人工智能专利技术资源情况分析课件

人工智能专利技术资源情况分析人工智能专利技术资源情况分析1人工智能的定义人工智能本质是指机器模拟人类思考行为的能力人工智能的定义非常广泛，随着时间的推进，文公智能也将不断进化，但其本质是机器模拟人类思考行为的能力。虽然人工智能经常被分作计算机科学的一个分支，事实上智能站在自然科学和社会科学的交叉路口，涉及计算机、数学、物理、社会学、心理学和哲学等学科。目前，全球有近千家人工智能公司，遍布62个国家的十余个行业，使人工智能和各行业的边界变得模糊。按照应用范围，人工智能可以被分成三类：弱人工智能，强人工智能和超人工智能弱人工智能弱人工智能着重对人类推理过程的模仿，•强人工智能是可以达到人类思维级别的人工•超人工智能将在所有领域全方位超越人类但没有人工感知力智能程序，有自我学习和理解复杂概念的能大脑的思维能力弱人工智能通常只擅长于某个特定领域，力，目前人类正在努力靠近这一目标•超人工智能的能力和运用范围仍在一个无极难发展领域外的能力，其学习规则是•“深度学习”和“大数据”是强人工智能的法预估的范畴封闭的引擎和燃料Siri：苹果公司在2011年推出的智能个•度秘：百度在2015年推出的智能语音私人助•目前尚无成熟产品人助理理app，可在不同场景下实现指令控制、信AlphaGo，Google在2015年推出的围息查询、知识应用、智能提醒和多种生活服棋人工智能程序务；同时支持第三方开发者的能力接入。强人工智能超人工智能定义代表产品2人工智能的定义人工智能本质是指机器模拟人类思考行为的能力弱人1950-1980：萌芽期1980-2006:突破期2006

-至今：飞速发展期1950年，计算机与人工智能之父图灵提出“图灵测试”

用以判断机器是否能够思考。“机器是否能思考”这一问题第一次得到世界广泛关注1956年召开的达特茅斯会议标志着人工智能学科的起源，奠定了人工智能的基础。从那以后，有关人工智能的学术交流变得频繁，1957年罗森布拉特发明的神经网络算法极大推动了人工智能研究潮流然而在进入七十年代之后，机器的计算能力并未得到突破，人工智能的研究进入了第一个低谷二十世纪八十年代，BP算法由保罗·沃伯斯提出，使大规模神经网络训练的可能性得到实现，开启了人工智能发展的第二个阶段计算机的计算能力和运行成本在这一阶段经历了由高到低的大幅度变化，打破了人工智能发展的瓶颈，加上互联网的构建，让学术和技术交流的成本也大幅下降，速率相应上升，人工智能的发展得到了进一步突破2006年，杰弗瑞·

辛顿提出了“

深度学习”神经网络，将人工智能的发展推向了一个新的高峰。深度学习算法让人工智能在语音和视觉识别上取得重大进展。2010年前后，人工智能同时也和移动互联网的发展紧密挂钩，

后者为人工智能提供了更多的应用场景和融资方向2015年前后，语音识别和无人驾驶领域的进展也让公众对人工智能的兴趣和关注迈上了一个新的台阶。2017

年，

谷歌旗下的DeepMind

团队公布了”AlphaGo

Zero”，通过40天自学围棋基本规则，已成功超越人类高手。全球人工智能行业经历的三次发展浪潮3电脑硬件、互联网技术、大数据应用等领域的不断突破，人工智能也正高速发展1950-1980：萌芽期1980-2006:突破期2006全球搜索巨头Google已不仅是一家单纯的搜索、移动操作系统、电子邮件和互联网服务提供商，其在2016

年的发布会上宣布了自己“AI

First”

的战略，致力于用人工智能去创造产品、服务和体验，帮助人类进步。2014

年，

谷歌收购智能家居厂商Nest和智能家居中枢控制设备公司Revolv，意在打造软硬件一体、平台开放的智能家居生态系统。2015年，谷歌宣布与强生旗下子公司爱惜康（Ethicon）进行战略合作，借助人工智能技术为手术和医疗保健系统设计研发机器人辅助手术平台，为谷歌进军智能医疗的关键决定。2017年，谷歌宣布研发出自动人工智能Auto

