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本文以incoPat全球专利数据库收录的人工智能领域相关专利为数据源,运用专利计量法对专利数据从时间、地域分布、技术分类等方面进行比较分析,得到人工智能主要发展国家或组织在人工智能领域的发展状态、重点技术发展方向,并对人工智能领域专利成果较多的中美日三国,对不同专利类型利用Ucinet软件进行关键技术分析,比较三个国家在人工智能领域的重点研究方向和产业应用情况,分析国际人工智能领域的发展趋势,再通过对我国国内人工智能领域专利申请人技术分布、地域分布等情况进行分析,发现我国国内人工智能领域技术的现状。 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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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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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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基于专利地图的人工智能研究总体格局、技术热点与未来趋势 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国科技论坛》2019,(10)
本文基于德温特创新索引数据库,对人工智能专利全球地理分布、主要国家PCT布局、技术热点、未来趋势等进行了分析。研究发现:目前人工智能专利主要分布在北美、东亚和西欧地区;中国专利数量已赶超美国,但大部分集中于技术应用层面,存在结构不均衡问题;人工智能领域的跨国巨头均重视专利全球化布局,国外机构在中国申请的专利已近中国专利总数的50%;大数据、云计算、深度学习、语音识别、图像识别、人机交互等是当前人工智能领域的热点技术;智能机器人、智能医疗、智能金融、智能安防、智能教育、智能驾驶6个方面的新兴技术主题,与人工智能热点技术存在较强的交叉关联,创新机构需对上述热点与新兴技术加以重点关注。本研究可为中国相关企业与政府机构进行人工智能技术前瞻性布局与创新引导政策的制定提供参考。 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
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通过对德温特创新索引数据库中收录的人工智能领域的专利数据进行分析,分别从技术整体态势、研发地域和创新机构等方面深入探讨人工智能领域的全球专利布局和竞争态势。研究发现:人工智能领域的专利现处于快速增长阶段,美国、中国、日本既是重要的国际市场地,也是重要的技术创新地和技术来源地;中国的人工智能技术研发活跃度较高,优势技术领域集中在图像识别、语音识别、智能搜索和神经网络算法等方面;全球人工智能顶尖研发机构主要集中在美国和日本,中国的标杆性顶级企业有待增加;此外,还分析得到包括专家系统、图像识别、语音识别、生物特征识别、虚拟现实、智能家居等在内的人工智能领域10组重要的技术主题。 相似文献
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【Purpose /significance】From the perspective of patent technology composition and association, reveal the compo⁃
sition structure, structural relationship and their changes of patented technologies in the industrial field.【Method /process】
Construct a research framework based on social network analysis methods and technology life cycle theory. Taking the field
of artificial intelligence as an example and the Derwent patent database as the data source, extract the IPC sub-category re⁃
lated information that characterizes the patented technology in the obtained patent data, and construct the patent technology
composition and correlation analysis indicators in the industrial field. Combining the technology life cycle in the field of ar⁃
tificial intelligence, analyzes the evolution of patented technologies in the field of artificial intelligence from the perspec⁃
tives of the technical composition, technical relevance, and technological change of patented technologies in the industrial
field.【Result / conclusion】Patented technologies in the field of artificial intelligence continue to break through and reorga⁃
nize to form a patented technology composition structure that covers a wider range of patented technologies, is more closely
related, and has a more stable structure; Applied patented technology in the field of artificial intelligence has become more
and more prominent in the structural relationship over time, but Basic patented technology is still the core of the structural
relationship; the core patented technology in the field of artificial intelligence at this stage is a well-developed patented
technology in the early stage. The change of patented technology at each stage of the technology life cycle has little impact
on the composition and structural relationship of patented technology. 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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[目的/意义]随着产业和技术复杂化,需要融合多个技术领域才能有效进行创新。研究技术融合趋势,有利于提供产业创新路径,促进技术融合,识别新兴技术。[方法/过程]采用LDA主体模型和社会网络方法,以关节机器人专利为例,对专利文献进行主题分类,提炼技术关键词,构建技术关键词间的主题共现矩阵,对技术融合进行测度并分析技术融合趋势。[结果/结论]研究结果发现:关节机器人专利技术融合呈小世界趋势,机械本体与驱动结构,控制系统与驱动结构融合趋势不明显,传感器是关键核心技术,机器人与人工智能结合是产业技术发展的新兴领域。 相似文献
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基于专利地图的全球大数据技术竞争态势研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 运用专利地图的方法探索全球大数据技术的竞争态势,以期为我国政府、企业、高校发展大数据产业和技术提供竞争情报支撑。[方法/过程] 以Thomson Innovation平台的Derwent Innovations Index（德温特专利数据库）中1 363篇大数据技术专利文献为数据来源,运用专利管理地图、专利权利地图和专利技术地图的方法,从申请年份、申请国家、专利申请人、同族专利、专利引用、技术领域等角度进行态势分析。[结果/结论] 研究表明：大数据技术发展的阶段特征明显;美中两国是大数据技术研发的主要国家;互联网企业是大数据技术的重要推动力量;大数据研发的热点聚焦在Hadoop、MapReduce等技术。 相似文献
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[目的/意义]强化技术创新源头供给,加快打造原始创新策源地,是赢得全球科技竞争主动权的重要战略途径。基于专利视角构建技术创新策源评价指标体系,有利于从专利视角发现问题,精准施策,提升技术创新策源能力,也能够对当前技术创新策源评价和建设产生一定启发作用。[方法/过程]基于专利信息构建了一套简洁、可行的技术创新策源评价指标体系,将专利质量纳入评价体系,运用层次分析法进行赋权,并以上海市人工智能技术领域为例,以纽约、东京、伦敦作为对标城市,对指标体系应用进行可行性验证。[结果/结论]构建的指标体系得到了较好的应用结果,上海人工智能技术创新策源能力排名第三,技术创新策源产出优势明显,但技术创新策源质量具有明显短板。 相似文献