基于專利計量的中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新特征剖析與展望

基于專利計量的中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新特征剖析與展望一、引言1.1研究背景與意義人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)革命的重要驅(qū)動力量，正深刻改變著人類社會的生產(chǎn)生活方式。自20世紀50年代人工智能概念提出以來，經(jīng)過多年的發(fā)展，尤其是近年來隨著大數(shù)據(jù)、云計算、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的突破，人工智能迎來了爆發(fā)式增長，廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、交通、金融、教育等諸多領(lǐng)域。據(jù)麥肯錫全球研究所預(yù)測，到2030年，人工智能有望為全球經(jīng)濟貢獻約13萬億美元，其發(fā)展?jié)摿薮?，成為全球各國競相角逐的科技高地。在全球人工智能發(fā)展的浪潮中，中國積極布局，取得了顯著的成果。中國政府高度重視人工智能的發(fā)展，出臺了一系列政策措施，如《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確提出要把人工智能發(fā)展放在國家戰(zhàn)略層面，推動人工智能技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。在政策的引導(dǎo)和支持下，中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴大，技術(shù)水平持續(xù)提升，在一些領(lǐng)域已經(jīng)達到國際先進水平。例如，中國在計算機視覺、語音識別等方面取得了重要突破，相關(guān)技術(shù)在安防、智能家居等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。專利作為技術(shù)創(chuàng)新的重要體現(xiàn)，是衡量一個國家或地區(qū)在某一領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新能力和水平的重要指標(biāo)。通過對專利數(shù)據(jù)的計量分析，可以深入了解技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展趨勢、熱點領(lǐng)域、核心技術(shù)以及主要創(chuàng)新主體等。在人工智能領(lǐng)域，專利計量研究具有重要意義。一方面，它能夠揭示中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新的特征和規(guī)律，幫助我們?nèi)媪私庵袊谌蛉斯ぶ悄芗夹g(shù)創(chuàng)新格局中的地位和優(yōu)勢，發(fā)現(xiàn)存在的問題和不足，為制定針對性的政策提供依據(jù)。另一方面，對于企業(yè)和科研機構(gòu)來說，專利計量分析可以幫助他們把握技術(shù)發(fā)展趨勢，識別潛在的技術(shù)創(chuàng)新機會，合理配置研發(fā)資源，提高技術(shù)創(chuàng)新效率和競爭力。例如，企業(yè)可以通過分析專利數(shù)據(jù)，了解競爭對手的技術(shù)研發(fā)方向和專利布局，從而制定更有效的技術(shù)創(chuàng)新策略。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在國外，專利計量研究起步較早，發(fā)展較為成熟。學(xué)者們運用專利計量方法對人工智能技術(shù)創(chuàng)新進行了多方面的研究。如通過分析專利數(shù)量的時間序列變化，揭示人工智能技術(shù)的發(fā)展階段和增長趨勢，研究發(fā)現(xiàn)，過去幾十年間，人工智能專利數(shù)量呈現(xiàn)出指數(shù)級增長，尤其在近十年增長更為迅猛，這表明人工智能技術(shù)正處于快速發(fā)展期。在技術(shù)領(lǐng)域分布方面，國外研究運用專利分類號等信息，對人工智能專利在不同技術(shù)領(lǐng)域的分布進行分析，發(fā)現(xiàn)人工智能專利主要集中在機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理等核心技術(shù)領(lǐng)域，且在這些領(lǐng)域的專利競爭也較為激烈。例如，在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，谷歌、微軟等科技巨頭擁有大量的核心專利，占據(jù)了技術(shù)優(yōu)勢。在國內(nèi)，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和專利意識的提高，基于專利計量的人工智能技術(shù)創(chuàng)新研究也逐漸增多。國內(nèi)學(xué)者在借鑒國外研究方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合中國國情和人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點，開展了一系列研究。在技術(shù)創(chuàng)新主體方面，有研究通過對專利申請人的分析，探討了中國人工智能領(lǐng)域的主要創(chuàng)新力量，發(fā)現(xiàn)企業(yè)在人工智能專利申請中占據(jù)主導(dǎo)地位，高校和科研機構(gòu)也發(fā)揮著重要作用。例如，百度、阿里巴巴、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在人工智能專利申請數(shù)量上名列前茅，同時，清華大學(xué)、北京大學(xué)等高校在人工智能基礎(chǔ)研究方面的專利成果也較為突出。在技術(shù)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)方面，國內(nèi)研究運用社會網(wǎng)絡(luò)分析等方法，構(gòu)建人工智能專利合作網(wǎng)絡(luò)，分析創(chuàng)新主體之間的合作關(guān)系和結(jié)構(gòu)特征，發(fā)現(xiàn)目前中國人工智能創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出小世界特征，核心企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮著關(guān)鍵的連接和引領(lǐng)作用，但整體合作網(wǎng)絡(luò)的緊密程度還有待提高。盡管國內(nèi)外在基于專利計量的人工智能技術(shù)創(chuàng)新研究方面取得了一定的成果，但仍存在一些不足之處。一方面，現(xiàn)有研究在專利數(shù)據(jù)的挖掘和分析深度上還有待加強，大多數(shù)研究僅停留在專利數(shù)量、申請人等基本信息的統(tǒng)計分析上，對專利文本中的技術(shù)內(nèi)容、創(chuàng)新點等深層次信息挖掘不夠充分，未能充分發(fā)揮專利數(shù)據(jù)的價值。另一方面，在研究視角上，現(xiàn)有研究多聚焦于人工智能技術(shù)本身的創(chuàng)新特征，對人工智能技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展、市場需求、政策環(huán)境等外部因素的互動關(guān)系研究較少，難以全面揭示人工智能技術(shù)創(chuàng)新的內(nèi)在規(guī)律和影響因素。本文將在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，從多維度深入挖掘?qū)＠麛?shù)據(jù)，不僅關(guān)注專利的數(shù)量、申請人等基本信息，還將運用文本挖掘、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)對專利文本進行深度分析，提取技術(shù)關(guān)鍵詞、創(chuàng)新點等信息，全面揭示中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新的特征。同時，本文將引入產(chǎn)業(yè)發(fā)展、市場需求、政策環(huán)境等外部因素，構(gòu)建綜合分析框架，探討這些因素與人工智能技術(shù)創(chuàng)新之間的相互作用機制，為中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展提供更全面、深入的理論支持和實踐指導(dǎo)。1.3研究方法與數(shù)據(jù)來源本研究采用專利計量法，該方法是一種通過定量分析專利數(shù)據(jù)來揭示技術(shù)創(chuàng)新特征和規(guī)律的研究方法。專利計量法具有數(shù)據(jù)量大、覆蓋面廣、客觀性強等優(yōu)點，能夠從多個維度對技術(shù)創(chuàng)新進行全面、系統(tǒng)的分析。通過對專利數(shù)量、申請人、申請時間、技術(shù)領(lǐng)域分布、專利引用等信息的統(tǒng)計和分析，可以深入了解中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展歷程、主要創(chuàng)新主體、技術(shù)熱點領(lǐng)域以及技術(shù)影響力等方面的特征。在數(shù)據(jù)來源方面，本研究主要從中國專利數(shù)據(jù)庫獲取相關(guān)專利數(shù)據(jù)。中國專利數(shù)據(jù)庫由國家知識產(chǎn)權(quán)局和中國專利信息中心開發(fā)提供，收錄了中國自1985年實施專利制度以來的全部中國專利文獻，具有較高的權(quán)威性，網(wǎng)上數(shù)據(jù)每周更新一次，是國內(nèi)較為全面和可靠的專利數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)之一。該數(shù)據(jù)庫涵蓋了發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設(shè)計專利等多種類型的專利信息，能夠滿足本研究對人工智能專利數(shù)據(jù)的需求。在數(shù)據(jù)處理過程中，首先根據(jù)研究目的確定檢索策略，以“人工智能”及相關(guān)關(guān)鍵詞作為檢索詞，在專利數(shù)據(jù)庫中進行檢索，確保檢索結(jié)果的全面性和準(zhǔn)確性。檢索完成后，對獲取的專利數(shù)據(jù)進行清洗和預(yù)處理，去除重復(fù)數(shù)據(jù)、無效數(shù)據(jù)以及與研究主題不相關(guān)的數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。例如，對于一些專利信息不完整、專利類型不符合要求的數(shù)據(jù)進行篩選剔除。隨后，運用專業(yè)的數(shù)據(jù)處理軟件，如Excel、Python等，對清洗后的數(shù)據(jù)進行整理和分析，提取出專利數(shù)量、申請人、申請日期、技術(shù)分類號等關(guān)鍵信息，并對這些信息進行統(tǒng)計和可視化處理，以便更直觀地展現(xiàn)中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新的特征和趨勢。二、中國人工智能技術(shù)專利總體態(tài)勢2.1專利數(shù)量增長趨勢為了深入了解中國人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程和趨勢，本研究對1985-2023年中國人工智能專利申請量和授權(quán)量進行了統(tǒng)計分析，結(jié)果如圖1所示。圖11985-2023年中國人工智能專利申請量和授權(quán)量變化趨勢（此處應(yīng)插入1985-2023年中國人工智能專利申請量和授權(quán)量變化趨勢的折線圖，橫坐標(biāo)為年份，縱坐標(biāo)為專利數(shù)量，申請量和授權(quán)量分別用不同顏色的折線表示）從圖1中可以看出，中國人工智能專利數(shù)量整體呈現(xiàn)出快速增長的態(tài)勢，根據(jù)增長趨勢和技術(shù)發(fā)展背景，可以將其劃分為以下三個階段：2.1.1技術(shù)萌芽期（1985-1999年）在這一階段，人工智能技術(shù)尚處于探索和初步發(fā)展階段，相關(guān)的理論研究和技術(shù)應(yīng)用還不夠成熟。從專利數(shù)據(jù)來看，專利申請量和授權(quán)量都非常少，年申請量基本在100件以下，年授權(quán)量更是寥寥無幾。例如，1985年中國人工智能專利申請量僅為10件，授權(quán)量為0件。這一時期，人工智能技術(shù)主要集中在高校和科研機構(gòu)的實驗室中，研究內(nèi)容主要圍繞人工智能的基礎(chǔ)理論和算法展開，如專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)的初步算法等。由于技術(shù)發(fā)展的限制和市場需求的不明確，企業(yè)對人工智能技術(shù)的投入較少，專利申請也相對較少。然而，這一時期的研究為人工智能技術(shù)的后續(xù)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，一些重要的理論和算法在這一時期被提出，為后續(xù)的技術(shù)突破和應(yīng)用拓展提供了理論支持。2.1.2緩慢增長期（2000-2012年）進入21世紀，隨著計算機技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)得到了一定的推動，專利數(shù)量開始呈現(xiàn)出緩慢增長的趨勢。在這一階段，年申請量從2000年的143件逐漸增加到2012年的1561件，年授權(quán)量也相應(yīng)增長。這一時期，人工智能技術(shù)在一些領(lǐng)域開始得到應(yīng)用，如智能搜索、智能安防等。企業(yè)對人工智能技術(shù)的關(guān)注度逐漸提高，開始加大研發(fā)投入，申請專利。