AIIA：中国人工智能技术应用成熟度白皮书2022

中国人工智能产业技术成熟度白皮书 （2022） 中国人工智能产业发展联盟(AIIA)2023年8月 PREFACE 前言 自2017年国务院印发实施《新一代人工智能发展规划》以来，人工智能产业被上升为国家战略的高度，人工智能技术的基础研究、产业转化和传统行业应用都取得了长足的进展。人工智能技术既有独特的自身产业属性，又具有明显的对其它产业赋能，促进实体经济发展的特征，因而应用范围和影响力极为广泛。它所涉及的知识产权问题也具有很强的时代性，尤其在近年实体经济融合的过程 中，也产生了许多新的挑战。 自2018起，由AIIA学术与知识产权工作组组织，在上海交通大学苏州人工智能研究院的牵头下，联合各会员单位、法学界、人工智能产业界、知识产权服务机构等在内的专业团队，分年度组建了人工智能产业知识产权研究课题组，对不断产生的新问题和挑战进行研究，并将研究成果以白皮书的形式发表出来。 2018年课题组由11家单位组成，发布《2018人工智能产业知识产权与数据白皮书》(以下简称“2018白皮书”)，从基本法律概况(保护端)、专利分析(创新端)和专利价值评估(运营端)三个具体角度，呈现了AI领域的知识产权现状，并通过既有争议和案例的展示，对数据相关权利的几个主要问题进行了梳理。2018白皮书一经发布，就在社会各界引起了强烈反响。 在此基础上，2019年更多单位主动参与，21家单位协同工作，扩大研究范围，提供了更多详实的数据，完成《人工智能产业知识产权白皮书2019》(以下简称“2019白皮书”)，形成了更为规范和完整的框架，即：以人工智能的定义和分类标准为开篇引领，在共识的定义和标准下进行专利检索以及基于检索事实的专利分析，之后结合知识产权布局现状对人工智能企事业单位面临的知识产权实务问题进行了一定的分析和探讨。 在2019年白皮书初步形成的“内涵定义-专利检索和分析-知识产权实务”的结构框架下，2020年课题组进一步扩大规模，50余家单位参与进来，进行全面而细致的讨论和事实补充，形成了《中国人工智能产业知识产权白皮书2020》 (以下简称“2020白皮书”)。2020白皮书第一章和第二章从基础层、感知认知层、行业应用层、综合运用层4个层面22个子主题，展现当下人工智能全产业链的产业发展状况和专利布局趋势；第三章至第六章内容覆盖人工智能知识产权管理工作的主要环节——知识产权创造、运用、保护、风险防控，成为人工智能领域知识产权相关实务工作的实操指南。 2021年，仍有50家左右单位参与白皮书的制作。针对白皮书篇幅庞大的问题，课题组对知识产权白皮书形式进行了革新：根据主题的不同，将白皮书总体划分成三个分册和一个案例选编，形成《中国人工智能产业知识产权白皮书2021》的《分册一：产业专利分析白皮书》（简称“专利分析白皮书”）、《分册二：数据治理白皮书》（简称“数据治理白皮书”）、《分册三：知识产权管理白皮书》（简称“知识产权管理白皮书”）和《附录：知识产权优秀案例选编》（简称“案例选编”），其中： 专利分析白皮书重点在于人工智能基础层、感知认知层和行业应用层上的技术和专利分析，展现人工智能在产业链上的发展状况和专利布局趋势，除了提供术和专利分析，展现人工智能在产业链上的发展状况和专利布局趋势，除了提供权威统计数据和分析结论外，还延续了2019年、2020年白皮书的传统，即专利检索式、检索策略、数据来源等信息全部公开，充分体现了编纂作者的奉献精神与白皮书的公开透明。相较于往年，白皮书紧跟AI热点技术，在行业应用层中新增了智能媒体、智慧城建两个新型领域的专利分析： 数据治理白皮书聚焦于当前热点的人工智数据治理话题，介绍了全球人工智数据相关政策、数据合规和安全风险及其应对措施，并提供了丰富的案例和解析来力争让人工智能从业者从中获得启发，指导实践工作，尽量避免触犯法律红线，这也是课题组在历届白皮书中首次对人工智能数据治理这一主题进行系统地研究和介绍； 知识产权管理白皮书侧重于人工智能企事业单位对知识产权的高质量质创造、保护、许可运营、开源、技术秘密等方面的管理，包括高价值专利培育、应对海外审查规则、标准必要专利及其许可、风险防控、专利商标技术秘密的保护、管理体系的高质量建设等方面的研究等，并提出相关的实务工作建议。 