來源：中國科協創新戰略研究院《創新研究報告》

第26期（總第454期）2021-03-23

編者按：2020年10月27日，美國專(zhuan) 利商標局（USPTO）發布《人工智能發明：追蹤美國人工智能專(zhuan) 利擴散》（Inventing AI Tracing the diffusion of artificial intelligence with U.S. patents）分析報告。該報告顯示，從(cong) 2002 年到 2018年，美國人工智能專(zhuan) 利的年申請量增長超過 100%，從(cong) 每年3萬(wan) 件增加到6萬(wan) 多件，含人工智能的專(zhuan) 利申請所占份額從(cong) 9%上升到近16%。同時，活躍於(yu) 人工智能領域的發明人和專(zhuan) 利權人比例從(cong) 1976年的 1% 上升到2018年的 25%。此外，排名前 30 位的人工智能公司大多來自信息和通信技術領域，隻有少數例外，如美國銀行、波音和通用電氣。本報告對其主要內(nei) 容進行摘編。

1950年發表的一篇關(guan) 於(yu) 人工智能（AI）的開創性論文中，Alan Turing 提出了“機器能思考嗎”的疑問，並專(zhuan) 注於(yu) 機器如何模仿人類。至今，人工智能是偉(wei) 大的進步，人們(men) 日常生活中可以在家裏舒適地發出問題，數字助理通過聲音識別，解釋問題，並給出答案，同時，機器人吸塵器可以在複雜的地形中導航。街道上，汽車掃描並識別周圍的環境，以更高得自主性駕駛。在經濟體(ti) 中，如商業(ye) 、運輸物流、醫療保健和金融業(ye) 的決(jue) 策越來越被機器預測改善。

人工智能可能改變人們(men) 對周圍世界的看法和日常生活的方式，通過創新實現這些變化。人工智能以蒸汽機和電力的規模徹底改變世界。如何衡量人工智能的潛在影響的一個(ge) 重要的指標是通過專(zhuan) 利的性質和普及度來體(ti) 現人工智能技術。專(zhuan) 利可以揭示人工智能技術的數量是否增長，它們(men) 是否在廣泛的技術領域、發明人、公司和區域之間擴散。該報告使用機器學習(xi) 人工智能算法確定了1976年至2018年發布的所有美國人工智能專(zhuan) 利申請。這種人工智能方法靈活地從(cong) 專(zhuan) 利文檔的文本中學習(xi) ，不受特定分類號和關(guan) 鍵字的限製，從(cong) 而提高了識別人工智能專(zhuan) 利的準確性。

一、人工智能專(zhuan) 利簡介

美國國家標準與(yu) 技術研究所 (NIST) 將人工智能技術和係統定義(yi) 為(wei) “由軟件和硬件組成，它們(men) 可以學習(xi) 解決(jue) 複雜問題、進行預測或承擔需要人類的感知 ( 如視覺、語音和觸摸 )、洞察、認知、規劃、學習(xi) 、通信或物理動作的任務。”對於(yu) 專(zhuan) 利的申請與(yu) 授權，AI 被定義(yi) 為(wei) 包含八種組件技術中的一項或多項，這些組件跨越軟件、硬件和應用程序。

1星空体育官网入口网站處理

星空体育官网入口网站處理領域涉及表示和推導關(guan) 於(yu) 世界的事實，並在自動化係統中使用這些信息。如美國金融公司 Intuit Inc. 使用一種預定義(yi) 的“星空体育官网入口网站庫”來自動檢測會(hui) 計錯誤的算法。

2語音識別

語音識別技術指能夠理解以聲音信號形式傳(chuan) 遞的文字序列。如蘋果的 Siri、亞(ya) 馬遜的 Alexa，或者微軟的 Cortana，這些智能語音助手可以對語音指令做出縝密的回答。

3人工智能硬件

現代 AI 算法需要相當強的計算能力。人工智能硬件包括物理計算機組件，旨在通過提高處理效率和速度來滿足這一要求。例如IBM公司的一項專(zhuan) 利，描述了一種用於(yu) 高效信息處理的設備，該設備模擬類似於(yu) 生物大腦的生物神經元之間的突觸來處理信息。

