動(dòng)態(tài)與觀點(diǎn)
近年來人工智能產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，能否抓住這一風(fēng)口，事關(guān)我國新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略問題。群體智能作為群體中個(gè)體在協(xié)同分工合作下表現(xiàn)出的宏觀智能，是新一代人工智能五大方向之一，廣泛應(yīng)用在智能醫(yī)療、智能交通、無人機(jī)集群作戰(zhàn)等領(lǐng)域，同時(shí)也是中外企業(yè)競(jìng)相研發(fā)和布局專利的重要領(lǐng)域。研究群體智能專利布局情況并提出可行的解決方案，有助于我國相關(guān)企業(yè)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，提升自主創(chuàng)新能力，增強(qiáng)專利布局。
群體智能步入創(chuàng)新時(shí)代
群體智能作為基于互聯(lián)網(wǎng)的組織結(jié)構(gòu)下被激勵(lì)進(jìn)行計(jì)算任務(wù)的大量獨(dú)立個(gè)體共同作用下所產(chǎn)生的超越個(gè)體智能局限性的智能形態(tài)，該技術(shù)包括了新一代人工智能體系中多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，如主動(dòng)感知與發(fā)現(xiàn)、知識(shí)獲取與生成、協(xié)同與知識(shí)共享、群體智能的評(píng)估與演化以及基礎(chǔ)平臺(tái)等等。
在專利方面，經(jīng)過長期的技術(shù)積累，群體智能專利申請(qǐng)量呈現(xiàn)快速增長趨勢(shì)，自2014年起逐漸形成了美國和中國分庭抗禮的專利競(jìng)爭(zhēng)格局。
通過對(duì)比可以看出，在專利價(jià)值評(píng)估模型篩選出的重要專利的擁有量方面，美國在三個(gè)技術(shù)分支方面長期處于領(lǐng)跑地位，掌握著大量的重要專利技術(shù)。而中國重要技術(shù)的專利總量雖然與美國仍存在一定差距，但課題組欣喜地發(fā)現(xiàn)，中國該領(lǐng)域的重點(diǎn)專利擁有量在2007年超過了日本，并在2014年與美國處在同等水平，保持同步增長，相信在未來通過不斷的技術(shù)積累，有望改善我國相關(guān)專利大而不強(qiáng)、多而不優(yōu)的局面。
另外，通過重要專利申請(qǐng)人分析發(fā)現(xiàn)，過去20年，美國擁有IBM、微軟、谷歌等眾多傳統(tǒng)領(lǐng)先企業(yè)，活躍度長期較高，且重要技術(shù)逐漸向頭部企業(yè)匯聚，行業(yè)寡頭初現(xiàn)；日本企業(yè)前期強(qiáng)勁且基礎(chǔ)扎實(shí)，但從2005年之后創(chuàng)新活躍度走弱；歐洲已跌出競(jìng)爭(zhēng)行列。而近期中國新興活躍企業(yè)和高校/科研院所等創(chuàng)新主體不斷涌現(xiàn)，相關(guān)專利申請(qǐng)活躍度緊追美國，活躍的主體數(shù)量超過美國，并且我國9年以內(nèi)的新近從業(yè)人數(shù)高于美國；我國近4年專利申請(qǐng)活躍度明顯高于美國同期，這意味著中國在群體智能技術(shù)方面未來可期。
根據(jù)國務(wù)院頒布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，以及在產(chǎn)業(yè)和學(xué)術(shù)界專家的指導(dǎo)下，我們建立了基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)、支撐平臺(tái)3大一級(jí)分支和18個(gè)二級(jí)分支的分解表，并在重要技術(shù)分支下建立三級(jí)分支。其中，關(guān)鍵技術(shù)包括協(xié)同與共享、主動(dòng)感知與發(fā)現(xiàn)等。
協(xié)同與共享冷熱涇渭分明
群體智能的協(xié)同與共享技術(shù)是指多智能體之間通過任務(wù)分配、資源共享與交互、信息整合，協(xié)同完成任務(wù)。群體智能的協(xié)同與共享主要分為四個(gè)分支：任務(wù)匹配、協(xié)同推薦、資源的開放式共享以及任務(wù)的優(yōu)化。