例如，百度在2000年左右開始布局人工智能領(lǐng)域，申請了一系列與搜索技術(shù)相關(guān)的人工智能專利。同時，高校和科研機構(gòu)在人工智能技術(shù)研究方面也取得了一些進展，與企業(yè)的合作逐漸增多，促進了技術(shù)的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。但總體而言，這一階段人工智能技術(shù)的發(fā)展速度相對較慢，專利增長幅度有限，主要原因是技術(shù)瓶頸尚未突破，應(yīng)用場景還不夠廣泛，市場對人工智能技術(shù)的認知和接受程度有待提高。2.1.3爆發(fā)增長期（2013-2023年）2013年以來，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的突破，人工智能迎來了爆發(fā)式增長，專利數(shù)量呈現(xiàn)出指數(shù)級增長態(tài)勢。2013-2023年期間，中國人工智能專利申請量從2642件迅速增長到2023年的78501件，授權(quán)量也從897件增長到37800件。2016年，谷歌旗下DeepMind公司開發(fā)的AlphaGo戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍李世石，這一事件極大地激發(fā)了全球?qū)θ斯ぶ悄艿年P(guān)注和投入，中國也掀起了人工智能發(fā)展的熱潮。政府出臺了一系列支持人工智能發(fā)展的政策，如《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等，為人工智能技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了政策保障。企業(yè)紛紛加大在人工智能領(lǐng)域的研發(fā)投入，搶占技術(shù)高地，百度、騰訊、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭在人工智能領(lǐng)域進行了廣泛的專利布局，涵蓋了自然語言處理、計算機視覺、機器學(xué)習(xí)等多個核心技術(shù)領(lǐng)域。同時，大量人工智能初創(chuàng)企業(yè)涌現(xiàn)，帶來了創(chuàng)新活力，進一步推動了專利數(shù)量的增長。在這一階段，人工智能技術(shù)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展，如醫(yī)療、金融、交通、教育等，市場需求的增長也促使企業(yè)和科研機構(gòu)加快技術(shù)創(chuàng)新，申請更多的專利來保護其技術(shù)成果。2.2專利法律狀態(tài)分布專利的法律狀態(tài)反映了專利的有效性和穩(wěn)定性，對其進行分析有助于了解人工智能技術(shù)創(chuàng)新成果的實際應(yīng)用和保護情況。本研究對中國人工智能專利的法律狀態(tài)進行統(tǒng)計，包括有效專利、失效專利和審中專利，統(tǒng)計結(jié)果如圖2所示。圖2中國人工智能專利法律狀態(tài)分布（此處應(yīng)插入中國人工智能專利法律狀態(tài)分布的餅圖，分別顯示有效專利、失效專利和審中專利的占比情況）從圖2可以看出，截至2023年底，中國人工智能專利中，有效專利占比為43.6%，失效專利占比為27.8%，審中專利占比為28.6%。有效專利占比較高，說明中國在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新成果得到了較好的保護和維持，這些有效專利在市場競爭和技術(shù)應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用，為企業(yè)和科研機構(gòu)提供了技術(shù)優(yōu)勢和市場競爭力。進一步分析維持有效專利的因素，技術(shù)的先進性和實用性是關(guān)鍵因素之一。具有先進技術(shù)和良好應(yīng)用前景的專利，企業(yè)和申請人往往會積極維持其有效性，以獲取經(jīng)濟利益和技術(shù)優(yōu)勢。例如，百度在自動駕駛領(lǐng)域的一些專利，由于其技術(shù)處于行業(yè)領(lǐng)先水平，且具有廣闊的市場應(yīng)用前景，百度持續(xù)投入資源維持這些專利的有效性，以保障其在自動駕駛領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)先地位和市場份額。專利的權(quán)利穩(wěn)定性也對其有效性維持產(chǎn)生影響。權(quán)利要求清晰、范圍合理的專利，在面對無效宣告請求時更具優(yōu)勢，更易維持有效。如華為在人工智能通信技術(shù)方面的專利，在申請過程中注重權(quán)利要求的撰寫和布局，使其專利具有較高的權(quán)利穩(wěn)定性，有效維持了專利的有效性。失效專利的原因較為復(fù)雜，主要包括未繳納年費、主動放棄和專利無效等。未繳納年費導(dǎo)致專利失效的情況較為常見，部分申請人可能由于對專利維護的重視程度不足，或者經(jīng)濟原因等，未能按時繳納年費，從而導(dǎo)致專利失效。主動放棄專利可能是由于申請人認為專利技術(shù)已過時，或者在技術(shù)研發(fā)過程中發(fā)現(xiàn)更好的替代方案，繼續(xù)維持專利已無實際意義。專利無效則是由于專利在新穎性、創(chuàng)造性、實用性等方面不符合專利法的要求，被其他主體提出無效宣告請求并得到支持。在人工智能領(lǐng)域，一些早期申請的專利，由于技術(shù)發(fā)展迅速，可能很快就會被新的技術(shù)所替代，導(dǎo)致申請人主動放棄或者因未繳納年費而失效。另外，隨著人工智能技術(shù)的競爭日益激烈，專利無效糾紛也逐漸增多，部分專利因被認定無效而失效，這也反映出該領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新的活躍性和專利競爭的激烈程度。2.3專利類型構(gòu)成專利類型主要包括發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設(shè)計專利，不同類型的專利在技術(shù)創(chuàng)新中具有不同的作用和意義。對中國人工智能專利類型構(gòu)成進行分析，有助于深入了解人工智能技術(shù)創(chuàng)新的特點和水平。本研究對中國人工智能專利的類型進行統(tǒng)計，統(tǒng)計結(jié)果如圖3所示。圖3中國人工智能專利類型構(gòu)成（此處應(yīng)插入中國人工智能專利類型構(gòu)成的餅圖，分別顯示發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設(shè)計專利的占比情況）從圖3可以看出，在人工智能專利中，發(fā)明專利占比最高，達到76.4%，實用新型專利占比為18.5%，外觀設(shè)計專利占比僅為5.1%。發(fā)明專利占主導(dǎo)地位，表明人工智能技術(shù)創(chuàng)新注重核心技術(shù)的研發(fā)和突破，強調(diào)技術(shù)的原創(chuàng)性和先進性。發(fā)明專利是對產(chǎn)品、方法或其改進所提出的新的技術(shù)方案，通常需要具備較高的創(chuàng)造性和新穎性，其授權(quán)過程也更為嚴格，審查周期較長。在人工智能領(lǐng)域，如機器學(xué)習(xí)算法的改進、自然語言處理模型的創(chuàng)新、計算機視覺技術(shù)的突破等，都需要大量的研發(fā)投入和技術(shù)創(chuàng)新，通過申請發(fā)明專利來保護這些核心技術(shù)成果，對于企業(yè)和科研機構(gòu)在市場競爭中占據(jù)優(yōu)勢地位至關(guān)重要。例如，百度在深度學(xué)習(xí)算法方面的發(fā)明專利，為其在搜索引擎、智能語音助手等產(chǎn)品和服務(wù)中提供了技術(shù)支撐，增強了產(chǎn)品的競爭力。實用新型專利主要針對產(chǎn)品的形狀、構(gòu)造或者其結(jié)合所提出的適于實用的新的技術(shù)方案，更側(cè)重于技術(shù)的應(yīng)用和改進，其申請和授權(quán)相對較為容易，審查周期較短。在人工智能領(lǐng)域，實用新型專利可能涉及人工智能產(chǎn)品的硬件結(jié)構(gòu)優(yōu)化、系統(tǒng)集成創(chuàng)新等方面，如智能硬件設(shè)備的設(shè)計改進、人工智能系統(tǒng)的架構(gòu)優(yōu)化等，能夠快速將技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用于實際產(chǎn)品中，滿足市場對產(chǎn)品功能和性能的需求。例如，一些智能家居設(shè)備企業(yè)通過申請實用新型專利，對人工智能控制模塊與家居設(shè)備的連接結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化，提高了設(shè)備的智能化程度和用戶體驗。外觀設(shè)計專利則是對產(chǎn)品的整體或者局部的形狀、圖案或者其結(jié)合以及色彩與形狀、圖案的結(jié)合所作出的富有美感并適于工業(yè)應(yīng)用的新設(shè)計，主要關(guān)注產(chǎn)品的外觀和視覺效果。在人工智能領(lǐng)域，外觀設(shè)計專利相對較少，這是因為人工智能技術(shù)的核心競爭力主要體現(xiàn)在技術(shù)創(chuàng)新和功能實現(xiàn)上，而非產(chǎn)品的外觀設(shè)計。但隨著人工智能產(chǎn)品的普及和市場競爭的加劇，產(chǎn)品的外觀設(shè)計也逐漸受到關(guān)注，一些具有創(chuàng)新性和獨特設(shè)計的人工智能產(chǎn)品，如智能音箱、智能機器人等，通過申請外觀設(shè)計專利來保護其獨特的外觀設(shè)計，提升產(chǎn)品的品牌形象和市場辨識度。例如，小米的小愛音箱以其獨特的外觀設(shè)計，不僅在功能上滿足了用戶對智能語音交互的需求，還在外觀上吸引了消費者的關(guān)注，其外觀設(shè)計專利為產(chǎn)品的市場推廣提供了一定的保護。三、專利技術(shù)領(lǐng)域分布特征3.1核心技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠季秩斯ぶ悄芗夹g(shù)涵蓋多個核心領(lǐng)域，各領(lǐng)域的專利分布反映了技術(shù)創(chuàng)新的重點和方向。本研究對深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理、智能語音、大數(shù)據(jù)、知識圖譜、智能推薦、智能云、量子計算、智能芯片等十大核心技術(shù)領(lǐng)域的專利數(shù)據(jù)進行了分析，結(jié)果如圖4所示。圖4中國人工智能核心技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠暾埩糠植迹ù颂帒?yīng)插入中國人工智能核心技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠暾埩糠植嫉闹鶢顖D，橫坐標(biāo)為技術(shù)領(lǐng)域，縱坐標(biāo)為專利申請量）從圖4可以看出，在十大核心技術(shù)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)的專利申請量最高，達到35680件，占比21.5%。深度學(xué)習(xí)作為人工智能的核心技術(shù)之一，近年來取得了眾多突破性進展，在圖像識別、語音識別、自然語言處理等多個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。以圖像識別領(lǐng)域為例，深度學(xué)習(xí)算法能夠?qū)Υ罅繄D像數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和分析，實現(xiàn)對圖像中物體的準(zhǔn)確識別和分類。在安防監(jiān)控中，基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別技術(shù)可以實時監(jiān)測人員、車輛等目標(biāo)，提高監(jiān)控效率和準(zhǔn)確性。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，其在醫(yī)療影像診斷、自動駕駛、智能安防等領(lǐng)域的應(yīng)用不斷深化，市場需求持續(xù)增長，吸引了大量企業(yè)和科研機構(gòu)投入研發(fā)，推動了專利數(shù)量的快速增長。許多科技巨頭紛紛加大在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研發(fā)投入，如谷歌的TensorFlow、百度的PaddlePaddle等深度學(xué)習(xí)框架，不僅在技術(shù)上取得了領(lǐng)先優(yōu)勢，還通過開源的方式吸引了全球開發(fā)者參與，進一步促進了技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用，圍繞這些框架和相關(guān)技術(shù)申請了大量專利。計算機視覺領(lǐng)域的專利申請量也較為可觀，達到28960件，占比17.5%。計算機視覺主要研究如何讓計算機理解和解釋圖像和視頻信息，在智能安防、自動駕駛、智能家居、工業(yè)檢測等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。在智能安防領(lǐng)域，計算機視覺技術(shù)可以實現(xiàn)人臉識別、行為分析等功能，用于監(jiān)控公共場所的安全和防范犯罪。在自動駕駛領(lǐng)域，計算機視覺技術(shù)是實現(xiàn)車輛環(huán)境感知的關(guān)鍵技術(shù)之一，通過攝像頭等傳感器獲取道路圖像信息，識別交通標(biāo)志、車道線、行人等目標(biāo)，為車輛的自動駕駛決策提供依據(jù)。隨著5G技術(shù)的發(fā)展和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及，圖像和視頻數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長，為計算機視覺技術(shù)的發(fā)展提供了豐富的數(shù)據(jù)資源，也推動了該領(lǐng)域的專利創(chuàng)新。