自2012年起，我国的人工智能领域专利申请数量及专利授权数量均已超越美国。当研发以及专利布局更趋于完备，于企业而言，下一步便是产业化与商业化，而到那时，人工智能邂逅知识产权便可初见火花。虽然我国人工智能技术的商业应用还处于起步阶段，但仅从为数不多的公开报道的专利诉讼案件中，业内外已感受到了人工智能领域知识产权战争的硝烟。专利和专利诉讼的数量是判断产业是否爆发的两个最重要指标，当人工智能进去全面产业化的时候一定会产生大量的专利纠纷，这是知识产权制度服务于市场经济的必然，越到应用阶段，知识产权纠纷就会越多。

         人工智能技术邂逅知识产权制度，已经成为不可避免的历史必然，而本期内容重点关注的是：人工智能邂逅知识产权，谁将成为主导者？

        吴晓磊 百度专利事务部高级经理：不难判断，人工智能时代已经到来。那么，我们或许有必要追问：什么是人工智能？为什么直到现在人工智能时代才真正的到来？

        一、人工智能时代已经到来

        自2015年开始，人工智能逐渐进入了人们的视野。宏观层面看，从2015年7月4日国务院发布《国务院关于积极推进"互联网＋"行动的指导意见》，到人工智能被写入今年两会政府工作报告，再到今年7月8日国务院正式发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能受到的重视程度可谓与日俱增；微观层面看，从无人驾驶上路，到自动语音识别、实时翻译，从人工智能机器人撰写新闻，到法律、财务服务机器人面世，人工智能离大家的日常工作生活也越来越近。

         不难判断，人工智能时代已经到来。那么，我们或许有必要追问：什么是人工智能？为什么直到现在人工智能时代才真正的到来？

         人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能并不是什么新鲜的事物，早在上世纪50年代，各国就已经开始研究，其间经历了两次起伏。那么，为什么直到最近几年人工智能才进入爆发的前夜？首先是因为当今人类拥有了更多的数据，而这主要归因于互联网。互联网产生了海量的数据，特别是最近两年内互联网产生的数据，可占到了人类历史数据总量的90%，而且互联网数据量目前仍在非常快速地增长；第二个原因是算法的进步，机器学习，特别是深度学习的算法的改进，大大促进了人工智能训练和学习的效率；第三个原因是硬件水平的提高，快速的计算需要大量的硬件支持，硬件的进步，特别是GPU的使用，大大提高了计算机处理数据的能力；最后，人工智能领域的投资规模、数量的快速增长也是当前人工智能产业腾飞的重要推手。春江水暖资本先知，人工智能市场资本的活跃也从另外一个角度印证了人工智能时代的到来。

         人工智能的影响有多大？很多人认为，人工智能将带来第四次产业革命。我想，从当前各国纷纷把人工智能上升为国家战略的现象中，我们便可以知道前面的说法绝非夸大其词。从18世纪至今，300余年间，世界通过三次产业革命，完成了自动化、电气化、信息化的改造。但这三次产业革命，我国基本上都处在跟随地位，落后于欧美国家。而人工智能时代则给了我们历史机遇，让我国有机会实现弯道超车。

         当前，在人工智能领域内，不管是政策、资金、人才，还是论文和专利数量，中国跟美国都处在相近的水平。去年于浙江乌镇举办的第三届世界互联网大会发布的《全球人工智能发展报告（2016）》显示，全球人工智能的专利申请数量中，美国、中国、日本位列前三，三国占全球专利总量的73.85％，而位列第四的德国人工智能专利数量仅为中国的27.8％。《财富》杂志去年也发表过一篇题为《全球AI四巨头正用深度学习改变生活》的文章，其列举的“四巨头”包括谷歌、微软、Facebook和百度，其中百度是唯一一家在人工智能领域跟美国巨头直接抗衡的中国公司。目前，百度在人工智能领域的公开专利已经超过2000件，优势显而易见。

二、人工智能时代的新特点

         人工智能时代具有的新特点主要有四项。首先是以人为中心的人机交互，在这种人机交互的模式下，机器要去理解人，而非像过去一样由人去配合机器。举例而言，假如家里新买了一个电饭煲，过去我们必须参照厚厚的说明书中的内容去操作。对于年轻人而言这也许并非难事，但老人或小孩就很可能不知如何下手，很容易损坏机器。而一旦电饭煲运用了人工智能技术，说明书就不再是必需品了。使用者可以直接以与他人交谈说话的方式向电饭煲发出诸如“煮米饭还是煮粥还是煲汤”“加多少水”等指令。再比如说一台电视机，过去，人们需要学习电视遥控器的各种功能才能对电视进行操作。而有了人工智能技术，人们想看任何频道、节目或是某段回放，甚至想知道电视画面中的某个场景的具体位置、人物手中的物品的品牌与购买链接等，都可以直接向电视发出指令，由电视立刻完成。这便是“机器理解人”的人机交互模式新特点。

