2.4  技术：深度学习推动本次人工智能热潮

 

足够多、足够好的数据支撑人工智能“感知”阶段，而人工智能算法使计算机拥有思维，从而达到“理解、决策”，深度学习在这过程作出巨大贡献。深度学习是一类模式分析方法的统称，计算机通过学习样本数据来掌握内在逻辑和规律，从而拥有分析能力，这项研究最早可以追溯到1958年弗兰克·罗森布拉特发明的感知机（Perceptron）。利用感知机，可以进行图像区分训练，例如最常见的从水果堆中选出“苹果”或者“香蕉”。然而当时缺少足量的数据，该项研究陷入瓶颈，并出现过度拟合（Overfitting）问题，例如学生希望通过练习相似的题目来掌握一种题型，但是训练量不够大、并没有理解题型背后的知识点，考试一旦发生些许变化便无法解出答案。后来，科学家通过研究人脑，试图模仿人脑神经网络机制来进行图像、声音等分类工作，逐渐演化成如今的深度学习。

 

深度学习的发展推动人工智能基础应用技术突破，自2010年起，全球包括计算机视觉、语音语义等基础应用技术的专利申请量急速增长。

 

计算机视觉技术主要是让计算机拥有人类的眼睛，学会“看”图片、文字、视频等，经常用于图像识别、人脸识别等，适用于自动驾驶、安防、人脸支付等领域。从计算机视觉和图像识别相关的技术申请情况来看，截至2018年12月31日，全球共申请14.3万项同族专利，中国、美国、韩国成为全球申请数量前三国家，分别为5.3万项、2.4万项、2.3万项。从技术授权情况来看，美国技术授权量全球最高、达1.3万项，日本和中国排为第二、第三，分别为1.04万项和1万项。从申请人来看，佳能、东芝、三星为前三申请人，申请数量分别为2900项、2700项、2300项。

 

语音语义技术主要是让计算机学会“听、读”文字、段落、文章等，经常用于文字识别、语音情感分析、人机对话、声音定位等，适用于翻译软件、车载操作系统、智能音箱、语音助手等领域。从语音语义技术相关的技术申请情况来看，截至2019年12月20日，全球共申请4.3万项专利族，中美两国依然是这个领域的主要申请国，合计占比超过75%。从申请人来看，语音语义领域的申请人以企业为主，其中IBM、三星、微软为前三申请人，申请专利量分别为1741项、890项、821项。从专利授权人来看，微软、IBM、Nuance为前三授权人，授权量分别为672项、468项、440项。从国内企业情况来看，百度成为唯一一家在语音语义技术领域申请量和授权量均列全球前十的企业。

 

中国人工智能领域的专利申请量呈逐年上升趋势，据国家工业信息安全发展研究中心《人工智能中国专利技术分析报告》数据，2018年国内专利申请量达94539件，为2010年申请量的10倍。截至2019年10月，百度、腾讯、微软、浪潮、华为分别以5712、4115、3978、3755、3656件专利申请量位列国内人工智能专利申请量前五。

 

人工智能芯片的出现显著提高数据处理速度，支撑日益复杂的算法处理庞杂数据，是人工智能发展的重要基础。随着处理的数据量增多、从通用场景到各类特定场景，算法模型设计的框架和层数也越来越复杂，这对基础硬件提出更高的运算要求。从相关专利申请情况来看，中美两国是申请大国，截至2019年10月，中美两国人工智能芯片专利申请量分别为1.6万项和1.1万项。从相关申请人来看，传统芯片和半导体企业更有优势，其中三星、日立和IBM是该领域的前三专利申请人，从近年申请趋势来看，三星和英特尔表现更积极。从实际应用产品来看，目前具备代表性包括英特尔EyeQ系列、英伟达Xavier系列、华为昇腾310、寒武纪Cambricon 1M系列、百度昆仑芯片等。

 

中美两国是全球人工智能企业聚集地，中国企业集中于应用层，美国企业集中于技术层。截至2019年2月，全球共有人工智能企业3438家，美国以1446家位列第一，全球占比42.1%，中国第二、共745家、全球占比21.7%。从企业类型来看，中国主要为应用层企业，美国主要为技术层企业。中国应用层人工智能企业占比最高，为75.2%；技术层居第二位，占比为22%；基础层企业占比最少仅为2.8%。而美国更重视技术研发，三类企业占比分别为39.1%、57.7%、3.2%。