4進化計算

進化算法產(chan) 生的靈感借鑒了大自然中生物的進化操作，它一般包括基因編碼、種群初始化、交叉變異算子、經營保留機製等基本操作。如美國雪佛龍公司有一項預測可用石油儲(chu) 量的進化算法，其通過評估大量競爭(zheng) 模型，使用遺傳(chuan) 算法選擇其中最高性能的模型。

5自然語言處理

理解和使用書(shu) 麵語言編碼的數據是自然語言處理的領域。例如美國辛辛那提兒(er) 童醫院醫療中心的一項專(zhuan) 利，通過模擬各種人類記憶方法並使用文本來構建方案。生成的方案可用於(yu) 提高各種醫療保健管理任務的效率，例如為(wei) 臨(lin) 床記錄分配賬單編號。

6機器學習(xi)

機器學習(xi) 領域包含一大類從(cong) 數據中學習(xi) 的計算模型。沃爾瑪有一個(ge) 算法，通過使用眾(zhong) 包對產(chan) 品描述、評論和其他產(chan) 品特性進行分類來解決(jue) 不明確的問題，從(cong) 而優(you) 化其電商平台。

7計算機視覺

計算機視覺從(cong) 圖像和視頻中提取和理解信息。如亞(ya) 利桑那州立大學的一項醫用專(zhuan) 利，可自動檢測結腸鏡檢查期間拍攝的圖像中的異常。

8規劃與(yu) 控製

規劃與(yu) 控製包含識別、創建和執行活動以實現特定目標的過程。例如美國 Fisher-Rosemount Systems 公司的一項專(zhuan) 利，可以在加工廠出現異常狀況時，幫助減少成本高昂的工作流程分析。此發明描述了一種通過視覺、聲音或其他環境條件檢測中潛在的問題，並使用專(zhuan) 家係統識別和解決(jue) 這些問題的方法。

二、人工智能的重要性日益提升

報告指出，人工智能專(zhuan) 利申請量的增加標誌著有價(jia) 值的新技術的出現，這些申請量反映了投資者和創新者的眼光，他們(men) 尋求新技術進行創新，而人工智能技術則顯示出了這種增長趨勢。

圖1所示，1976年到2018年公開的人工智能專(zhuan) 利申請量及其在所有公開專(zhuan) 利申請中所占份額的長期趨勢。由於(yu) 美國發明人保護法（AIPA）是在1999年底及其實施期（圖1中的灰色區域）所作的修訂，2002年後的趨勢能夠提供更有用的信息。從(cong) 2002年到 2018 年，人工智能專(zhuan) 利申請量和份額普遍增加，其中人工智能專(zhuan) 利的年申請量增長了一倍以上，從(cong) 3萬(wan) 件增加到了6萬(wan) 多件。雖然美國專(zhuan) 利商標局的專(zhuan) 利申請總量在這段時間內(nei) 也有所增加，但人工智能申請的占比也出現了顯著增長，從(cong) 2002年的9%增長到2018年的近16%。如前所述，一項專(zhuan) 利可以屬於(yu) 上述八項組件技術中的一項或多項。例如，美國第 7392230 號專(zhuan) 利，題為(wei) “利用納米技術的物理神經網絡液態機器”，根據該報告所采用的方法被分為(wei) 機器學習(xi) 和人工智能硬件組件技術。

圖2 顯示了1990至2018年公開的人工智能組件技術專(zhuan) 利申請量，最多的是規劃與(yu) 控製（紅色虛線）和星空体育官网入口网站處理（淺藍色虛線），它們(men) 是最通用的人工智能組件技術，其他組件技術（如機器學習(xi) ）的專(zhuan) 利通常都會(hui) 包括規劃與(yu) 控製或星空体育官网入口网站處理的元素。

自2012年以來，機器學習(xi) 和計算機視覺領域的專(zhuan) 利申請量顯著增加。這兩(liang) 種人工智能技術都是AlexNet在2012年取得成功的關(guan) 鍵，AlexNet是2010ImageNet 大規模視覺識別挑戰賽的一部分，也是一個(ge) 分水嶺，它改變了圖像識別和機器學習(xi) （特別是深度學習(xi) ）的技術軌跡。

