继73期 《两岸专利论坛》- II资深专利代理师洪燕分享《高价值专利和AI技术 — 专利诉讼的视角》后，本刊期《两岸专利论坛》-III由中专隆天知识产权运营 (深圳) 股份有限公司CEO林宇清以「新型AI科创投生态下的专利价值体现」为题，探讨高价值专利的要件及AI技术的专利价值。林宇清认为专利价值要从未来角度着眼，藉由数据分析专利价值，来看未来如何在市场竞争中找到比较好的位子，及有更好的生存空间，才能让企业对科技的投资更有价值。

在谈专利价值的体现之前，林宇清先分享他本身对专利的认知的心路历程；而对专利认知的改变，也改变了他看专利价值的角度。

林宇清表示他从2000年开始一直从事专利代理人、专利代理师、律师的工作，其间做了很多专利代理及诉讼的实务，后来想要换一个角度来看这些企业为什么要做专利申请、专利诉讼这些动作，于是便转到企业做In-house的事情。

当林宇清转到企业作In-house之后，他了解到当事务所拿到企业一些行动指令的时候，很多策略性的事情都已经决定，专利已经是最后的东西了。这些策略性的事情包括后来在做诉讼准备时，亦即一些法律准备工作时，已很清楚知道最后是要做一些交叉授权 (cross licensing)的事情。那时候林宇清才了解除了事务所熟悉的申请与诉讼的角度外，专利价值还有另一个视角：就是从企业IHPE、RD、CEO等等的角度，去看专利的角色；看专利能做什么事情，让事情更顺畅、更能符合商业逻辑。像是让自己可以达到市场垄断，或是找2-3个合作伙伴一起实现垄断的行为。专利的价值很多时候是这样的一种呈现方式。

林宇清又不免好奇：究竟是经过什么样的精准判断或分析逻辑，来做这些策略性的布局呢？他发现这就是专利数据的体现，像中专隆天就是专门从事专利情报分析的机构。林宇清认为专利价值的体现要从未来角度着眼，他个人有一个感觉，就是一个专利可能需要更多AI个性化的东西，来决定这个专利在未来AI领域是如何一个价值的呈现。而作为传统的专利代理公司或是事务所，要如何才能切合企业的需求？又或是说如何切合企业决策者之需求？他认为这需要有跨界的思维，才能把事情做得更有意义。另一方面，藉由数据分析专利价值，才能探索未来如何在市场竞争中找到比较好的位子、有更好的生存空间，及对科技的投资更有价值。

全球AI产业概览

AI模仿人类是科技发展的大趋势，从各国发展来看已非常明显，各国都想成为领导者。从人工智能的角度来看，一定是先有人工才有智慧。从历史发展而言，人们先做了许多事情，然后随着科技发展、互联网的进步，这些人类发展出来的技术已步上商业化的道路，在步往商业化的路上，专利数据带来了很好的指引，像Apple公司也是透过很好的专利数据分析来决定收购那些公司的。

随着科技发展，迈入第四次工业革命是一个必然的结果，要如何让企业本身在此浪潮中占有更好的一席之地，应善用专利数据分析。

数据显示人工智能的专利文献从1960年到2017年已经公开了32.7万个专利家族，公开发表了159万余篇学术论文。林宇清表示，北京清华大学AI实验室的老师指出，他们其实很早已经在进行研究，但早前称之为自动化，不叫人工智能，而国家也批了预算在做这件事，但后来AI火了，就把项目名称改为人工智能，国家一样批了很多钱在做这件事。但清大的老师认为AI还有很长的路要走，真正核心的算法可能在现在也只是刚刚开始而已，这也是为什么现在许多学术论文的数量和专利的数量逐渐往智能算法的角度集中的一个主要原因。

从AI产业的角度来看，事实上已覆盖了很多领域 (图1)。这些领域的专利数量很多，不少都将AI技术埋在专利中。不同国家对AI产业有不同的政策，而集国家力量能让技术与产业获得更快速的发展。中国自2015年以来在AI的应用领域可以说是相当领先的；在专利申请、撰写技巧部分，中国也是很先进的。

图1. AI产业链覆盖了基础层、技术层与产业层，三层联动产业全面发展

数据源：林宇清，《新型AI科创投生态下的专利价值体现》讲稿，2020两岸专利论坛，2020/09/25

全球AI产业创新发展趋势

要了解AI产业及AI专利的价值体现，也要从AI的专利数据着眼。

林宇清指出，人工智能专利的申请主要来源于中国、美国和日本，自2000年至2018年间，中美日三国AI专利申请量占全球总申请量的75%左右。中国虽在AI领域起步较晚，但自2010年起，专利产出量首超美国，并开始长期雄踞申请量首位。

从专利申请领域来看，深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重点布局领域。其中，美国几乎全领域领先，而中国则在语音识别、文本挖掘、云计算等领域优势较明显；惟AI芯片、基础算法等关键领域和前沿领域的专利技术主要仍被美国掌握。林宇清认为这反映出中国AI发展存在基础不牢、表面繁荣的结构性不均衡问题。

图2. 各国纷纷出台AI政策，从国家层面推动AI产业的健康发展

数据源：林宇清，《新型AI科创投生态下的专利价值体现》讲稿，2020两岸专利论坛，2020/09/25

根据Gartner 2020年5-6月的一份民意调查，疫情之下，47％受访者的AI投资计划没有改变，而且有30％的受访者计划增加在这方面的投资；只有16％的人暂时中止了AI投资计划，另外7％的人减少了投资。预计明年企业会将重点放在利用AI提高运营效率，实现数字化转型。

