计算机视觉产业专利分析报告

计算机视觉产业专利分析报告

计算机视觉作为计算机的眼睛，是机器认识世界、看懂世界的一种方式。而认识世界、看懂世界是人工智能产品或方案不可或缺的重要部分。唯有看见，才能够做出分析判断，进而代替人类完成更多的任务。计算机视觉技术与语音识别、语言识别一并构成了人工智能的感知智能，让机器完成对外部世界的探测，进而做出判断，采取行动，让更复杂层面的智慧决策、自主行动成为可能。

剖析计算机视觉产业链，产业链上游为基础层，包括人工智能芯片、算法技术和数据；中游技术层大体包括生物特征识别、物体与场景识别、光学字符识别、视频对象提取与分析等四种技术；下游则是具体的场景应用。计算机视觉技术拥有广阔的发展前景，产业应用进入快速发展期，国内企业纷纷展开了大量的相关项目的开发和研究。对于我国来说，研究计算机视觉技术已迫在眉睫。

本报告从专利分析的角度出发，分析计算机视觉技术相关专利的申请趋势、主要国家和区域、关键技术、技术发展历程等内容，以期掌握人工智能核心技术，了解其市场布局态势，协助人工智能产业在市场上稳定发展。分析采集所用的专利数据库是合享智慧有限公司开发的专利检索系统incoPat，对于数据，其收录了105 个国家和地区的专利数据。中国和全球专利的检索数据为截至2018 年2 月28 日已被收录公开的专利数据。

计算机视觉技术全球专利分析

1 专利申请趋势及发展阶段

计算机视觉相关专利最早出现于1953 年的英国（GB19530011998），其主要内容是有关三维图像处理技术，是当前三维重建技术的前身。经过60 多年的发展，截止2018 年2 月28 日，相关专利申请共45308 件。

在这60 多年的发展中，按1995 年为节点，大体可以把计算机视觉技术分为两个阶段。在1995 年以前，计算机视觉发展缓慢，技术停留于理论研究和基础探索时期，相关专利申请量很少，技术迭代很慢；1995 年后, 随着多视几何与分层三维重建技术的发展, 计算机视觉技术进入了快速发展阶段，专利申请大量出现，尤其是进入21 世纪，以机器学习为主要技术手段的计算机视觉研究，进一步推动了计算机视觉的蓬勃发展，为人工智能的推广与应用奠定了坚实的基础。

2 主要国家或地区专利分布

从计算机视觉技术专利申请目标国家或地区的申请排名情况来看，申请量排在前10 位的国家或地区分别为美国、中国、日本、欧洲、韩国、德国、英国、印度、法国和中国台湾。其中，向美国和中国提交的申请量远大于向其他国家或地区提交的申请量，美国和中国是该技术最大的2 个市场，技术迭代快，技术创新能力强。向日本和欧洲提交的申请量也比较大，说明该技术在这些国家或地区也有较好的市场。

计算机视觉技术在美国申请量最大，这主要是因为美国在计算机视觉技术方面起步较早，大型跨国公司如微软、高通、英特尔、IBM、柯达等掌握着大量的核心技术，技术相对较为成熟，市场份额较大。中国的计算机视觉技术起步相对较晚，但发展迅速，生物特征识别技术和三维重建技术的快速发展，使得中国在计算机视觉方面市场快速开拓，逐渐成为新兴的技术聚焦地。

3 技术原创地区分析

技术原创分析主要可以包括两部分：具有优先权专利的优先权国别分析和没有优先权专利的首次专利申请国分析。具有优先权的专利中，有9058 件来自美国，远远超过其他国家，日本和中国分别以2887 件和1141 件位居第2 和第3，英国、法国、韩国和德国原创技术实力也相对较强，均大于500 件，其他国家原创技术专利相对较少，均小于200 件。在没有优先权的专利中，首次申请国为中国的专利最多，有12343 件，其次是美国，具有专利7745 件，日本作为首次申请国的专利申请也较多，具有2400 件，韩国和德国也具有一定的技术实力，专利申请均大于600 件，首次申请国为其他国家的专利申请相对较少，均小于400 件。

