今年七月底时，日本特许厅（JPO）发布了人工智能（AI）相关发明的专利申请趋势分析，完整揭露了从1990年至今，日本产业界在AI技术上的演变与专利布局发展。从中我们可以发现，日本产业界在人工智能的核心技术领域上，已经进行连续五年的积极专利布局，而且许多传统的日本大型综合机电业者也继续扮演要角，显示日本在下一波工业物联网革命的雄厚实力。

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根据JPO的标准，人工智能相关发明可分为「核心发明（Core Invention）」与「应用发明（Applied Invention）」两类；前者指的是使用数学统计方法以构成AI技术基础的发明，包括神经网络、机器学习、深度学习等技术；后者则是将核心发明使用在语音处理、影像辨识、自然语言处理、机器人…..等领域上的发明（图1）。

图1：JPO对AI相关发明的研究分类

資料來源：AI関連発明の出願状況調査 報告書

日本的AI相关发明专利申请量，近五年出现大幅攀升

整体来看，日本企业在调查期间（1990~2020）内对AI发明的专利布局，历经了两波起伏。第一次是1990年代初，当时JPO每年的AI相关专利申请量一路从1000件左右增加到2500件；不过在1993年之后就一路下滑，整个21世纪初期几乎都维持在每年1000件左右；直到2014年申请量才又明显成长，而且成长的速度愈来愈快，2018年的申请量已经逼近5000件（图2）。

图2：1988至2018年间，日本企业AI相关发明专利年申请量（左轴）与核心发明之占比（右轴）

資料來源：AI関連発明の出願状況調査 報告書

值得注意的是，虽然近几年AI相关发明专利的申请量早已超过1990年代的高峰，但核心发明专利的布局强度却明显不足：在1990年代，核心发明占整体AI发明专利申请量的比重一直维持在40%以上，但在近五年中，这个指标虽然也有成长，但到了2018年也仅有30%上下。

这反映了两个现象：第一个现象，人工智能的核心技术内涵发生了典范转移。在1990年代，人工智能迎来第二波爆发时，引领风潮的是专家系统为主的模糊逻辑（Fuzzy Logic）、知识库系统（Knowledge Base）等技术；虽然神经网络技术、机器学习在当时也已经展露头角，但由于计算机运算能力的限制，还不足以形成主流。如今，机器学习与神经网络技术已经确定在人工智能中的领导地位，相关的专利申请量自然大量增加，反而曾经红极一时的模糊逻辑与知识库系统，专利申请量日渐萎缩（图3）。

图2：1988至2018年间，不同AI核心技术的专利申请量

資料來源：AI関連発明の出願状況調査 報告書

日本前十大AI发明专利申请人，以传统综合机电业者为大宗

第二个现象，面对此次人工智能浪潮，日本企业把专利布局重点放在应用层面，也就是在各个产业中如何使用这些AI技术。从表1中也可以看出，近五年来日本前10大AI发明专利申请人中，仍然不乏传统大手综合机电业者，像是富士通（Fujitsu）、日立（Hitachi）、佳能（Canon）、NEC、东芝（Toshiba）　；若把专注在工业机器人领域的发那科（FANUC）一并计算，等于前六名当中就有五个属于工业制造领域（表1），显见日本工业界在发展工业物联网（IIOT）上的雄心壮志。

表1：2014至2020年间，AI相关发明专利前十大申请人

資料來源：AI関連発明の出願状況調査 報告書

若将AI发明专利进一步限缩至使用深度学习技术，则前十名榜单又出现了新变化。首先，深耕工业机器人的发那科以189件申请位居第二位，遥遥领先富士通、日立这些工业界老大哥。其次，早早涉足医学影像领域的奥姆龙（OMRON）、Canon也都表现优异，而日本半导体产业的技术王者：SEL居然也挤进了第十名。

表1：2014至2020年间，与深度学习相关的AI发明专利前十大申请人

資料來源：AI関連発明の出願状況調査 報告書

从专利布局来看，日本产业界的AI战略已经十分清晰：在顺应第三波人工智能浪潮的前提下，以日本经济命脉的机电工业为重点应用领域，使日本的工业竞争力能藉由人工智能进一步提升。这也相当符合日本社会劳动人口衰退、必须加速发展智能制造的需求。因此，纵使日本经济已经长期不振，未来仍然是个不可忽视的产业、科技强权。

資料來源：
AI関連発明の出願状況調査 報告書，特許庁，2020年7月

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