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AI创新链产业链融合发展 赋能数字经济新时代《中国人工智能专利技术分析报告（2022）》发布******

　　2022年12月，国家工业信息安全发展研究中心、工信部电子知识产权中心发布《AI创新链产业链融合发展赋能数字经济新时代—中国人工智能专利技术分析报告（2022）》，这是中心连续第5年就中国人工智能专利技术发展情况发布报告。

　　在新一轮科技革命和产业变革的大背景下，人工智能创新链产业链“双链”融合是释放数字化叠加倍增效应、驱动数字经济智能化跃升、打造产业综合竞争优势的必然路径。《报告》基于人工智能高价值专利增强创新链活力和助力产业链升级的角度，对深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理等十大技术领域进行专利申请趋势和分布构成分析，从“创造力”“保护力”“运用力”“竞争力”“影响力”五大方面对人工智能创新主体进行专利创新评价，研究人工智能专利如何高效助力各类“智慧+”应用场景落地，并对未来新兴人工智能技术应用和专利布局趋势作出研判。

　　图1 人工智能创新链产业链融合发展图谱

　　《报告》对人工智能高价值专利如何为创新链产业链融合发展保障护航进行了定量和定性分析。从行业公认的能够直观体现高价值专利的几个因素来看，自2011年、2012年开始，人工智能领域的中国专利奖占比逐年提高、专利许可转让数量呈上升趋势、专利诉讼遍及多个应用场景，展现了高价值专利对技术产业应用相辅相成的走势。

　　十大基础技术领域的专利数量稳步增长，极大激发AI创新链活力。深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱、智能推荐、智能芯片、量子计算等智能技术构成了人工智能创新链技术底座，也是产业链应用的基础技术。在技术与政策双红利的推动下，2016-2021年深度学习专利申请年均复合增长率达到53%，对人工智能的引领作用开始逐步凸显；相比之下，智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱和智能推荐领域的专利申请呈现稳步增长的态势，其中2021年自然语言处理的专利申请量仅次于深度学习、智能云和计算机视觉，发展势头强劲；智能芯片和量子计算由于起步相对较晚，相关专利储备较少，仍处于技术加速积累的阶段。国内创新主体也纷纷展开专利布局，不断增强市场竞争实力。例如百度公司在深度学习、智能云和智能驾驶等多个领域继续保持领先优势，寒武纪、浪潮和华为在智能芯片领域展现了充分的专注度和科研实力，清华大学、浙江大学等高校也在计算机视觉和自然语言处理等领域投入更多研发资源，成为基础攻关的重要力量。

　　图2 AI创新链十大基础技术专利申请趋势和分布构成

　　AI创新主体展现积极创新面貌，中小企业为产业发展增添新力量。从创新主体的申请量排名上看，百度、腾讯、国家电网、华为位列前四，专利申请数量均突破10000件，是我国AI领域技术创新的主力军。从专利授权量上看，仍然是上述四家企业位居前列，且百度公司专利申请量和授权专利持有量均排名第一。此外，腾讯专利2017-2020年腾讯专利申请年均复合增长率高达70%，在AI领域前四创新主体中申请量增速排名第一。从授权专利占比上看，申请量排名第七的清华大学和第九的浙江大学，均以45%的授权专利占比排名前两位。作为技术创新的重要源泉和吸纳劳动力就业的重要载体，大量中小企业也积极涌入人工智能赛道，在创新链一侧，我国人工智能领域企业主体共申请专利超过110万件，中小企业专利贡献超过90%。从产业链看，AI技术在中小企业中的普及率超过40%，语音识别、智能制造等技术在中小企业应用广泛，助力中小企业升级改造和智能化应用。

　　图3 创新链前十创新主体专利申请量和授权量

　　AI核心技术领域高价值专利集聚明显，产学研合作稳步推进。当前，智能云和深度学习是高价值专利数量最多的两个领域，百度得益于更早地投入与布局，展现专利申请数量与质量同步提升的发展态势。其他创新主体也结合自身业务发展方向，在不同的基础技术领域进行了有针对性的布局，如国家电网在深度学习和大数据领域，浪潮集团在智能云，阿里巴巴在智能推荐，平安科技在自然语言处理和计算机视觉都保持着创新优势。高等院校在人工智能领域技术创新活跃，涌现了大量专利成果，并通过与企业成立联合实验室和技术研发中心等方式，加快产学研用协同创新进程。截至2022年9月，我国人工智能领域产学研联合申请专利数量超2万余件，其中发明专利占比约90%，整体呈上升趋势增长，产业应用较为广泛。