总体来看，美国是最大的原创技术国家，具有很强的技术创新能力，这与其在计算机视觉技术方面起步较早和拥有较多大型跨国企业息息相关。中国、日本、韩国和德国原创技术也相对较多，技术迭代较快，技术创新能力较强，是非常重要的技术输出国，这主要与这些国家大力鼓励创新，积极寻求合作有关。

4 主要申请人排名

▲图1 计算机视觉全球技术主要申请人排名

图1 统计了全球计算机视觉领域专利申请量前20 的机构，微软以554 件专利位居榜首，具有很强的技术实力，英特尔、高通和飞利浦紧随其后，专利申请均大于500 件，佳能、汤姆逊、西安电子科技大学、三星、谷歌和索尼也具有较强技术创新能力，均跻身前10 位。

总体来看，在前20 位申请人排名中，美国企业有8 家，中国申请人也有8 家，但均为高校和研究院所，日本企业有2 家，韩国1 家，荷兰1 家。这表明，美国是计算机视觉领域技术最为先进的国家，具有大量顶尖企业，掌握着大多数的核心技术，技术应用广泛，市场占比很大。中国在计算机视觉领域正处于技术研发期，技术应用尚在探索阶段，未来发展潜力强劲。日本、韩国和欧洲也具有一定的技术实力，技术更新较快，市场前景较好。

5 关键技术构成

根据国际专利代码统计全球计算机视觉领域的关键技术构成，可以得出，视频在线分析与图像分析理解技术专利最多，占比达42.99%，其次为基于人类视觉生物特征识别技术，占比21.67%，超越人类视觉能力的感知获取技术和超越人类视觉能力的运动追踪技术相关专利申请紧随其后，分别占18.00% 和14.60%，三维重建技术相对较少，仅占2.75%。视频在线分析与图像分析理解技术起步较早，应用范围广，技术相对较为成熟，专利申请量较多。人工智能技术是当前发展的热点，而基于人类视觉生物特征识别技术是人工智能技术的

核心，技术相对较为成熟，因而也具有相对较多的专利申请。三维重建技术是未来的研发重点，技术成熟度相对较低，占比相对较少。

中国计算机视觉技术以基于人类视觉生物特征识别技术专利最多，占比为37.81%，其次为视频在线分析与图像分析理解技术，占比35.68%，两者占比较接近。超越人类视觉能力的运动追踪技术和超越人类视觉能力的感知获取技术专利申请占比分别为13.34% 和7.97%，相关技术也较为成熟。中国三维重建技术专利申请也相对较少，仅占5.20%，技术成熟度较低。我国计算机视觉技术构成与全球技术构成有所差异，主要是因为我国计算机视觉目前仍处于研发阶段，专利申请大多集中于高校和科研院所，技术应用于开发尚处于探索阶段。

6 关键技术发展历程

全球计算机视觉关键技术的发展历程中，图形识别技术和图像分析技术发展较快。1995 年以前，图形识别技术和图像分析技术发展较为缓慢，相关专利申请量很少，技术处于研发和探索阶段；1995 年以后，随着传感技术和小波理论与变换方法的诞生，图形识别技术和图像分析技术开始快速发展，相关专利申请大量出现，尤其是进入21 世纪，计算机技术的飞速发展与各类理论的不断完善，再加上人工智能的快速推广，对图形识别技术和图像分析技术提出了更高的要求，使得这两项技术进入了黄金发展时期。其他8 种技术发展相对较为缓慢，从2013 年开始有快速增长的势头。

计算机视觉技术中国专利分析

1 全国专利申请趋势分析

我国计算机视觉相关专利最早出现于1985 年，来自清华大学的专利

CN85100090，其主要内容是有关手写汉字识别技术，是我国模式识别技术的萌芽。经过30 多年的发展，截止2018 年2 月28 日，我国计算机视觉相关专利共13415 件。我国计算机视觉技术以2006 年为节点，大体可分为两个阶段：技术萌芽期和快速增长期。在2006 年以前，我国计算机视觉技术发展缓慢，相关专利很少，申请量均小于100 件；

2006 年以后，随着人工智能技术的快速升温，我国计算机视觉技术相关专利开始大量出现，相关技术研究不断取得新的突破，新理论、新方法的引进，进一步推动了计算机视觉的发展。