信誉、计贡献（responsibility,credibility,contribution,RCC）的评审机制。鼓励评审专家认真负责对申请书进行评审，做出科学的判断；对评审专家的评审效果和公正性进行统计，包括评审的准确率和反馈意见的及时性和说服力等；鼓励评审专家在评审申请书过程中，尽可能对申请人的工作提出有价值的建议，特别是提出重要的学术思想。
代表作规范标注工作2021年度通讯评审过程中，人工智能学科进行了代表作标注规范核查工作，对F06代码下所受理的面上、青年科学基金和地区科学基金项目代表作开展核查工作。对非第一作者标成第一作者、非通讯作者标成通讯作者、漏了其他作者标成独立作者、未列作者4种情况进行严格把关并建议不予资助。F06学科后续将进一步加大代表作标注规范核查力度，提醒科研人员在科研工作中一定要恪守科研诚信、严格按成果标注规范填写，如实体现自己的贡献。
相似度核查工作[3]2021年通讯评审过程中，人工智能学科对F06代码下所有面上、青年科学基金和地区科学基金项目申请书进行相似度核查。若遇到本年度受理的申请书和往年未资助的申请书相似度大于40%，且申请人不同，则与相关申请人联系并要求出具知情同意书，如被联系人表示不知情，则对已受理的申请人按照相关规定处理。若本年度受理的申请书与已获资助的申请书相似度高于40%，则将相关材料整理到会议评审现场，请会议评审专家们综合评价并作决议。
优先资助情况为落实中央精神，人工智能学科在2021年度对F06代码下的“F0608—智能系统与人工智能安全”方向上的项目在同等情况下予以优先资助。
7总结与展望根据国家“十四五”规划的整体布局，在国家自然科学基金资助框架下，就人工智能学科，提出了如下信息学科发展战略和科学部优先发展领域[1]：
1）安全可信人工智能基础理论。针对人工智能应用中的安全可信复杂性难题，重点研究大型知识库自动构建、表示与推理等方法，探索自主遂行复杂任务的智能本体理论，建立具备自主学习和进化能力的认知模型，支持安全可信人工智能模型验证，有效支撑工业、医疗、公共安全等领域人机混合应用的快速发展。
2）类脑模型与类脑信息处理。为克服构建类脑智能模型等难题，通过研究复杂环境高性能智能视觉传感器及系统技术，对视听感知等生物智能对应脑区神经网络实现精细模拟，从而构建大脑视觉智能和芯片功能验证方法体系，探索大脑信息处理机理，为类脑自然环境的感知、理解和自主决策奠定理论基础。
针对国家“十四五”规划的统一部署，以及2021−2035年科学基金中长期发展规划的具体要求，国家自然科学基金委信息科学部2022年度将在F06代码下设立《类脑智能与类脑信息处理》重点项目群，拟资助5个重点项目，分别为：1）类脑系统信息传递的机制与理论方法（F0609）；2）基于神经可塑性的类脑在线学习理论与方法(F0609)；3）受大脑认知启发的类脑神经网络理论与方法(F0609)；4）面向智能感知的类脑器件及仿生电路研究(F0609)；5）模拟生物智能的混合架构类脑系统及应用验证(F0609)。人工智能学科在2021年征集到的25份重点领域建议书基础上，经通讯评议、会议评审讨论投票，2022年度拟在F06代码下以重点项目的形式重点支持如下5个方向：1）深度神经网络可解释理论分析及决策度量方法（F0601）；2）多源信息融合的抑郁症早期预警关键技术（F0603、F0609）；3）知识驱动的复杂场景多模态语义理解与文本生成（F0604）；4）少数民族古籍文献智能分析与机器翻译（F0605、F0606）；5）少标注自然语言处理理论与方法（F0606）。
