2019中国人工智能产业知识产权发展白皮书.pdf

IP助 燃AI新 纪 元2019中国人工智能产业知识产权发展白皮书1 最近身边的企业家朋友很喜欢探讨5G时代，很多人认为，5G 的到来，驱动“A、B、C、D、E” 等行业快速发展，即“A”（AI，人工智能）、“B”（Blockchain，区块链）、“C”（Cloud，云端）、“D”（Data，大数据）、“E”（E-commerce，电子商务）。现如今人工智能已经悄然走进我们生活中,从智慧家居、智能机器人到无人驾驶、无人工厂,人工智能技术被广泛应用到社会各个领域,改变甚至颠覆了我们已有的认知,对制造业、交通、医疗、文化等产业形态带来极大的积极影响。中国政府在 2017 年发布的新一代人工智能发展规划中提出，到2020年中国将初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链，人工智能核心产业规模超1500亿，带动规模超过1万亿相关产业发展。在2019胡润全球独角兽榜中，人工智能产业相关企业有40家，中国有15家。2019年6月，上海证券交易所科创板正式落地，对中国人工智能产业起到推动作用。公开资料显示，8月份科创板挂牌企业中，近五成企业（27家）涉及人工智能、大数据和云计算领域。所以，当我与中国IP产业引领者汇桔网在讨论今年白皮书主题时，不约而同地将目光聚焦在人工智能领域，因为人工智能本来就是知识产权驱动型的行业。近年来，中国的人工智能专利技术在发展速度、申请数量上都有着突飞猛进的增长。我们观察到几个方面的推动 ：政治环境，从中央到地方都高度重视人工智能产业的布局，鼓励创新；经济环境，资本市场的青睐，大量资金涌入人工智能产业，中国也已成为全球人工智能投融资规模最大的国家 ；社会环境，高校的重视与科研投入，为人工智能的发展更是提供了支持与保障 ；技术环境，中国人工智能产业生态圈和产业链正在布局与完善，核心技术也不断研发创新。回顾白皮书的核心发现，我们梳理了从机器推理到机器学习不同人工智能发展期间的关键专利技术分布概况，以及重点专利技术的发展分析，比如推动如人脸识别技术发展的计算机视觉技术、推动机器翻译运用的自然语言处理技术和推动智能机器运用领域机器学习技术。让我感到惊喜的是，中国在这几方面的专利申请数量在近十年的发展速度以绝对的优势保持领先地位，成为全球人工智能专利布局最多的国家，这是很令人佩服的。令我印象深刻的是，本此研究对中国500余家中国人工智能主流企业进行定量评估，最终评选出中国人工智能企业IP竞争力百强榜。从区域来看，百强企业聚集在北京、上海、广东，其中北京又更具产业集群优势；从覆盖领域看，排名前三技术分别为计算机视觉，智能机器人和语言识别与自然语言处理技术。此外，我们邀请到了百强榜中代表企业的创始人，分享了他们对人工智能技术与专利保护方面的真知灼见。 恰逢胡润百富20周年，很高兴再度与中国领先的知识产权与科创云平台汇桔网合作，感谢汇桔网提供专业权威的数据支持和分析。希望读者朋友们能在这本白皮书中了解到世界与中国人工智能产业的发展进程和专利布局现状，获得激励与灵感，见贤思齐。欢迎您提出宝贵的建议，最后，祝阅读愉快！开篇胡润 Rupert Hoogewerf胡润百富董事长 / 首席调研员2序言谢旭辉汇桔集团董事长兼 CEO，创立知商谷国际众创空间、汇桔全球科创谷 ；世界知识产权战略专家 TOP300 人、中国商业联合会副会长、2018 广州城市形象国际传播大使、2018 中国 500 强企业高峰论坛联合主席、2019 腾讯数字生态人物“腾飞创始人”2018年汇桔网和胡润百富在反复验证和考察之后，形成了颇具时效性的2018中国企业知识产权竞争力报告。在中美经贸摩擦日益激烈的大环境中，见证了中国实体经济无论顺境或逆境，在知识产权方面始终保持着强劲增长态势。2019年，我们在延续去年对中国企业知识产权生态进行深度研究的基础上，收敛聚焦在与中国制造息息相关的人工智能产业。一般来说，人工智能含有基础层、技术层以及应用层。基础层是最基础也是最核心的技术，涵盖人工智能相关硬件和软件，例如：芯片、算法等；技术层是将基础层的技术进行整合后所产生的人工智能技术，如图像识别、语音识别等；而应用层是指人工智能技术应用在具体的行业或场景中，比如：自动驾驶、医疗图像识别等。