AI專利數超過美國日本!這是中國AI軟實力最新水平
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中國AI軟實力,究竟水平幾何?
上週,美國最嚴技術出口管制意見一曝光,立刻在國內引發熱議。
因為在出口限制名錄中,AI、晶片、機器人、量子計算、腦機介面,生物技術等前沿科技,無一不在此列。
一種評論說,這是美國自戕的七傷拳,傷人也傷己。
另一種則認為,對中國而言,短期內可能不是好事,但長期來看,並非壞事。
而且一份最新AI報告,被當做明證,認為中國AI軟實力在顯著提升。
這份《人工智慧技術專利深度分析報告》,不是講市場,不是拼資料,也不是重複人才論文數量,而是體現智慧財產權為核心的AI發展成果——專利。
報告發布方是中國專利保護協會,以中國專利文摘資料庫(CNABS)和德溫特世界專利索引資料庫(DWPI)作為資料來源進行研究分析後,最終得出該報告資料結果。
不僅有中國現狀,還有全球對比;不僅有科研單位,還有公司企業;不僅分析了整體概況,還拆解出細分領域……
報告中兩點小結論:
一、中國AI專利申請量,已是全球第一;
二、中美專利申請均以企業為領頭羊,中國是百度,美國為IBM,且中國增速更為迅猛。
實際上,這份報告發布在美國新封鎖政策之前,但就在後者沸沸揚揚之後,報告開始被更多討論。
甚至不少人認為,這是一針強心劑。
AI專利報告詳情
這份報告要點是這樣的:
先從趨勢談起,按照專利申請年份,統計了從1985年至2017年的各年度專利申請量變化情況。
其中整體趨勢而言,2010年是關鍵時間點,2010之後增速明顯加快,並在近兩年保持高增長率。
△全球人工智慧專利申請量年度變化趨勢
其次以地域來看,中國高居第一,美日韓位居其後。
△專利申請量排名前十的國家/地區
在申請量趨勢方面,中國關鍵性時間點是2010年,其後開始呈現近直線式上升。
△中國專利申請量年度趨勢
接著是專利權人,即專利申請者。
在國內資料統計中,國內申請量最多的專利權人為百度,申請量為2368件。
中科院、微軟、騰訊和三星位居其後,前十中還有國家電網、浙大、清華、北航、阿里巴巴,以及谷歌。
△中國主要專利權人申請量
相對應美國,排名第一的組織是IBM,比排名稍靠後的微軟和Google都要多將近一倍。
△主要專利權人在美國的申請量
總之,從上述三方面要點趨勢,中國展現出了明顯的潛力和引領機會。
而且還是在專利這樣的軟實力層面——在技術革命的歷史程式裡,AI,第一次讓國人看到引領的可能性。
欣欣向榮的中國AI
實際也並非夜郎自大。
這次AI專利報告之外,其他AI進展和表現,中國也正呈現一片欣欣向榮之態勢。
比如在科研論文方面,今年7月清華髮布的報告顯示:
中國在AI領域的論文的全球佔比,從1997年4.26%增長至2017年的27.68%,遙遙領先其他國家。
在論文產出數量上,在2006年超過美國,一直佔據世界第一。
中國高被引論文數量上,在2013年超越美國,排在世界第一。
在頂級學術會議上,如AAAI 2018,入選260餘篇,與美國打平。
之前被詬病量重於質,但量變到質變的趨勢,也在隱隱發生。
其次,在全球AI競賽中,中國團隊也屢屢奪魁刷榜。
光下半年不完全舉例,8月,IEEE CIG計算智慧與遊戲大會,清華張鈸院士領導的人工智慧創新團隊TSAIL在第一人稱射擊類遊戲《毀滅戰士》(Doom)AI 競賽 VizDoom上獲得競賽Track 1的預賽和決賽冠軍。
9月,曠視科技在ECCV 2018的COCO+Mapillary挑戰賽中力壓微軟、谷歌等中外群雄,攬獲4冠。
而Google AI Open Images-Object Detection Track 目標檢測任務中,百度視覺團隊斬獲第一。
11月,百度NLP團隊又在NIPS舉辦的AI假肢挑戰賽(AI for Prosthetics Challenge)中奪得全球第一。
一個明顯事實是,如果全球AI競賽結果中沒有中國身影,都開始令人感到意外了。
此外,人才相關動向,也能反映出趨勢轉關。
剛剛曝光的 IEEE Fellow 2019入選名單,295名全球學者入選IEEE Fellow,其中華人群體佔比約1/3,包含36名中國大陸學者。
而且中國公司的吸引力也在加強,比如AI專利中國第一的百度,在AI大牛吸引方面也保持領先,就在不久前,還宣佈成立百度研究院顧問委員會,9名世界級科學家加盟。
其他公司如阿里,也宣佈在2018年上半年,就有多名海外知名科學家加入。
諸如以上表現,無論是論文、競賽,還是人才,都是AI軟實力的核心維度。
凡此種種,令人鼓舞。
理性認知
但欣欣繁榮之下,並非沒有差距。
最明顯的還是頂尖論文、頂尖人才和基礎創新等層面,目前差距明顯。
雖然中國發表的論文多,但在基礎性、原創性研究、創新土壤、人才儲備層面,中國相較美國還存在不小的差距。
根據ACL、NIPS等頂級學術會議今年收錄的情況來看,雖然不乏有中國學者或者公司的論文被收錄,但傑出論文、優秀論文,開創性論文方面,依然還不夠有話語權。
以NIPS論文為例,按高校排名,清華是唯一進入前十名的中國院校,釋出論文21篇、排名第十,其中一作17篇,排名第八。
另外也是在這份中國AI專利已成第一的報告中,也強調了中國在PCT申請方面的不足。
所謂PCT申請,是基於《專利合作條約》和《專利合作條約實施細則》向世界智慧財產權組織提出的發明專利申請。
PCT申請在經過國際檢索和國際初步審查之後,經申請人的請求,可以進入多達144個PCT成員國。
由於其特殊性,PCT申請通常可以認為具有較高的技術價值,或者為申請人的重點研發技術。提出PCT申請一般意在向多個成員國提出專利申請,是技術輸出的技術指標之一。
值得注意的是,中國目前AI專利雖然超過美日歐洲,但在PCT申請量方面,並不處於優勢。
從PCT申請的數量來看,在人工智慧領域,美國仍然是技術輸出的領頭羊,並且其申請量佔到總量的41%。
而中國雖然近年來在人工智慧領域的研究活躍,在國內的專利申請數量激增,但是PCT申請的數量相對較少,仍然沒有形成較大規模性的技術輸出。
△PCT申請來源國家和地區分佈
相應的是,其他重大新突破,如最近的計算機視覺領域的BigGAN,NLP領域的BERT等,無一出自中國。
另外,以資料作為AI發展優勢的中國,在有影響力的資料集、競賽等打造方面,也捉襟見肘。
今年10月,陸奇在知乎發問:在AI時代,怎樣的創新環境和措施能讓科技驅動的創業公司成功,使其不再是大型科技公司的專利?