2022年，依托之前工作基础和经验，整合了超过80家AI与科研机构、知 识产权服务机构，超过120位的专家配合制作此次白皮书。本次白皮书与之前的白皮书相比，做了侧重点的较大调整，由知识产权分析转向技术应用趋势分析。我们从技术成熟度和产业应用方向，面向智能客服、智能网络、智能家居、智慧金融、智慧教育、智能服务机器人等，形成十四个产业组，着重围绕人工智能产业化应用的成熟度进行分析，探讨其现状和未来发展的趋势。 本次白皮书的一个重要贡献是提出了一套技术应用成熟度分析的方法论和表达方式，并依据实际数据进行了量化分析。本次白皮书发布的是研究成果的整体介绍缩略版，供研究和从业者了解人工智能在各个领域的技术成熟度概况，期待为各行业的发展提供有益的参考和指导。 《中国人工智能产业知识产权白皮书2022》 编写单位 主编： 上海交通大学苏州人工智能研究院俞凯中国信息通信研究院知识产权中心李文宇 组织单位： 中国人工智能产业发展联盟（AIIA）牵头单位： 上海交通大学 上海交通大学苏州人工智能研究院 ABOUTTHECONTRIBUTORS 关于贡献者 本报告中的撰写内容、案例素材、专利检索与分析是由国内各个行业专业的AI企业、重要科研机构以及知识产权服务机构的大量专家们共同完成的，他们对AI领域的知识产权及相关问题持有最专业的观点。在此对他们的贡献表示由衷的感谢！ 同时，白皮书的编辑过程还要特别感谢上海交通大学组织专题小组对于白皮书编纂的大力支持，他们是：周杨杰、赵梓涵、陈志、奚彧、邱一航、杨云帆、徐涵霖、黄文思、雷佳怡、王崇华、胡冠宸。该小组中的老师和同学在文献整理编辑、研究方法论以及研究结论的支撑方面做出了重要贡献。他们的努力和专业知识为我们的白皮书提供了宝贵的支持和帮助，衷心感谢他们的付出和奉献！ 目录 第一章人工智能概述1 1.1人工智能定义1 1.2人工智能分类3 1.2.1行业分类3 本章小结8 第二章分析方法论及综合产业应用成熟度分析9 引言9 2.1综合产业应用分析9 2.1.1主要AI技术大类及综合产业应用10 2.1.2技术成熟度分析方法10 2.1.2.1学术界与产业界成果四象限图11 2.1.2.2热度-供给图与阶段-供给图12 第三章智慧金融15 3.1产业定义15 3.2主要技术点分类16 3.3主要技术在产业的应用16 3.4产业技术成熟度分析21 3.5技术分析23 第四章智能家居33 4.1.产业定义33 4.2.主要技术点分类34 4.3.主要技术在产业的应用35 4.4.产业技术成熟度分析39 4.5.技术分析41 第五章智慧建筑70 5.1.产业定义70 5.2.主要技术点分类71 5.3.主要技术在产业的应用71 5.4.产业技术成熟度分析75 5.5.技术分析77 第六章智慧座舱88 6.1.产业定义88 6.2.主要技术点分类89 6.3.主要技术在产业的应用89 6.4.产业技术成熟度分析94 6.5.技术分析96 第七章自动驾驶110 7.1.产业定义110 7.2.主要技术点分类110 7.3.主要技术在产业的应用111 7.4.产业技术成熟度分析116 7.5.技术分析118 第八章智能服务机器人126 8.1.产业定义126 8.2.主要技术点分类127 8.3.主要技术在产业的应用127 8.4.产业技术成熟度分析134 8.5.技术分析136 第九章智能客服173 9.1.产业定义173 9.2.主要技术点分类174 9.3.主要技术在产业的应用175 9.4.产业技术成熟度分析188 9.5.技术分析190 第十章智慧教育206 10.1.产业定义206 10.2.主要技术点分类207 10.3.