聯合國發布 AI 專利TOP30：IBM、微軟、東芝上榜

聯合國世界知識產權組織（WIPO）近日發布的一份報告顯示，自AI在20世紀50年代問世以來，諸多組織已為近340000項與AI有關的發明申請了專利。

按專利家族數量排名的30大專利申請人：

說明：富士通包括PFU，松下包括三洋，Alphabet包括谷歌、Deepmind Technologies、Waymo和X Development，豐田包括電裝，諾基亞包括阿爾卡特。

據WIPO的技術趨勢報告聲稱，IBM目前申請的AI專利數量最多，擁有8290項申請專利的發明。其次是微軟，它擁有5930項發明。

東芝、三星和NEC擁有第三多、第四多和第五多的申請專利數量，申請的AI專利分別是5223項、5102項和4406項。

儘管IBM和微軟擁有最龐大的專利組合，但中國國家電網公司（SGCC）在2013年至2016年申請的專利數量增長最快，年平均增長率達到了驚人的70%。報告聲稱，自2012年以來，大多數公司的申請活動也有所增加。

在這方面，AI目前在經歷某種意義上的複興；AI方面的所有專利活動中一半以上出現在2013年以後，相當於170000個申請專利的設計理念。

科學論文與發明的比例也從2010年的8:1降至2016年的3:1，這表明AI技術在商業領域得到了更普遍的使用。

WIPO總乾事Francis Gurry說：“AI領域的專利活動正在快速增加，這意味著有望看到數量眾多的將改變我們日常生活的基於AI的新產品、新應用和新技術。”

然而，有幾家公司減少了這方面的活動。WIPO表示，這反映了公司在採用不同的戰略；由於自2009年以來已收購了18家AI公司，Alphabet的專利申請量有所下降。

一直在積極收購其他AI公司的其他企業包括蘋果和微軟，收購的AI公司分別是11家和9家。自1998年以來，AI行業共有434家公司被收購，其中53%的收購是2016年以後進行的。

在申請專利的組織中，公司/企業佔了前30名中的26席，另外4家是大學或公共研究組織。在申請AI相關專利最多的前20家公司中，12家總部位於日本，3家位於美國，2家位於中國。

機器學習是專利中用得最多的AI技術，包含在134777篇專利文獻中，佔所有已確認的發明的三分之一以上。與機器學習有關的專利申請量迅速增加，2013年至2016年期間年平均增長率達到了28%。與機器學習有關的專利申請量也增加了一倍多，從2013年申請的9567項專利增加到2016年的20195項。

報告顯示，正在研發的關鍵機器學習技術是深度學習和神經網絡：從2013年至2016年，深度學習專利申請以年平均增長率175%的速度增加，2016年申請專利2399項；神經網絡在同一期間增加46%，2016年申請專利6506項。

在AI實用專利申請中，電腦視覺是申請數量最多的一類專利。電腦視覺申請包括與擴增實境、生物特徵識別、影像及影片分割、字元識別、對象跟蹤和場景理解有關的申請。所有AI相關專利中49%提到了電腦視覺，專利文獻多達167038篇。報告聲稱，活躍於消費類電子產品、成像、電話和軟體等領域的日本和韓國公司主導了數量最多的實用專利：電腦視覺，比如東芝、三星、佳能、富士通和NEC。

雖然與AI有關的技術可以應用於各行各業，但交通運輸業是AI相關專利申請最活躍的重要行業，2013年至2016年每年增長33%，2016年申請專利達到了8764項。

與AI有關的電信業同樣增長勢頭強勁，2013年至2016年期間專利申請量平均增長了23%。2016年與AI有關的電信方面的專利申請量達到6684件。

中國和美國是申請AI專利的兩個最受歡迎的國家，其次是日本。這三大國家共佔專利申請總量的78%。

專利申請數量最多的全球大學和公共研究組織：

AI科學出版物20大組織中10家在中國，6家在美國，2家在新加坡，日本和法國各1家。

按文章數量排名，撰寫AI研究出版物最多的20家大學和公共研究組織：

中國申請的專利大幅增加反映了該國在全球科技領域扮演越來越重要的角色。

儘管中國在專利申請量方面排名第一，但在中國首次申請的專利中只有4%隨後在其他國家或地區申請，相比之下在其他所有辦事處首次申請的專利中25%至63%在其他國家或地區申請。WIPO表示，僅在中國申請的專利比例很高，這可能是由於中國專利申請人更感興趣的是國內市場而不是國外市場。

展望未來，WIPO在報告中還強調需要應對圍繞AI技術的挑戰，尤其是在保護數據隱私和安全方面。

聯合國全球脈動計劃（UN Global Pulse）的首席數據科學家Miguel Luengo-Oroz表示，目前還沒有對來自大數據的寶貴資訊進行匿名化和共享方面的標準。

“需要新的框架，不僅僅局限於隱私，還確保問責製以及負責任地使用和重複使用數據，以謀求公眾利益。”

報告聲稱，谷歌、英特爾、微軟和IBM等跨國公司也在發布各自的一套原則以開發負責任的AI；由於缺乏公民方面缺乏透明度，這帶來了風險和未來的未知因素。

聯合國大學政策研究中心的研究員Eleonore Pauwels說：“公民、私營企業、國家政府和國際機構必須齊心協力，共同制定訓練數據集和審計程式的標準，這勢必需要不同學科和聯盟的視角和觀點。”