智慧芽发布《2023年人工智能领域技术创新指数分析报告》
松果财经获悉，【2022年12月19日上海】12月19日，智慧芽发布《2022年人工智能领域技术创新指数分析报告》（以下简称“报告”）。
报告以专利作为评价创新能力的重要指标，主要显示：
1、中国申请量排名第一：近5年，人工智能领域专利申请量大幅增加，在全球超过50个国家和地区共申请了115万件人工智能领域相关专利。其中，中国申请量排名第一，其次为美国和韩国，专利申请量分别约64.85万件、19.10万件和5.28万件。
2、申请量排名前十的企业中有5家来自中国：全球人工智能领域专利申请排名前10的企业中，5家企业来自中国，3家企业来自美国，2家企业来自韩国。依次是平安集团、三星电子、腾讯科技、IBM、百度网讯、谷歌、华为、微软、LG电子，OPPO。
进一步对申请量排名前十的企业进行专利综合指数分析显示：平安集团与腾讯科技位列第一梯队；三星电子、谷歌、百度网讯、微软、IBM、LG电子位列第二梯队；OPPO和华为位列第三梯队。专利综合指数从专利基础、技术质量和宽度、专利质量与布局、当前及未来影响力、自研能力5大维度综合评估企业的综合创新实力。
3、在聚焦人工智能通用技术和落地的应用场景中，中国企业表现出色：在涉及人工智能技术的图像技术、微表情、智能问答等三大细分赛道，平安集团、腾讯科技、百度网讯等中国企业具有领先优势。
近5年全球新增115万件人工智能专利
当前，产业智能化转型已成为不可逆转的趋势，产业界已应用的人工智能技术主要有图像技术、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等。随着人工智能技术在医药、金融、零售、制造、互联网等行业的广泛落地应用，近年来相关专利申请数量也大幅增加。
过去5年（2018年1月至2022年10月），全球超过50个国家和地区共申请了115万件人工智能领域相关专利。其中，专利申请数量最多的3个国家分别是中国、美国和韩国，专利申请数量分别是64.85万件、19.10万件和5.28万件（见图1），中国在人工智能领域的专利申请量比第二名及第三名申请量的总和还要多出一倍，表明中国在人工智能领域的创新非常活跃。
图1：人工智能领域五大局及国际局专利受理情况
中国企业在人工智能领域技术创新非常活跃
根据智慧芽专利数据统计，在过去5年人工智能领域全球专利申请数量最多的10家企业（TOP10）依次是平安集团（中国）、三星电子（韩国）、腾讯科技（中国）、IBM（美国）、百度网讯（中国）、谷歌（美国）、华为（中国）、微软（美国）、LG电子（韩国），OPPO（中国）。其中，5家企业来自中国，3家企业来自美国，2家企业来自韩国。
根据上述TOP10企业的专利综合指数计算结果，在专利基础方面，平安集团、三星电子和腾讯科技排名前三；在技术质量和宽度方面，谷歌、三星电子、IBM排名前三；在专利质量与布局方面，谷歌、微软和IBM排名前三；在当前及未来影响力方面，腾讯科技、微软和平安集团排名前三；在自研能力方面，微软、平安集团、LG电子排名前三。
根据人工智能领域专利申请量TOP10企业的专利综合指数计算结果，可将TOP10企业分为3个梯队（见图2）。
第一梯队：平安集团与腾讯科技，综合评分在70分以上。
第二梯队：三星电子、谷歌、百度网讯、微软、IBM、LG电子，综合评分在50-70分之间。
第三梯队：OPPO和华为，综合评分在50分以下。
整体来说，国内外人工智能企业专利综合指数差距不明显。其中，平安集团在专利基础、技术质量与宽度、自研能力三个维度表现突出；腾讯科技在专利基础、当前及未来影响力两个维度具有优势。
图2：人工智能领域专利综合指数TOP10企业
平安集团在图像处理技术、微表情、智能问答等细分赛道技术创新优势明显
目前，人工智能作为新技术基础设施的主要支撑之一，背负着带动疫后经济复苏与增长的使命，也将是新一轮产业变革的核心驱动力。为此，报告聚焦人工智能通用技术和落地的应用场景，分别从图像处理技术、微表情、智能问答三大细分赛道对各企业的专利申请情况进行了分析。
在人工智能图像处理技术赛道，平安集团、腾讯科技、百度网讯专利申请量排名前三（见图3）。平安集团在图像处理技术赛道上专利申请量第一，据悉图像处理技术被广泛应用在平安集团的车险理赔业务，实现了小额案件的处理时间从1.7天跃升至秒级定损。
