基于专利视角的BAT图像识别技术发展机会与策略研究

发布时间：2020-07-02 07:11

【摘要】：随着计算机计算性能的不断提升、大数据的出现和深度学习技术的突破,人工智能技术走上了发展的快车道。2016年3月AlphaGo与李世石的一场人机对决,更是让人工智能的风暴迅速席卷全球,再一次成为人们热议的话题。世界各国和全球高科技企业纷纷布局人工智能,投入了大量的资金和人力用于技术研发。而图像识别技术作为人工智能技术最重要的研究领域之一,对人类社会的进步和经济的快速发展有着重要的意义。本文基于专利视角,以德温特专利情报数据库(DII)图像识别技术领域的专利信息为数据来源,首先从专利申请的时间趋势、专利地域布局、专利权人等维度,对图像识别技术在全球的发展、竞争态势及专利布局情况进行了探讨。分析发现,自2011年以来,图像识别专利申请数量逐年增长并呈现加速态势;从专利权人的排名来看,日本公司暂居世界前列;从技术来源国分析来看,中国的专利保有总量最多;从目标地域分析来看,中国和美国仍然是专利布局的主要目标市场;从专利质量来看,美国专利质量最高,在技术上处于强势地位。其次,本文以百度、阿里巴巴和腾讯(以下简称:BAT)为例,研究中国互联网企业在人工智能领域图像识别相关产业的专利发展现状,优势、风险及机会。分析认为,BAT在图像识别技术领域专利申请数量上升较快,近年来专利申请数量呈倍增趋势,在图像识别技术领域的专利侧重度略占优势。但其专利质量相对较低,专利布局主要为国内市场。从目前的情况来看,BAT在图像识别领域发展的优势、风险与机会共存,尤其是AI芯片技术的滞后,还需慎重对待技术研发及专利的挖掘与布局工作。最后,本文从专利的视角对BAT在图像识别技术领域的发展提出了对策及建议,包括专利信息动态跟踪、专利挖掘、专利标准化、专利人才、专利管理、专利预警等方面,为我国人工智能图像识别技术的发展提供参考和决策支持。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2737898