全球人工智能领域专利实力排名，中国的优势和问题在哪？

人工智能已经成为当今最热门的技术之一，在机器人、无人驾驶、语音识别、图像识别、自然语言处理等领域具有广泛的应用。全球主要大国都在该领域投入了大量的资金，中美下注最多。与5G、创新药等行业类似，世界上各大科技巨头为抢占技术制高点，都申请了大量的专利。人工智能领域最核心的技术是以机器学习为代表的各种算法，因此软件、互联网企业是这场技术竞争的主角。

谁才是人工智能领域专利实力最强的企业？

回答这个问题其实不容易。人工智能涉及的领域太过广泛，每个公司专注于不同领域。为了使问题简化，本文讨论的人工智能方面的专利，主要是指在权利要求中明确提到人工智能的相关算法，包括决策树、贝叶斯理论、支持向量机、深度神经网络、增强学习、迁移学习等。

仅在专利说明书中提到人工智能的软件和硬件，例如自动刹车的程序，或者无人驾驶汽车中用的激光雷达，这些专利虽然提及人工智能，但在权利要求中并无相关的学习算法。比如相关专利的内容是遇到障碍物自动刹车的程序，在权利要求书中描述探测障碍物、指令刹车的步骤，这些步骤可能属于自动驾驶这一人工智能模块范围内的，但在专利的权利要求书中并无相关的学习算法，因此不在本文的收录范围。

此外，人工智能领域的专利主要是在2012年之后申请的，大部分都与深度神经网络相关。为了数据处理的方便，本文只分析2008年之后申请的有效专利，排除了早期的人工智能领域的专利和已经失效的专利申请。

在2008年后，全球在人工智能领域的有效专利家族约6万个，专利数量约10万件。主要申请的国家是美国与中国，占绝对多数，其中在中国申请的专利数量已经超过美国，但在中国申请的专利有相当部分都是外企申请的。

全球在人工智能领域的有效专利数量50强排名如下：

全球在人工智能领域的有效专利数量50强排名

从上图可以看出，IBM、中国科学院、微软、国家电网、百度、Google、西安电子科技大学、三星、浙江大学、清华大学等专利数量分列前十。值得一提的是，在人工智能领域的专利申请，中国的申请人中大学占了绝对多数的比例，这一点与美国明显不同，美国的主要申请人都是企业，大学申请的数量非常少。美国的大学在人工智能方面的研究主要侧重基础算法，偏数学理论方面，难以通过专利来保护。

专利数量显然不能等同于专利实力，关键还要看专利的保护范围。但对于几万件专利的数据，逐一阅读分析每一篇专利的权利要求不现实。在专利分析中，一般通过计算机统计专利家族数量、权利要求个数、说明书页数、被引用的次数等来估算专利强度。专利申请的国家多、权利要求数量和说明书页数多，申请人付出的费用也会多，说明申请人对专利的重视程度高，专利被引用的次数多，说明潜在应用前景广阔，价值也可能高。当然这些都是基于大数据的统计，并不能准确对应到每个单独的个案。

全球在人工智能领域的专利强度20强排名如下：

从上图可以看出，在人工智能领域的专利强度排名中，微软、Google、IBM、百度、三星、中国科学院、高通、Intel、西门子、Magic leap分列专利强度前十。

需要说明的是，人工智能领域的专利申请主要是在2015年之后申请的，绝大多数专利尚未授权，被引用的也不多。在这种情况下的专利强度计算，申请数量的权重会变大。因为大家的专利都才申请没多久，还未决定进入的国家，都未授权，也未被引用，这些计算专利强度的参数都基本相同。但随着时间的推移，这些参数会变得不同，同样的算法下，专利实力的排名会发生很大的变化。

在人工智能领域的专利排名中，微软、Google、IBM、百度、三星无论是专利数量还是专利强度上都排在前几位，是专利实力最强的企业。人工智能领域的专利申请人主要是中美两国的企业和大学，美国科技企业优势明显，中国主要申请人是大学与科研机构。中国的专利数量占优，但大部分都只在中国申请。

微软、Google、IBM已经有相当一部分基础专利获得授权，这些专利的权利要求非常宽，覆盖数据训练和机器学习几大算法在图像识别、自然语言处理等各个方面的应用，基于其开源代码进行的后续创新，都在这些专利的范围内。一旦后续跟随者违反开源协议，这些专利都能成为制约的武器。

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