人工智能科学管理：智能手机领域的人工智能专利布局1

一、引 言

随着人工智能技术和手机产业的迅速发展，人工智能与智能手机相互融合的趋势愈加明显。智能手机领域的激烈竞争以及不断革新的智能化操纵，加快了人工智能技术专利的研究进程，而人工智能技术的不断创新，也加剧了人工智能手机的竞争。在此时代背景下，华为技术有限公司于2017年9月2日在德国柏林国际电子消费品展览会上，发布了最新研发的人工智能手机芯片——海思麒麟970芯片。该手机芯片是华为技术有限公司推出的内置独立NPU（Neural Network Processing Unit,即神经网络处理单元）的智能手机AI（人工智能）运作中枢。[1]搭载了AI专用硬件处理单元的海思麒麟970芯片，在处理智能手机的AI应用任务时，协调CPU（Central Processing Unit，即中央处理单元）、GPU（Graphics Processing Unit，即图形处理单元）与NPU，使其自身的异构计算架构拥有大约25倍性能和50倍能效提升，这意味着麒麟970芯片可以用更少的能耗和时间完成更多的AI计算任务。[2]由于智能手机与人工智能融合之后表现出来的卓越性能，越来越多的智能手机硬件厂商和软件开发者开始着力于人工智能技术专利的研发，随之，智能手机领域的人工智能专利布局也会逐渐展开。对此，本文拟从智能手机领域的人工智能专利竞争状况入手，着力分析人工智能在智能手机领域的专利布局模式，进而探析人工智能相关专利在智能手机领域的延伸应用，以期为智能手机领域的人工智能专利布局提供前瞻性信息，促进人工智能在智能手机领域的健康发展。

二、问题的缘起

1.人工智能专利在智能手机领域的引发的激烈竞争

在第三届世界互联网大会上，《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》的分析数据显示：人工智能技术在世界范围内快速发展，并广泛应用于电子产品、互联网金融、交通与物流、个人助理、自然语言的数字化处理等多个领域，其中，计算机深度学习技术、大数据、云计算的结合将使人工智能成为了全球新一轮科学技术革命的焦点。[3]在此发展趋势当中，机器学习、神经网络、图像识别、语音识别等领域成为了人工智能专利的集中分布地带，从图1和图2的分析数据中即可一目了然。

  

图1 全球人工智能申请专利各细分领域百分比

 

（来源《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》分析数据）

  

图2 中国人工智能申请专利各细分领域百分比

 

（来源《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》分析数据）

在此国际科学技术环境中，智能手机作为人工智能的重要应用领域，其人工智能专利自然也开始增多，目前集中出现在智能手机的基础架构中，包括云计算、手机芯片以及TensorFlow（人工智能学习系统，是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统）等架构平台。在基础架构平台之上，人工智能将在智能手机的通用技术方面中发挥主导作用，例如图像识别、语音识别、语义理解、机器翻译等方面。[4]为了使人工智能在智能手机的基础架构中施展强劲性能，智能手机和互联网领域的竞争巨头不断投入人力、物力、财力，来研发具有竞争优势的人工智能载体，并积极申请专利，抢占智能手机领域的人工智能技术制高点，例如，在智能手机硬件领域，华为技术有限公司推出的海思麒麟970芯片，率先搭载神经网络处理系统（NPU），在业界形成显著的技术竞争优势，同时积极申请相关数据处理系统方面的专利，及时将专利投入手机生产线，有效孵化人工智能的经济效益；而在智能手机的软件及互联网领域，相关竞争巨头正在加紧构建以Enabling Technology（通用技术）为核心的人工智能生态系统，譬如谷歌、百度、阿里巴巴、腾讯等竞争者，纷纷成立人工智能研究机构，聘请人工智能领域的领军人才，开拓人工智能的应用渠道，打造人工智能的新型产业生态链。[5]但是，智能手机领域的人工智能发展不仅仅需要竞争，还需要竞争者的协调，在开放的AI平台及时公开必要专利，协同构建云端数据库，防止恶性竞争导致的重复研究和过度投资。