        第二个特点是以算法为核心，其中计算能力和数据是基础，应用是关键。首先在算法方面，Geoffrey Hinton教授2006年发表的论文，开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮，以人工神经网络(ANN)为代表的深度学习算法成为了人工智能应用落地的核心引擎；其次在计算能力方面，人工智能对计算能力的要求很高，而以前研究人工智能的科学家往往受限于单机计算能力，需要对数据样本进行裁剪，让数据在单台计算里进行建模分析，这也导致了模型准确率的降低。伴随着云计算基数和芯片处理能力的迅速发展，人们目前可以利用成千上万台的机器进行并行计算，尤其是GPUFPGA以及人工智能专用芯片的发展，为人工智能落地奠定了基础计算能力，使得使用类似于人类的深层神经网络算法模型的人工智能应用成为了现实；随着互联网的飞速发展，在线数据变得异常丰富，多来源、实时、大量、多类型的数据可以从不同的角度对现实进行更为逼真的描述，而利用深度学习算法则可以挖掘数据之间的多层次关联关系，为人工智能应用奠定数据源技术基础。计算能力、大数据、深度学习方法三者相辅相成、相互依赖、相互促进，使得人工智能有机会从专业技术成为通用技术，融入到各行各业之中。
第三个特点是跨产业、软硬件相结合，也可称为AI+。人工智能的发展跟互联网的发展密不可分，但人工智能不只是互联网，更不只是运用于互联网中，其影响和应用遍及大量的传统行业。正如国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中提到的：“人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。”《规划》同时也要求，“推动人工智能与各行业融合创新，在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业和领域开展人工智能应用试点示范，推动人工智能规模化应用，全面提升产业发展智能化水平。”

         最后一个特点就是技术驱动替代产品驱动，开源开放成为主要趋势。过去的人工智能为什么没有发展起来？虽然彼时大家都有相应的产品问世，业界也有很多关于产品及需求的良好建议，但是最后都没有成功。这是因为那个时候技术尚未成熟，更多停留在实验室中。随着AI时代的到来，创新不再是孤立的，而是站在了巨人肩膀上，其速度和效率会大大提升。开放式也创新越来越普遍，合作共赢将成为创新的趋势。当前，各种AI开放平台应运而生：在国外，有谷歌在2015年开源的TensorFlow人工智能平台、微软开源的深度学习平台CNTK、Facebook的人工智能开源软件Torchnet；在国内，则有百度于2016年9月1日召开的百度世界大会上，正式对外开放的异构分布式深度学习系统PaddlePaddle。它的问世，标志着国内第一个机器学习开源平台的诞生。另外在今年7月5日百度AI开发者平台大会发布的DuerOS开放平台、Apollo开放平台，也将开源开放提升到了新的高度，引起了业界的强烈关注。

三、AI时代对企业知识产权保护运用带来的挑战

         AI时代的特点，会给企业的知识产权保护和运用带来全新的变化和挑战。

         首先，知识产权权利的获得是保护和运用的前提。从知识产权权利获得角度来看，AI时代可能会带来三个问题：一是权利主体的问题——人工智能创作的作品该不该有著作权？机器写了一首诗，或者画了一幅画、创作了一首曲子，其版权应归谁？专利方面面临的挑战也是如此——机器会不会成为发明创造的主体？假设机器独立编程形成了一个软件并运行，甚至将智能芯片移植到人的身体中去操作特定的事情，那么其权利主体到底是人还是机器？这里面有很多法律伦理的问题，也有技术和知识产权方面的问题；二是知识产权权利的客体问题，也就是哪些创新可以得到知识产权保护的问题。就专利权而言，众所周知，算法的改进是人工智能发展的核心动力，但是我国的《专利法》目前对算法本身并无专利保护，那么算法以及其他新的知识产权权利客体又如何才能得到有效的保护？三是权利获得的标准问题。从某种意义上讲，人工智能并不是全新的东西，而更多是集成了众多互联网技术，并与传统行业的特点相结合。这种创新模式有时也叫微创新、应用创新，对传统行业往往产生巨大的作用，但它又能不能符合授权的标准？举例而言，将深度学习技术首先应用在语音、图像识别中，或是利用人工智能技术进行钢板缺陷检测与识别，这些创新能不能满足创造性的评判标准？最后一个问题是授权速度和保护周期。算法的更新迭代是非常快的，很多技术一年甚至更短的时间就可能更新一次，快速迭代要求快速授权、快速保护，这对授权速度和保护周期都提出了新的挑战。但目前我国的专利授权周期最快也需要一年，很多技术专利还没有获得授权就已经过时，而从商业抄袭的角度，其目的或许早已经达到。

