我国人工智能专利申请量是美国的近五倍

58713次 2019-01-15

  近年来,“人工智能”概念在中国非常火,从将其关注度推向新高潮的阿尔法狗(AlphaGo),到近期召开的中央经济工作会议,“人工智能”都是被关注的焦点。至于我国人工智能的发展情况究竟如何,却无统一评估。对此,我们通过国际环境比较,并从国内各城市的人工智能专利和融资情况入手,梳理我国人工智能行业的发展脉络。

  中国已跻身全球第一梯队

  欧美国家在人工智能领域的优势由来已久,而作为人工智能领域的后起之秀,中国与美国这两大业内强国在近年来政府政策的支持下,开始迅速布局人工智能行业,扩张自身在该领域的版图。

我国人工智能专利申请量是美国的近五倍

  图1 中美两国人工智能近期发展历程

  (数据来源:新京报智慧城市研究院)

  数据显示,中国扩展创新AI业务以增强重置世界的能力愈发凸显,目前已跻身全球人工智能的第一梯队。CB Insight报告提出,2017年中国人工智能专利出版物数量约是美国的近五倍,人工智能启动资金占比全球48%,而美国为38%。可见,中国在人工智能领域正在进行大规模投资布局。

  接下来,我们从国内的人工智能专利和融资情况入手,梳理我国人工智能行业的发展情况。

  北深上广南成杭成为国内第一梯队

  我们统计了2017-2018年里我国人工智能专利的发明申请数和授权数,共计26404件(注:本文专利数量统指发明申请数和授权数总和),发现在人工智能专利数据库中共涉及我国284个城市(含中国港澳台地区),而专利拥有量超过100件的共计34个城市。

  这34座城市专利拥有量共计23215件,占全国总量的87.9%。其中,北京、深圳、上海、广州、南京、成都和杭州这七个城市的专利件数均在千件以上,合计专利数量约占全国53%,组成国内人工智能的第一梯队。

我国人工智能专利申请量是美国的近五倍

  图2 我国城市人工智能专利数量排名前34统计

  (数据来源:新京报智慧城市研究院)

  其中,北京市专利申请数量再次领跑全国,以4668件专利占据全国约20%的份额,并是排名第二深圳的两倍。Nature最近发布增刊《2018自然指数-科研城市》,对过去一年全球数百个城市的科研指数进行了大排名,指出北京是全球第一的科研城市。此外,2018年5月份,中关村天使投资联盟整理全国人工智能企业名单时提出,北京市人工智能企业总计1070家占比全国26%。不难发现,北京在AI领域的领导地位正在向全球释放。

  各省市布局创新突围

  在人工智能专利数据库中的专利共涉及我国34个省级行政区(包含中国港澳台地区),其中专利拥有量超过100件的共计22个。这22个省级行政区大数据专利拥有量共计25930件,占全国总量的98.2%。其中,广东省大幅领先其他省市,专利拥有量达5482件,占全国总量21%左右。

我国人工智能专利申请量是美国的近五倍

  图3 我国省级行政区大数据专利数量排名前22统计

  (数据来源:新京报智慧城市研究院)

  值得注意的是,江苏省以专利数量2929件位列第三名,在前期提到的区块链和大数据领域中也都有不俗的表现,而当中南京市起到重要的带头作用,按照城市排名来看,南京市位列全国第五名。据悉,2017年南京市获批国家知识产权强市创建市和建设中国(南京)知识产权保护中心,并将有效发明专利拥有量和万人有效发明专利拥有量列入城市全年创新目标任务,可见南京市在知识产权布局和创新技术培育方面正在实现资源、产品、技术整合的转化。

  投融资界“热情”不减

  人工智能企业的融资事件数也在不断增长,2012-2018年融资事件数达3105起,融资总额达2516.48亿元(仅计算公布融资数据的事件)。仅2018年1-11月,融资事件数就达到671起,融资总额超过984.18亿元。此外,2017年,人工智能行业的融资事件数共计794起,为近年最高峰。

我国人工智能专利申请量是美国的近五倍

  图4 历年中国人工智能行业融资数量及总额

  (数据来源:新京报智慧城市研究院)

  值得注意的是,导致18年融资规模井喷的最大原因是,今日头条获得了IPO上市前的F轮融资,融资总金额为40亿美元(近277亿人民币)。尽管如此,除去这一因素,2018年前11个月的融资金额也高于2017年整体融资水平。另外,从融资轮次来看,我国人工智能行业处于前期发展阶段,融资项目主要集中在天使轮(占近四成)和A轮(占四成以上)。纵观近年来的人工智能融资动态,人工智能融资市场的“热情”足以表达资本界对人工智能AI领域的青睐。

我国人工智能专利申请量是美国的近五倍

  图5 创新企业融资轮次分布

  (数据来源:新京报智慧城市研究院)

  综上,融资还在继续,人工智能风口更在继续,也许人工智能商业应用元年将会很快到来,但是从弱人工智能到强人工智能的实现依旧还有很长的路要走。

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