2.人工智能专利在智能手机领域引发的产业变革

在传统的工业化时代，石油是宝贵的动力资源，而在人工智能时代，大数据是发展的动力资源。掌控的数据越多，供人工智能“学习”的资源就越多，也就越容易在这个领域取得突破性的进展。因此，最早进入互联网领域的企业因其行业特性而自然成了“大数据掌控者”，而人工智能对大数据的依赖又使得它们自然成了人工智能领域的先驱。[6]例如，在“互联网+”进程中，各类智能手机APP获得的互联网流量红利主要源于所链接的数据信息。然而，随着信息链接网络的不断完善，互联网流量的汇聚方向开始逐渐固定，即智能手机用户常用的APP在掌握了网络大数据之后，逐渐成为互联网流量的重要“收纳者”，其他手机APP在既没有创新特色又没有大数据支持的情况下，难以从互联网产业链中分得一杯羹。所以，无论是长存的手机APP开发者，还是新兴的手机APP开发者，再想从自身所链接的信息中获得更多的经济红利，已经力不从心。例如手机打车软件——滴滴打车，成功连接了用户打车时的供求信息，但并没有从根本上降低用户的打车成本，而是依靠补贴留住用户，并从用户信息中获利，而一旦打车平台的供求信息不再增长，打车平台获得的经济红利也将随之下降，究其原因还是目前的手机打车APP主要用于解决打车的信息问题，而不能解决打车的成本问题，尤其是人工成本问题。

在此形势之下，“互联网+”产业，尤其是与之紧密相连的智能手机产业，如果想要获得持续发展的经济红利，就不能只把精力投入到信息链接方面，还应当谋求人工成本降低的方略，而人工智能吸引了“互联网+”产业界的目光。如图3所示，人工智能与互联网配合，不仅能够降低人工劳动力成本，提高生产力，还能够解决供求关系不平衡的问题，所以产业创新者更应当关注人工智能的应用。比如，人工智能可以应用于无人驾驶汽车领域，通过手机打车APP的信息链接，人工智能可以为手机APP用户提供便捷而高效的服务，从而降低人工劳动力成本，并为打车APP平台提供持续发展的经济动力。当然，人工智能也会因此引发相关领域的产业变革。正因为如此，智能手机领域的竞争者正在加紧相关专利的布局工作，比如谷歌、百度、腾讯等互联网公司都已经开始在无人驾驶汽车领域布局相关专利，[7]提前开拓新的经济增长领域，在产业变革中寻求稳步过渡的行径，并夯实技术竞争的专利根基。

  

图3 人工智能与互联网的分工应用

三、人工智能在智能手机领域的专利布局模式分析

人工智能技术专利在智能手机领域加剧了产业竞争态势，也加快了产业变革的进程，因此，对于智能手机的竞争参与者而言，充分认识并分析“人工智能在智能手机领域的专利布局模式”，是应然之策。因为人工智能技术专利权主体如果想要将专利成果及时转化成经济价值，形成生态产业竞争优势，就应当将关联专利积极布局于相关产业链条之中，逐步形成全面协调的资本生成能力。以智能手机软件的产品线技术来讲，其中最重要的核心资本库就是组成软件产品线的基础技术专利。[8]在以科技专利为根基的智能手机领域，不同竞争者都在打造自己的发展根基，而人工智能专利的介入，既能加固竞争者的根基，也能动摇竞争者的根基。如果智能手机参与者能够把人工智能融入自身的产业链之中，让人工智能在智能手机及其关联领域充分发挥性能优势，逐步探寻降低人力与物力成本的持续发展途径，人工智能及其相关专利才能加固智能手机行业竞争者的根基，否则，人工智能将会动摇竞争者的根基。那么，人工智能如何才能成为智能手机领域的竞争优势？对此，不同竞争者采取了不同的应用方略，并争先在智能手机及其相关领域布局人工智能专利。根据人工智能载体的不同类型，智能手机领域的人工智能专利布局模式主要分为：以手机硬件为人工智能载体的专利布局模式、以手机软件为人工智能载体的专利布局模式、以手机硬件与软件协调配合的人工智能专利布局模式。

