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中国AI软实力如何?

中国AI软实力如何?

中国AI软实力,究竟水平几何?


上周,美国最严技术出口管制意见一曝光,立刻在国内引发热议。


因为在出口限制名录中,AI、芯片、机器人、量子计算、脑机接口,生物技术等前沿科技,无一不在此列。


一种评论说,这是美国自戕的七伤拳,伤人也伤己。另一种则认为,对中国而言,短期内可能不是好事,但长期来看,并非坏事。


而且一份最新AI报告,被当做明证,认为中国AI软实力在显著提升。



这份《人工智能技术专利深度分析报告》,不是讲市场,不是拼数据,也不是重复人才论文数量,而是体现知识产权为核心的AI发展成果——专利。


报告发布方是中国专利保护协会,以中国专利文摘数据库(CNABS)和德温特世界专利索引数据库(DWPI)作为数据来源进行研究分析后,最终得出该报告数据结果。


不仅有中国现状,还有全球对比;不仅有科研单位,还有公司企业;不仅分析了整体概况,还拆解出细分领域……


报告中两点小结论:


一、中国AI专利申请量,已是全球第一;


二、中美专利申请均以企业为领头羊,中国是百度,美国为IBM,且中国增速更为迅猛。


实际上,这份报告发布在美国新封锁政策之前,但就在后者沸沸扬扬之后,报告开始被更多讨论。


甚至不少人认为,这是一针强心剂。


AI专利报告详情


这份报告要点是这样的:先从趋势谈起,按照专利申请年份,统计了从1985年至2017年的各年度专利申请量变化情况。


其中整体趋势而言,2010年是关键时间点,2010之后增速明显加快,并在近两年保持高增长率。


全球人工智能专利申请量年度变化趋势


其次以地域来看,中国高居第一,美日韩位居其后。


专利申请量排名前十的国家/地区


在申请量趋势方面,中国关键性时间点是2010年,其后开始呈现近直线式上升。


中国专利申请量年度趋势


接着是专利权人,即专利申请者。


在国内数据统计中,国内申请量最多的专利权人为百度,申请量为2368件。


中科院、微软、腾讯和三星位居其后,前十中还有国家电网、浙大、清华、北航、阿里巴巴,以及谷歌。


中国主要专利权人申请量


相对应美国,排名第一的组织是IBM,比排名稍靠后的微软和Google都要多将近一倍。


主要专利权人在美国的申请量


总之,从上述三方面要点趋势,中国展现出了明显的潜力和引领机会。


而且还是在专利这样的软实力层面——在技术革命的历史进程里,AI,第一次让国人看到引领的可能性。


欣欣向荣的中国AI


实际也并非夜郎自大。


这次AI专利报告之外,其他AI进展和表现,中国也正呈现一片欣欣向荣之态势。比如在科研论文方面,今年7月清华发布的报告显示:


  • 中国在AI领域的论文的全球占比,从1997年4.26%增长至2017年的27.68%,遥遥领先其他国家。


  • 在论文产出数量上,在2006年超过美国,一直占据世界第一。


  • 中国高被引论文数量上,在2013年超越美国,排在世界第一。


在顶级学术会议上,如AAAI 2018,入选260余篇,与美国打平。


之前被诟病量重于质,但量变到质变的趋势,也在隐隐发生。


其次,在全球AI竞赛中,中国团队也屡屡夺魁刷榜。


光下半年不完全举例,8月,IEEE CIG计算智能与游戏大会,清华张钹院士领导的人工智能创新团队TSAIL在第一人称射击类游戏《毁灭战士》(Doom)AI 竞赛 VizDoom上获得竞赛Track 1的预赛和决赛冠军。


