一、報告背景與核心價值

1．政策發(fā)布背景解析

工信部連續(xù)七年發(fā)布AI專利報告，具有深遠的行業(yè)意義。這一系列報告為AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了權(quán)威的參考依據(jù)，有助于企業(yè)把握技術(shù)發(fā)展趨勢，合理規(guī)劃研發(fā)方向，避免盲目投入。同時，也為政府制定相關(guān)政策提供了數(shù)據(jù)支持，促進產(chǎn)業(yè)資源的優(yōu)化配置。

2024版報告發(fā)布于國際產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的大背景下。隨著全球科技競爭的加劇，AI產(chǎn)業(yè)成為各國競相爭奪的戰(zhàn)略高地。一些發(fā)達國家加大了對AI技術(shù)的研發(fā)投入，推動產(chǎn)業(yè)升級。我國為了在這場競爭中占據(jù)有利地位，需要更加精準地了解AI技術(shù)的發(fā)展動態(tài)。

七部委聯(lián)合發(fā)布的政策文件以及區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃，都凸顯了國家層面對AI技術(shù)創(chuàng)新的高度重視。AI技術(shù)被視為推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、提升國家競爭力的關(guān)鍵力量，在國家戰(zhàn)略中具有重要的定位。通過發(fā)布AI專利報告，能夠引導(dǎo)企業(yè)加大創(chuàng)新投入，提高我國AI產(chǎn)業(yè)的整體水平。

2．全棧技術(shù)定義演進

生成式AI全棧技術(shù)涵蓋“基礎(chǔ)層 – 模型層 – 應(yīng)用層”體系。基礎(chǔ)層主要包括智能芯片、算力基礎(chǔ)設(shè)施等，為AI技術(shù)的運行提供硬件支撐；模型層涉及各種算法和模型，如多模態(tài)大模型，是AI技術(shù)的核心；應(yīng)用層則是將AI技術(shù)應(yīng)用于各個領(lǐng)域，實現(xiàn)其商業(yè)價值。

與早期人工智能技術(shù)相比，全棧技術(shù)有了顯著的變化。2017 – 2024年期間，技術(shù)定義不斷演進。早期人工智能技術(shù)主要集中在特定領(lǐng)域的應(yīng)用，而全棧技術(shù)更加注重系統(tǒng)性和綜合性。智能芯片的出現(xiàn)，大大提高了AI計算的效率；多模態(tài)大模型能夠處理多種類型的數(shù)據(jù)，使AI的應(yīng)用場景更加廣泛。這些新要素的加入，使得全棧技術(shù)能夠更好地滿足復(fù)雜多變的市場需求。

3．研究方法與數(shù)據(jù)價值

專利分析報告采用了20余項評價指標，全面評估AI全棧技術(shù)的發(fā)展狀況。這些指標涵蓋了專利數(shù)量、質(zhì)量、創(chuàng)新性等多個方面，能夠準確反映企業(yè)在AI領(lǐng)域的技術(shù)實力和創(chuàng)新能力。

“AI專利高質(zhì)量發(fā)展能力測算指標體系”則進一步細化了對專利的評估。通過該體系，可以深入分析企業(yè)在專利布局、研發(fā)投入產(chǎn)出比等方面的表現(xiàn)。

專利數(shù)據(jù)對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活力的評估具有重要價值。近年來，AI專利數(shù)量呈現(xiàn)出31.6%的年均復(fù)合增長率，這表明AI產(chǎn)業(yè)正處于快速發(fā)展階段。通過對專利數(shù)據(jù)的分析，可以了解產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新熱點和發(fā)展趨勢，為企業(yè)和政府的決策提供參考。

二、技術(shù)架構(gòu)與核心突破

1．基礎(chǔ)層硬件創(chuàng)新

在AI全棧技術(shù)的基礎(chǔ)層，智能芯片領(lǐng)域的專利布局尤為關(guān)鍵。國內(nèi)模型訓(xùn)練所需的算力規(guī)模呈爆發(fā)式增長，對智能芯片的性能和效率提出了更高要求。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，隨著大模型的不斷發(fā)展，國內(nèi)模型訓(xùn)練所需算力規(guī)模已達到了驚人的程度，這促使企業(yè)加大在智能芯片領(lǐng)域的研發(fā)投入。