国家自然科学基金委人工智能学科代码从2018年开始受理项目申请，至今已历经4年。期间资助了一批包括科学中心、创新研究群体、重大、重点、杰青、优青等在内的项目，在人工智能基础理论、关键技术、创新平台建设、高端人才培养等方面取得了一定的进展，但也面临着更加艰巨的任务与挑战。一是，人工智能基础理论缺乏重大突破，人工智能基础以及新设立的复杂性科学与人工智能理论方向申请数量偏少，反映出对人工智能的探索攻坚克难者还是较小的群体，需要进一步鼓励和扶持。人工智能技术和应用与世界领先水平也存在一定差距，自然语言处理、知识表示和处理这类应用核心难点问题还没有得到解决。二是，在面向国防建设、制造、医疗、城市建设、农业等国家重大战略需求领域还需建立完善的人工智能理论与技术体系。三是，人工智能开放工具、平台和生态建设方面还缺乏系统性建设，开源共享的理念和实践都处于萌芽阶段。四是，智能安全问题日益突出且受到广泛关注，但是安全系统建立、安全体系架构、安全评估方法等尚待广大科学工作者深入研究并重点突破，尤其是人工智能伦理道德体系建设研究需要加大投入和支持。未来结合人工智能发展趋势，我们认为类脑智能、可解释人工智能和鲁棒人工智能理论与方法、通用人工智能理论与方法等方向有可能成为人工智能理论研究的突破点。同时，人工智能研究途径也在发生转变，从数据驱动的研究方法转变为数据驱动与知识驱动融合的研究方法，实现从传统的基于数据、算法与算力的三元研究，向基于知识、数据、算法与算力的四元研究转变。在面向现有机器学习、大数据、机器人技术高速发展的趋势下，数据与知识融合驱动有望成为新的人工智能研究范式途径之一。国家自然科学基金委将继续围绕人工智能领域的核心科学问题与关键技术，进行原创性、基础性、前瞻性和交叉性研究，促进人工智能学科与其他相关科学领域的共同发展，支撑我国人工智能基础理论、关键技术、创新平台建设和高端人才培养等方面的发展。
易方达中证人工智能主题ETF(159819)基金净值
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2023年人工智能专利综合指数报告
前言人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI），是研究人类智能活动规律，构造具有一定智能的人工系统，国际数据公司IDC将真正具备学习能力的系统称之为人工智能系统。自二十世纪五十年代提出“人工智能”概念，经过七十多年的发展，人工智能现已广泛应用于医药、金融、零售、制造等行业。中国的人工智能产业在2015年国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》后迎来新拐点，《意见》明确提出将人工智能作为主要的11项重点行动之一。产业在政策、资本、市场需求的共同推动和引领下高速发展，2016年-2020年中国人工智能市场规模持续增长，市场规模从2016年的154亿元增长至2020年的1280亿元，年复合增长率达到69.79%，预计在2025年将超过4000亿元。中国人工智能技术主要应用在政府城市治理和运营（城市运营，政务平台，司法公安，环保与监所）。其次是互联网与金融行业对于人工智能技术的使用位列前茅，目前这些行业主要使用的还是数据分析可视化，风险控制等。预计在未来五年，这一行业格局会发生变化，由于不同行业人工智能技术发展的差异性，不同行业对于人工智能的把控会发生变化。以至于不同的行业开始接受与接入智能。为了研究人工智能领域的企业创新能力，智慧芽创新研究中心将专利作为评价创新能力的重要指标，建立专利综合模型，发布了《2021年人工智能专利综合指数报告》。其中，平安集团以70.41分位居榜首，三星电子以65.23分位居第二，其余8家公司均低于65分。全球人工智能专利申请情况当前产业智能化转型已成为不可逆转的趋势，产业界已应用的AI技术能力主要有图像技术、人体与人脸识别、视频技术、语音技术、自然语言处理、知识图谱、机器学习和深度学习。随着人工智能技术在医药、金融、零售、制造等行业的落地应用，近年来相关专利申请数量也大幅增加。过去4年（2018～2021年10月），全球共申请了65万件人工智能相关专利，其中企业申请占比最高，申请量为44.8万件，院校/研究所为16.5万件，个人为3.3万件。可以发现，专利申请主要集中于企业，占比达到68.9%，院校/研究所的专利申请量排名第二，占比25.3%，个人申请占比排名第三占比为5.1%。