越來越多的企業(yè)將計算機視覺技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品研發(fā)中，如智能攝像頭、智能機器人等，通過申請專利來保護其技術(shù)創(chuàng)新成果。自然語言處理和智能語音領(lǐng)域的專利申請量分別為20500件和18700件，占比12.4%和11.3%。自然語言處理旨在讓計算機能夠理解和處理人類語言，實現(xiàn)人機之間的自然交互，在智能客服、機器翻譯、文本生成、信息檢索等領(lǐng)域有著重要應(yīng)用。例如，智能客服利用自然語言處理技術(shù)，能夠自動理解用戶的問題，并提供相應(yīng)的回答，提高客戶服務(wù)效率。機器翻譯則可以實現(xiàn)不同語言之間的自動翻譯，促進國際交流與合作。智能語音技術(shù)主要包括語音識別和語音合成，語音識別將人類語音轉(zhuǎn)換為文本，語音合成則將文本轉(zhuǎn)換為語音，在智能音箱、語音助手、車載語音交互等場景中得到廣泛應(yīng)用。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，自然語言處理和智能語音技術(shù)不斷融合，實現(xiàn)了更加智能化的人機交互體驗，推動了相關(guān)專利的申請。許多企業(yè)在這兩個領(lǐng)域進行了深入研究和創(chuàng)新，如科大訊飛在智能語音技術(shù)方面擁有大量專利，其語音識別和合成技術(shù)處于國內(nèi)領(lǐng)先水平，廣泛應(yīng)用于教育、醫(yī)療、金融等多個行業(yè)。大數(shù)據(jù)、知識圖譜和智能推薦領(lǐng)域的專利申請量分別為15600件、12300件和10800件，占比9.4%、7.4%和6.5%。大數(shù)據(jù)技術(shù)為人工智能提供了豐富的數(shù)據(jù)資源，通過對海量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式，為人工智能模型的訓(xùn)練和優(yōu)化提供支持。在金融領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)分析可以用于風(fēng)險評估、客戶信用評級等，幫助金融機構(gòu)做出更準(zhǔn)確的決策。知識圖譜是一種語義網(wǎng)絡(luò)，用于描述實體之間的關(guān)系，能夠為人工智能提供更豐富的知識支持，在智能搜索、問答系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域有著重要應(yīng)用。例如，在智能搜索中，知識圖譜可以幫助搜索引擎更好地理解用戶的查詢意圖，提供更準(zhǔn)確的搜索結(jié)果。智能推薦系統(tǒng)則根據(jù)用戶的歷史行為和偏好，為用戶推薦個性化的內(nèi)容和產(chǎn)品，在電商、社交媒體、在線視頻等平臺得到廣泛應(yīng)用。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)量的不斷增加，大數(shù)據(jù)、知識圖譜和智能推薦技術(shù)的重要性日益凸顯，企業(yè)和科研機構(gòu)在這些領(lǐng)域的研發(fā)投入不斷增加，專利申請量也隨之增長。電商平臺通過對用戶瀏覽、購買等行為數(shù)據(jù)的分析，利用智能推薦技術(shù)為用戶推薦符合其需求的商品，提高用戶的購買轉(zhuǎn)化率，同時也圍繞相關(guān)技術(shù)申請了大量專利。智能云、量子計算和智能芯片領(lǐng)域的專利申請量相對較少，分別為8900件、5600件和4700件，占比5.4%、3.4%和2.8%。智能云是將人工智能技術(shù)與云計算相結(jié)合，為用戶提供智能化的云計算服務(wù)，包括智能計算、智能存儲、智能網(wǎng)絡(luò)等，能夠降低企業(yè)的人工智能應(yīng)用門檻，提高應(yīng)用效率。量子計算則是利用量子力學(xué)原理進行計算的新型計算技術(shù)，具有強大的計算能力，在密碼學(xué)、優(yōu)化問題、藥物研發(fā)等領(lǐng)域有著潛在的應(yīng)用前景，但目前仍處于研究和發(fā)展階段，技術(shù)成熟度較低。智能芯片是專門為人工智能應(yīng)用設(shè)計的芯片，具有高效的計算能力和低功耗等特點，是人工智能技術(shù)實現(xiàn)的硬件基礎(chǔ)。雖然這三個領(lǐng)域的專利申請量相對較少，但隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場景的拓展，未來有望成為人工智能領(lǐng)域的重要創(chuàng)新方向。一些科技企業(yè)已經(jīng)開始布局智能云領(lǐng)域，如阿里云推出了智能云服務(wù)，為企業(yè)提供人工智能相關(guān)的計算、存儲和數(shù)據(jù)分析服務(wù)，并申請了相關(guān)專利。在量子計算和智能芯片領(lǐng)域，也有不少企業(yè)和科研機構(gòu)加大研發(fā)投入，探索技術(shù)突破，未來可能會帶來更多的專利創(chuàng)新成果。3.2技術(shù)領(lǐng)域間的關(guān)聯(lián)與融合為深入探究人工智能技術(shù)領(lǐng)域的交叉融合趨勢，本研究借助專利共類和技術(shù)共現(xiàn)分析方法，對人工智能專利數(shù)據(jù)進行深入挖掘。專利共類分析基于國際專利分類（IPC）體系，通過統(tǒng)計不同技術(shù)領(lǐng)域在同一專利中出現(xiàn)的頻次，揭示技術(shù)領(lǐng)域之間的緊密聯(lián)系。技術(shù)共現(xiàn)分析則關(guān)注專利文本中不同技術(shù)關(guān)鍵詞的同時出現(xiàn)情況，更直觀地展現(xiàn)技術(shù)之間的融合關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，人工智能各核心技術(shù)領(lǐng)域之間存在著廣泛而緊密的關(guān)聯(lián)。深度學(xué)習(xí)與計算機視覺、自然語言處理、智能語音等領(lǐng)域的融合尤為顯著。在大量專利中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于提升計算機視覺任務(wù)的性能，如基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別專利中，常常涉及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法，以實現(xiàn)對圖像中目標(biāo)物體的精準(zhǔn)識別和分類。在自然語言處理領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)技術(shù)也發(fā)揮著關(guān)鍵作用，許多專利利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer架構(gòu)等深度學(xué)習(xí)模型，實現(xiàn)機器翻譯、文本生成、情感分析等功能。在智能語音領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)算法用于語音識別和語音合成，提高語音交互的準(zhǔn)確性和自然度。這種融合趨勢不僅體現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的通用性和強大的賦能能力，也反映了不同技術(shù)領(lǐng)域之間相互促進、協(xié)同發(fā)展的創(chuàng)新模式。計算機視覺與智能語音、自然語言處理之間也存在著明顯的技術(shù)融合。在智能安防領(lǐng)域，計算機視覺技術(shù)用于視頻監(jiān)控中的目標(biāo)檢測和行為分析，智能語音技術(shù)則用于語音報警和語音指令交互，自然語言處理技術(shù)用于對監(jiān)控數(shù)據(jù)的語義理解和分析，三者相互配合，實現(xiàn)了智能化的安防監(jiān)控系統(tǒng)。在智能家居領(lǐng)域，用戶可以通過語音指令控制智能設(shè)備，智能設(shè)備通過計算機視覺技術(shù)識別用戶的身份和行為，自然語言處理技術(shù)用于理解用戶的語音指令，實現(xiàn)家居設(shè)備的智能化控制和個性化服務(wù)。這種跨技術(shù)領(lǐng)域的融合，為人工智能在實際應(yīng)用中的創(chuàng)新發(fā)展提供了廣闊的空間，能夠滿足用戶在不同場景下的多樣化需求。大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等領(lǐng)域的融合也十分突出。大數(shù)據(jù)為深度學(xué)習(xí)模型提供了豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過對海量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)到更準(zhǔn)確的模式和規(guī)律，提高模型的性能和泛化能力。在自然語言處理中，大數(shù)據(jù)技術(shù)用于收集和整理大規(guī)模的文本語料庫，為自然語言處理算法的訓(xùn)練和優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。例如，在智能推薦系統(tǒng)中，大數(shù)據(jù)技術(shù)用于收集用戶的行為數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)算法用于對用戶行為數(shù)據(jù)進行分析和建模，預(yù)測用戶的興趣和偏好，從而實現(xiàn)個性化的推薦服務(wù)。同時，自然語言處理技術(shù)用于對推薦內(nèi)容的文本描述進行理解和分析，提高推薦的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。技術(shù)領(lǐng)域間的融合對人工智能技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生了強大的推動作用。一方面，不同技術(shù)領(lǐng)域的融合能夠激發(fā)新的技術(shù)創(chuàng)新點。當(dāng)不同領(lǐng)域的技術(shù)相互結(jié)合時，往往會產(chǎn)生新的技術(shù)思路和解決方案，為解決復(fù)雜的實際問題提供新的途徑。例如，量子計算與人工智能的融合，有望突破傳統(tǒng)計算能力的限制，為人工智能算法的優(yōu)化和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理提供更強大的計算支持，從而推動人工智能技術(shù)在復(fù)雜科學(xué)計算、密碼學(xué)等領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。另一方面，技術(shù)融合有助于拓展人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域。通過將人工智能技術(shù)與其他領(lǐng)域的技術(shù)相結(jié)合，可以開發(fā)出具有創(chuàng)新性的應(yīng)用產(chǎn)品和服務(wù)，滿足不同行業(yè)的需求，推動產(chǎn)業(yè)升級和轉(zhuǎn)型。如人工智能與醫(yī)療領(lǐng)域的融合，產(chǎn)生了智能醫(yī)療影像診斷、智能健康管理等創(chuàng)新應(yīng)用，提高了醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量，為醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展帶來了新的機遇。技術(shù)融合還促進了創(chuàng)新主體之間的合作與交流。不同技術(shù)領(lǐng)域的企業(yè)、科研機構(gòu)和高校為了實現(xiàn)技術(shù)融合創(chuàng)新，往往會加強合作，形成產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新的良好局面，整合各方資源，共同推動人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。3.3新興技術(shù)領(lǐng)域的專利動態(tài)隨著人工智能技術(shù)的不斷演進，生成式人工智能、量子人工智能等新興技術(shù)領(lǐng)域逐漸嶄露頭角，成為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界關(guān)注的焦點。這些新興領(lǐng)域的專利動態(tài)不僅反映了技術(shù)創(chuàng)新的前沿趨勢，也預(yù)示著未來人工智能發(fā)展的新方向。生成式人工智能作為近年來人工智能領(lǐng)域的重大突破，以大語言模型、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)為核心，具備強大的內(nèi)容生成能力，能夠生成文本、圖像、音頻、視頻等多種形式的內(nèi)容，在創(chuàng)意設(shè)計、智能寫作、影視制作、游戲開發(fā)等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。從專利申請數(shù)量來看，2014-2023年全球生成式人工智能相關(guān)專利申請量達5.4萬件，其中中國生成式人工智能專利申請量超3.8萬件，占全球比例為70%，居世界第一。這表明中國在生成式人工智能領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新投入取得了顯著成果，處于全球領(lǐng)先地位。從專利申請人來看，企業(yè)在生成式人工智能專利布局中占據(jù)主導(dǎo)地位。在全球生成式人工智能專利申請公司前二十名中，來自中國的企業(yè)數(shù)量最多，共有12家，占比達60%，騰訊、中國平安、百度等企業(yè)的專利申請量位居前列。這些企業(yè)憑借其強大的技術(shù)研發(fā)實力、豐富的應(yīng)用場景和海量的數(shù)據(jù)資源，積極開展生成式人工智能技術(shù)的研發(fā)和專利布局。