赵程程 邵鲁宁

(1 上海工程技术大学管理学院，上海 201620；2 同济大学管理学院，上海 200092)

在大数据、移动互联网、区块链、云计算等新型技术的驱动下，全球人工智能(Artificial Intelligence，AI)发展进入了新的膨胀式爆发阶段。为了了解中国人工智能在全球所处水平，论文基于德温特创新专利检索平台，利用知识图谱分析工具CiteSpace对全球人工智能领域发展态势展开分析。从技术的角度，识别出该领域的关键技术、热点技术，同时发现AI领域发展活跃的技术分支；从创新主体的角度，识别出行业内专利强度高的专利权人，同时发现AI领域潜在专利权人，为我国人工智能技术发展与产业政策制定提供重要参考。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本次研究使用的专利来源于德温特创新专利引文索引数据库。该数据库收录了自1963年以来全球40多个专利机构的大量专利文献，并且是全球科技情报和情报机构的权威机构。

本研究的检索策略是根据中国专利保护协会发布的《人工智能技术专利深度分析报告》[1]中列举的人工智能的主要技术关键词以及张振刚等人[2]的检索方法，从而重新构造检索式为TS=(“artificial intelligence*”or“AI”or“Depth learning*” or “Basic algorithm*”or “Natural language processing*” or “Smart search*” or “Speech Recognition*” or “Computer vision*” or “Gesture control*” or “Smart recommendation*” or “smart robot*” or “Video recognition*” or “Voice translation*” or “Automatic drive*” or “Image Recognition*” or “Machine learning*”)，在德温特数据库进行主题检索，时间2010—2019，检索到53 134条记录。检索日期为2019年10月。

1.2 研究方法

研究包括两个部分，即基础专利分析和知识图谱绘制。基础专利分析，通过对检索的53 134条专利数据进行梳理，重点分析人工智能技术专利年度变化、国家(地区)分布、主要机构识别等。知识图谱分析，一方面，借助信息可视化软件CiteSpace绘制人工智能专利类别知识图谱，展示人工智能领域的技术热点与识别人工智能关键技术。……