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AI创新链产业链融合发展 赋能数字经济新时代《中国人工智能专利技术分析报告（2022）》发布******

　　2022年12月，国家工业信息安全发展研究中心、工信部电子知识产权中心发布《AI创新链产业链融合发展赋能数字经济新时代—中国人工智能专利技术分析报告（2022）》，这是中心连续第5年就中国人工智能专利技术发展情况发布报告。

　　在新一轮科技革命和产业变革的大背景下，人工智能创新链产业链“双链”融合是释放数字化叠加倍增效应、驱动数字经济智能化跃升、打造产业综合竞争优势的必然路径。《报告》基于人工智能高价值专利增强创新链活力和助力产业链升级的角度，对深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理等十大技术领域进行专利申请趋势和分布构成分析，从“创造力”“保护力”“运用力”“竞争力”“影响力”五大方面对人工智能创新主体进行专利创新评价，研究人工智能专利如何高效助力各类“智慧+”应用场景落地，并对未来新兴人工智能技术应用和专利布局趋势作出研判。

　　图1 人工智能创新链产业链融合发展图谱

　　《报告》对人工智能高价值专利如何为创新链产业链融合发展保障护航进行了定量和定性分析。从行业公认的能够直观体现高价值专利的几个因素来看，自2011年、2012年开始，人工智能领域的中国专利奖占比逐年提高、专利许可转让数量呈上升趋势、专利诉讼遍及多个应用场景，展现了高价值专利对技术产业应用相辅相成的走势。

　　十大基础技术领域的专利数量稳步增长，极大激发AI创新链活力。深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱、智能推荐、智能芯片、量子计算等智能技术构成了人工智能创新链技术底座，也是产业链应用的基础技术。在技术与政策双红利的推动下，2016-2021年深度学习专利申请年均复合增长率达到53%，对人工智能的引领作用开始逐步凸显；相比之下，智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱和智能推荐领域的专利申请呈现稳步增长的态势，其中2021年自然语言处理的专利申请量仅次于深度学习、智能云和计算机视觉，发展势头强劲；智能芯片和量子计算由于起步相对较晚，相关专利储备较少，仍处于技术加速积累的阶段。国内创新主体也纷纷展开专利布局，不断增强市场竞争实力。例如百度公司在深度学习、智能云和智能驾驶等多个领域继续保持领先优势，寒武纪、浪潮和华为在智能芯片领域展现了充分的专注度和科研实力，清华大学、浙江大学等高校也在计算机视觉和自然语言处理等领域投入更多研发资源，成为基础攻关的重要力量。

　　图2 AI创新链十大基础技术专利申请趋势和分布构成

　　AI创新主体展现积极创新面貌，中小企业为产业发展增添新力量。从创新主体的申请量排名上看，百度、腾讯、国家电网、华为位列前四，专利申请数量均突破10000件，是我国AI领域技术创新的主力军。从专利授权量上看，仍然是上述四家企业位居前列，且百度公司专利申请量和授权专利持有量均排名第一。此外，腾讯专利2017-2020年腾讯专利申请年均复合增长率高达70%，在AI领域前四创新主体中申请量增速排名第一。从授权专利占比上看，申请量排名第七的清华大学和第九的浙江大学，均以45%的授权专利占比排名前两位。作为技术创新的重要源泉和吸纳劳动力就业的重要载体，大量中小企业也积极涌入人工智能赛道，在创新链一侧，我国人工智能领域企业主体共申请专利超过110万件，中小企业专利贡献超过90%。从产业链看，AI技术在中小企业中的普及率超过40%，语音识别、智能制造等技术在中小企业应用广泛，助力中小企业升级改造和智能化应用。

　　图3 创新链前十创新主体专利申请量和授权量

　　AI核心技术领域高价值专利集聚明显，产学研合作稳步推进。当前，智能云和深度学习是高价值专利数量最多的两个领域，百度得益于更早地投入与布局，展现专利申请数量与质量同步提升的发展态势。其他创新主体也结合自身业务发展方向，在不同的基础技术领域进行了有针对性的布局，如国家电网在深度学习和大数据领域，浪潮集团在智能云，阿里巴巴在智能推荐，平安科技在自然语言处理和计算机视觉都保持着创新优势。高等院校在人工智能领域技术创新活跃，涌现了大量专利成果，并通过与企业成立联合实验室和技术研发中心等方式，加快产学研用协同创新进程。截至2022年9月，我国人工智能领域产学研联合申请专利数量超2万余件，其中发明专利占比约90%，整体呈上升趋势增长，产业应用较为广泛。