Google和華為等企業(yè)在異構(gòu)計算專利方面成果顯著。Google憑借其先進的技術(shù)和強大的研發(fā)實力，在智能芯片的異構(gòu)計算領(lǐng)域取得了多項專利，其芯片能夠高效地處理復(fù)雜的計算任務(wù)，為AI技術(shù)的發(fā)展提供了有力支持。華為則通過自主研發(fā)，推出了昇騰系列芯片，在異構(gòu)計算方面也有獨特的優(yōu)勢，其專利成果不僅提高了芯片的性能，還降低了能耗。

除了智能芯片，算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也不容忽視。完善的算力基礎(chǔ)設(shè)施能夠為AI技術(shù)的發(fā)展提供穩(wěn)定的支撐，確保模型訓(xùn)練和推理的高效進行。目前，我國在算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面取得了一定的進展，但與發(fā)達國家相比仍存在差距，需要進一步加大投入和創(chuàng)新力度。

2．模型層技術(shù)分支

模型層是AI全棧技術(shù)的核心，其中訓(xùn)練微調(diào)技術(shù)占比29.6%，成為當前的研究熱點。從9.2萬項模型專利數(shù)據(jù)來看，訓(xùn)練微調(diào)技術(shù)的突破路徑主要體現(xiàn)在算法優(yōu)化和數(shù)據(jù)利用上。通過改進訓(xùn)練算法，能夠提高模型的收斂速度和準確性；合理利用數(shù)據(jù)，則可以增強模型的泛化能力。

多模態(tài)技術(shù)在模型層也占據(jù)重要地位，占比達26%。多模態(tài)技術(shù)能夠處理多種類型的數(shù)據(jù)，如圖像、文本、語音等，使AI模型能夠更加全面地理解和分析信息。這一技術(shù)的發(fā)展，推動了AI在多個領(lǐng)域的應(yīng)用，如智能安防、自動駕駛等。

在模型架構(gòu)與推理技術(shù)方面也取得了一定的進展。新型的模型架構(gòu)不斷涌現(xiàn)，提高了模型的性能和效率；推理技術(shù)的優(yōu)化，則使得模型能夠在更短的時間內(nèi)輸出結(jié)果，滿足實際應(yīng)用的需求。

3．應(yīng)用層場景滲透

AI全棧技術(shù)在應(yīng)用層已經(jīng)滲透到金融、醫(yī)療、制造等多個領(lǐng)域。在金融領(lǐng)域，C3.ai利用AI技術(shù)進行風(fēng)險評估和預(yù)測，通過分析大量的金融數(shù)據(jù)，能夠準確地識別潛在的風(fēng)險，為金融機構(gòu)提供決策支持。其相關(guān)應(yīng)用專利數(shù)據(jù)顯示，該技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用取得了顯著的成效。

在醫(yī)療領(lǐng)域，商湯科技的AI技術(shù)被應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像診斷，能夠快速準確地識別病變，提高診斷效率和準確性。通過大量的臨床數(shù)據(jù)訓(xùn)練，其模型的性能不斷提升，為醫(yī)療行業(yè)帶來了新的變革。

在制造領(lǐng)域，AI技術(shù)可以實現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化管理，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。例如，通過對生產(chǎn)設(shè)備的實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，能夠及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障并進行預(yù)警，減少停機時間。

隨著AI技術(shù)在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，也出現(xiàn)了技術(shù)倒逼基礎(chǔ)層升級的現(xiàn)象。為了滿足應(yīng)用層對性能和效率的更高要求，基礎(chǔ)層的智能芯片和算力基礎(chǔ)設(shè)施需要不斷創(chuàng)新和升級，以實現(xiàn)AI與行業(yè)需求的協(xié)同演進。

三、產(chǎn)業(yè)格局與競爭態(tài)勢

1．全球市場梯隊分布

在全球AI市場中，中美歐呈現(xiàn)出不同的技術(shù)路線。美國憑借其強大的科研實力和領(lǐng)先的科技企業(yè)，在基礎(chǔ)研究和高端芯片領(lǐng)域占據(jù)優(yōu)勢，注重從底層技術(shù)創(chuàng)新推動AI發(fā)展。歐洲則側(cè)重于AI在特定領(lǐng)域的應(yīng)用，如醫(yī)療、交通等，強調(diào)數(shù)據(jù)安全和倫理規(guī)范。中國在應(yīng)用層發(fā)展迅速，擁有龐大的市場和豐富的數(shù)據(jù)資源，在電商、金融等領(lǐng)域的AI應(yīng)用處于世界前列。

