人工智能技术专利深度分析报告

1.1 人工智能技术概述

人工智能（Artificial Intelligence, AI）亦称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式去行为。而现代人工智能概念则认为机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。人工智能的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。

从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提升以及海量数据的支撑，人工智能技术在近十年里迎来了质的飞跃，尤其是在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和自动驾驶等领域取得了长足的发展。

1.2 分析目标

最近两年，随着人工智能技术在国内的蓬勃发展，一些研究机构对国内外的技术现状进行了不同角度的分析，这些研究对于国内企业的自身发展起到了积极的指导作用。但是还没有一项研究是专门从专利技术的角度进行深入的分析，而对于业内的企业来说，专利技术是反映真正技术实力的重要指标。

本报告对人工智能技术在世界范围内和在我国的专利申请数据进行了深入分析，旨在了解人工智能领域专利申请的趋势特点、地域特点和发展态势；分析人工智能技术主要的技术输出国家和地区，行业内最具创新能力的公司和研究机构，以及重要的研发力量；并且，从专利申请的角度，发现人工智能领域发展活跃的技术分支，推测人工智能技术未来的发展方向。

1.3 检索策略

本报告中的数据以中国专利文摘数据库（CNABS）和德温特世界专利索引数据库（DWPI）作为数据来源，使用行业专家和相关技术领域专利审查专家共同给出的人工智能领域的中英文关键词进行检索，在此基础上，使用专利分类号对结果加以限制，最终得到本报告的研究数据。其中，在DWPI数据库中，对人工智能领域在世界范围内的专利申请进行检索，共获得专利申请180617件，在CNABS数据库中，对人工智能领域在中国的专利申请进行检索，共获得专利申请105528件（检索日期2018年10月15日）。

为了避免引入过多噪音，力求检索结果准确，检索策略的确定着眼于两个标准：一是提高检索结果的准确度，避免噪声；二是注重人工智能行业内的主要应用领域和技术分支，尤其是软件、算法相关发明专利申请。