ML。并于

2018年1月，取得里程碑进展，可自动设计，建立学习模型的服务——AutoML

Vision。IBM在人工智能领域一直保持全球领先，其研发的超级计算机“深蓝”于1997年击败了国际象棋世界冠军卡斯巴罗夫，2011年开发的“沃森”则集成了病情分析、股票推荐、消费者行为预测以及网络安全维护等多种功能，今后IBM将继续在人工智能领域高速发展。2014年，IBM与纽约基因中心合作，利用超级计算机的运算能整理医学文献并结合临床数据，并利用其认知技能及运算技术找到所有数据的关联性，根据病人的基因组找到最佳的脑癌治疗方式。2016年，IBM与科大讯飞建立战略合作，在认知计算算法、云平台架构等技术层面，和医疗、教育和智慧城市等业务寻求合作。2017年，IBM宣布推出新一代具有新型系统架构，针对机器学习中使用的加速器进行了优化的人工智能芯片——Power9。微软作为计算机领域的巨头，其略显迟缓的战略布局曾受到行业的诟病。然而以智能机器人小冰为代表的一系列人工智能助手的推出和微软研究院人工智能中心的建立已经初步显现出其强大的雄心和实力。2014年，微软推出跨屏天人工智能聊天机器人“小冰”

。2016年，由微软亚洲研究院和中国科学院植物研究所共同打造“微软识花”app，利用人工智能的人工学习功能精准识别上百种花卉，其图像识别技术在行业中占据领先位置。2016年，微软与invigr合作推出人类历史上第一个情感型人工智能营养师，同时与海尔达成战略合作，进军智能家居领域。2017年，微软人工智能团队研发出能够根据人类自然语言描述而画出近似真实照片形状图片的新AI系统，SeeingAI诞生。作为中国本土的科技公司，百度被福布斯杂志评为世界四大人工智能巨头之一。百度在2014年组建了北美研究院，同年引进深度学习专家吴恩达任首席科学家（现已离职），充分展示其对人工智能的高度重视。2014年7月14日，百度凭借自身的大数据技术14场世界杯比赛的结果预测中取得全中的成绩，击败了微软和高盛。2016年，百度投资金融科技公司Zest

Finance，，将机器学习与大数据分析融合起来提供更加精准的信用评分。2017年，百度发布对话式人工智能操作系统DuerOS，并与海尔、美的等家电厂商宣布将共同推出基于该操作系统的智能冰箱产品。2018年，百度宣布其研发的无人驾驶开放平台Apollo

亮相CES大会。全球人工智能行业巨头动态各大科技巨头在人工智能领域的研发正有条不紊的产出商业化的产品以解决多方问题4全球搜索巨头Google已不仅是一家单纯的搜索、移动操作系中国人工智能行业发展历程中国人工智能起步较晚；随着不断加大的投资和重视，正一步步赶超发达国家水平智能计算机系统、智能机器人和智能信息处理等重大项目列入“863计划”（国家高技术研究发展计划）国务院印发《新一代人工智能发展规划的通知》中国人工智能学会向国家学位委员会和国家教育部提出设立“智能科学与技术”学位2030年51980年代初期1986年1993年2003年2016年2017年1981年，中国人工智能学会（CAAI）成立20世纪70年代末至80年代前期，人工智能项目开始纳入国家科研计划2016年，国务院发布《中国制造2025》国家发改委和科技部等4部门联合发布《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》智能控制和智能自动化等项目开始陆续列入国家科技攀登计划面向2030年，确定15个重大项目的立项建议，涉及航空、网络安全、智能电网、智能制造和机器人等多个高新领域，酝酿“人工智能2.0”推动中国高新技术发展及产业化水平。中国人工智能行业发展历程智能计算机系统、智能机器人和智能信89人工智能专利技术资源情况89人工智能专利技术资源情况6全球创新资源情况7目前全球云计算和人工智能的相关专利总申请量接近30万项。通过趋势图和专利地图，展示1960-2017年全球专利申请数量的发展态势如图。1980年以前发展速度相对缓慢，专利年申请量仅有百余项。2010年后人工智能的专利申请呈现急剧增长，年申请量从8000件增长至2.5万项，增长了3倍多，人工智能领域正在蓬勃发展。图2-1

