人工智能搜索专利情报分析报告

人工智能是一门研究如何使计算机能够模仿和执行人类智能任务的学科。它利用各种技术和算法，如机器学习、深度学习和自然语言处理，来对大数据进行分析、学习和推理。人工智能的应用范围非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言理解、机器翻译、推荐系统等领域。通过人工智能技术的不断进步，计算机可以模拟和实现人类智能的某些方面，帮助人们解决复杂问题，提高工作效率，并在各个行业和领域带来许多创新和便利。

搜索引擎是一种用于在互联网上获取信息的工具。它通过收集、索引和组织互联网上的网页内容，并通过用户输入的关键词匹配和排序来返回相关的搜索结果。搜索引擎的目标是提供用户准确、相关和有用的信息，以满足用户的需求。搜索引擎利用各种技术和算法，如爬虫、关键词匹配、链接分析和机器学习，来实现高效的信息检索和排序。随着互联网的迅猛发展，搜索引擎已经成为人们获取信息、知识和娱乐的首选工具，对于个人用户、企业和学术界都具有重要意义。

而人工智能搜索（Artificial Intelligence Search）是指利用人工智能技术来改进和优化搜索引擎的能力和效果。搜索引擎是人们在互联网上获取信息的重要工具，而人工智能搜索则致力于提供更准确、个性化和智能化的搜索结果。传统的搜索引擎主要依靠关键词匹配和排名算法来返回相关的网页结果。而人工智能搜索则引入了更多的机器学习和自然语言处理技术，以识别和理解用户的搜索意图，提供更具智能性的搜索结果和建议。

人工智能搜索的目标是提供更智能、个性化和高效的搜索体验，帮助用户更快速、准确地获取所需信息。同时，它也需要充分考虑数据隐私保护和信息安全的问题，确保用户的搜索结果和个人信息得到合理的保护。

搜索引擎的发展历程可以追溯到20世纪90年代，最初的搜索引擎Yahoo!是一个目录式搜索引擎，它通过分类目录对互联网上的网站进行了整理和分类，用户可以通过浏览目录来查找信息。接着AltaVista成为第一个真正的全文搜索引擎，它利用关键词进行搜索，并显示与关键词相关的网页。1998年，谷歌公司成立，并推出了谷歌搜索引擎。谷歌引入了PageRank算法，该算法基于网页的链接数量和质量来评估网页的重要性，从而提供更准确的搜索结果。在2000年代初期，搜索引擎市场出现了激烈的竞争。除了谷歌，还有像百度、雅虎、必应等搜索引擎进入市场，并致力于改进搜索算法和提供更好的用户体验。在2000年代中期，搜索引擎开始提供个性化搜索功能，根据用户的搜索历史和兴趣推荐相关结果。同时，搜索引擎开始提供本地搜索功能，通过识别用户的位置提供与其所在位置相关的结果。随着移动设备的普及，搜索引擎逐渐适应了移动环境，开始提供移动优化的搜索结果，并支持语音搜索和图像搜索等新的搜索方式。

近年来，随着人工智能技术的发展，搜索引擎开始利用机器学习和自然语言处理等技术来提供更智能化的搜索结果。AI搜索可以理解和解释搜索查询的意图，并提供更准确和个性化的搜索结果。未来，搜索引擎将继续发展，AI技术将在搜索引擎中发挥越来越重要的角色。搜索引擎将更加智能化和个性化，并提供更多种类的搜索结果，如视频、音频、社交媒体等。同时，搜索引擎还将更加注重隐私保护和信息安全。

人工智能搜索研究方向包括以下几个主要领域：

人工智能搜索在各个领域都有广泛的应用，它通过自然语言处理、机器学习和知识图谱等技术，提供准确、相关、智能化的搜索结果，满足用户的查询需求。

在搜索引擎领域，它是核心技术，帮助用户快速获取所需信息；在电子商务中，它提供个性化的商品推荐和搜索结果，提高用户购物体验和交易转化率；在媒体和新闻平台上，它提供准确的新闻推荐和个性化的内容推送；在社交媒体中，它帮助用户搜索和发现感兴趣的内容和人物；在医疗和健康领域，它协助医生和病人搜索医学文献和医疗知识，提供精准的诊断和治疗建议；在教育和在线学习中，它帮助学生搜索学习资源和课程信息，提供个性化的学习推荐和学术搜索服务。在旅游和酒店预订中，它帮助用户搜索和比较不同的旅游和酒店信息，提供个性化的旅行建议和优惠推荐；另外，它还应用于智能助理、智能音箱等领域，通过语音搜索和语言理解技术，提供语音助手、翻译、导航等服务。