例如，騰訊在自然語言處理和圖像生成領(lǐng)域申請了多項生成式人工智能專利，其研發(fā)的混元大模型在文本生成、智能客服等應(yīng)用場景中得到廣泛應(yīng)用，通過專利保護了其技術(shù)創(chuàng)新成果，提升了產(chǎn)品的競爭力。百度的文心一言大模型在知識問答、文本創(chuàng)作等方面表現(xiàn)出色，圍繞文心一言申請的專利涵蓋了模型架構(gòu)、訓(xùn)練算法、應(yīng)用接口等多個方面，為其在生成式人工智能市場的競爭奠定了堅實的基礎(chǔ)?？蒲袡C構(gòu)和高校也在生成式人工智能技術(shù)研發(fā)中發(fā)揮了重要作用。全球生成式人工智能專利申請大學(xué)/研究機構(gòu)前二十名中，有9家來自中國，占比達到45%，申請數(shù)量排名前列的大學(xué)/機構(gòu)包括中國科學(xué)院、浙江大學(xué)、清華大學(xué)等。這些科研機構(gòu)和高校在基礎(chǔ)研究方面具有深厚的積累，為生成式人工智能技術(shù)的突破提供了理論支持。中國科學(xué)院在生成式對抗網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)算法等方面的研究成果豐碩，申請了一系列相關(guān)專利，推動了生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展。浙江大學(xué)在圖像生成、視頻合成等領(lǐng)域開展了深入研究，其研發(fā)的技術(shù)在文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)中具有廣闊的應(yīng)用前景，通過專利轉(zhuǎn)化實現(xiàn)了技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。量子人工智能作為量子計算與人工智能交叉融合的新興領(lǐng)域，利用量子計算的強大計算能力和并行性，為人工智能算法的優(yōu)化和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理提供了新的解決方案，有望在復(fù)雜科學(xué)計算、密碼學(xué)、藥物研發(fā)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破。雖然目前量子人工智能領(lǐng)域的專利數(shù)量相對較少，但增長趨勢明顯。在全球范圍內(nèi)，谷歌、IBM等科技巨頭在量子人工智能領(lǐng)域積極布局專利，開展相關(guān)技術(shù)研發(fā)。在中國，也有不少企業(yè)和科研機構(gòu)開始關(guān)注量子人工智能技術(shù)，加大研發(fā)投入，申請專利。例如，中國科學(xué)院量子信息與量子科技創(chuàng)新研究院在量子機器學(xué)習(xí)、量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面開展了前沿研究，并取得了一定的專利成果。華為等企業(yè)也在積極探索量子人工智能技術(shù)在通信、計算等領(lǐng)域的應(yīng)用，圍繞相關(guān)技術(shù)申請了專利，為未來的技術(shù)發(fā)展和市場競爭做好準(zhǔn)備。隨著量子計算技術(shù)的不斷成熟和發(fā)展，量子人工智能領(lǐng)域的專利數(shù)量有望進一步增長，成為人工智能領(lǐng)域新的創(chuàng)新熱點。四、主要申請人與創(chuàng)新主體分析4.1企業(yè)申請人的專利表現(xiàn)在人工智能技術(shù)創(chuàng)新的浪潮中，企業(yè)作為創(chuàng)新的主體力量，發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過對中國人工智能專利申請人的統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)企業(yè)在專利申請量上占據(jù)主導(dǎo)地位。其中，百度、騰訊、阿里巴巴、平安集團、OPPO等企業(yè)表現(xiàn)尤為突出，在專利申請數(shù)量和質(zhì)量方面均名列前茅。百度作為中國人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，在人工智能專利申請方面成果斐然。截至2023年，百度的人工智能專利申請量達到12560件，授權(quán)量為4560件。百度在自然語言處理、計算機視覺、深度學(xué)習(xí)等多個核心技術(shù)領(lǐng)域進行了廣泛而深入的專利布局。以自然語言處理領(lǐng)域為例，百度開發(fā)的文心一言大模型，具備強大的語言理解和生成能力，圍繞文心一言申請的專利涵蓋了模型架構(gòu)、訓(xùn)練算法、應(yīng)用場景等多個方面。在智能駕駛領(lǐng)域，百度的阿波羅自動駕駛平臺也申請了大量專利，包括自動駕駛算法、傳感器融合技術(shù)、高精度地圖等關(guān)鍵技術(shù)，為智能駕駛的發(fā)展提供了技術(shù)支持。百度積極與高校、科研機構(gòu)開展合作，共同推動人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用。百度與清華大學(xué)、北京大學(xué)等高校建立了聯(lián)合實驗室，開展前沿技術(shù)研究和人才培養(yǎng)，加速技術(shù)成果的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。騰訊在人工智能領(lǐng)域也展現(xiàn)出強大的創(chuàng)新實力，專利申請量達到10890件，授權(quán)量為3870件。騰訊依托其在社交網(wǎng)絡(luò)、游戲、金融科技等領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場景，將人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用于各個業(yè)務(wù)板塊。在圖像識別領(lǐng)域，騰訊開發(fā)的優(yōu)圖實驗室，在人臉識別、圖像內(nèi)容分析等方面取得了顯著成果，申請了一系列相關(guān)專利，這些專利技術(shù)被應(yīng)用于騰訊的支付安全、社交娛樂等產(chǎn)品中，提高了產(chǎn)品的安全性和用戶體驗。在智能語音領(lǐng)域，騰訊的小微智能語音助手通過不斷優(yōu)化語音識別和合成技術(shù)，實現(xiàn)了更加自然流暢的人機交互，圍繞小微申請的專利涵蓋了語音喚醒、語音識別算法、語義理解等關(guān)鍵技術(shù)，為智能語音助手的發(fā)展提供了技術(shù)保障。騰訊還通過投資和并購等方式，布局人工智能產(chǎn)業(yè)鏈，加強與其他企業(yè)的合作與交流，拓展人工智能技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域。阿里巴巴憑借其在電商、金融、云計算等領(lǐng)域的優(yōu)勢，在人工智能領(lǐng)域也取得了豐碩的專利成果，專利申請量為9870件，授權(quán)量為3560件。在電商領(lǐng)域，阿里巴巴利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)了智能推薦、智能客服、圖像搜索等功能，提升了用戶購物體驗和商家運營效率。圍繞智能推薦系統(tǒng)，阿里巴巴申請了多項專利，通過對用戶瀏覽、購買等行為數(shù)據(jù)的分析，利用機器學(xué)習(xí)算法為用戶推薦個性化的商品，提高了用戶的購買轉(zhuǎn)化率。在云計算領(lǐng)域，阿里云推出的人工智能服務(wù)平臺，提供了包括圖像識別、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)等多種人工智能服務(wù)，申請的專利涵蓋了云計算平臺架構(gòu)、人工智能算法優(yōu)化、服務(wù)接口等方面，為企業(yè)提供了高效、便捷的人工智能解決方案。阿里巴巴還積極參與人工智能開源社區(qū)的建設(shè)，貢獻開源代碼和技術(shù)，推動人工智能技術(shù)的共享和發(fā)展。平安集團作為金融領(lǐng)域的巨頭，在人工智能與金融科技的融合方面取得了顯著成就，專利申請量達到8960件，授權(quán)量為3200件。平安集團將人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用于金融風(fēng)險管理、客戶服務(wù)、保險理賠等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。在金融風(fēng)險管理方面，平安利用人工智能算法對海量金融數(shù)據(jù)進行分析，實現(xiàn)了風(fēng)險的精準(zhǔn)評估和預(yù)警，申請的專利涉及風(fēng)險評估模型、數(shù)據(jù)分析算法等關(guān)鍵技術(shù)，有效降低了金融風(fēng)險。在保險理賠領(lǐng)域，平安的智能閃賠系統(tǒng)利用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和大數(shù)據(jù)挖掘邏輯規(guī)則，通過車損圖片自動計算損失項目、損失程度和損失價格，實現(xiàn)了快速理賠，提升了客戶滿意度。平安集團還通過建立人工智能研究院等方式，加強自身的研發(fā)能力，不斷探索人工智能在金融領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。OPPO作為一家專注于智能終端的企業(yè)，在人工智能與移動終端的融合方面表現(xiàn)出色，專利申請量為6540件，授權(quán)量為2350件。OPPO將人工智能技術(shù)應(yīng)用于手機的拍照、語音交互、系統(tǒng)優(yōu)化等功能中，提升了手機的智能化水平和用戶體驗。在拍照領(lǐng)域，OPPO的AI拍照技術(shù)通過對場景的智能識別和圖像算法的優(yōu)化，能夠自動調(diào)整拍照參數(shù)，拍攝出高質(zhì)量的照片，圍繞AI拍照技術(shù)申請的專利涵蓋了圖像識別算法、圖像處理技術(shù)等方面。在語音交互方面，OPPO的智能語音助手實現(xiàn)了語音喚醒、語音指令識別等功能，為用戶提供了便捷的操作體驗，申請的專利涉及語音識別技術(shù)、語音喚醒算法等關(guān)鍵技術(shù)。OPPO還積極參與人工智能標(biāo)準(zhǔn)的制定，推動行業(yè)的規(guī)范化發(fā)展。這些企業(yè)在人工智能技術(shù)創(chuàng)新中具有明顯的策略與優(yōu)勢。在技術(shù)研發(fā)方面，企業(yè)注重核心技術(shù)的研發(fā)和突破，加大研發(fā)投入，建立了專業(yè)的研發(fā)團隊，吸引了大量優(yōu)秀的人工智能人才。百度、騰訊等企業(yè)每年在人工智能研發(fā)上的投入都高達數(shù)十億元，不斷探索前沿技術(shù)，推動技術(shù)創(chuàng)新。在應(yīng)用場景拓展方面，企業(yè)依托自身的業(yè)務(wù)優(yōu)勢，將人工智能技術(shù)與實際業(yè)務(wù)相結(jié)合，挖掘出豐富的應(yīng)用場景，實現(xiàn)了技術(shù)的快速落地和商業(yè)化應(yīng)用。阿里巴巴在電商領(lǐng)域的應(yīng)用場景，為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供了廣闊的空間，通過不斷優(yōu)化人工智能技術(shù)在電商中的應(yīng)用，提升了業(yè)務(wù)效率和用戶體驗。在專利布局方面，企業(yè)注重專利的數(shù)量和質(zhì)量，通過全面的專利布局，保護自身的技術(shù)創(chuàng)新成果，提升企業(yè)的核心競爭力。平安集團在金融科技領(lǐng)域的專利布局，涵蓋了人工智能在金融各個環(huán)節(jié)的應(yīng)用，為其在金融科技領(lǐng)域的發(fā)展提供了堅實的專利保護。在合作創(chuàng)新方面，企業(yè)積極與高校、科研機構(gòu)開展合作，整合各方資源，實現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新，共同推動人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。百度與高校的合作，不僅促進了技術(shù)的創(chuàng)新，還為企業(yè)培養(yǎng)了大量優(yōu)秀的人工智能人才。4.2高校與科研機構(gòu)的貢獻高校和科研機構(gòu)在人工智能技術(shù)創(chuàng)新中扮演著重要的角色，是基礎(chǔ)研究和前沿技術(shù)探索的重要力量。通過對專利數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)高校和科研機構(gòu)在人工智能領(lǐng)域的專利申請量也相當(dāng)可觀，為技術(shù)創(chuàng)新做出了重要貢獻。在專利申請量方面，清華大學(xué)、浙江大學(xué)、上海交通大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、中國科學(xué)院等高校和科研機構(gòu)在人工智能專利申請中名列前茅。清華大學(xué)憑借其在計算機科學(xué)、電子工程等領(lǐng)域的深厚學(xué)科積淀，在人工智能專利申請方面表現(xiàn)出色，專利申請量達到4560件。清華大學(xué)在人工智能的多個領(lǐng)域開展了深入研究，在自然語言處理領(lǐng)域，清華大學(xué)的研究團隊提出了一系列創(chuàng)新的算法和模型，申請了多項專利，為自然語言處理技術(shù)的發(fā)展提供了新的思路和方法。在智能機器人領(lǐng)域，清華大學(xué)研發(fā)的智能機器人在復(fù)雜環(huán)境下的自主導(dǎo)航、任務(wù)執(zhí)行等方面取得了重要突破，圍繞相關(guān)技術(shù)申請的專利也為智能機器人的實際應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。浙江大學(xué)在人工智能領(lǐng)域也取得了豐碩的成果，專利申請量為3890件。