人工智能专利申请趋势全球创新资源情况7目前全球云计算和人工智能的相关专利总申请量全球创新资源情况国外科技巨头谷歌、微软、IBM等企业凭借自身优势，积极布局整个人工智能领域。三巨头在2010年以前布局人工智能专利共9900项左右，2011-2016年间专利新增9300多项，申请量翻番。国内方面，随着人工智能产业的快速增长，百度、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头将人工智能作为整体战略提前布局。2010年以前，三巨头的人工智能专利俩百余件，但到2016年已经申请有近三千件，增长了近14倍。虽然起步较晚，但增速较快，尤其在相关领域已超越国际巨头，比如百度的语音识别率达到97%，位列全球第一。图2-2

人工智能总领域的专利分布地图8全球创新资源情况国外科技巨头谷歌、微软、IBM等企业凭借自身全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中全球人工智能的技术资源主要集中在五大领域：大数据处理挖掘、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、无人驾驶和智能机器人。机器学习主要是模型算法等方面，自然语言处理则侧重在语音识别、语义处理以及语义搜索方面，应用层的智能机器人发展与计算机视觉呈现高度相关性，随着计算机视觉等应用层专利的增加，智能机器人发展迅速。人工智能技术资源大数据处理挖掘机器学习自然语言处理计算机视觉无人驾驶智能机器人9全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中人工智能技全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中在近16年的时间里在大数据与云计算领域相关专利数量增长了5.5倍，大数据是催生人工智能的核心关键，已经成为了各大巨头竞争的至高地。机器学习、计算机视觉、自然语言处理&语音识别三领域在2010年的年申请专利总量为4800项，至2016年达到了17600项，增长了2.5倍。其中，语音识别经过长期的发展成为技术层面的新范式，在全球语音市场规模中Nuance、苹果、微软占据了绝对份额，国内科大讯飞和百度2015年占据了约72%的份额。2014年，全球智能语音市场规模整体达到45.6亿美元，同比增长35.3%。2015年，全球智能语音市场规模达到61.9亿美元，同比增长35.7%

。图2-3

全球人工智能核心技术发展趋势数据来源：东吴证券，《人工智能：颠覆现在，引领未来》10全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中在近16年全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中五大领域（基础数据，机器学习，计算机视觉，自然语言，具体应用）的人工智能布局3D地图显示：图2-4

大数据&云计算领域的专利分布地图图2-5

机器学习领域的专利分布地图11全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中五大领域（全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中五大领域（基础数据，机器学习，计算机视觉，自然语言，具体应用）的人工智能布局3D地图显示：图2-6

计算机视觉领域的专利分布地图图2-7

自然语言处理&语音识别领域的专利分布地图12全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中五大领域（全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中国内人工智能领域出现一批专业投资人，投资机构创始人或创始合伙人是该领域最为活跃的投资人代表。表2-1

基础领域的高价值专利13全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中国内人工智全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中国内人工智能领域出现一批专业投资人，投资机构创始人或创始合伙人是该领域最为活跃的投资人代表。表2-2

技术被引用次数多的专利14全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中国内人工智全球创新资源情况专利技术资源情况-技术转化领域广泛AI

重塑交通：在城市日益拥堵，交通事故频繁的今天，人工智能技术将在交通领域带来巨大的变革。一方面，将运用人工智能技术对城市进行实时分析，自动调配公共资源，解决交通拥堵等城市治理中的棘手问题，到2025年通过人工智能调节人类将会节省1400亿美元的能源消耗。另一方面，在2010