目前欧美日等发达国家和地区更多地投入到基础层和技术层，中国则更专注于应用层。作为知识产权密集型产业，人工智能产业的核心资产是知识产权，未来人工智能企业的竞争壁垒主要体现在知识产权的布局，知识产权将成为人工智能产业的发展基石。国务院在 2017 年发布新一代人工智能发展规划，也提到人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界，人工智能的发展应当视为国家的重大战略机遇，同时构筑人工智能发展的先发优势，进而加快建设创新型国家和世界科技强国。从全球人工智能技术的专利申请数量来看，确实呈现出飞速增长的趋势。2008年至2018年之间，与人工智能相关的专利申请数量从 22913 件增加到了 2018 年的78085件，数量提升了三倍之多。值得注意的是，与近十年来全球趋势相比，中国在人工智能领域的申请数量明显更高，尤其是最近两年，几乎呈现直线上升的趋势。时至今日，中国人工智能专利数量已经是世界第一，美国的申请数量略低于中国位列第二，日本位列第三。可见，人工智能的技术研发在我国达到了空前的热度与高度。然而，中国企业在追求人工智能专利布局的数量的同时，更应兼顾专利布局的质量，才能永续发展。为此，汇桔网和胡润百富再度携手合作，共同发布2019 中国人工智能产业知识产权发展白皮书（以下称白皮书），白皮书中解析了人工智能产业图谱、对应的关键技术以及各自的专利发展脉络，同时对国内外的人工智能技术进行对比研究，进一步全面盘点了在人工智能产业研发活动较为积极奋进的中国企业，并利用科学化与系统化的科学评价方式形成了中国人工智能企业知识产权竞争力百强榜。今年正值新中国建国70周年之际，中国综合国力已经跃升至仅次于美国的全球第二大国，实际上中国的工业经济规模早已超越美国，如今中国是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，制造业总产值更达到美国的2.58 倍（2017 年统计）。因此，虽然中美经贸摩擦在现在至今后的一段时间内仍将持续，但中美两国总体上将继续维持竞争与合作的关系。以中兴、华为为代表的中国企业，也不会因为美国的制裁而停下前进的步伐，反而会愈战愈勇、越来越有底气。希望藉由本白皮书对投入在人工智能产业的知商界人士起到“他山之石，可以攻玉”的作用，唯有过硬的技术实力、巨大的国内市场以及完备夯实的知识产权布局，才能真正发挥我们中国最大的工业优势。最后，我们认为知识产权、人工智能和互联网的属性相同，都是国家、社会及企业的基础设施，汇桔网相信知识产权将助力人工智能，两者进行充分、深度融合，从而发展成为一个巨大的产业集群。3 01开篇02序言04第一章 人工智能产业发展现状1.1 人工智能定义 1.2 人工智能产业图谱 1.3 中国人工智能产业的发展环境 1.4 2018 年中国自主知识产权人工智能大事件 32附录 IP竞争力评价模型和数据来源介绍27第五章 专家访谈34汇桔网简介35关于胡润百富36版权声明26第四章 总结和展望4.1 总结 4.2 展望08第二章 人工智能产业关键专利技术发展分析2.1 人工智能技术变迁 2.2 重点专利技术分支发展分析 2.3 重点技术分支生命周期 2.4 国内外人工智能技术对比研究17第三章 人工智能企业知识产权竞争力分析3.1 2019 年中国 AI 企业 IP 竞争力 TOP100 3.2 百强榜榜单分析 3.3 榜单企业投融资案例分析目录图片 Getty Images 提供截至2018年11月，全国已有15个省市发布人工智能规划，其中12个制定了具体的产业规模发展目标（第6页）2641.1 人工智能定义人工智能并没有一个统一的定义，在学术界，有几个重要的观点 ：1956年，达特茅斯会议首次提出人工智能的定义：使一部机器的反应方式像一个人在行动时所依据的智能。 美国斯坦福大学著名人工智能研究中心的尼尔逊教授定义“人工智能是关于知识的学科怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学科”。 