基于专利挖掘的感知人工智能技术融合趋势分析

对于新兴产业而言,把握产业技术融合现状对于引导产业发展、加强技术创新具有非常重要的意义。人工智能技术与其它技术融合是促进产业创新发展的主要内在动力,因此对技术融合趋势进行分析有利于提前、准确把握该产业技术发展方向。聚焦感知人工智能领域,率先采用专利分析方法对10 685项专利数据进行挖掘,结合ISI技术分类体系,基于技术共现次数及关联度识别感知人工智能融合核心技术,并从核心技术融合的分散度及专利增长量等方面考察感知人工智能技术融合情况。研究发现,目前感知人工智能技术融合正处在成长期向成熟期过渡的阶段,并很快进入技术融合衰退期,建议政府及投资者积极布局现有感知人工智能主导技术,以期在即将到来的技术融合成熟期掌握主动权。同时,应大力推广“感知人工智能+”模式,提升该领域技术融合动力,延缓融合衰退期的到来。     

专利视角下人工智能领域技术机会分析

人工智能在全球范围内蓬勃兴起,并成为引领科技进步、推动产业升级的新引擎,受到各国政府和专家学者的高度重视。基于德温特创新索引数据库,从技术融合、创新主体、潜在市场3个维度,对人工智能领域的技术机会进行识别与分析。通过技术主题词共现分析,研究人工智能领域技术融合现状,识别出该领域核心技术;通过创新主体专利分析,识别出人工智能领域潜在技术竞争对手及优势方向,进而发现和拓展技术机会;通过同族专利的海外布局分析,挖掘人工智能技术潜在市场机会,从而为中国人工智能技术前瞻性布局与创新引导政策制定提供有益参考。     

人工智能的产业与区域渗透：态势、动力、模式与挑战

在国家的统一规划部署下，中国人工智能及其相关产业快速发展，在对产业与区域的渗透中表现出技术依赖、数据支撑、逐顶竞争和广泛渗透四个典型特征，呈现出技术应用“枝繁根浅”、区域渗透“城强乡弱”、产业发展“政引企从”、区域布局“东研西算”四大态势。在技术、数据、政策、市场等多方面因素的驱动下，人工智能与区域和产业发展出现高度融合的趋势，呈现范围经济主导下产业融合的产业发展模式和“小节点—大网络”的区域集聚模式。尽管中国人工智能产业已经初具规模，并在人工智能应用层领域保有较强的竞争力，但是在关键工艺和核心技术方面仍与发达国家有较为明显的差距，在对产业与区域渗透中面临人才、技术、安全、伦理、区域分化等多方面的挑战。需要加快人工智能人才队伍建设、推进核心技术攻关、构建安全防护体系、完善法律规范、协调智能资源区域分配，推动人工智能更深刻、广泛地赋能产业与区域发展，助力中国经济体系和治理能力现代化。     

协同推动智慧交通高质量发展

<正>智慧交通是信息通信网络、物联网、大数据、人工智能、区块链等新技术与交通运输深度融合的重要产业,是推动交通运输高质量发展的重要途径,是建设交通强国的重要抓手,是发展数字经济的重要领域,代表了科技革命和产业变革发展演进的方向。     

人工智能在金融领域的应用研究进展

人工智能在金融领域的应用使得金融与人工智能深度融合，这种融合凸显了人工智能技术在金融领域的广泛应用。人工智能等新一代信息技术的快速发展驱动金融领域的发展逐渐向智能化迈进。本文首先系统梳理了人工智能在金融领域应用的发展阶段和方向。其次，从技术进步、资本支持、环境改变三个宏观因素以及数据资源、成本优势、效率改善三个微观因素分析了人工智能影响金融发展的理论机制。再次，从生产、消费和就业三个角度分析了人工智能应用于金融领域产生的经济社会效应，以及相关的风险和监管研究。最后，总结了人工智能在金融领域应用的研究进展，并对未来的研究问题进行了展望。     

技术赋能：人工智能与产业融合发展的技术创新效应

人工智能技术深度融合如何赋能产业创新发展?本文综合使用大数据方法和计量方法,基于2001—2016年中国企业的全样本数据构造了人工智能与产业融合发展的度量指标,并从制造业产业层面实证检验人工智能产业融合的技术创新效应。研究发现:人工智能与制造业的融合程度在不断提升,资本技术密集型产业的人工智能融合程度高于劳动密集型产业,但人工智能与劳动密集型产业融合的增速快于资本技术密集型产业;人工智能产业融合对技术创新的促进作用不仅体现在创新数量方面,也体现在创新质量方面;人工智能技术的通用性越强,其与产业融合的技术创新效应越显著;与低技术产业相比,人工智能与高技术产业的融合具有更强的技术创新效应。     