主要技术在产业的应用208 10.4.产业技术成熟度分析212 10.5.技术分析214 第十一章智慧出行227 11.1.产业定义227 11.2.主要技术点分类227 11.3.主要技术在产业的应用228 11.4.产业技术成熟度分析231 11.5.技术分析233 第十二章智慧医疗240 12.1.产业定义240 12.2.主要技术点分类240 12.3.主要技术在产业的应用241 12.4.产业技术成熟度分析249 12.5.技术分析251 第十三章云计算267 13.1.产业定义267 13.2.主要技术点分类268 13.3.主要技术在产业的应用269 13.4.产业技术成熟度分析272 13.5.技术分析274 第十四章电商及零售280 14.1产业定义280 14.2主要技术点分类280 14.3主要技术在产业的应用280 14.4产业技术成熟度分析284 14.5技术分析286 第十五章基础软硬件和智慧网络295 15.1基础软硬件295 15.1.1产业定义295 15.1.2主要技术点分类296 15.1.3主要技术点知识产权统计297 15.1.4产业技术成熟度分析298 15.2智慧网络300 15.2.1产业定义300 15.2.2主要技术点分类301 15.2.3主要技术点知识产权统计301 15.2.4产业技术成熟度分析303 第十六章总结305 第一章人工智能概述 1.1人工智能定义 人工智能并非诞生于现代。事实上，它的起源可以追溯到古希腊时期甚至更早，始于人类膜拜神灵的古老愿望。在希腊神话中，赫菲斯托斯是赫拉和宙斯的儿子，他出生时身体虚弱，在被抛到了奥林匹斯山上后，被爱琴海岛屿利姆诺斯岛人所救，长大后的赫菲斯托斯制造了一个魔法宝座。该宝座具有现代人工智能的特征：为助人们实现某个目标，能够根据情况提前编程并以不同方式作出响应。 亚里士多德（公元前384年-322年）是精确制定规则的第一人，他开发的非正式三段论，在原则上允许人们能够在给定的初始前提下机械地得出结论。现代人工智能的种子是最初由古典哲学家种下，他们试图将人类思维过程描述为机械符号并操纵。这种思想一定程度促进了20世纪40年代可编程数字计算机的发明，并激发了后续讨论建立电子大脑的可能性。经过多年的发展，人工智能已经发展成为一门覆盖领域十分广泛且极富挑战性的技术科学，也正因如此，人工智能的定义到现在依旧是百家争鸣，但其核心思想却始终如一——像人类一样思考的机器。 人工智能最早是由麻省理工学院的JohnMcCarthy在1956年达特茅斯会议上提出的，McCarthy将其定义为：人工智能就是让机器的行为看起来像是人所表现出的智能行为一样（McCarthy1956）。图灵奖得主EdwardFeigenbaum把人工智能定义为：人工智能属于计算机科学的一个分支，旨在设计智能的计算机系统，即对照人类在自然语言理解、学习、推理、问题求解等方面的智能行为，人工智能所设计的系统应呈现出与人类行为类似的特征（Feigenbaumetal.1981）。玛格丽特·博登在《人工智能哲学》一书中就目前四种最为流行的人工智能定义进行了归类和辨析，分别为：（1）人工智能就是让计算机去做人类需要运用智能才能做的事；（2）研究怎样制造计算机，并为其编程，使其能做心灵所能做的那些事情；（3）人工智能是计算机的发展，而计算机的外在性能具有我们认为是属于人类心理过程的那些特征；（4）人工智能是一种一般性的智能科学，是认知科学的智力内核，它的目标是提供一个系统的理论，既可解释意向性，也可以解释以此为基础的各种心理能力。其中，玛格丽特认为前三种定 义各自有其偏颇和缺陷，只是对技术的表层功能进行了阐释，没有上升到理论和哲学的高度，而第四种定义则能够从心理认知的角度进行阐释。 我国学者在人工智能的定义上也是各引一端。中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹认为人工智能是利用机器去模仿人的智能行为，