我们发现，在人工智能领域专利申请中，个人申请占比较低，低于科技领域个人申请的平均水平，说明人工智能领域的技术仍然赖于团队完成；院校/研究所占比第二，说明人工智能的原始创新还处于非常活跃的阶段，预计在未来的3-5年里还将有更多的人工智能基础技术产生。图1：2018～2021年10月人工智能专利的申请人类型在过去4年里，全球超过100个国家和地区有人工智能的专利申请，其中申请数量最多的3个国家分别为中国、美国和日本，专利申请量分别是44.5万件、7.3万件和3.9万件。值得一提的是，这4年内，中国专利的申请量一直以超出第二名1～2倍的速度高速增长着。图2：2018～2021年10月人工智能目标市场国/地区排名在过去4年中，受理人工智能专利最多的6个国家和地区分别为中国、美国、世界知识产权组织、韩国、日本、欧洲专利局。图3：2018～2021年10月人工智能专利授权量排名前6的国家技术来源国指的是，技术第一次提出申请的国家，代表了技术来源哪些国家，代表了一个地区对人工智能的创新能力和活跃程度。图4：2018～2021年10月人工智能技术来源国占比情况从2018年起，中国已经是人工智能专利申请的大国，远远超出第二名的美国。我国人工智能相关专利不仅只集中于个别企业手中，企业间的专利申请数量差距相当，说明人工智能是科技发展的一大趋势。其中，平安集团的人工智能研发团队是全球人工智能专利申请人中申请专利数量最多的，单个团队近4年共申请了785件专利，其申请的专利主要集中于智慧金融、智慧医疗和智慧城市三大重点领域。图5：2018～2021年10月人工智能专利集中的IPC领域2021年人工智能专利综合指数
根据专利数据统计，在过去4年人工智能领域全球专利申请数量最多的10家公司分别是平安集团（中国）、三星电子株式会社（韩国）、腾讯科技(深圳)有限公司（中国）、国际商业机器公司（美国）、北京百度网讯科技有限公司（中国）、谷歌有限责任公司（美国）、LG电子株式会社（韩国）、OPPO广东移动通信有限公司（中国）、微软技术许可有限责任公司（美国）、佳能株式会社（日本）。其中，有6家公司来自国外，4家来自中国。表6:人工智能相关专利申请量Top10企业排名情况从专利申请量来看，平安已经超过所有的竞争对手，为了更进一步分析当前人工智能企业的科技创新综合能力，智慧芽创新研究中心针对人工智能领域专利申请量排名前10的企业在近4年的专利数据进行分析。本次指数共分成5个一级指标和32个二级指标，其中一级指标分别为专利基础、技术宽度与质量、专利质量与布局、当前及未来影响力和自研能力，5个一级指标总分100分，其中专利基础占30分、技术宽度和质量占15分、专利质量与布局占20分、当前及未来影响力占20分、自研能力占15分。本次发布的指数是专利的综合指数，分别从5大维度考量一家企业的专利综合能力，本指数从专利基础和专利质量与布局出发，并通过专利来判断企业技术宽度和质量、当前及未来影响力、自研能力等三方面的得分，综合获得企业的专利综合指数，对专利的综合能力的评价更加的客观和公正。根据专利综合指数得出结果，可将这10家公司分为3个梯队。第一梯队：平安集团（中国），以70.41分排名第一。第二梯队：三星电子株式会社、腾讯科技（深圳）有限公司、国际商业机器公司、谷歌有限责任公司（美国）和微软技术许可有限责任公司（美国），分数在55-66分之间。第三梯队：LG电子株式会社（韩国）、北京百度网讯科技有限公司、OPPO广东移动通信有限公司（中国）和佳能株式会社（日本），分数为45-51分。表1:2021年人工智能TOP10企业专利综合指数专利基础、技术宽度与质量、专利质量与布局、当前及未来影响力和自研能力五大方面，平安集团之所以领先三星、腾讯、谷歌等国内外企业，其核心竞争力主要体现在专利基础、当前及未来影响力和自研能力。表2:2021人工智能TOP10企业专利基础指标排名专利基础