9月,旷视科技在ECCV 2018的COCO+Mapillary挑战赛中力压微软、谷歌等中外群雄,揽获4冠。


而Google AI Open Images-Object Detection Track 目标检测任务中,百度视觉团队斩获第一。


11月,百度NLP团队又在NIPS举办的AI假肢挑战赛(AI for Prosthetics Challenge)中夺得全球第一。


一个明显事实是,如果全球AI竞赛结果中没有中国身影,都开始令人感到意外了。


此外,人才相关动向,也能反映出趋势转关。


刚刚曝光的 IEEE Fellow 2019入选名单,295名全球学者入选IEEE Fellow,其中华人群体占比约1/3,包含36名中国大陆学者。


而且中国公司的吸引力也在加强,比如AI专利中国第一的百度,在AI大牛吸引方面也保持领先,就在不久前,还宣布成立百度研究院顾问委员会,9名世界级科学家加盟。



其他公司如阿里,也宣布在2018年上半年,就有多名海外知名科学家加入。诸如以上表现,无论是论文、竞赛,还是人才,都是AI软实力的核心维度。


凡此种种,令人鼓舞。


理性认知


但欣欣繁荣之下,并非没有差距。


最明显的还是顶尖论文、顶尖人才和基础创新等层面,目前差距明显。


虽然中国发表的论文多,但在基础性、原创性研究、创新土壤、人才储备层面,中国相较美国还存在不小的差距。


根据ACL、NIPS等顶级学术会议今年收录的情况来看,虽然不乏有中国学者或者公司的论文被收录,但杰出论文、优秀论文,开创性论文方面,依然还不够有话语权。


以NIPS论文为例,按高校排名,清华是唯一进入前十名的中国院校,发布论文21篇、排名第十,其中一作17篇,排名第八。


另外也是在这份中国AI专利已成第一的报告中,也强调了中国在PCT申请方面的不足。


所谓PCT申请,是基于《专利合作条约》和《专利合作条约实施细则》向世界知识产权组织提出的发明专利申请。


PCT申请在经过国际检索和国际初步审查之后,经申请人的请求,可以进入多达144个PCT成员国。


由于其特殊性,PCT申请通常可以认为具有较高的技术价值,或者为申请人的重点研发技术。提出PCT申请一般意在向多个成员国提出专利申请,是技术输出的技术指标之一。


值得注意的是,中国目前AI专利虽然超过美日欧洲,但在PCT申请量方面,并不处于优势。


从PCT申请的数量来看,在人工智能领域,美国仍然是技术输出的领头羊,并且其申请量占到总量的41%。


而中国虽然近年来在人工智能领域的研究活跃,在国内的专利申请数量激增,但是PCT申请的数量相对较少,仍然没有形成较大规模性的技术输出。


PCT申请来源国家和地区分布


相应的是,其他重大新突破,如最近的计算机视觉领域的BigGAN,NLP领域的BERT等,无一出自中国。


另外,以数据作为AI发展优势的中国,在有影响力的数据集、竞赛等打造方面,也捉襟见肘。


今年10月,陆奇在知乎发问:在AI时代,怎样的创新环境和措施能让科技驱动的创业公司成功,使其不再是大型科技公司的专利?


回答中被认同最多的答案,就指出了高质量的数据集、竞赛等方面的缺乏。


最后,更直接的基础框架方面,当前全球使用率最高的机器学习框架,比如TensorFlow和PyTorch,分别来自Google和Facebook。


此外,科研机制方面,比起美国日本也差不少,先不说诺贝尔奖等桂冠争夺,更直接的待遇之类的,比起国外差距明显。于是在国内,企业一挖,科研人才少有依然坚守者。


但美国,更灵活的产学研机制,就能让不少AI人才在企业和高校之间紧密切换,而且学校内的吸引力和待遇,往往也不输企业。


所以,此时中国的AI专利确实实现了全球第一,不过离“中国AI全球第一”,还有明确指标要达成要实现。


比前途:软实力在提升,硬实力有潜力


但是,既不用盲目自信,也无需妄自菲薄。


当前来看,从潮水方向展现出的潜力和趋势,中国并非没有机会。


首先,中国的行动能力,特别是政策上,比美国更务实。落地速度也更快,无论是创业迭代速度,还是落地方面,中国都在成为已成AI沃土。


比起美国要“政治正确”、工会探讨失业、自动驾驶涉及道德问题等无休止讨论,中国更务实,先试了再说,有问题就改,快速迭代……


特别是地方政府,简直求贤若渴,求AI若渴。广州、南京、武汉等诸多非一线城市,都希望抓住这波浪潮。


其次,中国的知耻后勇精神挺强,中兴事件之后, 芯片方面的创业创新马上得到重视,更多人才开始参与进来。


基础研究也在不断重视、加强。


比如最近马化腾捐资10亿搞基础科研,之前还参与西湖大学和未来科学大奖捐赠。


百度李彦宏马东敏夫妇,先在北京大学捐资6.6亿元成立“北大百度基金”,用于人工智能和其他相关学科的研究和探索;其后马东敏又在中科大60周年校庆时,捐资1亿元反哺少年班。


小米雷军,也在今年4月宣布小米与武汉大学成立人工智能联合实验室。小米公司承诺先期为联合实验室提供1000万元研发经费。


最后,也开始追求原创技术、框架,比如百度paddlepaddle、华为全栈AI框架等方面的尝试。


而现在,AI专利报告所述所析,算是成长路上的一点小鼓励。


虽然这还只是万里长征前几步,但前途光明,可再接再厉。


毕竟中国AI呈现态势——短期不高估,长期也不容低估。


你觉得呢?


One more thing


最后,这份AI专利报告中,也按细分技术分支进行了分析,或许也能给你提供一些科研和实践参考。


量子位摘录其中关键要点,具体如下:


更具体的细分技术分支涵盖:机器学习和基础算法、智能搜索和智能推荐、语音识别、自然语言处理、自动驾驶,以及计算机视觉和图像识别。


其中,全球范围内的排名是:NLP > 机器学习和基础算法 > CV.


各技术分支全球范围专利申请量


中国国内的各技术分支专利申请量,机器学习和算法则明显多于其他领域:


各技术分支国内专利申请量


更进一步的申请量趋势上,机器学习算法在2010年后增速最快,并在2014年之后一枝独秀。


而自动驾驶虽然起步较晚,但也在2014年后发展速度上超过了NLP、CV和语音识别等。


各技术分支在国内的申请量趋势


那么在这些细分领域上,专利申请的主要玩家都有谁?


  • 机器学习和基础算法:中科院、百度,浙江大学。


    机器学习和基础算法方向国内主要申请人


  • 智能搜索和智能推荐:百度、微软,三星。


    智能搜索和智能推荐方向国内主要申请人


  • 语音识别:百度、微软,三星。


语音识别方向国内主要申请人


  • 自然语言处理:百度、中科院、微软。


NLP方向国内主要申请人


  • 自动驾驶:百度、福特,丰田。


自动驾驶方向国内主要申请人


  • 计算机视觉和图像:中科院、OPPO,小米。


计算机视觉和图像识别方向国内主要申请人

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