2022人工智能技术趋势

人工智能技术趋势人工智能日益推动自动驾驶、医疗诊断、先进制造等技术及其在商业应人用领域的快速发展，并已经从理论走向全球市场。在数字化和计算处理能力迅速提高的推动下，人工智能不断发展，并将产生革命性的影响：通过从数以亿计、似乎没有关联的数据点中寻找规律，从而提高天气预报准确性，增加农作物产量，加强癌症检测，预测流行疾病，提高工业生产力。通过专利分析发现技术趋势《世界知识产权组织技术趋势》系列报告，充分发挥世界知识产权组织在专利数据分析方面的特长，研究新兴人工智能时代的技术趋势：通过分析专利、科技出版物及其他数据，分析人工智能过去以及当前的各种趋势，提出关于该领域未来创新发展趋势的看法。为了便于理解人工智能领域的发展情况，世界知识产权组织设计了一个全新的框架，将相关技术按照

三个维度进行分类：——人工智能技术，例如机器学习；——人工智能功能性应用，如语音处理和计算机视觉；——人工智能应用领域，如电信和交通运输。人工智能相关发明蓬勃发展，已从理论走向商业应用自20世纪50年代出现人工智能以来，发明家和研究人员已经提交了近34万件与人工智能相关的发明专利申请，发表了160多万篇科技论文。值得注意的是，与人工智能相关的专利申请数量增长迅速：一半以上已认定的发明专利是在2013年以后公开的。尽管关于人工智能的科技论文可以追溯到几十年前，但2001年前后，论文数量才开始大幅增加；12年后，即2013年，专利申请才迅速增多。此外，科技论文与发明专利的比例，也从2010年的8：1降至2016年的3：1——表明人工智能已从理论研究转向将技术应用于商业产品和服务领域。人工智能部分领域发展较快在人工智能技术已经公开的专利中，机器学习方面的最多；在已认定的发明专利（134777件专利）中，涉及机器学习的超过1/3。与机器学习相关的专利申请，年均增速为28%，其中2016年就申请20195件（2013年为9567件）。引发人工智能革命的机器学习技术，是深度学习和神经网络，也是人工智能技术中专利申请增长最快的子领域：2013～2016年，深度学习的年均增速为175%，2016年专利申请多达2399件；神经网络的同期增速为46%，2016年专利申请达6506件。在人工智能的功能性应用方面，计算机视觉（包括图像识别）排名第一。在所有与人工智能相关的专利（167038件）中，有49%涉及计算机视觉，年均增速24%（2016年专利申请为21011件）。2013～2016年专利申请中，人工智能功能性应用方面增长率最高的是机器人和控制方法——年均增速均为55%。2013～2016年，所有技术领域专利认定的年均增速为

10%，而与人工智能相关的专利认定增速远高于10%。许多人工智能专利包含可用于其他行业的发明与人工智能相关的专利不仅披露了人工智能技术及其应用，还经常涉及应用领域和具体行业。根据分析，许多领域和行业正在探索人工智能的商业开发。本报告目前已经分析确定了20个应用领域；在所有已认定的人工智能专利中，有62%中至少涉及一个应用领域。各应用领域排序如下：电信（在所有已认定的专利文件中有15%涉及该领域），交通运输（15%），生命科学与医学（12%），个人设备、计算和人机交互（11%）。其他行业包括银行业、娱乐业、安保业、工业与制造业、农业、网络（包括社交网络、智慧城市和物联网）等。与人工智能相关的许多技术可以用于不同行业，大量人工智能专利涉及多个行业就充分说明了这一点。交通运输业2013～2016年的专利申请年均增速为33%（2016年专利申请为8764件），不仅在总体结果中很突出，在人工智能相关专利申请增长率最高的领域中也遥遥领先。交通运输领域增速最快的是航空航天/航空电子（年增长率为67%，2016年专利申请为1813件）和自动驾驶汽车（年增长率为42%，2016年专利申请为5569件）。从2006～2016年的趋势来看，交通运输领域的增长更加明显：2006年仅占专利申请总量的20%，2016年的占比则提高到1/3（专利申请超过8700件）。2013～2016年，电信领域与人工智能相关的专利申请虽然年均增速不及交通运输业，但是也高达23%，2016年的专利申请为6684件。电信领域中增长最快的是计算机网络/互联网（17%）和广播电视（17%）。同期，生命科学与医学的增长率为12%，2016年专利申请为4112件，其中包括医疗信息学（增长率为18%）和公共卫生（增长率为17%）。2013～2016年，个人设备、计算和人机交互的年均增速为11%，2016年专利申请为3977件，其中情感计算（识别人类情感的子领域）增长迅速（增长率为37%）。某些人工智能技术、应用与产业密切相关近70%与人工智能相关的发明专利在涉及人工智能技术、应用或领域时，也同时涉及其他技术、应用或领域。专利申请最常见的组合是：计算机视觉和深度学习；计算机视觉和交通运输、电信、安

