基于專利信息的南京市人工智能產業發展研究

季 春

(南京市科技信息研究所，江蘇 南京 210018)

0 引言

人工智能(Artificial Intelligence，AI)近年來發展迅速，人工智能的重要開拓者與先驅之一， 斯坦福人工智能實驗室的Nils Nilsson曾對人工智能下過如下的定義：人工智能就是力圖使得機器具備智能的一種活動， 而智能則意味著一個實體具備在其所在的環境中能夠恰當并有預見性地實現其功能的一種能力[1]。

人工智能是當前世界主要發達國家積極發展的戰略性技術，也是南京市重點打造的地標產業之一。2019年，南京市政府印發打造人工智能產業地標行動計劃的通知，提出到2025年，人工智能在經濟社會主要領域得到深度融合和應用，全市人工智能核心產業規模達到500億元，帶動相關產業規模5000億元，人工智能競爭力處于國內領先水平，人工智能產業發展成為全省第一、全國前三、全球有影響力的產業地標，成為全國人工智能產業創新發展的引領區和具有全球影響力的人工智能創新應用示范城市。

本文基于專利信息對南京市人工智能產業開展分析研究，時間跨度為2010—2019年，以這10年南京市人工智能產業領域的專利數據信息為基礎，理清南京市當前人工智能產業的專利分布的趨勢和狀況，總結存在的問題，并提出相應的對策建議。

1 研究方法與數據準備

本文主要對專利文獻進行計量分析?！队墨I工作術語標準匯編》把文獻計量學術語簡單定義為：應用數學和統計方法對文獻利用和出版的研究。印度文獻學家拉維昌德拉在1972年的論文中，把文獻計量學定義擴充為：通過文獻、圖書館工作者、用戶行為和特性的定量分析，實現圖書館和情報中心的情報加工和情報處理的科學[2]。目前已有一些學者通過專利信息計量分析對人工智能產業開展研究。陳軍等以專利數據為依據，從專利申請總體情況、PCT專利申請、IPC重點技術領域、創新主體等方面對中美人工智能產業發展進行了比較研究[3]。石海林等以專利數據為依據，從專利申請趨勢、IPC重點技術領域、主要研發機構及區域分布等方面，對湖南省人工智能技術發展進行了計量統計與分析[4]。曲珊珊等利用國家知識產權局專利數據庫構建檢索策略，從專利態勢、申請人實力和技術層面對我國醫學人工智能產業競爭態勢進行分析[5]。王雅薇等基于專利分析方法和技術軌跡理論，以人工智能產業組織為研究對象，采用定性分析的方式，從人工智能核心技術、專利引用網絡和專利商業化三個維度，對我國人工智能產業技術創新路徑進行識別和對比分析[6]。

本文進行專利數據檢索與分析，使用的是incopat專利大數據平臺(https://www.incopat.com/)。通過對相關研究論文進行梳理，本文確定的檢索關鍵詞為：“人工智能”“模式識別”“語音識別”“圖像識別”“虹膜識別”、“機器學習”“智能處理器”“認知計算”“智能機器人”“專家系統”“智能搜索”“智能駕駛”“神經網絡”“計算機視覺”。經檢索，自2010-2019年，南京市人工智能產業領域共得到相關專利數據樣本4293件。

2 數據分析

2.1 基本態勢

從3種專利類型分析，發明專利3879件，占總量的90.4%，實用新型(382件)與外觀設計(32件)合計占比不到10%，可見南京市在人工智能產業領域所產生的專利成果質量較高。

從年度趨勢分析，近10年來南京市人工智能產業領域的專利數量從2010年的64件增長至2019年的1415件，呈逐年遞增的趨勢，年均增長率達到41%，可見南京市人工智能產業正處于高速發展期。

從專利申請人類型分析，高校擁有的人工智能產業領域的專利最多，達到2508件，其次是企業1624件，個人172件，科研單位146件，機關團體57件，可見高校是南京市人工智能產業領域的技術主導。

從專利法律狀態分析，處于審中狀態的專利最多，2749件，占比64.0%；授權且有效的專利897件，占比20.9%；失效專利647件，占比15.1%。進一步分析可知，高校的失效專利最多，達到375件，占所有失效專利的58.0%，而在375件高校的失效專利中，因未繳年費失效的專利就達139件，可見高校對于專利的維護不夠重視。