1.以手机硬件为人工智能载体的专利布局模式

关于智能手机领域的人工智能专利，目前主要应用于机器的深度学习，以及优化CPU、GPU和DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）的性能，鉴于目前人工智能的主要作用是赋予机器以“智能”，但并非人类的自主性智能，所以有关学者认为“人工智能是机器的特征表示学习的一种形式”，而且人工智能发挥应用价值的主要途径是人工智能具有相应的载体。[9]基于上述思想，智能手机领域的竞争者着眼于手机的硬件，将人工智能的相关专利布局于手机的硬件方面，并以硬件为依托发挥人工智能专利的应用价值。目前，以手机硬件作为人工智能载体，进行专利布局的典型示范者之一是华为技术有限公司，该公司与北京中科寒武纪科技有限公司合作研发的海思麒麟970手机芯片是人工智能专利载体的代表性产物，究其本质，它是人工智能与半导体的结合体。[10]为了使人工智能技术与智能手机硬件充分契合，并立足于相关技术的制高点，华为技术有限公司开始在人工智能相关硬件方面积极申请专利。根据SooPAT的专利搜索结果显示，华为技术有限公司已经针对“智能终端芯片”申请了发明专利[11]，随后针对“一种智能体处理信息的方法及智能体”申请发明专利[12]，近期又针对“确定情感阙值的方法和人工智能设备”申请发明专利[13]。从“智能”到“人工智能”，从“基础”到“高层”，从“核心”到“整体”，华为科技有限公司正在让人工智能在手机硬件方面蓄势发力，通过独立的专利申请和定向的专利合作，逐步完善以手机硬件为人工智能载体的专利布局模式。

2.虚拟现实与增强现实的技术，专利开发者应着力突破高性能软件建模、内容拍摄生成、增强现实与人机交互、集成环境与工具等关键技术，研制虚拟显示器件、光学器件、高性能真三维显示器、开发引擎等产品，建立虚拟现实与增强现实的技术、产品、服务标准和评价体系，推动重点行业融合应用；[17]

2.以手机软件为人工智能载体的专利布局模式

在大数据与互联网快速发展的时代，人工智能技术得到了强劲的发展动力。手机作为互联网领域的重要移动终端，作为云计算的应用者，自身装载的软件集聚了海量的数据信息，海量的数据信息源正是人工智能汲取智慧力量的根本。[14]如果没有大数据的持续存储与扩充，那么人工智能不会具有智慧化的交互能力，正如自然人的大脑一样，人脑智慧的形成是依靠经验学习，而人工智能的智慧形成依靠的是对大数据的汇集、计算、深度学习。[15]基于大数据与人工智能的密不可分关系，大数据的掌控者——互联网公司正在借助优势平台，开发AI软件，争先在AI软件中进行专利布局。以智能语音软件相关专利为例，随着信息网络和人工智能技术的不断演进，智能语音专利的应用软件已经为越来越多的用户提供了自然便捷的交互体验，并逐渐成为AI终端的基础服务内容和用户获取信息的重要入口，相关专利布局的广度和深度也随之扩展。其中，科大讯飞股份有限公司申请的发明专利“智能交互系统及方法”[16]配合自身的一系列语音专利技术，应用于手机软件的讯飞输入法之中，极大地提高了语音识别的准确率，优化了用户的语音输入体验，形成了软件的智能特色和竞争优势。