從主要廠商近三年銷售數(shù)據(jù)來看，百度、華為等國內(nèi)企業(yè)的全球市場份額呈現(xiàn)出不同的變化趨勢。百度在智能搜索、自動駕駛等領(lǐng)域不斷拓展，市場份額逐步提升。華為憑借其在通信和芯片領(lǐng)域的技術(shù)積累，在AI邊緣計算和智能終端等方面取得了一定的市場份額。

日韓在終端應(yīng)用方面展現(xiàn)出追趕態(tài)勢。日本在機器人和工業(yè)自動化領(lǐng)域有深厚的技術(shù)底蘊，韓國則在消費電子和半導(dǎo)體領(lǐng)域具有優(yōu)勢，通過不斷加大研發(fā)投入，提升AI技術(shù)在終端產(chǎn)品中的應(yīng)用水平。

2．企業(yè)創(chuàng)新力對比

構(gòu)建創(chuàng)新主體分析矩陣，對比Google、NVIDIA與百度、華為的研發(fā)投入產(chǎn)出比。Google在AI基礎(chǔ)研究和算法創(chuàng)新方面投入巨大，研發(fā)投入產(chǎn)出比相對較高，其在圖像識別、自然語言處理等領(lǐng)域的技術(shù)處于領(lǐng)先地位。NVIDIA以其強大的GPU芯片技術(shù)為基礎(chǔ)，在AI計算領(lǐng)域占據(jù)重要份額，研發(fā)投入主要用于芯片性能的提升和新應(yīng)用場景的開拓。

專利排名前十的企業(yè)技術(shù)布局各有側(cè)重。部分企業(yè)專注于基礎(chǔ)層的芯片研發(fā)，以提高算力和降低能耗；部分企業(yè)則在模型層發(fā)力，致力于開發(fā)更高效的算法和模型。

對于初創(chuàng)公司而言，突破路徑主要包括聚焦細分領(lǐng)域、與大企業(yè)合作等。通過專注于特定的應(yīng)用場景，初創(chuàng)公司能夠發(fā)揮自身的靈活性和創(chuàng)新性，在市場中找到立足之地。同時，與大企業(yè)合作可以獲取更多的資源和技術(shù)支持，加速自身的發(fā)展。

3．資本布局新動向

人工智能ETF資金流向發(fā)生了明顯變化。近年來，資金逐漸從傳統(tǒng)的AI概念企業(yè)流向算力基建和終端應(yīng)用領(lǐng)域。這一趨勢反映了市場對AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新認知，即算力是AI發(fā)展的基礎(chǔ)，而終端應(yīng)用則是實現(xiàn)商業(yè)價值的關(guān)鍵。

從科創(chuàng)板AI企業(yè)估值邏輯來看，市場更加注重企業(yè)的技術(shù)實力、市場份額和盈利能力。具有核心技術(shù)和廣闊市場前景的企業(yè)往往能夠獲得更高的估值。

近億元級資金加倉案例表明，算力基建和終端應(yīng)用成為投資熱點。例如，一些資金加大了對智能芯片制造企業(yè)和AI終端產(chǎn)品研發(fā)企業(yè)的投資，以分享AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來的紅利。這種投資熱點的轉(zhuǎn)移將進一步推動AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，促進技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用落地。

四、發(fā)展挑戰(zhàn)與未來展望

1．技術(shù)瓶頸突破方向

當前，算力成本與能耗問題成為AI技術(shù)發(fā)展的主要瓶頸。隨著模型規(guī)模的不斷增大，訓(xùn)練和推理所需的算力呈指數(shù)級增長，導(dǎo)致算力成本居高不下。同時，高能耗也帶來了環(huán)境壓力和運營成本的增加。