著名的美国大学MIT的Winston教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作” 。什么是人工智能？人工智能是利用数字计算机或者数字计算控制的机器模拟、延伸和拓展人的智能， 感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。根据人工智能是否能正式地实现推理、思考和解决问题，可以将人工智能分为弱人工智能和强人工智能。弱人工智能是指不能真正实现推理和解决问题的智能机器。目前主流研究仍然集中于弱人工智能，如语音识别、图像处理和物体分割、机器翻译等。强人工智能是指真正能思维的智能机器，并且认为这样的机器是有自觉的和自我意识的，这类机器可分为类人和非类人两类。第一章人工智能产业发展现状人工智能产业图谱产品与解决方案层技术层基础层安防领域金融领域零售领域教育领域医疗健康文娱领域城市出行营销领域移动终端农业领域计算机视觉 智能语音识别 自然语言处理 知识图谱 机器学习客服领域制造领域开源框架芯片 平台 大数据服务云服务传感器自适应学习 视频广告营销数字营销智慧交通 硬件设备智能驾驶技术服务教育管理5 1.2 人工智能产业图谱随着人工智能技术的变化与发展，全球人工智能领域已逐步在底层基础支撑、核心技术创新、上层行业应用之间建立初步产业链条。其中，底层基础支撑包括数据、基础算法、智能硬件（如芯片、传感器）等；核心技术层典型的有机器学习、深度学习技术、计算机视觉技术、智能语音技术、自然语言处理等；上层行业应用层则涉及到人工智能在各行各业中的应用，诸如 AI+ 安防、AI+ 医疗、AI+ 金融、AI+ 零 售、AI+ 教 育、AI+ 家 居、AI+农业、AI+制造、AI+网络安全、AI+ 人力资源、AI+ 知识产权、智能驾驶，智能机器人等。伴随着技术的创新和行业应用的拓宽，人工智能领域核心技术的知识产权布局已经悄然发力，节节攀升。1.3 中国人工智能产业的发展环境全球范围内越来越多的政府和企业组织逐渐认识到人工智能在经济和战略上的重要性，并从国家战略和商业活动上涉足人工智能。我国人工智能发展环境具备较多利好因素，政策和资金的支持、市场和人才供给、技术的积累和突破已为人工智能的发展提供了基础条件，多方条件和资源相辅鼎力，人工智能大跨步向前迈进，万亿市场一触即发。 政治环境 ： 自 2015 年 5 月发布中国制造 2025，提出发展智能制造，我国政府进一步高度重视人工智能的技术进步与产业发展，新一代人工智能发展规划提出“到2030年，使中国成为世界主要人中国制造 20252015年5月“人工智能”首次被写入全国政府工作报告2017年3月“互联网 +”人工智能三年行动实施方案2016年5月促进新一代人工智能产业发展三年行动计划2017年12月高等学校人工智能创新行动计划2018年4月机器人产业发展规划 2016-2020 年2016年4月十九大报告2017年10月“十一五”国家战略性新兴产业发展规划2016年11月2018 年政府工作报告2018年3月2019 年政府工作报告2019年3月新一代人工智能产业创新重点任务继续工作方案2018年11月中国人工智能产业的发展环境政治环境1.人工智能上升至国家战略层面；2.各省市争相布局人工智能发展。P经济环境1. 商业资本积极参与，AI 成投资风口 ;2. 上下游产业布局完整，是未来经济发展新引擎。E社会环境1.加强人才引进、培育和培养；2.优化人工智能创新融资环境；3. 建立健康发展的法律法规、伦理道德框架和监管体系。S技术环境1. 基础软件 + 硬件 + 数据库的改善支撑人工智能强劲发展；2. 关键环节布局助推人工智能产业生态化发展。T6工智能创新中心”。近年来，我国在人工智能领域密集出台相关政策，更在2017、2018以及 2019 年连续三年的政府工作报告中提到人工智能，可以看出在世界主要大国纷纷在人工智能领域出台国家战略，抢占人工智能时代制高点的环境下，中国政府把人工智能上升到国家战略的决心。截至2018年11月，全国已有15个省市发布人工智能规划，其中12个制定了具体的产业规模发展目标。通过一系列政策与资金扶持，各省市不断强化当地人工智能的技术研发与应用，为人工智能产业提供了广阔发展机遇和前景。 