合成材料市场震荡上升。前三季度，合成材料市场总体表现为震荡上升，走势分化。整体而言，化纤原料价格涨幅较大，合成树脂和合成橡胶高位震荡。

当然，以手机软件为人工智能载体的专利布局模式，既具有优势也存在劣势。此种专利布局模式的优势，主要表现为：（1）应用范围广，即搭载人工智能专利的软件可以通过手机APP平台被手机用户获取，手机用户根据需求下载、安装此类软件，体验人工智能软件的性能；（2）使用成本较低，即应用了人工智能专利的软件是以虚拟的形式存在，相较于人工智能专利的硬件载体而言，软件用户使用此类软件所付出的经济成本和时间成本较低；（3）对大数据的处理能力强，即搭载人工智能软件通过网络连接云计算平台，借助云计算平台的大数据存储和高效的计算能力，强化深度学习；（4）智慧能力可以持续再生，即人工智能软件借助云端数据存储，使得深度学习所依赖的大数据一直存于数字云空间，即使手机端卸载了该人工智能软件，但原有数据依然存在于数字云空间，这意味着人工智能软件基于用户的长期使用习惯形成的智慧能力得以长期保留，一旦软件用户在手机端重新安装该人工智能软件，其智慧能力便可重新出现，且在此基础上强化深度学习能力。而以手机软件为人工智能载体的专利布局模式的劣势主要表现在两方面：其一，软件的功能单一，即人工智能专利应用到软件之中，主要是为了强化软件的某一用途，而软件的用途是有限的，比如输入法软件的用途是为了手机的文字、语音输入，那么相应的人工智能专利便应用于文字、语音输入功能，一般不会具有图像识别的功能；其二，对手机硬件的依赖性强，即搭载了人工智能专利的软件发挥性能的前提是安装在了手机中，但是手机硬件一旦出现故障，或者手机硬件厂商设置了手机应用权限，便会影响人工智能软件充分发挥自身性能。

近年来，卧龙区高度重视农业品牌化建设，围绕发展现代农业的目标，发挥农业产业资源优势，大力实施品牌战略。以市场为导向，以产业育品牌，以品牌拓市场，品牌农业呈现出了良好的发展势头。

3.以手机硬件与软件协调配合的人工智能专利布局模式

经典作家当下研究的新视野——《赫尔曼·麦尔维尔的现代阐释》述评 ………………………… 赵晶辉（1.109）

通过分析“以手机硬件为人工智能载体的专利布局模式”和“以手机软件为人工智能载体的专利布局模式”，可知上述两种专利布局模式各有利弊，却又无法凭借自身力量弥补先天的不足之处。对此，两种专利布局模式只有通过交融的形式，合二为一，形成“以手机硬件和软件协调配合的人工智能专利布局模式”，才能够在手机领域充分发挥人工智能专利技术的性能优势。这不仅是手机领域的人工智能专利布局趋势，也是整个人工智能发展的大趋势。对此，《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》强调：建设人工智能创新平台，强化对人工智能应用的基础支撑，首先将人工智能开源软件和硬件基础平台作为建设重点，形成知识推理、概率统计、深度学习等人工智能范式的统一计算框架平台，以此构建人工智能软件、硬件和智能云之间相互协同的生态链。为存进人工智能软件与硬件的深度融合，在国家《新一代人工智能技术发展规划》启动实施之际，华为科技有限公司开放了HiAI计算平台，该平台是面向移动终端的的AI计算平台，包括HiAIAPI人工智能计算库，可以让软件开发者便捷高效地编写移动设备上的人工智能应用程序，同时专注于开发新颖的AI应用程序，从而凭借“端-云-芯”的硬件与软件协同能力打造有特色的移动互联网服务，为消费者带来便捷的全场景智能应用体验。由此可见，实现“以手机硬件与软件协调配合的人工智能专利布局模式”的途径是通过技术合作，进行专利共享，并在成果共享的基础上进行软件与硬件的创新研发，因为共享开源数据，加强技术合作，是人工智能时代的必然发展趋势。