回答中被認同最多的答案,就指出了高質量的資料集、競賽等方面的缺乏。
最後,更直接的基礎框架方面,當前全球使用率最高的機器學習框架,比如TensorFlow和PyTorch,分別來自Google和Facebook。
此外,科研機制方面,比起美國日本也差不少,先不說諾貝爾獎等桂冠爭奪,更直接的待遇之類的,比起國外差距明顯。於是在國內,企業一挖,科研人才少有依然堅守者。
但美國,更靈活的產學研機制,就能讓不少AI人才在企業和高校之間緊密切換,而且學校內的吸引力和待遇,往往也不輸企業。
所以,此時中國的AI專利確實實現了全球第一,不過離“中國AI全球第一”,還有明確指標要達成要實現。
比前途:軟實力在提升,硬實力有潛力
但是,既不用盲目自信,也無需妄自菲薄。
當前來看,從潮水方向展現出的潛力和趨勢,中國並非沒有機會。
首先,中國的行動能力,特別是政策上,比美國更務實。落地速度也更快,無論是創業迭代速度,還是落地方面,中國都在成為已成AI沃土。
比起美國要“政治正確”、工會探討失業、自動駕駛涉及道德問題等無休止討論,中國更務實,先試了再說,有問題就改,快速迭代……
特別是地方政府,簡直求賢若渴,求AI若渴。廣州、南京、武漢等諸多非一線城市,都希望抓住這波浪潮。
其次,中國的知恥後勇精神挺強,中興事件之後, 晶片方面的創業創新馬上得到重視,更多人才開始參與進來。
基礎研究也在不斷重視、加強。
比如最近馬化騰捐資10億搞基礎科研,之前還參與西湖大學和未來科學大獎捐贈。
百度李彥宏馬東敏夫婦,先在北京大學捐資6.6億元成立“北大百度基金”,用於人工智慧和其他相關學科的研究和探索;其後馬東敏又在中科大60週年校慶時,捐資1億元反哺少年班。
小米雷軍,也在今年4月宣佈小米與武漢大學成立人工智慧聯合實驗室。小米公司承諾先期為聯合實驗室提供1000萬元研發經費。
第三,也開始追求原創技術、框架,比如百度paddlepaddle、華為全棧AI框架等方面的嘗試。
而現在,AI專利報告所述所析,算是成長路上的一點小鼓勵。
雖然這還只是萬里長征前幾步,但前途光明,可再接再厲。
畢竟中國AI呈現態勢——短期不高估,長期也不容低估。
你覺得呢?
One more thing
最後,這份AI專利報告中,也按細分技術分支進行了分析,或許也能給你提供一些科研和實踐參考。
量子位摘錄其中關鍵要點,傳送如下:
更具體的細分技術分支涵蓋:機器學習和基礎演算法、智慧搜尋和智慧推薦、語音識別、自然語言處理、自動駕駛,以及計算機視覺和影像識別。
其中,全球範圍內的排名是:NLP > 機器學習和基礎演算法 > CV.
△各技術分支全球範圍專利申請量
中國國內的各技術分支專利申請量,機器學習和演算法則明顯多於其他領域:
△各技術分支國內專利申請量
更進一步的申請量趨勢上,機器學習演算法在2010年後增速最快,並在2014年之後一枝獨秀。
而自動駕駛雖然起步較晚,但也在2014年後發展速度上超過了NLP、CV和語音識別等。
△各技術分支在國內的申請量趨勢
那麼在這些細分領域上,專利申請的主要玩家都有誰?
機器學習和基礎演算法:中科院、百度,浙江大學。
△機器學習和基礎演算法方向國內主要申請人
智慧搜尋和智慧推薦:百度、微軟,三星。
△智慧搜尋和智慧推薦方向國內主要申請人
語音識別:百度、微軟,三星。
△語音識別方向國內主要申請人
自然語言處理:百度、中科院,微軟。
△NLP方向國內主要申請人
自動駕駛:百度、福特,豐田。
△自動駕駛方向國內主要申請人
計算機視覺和影像:中科院、OPPO,小米。
△計算機視覺和影像識別方向國內主要申請人
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