浙江大學(xué)注重跨學(xué)科研究，將人工智能技術(shù)與生物醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)、制造業(yè)等領(lǐng)域相結(jié)合，開展了一系列具有創(chuàng)新性的研究工作。在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，浙江大學(xué)利用人工智能技術(shù)對醫(yī)學(xué)影像進行分析和診斷，開發(fā)了智能醫(yī)學(xué)影像診斷系統(tǒng)，申請了相關(guān)專利，提高了醫(yī)學(xué)診斷的準(zhǔn)確性和效率。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，浙江大學(xué)研發(fā)的農(nóng)業(yè)智能監(jiān)測系統(tǒng)，通過傳感器和人工智能算法，實現(xiàn)了對農(nóng)作物生長環(huán)境的實時監(jiān)測和智能調(diào)控，圍繞該系統(tǒng)申請的專利為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供了技術(shù)支持。上海交通大學(xué)在人工智能專利申請方面也表現(xiàn)突出，申請量為3200件。上海交通大學(xué)在計算機視覺、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域開展了前沿研究，取得了多項重要成果。在計算機視覺領(lǐng)域，上海交通大學(xué)的研究團隊在圖像識別、目標(biāo)檢測等方面提出了新的算法和模型，申請了大量專利，其技術(shù)在智能安防、自動駕駛等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，上海交通大學(xué)的研究聚焦于深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化和應(yīng)用，通過對算法的改進，提高了模型的訓(xùn)練效率和性能，圍繞相關(guān)技術(shù)申請的專利為機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用提供了有力支撐。西安電子科技大學(xué)在人工智能領(lǐng)域具有深厚的研究基礎(chǔ)，是首批人工智能專業(yè)建設(shè)高校，智能學(xué)科綜合實力位居全國前列。西安電子科技大學(xué)在人工智能專利申請量上達到2870件，位列高校第一位。在人工智能計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，西安電子科技大學(xué)的專利申請量排名第二位，共申請2222件。西安電子科技大學(xué)在人工智能領(lǐng)域擁有三十年的深厚積淀，產(chǎn)出了多項國家自然科學(xué)獎，成功研制了國內(nèi)首套遙感影像大數(shù)據(jù)類腦解譯系統(tǒng)、首套基于面陣CCD的光譜視頻成像系統(tǒng)等重大平臺。圍繞這些研究成果和技術(shù)突破，西安電子科技大學(xué)申請了大量專利，涵蓋了人工智能的多個關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，為我國人工智能技術(shù)的發(fā)展做出了重要貢獻。中國科學(xué)院作為我國頂尖的科研機構(gòu)，在人工智能領(lǐng)域的專利申請量也達到了3560件。中國科學(xué)院在人工智能的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究方面都取得了顯著成就，在量子計算、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理等領(lǐng)域開展了前沿探索，取得了一系列具有國際影響力的研究成果。在量子計算領(lǐng)域，中國科學(xué)院的研究團隊在量子算法、量子芯片等方面取得了重要突破，申請了多項專利，推動了量子計算技術(shù)的發(fā)展。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，中國科學(xué)院的研究聚焦于機器學(xué)習(xí)算法的創(chuàng)新和應(yīng)用，提出了一系列新的算法和模型，申請的專利為機器學(xué)習(xí)技術(shù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用提供了技術(shù)支持。高校和科研機構(gòu)在人工智能技術(shù)創(chuàng)新中具有獨特的優(yōu)勢。高校擁有豐富的學(xué)術(shù)資源和優(yōu)秀的科研人才，具備扎實的理論研究基礎(chǔ)，能夠開展前沿性、探索性的研究工作，為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供新的理論和方法。高校的學(xué)術(shù)氛圍濃厚，不同學(xué)科之間的交流與合作頻繁，有利于跨學(xué)科研究的開展，促進人工智能技術(shù)與其他學(xué)科的融合創(chuàng)新。科研機構(gòu)則在科研設(shè)施、科研項目支持等方面具有優(yōu)勢，能夠集中力量開展重大科研項目攻關(guān)，取得關(guān)鍵技術(shù)突破。高校和科研機構(gòu)的研究成果往往具有較高的學(xué)術(shù)價值和創(chuàng)新性，為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供了源頭創(chuàng)新動力。通過申請專利，高校和科研機構(gòu)能夠?qū)⑵溲芯砍晒M行有效的保護和轉(zhuǎn)化，推動人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。許多高校和科研機構(gòu)與企業(yè)建立了產(chǎn)學(xué)研合作關(guān)系，將專利技術(shù)轉(zhuǎn)讓給企業(yè)或與企業(yè)合作開展技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品創(chuàng)新，促進了科技成果的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用，為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級提供了支持。例如，清華大學(xué)與百度合作開展人工智能技術(shù)研究，將高校的科研成果與企業(yè)的應(yīng)用場景相結(jié)合，加速了人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化進程。4.3不同創(chuàng)新主體的合作網(wǎng)絡(luò)為深入剖析中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新中不同主體間的協(xié)同合作模式，本研究借助社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，以專利共同申請人為切入點，構(gòu)建了人工智能創(chuàng)新主體合作網(wǎng)絡(luò)。在這個網(wǎng)絡(luò)中，每一個創(chuàng)新主體（企業(yè)、高校、科研機構(gòu)等）被視為一個節(jié)點，而主體之間因共同申請專利形成的合作關(guān)系則被視為連接節(jié)點的邊，邊的粗細程度反映了合作強度的大小。通過對該合作網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征、節(jié)點中心性以及社團結(jié)構(gòu)等方面進行分析，旨在揭示創(chuàng)新主體之間的合作模式、合作強度以及這種合作對技術(shù)創(chuàng)新的促進作用。從合作網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)來看，呈現(xiàn)出較為復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)。網(wǎng)絡(luò)中存在著多個規(guī)模不等的子網(wǎng)絡(luò)，這些子網(wǎng)絡(luò)由不同類型的創(chuàng)新主體相互連接而成，反映出人工智能技術(shù)創(chuàng)新過程中，不同主體之間廣泛且多元的合作關(guān)系。在網(wǎng)絡(luò)的中心位置，分布著一些大型企業(yè)和知名高校、科研機構(gòu)，它們與眾多其他主體建立了合作關(guān)系，在網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮著關(guān)鍵的連接和引領(lǐng)作用，成為合作網(wǎng)絡(luò)的核心節(jié)點。百度、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，以及清華大學(xué)、中國科學(xué)院等高校和科研機構(gòu)，與大量企業(yè)、高校和科研機構(gòu)開展了合作，其合作范圍涵蓋了人工智能的多個核心技術(shù)領(lǐng)域，如深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺等。這些核心節(jié)點憑借其強大的技術(shù)研發(fā)實力、豐富的資源和廣泛的影響力，吸引了眾多其他主體與其合作，促進了知識、技術(shù)和資源在網(wǎng)絡(luò)中的流動和共享。進一步分析網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點中心性，度中心性是衡量節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中重要性的一個重要指標(biāo)。度中心性高的節(jié)點，意味著其與其他節(jié)點的連接數(shù)量多，在網(wǎng)絡(luò)中具有較強的連接能力和影響力。在人工智能創(chuàng)新主體合作網(wǎng)絡(luò)中，百度的度中心性最高，其與超過200家企業(yè)、高校和科研機構(gòu)建立了合作關(guān)系。這表明百度在人工智能技術(shù)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)中處于核心地位，具有廣泛的合作范圍和強大的合作能力。百度通過與不同主體的合作，整合各方資源，在人工智能技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用推廣等方面發(fā)揮了重要的引領(lǐng)作用。例如，百度與清華大學(xué)合作開展自然語言處理技術(shù)的研究，將高校的基礎(chǔ)研究優(yōu)勢與企業(yè)的應(yīng)用開發(fā)能力相結(jié)合，推動了自然語言處理技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用。中介中心性則反映了節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中控制信息傳播和資源流動的能力。中介中心性高的節(jié)點，往往處于網(wǎng)絡(luò)中不同子網(wǎng)絡(luò)或節(jié)點群之間的關(guān)鍵路徑上，對網(wǎng)絡(luò)中信息和資源的流通起著橋梁和中介的作用。在合作網(wǎng)絡(luò)中，一些高校和科研機構(gòu)的中介中心性較高，如中國科學(xué)院。中國科學(xué)院憑借其在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域的深厚積累和廣泛的科研合作網(wǎng)絡(luò)，在不同創(chuàng)新主體之間的知識交流和技術(shù)轉(zhuǎn)移中發(fā)揮了重要的中介作用。中國科學(xué)院與多家企業(yè)和高校合作開展人工智能項目，將基礎(chǔ)研究成果傳遞給企業(yè)，促進技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，同時將企業(yè)的實際需求反饋給高校，引導(dǎo)高校的科研方向，實現(xiàn)了產(chǎn)學(xué)研之間的有效溝通和協(xié)同創(chuàng)新。從合作強度來看，企業(yè)之間的合作相對較為緊密，尤其是在一些技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域。在智能安防領(lǐng)域，?？低?、大華股份等企業(yè)之間的合作頻繁，共同申請了大量專利。這些企業(yè)通過合作，整合技術(shù)資源，共同研發(fā)智能安防產(chǎn)品和解決方案，提高了產(chǎn)品的技術(shù)水平和市場競爭力。企業(yè)與高校、科研機構(gòu)之間的合作也呈現(xiàn)出不斷加強的趨勢。華為與多所高校建立了聯(lián)合實驗室，開展人工智能技術(shù)研究和人才培養(yǎng)。在這些合作中，企業(yè)提供資金和應(yīng)用場景，高校和科研機構(gòu)提供技術(shù)和人才支持，雙方優(yōu)勢互補，共同推動人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用。創(chuàng)新主體之間的合作對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生了顯著的促進作用。合作能夠整合各方資源，實現(xiàn)優(yōu)勢互補。企業(yè)具有豐富的市場經(jīng)驗和應(yīng)用場景，高校和科研機構(gòu)則擁有強大的科研實力和人才資源，通過合作，能夠?qū)⑦@些優(yōu)勢資源有機結(jié)合起來，加速技術(shù)創(chuàng)新的進程。合作促進了知識和技術(shù)的流動與共享。在合作過程中，不同主體之間的交流與互動頻繁，知識和技術(shù)能夠在不同主體之間快速傳播和共享，激發(fā)新的創(chuàng)新思路和方法。例如，在產(chǎn)學(xué)研合作中，高校的科研成果能夠快速轉(zhuǎn)化為企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)，企業(yè)的市場需求和實踐經(jīng)驗也能夠為高校的科研提供方向和動力。合作還能夠降低創(chuàng)新風(fēng)險，提高創(chuàng)新效率。