（来自专利分析普及推广项目2018研究成果）
刘钿 殷其亮 叶盛

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的科学。人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、 分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业 态、新模式，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

一、计算机视觉和自然语言处理在人工智能产业链中具有重要地位

计算机视觉和自然语言处理处于人工智能产业链中的技术层，是人工智能走向应用场景的关键性产业，同时自然语言处理对语音识别产业的发展具有重要意义。

计算机视觉就是给计算机装上眼睛(照相机)和大脑(算 法)，让计算机可以感知周围的环境 。

自然语言处理就是让计算机读懂人类深奥的语言。

二、关键技术——计算机视觉技术

    （一）整体情况分析

经过考察研究，我们将计算机视觉分为基础技术（通用技术）和应用技术（专用技术）两个一级技术分支，以及两个基础二级技术分支，七个应用二级技术分支。

 

       申请态势如下：2012 年计算机视觉引入深度学习，激发全球的技术创新高潮。

       （二）基础技术分支

  

图像处理和图像识别为热点技术

中美在各个技术方向具备领先优势

（三）应用技术分支

计算机视觉技术广泛应用于各个领域，其中安防领域的专利申请占比最高，达到35.61%。

计算机视觉技术解决了传统安防的痛点，随着深度学习的应用，智能安防领域的全球专利申请量呈快速增长态势。

纵观整个智能安防领域，无论是核心算法层面还是硬件 设备层面，在 2017 年之前均采用前端采集后端处理的结构， 这样导致通信数据量过大，需要不断扩展带宽，成本高，从2017年开始，商汤、旷视、谷歌、海康威视、大华技术均开始研发适用于嵌入式芯片的神经网络模型，以及具备智能识别处理功能的前端产品，以实现前端采集和预处理，后端精处理的云边融合结构。

三、关键技术——自然语言处理

       （一）整体态势

根据前期调研，我们将自然语言处理技术分为基础技术（通用技术）和应用技术（专用技术）两个二级技术分支， 词法分析、句法分析等五个二级技术分支，以及分词等十三个三级技术分支。

经过长期积累，自然语言处理专利申请迎来快速增长。

从优势申请人看，由于技术的应用性很强，可以看到全球前十位的申请人均为公司，中国只有百度一家上榜。

与全球不同的是：国内专利总量9986件，国内排名前十的申请人中互联网企业和科研院所各占一半。

专利储备中国优势在应用技术，美国在基础技术。

针对中美和美国申请量排名前十的申请人进行分发现： 相比美国公司和科研院所，国内企业大多侧重应用技术布局 。

（二）基础技术

整体上，三个基础技术分支申请总量相当，其中，语义分析是全球近期申请热点。

与美国相比，中国在词性标注、命名实体、句子级语义领域实力有待加强。

统计发现，全球前十均为国外企业，国内仅百度位列第十四位。

国内百度排名第一，腾讯、阿里巴巴、科大讯飞进入全国前十，其它均为科研院所。

（三）应用技术

应用技术中，机器翻译起步早、成熟度最高，自动问答发展最迅速，两者申请占总量的60%。

从国别来看，中国专利储备总量第一，美国在机器翻译和自动问答具有优势。

从申请人角度看，国内企业百度进入全球前十，在信息抽取和自动问答具有实力。

（四）创新主体分析——百度

在基础技术领域，百度除了在分词领域具有一定优势外，在句法分析、语义分析和词性标注、命名实体识别领域相对于全球优势主体存在一定差距。

百度在机器翻译领域，支持语言不及微软，不到谷歌的1/3，同时，在准确度上相对于微软和谷歌存在一定差距。

从专利申请态势来看，微软和谷歌在机器翻译领域布局较早，创新延续性好，而百度是2010年才开始进入。

从技术链透视专利布局，可以发现微软侧重于算法模型、 语料挖掘等技术；谷歌侧重于算法模型、用户体验及场景化技术；百度起步较晚，在算法模型、用户体验和语料库方面差距明显。与此同时，三者都在多模态融合方面重视不够。

从专利发明人分析创新团队，可以发现微软的NLP团队 人员最多有近 600 人，谷歌其次，百度最少。通过统计三者排名前5%的人员工作年限可以发现，微软和谷歌的团队更成熟，百度的团队更年轻。

 三大公司都针对自动问答开发相应产品，并在技术上积极布局。

 IBM 的 Watson 系统特别注重通过综合系统、问句理解、 回复生成等方式专注于精度的提高，这是因为IBM 的系统主要用于商业用途，比如医疗领域，精度是第一要素。相比而言，除了精度以外，微软和百度公司还比较偏重于情感交互部分，这部分则主要体现为以回复生成为主要表现形式的技术方向，第一能够结合深度学习来更好回答用户提问，第二也能给用户更好的体验。

四、结语

1. 安防是计算机视觉最成熟的应用领域，计算机视觉 技术解决了传统安防的痛点，当前，智能安防领域的全球专 利申请量呈快速增长态势。中国具有全球领先优势，新创企 业凭借技术优势迅速切入市场，传统企业通过 AI研发与合作实现转型升级，共同推动产业链变革。

       2.全球自然语言处理近期增速迅猛，在专利布局方面， 美国注重基础技术、中国注重应用技术；国内企业和科研院所专利合作有待加强。百度是国内最有实力的自然语言处理AI企业，基础技术除了“分词”，其它领域专利储备有待加强，专利质量有待提升；应用技术中机器翻译海外布局不足，自动问答专利质量有待提升。