全；本体工程和自然语言处理；机器学习和生命科学与医学。这些组合说明了人工智能近期关注的发展较快的领域。日本、美国和中国的企业在专利申请中占据主导地位人工智能专利申请者前30中，企业占26席，高校或公共研究机构仅有4席。人工智能的大多数技术、应用和领域均如此。人工智能专利相关的前20名申请企业中，日本12家，美国3家，中国2家。其中，日本消费电子企业尤为突出。IBM与微软在人工智能各相关领域的专利申请中领先IBM的人工智能专利申请最多，有8290件；其次是微软，有5930件。两家企业的专利申请涉及的人工智能技术、应用和领域很广，说明其活动不限于特定的产业或领域。第三到第五名依次为东芝（5223）、三星（5102）和日本电气（4406）。2013～2016年；中国国家电网公司（SGCC）的专利申请年均增长70%，已跃居前20位，特别重视仿生机器学习技术（通过观察自然获得）和支持向量机（一种学习监督）。在某些技术和领域，专利申请最多的企业为该领域专业化程度和专业水平较高的企业，例如，深度学习领域名列前茅的百度，交通运输领域表现突出的丰田和博世，生命科学与医学领域的西门子、飞利浦和三星。有些著名企业在人工智能专利领域的总体排名不高，但在个别领域却很突出，其中包括网络和社交网络领域的Facebook和腾讯。行业专业知识和获取专业数据的途径，可能是某些企业在特定行业领先的原因。中国的高校对人工智能特定领域的研究颇有建树尽管人工智能领域是以企业为主导，但是在分布式人工智能、部分机器学习技术和神经科学/神经机器人等人工智能技术的发明专利中，高校及公共研究机构发挥着主导作用。在学术机构人工智能专利20强中，中国有17家；在人工智能科技论文20中国有10家。中国学术机构在新兴的深度学习技术方面表现尤为突出。中国科学院（CAS）在公共研究机构专利申请者排名第一，拥有专利族2500多个，发表人工智能科技论文2万多篇。此外，中国科学院的深度学习专利最多（235个专利族）。2013～2016年，中国学术机构的专利申请

量年均增速超过20%，持平或高于大多数国家学术机构的增长率，领先地位不断巩固。在高校及公共研究机构专利申请者中，韩国电子通信研究院排名第二，在所有专利申请者中入围前30名。167家高校和公共研究机构跻身专利申请500强。其中中国110家，美国20家，韩国19家，日本4家。欧洲公共研究机构入围500强的有4家：排名最高的是德国弗劳恩霍夫研究所，排名第159位；法国原子能和替代能源委员会排在第185位。美国和中国是人工智能专利申请的主要目标人工智能专利申请排名最高的是美国和中国的专利局（与其他领域专利申请的趋势一致），其次是日本；美、中、日三国专利局受理的专利申请占总量的78%。世界知识产权组织的《专利合作条约》（PCT）体系的应用不断提高，允许专利申请人一次向多个司法管辖区申请专利。通过《专利合作条约》申请的专利，在人工智能专利申请中位列第四。专利申请的国际化程度不断提高许多专利申请扩大到多个司法管辖区。在所有人工智能专利申请中，有1/3是在首次申请后又向其他司法管辖区提出申请，有8%是向5个或5个以上的司法管辖区提出申请。在专利申请机构前三名中，在日本和美国提出首次申请的专利中，分别有40%和32%随后又在其他司法管辖区提出申请。在中国首次提出首次申请的专利中，只有4%随后又在其他司法管辖区提出申请。与其他国家的申请者相比，尤其是美国，中国的企业和高校目前倾向于只在中国申请专利。企业收购是内部研究和知识产权战略的补充自1998年以来，人工智能领域共有434家企业被收购，其中，53%是在2016年之后。自2012年以来，人工智能领域的企业收购逐年增加，2017年达到103宗。Alphabet（含谷歌、DeepMind、Waymo和XDevelopment）的发明专利申请数量共有3814项，仅排名第十，但在人工智能企业收购方面位列前茅。苹果和微软在收购方面也一直很活跃。人工智能研究的合作有限，冲突也有限在许多情况下，合作研究的组织机

