联合国发布AI专利TOP30：IBM、微软、东芝、三星、NEC、富士通

联合国世界知识产权组织（WIPO）近日发布的一份报告显示，自AI在20世纪50年代问世以来，诸多组织已为近340000项与AI有关的发明申请了专利。

按专利家族数量排名的30大专利申请人：

说明：富士通包括PFU，松下包括三洋，Alphabet包括谷歌、Deepmind Technologies、Waymo和X Development，丰田包括电装，诺基亚包括阿尔卡特。

据WIPO的技术趋势报告声称，IBM目前申请的AI专利数量最多，拥有8290项申请专利的发明。其次是微软，它拥有5930项发明。

东芝、三星和NEC拥有第三多、第四多和第五多的申请专利数量，申请的AI专利分别是5223项、5102项和4406项。

尽管IBM和微软拥有最庞大的专利组合，但中国国家电网公司（SGCC）在2013年至2016年申请的专利数量增长最快，年平均增长率达到了惊人的70%。报告声称，自2012年以来，大多数公司的申请活动也有所增加。

在这方面，AI目前在经历某种意义上的复兴；AI方面的所有专利活动中一半以上出现在2013年以后，相当于170000个申请专利的设计理念。

科学论文与发明的比例也从2010年的8:1降至2016年的3:1，这表明AI技术在商业领域得到了更普遍的使用。

WIPO总干事Francis Gurry说：“AI领域的专利活动正在快速增加，这意味着有望看到数量众多的将改变我们日常生活的基于AI的新产品、新应用和新技术。”

然而，有几家公司减少了这方面的活动。WIPO表示，这反映了公司在采用不同的战略；由于自2009年以来已收购了18家AI公司，Alphabet的专利申请量有所下降。

一直在积极收购其他AI公司的其他企业包括苹果和微软，收购的AI公司分别是11家和9家。自1998年以来，AI行业共有434家公司被收购，其中53%的收购是2016年以后进行的。

在申请专利的组织中，公司/企业占了前30名中的26席，另外4家是大学或公共研究组织。在申请AI相关专利最多的前20家公司中，12家总部位于日本，3家位于美国，2家位于中国。

机器学习是专利中用得最多的AI技术，包含在134777篇专利文献中，占所有已确认的发明的三分之一以上。与机器学习有关的专利申请量迅速增加，2013年至2016年期间年平均增长率达到了28%。与机器学习有关的专利申请量也增加了一倍多，从2013年申请的9567项专利增加到2016年的20195项。

报告显示，正在研发的关键机器学习技术是深度学习和神经网络：从2013年至2016年，深度学习专利申请以年平均增长率175%的速度增加，2016年申请专利2399项；神经网络在同一期间增加46%，2016年申请专利6506项。

在AI实用专利申请中，计算机视觉是申请数量最多的一类专利。计算机视觉申请包括与增强现实、生物特征识别、图像及视频分割、字元识别、对象跟踪和场景理解有关的申请。所有AI相关专利中49%提到了计算机视觉，专利文献多达167038篇。报告声称，活跃于消费类电子产品、成像、电话和软件等领域的日本和韩国公司主导了数量最多的实用专利：计算机视觉，比如东芝、三星、佳能、富士通和NEC。

虽然与AI有关的技术可以应用于各行各业，但交通运输业是AI相关专利申请最活跃的重要行业，2013年至2016年每年增长33%，2016年申请专利达到了8764项。

与AI有关的电信业同样增长势头强劲，2013年至2016年期间专利申请量平均增长了23%。2016年与AI有关的电信方面的专利申请量达到6684件。

中国和美国是申请AI专利的两个最受欢迎的国家，其次是日本。这三大国家共占专利申请总量的78%。

专利申请数量最多的全球大学和公共研究组织：

AI科学出版物20大组织中10家在中国，6家在美国，2家在新加坡，日本和法国各1家。

按文章数量排名，撰写AI研究出版物最多的20家大学和公共研究组织：

中国申请的专利大幅增加反映了该国在全球科技领域扮演越来越重要的角色。

尽管中国在专利申请量方面排名第一，但在中国首次申请的专利中只有4%随后在其他国家或地区申请，相比之下在其他所有办事处首次申请的专利中25%至63%在其他国家或地区申请。WIPO表示，仅在中国申请的专利比例很高，这可能是由于中国专利申请人更感兴趣的是国内市场而不是国外市场。

展望未来，WIPO在报告中还强调需要应对围绕AI技术的挑战，尤其是在保护数据隐私和安全方面。

联合国全球脉动计划（UN Global Pulse）的首席数据科学家Miguel Luengo-Oroz表示，目前还没有对来自大数据的宝贵信息进行匿名化和共享方面的标准。

“需要新的框架，不仅仅局限于隐私，还确保问责制以及负责任地使用和重复使用数据，以谋求公众利益。”

报告声称，谷歌、英特尔、微软和IBM等跨国公司也在发布各自的一套原则以开发负责任的AI；由于缺乏公民方面缺乏透明度，这带来了风险和未来的未知因素。

联合国大学政策研究中心的研究员Eleonore Pauwels说：“公民、私营企业、国家政府和国际机构必须齐心协力，共同制定训练数据集和审计程序的标准，这势必需要不同学科和联盟的视角和观点。”