　　图4 中国AI创新主体高价值专利技术布局

　　图5 AI领域产学研联合申请专利发展趋势图

　　AI专利助力新兴应用场景落地，推动产业链转型升级。目前，人工智能创新链的产业化应用主要集中在智慧城市、智慧交通、智慧医疗、智慧金融、智慧工业和智慧教育等领域。从技术应用的成熟度来看，不同AI技术在不同场景的应用呈现出阶梯式发展的态势。智慧工业是当前各创新主体主要布局的技术应用场景，AI专利申请量达到65万余件，其次就是智慧金融，专利申请量为30万余件。其中也涌现出“海淀城市大脑”“灵医智惠AI医疗品牌”“智慧交通解决方案TrafficGo2.0”“普惠金融人工智能开放平台”等众多优秀实践案例，推动高端智能技术与行业的融合发展。

　　“智慧+”场景应用创造出更多产业增长点，新兴人工智能技术生成数字经济发展新动能。AI在城市、交通、医疗、教育及工业等场景的融合应用加速，不断催生新业态新模式新产业。以智慧工业为例，将工业互联网、人工智能等在内的智能制造新技术与工具，集成到工业生产流程中，正在引领我国工业数字化新生态。报告显示，截至2022年9月，我国智慧工业领域申请专利共计65万余件。百度公司以近9000件专利总数位居第一，国家电网位居第二，其余创新主体专利申请量差距不大，发展潜力较强，各创新主体在智慧工业领域的专利布局积极竞争，难以拉开较大差距。与此同时，基于人工智能的深度学习、内容生成，语音、视觉识别技术越来越成熟，以元宇宙和数字人技术为代表的新兴技术，也迎来了专利的快速积累阶段，百度、腾讯、华为等企业积极开展前沿专利布局，探索人机交互发展和应用，助力数字经济高质量发展。

　　图6 中国元宇宙专利主要申请人排名

　　图7 中国数字人专利技术申请－公开趋势

　　《报告》结合当前人工智能知识产权生态建设和全产业链专利布局情况，对产业高质量可持续发展提出总结与展望。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，发展人工智能是支撑科技自立自强、实现高质量发展的重要战略。党的二十大报告提出，推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。当前，人工智能技术与5G、云计算、大数据的融合发展已将成为推动数字经济发展的动能源泉，今后将进一步与其他数字技术相互碰撞出全新的科技驱动力。随着人工智能创新发展跨入新的历史阶段，专利申请总量突破百万件，专利申请趋势仍在快速增长，技术人才规模不断扩大，产业融合广泛深入，应当在底层关键技术突破、建设知识产权生态、大中小企业共同完善专利布局、开辟更广泛应用场景等方面发力，实现创新链与产业链的协同发展。

春运归乡路上，这些“黑科技”护您平安******

　　归乡路上，这些“黑科技”护您平安

　　◎实习记者 都 芃

　　脚步匆匆，兔年春节将至，一年一度的春运大幕已经拉开。

　　这个春运，是疫情防控进入新阶段后的第一个春运。在此期间，数以亿计的旅客将借助航空、铁路、公路等多种交通方式踏上归乡之旅。

　　来自交通运输部的数据显示，今年春运客流总量预计约为20.95亿人次，较去年同期增长了近一倍。

　　道路千万条，安全第一条。

　　无论选择何种方式出行，平安始终是所有人的共同愿望。在本次春运中，有多种高科技被应用于安保环节，如毫米波、人脸识别等。它们在保障旅客安全的同时，也大大改善了人们的出行体验，守护着亿万人的回家路。