四、人工智能专利在智能手机领域的延伸应用格局

人工智能技术经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论、科学技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新的综合特征。所以，人工智能已经不仅局限于某一产品或行业的应用，而是综合应用于多平台，并形成诸多领域的人工智能专利申请量显著上升的趋势。

交通洞断面尺寸为3.3×4m的城门洞型，进口地板高程803.56，坡度为4%的上坡，长度196m，洞身用混凝土衬砌40cm厚。

  

图4 全球AI具体领域申请专利发展趋势

 

（来源《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》分析数据）

  

图5 中国AI具体领域申请专利发展趋势

 

（来源《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》分析数据）

人工智能在智能手机相联领域的应用专利，应当契合“物联网”与“人工智能+”时代的发展需求，关注人工智能软件与硬件融合的连接点，聚焦于以下几方面进行专利生态链布局：

[7] 王科俊,赵彦东,邢向磊.深度学习在无人驾驶汽车领域应用的研究进展[J].智能系统学报,2018,(01):55-69.

以手机硬件为人工智能载体的专利布局模式，具有自身的独立优势，同时也摆脱不掉先天的劣势。此种专利布局模式的优势，主要表现在以下几方面：（1）稳定性，即人工智能的相关专利存在于客观的手机硬件之中，具有较高的科学技术含量，不易被他人窃取，同时受“反向工程”的影响程度相对较小，比如搭载于手机芯片之中，搭配手机芯片半导体的精密工艺，增强了工艺制程的难度，不会被轻易仿制；（2）独立性，即人工智能技术的相关专利依托手机硬件，便可以独立发挥一定限度的优势性能，形成独立的人工智能体系；(3)功能的综合性，即人工智能专利的硬件载体可以兼具图像识别、自然语言处理、安全防护等功能，并且还可以优化相关硬件的性能。而以手机硬件为人工智能载体的专利布局模式也存在缺陷：首先，适用范围有限，即人工智能专利的硬件载体存在于手机之中，脱离了手机的整体硬件，则无法发挥自身的智慧功能；其次，数据处理能力有限，即人工智能硬件载体的数据存储空间有限，对大数据的处理能力也是有限的，所以就导致了人工智能所必须的大数据处理能力受到了限制；最后，人工智能专利载体的使用寿命有限，由于选择以硬件作为人工智能专利的载体，随着硬件的损耗，人工智能专利的性能也将日益减弱，而且人工智能专利的硬件载体一旦终结了使用期，则意味着根据手机用户长期使用习惯而形成的智慧能力覆灭，如果用户更换新的硬件载体则需要重新培养、训练新的人工智能硬件载体的智慧能力。

3.物联网基础器件，专利研发者应着力发展支撑新一代物联网的可靠性智能传感器件和智能手机芯片，定向研究射频识别、近距离机器通信等物联网核心技术和低功耗处理器等核心技术，研制应用于物联网的大数据传输速率的通讯器件，从而在智能手机领域形成软件与硬件协同发展的人工智能专利格局。

通过图4、图5的信息，可见无论是全球AI具体领域申请专利发展趋势，还是中国AI具体领域申请专利发展趋势，都展现出人工智能在多个具体领域的应用热度。此种热潮般的趋势正在为“多领域通过人工智能进行互联互通的格局”奠定基础，而这种互联互通的大格局正是物联网时代的显著特征。手机作为物联网大格局中的重要信息传输媒介，其人工智能专利也已经不仅限于智能手机本身的应用，而是向与人工智能手机相联的领域延伸布局。

目前，我国的征信系统以中国人民银行为核心，互联网采取的大数据手段为辅。我国的征信系统经过一定时间的发展，虽然取得了相当大的成果，但仍然存在着覆盖面不够广，信息不够全面，信息具有滞后性等问题，这使得借贷过程中的信用风险不可避免。征信系统的不完善使得互联网汽车金融企业在开展业务的过程中不能有效识别贷款者的风险，极易形成坏账，这严重地制约了互联网汽车金融行业的发展。