经济环境 ： 2018年中国经济外部受中美贸易战持续升级影响，经济下行压力增大，制造业景气度持续降低到50临界点，在陷入寒冬的背景下，我国经济依旧持续健康发展，人工智能产业热度更是不断提升。自 2015 年开始，中国人工智能市场规模逐年攀升，据赛迪顾问人工智能产业研究中心统计，截止 2018 年中国人工智能产业市场规模继续保持稳定增长，整体市场规模达到 383.8 亿元，同比增长 27.6%。德勤中国发布中国人工智能产业白皮书报告中推算，在2020年，世界人工智能市场将达到 6,800 亿元人民币，2015 到 2020 年间，复合年均增长率达26.2%；在中国，人工智能市场规模将达到710亿元人民币，复合年均增长率为44.5%。大好的市场前景使得人工智能涌入大量资本，中国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家。目前，我国人工智能全产业链初步形成，产业链各层级向深度融合发展，融合应用水平大幅拓展，智能经济形态雏形初现，消费到生产、实体经济数字化、网络化、智能化转型升级步伐加快。大量资本的涌入、商业场景的支撑、产业链各层级的深度融合使得人工智能真正进入了增长的黄金期。 社会环境： 2018年末中国大陆总人口139,538 万人，比上年末增加 530 万人，而居民消费价格指数比上年上涨2.1%。国家对人才教育投入力度加大，截止2017年12月，全国共有71所高校围绕人工智能领域设置了86个二级学科或交叉学科，2019年国家财政性教育经费占国内生产总值比例继续保持在4% 以上，中央财政教育支出安排超过 1 万亿元。在2018年4月，教育部印发高等学校人工智能创新行动计划，提出优化高校人工智能领域科技创新体系，引领新一代人工智能发展的人才高地，为我国跻身创新型国家前列提供科技支撑和人才保障。数据来源：国家统计局消费 人口 教育 2018年社会消费品零售总额380,987亿元，比上年增长 9.0%。 2018年居民消费价格指数比上年上涨2.1%。 2018年末中国大陆总人口139,538万人，比上年末增加530万人。全年出生人口1,523万人，人口出生率为 10.94。16 至 59 周岁的劳动年龄人口 89,729 万人，占比 64.3%； 60 周岁及以上人口 24,949 万人，占比 17.9%，其中 65周岁及以上人口 16,658 万人，占比 11.9%。 2018 年九年义务教育巩固率为 94.2%，高中阶段毛入学率为 88.8%。普通本专科招生 791万人，在校生2,831万人，毕业生753.3万人。全年研究生教育招生 85.8 万人，在学研究生273.1 万人，毕业生 60.4 万人。 2019 年国家财政性教育经费占国内生产总值比例继续保持在 4% 以上，中央财政教育支出安排超过 1 万亿元。 社会环境发展现状截至2018年11月，全国已有15个省市发布人工智能规划，其中12个制定了具体的产业规模发展目标7 技术环境 ： 从专利申请量历年变化趋势来看，截止2018年5月，人工智能领域专利经历了1980年之前的萌芽期、1981-2000 年的缓慢发展期、2001-2010 年的平稳发展期，以及2011年以来的快速发展期四个阶段。值得注意的是，在2017年人工智能关键技术领域的专利申请量更是突破20,000件，同比增长25.4%。2018年保持增长趋势看好。在2017年国务院发布的新一代人工智能发展规划中预计，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术和应用达到世界先进水平，核心技术规模超过 4,000 亿元。人工智能赋能产业是一个从量变到质变的过程，当前我国人工智能产业尚未形成有影响力的生态圈和产业链，这就需要行业参与者积极做好关键环节的布局，发挥好各自的优势，搭建起人工智能产业生态，在核心能力创新方面，加强机器学习核心算法、人工智能芯、类脑智能、量子智能等前沿技术成为首要任务，提高人工智能产业在全球的核心竞争力，加强关键领域自主知识产权的布局刻不容缓。