　　图4 中国AI创新主体高价值专利技术布局

　　图5 AI领域产学研联合申请专利发展趋势图

　　AI专利助力新兴应用场景落地，推动产业链转型升级。目前，人工智能创新链的产业化应用主要集中在智慧城市、智慧交通、智慧医疗、智慧金融、智慧工业和智慧教育等领域。从技术应用的成熟度来看，不同AI技术在不同场景的应用呈现出阶梯式发展的态势。智慧工业是当前各创新主体主要布局的技术应用场景，AI专利申请量达到65万余件，其次就是智慧金融，专利申请量为30万余件。其中也涌现出“海淀城市大脑”“灵医智惠AI医疗品牌”“智慧交通解决方案TrafficGo2.0”“普惠金融人工智能开放平台”等众多优秀实践案例，推动高端智能技术与行业的融合发展。

　　“智慧+”场景应用创造出更多产业增长点，新兴人工智能技术生成数字经济发展新动能。AI在城市、交通、医疗、教育及工业等场景的融合应用加速，不断催生新业态新模式新产业。以智慧工业为例，将工业互联网、人工智能等在内的智能制造新技术与工具，集成到工业生产流程中，正在引领我国工业数字化新生态。报告显示，截至2022年9月，我国智慧工业领域申请专利共计65万余件。百度公司以近9000件专利总数位居第一，国家电网位居第二，其余创新主体专利申请量差距不大，发展潜力较强，各创新主体在智慧工业领域的专利布局积极竞争，难以拉开较大差距。与此同时，基于人工智能的深度学习、内容生成，语音、视觉识别技术越来越成熟，以元宇宙和数字人技术为代表的新兴技术，也迎来了专利的快速积累阶段，百度、腾讯、华为等企业积极开展前沿专利布局，探索人机交互发展和应用，助力数字经济高质量发展。

　　图6 中国元宇宙专利主要申请人排名

　　图7 中国数字人专利技术申请－公开趋势

　　《报告》结合当前人工智能知识产权生态建设和全产业链专利布局情况，对产业高质量可持续发展提出总结与展望。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，发展人工智能是支撑科技自立自强、实现高质量发展的重要战略。党的二十大报告提出，推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。当前，人工智能技术与5G、云计算、大数据的融合发展已将成为推动数字经济发展的动能源泉，今后将进一步与其他数字技术相互碰撞出全新的科技驱动力。随着人工智能创新发展跨入新的历史阶段，专利申请总量突破百万件，专利申请趋势仍在快速增长，技术人才规模不断扩大，产业融合广泛深入，应当在底层关键技术突破、建设知识产权生态、大中小企业共同完善专利布局、开辟更广泛应用场景等方面发力，实现创新链与产业链的协同发展。

首次全国大规模异地借考如何实现******

　　研考如期举行，考生不动、试卷动——

首次全国大规模异地借考如何实现

光明日报记者 陈 鹏

　　十多天后，2023年度硕士研究生考试将如期开考，本应出现在山东某考点的考生许莉现在还滞留在浙江湖州。

　　12月7日晚，教育部提出，对于当前仍滞留在报考点所在地以外省份、且返回报考点确有困难的考生，12月8日8时起，可登录中国研究生招生信息网，提交借考申请。

　　看到消息后，许莉第一时间提交了借考申请，希望将考点安排在湖州。两天后，填报系统关闭。截至目前，许莉在研招网借考申请的状态是“待审核”。

　　2022年，全国硕士研究生招生考试报名人数457万人，根据多省份公布的信息看，2023年度考研人数的增长趋势不会改变。面对参考人数百万级的国家考试，首次全国大规模异地借考该如何实现？

　　全力以赴实现“如期考试”

　　教育部表示，要坚持“全国一盘棋，统筹兼顾、分类指导、安全平稳”的原则，加强组织领导和条件保障，优化考生服务，高效统筹做好疫情防控和考试组织工作，全力以赴实现“如期考试”“应考尽考”“平安研考”的工作目标。

　　“新十条”实施后，跨省跨市赶考更为便利，但同时也可能带来疫情传播的风险，影响国家考试的安全、顺利。华中师范大学测量与评价研究中心主任胡向东认为，“异地借考实施后，部分就地借考的考生可减少旅途中的感染风险，也省下赶考的交通费用。”

　　对此，清华大学研究生教育研究中心副主任王传毅表示认同：“社会面病例数量的增加，会从不同方面对如期考研带来负面影响。因此，借考制度有利于最大限度保障考生应考尽考，降低疫情带来的负面影响，为学生提供便利实惠。”