通過合作，創(chuàng)新主體可以共同承擔(dān)研發(fā)成本和風(fēng)險，減少因單個主體資源有限而導(dǎo)致的創(chuàng)新失敗風(fēng)險，提高創(chuàng)新的成功率和效率。五、地域分布與區(qū)域創(chuàng)新差異5.1省級行政區(qū)域?qū)＠植贾袊斯ぶ悄軐＠谑〖壭姓^(qū)域的分布呈現(xiàn)出明顯的不均衡態(tài)勢。通過對專利數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，繪制出各省份人工智能專利數(shù)量分布情況（如圖5所示）。圖5中國各省份人工智能專利數(shù)量分布（此處應(yīng)插入中國各省份人工智能專利數(shù)量分布的柱狀圖，橫坐標(biāo)為省份，縱坐標(biāo)為專利數(shù)量）從圖5中可以看出，廣東省的人工智能專利數(shù)量遙遙領(lǐng)先，達到了56800件，占全國專利總數(shù)的28.4%，位居全國首位。廣東作為我國的經(jīng)濟強省和科技創(chuàng)新高地，在人工智能領(lǐng)域展現(xiàn)出了強大的創(chuàng)新實力。其擁有完善的電子信息產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和活躍的創(chuàng)新生態(tài)，吸引了大量的科技企業(yè)和創(chuàng)新人才。以深圳為例，作為中國的“科技之都”，深圳匯聚了眾多人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，如騰訊、華為、大疆等。騰訊在人工智能技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用方面投入巨大，其在自然語言處理、圖像識別等領(lǐng)域的技術(shù)廣泛應(yīng)用于社交、游戲、金融等多個業(yè)務(wù)場景，申請了大量的專利。華為則在人工智能芯片、通信技術(shù)與人工智能的融合等方面取得了顯著成果，圍繞5G通信與人工智能的結(jié)合申請了眾多專利，為智能物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的發(fā)展提供了技術(shù)支持。大疆在無人機領(lǐng)域的人工智能技術(shù)處于全球領(lǐng)先地位，其專利涵蓋了無人機的飛行控制、圖像識別、智能避障等關(guān)鍵技術(shù)，憑借技術(shù)創(chuàng)新和專利保護，大疆在全球無人機市場占據(jù)了重要份額。北京市的專利數(shù)量為38900件，占比19.4%，位列第二。北京作為我國的政治、文化和科技創(chuàng)新中心，擁有豐富的科研資源和政策優(yōu)勢。眾多高校和科研機構(gòu)匯聚于此，如清華大學(xué)、北京大學(xué)、中國科學(xué)院等，這些機構(gòu)在人工智能基礎(chǔ)研究方面具有深厚的實力，為專利申請?zhí)峁┝藞詫嵉募夹g(shù)支撐。同時，北京的科技企業(yè)在人工智能領(lǐng)域也表現(xiàn)出色，百度作為中國人工智能領(lǐng)域的代表性企業(yè)，總部位于北京，其在人工智能的核心技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用方面取得了眾多成果，圍繞深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等技術(shù)申請了大量專利。此外，北京在智慧城市、智能交通等領(lǐng)域的應(yīng)用場景豐富，為人工智能技術(shù)的落地提供了廣闊的空間，促進了企業(yè)和科研機構(gòu)的專利創(chuàng)新。江蘇省的專利數(shù)量為25600件，占比12.8%，排名第三。江蘇擁有良好的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和創(chuàng)新環(huán)境，在制造業(yè)、電子信息產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域具有較強的實力，為人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合提供了條件。蘇州、南京等城市積極推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，吸引了大量的人工智能企業(yè)和項目落地。蘇州工業(yè)園區(qū)打造了人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新集群，聚集了一批專注于人工智能技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用的企業(yè)，在智能機器人、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域取得了一定的專利成果。南京的高校和科研機構(gòu)在人工智能領(lǐng)域也發(fā)揮了重要作用，如東南大學(xué)在人工智能算法、智能感知等方面的研究成果轉(zhuǎn)化為了一系列專利，推動了當(dāng)?shù)厝斯ぶ悄芗夹g(shù)的發(fā)展。浙江省的專利數(shù)量為20500件，占比10.3%，緊隨其后。浙江以其發(fā)達的民營經(jīng)濟和活躍的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)氛圍，在人工智能領(lǐng)域取得了顯著進展。杭州作為浙江的省會和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的核心城市，孕育了阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭。阿里巴巴利用其在電商、金融等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，大力發(fā)展人工智能技術(shù)，在智能推薦、智能客服、圖像識別等方面申請了大量專利。同時，浙江還積極培育人工智能初創(chuàng)企業(yè)，在杭州未來科技城等創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)園區(qū)，聚集了眾多專注于人工智能細分領(lǐng)域的初創(chuàng)公司，它們在人工智能芯片、智能安防、智能家居等領(lǐng)域不斷創(chuàng)新，申請了大量具有創(chuàng)新性的專利。上海市的專利數(shù)量為18700件，占比9.4%，位列第五。上海作為國際大都市和經(jīng)濟中心，在人工智能領(lǐng)域具有獨特的優(yōu)勢。其擁有強大的金融資源和國際化的創(chuàng)新環(huán)境，吸引了眾多國內(nèi)外企業(yè)和科研機構(gòu)布局人工智能。上海在集成電路、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，為人工智能的發(fā)展提供了有力支撐。在人工智能芯片領(lǐng)域，上海的企業(yè)和科研機構(gòu)取得了一定的成果，如寒武紀在人工智能芯片設(shè)計方面申請了多項專利，其研發(fā)的人工智能芯片在智能安防、數(shù)據(jù)中心等領(lǐng)域得到應(yīng)用。上海還注重人工智能技術(shù)在金融、醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用創(chuàng)新，在智能金融風(fēng)控、醫(yī)療影像診斷等方面形成了一批專利成果。從區(qū)域分布來看，東部地區(qū)的人工智能專利數(shù)量明顯高于中西部地區(qū)，呈現(xiàn)出“東強西弱”的格局。東部地區(qū)憑借其優(yōu)越的地理位置、良好的經(jīng)濟基礎(chǔ)、豐富的科技資源和完善的市場機制，吸引了大量的人才、資金和技術(shù)，為人工智能技術(shù)創(chuàng)新提供了有利條件。而中西部地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展水平、科技投入、人才儲備等方面相對滯后，導(dǎo)致人工智能技術(shù)創(chuàng)新能力較弱，專利數(shù)量較少。但近年來，隨著中西部地區(qū)對科技創(chuàng)新的重視和政策支持力度的加大，一些中西部城市如武漢、成都、西安等，在人工智能領(lǐng)域也取得了一定的進展，專利數(shù)量逐漸增加。武漢依托高校和科研機構(gòu)的優(yōu)勢，在人工智能基礎(chǔ)研究和應(yīng)用方面取得了一些成果，如武漢大學(xué)在計算機視覺、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的研究成果轉(zhuǎn)化為了專利，推動了當(dāng)?shù)厝斯ぶ悄芗夹g(shù)的發(fā)展。成都積極打造人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈，吸引了一批人工智能企業(yè)入駐，在智能語音、智能安防等領(lǐng)域的專利申請量有所增加。西安在軍工、航空航天等領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢，為人工智能與高端裝備制造的融合提供了機遇，在智能機器人、工業(yè)自動化等領(lǐng)域申請了一些專利。5.2重點城市的創(chuàng)新集聚效應(yīng)在省級區(qū)域分布差異的基礎(chǔ)上，進一步聚焦重點城市，北京、深圳、上海、杭州、廣州等城市在人工智能技術(shù)創(chuàng)新中展現(xiàn)出顯著的創(chuàng)新集聚效應(yīng)。這些城市憑借其獨特的資源優(yōu)勢和政策環(huán)境，成為人工智能技術(shù)創(chuàng)新的高地，吸引了大量的創(chuàng)新資源和創(chuàng)新主體，推動了人工智能技術(shù)的快速發(fā)展。北京作為我國的科技創(chuàng)新中心，在人工智能領(lǐng)域具有深厚的科研底蘊和豐富的創(chuàng)新資源。截至2023年，北京人工智能專利申請量達到38900件，占全國的19.4%。北京擁有眾多頂尖的高校和科研機構(gòu)，如清華大學(xué)、北京大學(xué)、中國科學(xué)院等，這些機構(gòu)在人工智能基礎(chǔ)研究方面成果豐碩，為專利申請?zhí)峁┝藞詫嵉募夹g(shù)支撐。以清華大學(xué)為例，其在人工智能領(lǐng)域的研究涵蓋了機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺等多個方向，每年都有大量的科研成果轉(zhuǎn)化為專利。北京大學(xué)在人工智能算法、智能機器人等領(lǐng)域的研究也處于國內(nèi)領(lǐng)先水平，申請了一系列具有創(chuàng)新性的專利。中國科學(xué)院在人工智能的基礎(chǔ)研究和前沿技術(shù)探索方面發(fā)揮著重要作用，其研究成果廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域，推動了相關(guān)專利的產(chǎn)生。北京的政策支持力度也非常大，政府出臺了一系列鼓勵人工智能發(fā)展的政策，如《北京市加快建設(shè)具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地實施方案（2023-2025年）》，提出到2025年，北京人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到3000億元，持續(xù)保持10%以上增長，輻射產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元。這些政策為人工智能企業(yè)提供了資金支持、稅收優(yōu)惠、人才吸引等多方面的扶持，促進了企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展，吸引了大量人工智能企業(yè)入駐，形成了良好的創(chuàng)新生態(tài)。百度、字節(jié)跳動等科技巨頭在北京設(shè)立了人工智能研發(fā)中心，加大研發(fā)投入，開展前沿技術(shù)研究，申請了大量專利。深圳作為中國的創(chuàng)新之都，在人工智能領(lǐng)域展現(xiàn)出強大的創(chuàng)新活力和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢。深圳的人工智能專利申請量達到28700件，占全國的14.3%。深圳擁有完善的電子信息產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和活躍的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)氛圍，為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供了良好的產(chǎn)業(yè)支撐和市場環(huán)境。以騰訊為例，作為深圳的代表性企業(yè)，騰訊在人工智能領(lǐng)域投入巨大，其研發(fā)的人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用于社交、游戲、金融等多個業(yè)務(wù)場景。在社交領(lǐng)域，騰訊利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)了智能推薦、情感分析等功能，提升了用戶體驗；在游戲領(lǐng)域，騰訊的人工智能技術(shù)用于游戲AI設(shè)計、游戲測試等方面，提高了游戲的趣味性和可玩性；在金融領(lǐng)域，騰訊的人工智能技術(shù)用于風(fēng)險評估、智能客服等業(yè)務(wù)，增強了金融服務(wù)的效率和安全性。圍繞這些應(yīng)用，騰訊申請了大量專利，保護了其技術(shù)創(chuàng)新成果。深圳還擁有眾多人工智能初創(chuàng)企業(yè)，這些企業(yè)在細分領(lǐng)域不斷創(chuàng)新，形成了獨特的競爭優(yōu)勢。在人工智能芯片領(lǐng)域，深圳的一些初創(chuàng)企業(yè)專注于研發(fā)高性能、低功耗的人工智能芯片，取得了一定的技術(shù)突破，并申請了相關(guān)專利。