平台市场的产业组织研究:一个跨学科文献述评

产业平台及其主导下的双边市场发展,因其独特的社会福利"两面性"对传统的产业规制政策框架提出了全新挑战,并引发了当前产业组织相关领域密集的学术讨论。针对目前相关研究之间存在的严重学术割裂,就平台市场组织特征、平台竞争及其社会福利效应、平台网络治理3个方面,对来自产业经济学和战略管理领域的重要文献进行了跨学科梳理与整合。并指出,在平台市场反垄断规制的必要性、可操作性与社会成本、平台网络的系统性风险等问题上,现有研究还显得相当薄弱,有必要融入平台市场技术属性及产业生产系统架构演化研究。     

我国新一代人工智能产业发展模式与对策

在新一轮信息技术革命中,人工智能产业成为经济发展的新引擎。主要发达国家纷纷布局,我国也高度重视发展新一代人工智能产业。目前,我国新一代人工智能产业在核心芯片、基础算法及相关人才方面短板明显。应充分利用我国在技术层领域和应用层领域的巨大优势和条件,科学选择商业模式创新发展模式、快速迭代发展模式、应用层带动基础层发展模式和建立自主技术标准的发展模式,借鉴发达国家经验,加快构建和完善政府支持和保障机制,完善风险投资和服务体系,加快推进芯片和算法等关键领域的基础研究,加大新一代人工智能产业人才培养和引进力度,以此加快形成我国新一代人工智能产业的核心竞争力。     

平台经济反垄断研究的热点演进与理论框架——基于文献计量方法的分析

平台经济是连接多个用户群体进行信息与资源交换的新型商业模式,近年来其垄断形势愈演愈烈,对现有监管模式和反垄断研究理论提出了新的挑战。文章利用Citespace V科学计量工具,对2003—2022年中国知网数据库中中文社会科学引文索引（CSSCI）来源期刊的平台经济反垄断研究进行知识图谱可视化研究,在探究该领域的研究热点演化路径的基础上,构建了平台经济反垄断的理论框架。研究发现,平台经济反垄断研究主题经历了从传统双边产业反垄断与反垄断法构建,到双边市场特征与相关市场界定问题,到算法、大数据引发的垄断治理困境,再到超级平台形成、“二选一”独占交易协议4个阶段的演变。总的来看,平台经济反垄断理论框架由垄断形成机理、垄断演进趋势和反垄断规制体系三个部分组成。平台经济的规模效应、网络效应和锁定效应三种特征诱致垄断发生,垄断竞争理论、双边市场理论和产业组织理论是这一问题的重要研究视角;在技术与规模驱动下,平台经济呈现“厂商垄断-平台垄断-场域垄断”的主体变迁和“价格垄断-算法垄断-数据垄断”的形式升级;对此,应当构建价格监管、算法规制与数据治理相结合的综合规制体系。     

人工智能芯片产业发展现状及展望

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力,已成为全球科技竞争的焦点领域。人工智能芯片（AI芯片）是人工智能技术的核心硬件基础,对人工智能的发展影响巨大。本文对人工智能与集成电路产业的深度融合点,对AI芯片的技术发展与产业趋势进行研究,展望中国AI芯片产业发展的巨大潜力。     

能量转换视角下人工智能关键核心技术产业化路径解析

人工智能是驱动新一轮科技革命和产业变革的中坚力量，探究人工智能关键核心技术产业化路径对于我国数字经济发展、数字化转型和创新型国家建设具有重要意义。基于能量转换视角，探讨人工智能技术产业化路径形成机理，识别人工智能关键核心技术产业化路径并对其进行解析。研究发现：①人工智能技术产业化过程存在能量转换，技术创新能量、催化孕育能量、商业转化能量和业态塑造能量共同构成能量转换的核心环节，决定技术产业化路径具体过程；②人工智能关键核心技术包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理等八大技术领域，不同属性核心技术构成相应技术集群，形成以识别、交互和执行为主题的技术产业化路径；③技术集群属性是影响技术产业化路径的关键因素。从能量视角对人工智能关键核心技术进行有效识别和归纳，为我国科学推进人工智能技术产业化进程提供相应思路启示与政策响应。     

人工智能时代专利制度的实践挑战与应对策略

人工智能系统日益提高的复杂度、自主决策能力,以及在更广泛领域的应用,已经对现行法律制度和监管体系构成重大挑战。特别是在专利等知识产权领域,从技术方案到创造性审查,从辅助决策到自主发明创造,整个生态系统都面临前所未有的挑战。侧重从实践角度探寻解决人工智能与专利制度冲突的手段和途径,首先,阐述现阶段人工智能专利制度的实践特征;然后,着重从人工智能的技术、应用两个层面梳理、分析和探讨实践中面临的困境与挑战;最后,结合相关专利制度、规则、程序提出针对性的应对策略和建议。     