作为每家企业的基本申请情况，分别包含专利申请数量、非外观专利申请数量等6个指标，在一定程度上代表了一家企业的专利基本情况。近4年内，平安集团的科研投入重点在人工智能领域，因此相关专利申请的数量也明显增加，专利申请量排名第一，三星电子排名第二。平安在人工智能领域投入是全面的，专利申请稳定性也位居全球第一，PCT申请总量也位居全球第一，平安在人工智能的人才上的投入，目前已经实实在在的转化为技术的积累。表3:2021人工智能TOP10企业技术宽度和质量指标排名技术宽度和质量
技术宽度和质量是通过专利技术集中度、专利技术广度等8个指标综合计算所得，可了解公司主要技术专利的全球占比和企业技术质量。在过去4年，谷歌以11.141的得分排名第一，IBM和LG排名分别位列第二、第三。从客观条件来看，国外企业经过常年的积累，在技术宽度和质量方面的评分高于中国企业，但是经过4年的积累，中国企业在部分技术上已经取得了突破，平安和腾讯在专利集中度上分别排名第一和第三，专利集中度是指在主要研究方向上，专利的累计数量，集中度越高累计量越大，相信在未来的3-5年后，中国企业可以在技术宽度和质量的指标上全面超越国外企业。表4:2021人工智能TOP10企业专利技术集中度排名表5:2021人工智能TOP10企业专利质量与布局指标排名
专利质量与布局
专利质量与布局是通过有效发明专利总量、有效发明专利占比、平均专利家族规模、专利家族授权比例、平均引证率、专利地理分布等6个指标综合计算所得。专利规模以及平均引证率，不仅可以说明该公司对技术的保护情况，也体现出该企业技术领先情况。以一级指标评判，谷歌的专利质量与布局指数最高，总计15.45分，其次为三星和腾讯。平安集团专利申请时间较晚，不少专利正处于18个月专利审核期内并未完全公开，所以检索到的授权专利数量较少，在该维度没有明显优势，排名第九。非常值得注意的是，在过去4年，平安集团在平均引证率和专利家族授权比例两方面迎头赶上，分别排于第三和第四，这表明平安集团的专利属于行业内较为领先的技术。表6:2021人工智能TOP10企业当前及未来影响力指标排名当前及未来影响力
当前及未来影响力是通过审中专利情况、专利预期寿命、平均剩余年限、当前影响力、平均被引次数、核心专利被引用次数、核心专利被引用占比、被引最多前10项专利的质量等8个指标综合计算所得。专利能够被其他公司甚至是海外企业引用，不仅可以说明该专利具有很强的社会影响力，同时也是外界对该企业认可的一种体现。平安集团在过去4年申请的人工智能专利中，有3个子指标排名均为第一，分别为审中专利数量、专利预期寿命和核心专利引用占比，核心专利被引用占比越高说明核心技术代表的专利可能成为未来主流技术的可能性越大。单模块以13.278的分数居于榜首。百度与腾讯分别位列第二、第三。表7:2021人工智能TOP10企业自研能力指标排名自研能力
自研能力是通过活跃发明人规模、专利自引率、专利联合申请量、联合申请人等8个指标综合计算所得。作为一家人工智能行业的公司，研发团队是其核心资产，也是支撑企业持续发展的核动力。IBM的活跃发明人指数得分较高，领先其他公司；而公司自主研发的延续性和稳定性也是必不可缺的，平安集团则以较高的专利自引率指数和联合申请人指数领先其他企业。不得不提的是，平安人寿AI团队曾在世界级人工智能领域大赛中获得多项世界第一。从自研能力上来看，平安已经和微软达到相同的等级，仅仅以0.05分的差距在自研能力排行中排名第二。纵观整个人工智能相关的企业专利综合指数排名，中国有4家企业进入前10榜单，并且在3个一级指标榜单中有着不俗表现，这说明中国在人工智能行业的起步虽晚，但是发展速度惊人，且在专利布局、创新影响力等方面形成了独特优势。而第一梯队的平安集团与第二梯队各企业相比总评分有明显的差距，其原因在于，虽然三星、谷歌、IBM等公司在技术宽度和质量上略微领先，但论及技术创新影响力和企业的自研能力，平安集团的优势更明显。从一级指标来看，以平安集团为首的国内企业在“当前及未来影响力”方面超出微软等国外企业1.28分之多，说明平安集团的专利技术未来潜力发展态势明显。在平安的专利库中，平安集团的核心专利被引用占比最高，说明平安的专利中的创新思维已经被业内广泛认可，并有大量的研究成果成为业内科技的参考基础。