         第二个挑战就是权利司法保护力度和方式的问题。知识产权是一种私权，也即排除他人使用的权利，保护是基础。人工智能时代由技术驱动，技术和技术创新的作用将会更加突出，搭便车的行为也将会更加普遍，这要求我们加大对人工智能技术保护力度，因为如果没有强保护，就会有更多人搭便车，愿意持续投入研发的市场主体则会越来越少。人工智能的强保护很多情况下需要通过诉讼实现，但目前人工智能方面的诉讼还不是很多，主要原因在于：一方面，人工智能相关的技术创新层出不穷，目前各市场主体都处在权利获得的储备阶段，各家都在跑马圈地；另一方面，相关的应用和市场也还处在早期，竞争尚未白热化。不过，可以预见的是，随着人工智能应用的普遍化以及市场竞争加剧，未来的专利大战不可避免，其剧烈程度甚至可能超过移动互联网时期的诉讼。诉讼是一种商业手段，诉讼主体能否达到目的，都需要视起诉标准、举证责任、禁令、审理周期、侵权赔偿额等方面的因素而定，这也对知识产权的司法保护和行政保护也提出了新的挑战。

         第三个挑战是人工智能知识产权的保护与开放间的平衡。在技术开源开放的趋势下，人工智能时代将会有更多的技术开放平台，企业间也会有更多的技术合作，甚至对于同行竞争对手之间，也很可能有技术上的合作。而技术上的竞争，更多体现在技术提供平台之间的竞争，知识产权保护应该保障好的技术和发明创造得到更多的实施，而非将其束之高阁。未来，AI领域可能出现各类技术阵营，阵营内部如何通过知识产权实施和许可标准以及策略，来降低阵营内部各公司之间的纠纷？如何通过知识产权保护对各个阵营进行制衡，提升阵营本身的优势和生态？这些都将成为重要的问题。

         第四个挑战是各种权利之间的配合。比如说开源，它涉及到专利和版权。版权开源的模式更多是放弃一些权利，但在专利方面，很多开源组织和开源协议对专利没有明确限制和要求，因此专利开源将来必然会面临很多问题。从某种程度上讲，开源最大的问题不是版权而是专利。

         四、人工智能时代对知识产权保护运用的建议

        总的来讲，我们的建议是，知识产权在人工智能时代更应该走在前面，主动去引导、拥抱产业的发展，而不只是躲在后面充当“守门员”的角色。

         首先，在知识产权权利获取方面，企业要提前进行布局，主动与研发部门建立互动机制，及早申请专利等知识产权保护，建立起种类齐全的“弹药库”；另外，知识产权法律政策制定部门也应考虑到人工智能相关创新的特点，完善现有的知识产权授权标准，或者建立独立的权利快速获取机制，同时还应加强在专利审查等方面的人才培养，利用人工智能技术提升审查质量和效率，为人工智能产业发展提供坚实的知识产权法律政策保障。

         第二，企业应加强对知识产权信息情报的利用。人工智能时代，各类技术创新和应用日新月异，如何前瞻性地了解业务的最新趋势，让业务部门及时决策和调整业务方向、技术路线，显得尤为重要。因此，企业必须定期监控业界知识产权布局。以百度为例，我们在前几年便曾开展过一个项目，从专利角度去分析一些竞品公司在无人驾驶领域的动向，这样的调查分析也对公司的发展取得了非常好的促进作用。

         第三，企业在知识产权保护方面，应配合技术和业务的发展，定期梳理知识产权资产，找到自己的“核弹”；同时，还应积极将人工智能应用在企业知识产权资产梳理评估以及侵权调查上，给知识产权赋能，该出手时能拿得出手，实现精准打击。当然，企业之间更要联起手来，共同推动知识产权快速维权等方面的改革。

         最后，在权利运用上，企业也可以主动推进知识产权层面的合纵连横，通过知识产权许可、合作、宣传等做法，引导、强化企业间业务层面的合作，加快创新和落地速度。同时，我们也希望人工智能联盟能够尽快成立，以建立具有明显优势的人工智能专利池，统一专利许可政策和标准，降低联盟成员之间无序诉讼的可能，并与国外巨头抗衡。

         请允许我简单介绍一下百度在这方面的尝试，以结束本文。语音技术是人工智能发展的重要技术，2015年，百度联合海尔、京东等公司成立了智能语音知识产权联盟，并建立了开放的专利许可策略，希望利用这种开放许可的方式来去促进整个智能语音相关产业的发展。百度当时率先开放了一百件语音基础专利，并鼓励其他联盟成员开放自己的语音专利。目前，除了百度之外，其他的公司也在陆续开放专利，通过推进交叉许可，促进整个相关智能语音产业的技术应用和发展。