1 新智元编译

来源：日经新闻，福布斯

编译：文强 张易 刘小芹

【新智元导读】《日经新闻》日前刊登消息，近年来中国引领了 AI 相关专利申请的增长，美国总申请数量最高，日本明显落后。日本统计公司表示，中国 AI 专利申请不仅数量多，质量也高。《福布斯》昨天刊文，认为中国这一波 AI 增长与抓住了 ImageNet 机遇离不开。来看具体数字。

据一家日本公司 Astamuse 公布的数据显示，近几年来，中国引领了人工智能相关专利申请的增长，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 8,410 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 15,317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：“中国在诸如深度学习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 8,205 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

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

2010 年—2014 年 5 年间的 AI 专利申请数和 2005 年—2009 年的比较

“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 8,410 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

让我们看着美国、中国和日本三国中，哪些机构提出的 AI 专利申请最多。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

北京大学、南京大学的排名都很靠前，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 Top 5 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

下面是更加具体的数字——

AI专利申请数量按国别排名（2006年~2016年合计）：美国、中国、日本各专利局，根据该国的企业、大学、研究机构等提出的专利申请数量进行排名

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，

a. 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 (CLS-LOC)。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

b. 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 (CLS-LOC)。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 360 NUS-Qihoo_DPNs (CLS-LOC)，第二、第三名是 BDAT

第三个子类，视频中的物体识别：

a. 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

b. 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）

c. 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，人工智能成为我国产业升级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。

编译来源：

https://vdata.nikkei.com/newsgraphics/ai-patent/

https://www.forbes.com/sites/aarontilley/2017/07/31/china-ai-imagenet

（本文来源微信公众号：新智元）