　　截至目前，借考申请以跨省借考为主，对于如何省内借考，各地政策不一。山东省原则上不允许省内异地借考；河南省和甘肃省须由拟借考地教育招生考试机构审核同意；山西省则不安排省内跨市借考。

　　借考人数和涉及试卷数量“达到巨量”

　　实施异地借考，即考生不动、试卷动，操作难度到底在哪里？

　　据了解，考研科目分为统考科目和自考科目两种类型。政治、数学、英语等统考科目试卷类型一致，但是，不同高校不同专业的专业课考题，由高校自主命制，类目类型成百上千，是导致借考难度产生的主要原因。

　　“假设考生小马原定在考点甲考试，某大学已把自命题试卷寄到了该考点。因为疫情等原因，小马无法前往该考点，只能就近前往考点乙。因为，甲乙两个考点无法直接交换试卷。因此，可能有两种方法进行试卷传递，一是从考点甲寄送回报考院校，由报考院校再寄送给考点乙，但这种方法费时费力；二是发挥省级教育主管部门的统筹作用，由考点甲先把试卷上交给所在省的A教育考试院，由A省考试院交换给考点乙所在的B省考试院，再下发到考点乙，这种办法相对第一种更便捷一些。”王传毅介绍。

　　王传毅表示，“即使是第二种方法，假设一个考点有100人申请借考，每个省有100个考点，借考人数可能多达几十万，工作量也非常大。”

　　刊发在2022年第9期《中国考试》的《疫情防控常态化背景下硕士研究生招生考试面临的舆情风险及应对措施探析》一文提出，一直以来，人们对研究生考试命题的规范性与保密性关注度居高不下。尤其是自命题试卷，需要从招生单位送达考生手中，印刷分装、远距离调配要耗费大量人力、物力和财力，若采用传真或云端系统传送则会挑战自命题试卷的安全性和保密性。

　　曾长期在省级教育考试院工作的胡向东透露，近年来，研究生考试实行了精细化管理，试题包装规格齐全，可调度的空间增大。事实上，异地借考也有实践基础。“为方便考生，一直有零星的借考发生。”

　　胡向东介绍，“去年，因为受疫情影响，浙江和陕西为保障省内考生如期考研，探索尝试借考模式，并成功为几百名考生提供就近借考的机会，经历了大规模调卷、精细化复核的全过程。”

　　2021年，浙江省有15.8万名考生，共有12000多种考卷。异地借考有400多名考生。短时间内，在原先90个考点基础上新增了96个考点、400多个特殊考场，考点数量翻倍，并在短时间内完成了所有调卷工作。

　　“根据这一数据推算，今年全国范围内异地借考人数和涉及试卷数量，将会达到巨量，组考压力可想而知。但由于前期积累的调卷经验，今年的大规模招考也不是‘无准备之仗’。”王传毅说。

　　王传毅介绍，“由于试卷调换必须万无一失，借考考生数量增加对各地考场及监考人员的安排，也提出了较大挑战。必须高效精准地完成试卷调换复杂周密的流程、细碎精密的考研组织工作。”

　　精准化双向复核，确保试卷调换寄送无误

　　“异地借考的背后需要考试管理部门、高校等作出巨大努力并承担更大风险。因为会带来更多的试卷传递、更容易造成差错，这就要求相关高校和部门工作进一步精准化。”胡向东提醒。

　　王传毅建议，应建立专门的大数据平台，为借考信息统计和试卷调换提供坚实数据支撑和算法支持；建立专门“应急通道”，为应急传输加密试卷提供支撑，一旦出现试卷寄送中的失误，立即启动应急机制，确保考研如期顺利进行。

　　“院校和省市考试院应加大考务人员投入，确保应对借考工作的人员充足，同时应对试卷的调换、寄送，实行多单位的双向复核机制，每一环节至少安排2名以上的工作人员相互校验，确保试卷调换寄送工作无误。”王传毅说。

　　此外，王传毅认为，“因试卷按秘密管理，而且工作量巨大，教育部门不公布运作细节，但希望考生和社会予以充分理解和信任。考生也应该放松心态，使注意力更多地关注于备考本身，相信各级教育部门和院校能够为考生异地借考、如期应考提供坚强保障。”

　　“眼下，研考全国统考科目与高校考试科目并行，试卷机要传递量大面广、风险大的问题显而易见，异地借考的推行，将为下一步研招考试改革开拓思路，积累更多的经验。”胡向东说。

　　（本文所涉及考生采用化名）

　　《光明日报》（ 2022年12月13日 08版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）