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我国玉米领域专利现状分析 总被引：2，自引：0，他引：2
本文从统计分析的角度,对近30年来中国玉米领域专利进行数据挖掘和分析,了解了玉米领域在我国的申请量、专利类型、地域分布情况、重点领域分布情况、申请人的总体发展情况、主要申请人的技术分类情况和主要申请人的专利类型情况,并针对我国玉米领域专利的申请情况提出相应的对策建议。 相似文献
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对CPC分类号为E04B1/58的国外专利从申请趋势、地域分布、技术领域和申请人等方向进行分析,了解该领域的发展情况,对我国该领域的技术创新提供参考。 相似文献
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人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力,为助力中国人工智能产业实现核心技术突破,构建识别人工智能领域核心技术的方法并分析其现状。以智慧芽专利数据库收录的2000—2020年人工智能领域专利为数据源,从地域、申请人和国际专利分类号（IPC）层面分析人工智能领域技术的分布和发展情况;构建涵盖技术、法律和经济三维度的核心专利识别指标体系,基于层次分析（AHP）-熵权法的核心识别模型进行人工智能领域的核心技术识别。结果发现：世界人工智能技术正处于快速增长期,逐渐形成以企业主导技术创新模式;中国在体量和应用多元化上有所突破,但发展不均衡,核心技术研发存在一定短板;识别得到的14项核心技术均为美国持有,集中在语音识别、通信传输、电数据处理、图像分析技术领域,美国在人工智能产业领域占据主导地位,技术研发重心逐渐扩散,已经涉及医疗、交通、物流以及金融、工业等各个产业领域。所筛选出的核心专利符合世界人工智能技术领域发展现状,证明基于专利属性特征构建的三维核心技术识别模型具有一定的科学性和有效性。最后基于研究结论,从政府、企业和研发方向等方面对中国人工智能发展提出建议。 相似文献
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本文对近30年我国水稻产业相关专利进行数据挖掘和统计分析,主要对专利申请类型、申请量、重点领域分布情况、专利申请地域、专利申请机构竞争力及技术差异进行分析,进而对我国水稻产业专利发展进行评价及预测。 相似文献
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神经网络芯片是人工智能硬件的核心,技术门槛高,市场前景广阔,是人工智能领域竞争的焦点.为厘清我国神经网络芯片的发展态势,采用专利分析和文献计量的方法,从神经网络芯片的发展趋势、重点技术领域、区域分布、优势机构、重要专利、重点技术路线等方面开展我国神经网络芯片发展态势研究.研究结果表明:我国的神经网络芯片已进入高速发展期,中科院计算所、寒武纪、旷视等企业的专利申请量排名前列,国内企业、高校、科研院所在深度神经网络处理器、神经形态处理器等六大技术路线均有专利布局,但是我国整体上在集成电路上的研究起步较晚,专利技术缺乏核心竞争力,从而提出促进我国神经网络芯片高质量发展的对策建议. 相似文献
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基于智慧芽专利数据库收录的人工智能领域相关专利信息,运用专利信息计量方法对专利数据进行全球专利申请趋势、地域分布格局、关键技术领域以及主要专利权人分布统计,深入研究全球人工智能技术发展现状和竞争格局,为中国创新引导政策和企业发展战略的制定提供决策参考。中国在人工智能领域专利申请量较多,产品研发技术发展迅速,但基础算法领域相对薄弱,核心竞争力较发达国家仍有一定差距。因此建议中国在保持现有产品优势的前提下,加大对硬件、算法及芯片等基础层面的研究,同时推动人工智能与能源等其他行业的融合转化,加快推进专利布局和人才引进战略。 相似文献
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《中国发明与专利》2020,(8)
分析全球人工智能PCT专利申请情况,重点研究走在全球人工智能发展浪潮前端的美中日三国PCT专利的差异,为中国人工智能产业技术更好的发展提供信息参考。根据PCT专利数据,从PCT专利申请的整体情况、IPC重点技术领域以及创新主体等方面来比较分析美中日三国人工智能产业发展。总的来说,美中日三国的人工智能产业都处于发展阶段。从产业发展过程来看,美国、日本人工智能产业起步比中国早,但中国发展快、潜力大、空间足。从技术发展过程来看,三个国家的发展方向相对一致,美国、日本在一些新兴领域的发展领先中国。从创新主体来看,美国、日本更注重以企业为主,在中国,高校占有一定分量。最后,为中国人工智能产业技术的发展提出了4点建议。 相似文献
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基于Patentics专利信息分析的木本粮油植物采摘技术发展 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国科技信息》2016,(17)
随着我国木本粮油产业的大力发展,其木本粮油植物采摘技术也得到了极大的提高,然而较国外在该领域的技术水平和发展情况,我国仍有很大差距,本文利用基于概念模式的专利全文检索和分析系统Patentics对该领域的相关专利文献进行分析,总结了木本粮油植物采摘技术的国内外发展状况和国内相关技术的发展特点,找出国内外在具体技术领域的差距进而确定重点研究方向,并对国内该领域的发展方向提出了一些建议。 相似文献
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借助ISS信息检索和分析平台,对德温特数据库的医疗健康与人工智能领域的专利信息进行综合分析,梳理1963-2020年间相关领域专利的演进,对专利申请国分布及其所聚焦的研究热点、技术点进行探查分析。较为清晰地判定出全球人工智能技术在医疗健康领域专利数加速攀升,热点领域以专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术类居多,研发主体以国际医疗器械、信息科技公司为核心研发梯队,推测医疗产业市场经济驱动是专利增长的重要因素;相比较国际专利现状,我国相关企业在申请数量上正赶超美、日、欧公司,研发活力最强,而科研机构从业人员与专利激励政策的作用不显著。 相似文献
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本研究通过对发达国家科技发展战略、顶尖咨询机构权威报告、我国重点科技项目布局方向的共词分析遴选出高频词的未来产业领域,根据“对标国际、紧扣国家、立足江苏”的原则将人工智能产业作为引领江苏发展的未来产业。基于2010-2019年WOS核心合集收录的英文文献和CNKI数据库中文核心文献,运用知识图谱方法进行前沿热点技术分析,为江苏下一步发展人工智能产业提供借鉴。结果显示：江苏有基础推动人工智能产业高端化发展；美国和中国成为人工智能领域研究最为活跃的国家；国外人工智能的热点技术为机器人、物联网、特征提取和强化学习,重视对系统、模型和算法的研究,未来向着与大数据、物联网融合的方向发展；国内重视对模糊控制、遗传算法、自然语言处理的研究,未来向教育领域的融合应用、社会治理、5G、人才培养等方向发展。 相似文献
