谁在领导AI专利竞赛?上榜的有这些公司 ai专利申请50强企业榜单 国内ai专利排名前十名
admin
2024-04-22 12:23:11
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4月22日早间,知识产权机构IPRdaily发布《中国人工智能发明专利企业排行榜TOP50》,榜单统计了近十年在中国申请并公开发布的人工智能发明专利,重点聚焦中国人工智能企业在AI技术专利的积累和表现。

数据显示,上榜企业主要为互联网厂商、金融机构以及通信手机企业,其中腾讯以15626件专利数排名第一,百度、平安集团紧随其后。华为、OPPO则进入前十。

根据工信部官网信息,2017年以来,我国人工智能专利申请年均增长率超过43%,自然语言处理和计算机视觉占比最高,也是目前发展最为迅速的技术分支。截至2023年底,新一代AI基础层(AI芯片、AI框架)、模型层中国公开专利达到6.2万件,其中有效专利近2万件。


从榜单排名来看,互联网厂商因生成式搜索、智能文档以及模型训练上的早期投入而占据了专利榜单优势。

比如,腾讯去年已推出了自主研发的AI大模型“混元”,并将AI技术应用于多种专有应用,覆盖腾讯会议、腾讯文档和企业微信等。百度则推出文心大模型和我国首个开源深度学习平台飞桨。阿里通过通义系列大模型以及行业模型寻找产业应用落地入口。

三家互联网企业的专利申请量占据了IPRdaily前十榜单专利申请总数的42%,显示互联网企业在此轮ChatGPT引爆的生成式AI浪潮中投入了更多的研发资源。工信部电子知识产权中心4月中旬发布的《新一代人工智能专利技术分析报告》显示,截至2023年底,我国生成式搜索公开专利1837件,其中就提到了腾讯、百度、阿里拥有较多专利布局。

除了互联网企业,金融平台如平安集团和蚂蚁集团的AI专利申请量也排名靠前,分列榜单中的第三和第六位。工信部报告显示,作为数据密集型领域,金融领域积累了从用户画像到交易信息,从财务数据到市场动态大量高质量数据,建设了完善、稳健的数字基础设施,成为新一代AI最先落地的重要场景。去年年底,智慧金融中国公开专利已达到33301件。

值得注意的是,华为、OPPO以及中国移动同样位列AI专利申请量的前十。作为技术密集型产业,通信行业因产业规模在过去十年聚集了大量高科技行业的人才。中国既是世界上最大的手机消费国,也是世界上最大的手机生产国。根据国家统计局数据,2015年巅峰时期全国手机的产量曾达20亿部。而在过去几年,全球手机排名前十的厂商中,中国厂商就占了七家。

对于AI技术带来的影响,OPPO创始人陈明永在今年年初的内部信中提及,2024年是AI手机元年。未来五年,AI对手机行业的影响,完全可以比肩当年智能手机替代功能机。从行业发展阶段来看,AI手机也将成为继功能机、智能手机之后,手机行业的第三阶段。为此,OPPO已做好充分准备,并专门成立了AI中心,集中资源推动AI技术的发展。

根据公开信息显示,OPPO在AI领域主要布局在图像处理、计算机视觉、语音技术、自然语言处理、机器学习等方面。而该公司对于AI手机的定义是具备高效利用计算资源、敏锐感知真实世界、自主学习能力和强大的创作能力的设备,AI时代的到来将在硬件平台、操作系统,和服务生态方面推动手机行业进行全面的技术革新与生态重构。

去年OPPO发布了安第斯大模型,参数达到千亿级,在Super CLUE知识与百科能力排行榜上仅次于GPT 4。而在IPRdaily上,OPPO以3743件AI专利数量位列中国人工智能企业发明专利榜第九,与华为共同成为唯二入选该榜单TOP10的手机企业。

华为在上述榜单中的专利数量则为5999件。从应用层看,华为轮值董事长徐直军在最新的演讲中透露,AI大模型正在加速AI的技术突破和应用发展,这点业界没有分歧。接下来华为将与中国及全球运营商合作打造通信大模型,并基于盘古大模型,打造“小艺”超级智能体。

此外,徐直军表示,华为未来还将持续投资AI基础研究和AGI技术,这些AI的基础研究方向包括基础模型架构、高效训练、端侧大模型,多模态理解、多模态生成、长链条推理、决策优化、AI智能体自演进、世界模型等。

从头部企业对AI专利的布局可以看到,新一代AI技术栈作为“基础设施”的属性逐步完备,基础层、模型层创新渐趋成熟。但同时也可以看到,面对外围复杂的环境,中国AI产业需要构建稳定的技术体系,通过基础专利布局,夯实技术优势的同时也要加强与实体经济的深度融合,以实现更广泛的应用和更高效的生产力提升。

工信部运行监测协调局局长陶青在4月18日的一场会议中表示,下一步,工信部将充分发挥我国工业体系完整、产业规模庞大、应用场景丰富等优势,以人工智能和制造业深度融合为主线,以智能制造为主攻方向,以场景应用为牵引,推动制造业智能化转型、高水平赋能工业制造体系,为高质量发展提供新动能。

陶青表示,未来将围绕算法、算力等大模型底层技术,加快推动智能芯片、大模型算法、框架等基础性关键核心技术和产品的突破,加快智能物联终端和工业云部署,提升面向制造业的算力供给运营管理能力,引导生态型企业加快打造具备全球竞争力的通用大模型。

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