中国人工智能创新从整体来看，我国在人工智能方面的专利不仅仅在申请量上占有优势，在当前及未来影响力上也是处于全球第一梯队，中国的企业也在全球的人工智能的专利综合指数中占有举足轻重的地位。我们将着重分析上榜的中国企业——平安集团和腾讯。平安集团：构建AI+生态系统，打造全新“平安式”智能生活对于平安集团来说，人工智能是其重点关注、布局的领域之一。平安科技是平安集团旗下科技解决方案专家，致力于运用智能认知、人工智能、区块链、云技术等前沿科技，赋能集团生态圈建设，打造全新智能科技生活。平安在技术上的投入更加强调应用落地，这也是平安集团发展人工智能的独特优势。平安将人工智能技术与金融、医疗、城市治理等传统业务板块深度结合，有效实现各业务环节的“三提两降”，即提效率、提效果、提用户体验、降风险、降成本。通过人工智能技术及业务解决方案的研发应用，完善智能技术平台和方案中台的建设，形成规模化拓展AI应用的能力，，让人工智能得到真正的落地应用，也因此形成独特的平安“AI+”生活方式。比如，平安科技推出了智能闪赔、平安声纹、平安智能坐席、平安票据OCR识别、平安医疗影像、平安金融风险智能预警系统等众多人工智能领域的尖刀产品。其中智能闪赔利用深度学习神经网络技术，以及大数据挖掘逻辑规则，通过车损图片，在风险可控的前提下，自动计算损失项目、损失程度和损失价格。从出险到理赔，最快仅需133秒，全程实现"无人操作"，定损、审核等多个理赔环节中实现流程自动化与智能化，客户最快仅需3步即可完成理赔全流程，相比传统理赔平均时效提升了34%，通过智能图片定损应用+数字化反渗漏规则，实现自动理算案件99.7%，定损速度提高4000倍。在医疗领域，探索搭建医疗健康生态圈，打造覆盖诊前、诊中、诊后全流程端到端智慧医疗一体化解决方案，实现医、患、政、产多维度互联互通，全面提升行业服务与管理的智慧化水平。开发的新冠肺炎胸部CT影像分析及辅助诊断系统，实现10秒内快速检测肺炎症状，准确率97%以上，为医生提供定量信息辅助诊断，已覆盖上千家医疗机构应用，阅片数量达到数百万张。目前，人工智能技术正在我国蓬勃发展，平安科技也在AI领域不断崭露头角，专利申请数量相应稳定增长。如今，平安AI已经向生活场景深入地全方位落地，赋能金融、医疗、城市治理等传统业务板块的同时，也不断推出创新服务，在音乐、娱乐、翻译等细分领域都有不俗的成就。由此可见，平安集团以“AI+”模式成功将人工智能技术落地进入人们生活的各领域，未来还将持续夯实关键技术和业务壁垒，赋能实体业务，解决实际痛点，在智能化生活方向探索更长远。腾讯：聚焦用户体验，攻坚“通用人工智能”终极目标腾讯拥有丰富的应用场景，遍布文娱、互联网、社交网络、媒体等日常生活的各个领域。其在社交网络、媒体等业务的深耕，加上QQ和微信庞大的用户体量，使其在AI开发上更关注用户体验的问题。在人工智能技术储备方面，AILab、腾讯优图、WeChatAI是腾讯三大人工智能实验室，主攻机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理（NLP）等四大方向。而后，腾讯又以AILab和机器人实验室RoboticsX作为“AI+机器人”双基础部门，连接虚拟和真实世界，并合力攻坚“通用人工智能”这一终极目标。除了基础技术研究，腾讯在AI应用场景上，主要聚焦内容、社交、游戏和医疗。其中，医疗是腾讯人工智能技术应用的最重要场景。腾讯推出了AI+医疗产品“腾讯觅影”，他在医疗领域的两项核心能力分别是AI医学影像分析和AI辅诊。“腾讯觅影”利用AI医学影像分析可以辅助医生筛查食管癌、肺结节、糖尿病视网膜病变、结直肠肿瘤、乳腺癌、宫颈癌等疾病；同时，利用AI辅诊引擎可以辅助医生对700多种疾病风险进行识别和预测，辅助临床医生提升诊断准确率和效率。“AI+游戏”，游戏是腾讯的主营业务，是腾讯AI率先落地的领域。大量的游戏AI研究，也有助于腾讯对于人、智能体和环境之间复杂交互关系的研究，从而提升AI的用户体验。