图3：图像处理技术专利申请量TOP10企业
微表情识别作为新颖的基于人工智能的情绪分析技术，广泛应用于金融评估、商业谈判、心理干预等场景。
在人工智能微表情技术赛道，平安集团、腾讯科技、三星电子专利申请量排名前三（见图4）。其中，平安集团微表情技术相关专利申请量遥遥领先。据悉，平安集团的微表情识别技术可实现30余个AU及10种情绪的检测，其中AU的最高识别准确度可达98.1%，平均86.3%；情绪的最高识别准确度可达98.2%，平均92.1%。并且，该技术已经走出实验室，被应用于识别骗贷行为等风控模型等场景中。
图4：微表情专利申请量TOP10企业
在人工智能的智能问答赛道，平安集团、腾讯科技、百度网讯专利申请量排名前三（见图5）。智能问答技术主要应用于城市服务、金融服务和医疗服务等应用场景。例如平安智能客服有着强大的机器学习能力，“越训练，越智慧”，相比传统人工客服，效率提升60%，语音识别精度达到97%以上。
如今，智能问答细分赛道的竞争已呈现多极化竞争，腾讯科技、百度网讯、阿里巴巴、华为等都均加快了技术布局。
图5：智能问答专利申请量TOP10企业
国内人工智能领域赛道依旧火热，专利申请量呈现指数性增长，且技术贡献主体对该领域专利质量的重视程度与日俱增。人工智能技术通过与传统产业的深度融合，催生新业态，助力实体经济向数字化智能化转型。
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0分享至#本文仅代表作者观点，不代表IPRdaily立场#来源：IPRdaily中文网（iprdaily.cn）原标题：人工智能产业中不可忽略的技术领域之NLP据国家工业信息安全发展研究中心知识产权所（工信部电子知识产权中心）发布的《2020人工智能中国专利技术分析报告》显示，截止到2020年10月底，我国自然语言处理技术领域专利共有48137件，2019年专利申请数量为11342件，是2000年专利申请量的118倍，占人工智能年度专利总申请量的5.65%。2020年度（截止到2020年10月底）自然语言处理技术领域专利申请量为7910件。自2015年以来，自然语言专利技术申请量增长速度明显加快，说明自然语言专利技术专利布局正处于活跃时期，是创新主体关注的重点。“我们可以期待，总有一天机器会同人在一切的智能领域里竞争起来。但是，以哪一点作为竞争的出发点呢？这是一个很难决定的问题。许多人以为可以把下棋之类的极为抽象的活动作为最好的出发点，不过，我更倾向于支持另一种主张，这种主张认为，最好的出发点是制造出一种具有智能的、可用钱买到的机器，然后，教这种机器理解英语并且说英语。这个过程可以仿效小孩子说话的那种办法来进行。”-A.M.Turing，ComputingMachineryandIlligence，MindVol.59，1950.自然语言处理(NaturalLanguageProcessing)作为人工智能三大关键技术之一，从20世纪40年代算起，已经有70多年的历史了，随着信息网络时代的到来，已经成为现代语言学中一个颇为引人注目的学科，并且已经广泛应用于情感分析、问答系统、自动摘要、机器翻译、语音识别、聊天机器人、市场预测、文本分类、拼写检查等领域。那么，究竟什么是自然语言处理呢？自然语言处理是以语言为对象，利用计算机技术来分析、理解和处理自然语言的一门学科，即把计算机作为语言研究的强大工具，在计算机的支持下对语言信息进行定量化的研究，并提供可供人与计算机之间能共同使用的语言描写。自然语言处理为什么重要？比尔盖茨曾说“语言理解是人工智能领域皇冠上的明珠”，自然语言处理有助于打破人与机器之间的障碍，改善人机交流的效率和生产力。在人工智能出现之前，机器只能处理结构化的数据，例如Excel里的数据；但是网络中大部分的数据都是非结构化的，例如：文章、图片、音频、视频等，在非结构数据中，文本的数量是最多的，虽然没有图片和视频占用的空间大，但是文本的信息量是最大的，为了能够分析和利用这些文本信息，我们就需要利用NLP技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用。自然语言处理就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。