2.2 專利申請人排名

圖1 南京市高校專利申請人排名情況

南京市是長江下游地區的科教中心城市之一，高教資源位居全國同類城市前列。由圖1和圖2分析可知，東南大學以508件專利位居第一，其次是南京郵電大學(440件)、南京航空航天大學(298件)、河海大學(245件)、南京理工大學(242件)、南京大學(211件)、南京信息工程大學(188件)，而在南京市企業專利申請人中，排名第一的國網江蘇省電力有限公司也僅有74件專利，可見南京市高校在人工智能產業領域擁有深厚的技術實力。同時由圖2分析可知，在專利數量排名前十的南京市企業中，有6家是電力行業的企業，可見，南京市的人工智能技術在電力行業應用廣泛。

圖2 南京市企業專利申請人排名情況

2.3 專利IPC技術分類

由表1分析可知，南京市人工智能產業領域的專利主要集中在G06N(基于特定計算模型的計算機系統)、G06K(數據識別；數據表示；記錄載體；記錄載體的處理)、G06F(電數字數據處理)這幾個主要技術類別。同時可以看出，在專利數排名前十的IPC技術類別中，有8個技術類別是高校專利數量多于企業專利數量，只在G10L(語音分析或合成；語音識別；語音或聲音處理；語音或音頻編碼或解碼)和H04N(圖像通信，如電視)這兩個技術類別中，企業專利數量多于高校專利數量。

表1 專利IPC技術分類情況(單位：件)

2.4 技術領域

由圖3分析可知，在南京市人工智能產業中，產出專利技術成果較多的熱點領域包括神經網絡、圖像識別、機器學習，其中神經網絡的專利最多，達到2354件；而產出專利技術成果較少的冷門領域包括虹膜識別、智能搜索、智能處理器、認知計算，其中認知計算的專利最少，僅有4件。

圖3 技術領域專利排名情況

2.5 專利技術轉移轉化

經數據分析可知，在南京市人工智能產業領域所產出的專利中，南京市高校與南京市企業共同申請的專利數僅86件，南京市高校向南京市企業轉讓的專利數僅30件，南京市高校向南京市企業許可的專利數僅26件，三者之和占全部專利數的比例不足5%，可見，南京市高校在人工智能產業領域所產出的大量專利技術成果沒有得到轉移轉化。

3 問題總結及對策建議

由前文的分析可以看出，從專利的角度而言，南京市人工智能產業的發展存在以下的問題：①高校專利技術轉移轉化情況不佳。南京市高校在人工智能產業領域擁有大量的專利，但是其中只有很少一部分向企業進行了轉移轉化，大部分專利只沉睡在數據庫中，沒有體現出專利的應用價值；②企業的創新主體地位不突出。企業直接面向市場參與競爭，在產業發展中，企業應當成為技術進步的主要推動者，但是在專利數排名前十的IPC技術分類中，有8個技術類別，企業專利數量要少于高校專利數量；③部分技術領域存在短板。2010-2019年，南京市人工智能產業在虹膜識別、智能搜索、智能處理器、認知計算領域擁有的專利數均不超過50件，短板問題不容忽視。

針對上述問題，為了促進南京市人工智能產業的發展，需要做好以下3個方面的工作：①強化南京市高校專利轉移轉化工作。政府要通過出臺政策措施、制定項目計劃、構建中介平臺、給予補助獎勵等方式，加強南京市高校與南京市企業之間的合作，打通高校專利技術成果向企業轉移轉化的渠道，讓高校的專利技術在企業落地實施，從而推動整個產業的發展；②提升企業的創新主體地位。政府要加快培育或引進人工智能領域的高新技術企業，鼓勵企業開展技術公關，扶植企業建立技術研究機構，支持企業引進國內外高端人才，推動企業在工藝設計、產品開發、質量管理等方面與國際接軌；③補齊技術領域的短板。政府要制定切實可行的產業發展路徑和產業促進政策，支持企業與高校建立技術創新聯合體，特別是圍繞虹膜識別、智能搜索、智能處理器、認知計算等短板領域開展技術研發布局，加快新產品產業化，在未來的市場競爭中搶占先機。