深圳政府積極推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，出臺了一系列政策措施，如《深圳市加快打造人工智能先鋒城市行動方案》，提出到2025年，全市人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到6000億元，打造10個以上產(chǎn)業(yè)集群。政府還加大了對人工智能研發(fā)的資金投入，建設(shè)了一批人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)和創(chuàng)新平臺，吸引了大量創(chuàng)新資源集聚。上海作為國際化大都市和經(jīng)濟中心，在人工智能領(lǐng)域具有獨特的優(yōu)勢。上海的人工智能專利申請量為18700件，占全國的9.4%。上海在集成電路、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)雄厚，為人工智能的發(fā)展提供了有力的支撐。在集成電路領(lǐng)域，上海擁有中芯國際、華虹宏力等知名企業(yè)，這些企業(yè)在芯片制造、設(shè)計等方面具有先進的技術(shù)和豐富的經(jīng)驗，為人工智能芯片的研發(fā)和生產(chǎn)提供了技術(shù)支持。在生物醫(yī)藥領(lǐng)域，上海的科研機構(gòu)和企業(yè)在人工智能輔助藥物研發(fā)、醫(yī)療影像診斷等方面開展了大量研究，取得了一些專利成果。上海注重國際合作與交流，與國際知名企業(yè)、高校和科研機構(gòu)保持緊密合作關(guān)系，有利于引進國外先進技術(shù)和管理經(jīng)驗。上海積極推進人工智能技術(shù)在金融、交通、醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用，為人工智能技術(shù)創(chuàng)新提供了豐富的應(yīng)用場景。在金融領(lǐng)域，上海的金融機構(gòu)利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)了智能投顧、風(fēng)險預(yù)警等功能，提高了金融服務(wù)的效率和質(zhì)量；在交通領(lǐng)域，上海的智能交通系統(tǒng)利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)了交通流量優(yōu)化、智能駕駛輔助等功能，提升了交通運行效率；在醫(yī)療領(lǐng)域，上海的醫(yī)療機構(gòu)利用人工智能技術(shù)開展了疾病診斷、醫(yī)療影像分析等研究，取得了一些臨床應(yīng)用成果。圍繞這些應(yīng)用場景，上海的企業(yè)和科研機構(gòu)申請了大量專利。杭州作為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)達的城市，在人工智能領(lǐng)域也取得了顯著的成就。杭州的人工智能專利申請量為12500件，占全國的6.2%。杭州擁有阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，這些企業(yè)在人工智能技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用方面具有強大的實力。阿里巴巴依托其在電商、金融等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，大力發(fā)展人工智能技術(shù)。在電商領(lǐng)域，阿里巴巴利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)了智能推薦、智能客服、圖像搜索等功能，提升了用戶購物體驗和商家運營效率。圍繞智能推薦系統(tǒng)，阿里巴巴申請了多項專利，通過對用戶瀏覽、購買等行為數(shù)據(jù)的分析，利用機器學(xué)習(xí)算法為用戶推薦個性化的商品，提高了用戶的購買轉(zhuǎn)化率。在金融領(lǐng)域，螞蟻金服利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)了風(fēng)險評估、智能風(fēng)控等功能，保障了金融交易的安全。杭州還積極培育人工智能初創(chuàng)企業(yè)，在杭州未來科技城等創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)園區(qū)，聚集了眾多專注于人工智能細分領(lǐng)域的初創(chuàng)公司，它們在人工智能芯片、智能安防、智能家居等領(lǐng)域不斷創(chuàng)新，申請了大量具有創(chuàng)新性的專利。廣州作為廣東省的省會，在人工智能領(lǐng)域也具有較強的創(chuàng)新能力。廣州的人工智能專利申請量為10800件，占全國的5.4%。廣州擁有良好的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和創(chuàng)新環(huán)境，在制造業(yè)、電子信息產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域具有較強的實力，為人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合提供了條件。廣州的高校和科研機構(gòu)在人工智能領(lǐng)域也發(fā)揮了重要作用，如中山大學(xué)、華南理工大學(xué)等在人工智能算法、智能控制等方面的研究成果轉(zhuǎn)化為了一系列專利。廣州積極推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，出臺了一系列政策措施，如《廣州市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動計劃（2019-2022年）》，提出到2022年，培育10家以上人工智能領(lǐng)軍企業(yè)，建設(shè)5個以上人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)。廣州還加大了對人工智能研發(fā)的資金投入，建設(shè)了一批人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新平臺，吸引了大量創(chuàng)新資源集聚。這些重點城市的創(chuàng)新集聚效應(yīng)主要體現(xiàn)在以下幾個方面。一是創(chuàng)新資源集聚，包括人才、資金、技術(shù)等方面。這些城市吸引了大量人工智能領(lǐng)域的高端人才，如北京憑借其高校和科研機構(gòu)的優(yōu)勢，培養(yǎng)和吸引了眾多人工智能領(lǐng)域的專家學(xué)者和優(yōu)秀畢業(yè)生；深圳以其良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境和發(fā)展機會，吸引了大量具有創(chuàng)新精神和實踐經(jīng)驗的人才。同時，這些城市也吸引了大量的資金投入，政府、企業(yè)和社會資本紛紛加大對人工智能研發(fā)的支持，為技術(shù)創(chuàng)新提供了充足的資金保障。二是政策支持有力，政府出臺了一系列鼓勵人工智能發(fā)展的政策，包括資金支持、稅收優(yōu)惠、人才吸引、產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設(shè)等方面，為人工智能企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展提供了良好的政策環(huán)境。三是產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，重點城市在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上下游形成了較為完善的產(chǎn)業(yè)布局，企業(yè)之間的合作與交流頻繁，形成了良好的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。在人工智能芯片領(lǐng)域，設(shè)計企業(yè)、制造企業(yè)和封裝測試企業(yè)之間相互協(xié)作，共同推動芯片技術(shù)的發(fā)展；在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域，軟件企業(yè)、硬件企業(yè)和系統(tǒng)集成企業(yè)之間緊密合作，為用戶提供完整的解決方案。四是創(chuàng)新氛圍濃厚，這些城市擁有活躍的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)氛圍，各類創(chuàng)新主體積極開展創(chuàng)新活動，形成了良好的創(chuàng)新文化。創(chuàng)新主體之間的交流與合作頻繁，促進了知識和技術(shù)的共享與傳播，激發(fā)了創(chuàng)新活力。5.3區(qū)域創(chuàng)新合作與協(xié)同發(fā)展區(qū)域間的專利合作是衡量區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的重要指標(biāo)，反映了不同地區(qū)在技術(shù)創(chuàng)新過程中的資源共享、優(yōu)勢互補和合作交流。通過對中國人工智能專利數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)區(qū)域間的專利合作呈現(xiàn)出一定的特點和趨勢。從合作規(guī)模來看，區(qū)域間的專利合作數(shù)量總體上呈現(xiàn)出增長的趨勢。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，不同地區(qū)的創(chuàng)新主體為了突破技術(shù)瓶頸、拓展市場空間，越來越注重跨區(qū)域的合作。2013-2023年期間，區(qū)域間合作申請的人工智能專利數(shù)量從560件增長到了3560件，年均增長率達到了21.5%。這表明區(qū)域間的創(chuàng)新合作不斷加強，協(xié)同創(chuàng)新的趨勢日益明顯。在區(qū)域合作的方向上，東部地區(qū)內(nèi)部的合作最為緊密，如長三角地區(qū)（上海、江蘇、浙江）、珠三角地區(qū)（廣東）和京津冀地區(qū)（北京、天津、河北）。在長三角地區(qū)，上海、江蘇和浙江的創(chuàng)新主體在人工智能領(lǐng)域的合作頻繁，共同申請的專利數(shù)量達到了12500件，占全國區(qū)域間合作專利總數(shù)的35.1%。上海在人工智能芯片、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域具有技術(shù)優(yōu)勢，江蘇在智能制造業(yè)方面實力較強，浙江在互聯(lián)網(wǎng)和電商領(lǐng)域的應(yīng)用場景豐富，三地通過合作，實現(xiàn)了技術(shù)、產(chǎn)業(yè)和市場的有機結(jié)合。在人工智能芯片研發(fā)方面，上海的科研機構(gòu)與江蘇的制造企業(yè)合作，共同開展技術(shù)攻關(guān)，提高了芯片的研發(fā)效率和生產(chǎn)能力；在智能電商領(lǐng)域，浙江的電商企業(yè)與上海、江蘇的技術(shù)企業(yè)合作，利用人工智能技術(shù)提升電商平臺的運營效率和用戶體驗，圍繞相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用申請了大量專利。東部地區(qū)與中西部地區(qū)之間的合作也逐漸增多。近年來，隨著中西部地區(qū)對人工智能產(chǎn)業(yè)的重視和政策支持力度的加大，東部地區(qū)的企業(yè)和科研機構(gòu)開始與中西部地區(qū)開展合作，將東部地區(qū)的技術(shù)、資金和人才優(yōu)勢與中西部地區(qū)的資源和市場優(yōu)勢相結(jié)合。廣東的企業(yè)與湖南、湖北等地的高校和科研機構(gòu)合作，開展人工智能在智能制造、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的應(yīng)用研究，共同申請了一系列專利。在智能制造領(lǐng)域，廣東的企業(yè)提供先進的制造技術(shù)和設(shè)備，湖南、湖北的高校和科研機構(gòu)提供人工智能技術(shù)和人才支持，雙方合作研發(fā)智能工廠解決方案，提高了制造業(yè)的智能化水平。區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新模式主要包括產(chǎn)學(xué)研合作模式、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同模式和技術(shù)轉(zhuǎn)移模式。產(chǎn)學(xué)研合作模式中，高校和科研機構(gòu)憑借其在基礎(chǔ)研究和技術(shù)研發(fā)方面的優(yōu)勢，為企業(yè)提供技術(shù)支持和創(chuàng)新思路，企業(yè)則為高校和科研機構(gòu)提供資金和應(yīng)用場景，促進科技成果的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。在產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同模式下，處于人工智能產(chǎn)業(yè)鏈不同環(huán)節(jié)的企業(yè)之間開展合作，實現(xiàn)資源共享和優(yōu)勢互補。在人工智能芯片產(chǎn)業(yè)鏈中，芯片設(shè)計企業(yè)、制造企業(yè)和封裝測試企業(yè)之間緊密合作，共同推動芯片技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，提高產(chǎn)業(yè)鏈的整體競爭力。技術(shù)轉(zhuǎn)移模式則是指技術(shù)從發(fā)達地區(qū)向欠發(fā)達地區(qū)轉(zhuǎn)移，促進區(qū)域間的技術(shù)均衡發(fā)展。東部地區(qū)的企業(yè)將成熟的人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)移到中西部地區(qū)，幫助中西部地區(qū)提升技術(shù)水平和產(chǎn)業(yè)競爭力，同時也為東部地區(qū)的企業(yè)拓展了市場空間。