图1图片来源：公众号：easyai-tech2020年的自然语言处理技术专利发展现状据国家工业信息安全发展研究中心知识产权所（工信部电子知识产权中心）发布的《2020人工智能中国专利技术分析报告》（以下简称“报告”）显示，截止到2020年10月底，我国自然语言处理技术领域专利共有48137件，2019年专利申请数量为11342件，是2000年专利申请量的118倍，占人工智能年度专利总申请量的5.65%。2020年度（截止到2020年10月底）自然语言处理技术领域专利申请量为7910件。自2015年以来，自然语言专利技术申请量增长速度明显加快，说明自然语言专利技术专利布局正处于活跃时期，是创新主体关注的重点。图2我国人工智能自然语言处理领域专利申请量年度变化趋势（受公开滞后影响，2020年专利数据公开不完整，统计数据截止至2020年10月底）自然语言处理基础技术包括知识图谱、词法分析、句法分析、语义分析和语言模型，基于对全球专利申请态势的检索，如下图所示，知识图谱专利申请量占比最高，为26%，其次为词法分析、句法分析和语言模型，占比为19%，语义分析的申请量占比最低，为17%。（数据来源：《产业专利分析报告-人工智能关键技术（第68册）》）图3全球自然语言处理基础技术各技术分支占比分析数据来源：《产业专利分析报告-人工智能关键技术（第68册）》针对知识图谱技术，笔者在国家知识产权局专利检索及分析网站进行了检索，如下图所示的检索结果显示，在知识图谱技术领域，北京百度网讯科技有限公司、平安科技（深圳）有限公司、腾讯科技（深圳）有限公司、北京明略软件系统有限公司以及珠海格力电器股份有限公司分别排名前五。其中，百度网讯以392件专利量排名第一，平安科技以187件专利量排名第二，腾讯科技以151件专利量排名第三，明略科技以83件专利量排名第四，珠海格力以81件专利量排名第五。图4针对词法分析技术，笔者在国家知识产权局专利检索及分析网站进行了检索，如下图所示的检索结果显示，在词法分析技术领域，北京邮电大学、腾讯科技（深圳）有限公司、北京航空航天大学、中兴通讯股份有限公司、华为技术有限公司分别排名前五。其中，北京邮电大学以57件专利量排名第一，腾讯科技以33件专利量排名第二，北京航空航天大学以21件专利量排名第三，中兴通讯股份有限公司、华为技术有限公司以20件专利量并列第四。图5针对句法分析技术，笔者在国家知识产权局专利检索及分析网站进行了检索，如下图所示的检索结果显示，在句法分析技术领域，苏州大学、北京百度网讯科技有限公司、百度在线网络技术（北京）有限公司、昆明理工大学、阿里巴巴集团控股有限公司、腾讯科技（深圳）有限公司、中国科学院自动化研究所排名前五。其中，苏州大学以37件专利量排名第一，百度网讯以31件专利量排名第二，百度在线、昆明理工大学以28件专利量并列第三，阿里巴巴集团控股、腾讯科技、中国科学院自动化研究所以23件专利量并列排名第五。图6针对语义分析技术，笔者在国家知识产权局专利检索及分析网站进行了检索，如下图所示的检索结果显示，在语义分析技术领域，百度在线网络技术（北京）有限公司、腾讯科技（深圳）有限公司、北京百度网讯科技有限公司、阿里巴巴集团控股有限公司、平安科技（深圳）有限公司分别排名前五。其中，百度在线以198件专利量排名第一，腾讯科技以163件专利量排名第二，百度网讯以127件专利量排名第三，阿里巴巴集团控股以101件专利量排名第四，平安科技以85件专利量排名第五。图7针对语言模型技术，笔者在国家知识产权局专利检索及分析网站进行了检索，如下图所示的检索结果显示，在语言模型技术领域，北京百度网讯科技有限公司、腾讯科技（深圳）有限公司、平安科技（深圳）有限公司、百度在线网络技术（北京）有限公司、微软公司分别排名前五。其中，百度网讯以169件专利量排名第一，腾讯科技以148件专利量排名第二，平安科技以121件专利量排名第三，百度在线以114件专利量排名第四，微软公司以110件专利量排名第五。图8根据自然语言处理技术的专利检索情况，如下图所示，人工智能、自然语言处理、神经网络、机器学习、自然语言等关键词成为自然语言处理技术相关专利中的创新词云。