1.4 2018年中国自主知识产权人工智能大事件在2018年这个被广泛认为资本寒冬的一年，我国对人工智能领域的研究热度不减。人工智能已经不仅仅是科技行业的概念，几乎各行业都有企业在拥抱和研究“人工智能”。2018年2月15日的央视春晚上，百度阿波罗（Apollo）无人车在荧幕上高调亮相。2018年6月，腾讯发布首个AI医学辅助诊疗开放平台，宣布开放旗下首款AI+医疗产品“腾讯觅影”的AI辅诊引擎，助力医院 HIS 系统、互联网医疗服务实现智能化升级，构建覆盖诊前、诊中、诊后的智慧医疗生态。2018年9月，在2018杭州云栖大会上，杭州城市大脑2.0正式发布。这个城市管理平台集合了大数据、云计算和人工智能等技术，根据现场连线显示的管理数据，杭州全市车辆的总体数据、市民出行量、交通安全指数、报警量等数据均得以实时呈现。2018年10月，华为发布全栈全场景AI解决方案，同时发布了两款 AI 芯片，昇腾 910 和昇腾 310。昇腾 910 是目前单芯片计算密度最大的芯片，而昇腾310芯片则是极致高效计算低功耗AI芯片。两款AI芯片的率先发布显示出华为在国内 AI 硬件领域的领先。在2018年11月的第五届世界互联网大会上，百度总裁张亚勤在现场发布了Apollo自动驾驶开放平台，百度将自动驾驶打造成了自己人工智能发展路线上的一张名片。以腾讯、华为、百度等中国人工智能巨头企业出海崭露头角，独角兽企业望其项背，初创公司紧跟其上大量涌进人工智能阵营，由人工智能主导的一场时代变革，正在慢慢靠近。人工智能关键技术领域历年专利申请量 （单位：件）数据来源：国家知识产权局、汇桔云专利数据库、Incopat专利数据库5,00010,00015,00020,0001960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 201815 15 19 1530 29 46 37 33 60 62 67 86 59 80 147184234 202 2754859021,4371,3711,2061,0941,403 1,3571,2191,5121,754 1,972 1,9682,051 2,0282,4542,5182,8913,2923,6485,0045,7315,438 5,6055,8196,3396,4546,776 6,7376,684 6,6446,8637,7248,4939,50511,98915,98120,03820,131萌芽期 缓慢发展期 平稳发展期 快速发展期快速发展期平稳发展期缓慢发展期萌芽期8第二章人工智能产业关键专利技术发展分析2.1 人工智能技术变迁人类关于人工智能的萌芽始于20世纪50年代，这一时期最具代表性的贡献是阿兰图灵于 1950 年发表的论著Computing Machinery and Intelligence，文章中介绍了图灵测试、机器学习、基因算法、强化学习等概念，奠定了人工智能发展的基础。1956年，在美国达特茅斯学院中举办的达特茅斯会议中首次提出“人工智能”的概念，标志着人工智能作为一个独立研究领域的诞生。迄今为止，人工智能的技术发展经历了三次跌宕起伏，业内对这三个阶段有着不同的划分和称谓，从人工智能的技术发展路线来看，可划分为推理期、知识期、机器学习期三个阶段。从人工智能的萌芽直到上世纪70年代初，人们认为如果赋予机器逻辑推理能力，机器就能具有智能。人工智能研究处于“推理期”。当人们意识到人类之所以能够判断、决策，除了推理能力外，还需要知识，人工智能在20世纪70 年代进入了“知识期”，大量专家系统在此时诞生。随着研究向前进展，研究者发现人类知识无穷尽，且有些知识本身难以总结后交给计算机，还需要赋予机器学习知识的能力，发展到20世纪90年代，机器学习成为一个独立的学科领域，相关技术层出不穷，深度学习模型在这个阶段得以发明。90年代初期，人工智能逐渐成为产业，但由于五代计算机的失败再一次进入低谷。2010年后，相继在语音识别、计算机视觉领域取得重大进展，围绕语音、图像等人工智能技术的创业大量涌现，人工智能技术正在悄然从量变实现质变。