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2022年人工智能領域技術創新指數分析報告:中國企業表現突出

2022-12-19 18:49| 查看: 2246 |來源: 互聯網

當前,產業智能化轉型已成為不可逆轉的趨勢,產業界已應用的人工智能技術主要有圖像技術、人體與人臉識別、視頻技術、語音技術、自然語言處理、知識圖譜、機器學 ...
  12月19日,智慧芽發布《2022年人工智能領域技術創新指數分析報告》(以下簡稱“報告”)。

  當前,產業智能化轉型已成為不可逆轉的趨勢,產業界已應用的人工智能技術主要有圖像技術、人體與人臉識別、視頻技術、語音技術、自然語言處理、知識圖譜、機器學習和深度學習等。隨著人工智能技術在醫藥、金融、零售、制造、互聯網等行業的廣泛落地應用,近年來相關專利申請數量也大幅增加。

  過去5年(2018年1月至2022年10月),全球超過50個國家和地區共申請了115萬件人工智能領域相關專利。其中,專利申請數量最多的3個國家分別是中國、美國和韓國,專利申請數量分別是64.85萬件、19.10萬件和5.28萬件(見圖1),中國在人工智能領域的專利申請量比第二名及第三名申請量的總和還要多出一倍,表明中國在人工智能領域的創新非常活躍。

  


  圖1:人工智能領域五大局及國際局專利受理情況

  中國企業在人工智能領域技術創新非常活躍

  根據智慧芽專利數據統計,在過去5年人工智能領域全球專利申請數量最多的10家企業(TOP10)依次是平安集團(中國)、三星電子(韓國)、騰訊科技(中國)、IBM(美國)、百度網訊(中國)、谷歌(美國)、華為(中國)、微軟(美國)、LG電子(韓國),OPPO(中國)。其中,5家企業來自中國,3家企業來自美國,2家企業來自韓國。

  根據上述TOP10企業的專利綜合指數計算結果,在專利基礎方面,平安集團、三星電子和騰訊科技排名前三;在技術質量和寬度方面,谷歌、三星電子、IBM排名前三;在專利質量與布局方面,谷歌、微軟和IBM排名前三;在當前及未來影響力方面,騰訊科技、微軟和平安集團排名前三;在自研能力方面,微軟、平安集團、LG電子排名前三。

  根據人工智能領域專利申請量TOP10企業的專利綜合指數計算結果,可將TOP10企業分為3個梯隊(見圖2)。

  第一梯隊:平安集團與騰訊科技,綜合評分在70分以上。

  第二梯隊:三星電子、谷歌、百度網訊、微軟、IBM、LG電子,綜合評分在50-70分之間。

  第三梯隊:OPPO和華為,綜合評分在50分以下。

  整體來說,國內外人工智能企業專利綜合指數差距不明顯。其中,平安集團在專利基礎、技術質量與寬度、自研能力三個維度表現突出;騰訊科技在專利基礎、當前及未來影響力兩個維度具有優勢。

  


  圖2:人工智能領域專利綜合指數TOP10企業

  平安集團在圖像處理技術、微表情、智能問答等細分賽道技術創新優勢明顯

  目前,人工智能作為新技術基礎設施的主要支撐之一,背負著帶動疫后經濟復蘇與增長的使命,也將是新一輪產業變革的核心驅動力。為此,報告聚焦人工智能通用技術和落地的應用場景,分別從圖像處理技術、微表情、智能問答三大細分賽道對各企業的專利申請情況進行了分析。

  在人工智能圖像處理技術賽道,平安集團、騰訊科技、百度網訊專利申請量排名前三(見圖3)。平安集團在圖像處理技術賽道上專利申請量第一,據悉圖像處理技術被廣泛應用在平安集團的車險理賠業務,實現了小額案件的處理時間從1.7天躍升至秒級定損。

  


  圖3:圖像處理技術專利申請量TOP10企業

  微表情識別作為新穎的基于人工智能的情緒分析技術,廣泛應用于金融評估、商業談判、心理干預等場景。

  在人工智能微表情技術賽道,平安集團、騰訊科技、三星電子專利申請量排名前三(見圖4)。其中,平安集團微表情技術相關專利申請量遙遙領先。據悉,平安集團的微表情識別技術可實現30余個AU及10種情緒的檢測,其中AU的最高識別準確度可達98.1%,平均86.3%;情緒的最高識別準確度可達98.2%,平均92.1%。并且,該技術已經走出實驗室,被應用于識別騙貸行為等風控模型等場景中。

  


  圖4:微表情專利申請量TOP10企業

  在人工智能的智能問答賽道,平安集團、騰訊科技、百度網訊專利申請量排名前三(見圖5)。智能問答技術主要應用于城市服務、金融服務和醫療服務等應用場景。例如平安智能客服有著強大的機器學習能力,“越訓練,越智慧”,相比傳統人工客服,效率提升60%,語音識別精度達到97%以上。

  如今,智能問答細分賽道的競爭已呈現多極化競爭,騰訊科技、百度網訊、阿里巴巴、華為等都均加快了技術布局。

  


  圖5:智能問答專利申請量TOP10企業

  國內人工智能領域賽道依舊火熱,專利申請量呈現指數性增長,且技術貢獻主體對該領域專利質量的重視程度與日俱增。人工智能技術通過與傳統產業的深度融合,催生新業態,助力實體經濟向數字化智能化轉型。


本文最后更新于 2022-12-19 18:49,某些文章具有時效性,若有錯誤或已失效,請在網站留言或聯系站長:[email protected]
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