年到

2017

年间与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过

3000

件，部分企业已崭露头角，成为该领域的行业领导者。参与无人驾驶盛宴的企业可以分为两类，一类是互联网企业如百度、谷歌，一步到位直接切入到全自动驾驶，另一类是传统的汽车企业如奔驰、宝马和红旗，从辅助驾驶一步步升级。AI重塑安防：人工智能应用于安防带来更加清晰准确的效果：涉及AI的人脸识别、图像/视频分析技术，未来人工智能应用在安防上，效果将更加清晰、准确。AI重塑家居：智能家居满足人们更高层次的需求：随着人们生活水平的提高，人们对家居的智能化、舒适化、便捷化提出了更高的要求，智能家居正好满足了人们的这种需求。如亚马逊公司出色的智能家居产品Echo智能音箱中就包含了多个自然语言处理和语音识别的专利，来达到用户轻松便捷的语音控制，因此在不到一年的时间中这款智能家居产品在亚马逊会员群体中的拥有率已经超过了5%。15全球创新资源情况专利技术资源情况-技术转化领域广泛AI重塑全球创新资源情况专利技术资源情况-技术发展前景明朗大数据是战略性竞争优势。互联网催生了大数据，大数据催生了人工智能，场景数据的积累，促进人工人工智能技术应用，从而形成更高效的解决方案。未来3-5年，人工智能在既有技术的基础上，计算机视觉等技术取得边际进步，随着数据和场景的增加，应用层面的人工智能拓展、整合多个垂直行业应用，丰富实用场景。未来中长期，依托于科技突破，人工智能技术取得显著突破，如自然语言处理技术可以即时完全理解人类对话，预测出“潜台词”，即将成为现实。更长远来看，人工智能的技术应用范围将进一步显著拓宽，人机完全共融，人工智能全面覆盖各个行业和领域。通过从科技创新和价值创造维度展望未来人工智能的整体趋势，随着科技发展，人工智能将从服务职能到超级职能等三个阶段进化。图2-8人工智能未来发展趋势图资料来源：阿里云：《人工智能：制胜未来之道》16全球创新资源情况专利技术资源情况-技术发展前景明朗更长远来看136谢谢聆听！136谢谢聆听！17人工智能专利技术资源情况分析人工智能专利技术资源情况分析18人工智能的定义人工智能本质是指机器模拟人类思考行为的能力人工智能的定义非常广泛，随着时间的推进，文公智能也将不断进化，但其本质是机器模拟人类思考行为的能力。虽然人工智能经常被分作计算机科学的一个分支，事实上智能站在自然科学和社会科学的交叉路口，涉及计算机、数学、物理、社会学、心理学和哲学等学科。目前，全球有近千家人工智能公司，遍布62个国家的十余个行业，使人工智能和各行业的边界变得模糊。按照应用范围，人工智能可以被分成三类：弱人工智能，强人工智能和超人工智能弱人工智能弱人工智能着重对人类推理过程的模仿，•强人工智能是可以达到人类思维级别的人工•超人工智能将在所有领域全方位超越人类但没有人工感知力智能程序，有自我学习和理解复杂概念的能大脑的思维能力弱人工智能通常只擅长于某个特定领域，力，目前人类正在努力靠近这一目标•超人工智能的能力和运用范围仍在一个无极难发展领域外的能力，其学习规则是•“深度学习”和“大数据”是强人工智能的法预估的范畴封闭的引擎和燃料Siri：苹果公司在2011年推出的智能个•度秘：百度在2015年推出的智能语音私人助•目前尚无成熟产品人助理理app，可在不同场景下实现指令控制、信AlphaGo，Google在2015年推出的围息查询、知识应用、智能提醒和多种生活服棋人工智能程序务；同时支持第三方开发者的能力接入。强人工智能超人工智能定义代表产品19人工智能的定义人工智能本质是指机器模拟人类思考行为的能力弱人1950-1980：萌芽期1980-2006:突破期2006

-至今：飞速发展期1950年，计算机与人工智能之父图灵提出“图灵测试”

用以判断机器是否能够思考。“机器是否能思考”这一问题第一次得到世界广泛关注1956年召开的达特茅斯会议标志着人工智能学科的起源，奠定了人工智能的基础。从那以后，有关人工智能的学术交流变得频繁，1957年罗森布拉特发明的神经网络算法极大推动了人工智能研究潮流然而在进入七十年代之后，机器的计算能力并未得到突破，人工智能的研究进入了第一个低谷二十世纪八十年代，BP算法由保罗·沃伯斯提出，使大规模神经网络训练的可能性得到实现，开启了人工智能发展的第二个阶段计算机的计算能力和运行成本在这一阶段经历了由高到低的大幅度变化，打破了人工智能发展的瓶颈，加上互联网的构建，让学术和技术交流的成本也大幅下降，速率相应上升，人工智能的发展得到了进一步突破2006年，杰弗瑞·

辛顿提出了“

深度学习”神经网络，将人工智能的发展推向了一个新的高峰。深度学习算法让人工智能在语音和视觉识别上取得重大进展。2010年前后，人工智能同时也和移动互联网的发展紧密挂钩，

