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AI创新链产业链融合发展 赋能数字经济新时代《中国人工智能专利技术分析报告（2022）》发布******

　　2022年12月，国家工业信息安全发展研究中心、工信部电子知识产权中心发布《AI创新链产业链融合发展赋能数字经济新时代—中国人工智能专利技术分析报告（2022）》，这是中心连续第5年就中国人工智能专利技术发展情况发布报告。

　　在新一轮科技革命和产业变革的大背景下，人工智能创新链产业链“双链”融合是释放数字化叠加倍增效应、驱动数字经济智能化跃升、打造产业综合竞争优势的必然路径。《报告》基于人工智能高价值专利增强创新链活力和助力产业链升级的角度，对深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理等十大技术领域进行专利申请趋势和分布构成分析，从“创造力”“保护力”“运用力”“竞争力”“影响力”五大方面对人工智能创新主体进行专利创新评价，研究人工智能专利如何高效助力各类“智慧+”应用场景落地，并对未来新兴人工智能技术应用和专利布局趋势作出研判。

　　图1 人工智能创新链产业链融合发展图谱

　　《报告》对人工智能高价值专利如何为创新链产业链融合发展保障护航进行了定量和定性分析。从行业公认的能够直观体现高价值专利的几个因素来看，自2011年、2012年开始，人工智能领域的中国专利奖占比逐年提高、专利许可转让数量呈上升趋势、专利诉讼遍及多个应用场景，展现了高价值专利对技术产业应用相辅相成的走势。

　　十大基础技术领域的专利数量稳步增长，极大激发AI创新链活力。深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱、智能推荐、智能芯片、量子计算等智能技术构成了人工智能创新链技术底座，也是产业链应用的基础技术。在技术与政策双红利的推动下，2016-2021年深度学习专利申请年均复合增长率达到53%，对人工智能的引领作用开始逐步凸显；相比之下，智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱和智能推荐领域的专利申请呈现稳步增长的态势，其中2021年自然语言处理的专利申请量仅次于深度学习、智能云和计算机视觉，发展势头强劲；智能芯片和量子计算由于起步相对较晚，相关专利储备较少，仍处于技术加速积累的阶段。国内创新主体也纷纷展开专利布局，不断增强市场竞争实力。例如百度公司在深度学习、智能云和智能驾驶等多个领域继续保持领先优势，寒武纪、浪潮和华为在智能芯片领域展现了充分的专注度和科研实力，清华大学、浙江大学等高校也在计算机视觉和自然语言处理等领域投入更多研发资源，成为基础攻关的重要力量。

　　图2 AI创新链十大基础技术专利申请趋势和分布构成

　　AI创新主体展现积极创新面貌，中小企业为产业发展增添新力量。从创新主体的申请量排名上看，百度、腾讯、国家电网、华为位列前四，专利申请数量均突破10000件，是我国AI领域技术创新的主力军。从专利授权量上看，仍然是上述四家企业位居前列，且百度公司专利申请量和授权专利持有量均排名第一。此外，腾讯专利2017-2020年腾讯专利申请年均复合增长率高达70%，在AI领域前四创新主体中申请量增速排名第一。从授权专利占比上看，申请量排名第七的清华大学和第九的浙江大学，均以45%的授权专利占比排名前两位。作为技术创新的重要源泉和吸纳劳动力就业的重要载体，大量中小企业也积极涌入人工智能赛道，在创新链一侧，我国人工智能领域企业主体共申请专利超过110万件，中小企业专利贡献超过90%。从产业链看，AI技术在中小企业中的普及率超过40%，语音识别、智能制造等技术在中小企业应用广泛，助力中小企业升级改造和智能化应用。

　　图3 创新链前十创新主体专利申请量和授权量

　　AI核心技术领域高价值专利集聚明显，产学研合作稳步推进。当前，智能云和深度学习是高价值专利数量最多的两个领域，百度得益于更早地投入与布局，展现专利申请数量与质量同步提升的发展态势。其他创新主体也结合自身业务发展方向，在不同的基础技术领域进行了有针对性的布局，如国家电网在深度学习和大数据领域，浪潮集团在智能云，阿里巴巴在智能推荐，平安科技在自然语言处理和计算机视觉都保持着创新优势。高等院校在人工智能领域技术创新活跃，涌现了大量专利成果，并通过与企业成立联合实验室和技术研发中心等方式，加快产学研用协同创新进程。截至2022年9月，我国人工智能领域产学研联合申请专利数量超2万余件，其中发明专利占比约90%，整体呈上升趋势增长，产业应用较为广泛。

　　图4 中国AI创新主体高价值专利技术布局

　　图5 AI领域产学研联合申请专利发展趋势图

　　AI专利助力新兴应用场景落地，推动产业链转型升级。目前，人工智能创新链的产业化应用主要集中在智慧城市、智慧交通、智慧医疗、智慧金融、智慧工业和智慧教育等领域。从技术应用的成熟度来看，不同AI技术在不同场景的应用呈现出阶梯式发展的态势。智慧工业是当前各创新主体主要布局的技术应用场景，AI专利申请量达到65万余件，其次就是智慧金融，专利申请量为30万余件。其中也涌现出“海淀城市大脑”“灵医智惠AI医疗品牌”“智慧交通解决方案TrafficGo2.0”“普惠金融人工智能开放平台”等众多优秀实践案例，推动高端智能技术与行业的融合发展。