另一项专利数据显示，目前全球人工智能人才分布不均且短缺。据清华大学统计，截至2017年，人才储备排名前10的国家占全球总量的61.8%。欧洲28国拥有43,064名人工智能人才，位居全球第一，占全球总量的21.1%。美国和中国分别以28,536、18,232列席第二、第三位（图3）。其中，中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院，美国AI技术层人才是中国2.26倍，基础层人才数是中国的13.8倍。

图3. 各国全球人工智能人才分布

数据源：清华大学，截至2017年

全球AI产业科创投生态中的专利价值体现

林宇清预计到了2025年，全球的AI市场规模将达到6.4万亿美元，是2019年的3.6倍，平均年复合增速达22.4%。如今人们的生活其实已经离不开AI，上至科学理论模型，下至多功能智能型手机，全方位的从图像、视频、语音、文字及运动都已AI化。5G的崛起，乃至6G的研发，都将进一步的把AI在日常生活中发挥到极致。在未来的十载，能够预见AI将在多方面融入生活，包括全自动驾驶，智能硬件互通，全AI化生产和智能病理分析等高端的AI应用，但这也意味着密集劳动型的产业将受到巨量的冲击。

从市场份额上来看，自然语言及语言和视觉于2018年已经占据中国AI行业80%的市场份额。从市场规模上看，预计到2020年，中国AI市场规模将达到710亿元，2015-2020年的市场规模年复合预计增长达44.5%。

人工智能的发展提升了社会的生产力，其自动化所带来的效能使到各行业的平均工时下降1%，预计到2025年，人工智能可以使生产力平均提升51-154比特/秒 (bits per second)。近年来，大量资本涌入人工智能领域，资本投资的增长超越了整体劳动力的增长，这意味着人工智能开始逐渐取代人类的基本劳动力，包括劳动密集型的工业制造（如电子屏幕、衣服和汽车制造），简单但具重复性的服务（如食物传递，邮件物流及客服问答）和极具系统性的数据处理（如财报生成，数字化模型运算及机器翻译）等。

图 4. 人工智能技术领域关键技术分布及最新动向-1

图 5. 人工智能技术领域关键技术分布及最新动向-II

数据源：中专隆天专利竞争情报分析系统-TIMPLE

林宇清指出，在过去五年内，全球10个国家占所有新兴技术投资的91%，美国以750亿英镑 (920亿美元) 的境内投资遥遥领先。美国吸引了全球人工智能投资的56%，从2015年的约20亿英镑 (25亿美元) 增长到了2019年的100亿英镑 (120亿美元)；从2015年到2019年，美国的人工智能公司总共筹集了320亿英镑 (400亿美元)居首，中国以120亿英镑 (150亿美元，22%) 的人工智能资金位居第二。

显然，中美两地是全球人工智能的「融资高地」；因人工智能开发成本高，资本投入也成为了推动技术开发的主力。据CAPIQ（Capital IQ）数据显示，2010年至2019年10月，美国AI企业累计融资773亿美元，领先中国320亿美元，占全球总融资额的50.7%；而中国作为全球第二大融资体，融资总额占全球35.5%。

从人工智能新增企业数量来看，美国仍处于全球领先地位。2010至2018年，美国累计新增企业数量7,022家，约是中国870家的8倍。中国每年新增人工智能企业在2016年达到179家高点后逐渐下降，近两年分别是179家（2017年），151家（2018年），显示中国资本市场对AI投资也日趋成熟和理性。

相比较美国，中国资本投向侧重易落地的终端市场，而应用层是突出领域，如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领域的新增融资额均超过美国。另一方面，美国市场注重底层技术的发展，芯片和处理器是美国融资最多的领域，占总融资额的31%。当前中国对人工智能芯片市场高度重视，但受限于技术壁垒和投资门坎高，国内芯片融资仍处于弱势（图6）。

图6. 中美融资规模 (亿元) 对比

数据源：腾讯研究所

另一方面根据相关统计，2008-2018年十年间，美国人工智能相关领域专利诉讼案件超过了1,100起，此外，根据统计可得的数据，将近70%的涉诉专利在诉讼前进行了转移，即所有权人产生了变化，17%左右的专利甚至在同一年内改变了所有者 (占所有发生专利权转移大约25%)。在AI领域的技术竞争中，专利的价值得到了比较充分的体现。并且鉴于AI技术与应用并不都掌握在头部企业中，为了取得更大的市场占有，龙头企业透过专利价值化运营的方式来整合技术，扩大市场的规则已经基本建立。在AI投融资领域中，基于大数据分析的AI技术追踪、项目筛选与孵化正在兴起，新型的全球AI科创投生态也正在建构中。

从以上产业及专利数据分析中，林宇清总结了几点启示：

(1) 以新型AI领域创新与投资生态为特点的AI科技快速发展阶段已经到来。

(2) AI领域内的技术专利申请数量急剧增加，以专利价值化运营为商业目的的技术专利转让和诉讼行为已经进入了理性增涨的阶段。

(3) 该技术领域的投资逻辑中，专利价值的体现也日益明显，导致了专利竞争的加剧。

(4) 行业内的专利战略制定与实施管理者，要更重视对于价值性的思考，并且要更多以数据分析的工作方式，来参与企业的经营策略发展，以适应新型AI科创投生态与竞争格局。

(5) 在具体的预算工作层面，要加大AI领域可能的专利价值化运营成本的投入，以及适当的技术生存环境的维护成本。

参考数据：林宇清，《新型AI科创投生态下的专利价值体现》讲稿，2020两岸专利论坛，2020/09/25

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