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AI专利大阅兵:6万份专利,美中欧列前三,日本落后

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据一家日本公司Astamuse公布的数据显示,近几年来,中国引领了相关申请的增长,虽然美国总共的申请数量迄今为止仍然是最高的。

这家总部位于东京的公司统计显示,从2010年开始的5年间,中国的总体应用比5年前增长了约190%,升至8410件。这是被调查的美国、中国、欧洲、日本和韩国等10个国家和地区中增长最显著的。

相同时期内,美国的申请量增长了26%,达到了15317件,总数最高,而日本的申请则下降了3%,总数为2071件。

与日本政府关联的新能源和工业技术开发组织(Government-affiliated New Energy and Industrial Technology Development Organization)总干事Shigeoki Hirai指出,中国的增长不仅体现在数量上,而且在质量上也是如此。

Hirai说:“中国在诸如等热点领域取得了显著进步,不只是数量增长。”

随着企业、大学和研究机构参与到技术开发的竞赛中来,自2005年以来在接受调查的国家中,AI专利申请总数已达6万多件。

相比于2010年,2014年这一数字上升了约70%,上升到8205件。相关数据每4年统计一次,2014年是目前能够获得完整数据最近的一年。再来就是即将到来的2018年。

Astamuse技术情报部门经理Nobuaki Kawaguchi表示:“2015年和2016年的应用数量应该高于2014年,创下了历史新高。”

AI专利申请数量:中国猛增、美国保持领先,日本数量下降

1、中日美等十大国家和地区专利申请数量大幅增长

AI专利大阅兵:6万份专利,美中欧列前三,日本落后

10个国家和地区AI专利申请数量总合,从2000年到2014年增长了70%。

根据Astamuse对日本,美国,中国,韩国,印度,新加坡,澳大利亚,巴西,以色列,欧洲这10个主要国家/地区专利申请数量的分析,2014年申请AI相关的专利总数为8205件,这比2010年的4792件提高了70%。Astamuse技术情报部门经理Nobuaki Kawaguchi说,人工智能目前的发展是继1950年和1980年之后的第三次繁荣,“在2015年和2016年,申请将超过14年的纪录,创造历史新高。”

2、中日美三国AI专利申请数量对比

“目前中国的AI专利申请大幅增加,”Hirai先生指出,“成为全球AI专利增长的重要驱动力。”2010年到2014年,中国的总申请数是前5年的2.9倍,升至8410件。而从2005年到2009年,中国总申请数是2934件。同一时期,美国的总申请数从12147件上升到15317件(上升26%),而日本则从2134件下降到2071件(下降3%)。

3、中日美AI专利申请机构

在美国,IBM、微软、谷歌三巨头对申请数量的贡献遥遥领先。

美国、中国、日本的AI专利申请数量(2006~2016年合计):统计对象是有专利局的国家的企业、大学、研究机构等。(调查机构:atamuse)

美国:既有老将,也有新兵

IBM的专利申请数量高居榜。它的Watson正推动医疗领域的变革。Facebook、Adobe这样新开拓出AI业务的“新兵”也表现不俗。

中国:国企和大学名列前茅

、的排名都很靠前,Hirai指出:“现在,中国在深度学习领域取得的突破非常了不起。批评中国只在数量上获得了提升是不正确的。

日本:专利申请提出数量最多的是NTT和NEC

在日本,提出的专利申请数量比较多的是NTT、NEC等历史悠久的大公司。虽然与美国的企业相比,日本企业的提出数量较少,但NEC数据科学研究所所长山田昭雄认为,“美国企业的优势在于,搜索、SNS等企业所拥有的B to B的大量数据作为基础的人工智能。但日本企业所拥有的B to B数据量并不输于美国。”

美国、中国、日本的AI专利申请数Top5机构(2006年~2016年合计):美国、中国和日本的专利局收到的专利,图中圆的面积越大,表示申请数越多。(调查机构:atamuse)

4、论文共同作者国籍排名:中美合作密切

因为论文内容与专利有关,再来看论文发表情况。

从2011年到2015年,AI相关论文的国际合著率。统计对象是发表在全球主要论文期刊上的AI领域的论文,综述月93000篇。例如,图中显示,美国的研究机构或个人作者参与写作的论文中,有12.7%的共同作者之一是中国的机构或个人。