　　“智慧+”场景应用创造出更多产业增长点，新兴人工智能技术生成数字经济发展新动能。AI在城市、交通、医疗、教育及工业等场景的融合应用加速，不断催生新业态新模式新产业。以智慧工业为例，将工业互联网、人工智能等在内的智能制造新技术与工具，集成到工业生产流程中，正在引领我国工业数字化新生态。报告显示，截至2022年9月，我国智慧工业领域申请专利共计65万余件。百度公司以近9000件专利总数位居第一，国家电网位居第二，其余创新主体专利申请量差距不大，发展潜力较强，各创新主体在智慧工业领域的专利布局积极竞争，难以拉开较大差距。与此同时，基于人工智能的深度学习、内容生成，语音、视觉识别技术越来越成熟，以元宇宙和数字人技术为代表的新兴技术，也迎来了专利的快速积累阶段，百度、腾讯、华为等企业积极开展前沿专利布局，探索人机交互发展和应用，助力数字经济高质量发展。

　　图6 中国元宇宙专利主要申请人排名

　　图7 中国数字人专利技术申请－公开趋势

　　《报告》结合当前人工智能知识产权生态建设和全产业链专利布局情况，对产业高质量可持续发展提出总结与展望。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，发展人工智能是支撑科技自立自强、实现高质量发展的重要战略。党的二十大报告提出，推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。当前，人工智能技术与5G、云计算、大数据的融合发展已将成为推动数字经济发展的动能源泉，今后将进一步与其他数字技术相互碰撞出全新的科技驱动力。随着人工智能创新发展跨入新的历史阶段，专利申请总量突破百万件，专利申请趋势仍在快速增长，技术人才规模不断扩大，产业融合广泛深入，应当在底层关键技术突破、建设知识产权生态、大中小企业共同完善专利布局、开辟更广泛应用场景等方面发力，实现创新链与产业链的协同发展。

“乙类乙管”后是否会有第二轮感染？疫情信息如何统计？总台独家专访吴尊友******

　　1月8日起新冠病毒感染实施“乙类乙管”，对于疫情监测数据通报、病毒变异是否会引发新一轮感染，我国又将采取怎样的措施继续实施监控，总台央视记者独家专访中国疾控中心流行病学首席专家吴尊友，他就公众关心的问题进行了解答。

　　总台央视记者 史迎春：大家都在担心在国际上的奥密克戎BQ系列，然后包括XBB系列的变异株，它们在我们实行“乙类乙管”，出入境打开以后，进入国内会掀起第二轮的感染，这是大家普遍担心的一个问题，您认为这个问题应该怎么看。

　　中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友：我们也对国际社会的各个国家流行的新毒株的情况进行了解追踪，那么同时对国内发生的疫情也进行了毒株变异的监测，特别是从境外回国人员当中也检测到这些毒株。会不会造成新一轮的疫情，取决于变异的毒株和我们刚刚流行的这些毒株之间，在结构上面有多大的相似性，或者说它的变异差异有多大。从目前来看，因为它的变异也是奥密克戎亚型里面的分支的变异，马上造成新一轮传播的这种风险的话，应该说不会太大。

　　总台央视记者 史迎春：还有一种担心是认为中国人口基数比较大，感染的人口基数也大，会不会产生新的变种，从而影响整个世界的病毒序列，或者说整个世界的病毒的进程。

　　中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友：优化防控策略以后，本地传播的疫情病例数在有一定的水平和规模的情况下，确实存在着新的变异毒株的可能性，我们也密切关注。所以在“乙类甲管”调整为“乙类乙管”的疫情监测方案当中，就专门提到了新冠病毒变异毒株的监测，在现阶段，每天都在进行新的毒株的样本收集和测序，来对它的变化进行监测。从目前的结果来看，我们现在发现的所有的毒株，都是已经在国际共享平台上分享的毒株，也就是说在国外已经报告了，或者说主要是从境外流行以后传入中国，到目前为止还没有发现国内新出现的变异毒株。

　　为指导全国各地做好当前新型冠状病毒感染疫情监测工作，国务院联防联控机制印发了《新型冠状病毒感染“乙类乙管”疫情监测方案》，及时动态掌握人群感染发病水平和变化趋势，科学研判和预测疫情规模、强度和流行时间，动态分析病毒株变异情况，以及对传播力、致病力、免疫逃逸能力及检测试剂敏感性的影响，为疫情防控提供技术支撑。

　　总台央视记者 史迎春：对于之前疫情通报的数字和自己本身的感受，很多公众觉得差距比较大。我们国家一直的疫情统计和发布的疫情信息，是如何去监测和统计报告的？现在有没有相应的调整？

　　中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友：在武汉疫情控制以后，到我们优化防控方案这期间，是叫严格管控时期。每一起疫情的源头、造成感染的毒株，几乎每一个感染者都能够被诊断管理，所以我们采取的是一个计数统计。现阶段由于防控方案的调整，报告病例数和公众感觉的数字，存在着一定的差距。造成这种差距有两个方面的原因，一个是不再实行行政区的大规模核酸检测了，除了重点机构重点人群以外，采取的方法是愿检尽检的方法，这样的话检测的人数、报告的人数就有明显的下降。第二个方面，疫情的感染者主要以轻症为主，多数人还在家庭自我休息调整、进行抗原检测，这一部分也没有纳入到传染病报告，这就造成了这样的差距。为了更好地做好统计工作，联防联控机制制定下发了新冠病毒感染“乙类乙管”疫情监测方案，采取的是多种渠道的监测，包括住院病例的报告监测、核酸抗原检测的数字统计，还有重点机构像养老福利机构的监测，再有像学校学生的呼吸道症状的监测，以及对部分病人的检测。还有我们在全国设立500多个流感哨点监测。我们采用了多种统计方法综合运用，也能够相对准确评估疫情的发生发展趋势，能够对于疫情的发病，流行的强度，流行的趋势，流行的时间做出研判，对防控效果作出评价。在过去几年，欧美国家和全球其他的国家实际上也是采取这样一个统计方法，它主要就是通过抽样的方法来反映总体情况。(央视新闻客户端)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）