图9：自然语言处理技术相关专利中的创新词云使用工具：智慧芽专利数据库，智慧芽英策从综合水平来看，专注于自然语言处理的公司相当多，根据2019《互联网周刊》&eNet研究院选择排行，国内自然语言处理领域的代表性企业如下图所示，包括被称为人工智能领域“黄埔军校”的微软亚洲研究院，专注于输入法的搜狗，专业从事语音研究的科大讯飞、云知声、思必驰、捷通华声、出门问问等企业，也包括深入大数据挖掘的达观数据、明略科技等企业。图10展望未来随着互联网的普及和海量数据和信息的涌现，自然语言处理作为人工智能的核心技术，在人们的工作、学习、生活中扮演着越来越重要的角色，并将在社会发展和科技进步的过程中发挥越来越重要的作用；一场人机关系变革正在进行中，自然语言处理已经迎来了最好的发展时代，旨在让计算机真正理解我们的自然语言处理技术，正在把人工智能推向一个新的高度—能理解、会思考的认知智能，这让我们能够对未来有更大的想象空间。那么NLP技术在实际工作中是如何在不同领域发挥其功用呢？笔者咨询了明略科技集团信息检索实验室主任梁吉光博士，梁吉光博士表示：“关于NLP的落地，不同于图像识别、语音认识能感知智能的落地，NLP属于认知智能，落地门槛稍高。NLP的应用主要有两种：通用型技术应用和领域型技术应用。通用型技术应用主要包括语法分析、信息检索、文本分类、情感分析、人机对话等任务，领域性技术应用则与应用场景紧密相关，如安全领域的舆情监控、金融领域的智能风控、营销领域的智能营销、智能家居领域的智能音箱等。”目前NLP技术已经有了一定发展，并逐步在安全、金融、互联网、智能家居设备、电子产品等领域开始落地应用，那么国内NLP领域的发展情况究竟如何，已经具备了哪些优势？未来NLP技术发展又会面对哪些技术挑战呢？针对这些问题，梁吉光博士回复说：“国内自然语言处理研究一直走在国际前列水平，总体来讲位居世界第二，仅次美国。从大环境角度，国内自然语言处理技术的飞速发展得益于中国四十年改革开放，为技术与国际接轨提供了温床。人工智能落地包括四要素：场景、数据、算法、算力。同样，自然语言处理技术的发展也离不开这四大要素。工业界从不缺场景，缺的是能适用于场景的技术。在信息爆炸时代，数据越来越多，各种训练集测试集涌现；算法越来越复杂、越来越先进，尤其以深度神经网络为代表的的深度学习架构，预训练模型更是将自然语言处理推向了新的范式；计算能力也越来越高，提供了大规模计算的可能性，从这一角度，数据“大”、算法“优”，算力“快”是推动自然语言处理发展的直接原因。”自然语言处理，让人机交互不再遥远；深度学习(DL)，让语言解析不再是智能系统的瓶颈。基于深度学习的NLP技术已经成为时下最主流的研究方法，并在在NLP领域的研究中取得一个又一个突破。DL最早突破的是语言模型，解决了传统语言模型数据稀疏的问题。随后，以CNN、RNN、LSTM为代表的深度神经网络模型对自然语言词序列的特征提取发起了进阶。再到当下“预训练+微调”这一NLP新范式更是横扫整个领域，尤其以GPT、BERT模型为优秀代表频频刷新SOTA。这一新范式结合下游任务，将NLP推向了新的研究丰碑。对于未来NLP技术发展将会面对的技术挑战方面，梁博继续补充道：（1）“大力出奇迹”有瓶颈当下基于深度学习方法的NLP技术取得了卓越的效果，但这类方法基于“大”数据、“大”模型，数据动则TB量级，模型参数更是达到千亿级别，着实卷，没有最大只有更大。此外，此类算力多不可复现，且局限于财力雄厚玩家。卷到何时算了？卷不动的时候，或者大力已不能解决问题的时候，需要考虑技术突破方向。（2）不可解释性自深度学习模型席卷NLP领域以来，其不可解释性一直是研究者的关注点之一。这种不可解释性也注定无法将模型很好地应用到依赖于过程解释结果的领域，如法学、医疗、金融等领域。从蒸汽时代到电气时代，再到21世纪的信息时代，科技的发展推动着时代的进步，而人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。当今的宇宙中人类是孤独的，但在不久的未来，我们期待自然语言处理这一关键技术可以让冰冷机器变得有温度，实现人机同行的美好愿景。来源：IPRdaily中文网（iprdaily.cn）编辑：IPRdaily王颖校对：IPRdaily纵横君特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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