从AI论文的“国际合著率”来看,美国和中国之密切联系很鲜明。NEDO截至2016年5月的调查显示,从2011年至2015年间,美国作者的AI论文中,有12.7%是与中国人合著的,位列第一名。第二名的英国只有5.1%。同样,中国作者的AI论文中,合著者国籍首位也是美国。

福布斯:中国AI崛起,因为抓住了ImageNet这一机遇

或许,证明中国在AI领域崛起的最佳证明之一,便是我们在ImageNet竞赛上取得的成绩。

《福布斯》报道称,在今年的ImageNet竞赛中,27支参赛队伍里超过一半都来自中国,企业和高校都有,并且最终结果排名前几的也都是中国团队或华人。这基本是去年赛况的重现:2016年,参与ImageNet竞赛的84支队伍中,华人科学家占了一大半。

当然,文章写道,诸如谷歌等领先AI玩家(也是2014年ImageNet冠军)并没有参加最后几届ImageNet,但最后几年ImageNet参赛情况恰恰反映了中国对于AI工作的热衷以及认真程度。

2017年ImageNet竞赛物体检测项目,最佳平均准确率比去年有了大约6%的提升(从66.3%到73.1%)。其中,用提供的训练数据进行物体检测,前三名都被BDAT团队包揽,DBAT团队由8名南京信息工程大学的成员和2名帝国理工学院的成员组成。使用额外训练数据进行物体检测,前两名是BDAT团队,第三名是由新加坡国立大学和奇虎360组成的NUS-Qihoo_DPNs(DET)。

ImageNet竞赛的另一个子项目物体定位

(1)使用提供的训练数据进行分类+定位,结果

根据定位错误率,第一名是新加坡国立大学与奇虎360合作团队NUS-Qihoo_DPNs。第二名、第三名来自Trimps-Soushen(公安部三所)。

按照分类错误率,中国公司Momenta与牛津大学合作团队提交的结果包揽了前四名。

(2)使用额外训练数据进行分类+定位

按照定位错误率排列,第一名、第三名是新加坡国立大学与奇虎AI研究院的合作团队NUS-Qihoo_DPNs。第二名是南京信息工程大学与伦敦帝国理工大学合作团队BDAT。

按照分类错误率排列,结果类似:第一名是新加坡国立大学和奇虎360NUS-Qihoo_DPNs(CLS-LOC),第二、第三名是BDAT。

第三个子类,视频中的物体识别:

(1)给定训练数据条件下,伦敦帝国理工学院和悉尼大学合作团队IC&USYD包揽前三名。值得一提,IC&USYD总共6名队员中有5名是华人。

(2)使用额外训练数据,按照识别出的物体种类排名:IC&USYD仍然是第一,新加坡国立大学、奇虎360、美国伊利诺伊大学香槟分校合作团队NUS-Qihoo-UIUC_DPNs(VID)第二,第三名GeorVision成员来自南洋理工大学、清华大学、伯克利、北航、密歇根大学安娜堡分校,11名团队成员全部是华人。

按照平均准确率排名:第一名和第二名是IC&USYD;第三名NUS-Qihoo-UIUC_DPNs(VID)。

(3)视频物体识别/追踪,IC&USYD第一和第二,NUS-Qihoo-UIUC_DPNs第三。

去年的ImageNet:

物体检测:CUImage(商汤科技和港中文)包揽所有子项冠军所有子项;

物体定位:公安部三所包揽所有子项冠军;

视频物体检测:NUIST(南京信息工程大学)包揽所有子项冠军;

可以看出,在过去几年,ImageNet已经成了中国团队的竞技场。

上月,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》,明确了我国新一代人工智能发展的战略目标:

到2020年,人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能产业成为新的重要经济增长点,人工智能技术应用成为改善民生的新途径;

到2025年,人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,人工智能成为我国和经济转型的主要动力,智能社会建设取得积极进展;

到2030年,人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。

正如上文所说,2018年将迎来又一次的完整统计数据,届时更新的统计数字,包括AI专利数量和应用成果,让我们拭目以待。

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