在游戏AI的研究上，腾讯AILab已从围棋AI“绝艺”等单个AI的完全信息类游戏，转移到规则不明确、任务多样化、情况复杂的游戏类型，如《星际争霸》和《Dota2》等复杂的即时战略类RTS游戏或多人在线竞技类MOBA游戏。而在企服平台方面，不得不提腾讯云。腾讯云倾力打造了“腾讯云小微”，这是一个智能服务开放平台，可以让硬件快速具备语音和视觉感知能力。同时，腾讯云小微又是一种智能解决方案，可以赋予硬件更多的能力扩展，从而构建一个丛云到端的“智能云生态”。腾讯云旗下深度学习平台DI-X，平台集数据开发、训练、预测和部署于一体，适用于图像识别、语音识别、自然语言处理、机器视觉等领域。结束语：厚积薄发，未来可期随着人工智能技术的发展以及科技进步的赋能，中国人工智能应用的市场规模将进入高速增长阶段。现在，人工智能已被列入十四五规划，面向2035年，科技创新型国家会趋向为一种人工智能驱动的社会。中国人工智能终将进入高速发展阶段，市场必然迎来新的机遇，当前中国企业也在持续的研发投入中，专利质量及技术质量都具有长足的进步，未来将是一个可以预见的AI时代。国家的大力引导，企业家们的砥砺前行，更有千万的中国研发工程师的日以继夜，使得我国的人工智能技术积累大幅提升，期待在不久的将来中国的企业在人工智能领域大放异彩。关于智慧芽创新研究中心智慧芽创新研究中心致力于在科技创新领域提供独立的研究数据、研究报告、排行榜、研究洞察等各类内容。研究中心基于智慧芽强大的数据能力，包括知识产权数据、创新研发数据、市场数据、投资并购数据等各类数据；研究中心还运用人工智能分析产业和数据，结合定制数据模型，打造智慧芽科创力报告和科创力指数，为创新产业发展赋能。免责声明：该文章系我网转载，旨在为读者提供更多新闻资讯。所涉内容不构成投资、消费建议，仅供读者参考。【责任编辑：钟经文】2023人工智能综合创新排行
2021人工智能综合创新排行
2021-07-13eNet&Ciweek/纵横
2021人工智能综合创新排行RK企业备注1百度人工智能开放平台2华为人工智能自动化业务、智能芯片3科大讯飞智能语音技术4阿里巴巴互联网综合服务5中国电信软件可定义边缘智能网关与软件平台6腾讯互联网综合服务7大疆创新智能无人机及解决方案8字节跳动互联网综合服务9马上消费全新一代大数据智能风控平台10明略科技人工智能和大数据技术11有孚网络智能云服务12旷视科技人工智能全栈解决方案13京东科技大数据、人工智能、云计算、区块链14佳都科技智慧城市、智慧轨道交通、企业数字化升级15广电运通智能金融、智能交通、智能安全、智能便民16海纳云物联网智慧社区/园区生态平台17亚信科技大型企业数字化转型使能者18平安科技以“云无限”为价值主张，践行“科技改变生活”的理念19三六零安全大脑（网络安全分布式智能防护系统）20地平线边缘人工智能芯片21云天励飞拥有AI算法芯片化能力的数字城市整体解决方案提供商22海康威视智能物联网解决方案23瑞为技术图像感知产品与解决方案24Momenta自动驾驶技术研发商25寒武纪智能芯片26依图科技计算机视觉技术27影谱科技原生影像互动平台28第四范式人工智能平台与技术服务提供商29国双专注于大数据的分析处理和信息挖掘30捷通华声语音交互、图像识别、语义理解31云测数据AI训练数据服务32商汤科技计算机视觉与深度学习技术33创略科技智能客户数据平台34个推专业的数据智能服务商35云从科技高质量人工智能训练资源服务平台36高鸿股份车载通信系统37博创智能智能制造关键技术装备38驭势科技高安全多场景L4级自动驾驶系统39爱笔智能人工智能整体解决方案提供商40神思电子AI云服务解决方案41快商通人工智能客服解决方案42眼神科技多模态生物识别融合原创技术43燧原科技专注于人工智能领域神经网络解决方案44臻迪科技人工智能机器人公司45图森未来城际物流运输自动驾驶解决方案提供商46川大智胜三维人脸大数据平台47兰剑智能全流程智慧物流系统解决方案48中译语通金融科技和科研数据分析49智加科技全自动无人驾驶技术服务商50碳云智能数字生命管理平台2021.07德本咨询/eNet研究院/互联网周刊选择排行如果说有一项技术彻底改变了21世纪，那一定是人工智能。Google新掌门人SundarPichai也曾说：“人工智能带给我们生活和工作的改变，甚至将超过火和电。”希腊神话中普罗米修斯从奥林匹斯山盗取圣火为人类带来了光明与智慧，现今从事人工智能行业的人们，也可以说是在向这个世界传播新的火种。