构被列为专利申请的共有人。但排名前20的申请者中，与其他申请者共有人工智能专利组合所有权的比例，没有一家超过1%。全球处于诉讼中的人工智能专利族有1264个（其中美国占74%），专利抗辩案件有4231件。技术趋势可以为人工智能的未来决策提供指导本报告中的分析为人工智能创新趋势提供了新的认识，说明了人工智能在一系列技术活动和其他活动中发挥的重要作用。人工智能确实对社会有潜在影响，且影响会越来越大。因此，必须把人工智能与其对劳动力、经济和整个社会的预期影响结合起来。决策者必须尽快制定政策，跟上人工智能的发展趋势，为人工智能的发展指引方向。利益相关者必须认真考虑正确的政策组合，最大限度地发挥人工智能的优势，重视与人工智能相关的战略、政策、法律法规以及伦理道德问题，重视数字数据的获取和拥有及其对知识产权体系的影响，重视提供有相应技能的劳动力，以及投资策略和相关资金问题。概述特朗普五大关税措施编者按：本文由本刊编辑部翻译节选自2019年2月美国彼得森国际经济研究所发布的《衡量特朗普2018五大关税措施》。2018年，特朗普基于一系列很少实践的美国贸易法实施了五方面的贸易措2施，其中就包括声称保护美国国家安全的232调查。由于重复计算同一关税，许多问题变得含糊不清。此外，有些关税只针对中国，有些关税则大量针对全球供应链中的商品，导致更难衡量其影响。特朗普的五大关税措施涉及美国进口总额的12.6%特朗普2018年实施了五大关税措施，涉及3037亿美元的进口商品，占美国2017年进口总额的12.6%。这些关税是在贸易协定谈判对进口产品征收普通关税（例如美国实施的“最惠国”税率）之外征收的关税。但特朗普的五大关税措施存在重叠，使12种不同产品不止一次被征税。例如，中国的一些半导体产品在2月7日被征30%的关税后，8月23日，特朗普又根据不同的贸易法加了25%的新关税。因此，虽然五项关税简单相加，算出受影响的

贸易额是3048亿美元，但由于有些产品多次被征税，所以，在美国2017年的进口额中，只有3037亿美元受到了影响。区分用一种关税打击两种不同产品和用两种关税打击一种产品，在经济上很重要。如果2月7日对中国半导体征收30%的关税、阻止其进入美国市场的代价已经足够，那么8月23日对中国半导体再征收25%的关税，就不会加重影响。2018年以前部分进口商品已被征收其他特别关税至少从一个方面来看，特朗普五大关税影响的进口总额被夸大了。2018年受新关税打击的产品，有些早就被征税，其中许多是前几届政府征收的，高得让人望而却步——这是美国不同贸易法造成的。以特朗普3月和6月针对钢铁征收的2018年国家安全232关税为例，特朗普关税开征之前，美国约有一半钢铁产品进口已经被征收反倾销和反补贴税等关税，旨在防止因美国市场定价过低（倾销）或受益于外国补贴（反补贴税）的进口商品对国内产业造成损害。特朗普对钢铁征收25%的关税，是在2018年已经生效的平均66%的反倾销关税税率基础上加码。特朗普2018年五大关税打击的美国进口商品，估计“只有”11.2%未受到反倾销和反补贴税的影响。所有特别关税累计影响14.9%的美国进口产品要全面了解美国的贸易保护措施，需要解决一个测算问题：即同样运用这些法律，以前被征收特别关税的进口产品，为何未在特朗普此次的五大关税范围内——与重复计算反倾销和反补贴税恰恰相反。2018年实行中的大多数反倾销和反补贴税并不是特朗普开征的，而是前六届政府开征的，有些可以追溯到1977年。截至2018年，美国对3.7%的进口产品征收反倾销和反补贴税。其中又有2.3%与特朗普根据其他法律征收的五大特别关税中的一项或多项措施重叠。因此，反倾销税或反补贴税单独涵盖的进口额为1.4%。最重要的一点是将美国的所有特殊保护形式加总，2018年，美国有14.9%的进口产品被征收各种关税。最大的目标是中国、加拿大、欧

盟、韩国和墨西哥。2018年，美国实施的特别关税，大部分针对来自中国的进口商品。从纯经济角度看，这也是中国对美国出口商关税报复总额最