基于专利计量的人工智能发展现状研究及关键技术分析
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华南理工大学经济与贸易学院

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中图分类号:

G301

基金项目:

广东省自然科学资助(2018A030313795) (2019A1515011386);广东省软科学重点资助(2019B101001025)。广东省哲学社科规划基金资助(20191602701025)


Current research and key technology analysis of artificial intelligence based on patent measurement
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    摘要:

    本文以incoPat全球专利数据库收录的人工智能领域相关专利为数据源,运用专利计量法对专利数据从时间、地域分布、技术分类等方面进行比较分析,得到人工智能主要发展国家或组织在人工智能领域的发展状态、重点技术发展方向,并对人工智能领域专利成果较多的中美日三国,对不同专利类型利用Ucinet软件进行关键技术分析,比较三个国家在人工智能领域的重点研究方向和产业应用情况,分析国际人工智能领域的发展趋势,再通过对我国国内人工智能领域专利申请人技术分布、地域分布等情况进行分析,发现我国国内人工智能领域技术的现状。

    Abstract:

    In this paper, patents related to artificial intelligence included in incoPat"s global patent database are taken as the data source, and the patent measurement method is used to compare and analyze the patent data from the aspects of time, geographical distribution, technology classification, etc., so as to obtain the development status and key technology development direction of major developing countries or organizations of artificial intelligence in the field of artificial intelligence. And analyze the key technologies of different patent types in China, the United States and Japan, which have more patent achievements in the field of artificial intelligence, and compare the key research directions and industrial applications of three countries in the field of artificial intelligence, so as to analyze the development trend in the field of international artificial intelligence. Through analyzing the technology distribution and geographical distribution of patent applicants in the field of artificial intelligence in China, the paper finds out the current situation of the industry in the field of artificial intelligence in China.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

王和勇,古龙.基于专利计量的人工智能发展现状研究及关键技术分析[J].,2020,(21).

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  • 收稿日期:2019-12-16
  • 最后修改日期:2020-02-12
  • 录用日期:2020-02-25
  • 在线发布日期: 2020-11-23
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