后者为人工智能提供了更多的应用场景和融资方向2015年前后，语音识别和无人驾驶领域的进展也让公众对人工智能的兴趣和关注迈上了一个新的台阶。2017

年，

谷歌旗下的DeepMind

团队公布了”AlphaGo

Zero”，通过40天自学围棋基本规则，已成功超越人类高手。全球人工智能行业经历的三次发展浪潮20电脑硬件、互联网技术、大数据应用等领域的不断突破，人工智能也正高速发展1950-1980：萌芽期1980-2006:突破期2006全球搜索巨头Google已不仅是一家单纯的搜索、移动操作系统、电子邮件和互联网服务提供商，其在2016

年的发布会上宣布了自己“AI

First”

的战略，致力于用人工智能去创造产品、服务和体验，帮助人类进步。2014

年，

谷歌收购智能家居厂商Nest和智能家居中枢控制设备公司Revolv，意在打造软硬件一体、平台开放的智能家居生态系统。2015年，谷歌宣布与强生旗下子公司爱惜康（Ethicon）进行战略合作，借助人工智能技术为手术和医疗保健系统设计研发机器人辅助手术平台，为谷歌进军智能医疗的关键决定。2017年，谷歌宣布研发出自动人工智能Auto

ML。并于

2018年1月，取得里程碑进展，可自动设计，建立学习模型的服务——AutoML

Vision。IBM在人工智能领域一直保持全球领先，其研发的超级计算机“深蓝”于1997年击败了国际象棋世界冠军卡斯巴罗夫，2011年开发的“沃森”则集成了病情分析、股票推荐、消费者行为预测以及网络安全维护等多种功能，今后IBM将继续在人工智能领域高速发展。2014年，IBM与纽约基因中心合作，利用超级计算机的运算能整理医学文献并结合临床数据，并利用其认知技能及运算技术找到所有数据的关联性，根据病人的基因组找到最佳的脑癌治疗方式。2016年，IBM与科大讯飞建立战略合作，在认知计算算法、云平台架构等技术层面，和医疗、教育和智慧城市等业务寻求合作。2017年，IBM宣布推出新一代具有新型系统架构，针对机器学习中使用的加速器进行了优化的人工智能芯片——Power9。微软作为计算机领域的巨头，其略显迟缓的战略布局曾受到行业的诟病。然而以智能机器人小冰为代表的一系列人工智能助手的推出和微软研究院人工智能中心的建立已经初步显现出其强大的雄心和实力。2014年，微软推出跨屏天人工智能聊天机器人“小冰”

。2016年，由微软亚洲研究院和中国科学院植物研究所共同打造“微软识花”app，利用人工智能的人工学习功能精准识别上百种花卉，其图像识别技术在行业中占据领先位置。2016年，微软与invigr合作推出人类历史上第一个情感型人工智能营养师，同时与海尔达成战略合作，进军智能家居领域。2017年，微软人工智能团队研发出能够根据人类自然语言描述而画出近似真实照片形状图片的新AI系统，SeeingAI诞生。作为中国本土的科技公司，百度被福布斯杂志评为世界四大人工智能巨头之一。百度在2014年组建了北美研究院，同年引进深度学习专家吴恩达任首席科学家（现已离职），充分展示其对人工智能的高度重视。2014年7月14日，百度凭借自身的大数据技术14场世界杯比赛的结果预测中取得全中的成绩，击败了微软和高盛。2016年，百度投资金融科技公司Zest

Finance，，将机器学习与大数据分析融合起来提供更加精准的信用评分。2017年，百度发布对话式人工智能操作系统DuerOS，并与海尔、美的等家电厂商宣布将共同推出基于该操作系统的智能冰箱产品。2018年，百度宣布其研发的无人驾驶开放平台Apollo