人工智能硬件以及計算機視覺的專(zhuan) 利申請量同步增長。這兩(liang) 種組件技術專(zhuan) 利申請的緊密聯係可能反映了圖像識別的進步以及計算能力和性能需求之間的相互影響。專(zhuan) 用硬件包括計算機處理器和專(zhuan) 用內(nei) 存的加速器，人工智能的其他應用（例如自動駕駛汽車）也涉及專(zhuan) 用硬件。

三、發明視角下的AI技術擴散

技術擴散是指發明者、公司和其他創新者傳(chuan) 播和采用的新技術。廣泛傳(chuan) 播的技術對創新、生產(chan) 力和經濟增長具有潛在的巨大影響，例如，蒸汽動力、電力和信息技術極大地提高了經濟生產(chan) 中商品的數量和種類。專(zhuan) 利文獻為(wei) 擴散提供了一種獨特的“發明透鏡”。這些文件包含了對發明技術的詳細描述以及其他元數據，這些元數據確定了專(zhuan) 利的技術分類、發明者、分配的所有者、位置和關(guan) 鍵日期。

1AI 在技術間的擴散

對於(yu) 每件專(zhuan) 利申請，USPTO都會(hui) 審查其技術內(nei) 容，並根據主題將專(zhuan) 利劃分到特定的技術分組。當前係統具有600多個(ge) 子類，涵蓋了大量主題，包括化學、電子、機械和材料等。圖3顯示了從(cong) 1976年開始人工智能的技術擴散情況。與(yu) 人工智能專(zhuan) 利申請總量的增長類似，人工智能正在更大的技術範圍中擴散（綠色實線）。

1976年，人工智能的專(zhuan) 利出現在大約10%的技術子類中，到2018年，已擴大到42%以上的技術子類中。

人工智能組件技術分成了三個(ge) 具有不同擴散率的集群，第一個(ge) 集群（星空体育官网入口网站處理和規劃與(yu) 控製）正在以最快的速度擴散到各個(ge) 專(zhuan) 利技術類別中，此狀態反映了這些人工智能組件在各種技術領域中的普遍適用性。

第二個(ge) 集群（視覺、機器學習(xi) 和人工智能硬件）擴散速度較慢，但仍在增加。

第三個(ge) 集群（進化計算、語音和自然語言處理）的擴散速度最慢，在20世紀90年代後期一直徘徊在5%左右，直到最近才擴展到近10%的技術子類中。

這些集群表明人工智能組件技術之間相互依賴，但還需要更多的研究來了解這些模式背後的因素。

2AI 在發明者和專(zhuan) 利所有者之間的擴散

當越來越多的發明家、公司和其他組織在其發明和生產(chan) 過程中使用人工智能，人工智能的經濟影響變得越來越大。每年獲得人工智能專(zhuan) 利的發明人和組織的百分比是擴散的一個(ge) 指標，這一指標可以用授權專(zhuan) 利上出現的發明者和組織的名字來計算。然而，使用原始專(zhuan) 利數據會(hui) 對發明者和組織進行錯誤計數。例如，“International Business Machines”和“IBM”是兩(liang) 個(ge) 不同的組織。為(wei) 了克服這個(ge) 限製，該報告使用了專(zhuan) 利視圖，專(zhuan) 利視圖為(wei) 發明人 ( 以下簡稱為(wei) 發明人 / 專(zhuan) 利權人 ) 和以專(zhuan) 利命名的組織提供唯一的身份標識。

圖4顯示了從(cong) 1976年到2018年至少獲得一件人工智能專(zhuan) 利的美國個(ge) 人發明人和專(zhuan) 利權人占比，這一比例的增長表明有更多的發明人和專(zhuan) 利權人在其發明中使用人工智能技術，個(ge) 人發明人和機構專(zhuan) 利權人占比總體(ti) 同步增長。獲人工智能專(zhuan) 利的個(ge) 人發明人占比在1976年僅(jin) 為(wei) 1%（藍色虛線），到2018年增長到25%，即2018年所有個(ge) 人發明人專(zhuan) 利中有 25% 的專(zhuan) 利使用了人工智能技術。從(cong) 2009年開始，使用人工智能的個(ge) 人發明人所占比例甚至超過了使用人工智能的機構（藍色虛線與(yu) 綠色實線交叉），這意味著擴散不僅(jin) 發生在機構之間，而且發生在個(ge) 人間，越來越多的個(ge) 人和機構在其工作中采用了人工智能技術。