在全球范圍內(nèi)，群體智能主要分支之一的任務(wù)匹配技術(shù)熱度持續(xù)居于高位，同時(shí)協(xié)同推薦技術(shù)占比逐步增長，未來可能會(huì)成為研發(fā)熱點(diǎn)。而開放式共享和群智任務(wù)優(yōu)化占比逐漸降低，這個(gè)分支可能趨冷。
從該領(lǐng)域全球排名前10位申請(qǐng)人的專利布局可以發(fā)現(xiàn)，群體智能的協(xié)同與共享技術(shù)領(lǐng)域的企業(yè)均側(cè)重于群智任務(wù)匹配、協(xié)同推薦兩個(gè)技術(shù)分支。值得一提的是，國內(nèi)創(chuàng)新主體熱點(diǎn)技術(shù)跟蹤較好，而且覆蓋全面。
課題組對(duì)中美前400篇重要專利文獻(xiàn)分析發(fā)現(xiàn)，兩國技術(shù)存在強(qiáng)關(guān)聯(lián)性，特別是集中在群智任務(wù)匹配、協(xié)同推薦兩個(gè)熱點(diǎn)分支中，約90%的專利在技術(shù)上存在關(guān)聯(lián)性。
具體到群智任務(wù)的匹配分支，基于算法的任務(wù)調(diào)整技術(shù)是中美兩國研究熱點(diǎn)。在智能體通信方面，中美兩國均有投入，但美國的優(yōu)勢(shì)明顯，中國相對(duì)薄弱，值得注意的是，美國持續(xù)在這些中國相對(duì)薄弱的技術(shù)點(diǎn)上進(jìn)行專利布局。
主動(dòng)感知與發(fā)現(xiàn)是關(guān)鍵環(huán)節(jié)
主動(dòng)感知與發(fā)現(xiàn)是指在“人-機(jī)-物”一體的互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)開放復(fù)雜系統(tǒng)中，有效實(shí)現(xiàn)個(gè)體的多層次感知。它是充分獲取群體行為數(shù)據(jù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。群體智能的主動(dòng)感知和發(fā)現(xiàn)可細(xì)分為復(fù)雜環(huán)境下群體行為信息的多層次感知方法、復(fù)雜感知任務(wù)中魯棒群智信息感知、多層次任務(wù)適配和激勵(lì)機(jī)制、移動(dòng)群智感知與社群群智感知融合增強(qiáng)方法四個(gè)分支，主要應(yīng)用場(chǎng)景包括智慧建筑、交通等。
在課題組看來，復(fù)雜環(huán)境下群體行為信息的多層次感知方法分支占比逐年提高，預(yù)測(cè)是未來研究熱點(diǎn)。在該領(lǐng)域全球排名前20的申請(qǐng)人中，美國有2家企業(yè)，中國占據(jù)其余18席，在申請(qǐng)人數(shù)量上呈現(xiàn)兩強(qiáng)對(duì)壘、積極布局之勢(shì)。分析申請(qǐng)人技術(shù)構(gòu)成可以發(fā)現(xiàn)，以IBM為代表的美企，實(shí)施全面布局，實(shí)力強(qiáng)勁；中國申請(qǐng)人均為高校/科研院所，中美布局主體差異較大，中國企業(yè)實(shí)力相對(duì)薄弱，排名20位以外。
基于中美企業(yè)主體技術(shù)實(shí)力懸殊的競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)狀，課題組以該技術(shù)分支為例，對(duì)如何通過高校、科研院所的技術(shù)實(shí)力助力企業(yè)發(fā)展進(jìn)行了實(shí)踐操作的探索，并總結(jié)出找對(duì)手、找聯(lián)盟、列組合、聯(lián)盟效果評(píng)估、定最佳的五步通用技術(shù)聯(lián)盟組合流程。
首先，從攻防分析和專利引用文獻(xiàn)跟蹤這兩個(gè)途徑入手選擇潛在的聯(lián)盟對(duì)象，例如在攻防結(jié)果中篩選相對(duì)于IBM領(lǐng)先或競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的中國專利申請(qǐng)人；其次，在專利引用文獻(xiàn)跟蹤中從IBM相關(guān)技術(shù)的引用專利中篩選排名靠前的中國專利申請(qǐng)人，然后綜合兩個(gè)途徑的結(jié)果最終確定聯(lián)盟候選人為上海交通大學(xué)、中國科學(xué)院、華為公司、吉林大學(xué)、南京郵電大學(xué)等5個(gè)申請(qǐng)人。緊接著，針對(duì)上述多個(gè)聯(lián)盟候選人的不同技術(shù)聯(lián)盟組合的預(yù)期效果，課題組繼續(xù)從專利角度結(jié)合具體指標(biāo)，給出了三個(gè)維度的聯(lián)盟效果評(píng)估方法。