亮相CES大会。全球人工智能行业巨头动态各大科技巨头在人工智能领域的研发正有条不紊的产出商业化的产品以解决多方问题21全球搜索巨头Google已不仅是一家单纯的搜索、移动操作系中国人工智能行业发展历程中国人工智能起步较晚；随着不断加大的投资和重视，正一步步赶超发达国家水平智能计算机系统、智能机器人和智能信息处理等重大项目列入“863计划”（国家高技术研究发展计划）国务院印发《新一代人工智能发展规划的通知》中国人工智能学会向国家学位委员会和国家教育部提出设立“智能科学与技术”学位2030年221980年代初期1986年1993年2003年2016年2017年1981年，中国人工智能学会（CAAI）成立20世纪70年代末至80年代前期，人工智能项目开始纳入国家科研计划2016年，国务院发布《中国制造2025》国家发改委和科技部等4部门联合发布《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》智能控制和智能自动化等项目开始陆续列入国家科技攀登计划面向2030年，确定15个重大项目的立项建议，涉及航空、网络安全、智能电网、智能制造和机器人等多个高新领域，酝酿“人工智能2.0”推动中国高新技术发展及产业化水平。中国人工智能行业发展历程智能计算机系统、智能机器人和智能信89人工智能专利技术资源情况89人工智能专利技术资源情况23全球创新资源情况24目前全球云计算和人工智能的相关专利总申请量接近30万项。通过趋势图和专利地图，展示1960-2017年全球专利申请数量的发展态势如图。1980年以前发展速度相对缓慢，专利年申请量仅有百余项。2010年后人工智能的专利申请呈现急剧增长，年申请量从8000件增长至2.5万项，增长了3倍多，人工智能领域正在蓬勃发展。图2-1

人工智能专利申请趋势全球创新资源情况7目前全球云计算和人工智能的相关专利总申请量全球创新资源情况国外科技巨头谷歌、微软、IBM等企业凭借自身优势，积极布局整个人工智能领域。三巨头在2010年以前布局人工智能专利共9900项左右，2011-2016年间专利新增9300多项，申请量翻番。国内方面，随着人工智能产业的快速增长，百度、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头将人工智能作为整体战略提前布局。2010年以前，三巨头的人工智能专利俩百余件，但到2016年已经申请有近三千件，增长了近14倍。虽然起步较晚，但增速较快，尤其在相关领域已超越国际巨头，比如百度的语音识别率达到97%，位列全球第一。图2-2

人工智能总领域的专利分布地图25全球创新资源情况国外科技巨头谷歌、微软、IBM等企业凭借自身全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中全球人工智能的技术资源主要集中在五大领域：大数据处理挖掘、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、无人驾驶和智能机器人。机器学习主要是模型算法等方面，自然语言处理则侧重在语音识别、语义处理以及语义搜索方面，应用层的智能机器人发展与计算机视觉呈现高度相关性，随着计算机视觉等应用层专利的增加，智能机器人发展迅速。人工智能技术资源大数据处理挖掘机器学习自然语言处理计算机视觉无人驾驶智能机器人26全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中人工智能技全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中在近16年的时间里在大数据与云计算领域相关专利数量增长了5.5倍，大数据是催生人工智能的核心关键，已经成为了各大巨头竞争的至高地。机器学习、计算机视觉、自然语言处理&语音识别三领域在2010年的年申请专利总量为4800项，至2016年达到了17600项，增长了2.5倍。其中，语音识别经过长期的发展成为技术层面的新范式，在全球语音市场规模中Nuance、苹果、微软占据了绝对份额，国内科大讯飞和百度2015年占据了约72%的份额。2014年，全球智能语音市场规模整体达到45.6亿美元，同比增长35.3%。2015年，全球智能语音市场规模达到61.9亿美元，同比增长35.7%

。图2-3

全球人工智能核心技术发展趋势数据来源：东吴证券，《人工智能：颠覆现在，引领未来》27全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中在近16年全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中五大领域（基础数据，机器学习，计算机视觉，自然语言，具体应用）的人工智能布局3D地图显示：图2-4

大数据&云计算领域的专利分布地图图2-5

机器学习领域的专利分布地图28全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中五大领域（全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中五大领域（基础数据，机器学习，计算机视觉，自然语言，具体应用）的人工智能布局3D地图显示：图2-6

计算机视觉领域的专利分布地图图2-7

自然语言处理&语音识别领域的专利分布地图29全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中五大领域（全球创新资源情况专利技术资源情况-技术资源领域集中国内人工智能领域出现一批专业投资人，投资机构创始人或创始合伙人是该领域最为活跃的投资人代表。表2-1

基础领域的高价值专利30全球创