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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。

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）