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【Purpose/significance】From the perspective of patent cooperation status and evolution, this paper reveals the re⁃
lationship structures and changes between the main body of technology in the industry and the country or region to which it
belongs.【Method/process】The research framework is constructed with social network analysis. This paper takes the field
of artificial intelligence industry as an example, using the Derwent patent database as the data source to extract data infor⁃
mation about patentees from the obtained patent data. Combined with the technology life cycle in the field of artificial intel⁃
ligence, this paper finally analyzes the stage evolution characteristics of the overall structure and node characteristics of the
patent cooperation network at the institutional and national levels from two dimensions of time and space.【Result/conclu⁃
sion】It is found that the scale of the artificial intelligence patent cooperation network has shown explosive growth, the net⁃
work has evolved in a more connected direction. The patent cooperation network between countries has a small-world ef⁃
fect, the cooperation and exchanges in the industry are more frequent, and the cooperation relationship is getting closer; the
United States is in a leading position in the cooperation network of the artificial intelligence, China and Japan are playing
important roles. 相似文献
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【Purpose /significance】From the perspective of the distribution and evolution of patent application status,this is
paper analyzes the overall development trend and changes of industrial technology.【Method /process】A research frame⁃
work was built with the help of data analysis methods and technology life cycle theory. Taking the field of artificial intelli⁃
gence industry as an example, using the Derwent patent database as a data source, a search formula was constructed
through a comprehensive survey to collect relevant patent data from 1985 to 2019, and perform preprocessing and informa⁃
tion feature extraction on the obtained data. Divide the technology life cycle of the artificial intelligence industry, and ana⁃
lyze the distribution and evolution of the characteristics of the industry's patent applications such as annual trends, country
distribution, patentees, and technical topics.【Result / conclusion】Through the analysis of patent information, the field of
artificial intelligence industry can be divided into four stages: the budding period, the slow development period, the rapid
development period, and the take-off period. They all show certain characteristics and evolution laws in different feature
distributions. The research conclusions can provide references for decision-making suggestions. 相似文献
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人工智能在近几年快速发展并成为最热门的技术之一,如能快速了解人工智能技术热点与发展态势,对抢抓人工智能发展的重大战略机遇与构筑先发优势具有重要意义。本文提出了一种基于专利可视化图谱发现技术热点的方法,即在连续时间窗口上绘制图谱,在此基础上运用密度分布变化来识别该领域技术热点。为了提升专利图谱的准确性,本文使用海量专利文本训练了基于深度学习的doc2vec模型,形成了专利文本特征抽取模型。经过实验对比发现该模型在测试数据集中表现远超经典的词袋模型与主题模型。在实例分析中使用了2012—2019年10457件三方人工智能专利进行热点发现,共发现研究热点7个,并对7个热点中关键概念词、专利申请人所属国家进行深入分析。 相似文献