以典型企業(yè)為例，部分頭部AI企業(yè)研發(fā)投入中，用于算力的成本占比高達40%以上。為了降低成本和能耗，企業(yè)紛紛加大在智能壓縮算法等降本增效技術(shù)的研發(fā)投入。近年來，智能壓縮算法等相關(guān)技術(shù)的專利呈現(xiàn)出快速增長的趨勢。這些技術(shù)通過對模型進行壓縮和優(yōu)化，減少了計算量和存儲需求，從而降低了算力成本和能耗。

此外，數(shù)據(jù)治理也是AI技術(shù)發(fā)展面臨的重要挑戰(zhàn)。隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長，數(shù)據(jù)的質(zhì)量、安全性和隱私保護等問題日益凸顯。企業(yè)需要建立完善的數(shù)據(jù)治理體系，確保數(shù)據(jù)的合規(guī)使用和安全存儲。

2．產(chǎn)業(yè)協(xié)同生態(tài)構(gòu)建

“芯片 – 框架 – 模型”協(xié)同創(chuàng)新機制是推動AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。芯片作為硬件基礎(chǔ)，為AI計算提供強大的算力支持；框架則是連接芯片和模型的橋梁，提供高效的開發(fā)工具和環(huán)境；模型則是AI應(yīng)用的核心，實現(xiàn)各種智能功能。

以華為昇騰為例，華為構(gòu)建了以昇騰芯片為基礎(chǔ)，以昇思MindSpore為框架的全棧技術(shù)生態(tài)。昇騰芯片具有高性能、低能耗的特點，為AI計算提供了強大的硬件支撐；昇思MindSpore框架則提供了豐富的開發(fā)工具和算法庫，方便開發(fā)者進行模型開發(fā)和訓(xùn)練。通過芯片、框架和模型的協(xié)同創(chuàng)新，華為能夠快速推出滿足不同應(yīng)用場景需求的AI解決方案。

百度飛槳也采用了類似的協(xié)同創(chuàng)新機制。飛槳框架具有易用性、高效性等特點，能夠充分發(fā)揮百度昆侖芯片的性能優(yōu)勢。同時，百度還通過開源社區(qū)建設(shè)，吸引了大量開發(fā)者參與，共同推動AI技術(shù)的發(fā)展。

開源社區(qū)建設(shè)在AI產(chǎn)業(yè)協(xié)同生態(tài)構(gòu)建中也發(fā)揮著重要作用。通過開源，企業(yè)可以共享技術(shù)資源，促進技術(shù)交流和創(chuàng)新。目前，國內(nèi)外已經(jīng)形成了多個知名的AI開源社區(qū)，如TensorFlow、PyTorch等，為AI技術(shù)的普及和發(fā)展做出了重要貢獻。

3．2025 – 2030趨勢預(yù)測

預(yù)計2025 – 2030年，多模態(tài)大模型應(yīng)用將迎來爆發(fā)式增長。多模態(tài)大模型能夠處理多種類型的數(shù)據(jù)，如文本、圖像、語音等，具有更強大的智能能力和更廣泛的應(yīng)用場景。隨著技術(shù)的不斷進步和成本的不斷降低，多模態(tài)大模型將在智能客服、智能安防、自動駕駛等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

結(jié)合31.1%的技術(shù)增長率，工業(yè)質(zhì)檢、數(shù)字人等場景的專利布局將呈現(xiàn)出快速增長的趨勢。在工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域，多模態(tài)大模型可以通過對圖像、傳感器數(shù)據(jù)等進行綜合分析，實現(xiàn)更精準的缺陷檢測和質(zhì)量控制。在數(shù)字人領(lǐng)域，多模態(tài)大模型可以賦予數(shù)字人更自然的語言交互能力和更豐富的情感表達，推動數(shù)字人在教育、娛樂、金融等領(lǐng)域的應(yīng)用。

同時，邊緣計算設(shè)備的增量也將成為未來的一個重要趨勢。邊緣計算設(shè)備可以在本地進行數(shù)據(jù)處理和分析，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和可靠性。隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來越多的設(shè)備將具備邊緣計算能力，為AI技術(shù)的應(yīng)用提供更廣闊的空間。在工業(yè)質(zhì)檢、智能家居等場景中，邊緣計算設(shè)備將發(fā)揮重要作用，相關(guān)的專利布局也將逐漸增加。