五、结 语

综上所述，智能手机作为人工智能产业的典型代表，同时作为人工智能与物联网融合的重要媒介，在创新驱动发展的过程中，需要构建完善的专利布局体系，以保障智能手机产业的稳健发展，促进人工智能与相关领域产业的协同发展。在“数据和知识成为经济增长的第一要素，人机协同成为主流生产和服务方式，跨界融合成为重要经济模式，”的时代背景下，人工智能手机的竞争参与者既要在智能手机硬件和软件方面完善专利布局，也要在智能手机与物联网的交汇领域进行延伸性性的专利布局，形成以智能手机为连接点的全方位人工智能开放生态格局。与此同时，竞争参与者必须重视大数据的把控能力和处理能力，及时将大数据转化成资本生成的能力，并重视数据处理技术的积累与创新，为人工智能技术的发展奠定大数据基础。在开放的人工智能生态格局中，竞争者应当具有技术合作的意识，尤其重视软件技术与硬件技术的结合，并对关键技术进行持续性的再创新，不断为核心竞争力注入活力，促进人工智能产业的可持续发展。

参考文献：

(3)高程拟合方法。高程拟合方法是当前一种精度高而且比较实用的方法，具体做法是将某测区内的若干点进行GPS测量得到大地高，同时又进行水准联测得到正常高，利用这些水准重合点的大地高和正常高之间的关系，精确求解出这些离散点上的高程异常值，再通过方程拟合出测区所在局部区域的似大地水准面，进而可以内插出未知点上的高程异常值。

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在产业智能方面，打造智能供应链解决方案方面，我们成立强大的专业团队，把产业的智能化设备的控制系统和运营管理系统结合起来，并且输出这样的产业模式。

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林虑嵩高起书阴，滃然云气隐雷音。不知去作何方雨，望断中州父老心。皎月谁能不见亲，却思良谷正怀新。庾楼一例安床待，顿觉清光未可人。[3]202

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[11] 华为技术有限公司.智能终端芯片:中国,201210137645.0[P].2012-05-07.

本文认为，不同程序中不同的价值导向在起最终的作用。在专利授权程序中，权利要求理解的价值导向在于：促使专利申请人修改申请文件从而以更加明确的措辞或术语来限定其保护范围。在专利确权程序中，权利要求理解的价值导向在于：既要考虑授权权利要求的公示作用，又要考虑其实际技术贡献，从而更好地在保护专利权人的创新与由权利要求公示作用所体现的保障公众合法权益之间维持平衡。在专利民事侵权程序中，权利要求解释的价值导向在于：对一项具有技术贡献的发明匹配合理的保护范围从而作出侵权与否的判断。不同的价值导向使得不同程序中权利要求保护范围的理解和解释的基本规则不尽相同。

[12] 华为技术有限公司.一种智能体处理信息的方法及智能体:中国,201310749685.5[P].2013-12-30.

[13] 华为技术有限公司.确定情感阈值的方法和人工智能设备:中国,201710262505.9[P].2017-04-20.

[14] 维克托·迈尔-舍恩伯格,肯尼思·库克耶.大数据时代[M].盛杨燕,周涛,译.杭州:浙江人民出版社,2013:69.

图10是无延时补偿MPDTC和有延时补偿MPDTC方法在电机带80%额定负载运行于900 r/min时的性能对比.左半部分为无延时补偿MPDTC的结果,右半部分则为有延时补偿MPDTC的结果.从图中可以发现,有延时补偿MPDTC的电流和转矩纹波较小,明显改善了电机运行性能.

[15]Yoshua Bengio.Learning Deep Architectures for AI[M],Foundations and Trends in Machine Learning.Vol.2,No.1(2009),p9.

[16] 科大讯飞股份有限公司.智能交互系统及方法:中国,201510230283.3[P].2015-05-07.

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