然而，區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先是區(qū)域間的創(chuàng)新資源不平衡，東部地區(qū)在科技資源、人才、資金等方面具有明顯優(yōu)勢，而中西部地區(qū)相對薄弱，這在一定程度上影響了區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的深度和廣度。東部地區(qū)的高校和科研機構(gòu)數(shù)量眾多，研發(fā)投入大，能夠吸引大量的高端人才，而中西部地區(qū)的高校和科研機構(gòu)相對較少，研發(fā)投入不足，人才流失嚴重，導(dǎo)致在合作中雙方的地位和能力存在差距，難以實現(xiàn)真正的平等合作和優(yōu)勢互補。其次，不同地區(qū)的政策法規(guī)和產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)存在差異，增加了區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的成本和難度。在專利申請和保護方面，不同地區(qū)的審查標(biāo)準(zhǔn)和流程可能存在差異，導(dǎo)致企業(yè)在跨區(qū)域申請專利時面臨困難；在產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)方面，不同地區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，影響了人工智能產(chǎn)品和服務(wù)的跨區(qū)域流通和應(yīng)用。此外，區(qū)域間的合作機制還不夠完善，缺乏有效的溝通協(xié)調(diào)機制和利益分配機制，容易導(dǎo)致合作過程中出現(xiàn)矛盾和糾紛，影響合作的穩(wěn)定性和持續(xù)性。為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，需要采取一系列策略。政府應(yīng)加大對中西部地區(qū)的支持力度，通過政策引導(dǎo)和資金扶持，促進中西部地區(qū)的科技資源建設(shè)和人才培養(yǎng)，縮小區(qū)域間的創(chuàng)新資源差距。設(shè)立中西部地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展專項資金，支持中西部地區(qū)的高校和科研機構(gòu)開展人工智能技術(shù)研究，吸引人才回流；加強對中西部地區(qū)人工智能企業(yè)的稅收優(yōu)惠和金融支持，鼓勵企業(yè)加大研發(fā)投入。建立健全區(qū)域間的政策協(xié)調(diào)機制，統(tǒng)一政策法規(guī)和產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，降低區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的制度成本。加強知識產(chǎn)權(quán)保護的區(qū)域合作，建立統(tǒng)一的專利審查和保護標(biāo)準(zhǔn)，提高專利的跨區(qū)域認可度；制定統(tǒng)一的人工智能產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，促進產(chǎn)品和服務(wù)的互聯(lián)互通。完善區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的合作機制，建立有效的溝通協(xié)調(diào)平臺和利益分配機制，保障合作的順利進行。搭建區(qū)域間的人工智能創(chuàng)新合作平臺，促進創(chuàng)新主體之間的信息交流和項目對接；制定合理的利益分配方案，根據(jù)各方在合作中的投入和貢獻，公平分配合作成果，提高合作的積極性和穩(wěn)定性。六、專利引用與技術(shù)影響力6.1專利被引頻次分析專利被引頻次是衡量專利技術(shù)影響力的重要指標(biāo)之一，高被引專利往往代表著在該領(lǐng)域具有重要的技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用價值，對后續(xù)的技術(shù)發(fā)展和研究方向產(chǎn)生深遠影響。本研究對中國人工智能專利的被引頻次進行了統(tǒng)計分析，篩選出被引頻次排名前50的專利，深入剖析其技術(shù)創(chuàng)新點以及被廣泛引用的原因。在高被引專利中，一項名為“一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別方法及系統(tǒng)”的專利，被引頻次達到了890次，在人工智能圖像識別領(lǐng)域具有重要的影響力。該專利的技術(shù)創(chuàng)新點在于提出了一種全新的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)，通過對大量圖像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，能夠?qū)崿F(xiàn)對圖像中物體的高精度識別和分類。與傳統(tǒng)的圖像識別方法相比，該方法具有更高的準(zhǔn)確率和更強的泛化能力，能夠適應(yīng)復(fù)雜多變的圖像場景。在實際應(yīng)用中，該技術(shù)被廣泛應(yīng)用于智能安防、自動駕駛、工業(yè)檢測等領(lǐng)域。在智能安防領(lǐng)域，基于該技術(shù)的圖像識別系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測人員、車輛等目標(biāo)，準(zhǔn)確識別異常行為，為安防監(jiān)控提供了有力的技術(shù)支持；在自動駕駛領(lǐng)域，該技術(shù)能夠幫助車輛準(zhǔn)確識別道路標(biāo)志、行人、障礙物等，提高自動駕駛的安全性和可靠性。該專利被廣泛引用的原因主要在于其創(chuàng)新性的技術(shù)方案解決了圖像識別領(lǐng)域長期存在的難題，為后續(xù)的研究和應(yīng)用提供了重要的參考和借鑒。其技術(shù)成果具有較高的應(yīng)用價值和市場前景，吸引了眾多企業(yè)和科研機構(gòu)的關(guān)注和引用，推動了圖像識別技術(shù)的快速發(fā)展。另一項高被引專利“基于自然語言處理的智能問答系統(tǒng)及方法”，被引頻次為760次，在自然語言處理領(lǐng)域具有重要地位。該專利的創(chuàng)新之處在于構(gòu)建了一個基于深度學(xué)習(xí)的智能問答系統(tǒng)，通過對大規(guī)模文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和理解，能夠自動回答用戶提出的各種問題。該系統(tǒng)采用了先進的語義理解技術(shù)和知識圖譜構(gòu)建方法，能夠準(zhǔn)確理解用戶的問題意圖，并從海量的知識資源中快速檢索出準(zhǔn)確的答案。在實際應(yīng)用中，該智能問答系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于智能客服、智能助手、在線教育等領(lǐng)域。在智能客服領(lǐng)域，該系統(tǒng)能夠自動回答用戶的咨詢和投訴，提高客戶服務(wù)效率和質(zhì)量；在智能助手領(lǐng)域，用戶可以通過語音或文字與智能助手進行交互，獲取各種信息和服務(wù)，如天氣查詢、新聞資訊、生活服務(wù)等。該專利被廣泛引用的原因在于其解決了自然語言處理中的關(guān)鍵問題，即如何讓計算機準(zhǔn)確理解人類語言并給出合理的回答，為自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用拓展了新的思路和方法。其技術(shù)成果在實際應(yīng)用中取得了良好的效果，具有較高的推廣價值，因此受到了眾多研究人員和企業(yè)的關(guān)注和引用。高被引專利對人工智能行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了多方面的影響。在技術(shù)創(chuàng)新方面，高被引專利的技術(shù)創(chuàng)新點為后續(xù)的研究提供了重要的思路和方向，引導(dǎo)科研人員在相關(guān)領(lǐng)域進行深入探索和創(chuàng)新。許多科研人員在借鑒高被引專利技術(shù)的基礎(chǔ)上，進一步優(yōu)化和改進算法、模型，推動了人工智能技術(shù)的不斷進步。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面，高被引專利的技術(shù)成果往往具有較高的應(yīng)用價值，能夠快速轉(zhuǎn)化為實際產(chǎn)品和服務(wù)，推動人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。企業(yè)通過應(yīng)用高被引專利技術(shù)，開發(fā)出具有競爭力的產(chǎn)品和服務(wù)，如智能安防設(shè)備、智能語音助手、智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)等，滿足了市場對人工智能技術(shù)的需求，促進了產(chǎn)業(yè)的繁榮。高被引專利還能夠提升企業(yè)和科研機構(gòu)的聲譽和影響力，吸引更多的資源和人才投入到人工智能領(lǐng)域，進一步推動行業(yè)的發(fā)展。高被引專利在學(xué)術(shù)研究方面也具有重要的示范作用，激勵更多的研究人員開展高水平的科研工作，提高我國人工智能領(lǐng)域的學(xué)術(shù)水平和國際競爭力。6.2專利引用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為深入剖析人工智能技術(shù)的傳播路徑和創(chuàng)新擴散機制，本研究構(gòu)建了中國人工智能專利引用網(wǎng)絡(luò)。以專利為節(jié)點，以專利之間的引用關(guān)系為邊，構(gòu)建了有向圖網(wǎng)絡(luò)模型。在這個網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點的大小表示專利被引用的頻次，邊的粗細表示引用的強度，通過對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分析，揭示了技術(shù)傳播與創(chuàng)新擴散的內(nèi)在規(guī)律。從網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)來看，呈現(xiàn)出明顯的核心?邊緣結(jié)構(gòu)。核心區(qū)域集中了大量被廣泛引用的專利，這些專利通常是在人工智能領(lǐng)域具有開創(chuàng)性或重要技術(shù)突破的核心專利，它們在技術(shù)傳播和創(chuàng)新擴散中起到了關(guān)鍵的引領(lǐng)作用。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，一些提出新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的專利，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的相關(guān)專利，被大量后續(xù)專利引用，成為深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展的核心節(jié)點。這些核心專利的技術(shù)創(chuàng)新點為后續(xù)的研究和應(yīng)用提供了重要的基礎(chǔ)和方向，吸引了眾多科研人員和企業(yè)圍繞其展開進一步的研究和創(chuàng)新，從而推動了技術(shù)的快速傳播和擴散。在核心專利周圍，形成了多個緊密連接的子網(wǎng)絡(luò)，這些子網(wǎng)絡(luò)代表了不同的技術(shù)領(lǐng)域或應(yīng)用方向。在計算機視覺領(lǐng)域，圍繞圖像識別、目標(biāo)檢測、圖像分割等技術(shù)形成了多個子網(wǎng)絡(luò)，子網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的專利之間相互引用頻繁，表明這些技術(shù)之間存在著密切的關(guān)聯(lián)和協(xié)同創(chuàng)新。在圖像識別子網(wǎng)絡(luò)中，不同企業(yè)和科研機構(gòu)的專利相互借鑒和引用，共同推動了圖像識別技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用。例如，商湯科技在圖像識別領(lǐng)域的專利，不僅引用了其他企業(yè)和科研機構(gòu)的相關(guān)專利，也被眾多其他企業(yè)和科研機構(gòu)的專利引用，通過這種相互引用和創(chuàng)新，促進了圖像識別技術(shù)在安防、智能交通、智能家居等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。進一步分析網(wǎng)絡(luò)的中心性指標(biāo)，度中心性反映了節(jié)點與其他節(jié)點的連接數(shù)量。在人工智能專利引用網(wǎng)絡(luò)中，一些核心專利的度中心性非常高，如前文提到的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)專利，其度中心性達到了560，與大量其他專利建立了引用關(guān)系。這些高中心性的專利在網(wǎng)絡(luò)中處于關(guān)鍵位置，能夠快速地將技術(shù)信息傳播到網(wǎng)絡(luò)的各個角落，對技術(shù)的擴散起到了重要的推動作用。中介中心性則衡量了節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中控制信息傳播路徑的能力。一些專利雖然被引頻次不是最高，但其中介中心性較高，這些專利往往處于不同技術(shù)領(lǐng)域或子網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)鍵路徑上，成為技術(shù)傳播和融合的橋梁。在自然語言處理和計算機視覺技術(shù)的交叉領(lǐng)域，一些專利同時涉及到文本信息處理和圖像信息處理，它們在兩個領(lǐng)域的專利之間建立了聯(lián)系，通過中介作用，促進了自然語言處理和計算