　　各类防爆装置：

　　利用特殊结构，巧妙化解危险

　　在机场、火车站、地铁站等交通站点的角落里，通常会看到一个圆滚滚的深色球体，这个“胖家伙”是站点应对突发情况的排爆“神器”——防爆球。

　　防爆球通常是旅客最容易识别出的防爆装置，其一般采用球形、封闭式结构。在处置爆炸物时，首先将爆炸物通过机械手臂和排爆杆递送到球体内，然后封闭球体。当爆炸物在球形罐体内爆炸时，由高强度结构钢构成的罐体便能够将爆轰产物封闭在球内，使其不产生更大危害。

　　北京理工艾尔安全科技有限公司防爆装备部部长、高级工程师卞晓兵告诉科技日报记者，防爆球的防爆能力一般在2至3千克TNT(三硝基甲苯)当量。其自身重量通常在1吨以上，因此通常需要配合拖车使用。

　　与防爆球类似的防爆装置还有防爆罐，桶状外形的它其貌不扬，要“低调”许多。

　　与防爆球不同的是，防爆罐通常是上方敞开的非封闭式结构。当爆炸物在其中爆炸时，高强度金属结构构成的罐体底部和壁面会将冲击波向上导出，使爆炸能量从顶部泄出，保护周边人员安全。防爆罐的防爆能力一般为0.5至2千克TNT当量，其自身重量在300千克以上，使用时通常也需拖车配合。

　　除了大当量、大重量的防爆装置，卞晓兵表示，如今防爆装置的一大发展方向为结构轻量化。如当下已经被广泛运用的防爆毯，便通常采用多层复合材料制成，由内外围栏和盖毯组成，能够有效拦截爆炸破片，并引导爆炸能量向顶部泄出，其防爆当量约为一颗手雷，自身重量通常在30千克以内，便于移动。

　　除此之外，卞晓兵介绍，目前最新的轻量化防爆产品还有柔性防爆罐、刚柔复合防爆罐等，能够结合多种不同排爆场景使用。例如，柔性防爆罐内有多孔吸能泡沫和防爆阻燃液体，同时它采用了高性能纤维结构设计。在爆炸时，通过其内部的多孔吸能泡沫和防爆阻燃液体，实现对冲击波能量的高效吸收和转化，再通过高性能纤维结构实现对破片的全部拦截。

　　毫米波人体检查设备：

　　无接触精准检测，为出行提速

　　不超过2分钟，这是深圳宝安国际机场试行无接触安检后旅客通行的速度。

　　2021年9月，深圳宝安国际机场成为首家试行“无接触自助安检”模式的国内机场。采用该安检模式，旅客不用与安检人员接触，只需自主脱下腰带和鞋，进入毫米波人体检查设备，并将随身携带的物品、行李放入CT安检设备，且笔记本电脑、雨伞等物品无需单独取出。检查完成后，如果机器未报警，旅客即可快速通行。正常情况下，整个安检用时不超过2分钟。

　　在无接触安检中，扮演重要角色的是毫米波人体检查设备以及CT安检设备，它们也是近年来安检领域科技创新的最新成果。

　　中南大学自动化学院教授梁步阁告诉科技日报记者，虽然毫米波在安检领域的应用并不多见，但其此前已经在雷达探测、无线通信等领域得到了广泛应用。

　　“比如，现在许多拥有自动驾驶功能的智能汽车，通常就配有毫米波雷达。”梁步阁介绍，毫米波属于电磁波的一种，其波长为1至10毫米，因此被称为毫米波，且毫米波频率非常高，通常在30到300赫兹之间。

　　梁步阁表示，正是由于毫米波波长短、频率高、带宽大，使得其具有较高的分辨率，能够被广泛应用于物体探测。而且毫米波较短的波长使得设备天线的尺寸得以缩小，由此毫米波设备的体积就可以缩小，重量也随之降低。

　　除此之外，梁步阁表示，毫米波设备的生产制造十分便于芯片化，即能够将多种元器件集成在芯片上进行批量生产，进而可快速降低成本。“体积小、重量轻、成本低，这些特点都使得毫米波设备能够走入我们的日常生活。”他补充道。