圖5 列出了擁有人工智能專(zhuan) 利的美國前 30 強公司。根據授權專(zhuan) 利時的記錄，這些公司持有 1976 年至 2018 年授予的所有人工智能專(zhuan) 利的29%。前30名公司大多屬於(yu) 信息和通信技術（ICT）領域，也有例外，如通用電氣、波音和美國銀行。

3AI 在地理範圍上的擴散

根據不同時間段美國各地專(zhuan) 利發明人所在地點的對比，可以發現人工智能發明人 / 專(zhuan) 利權人往往集中在較大的城市和已建立的技術中心，如加利福尼亞(ya) 州矽穀，這些位置具有資源優(you) 勢，使早期采用更容易。例如，技術中心已經是成功公司的所在地，這些公司的員工擁有理解和實施人工智能技術所需的專(zhuan) 業(ye) 星空体育官网入口网站，這一優(you) 勢也延伸到擁有主要研究型大學的地區。數據顯示，自2001年後人工智能發明者/專(zhuan) 利權人的位置正擴散到全美各州。

例如，緬因州和南卡羅來納州在數字數據處理和適用於(yu) 商業(ye) 的數據處理方麵非常活躍；俄勒岡(gang) 州的發明者 / 專(zhuan) 利權人正在健身訓練和設備中使用人工智能；在蒙大拿州，人工智能被納入分析材料化學和物理特性的發明中。

美國中西部也在采用人工智能技術，盡管數量少得多。發明人 / 專(zhuan) 利權人正在使用人工智能進行數字信息傳(chuan) 輸、圖像處理以及數據識別和呈現。威斯康辛州在醫療器械和診斷、手術和鑒定流程方麵領先，其次是俄亥俄州和堪薩斯州。例如，美國專(zhuan) 利號 9687199，標題為(wei) “提供疾病預後的醫學成像係統”，該發明結合了多個(ge) 機器學習(xi) 模型來分析不同的患者特征，這些特征被組合成用於(yu) 疾病預測的完整模型。

在愛荷華州、堪薩斯州、密蘇裏州、內(nei) 布拉斯加州和俄亥俄州，人工智能技術正在為(wei) 電話通信的相關(guan) 發明作出貢獻。例如，在俄亥俄州，美國專(zhuan) 利號 9756185 詳細說明了一個(ge) 自動呼叫分析係統，以評估電話交談的質量和監督員工的表現。

應用與(yu) 農(nong) 業(ye) 相關(guan) 的人工智能技術是北達科他州的一個(ge) 重點。例如，美國專(zhuan) 利號 9723784，標題為(wei) “基於(yu) 鏡麵反射的作物質量傳(chuan) 感器”，對作物樣品進行成像，識別單個(ge) 籽粒，並確定哪些籽粒是完整的和未破碎的。該傳(chuan) 感器允許對收割機的收割進行調整，以降低穀物破碎的百分比。

四、展望

人工智能在技術、發明人和專(zhuan) 利權人之間和地理上的數量增長和擴散表明，人工智能對美國發明越來越重要。人工智能技術能否像電力或半導體(ti) 一樣具有革命性，一定程度上取決(jue) 於(yu) 創新者和公司能否將人工智能發明成功地融入現有的和新的產(chan) 品、流程和服務中。人工智能技術的廣泛應用對美國創新能力的提升起到了至關(guan) 重要的作用。

文章來源

https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/OCE-DH-AI.pdf

編譯：江曉波、羅彧，責任編輯：王達


關(guan) 注【深圳科普】微信公眾(zhong) 號，在對話框：
回複【最新活動】，了解近期科普活動
回複【科普行】，了解最新深圳科普行活動
回複【研學營】，了解最新科普研學營
回複【科普課堂】，了解最新科普課堂
回複【科普書(shu) 籍】，了解最新科普書(shu) 籍
回複【團體(ti) 定製】，了解最新團體(ti) 定製活動
回複【科普基地】，了解深圳科普基地詳情
回複【觀鳥星空体育官网入口网站】，學習(xi) 觀鳥相關(guan) 科普星空体育官网入口网站
回複【博物學院】，了解更多博物學院活動詳情