AI创企抗击疫情第一线在1月的全国工业和信息化工作会议上，第四范式荣获“工业和信息化系统抗击新冠肺炎疫情先进集体”称号，成为唯一一家被授予该荣誉的人工智能创企。
作为人工智能领军企业，第四范式在大年三十临危受命，第一时间构建了基于AI的疫情防控系统，实现了追踪传播路径、筛查高危人群、推演疫情发展等疫情防控关键能力全覆盖，进一步提升了高危感染人员精准筛查比例，同时可就关键决策一旦实施所带来的影响进行精准的仿真预判，为决策者制定实用有效的调控政策提供重要依据。
无人驾驶引爆上海车展无保护左转、窄路会车、规避行人和外卖小哥……在路况复杂多变的市区，开启ADS系统的载车全程无需人工介入，流畅妥当地完成了一系列处置。
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深挖数据防范化解金融风险近日，央行会同银保监会等联合公布《金融机构客户尽职调查和客户身份资料及交易记录保存管理办法（修订草案征求意见稿）》，规定金融机构应以“风险为本”，对规范客户尽职调查、客户身份资料及交易记录保存等事项提出了更高要求。
同盾科技基于实际业务需求和数据积累沉淀，立足创新研发的企业级产品“云图－知识图谱”，推出智能反洗钱图谱解决方案。新方案通过对客户进行持续识别和监控，同盾“云图”增强非对面交易的反洗钱风险洞察及溯源核查能力，从IP、设备、交易渠道的角度分析反洗钱特征及风险；分析客户关联关系和资金交易路径；挖掘可疑交易结构、团伙洗钱交易链条，有效识别复杂和隐蔽的洗钱交易和案件。有效解决反洗钱实际业务中的痛点与难点，构建更加完整和创新性的反洗钱监测体系。
产业赋能“数产融合标杆城市”近年来，广东省及广州市通过加大规划政策引导，已初步形成以产业应用为引导、以技术攻关为核心、以基础软硬件为支撑的人工智能产业链条和产业生态。作为专业的人工智能技术产品与服务提供商，佳都科技抓住机遇，不断聚集更多创新要素投入到关键核心技术攻关中，研发了地铁智慧平台华佳Mos、城市交通大脑、AR三维实景融合平台等有影响力的科技成果，在提升城市综合治理水平中打造了一系列示范性项目。
站在新起点上，广州作为全国数字经济和实体经济创新的前沿城市，正在引领新一轮的数产融合浪潮。佳都科技作为扎根湾区近30年的人工智能科技企业，也正以产业应用为引导、以技术攻关为核心，推动人工智能技术赋能产业，助力广州成为引领数产融合的标杆城市。
人才教育打造“AI学院”“我们要想把真正好的技术在各个产业里面去做落地，一定需要配套的人才，所以在这样大的背景下，我们就在想如何把百度的人工智能产业实践再加上人工智能职业教育改革的大机遇结合起来，支撑百度人工智能产业落地的进程。”百度云智学院解决方案及运营服务负责人刘钒是这样解释的。
云智学院依托于百度智能云的基础，一方面从企业端参与大型企业、“十四五”人工智能、人才队伍的规划方案，提供教学平台、教学资源以及人才鉴定的标准，为不同层次技术人员提供技术培训。另一方面，基于百度领先的人工智能优势的课程，云智学院深入各大高校，参与改造高校人工智能课程，提高教师学术水平，向高校提供产业实践机会。最后云智学院设立百度认证标准，使通过认证的学员更好地就业，更高质量地就业。
从传火者到创造者从抗疫救灾到无人驾驶，从金融服务到智慧城市。人工智能正在以不可思议的速度改变着这个世界。而这些，全部来自于人类自己的创造与努力。也许终有一天，真正意义上的人工智能将来到这个世界。而那时，一句“传火者”已经不能形容我们取得的壮举。
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