1960 年、1980 年、2000 年、2012 年及 2014 年几美国科幻巨匠西莫夫提出“机器人三定律”达特茅斯会议诞生了人工智能学科早期的系统适用于更宽的问题选择和更难的问题时效果不理想，美国、英国相继缩减经费支持莱斯利提出了概率近似正确模型第五代计算机，人工智能计算机由于路线显示背离计算机工业的反响，项目宣告失败Hinton 发表深度学习Nature文章CNN 超第二名十个百分点夺冠ImageNet香港中文实验室DeepID算法首次超过人眼识别人脸率自动定律证明系统完成数学原理第二章的证明AlphaGo 战胜人类顶尖围棋选手1942 1956 1970 1984 1992 2006 2012 20141963 20161968DENDRAL世界上第一例成功的专家系统诞生推理期将逻辑推理能力赋予计算机系统知识期总结人类知识教授给计算机系统机器学习期计算机从数据中学习算法，深度学习在语音、图像领域大获成功人工智能技术发展历程9 人工智能发展历程的几个时间节点的核心技术专利技术分布趋势变化 （单位：件）个时间节点的专利技术分布趋势变化对比直观反映出人工智能核心技术创新层的技术发展趋势。1960年（推理期）的专利申请主要围绕基于逻辑推理的数学解题设备、方法等展开，如晶体管放大器、数字触发、二进制标记、几何图案等；1980年（知识期）的专利申请开始主要针对语音识别、语音合成、语言翻译等语音/声音处理技术进行布局保护；2000年（机器学习期）的专利申请除了语音/声音处理技术外，针对图像处理技术、神经网络、知识发现等也开始进行布局保护；2012年（机器学习期）的专利申请涉及语音、自然语言处理、图像识别、生物统计、神经网络等技术领域；2014年的专利申请开始出现三维人脸识别/面部识别技术、数据集/分类器、情感识别等新的技术分布。图像数据|图像|人脸检测上下文|数据库|用户语音命令|声音识别分类器|人工神经网络|数据集语言模型|文本|语言人脸识别|面部识别|生物测定数据音频信号|音频数据|音频编码声学模型|语音合成math|特征提取|声音识别方法装置|语音辨识|影像图像数据|识别|对象 语音数据|语音命令|声音识别 自然语言|语言模型|文本面部图像|三维人脸识别|面部识别人脸|人脸检测|图像识别方法 音频信号|音频数据|音频解码器神经网络模型|训练|神经元数据集|分类|分类器测试样本|情感识别方法|射影不变量装置|应用程式|演算法2,0241,7271,4069799789379087711341021,9261,8071,6391,2151,20088472936396772013 2014声音识别|计算机|编码数据语言模型|语言|因素图像数据|图像|数字图像音频数据|语音编码|语音编码方法神经网络|数据组|知识发现音频编码|输入信号|频谱包络单倍型|支持矢量机|基因表达语音模型 |最大熵|布雷克并行神经网络语音命令|声音识别自然语言|上下文|计算机程序对象|图像识别|识别音频信号|语音信号|编码语言模型|语言|翻译生物统计数据|生物统计|生物测定数据神经网络|神经元|训练生物标志物|投影数据|分析math|拟声波曲线|互相关矩阵3,2981,4721,3631,2621,2371,168191511,7951,6461,4641,1271,038844727583602000 2012晶体管放大器|晶体管|发射极跟随器感测图案|光学识别|几何图案识别系统|字符数字触发|数字触发器|识别图案电压比较电路|误差信号|反馈信号磁性声音检测器|负脉冲|声音检测电路阴极射线示波器|包络解调器|零交叉二进制标记|最佳匹配|转换系统整流器|音调|峰值语音命令|语音|声音识别电路共振峰频率|语音信号|数据转换器地址寄存器|存储器|电子翻译器字符图案|对象存储器|声发生器识别脉冲|指纹图案|阈值电压值声处理|驱动装置|显示装置语音合成|话音|自动应答电话声音合成器|人类语音|模拟转换器声音识别方法|动态编程|语音合成方法自相关器732221111119313412810384575227611960 1980迄今为止，人工智能的技术发展经历了三次跌宕起伏，业内对这三个阶段有着不同的划分和称谓，从人工智能的技术发展路线来看，可划分为推理期、知识期、机器学习期三个阶段。数据来源：国家知识产权局、汇桔云专利数据库、Incopat专利数据库