　　不过，毫米波并非没有缺点，探测距离短就是它的“硬伤”。

　　梁步阁表示，相较于传统雷达数百乃至数千公里的探测范围，民用的毫米波探测设备，其工作距离一般仅为几百米，只能被应用于近距离的目标探测。而人员安检正是毫米波“扬长避短”，发挥本领的绝佳场景之一。

　　同时，与在安检领域被广泛应用的金属探测仪相比，毫米波人体检查设备的精准度更高。

　　“金属探测仪通常是利用金属自身会引起电磁感应或者霍尔效应的原理来探测金属物品，属于无源探测器。而毫米波设备则是通过主动发射毫米波，再分析物品反射回的电磁波来进行探测，属于有源探测器，后者检测更加精准。”梁步阁介绍道。

　　因此，被应用于安检领域的毫米波设备，不仅能够检验金属物品，就连如陶瓷刀、塑料刀等非金属物品也可以检测。

　　同时，梁步阁补充道，虽然精度高，但毫米波设备对人体的影响几乎可以忽略不计。“毫米波产生的辐射属于非电离辐射，并且功率较小，其影响大致相当于手机对人体的影响，因此不需要过多担心。”他说。

　　如果说在安检领域，毫米波人体检查设备还只是“新人”，那么CT安检设备应该算得上是“老人”了。

　　CT安检设备与医院中使用的CT成像仪工作原理基本一致，即利用X射线、γ射线等重射线的强穿透性来实现对物体的内部成像。

　　X射线等重射线的频率不仅远远大于毫米波，也更在可见光之上。“频率越高，单个光子的能量就越大，因此能够穿过物体，进行精准的穿透成像。”同时，梁步阁表示，CT安检设备在工作时通常会分层进行成像，最后层层叠加，形成物体的三维图像。在此基础上，安检员可运用360度旋转判图、切片等功能，更为准确地判断识别层层堆叠、形状复杂的行李物品，提高开包准确率，缩短开检时间。

　　人脸识别系统：

　　可实现人包对应，便于行李提取

　　除了“硬核”的安保设备，得益于多种先进科技手段的应用，为春运出行保驾护航的还有软件系统。

　　此前，国内多家机场宣布在值机、安检等环节中采用智能人脸采集比对技术。旅客可以自助完成人、证合一检验，从而大大加快登机速度。

　　同时，人脸识别系统还可以与安检信息管理系统、旅客随身行李处理系统实现无缝衔接，将采集到的人脸信息、旅客安检信息、旅客行包信息进行绑定，实现人包对应，既方便旅客托运、提取行李，同时也便于对违规物品进行登记、追溯，提高安检准确度，实现快速倒查。

　　此外，在北京大兴国际机场，当工作人员佩戴应用了AR(增强现实)技术的眼镜后，也可以利用其人脸识别功能，识别旅客的登机信息，快速寻找待登机旅客并为旅客提供便捷服务。

　　北京理工大学网络与安全研究所所长闫怀志向科技日报记者介绍，人脸识别作为当下一种常见的生物识别技术，其主要基于人的脸部特征信息来进行身份识别。具体流程包括人脸图像采集、图像检测、信息预处理、人脸特征点提取和人脸匹配/识别等。而无论是固定设备还是移动设备，其所采用的人脸识别技术在原理上都是类似的，最主要的区别在于不同设备所采集的图像质量不同。

　　“比如说取景范围、图像像素、图像格式等，而图像质量的不同则会对图像匹配精确度和准确度造成一定的影响。”闫怀志表示。

　　提及人脸识别，信息安全始终是公众最为关心的问题之一。

　　对此，闫怀志认为，目前人脸识别技术应用广泛，由此必然会带来一定的信息泄露风险。

　　“这种个人信息泄露的风险主要来自于后台数据库以及识别后的信息存储系统。”闫怀志认为，管控人脸识别信息泄露风险，主要应从技术和管理两方面来加强保障。相关企业单位必须按照《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》的要求建立健全完善的安全防护体系，并遵从相应的标准规范。在技术层面上，应着重在物理环境、主机系统、应用系统以及业务数据等层面构建纵深防御体系。在管理方面，则应从安全管理制度、安全建设、安全运维等多个角度来强化安全管理。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）