论人工智能生成发明的可专利性及权利归属

当前，人工智能发明对专利客体范围、专利“三性”审查标准及专利权属制度造成巨大冲击。就专利客体而言，在“算法＋技术”规则的指引下，可将人工智能生成的技术方案明确为方法类专利客体；在专利“三性”审查方面，借鉴人工智能技术中立优势对相关发明进行“新式审查”，可以化解对传统审查方式的冲击；在专利权属制度设计上，基于产业政策和利益平衡考量，构建以人工智能投资者为核心、辅之以意思自治原则的专利权属制度成为必然。     

基于科学的产业创新主体专利合作伙伴识别研究

近年来,发展基于科学的产业已成为全球科技和产业竞争的焦点。基于科学的产业具有开放式创新特点,产业创新主体致力于寻找合作伙伴以充分利用外部资源。专利信息涵盖丰富的技术信息、法律信息及经济信息,是创新主体寻找合作伙伴并开展创新合作的重要资源,但鲜有学者运用专利信息研究基于科学的产业创新问题。构建基于科学的产业专利合作伙伴识别研究框架,以石墨烯这一典型的基于科学的产业为例,采用专利技术组合和社会网络分析方法,从行动者网络理论的4个行动者转译环节出发,全面展现我国石墨烯产业中最具潜力的国内和跨国专利合作伙伴识别过程,以挖掘专利合作机会并提高企业竞争优势。最后,从政府、高校、企业3个层面为我国石墨烯产业创新发展提供决策参考。     

中关村高新技术企业合作申请专利网络集聚效应分析

根据中关村管委会提供的“一区十六园”和11个技术领域合作申请专利数据,构建高新技术企业合作申请专利网络。以模块度作为描述性指标,采用Louvain聚合算法分析社团结构特征及演化趋势。最后,具体分析4个时间截面的五大社团结构,从而揭示网络社团结构对企业合作申请专利的推动作用。     

人工智能参与发明的授权问题探究

在弱人工智能时代，讨论人工智能参与发明的问题应以目前的人机交互（人机协作）模式为研究重点。该模式分为两种类型，第一种是将人工智能作为完成其它领域专利技术的创造性工具，第二种是发明内容本身包含了人工智能的技术方案。人工智能参与发明的授权问题主要包括人工智能参与发明的主体判断、客体审查以及授权条件评估。研究发现：首先，在主体判断问题上，在先优势路径的现实契合度高，更符合以人为本的法律制度构建；其次，进行人工智能参与发明的客体审查时，应着重防范智能算法的客体属性困境以及人工智能技术与伦理道德的冲突；最后，对于人工智能参与发明的实用性、新颖性、创造性判断，需在坚持专利法审查原则的基础上结合人工智能技术特征，赋予审查主体、审查要点等新内涵。研究结果强调了人工智能技术对现有专利制度的影响，有利于优化专利审查和管理。     

专利数据在创新管理研究中的应用综述与展望

大数据背景下，拓展研究者科研数据应用视野对于提高创新管理研究水平具有重要意义。围绕专利数据在创新管理研究中的应用，分别对专利数据分享平台、专利数据样本行业选择及时间跨度、专利数据清洗、专利数据合作网络、知识网络及引用网络、专利数据基本创新指标、专利数据创新绩效指标、专利数据处理分析模型及专利数据指标计算与分析平台进行综合评述，并从网络分析、创新指标挖掘与无形资产评估及案例研究3个方面提出专利数据未来应用方向，可为提高专利数据应用水平、研究创新管理问题提供理论和方法借鉴。     

基于专利引证的数据生存周期安全技术竞争态势研究

以Patentics数据库获取的33 229项有效专利文献为数据来源,采用专利引证分析法进行分析发现：美国、日本和中国是全球拥有数据生存周期安全技术TOP100专利申请人数量最多的前3个国家,其中国际商业机器、微软和日立为开拓者,国际商业机器、微软和惠普为领导者,苹果、阿里巴巴、亚马逊科技为新兴竞争者。我国有3所高校、14家企业进入全球数据生存周期安全技术专利数量TOP100申请人行列;华为作为全球数据生存周期安全技术专利TOP10的中国企业,其优势技术领域为H04L029、H04L009、H04L012,但目前研发团队个体创新能力不足。因此,应从国家层面转变政策思维,注重政策导向,推进政策落地;从行业层面推进协同研发,推动专利开放许可,推广技术国产化替代方案;从企业层面重视自主研发,寻求外部合作,引入发明人。