?。?）聯(lián)盟效果參數(shù)評(píng)估
課題組根據(jù)不同聯(lián)盟與IBM的技術(shù)領(lǐng)先率、滯后率、原創(chuàng)率進(jìn)行分析，計(jì)算了專利實(shí)力得分，同時(shí)，參考了專利權(quán)項(xiàng)數(shù)、技術(shù)特征數(shù)等兩個(gè)重要指標(biāo)，得到最終的聯(lián)盟組合預(yù)期效果排名。
?。?）聯(lián)盟技術(shù)路線評(píng)估
對(duì)聯(lián)盟組合的專利進(jìn)行技術(shù)路線與IBM進(jìn)行分析對(duì)比，以華為公司、上海交通大學(xué)、中國科學(xué)院組成的聯(lián)盟與IBM之間的對(duì)比為例，可以看出聯(lián)盟在多層次任務(wù)適配和激勵(lì)機(jī)制、復(fù)雜感知任務(wù)中魯棒群智信息感知與移動(dòng)群智感知和社群群智感知融合增強(qiáng)方面對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的專利技術(shù)具有鉗制作用。
?。?）聯(lián)盟技術(shù)對(duì)抗評(píng)估
在行為感知的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知、魯棒感知中的無線傳感網(wǎng)以及移動(dòng)感知中的交通感知與仿真中，聯(lián)盟方的中國科學(xué)院、上海交通大學(xué)都分別在更早時(shí)間擁有相關(guān)的專利，可以幫助華為公司對(duì)抗競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。
課題組認(rèn)為，綜合以上多維度的篩選、評(píng)估，最終找出可以幫助企業(yè)尋找合適的聯(lián)盟對(duì)象，助力企業(yè)發(fā)展。雖然中國群體智能的研究起步較晚，但近期創(chuàng)新活力較足，在全球范圍內(nèi)已經(jīng)與美國形成并駕齊驅(qū)態(tài)勢(shì)。同時(shí)，也要看到，相較美國寡頭企業(yè)在技術(shù)和市場(chǎng)方面的全面領(lǐng)先，中國的創(chuàng)新主體在一些技術(shù)點(diǎn)雖然已經(jīng)形成突破，可以與之抗衡，但仍存在專利布局落后、全球競(jìng)爭(zhēng)力不足，核心技術(shù)存在空白的劣勢(shì)。例如在“面向群體智能的協(xié)同與共享”分支，雖然多個(gè)技術(shù)點(diǎn)相對(duì)較弱，但在“基于算法的任務(wù)調(diào)整”等技術(shù)點(diǎn)，我國具有較強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力，且已經(jīng)掌握一定數(shù)量的高價(jià)值專利技術(shù)。值得一提的是，我國還有很多相關(guān)技術(shù)沒有得到有效保護(hù)，高價(jià)值專利的海外布局、專利維持等方面還有較大進(jìn)步空間。
另外，在“群體智能的主動(dòng)感知和發(fā)現(xiàn)”方面，群體行為的多層次感知是研發(fā)新熱點(diǎn)，仍以高校/科研院所為主導(dǎo)，但中國企業(yè)創(chuàng)新主體這方面的專利實(shí)力較弱。針對(duì)國內(nèi)企業(yè)專利實(shí)力較弱的問題，建議在堅(jiān)持自主創(chuàng)新的同時(shí)，國內(nèi)創(chuàng)新主體可以嘗試通過組建技術(shù)聯(lián)盟的形式，并通過聯(lián)盟效果參數(shù)評(píng)估、聯(lián)盟技術(shù)路線評(píng)估、聯(lián)盟技術(shù)對(duì)抗評(píng)估多維度評(píng)價(jià)指標(biāo)科學(xué)指導(dǎo)聯(lián)盟組合篩選，以企業(yè)作為技術(shù)產(chǎn)業(yè)化的核心，同時(shí)發(fā)揮高校/科研院所創(chuàng)新主體的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，全面提高競(jìng)爭(zhēng)力，助力產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