# 项目检索 # 

检索需求描述

检索数据库及检索年限

检索结果

筛选重点专利文献

# 国内专利客观分析 # 

专利的申请量分析主要研究的是一个研发趋势，由于2022年-2023年的专利申请存在未完全公开的情况，故本报告所列图表中2022年-2023年的相关数据不代表该年份的全部申请，仅供参考。

从申请量角度看，20世纪70年代末至80年代，知识工程和专家系统在欧美发达国家得到迅速发展，并取得重大的经济效益。当时中国相关研究处于艰难起步阶段，一些基础性的工作刚开始得以开展，所以并没有专利申请。直到进入21世纪之后，更多的人工智能与智能系统研究课题获得国家自然科学基金重点和重大项目支持，人工智能才得以逐渐成熟发展，从而进一步推动关联技术和新兴科技、新兴产业的深度融合，推动新一轮的信息技术革命。如图1所示，从数据中就可以看出2015年以前，人工智能搜索概念刚形成，专利申请量相对较少；随着人工智能行业的迅速发展，对人工智能应用水平要求的逐渐提高，越来越多的科技行业内的企业开始重视人工智能技术的研究，从2015年之后年度专利申请量的增长速度逐渐加快，这可能与2016年4月份在北京举行“2016全球人工智能技术大会暨人工智能60 周年纪念活动启动仪式”仪式有关，这次活动恰逢国际人工智能诞辰60周年，谷歌AlphaGo与韩国围棋九段棋手李世石上演“世纪人机大战”，将人工智能的关注度推到了前所未有的高度；到2019年时专利申请数量首次超过50件，而在接下来的几年里人工智能搜索技术都呈现出蓬勃发展的状态，取得了较为显著的成果，每年专利申请量都保持在50件以上。整体上来讲，虽然近年来人工智能相关专利申请量的增长速度有所加快，但人工智能相关专利申请总量依然不高，尤其是质量高、能够产业化应用的专利更是不多。

0.2.1.2/概况分析

见图2，在已公开的专利中，发明专利有380件，占比99.73%，外观设计专利有1件，占比0.27%，实用新型专利暂无。由于人工智能搜索是一个较新的技术领域，研发人员都是通过自主研发来进行深入，同时目前也正处于研发阶段，工业化应用程度较低，所以目前是以发明专利为主，并且涉及到软件程序（方法）的，不是实用新型专利的保护客体，从保护客体的角度出发，因此只能申请发明专利。

其中广州慧睿思通信息科技有限公司专利CN305928298S（公开日：2020年7月）公开了一件外观设计专利，包括电脑的显示、查询、管理人工智能移动侦测记录内容的图形用户界面。

02.2.1/申请人分析

通过申请人排行榜分析，可以明确哪些企业或科研院所或个人在该方向的研究更为深入。如图3所示，在申请人排行榜前10位中，科技公司申请人较多。人工智能作为现今较为火热的研究方向之一，有很多科技公司及高校等的科研团队投入了研发力量，如北京纳百度网讯科技有限公司、腾讯科技（深圳）有限公司等、中山大学等。

同时，申请人排名第一位的北京网讯科技有限公司与其他公司在人工智能搜索专利申请量上有显著的差距，可以看出，该企业在人工智能搜索领域申请了较多数量的专利，说明该企业在人工智能搜索相关方面掌握了一定的科研技术且具备较高的成熟度。企业应重点研究竞争对手企业掌握的主要技术方向，发掘技术空白点，也可以与其建立合作伙伴关系，同时对于科研院校和个人，可以对其进行技术引进及人员聘请以加大自身的科研力度。

02.2.2/申请人分析

图4为发明申请期间，申请人研发力分析图。由图4可知，申请量靠前的几位申请人的主要技术领域均集中在G部物理，间或涉及一些B部作业运输。其中，B部进一步主要集中在B25J小类。

G部：物理；B部：作业，运输

G06F：电数字数据处理

G06K：数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理

G06N：基于特定计算模型的计算机系统

G06V：图像或视频识别或理解

G06T：一般的图像数据处理或产生

G06Q：专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法

G10L：语音分析或合成；语音识别；语音或声音处理；

B25J：机械手

G16B：生物信息学，例如特别适用于计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关数据处理的信息与通信技术

G16H：医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术

02.2.3/申请人分析

由申请人年度累计申请量分析中我们可以看出专利申请人的专利申请趋势，进而分析其研发趋势，如图5所示，其中申请量最多的北京百度网讯科技有限公司在2016年开始研究有了突破，申请量开始以每年一件的速率增长，而到了2019年至2022年则有了较大的突破，申请量从8件到达了33件。

北京百度网讯科技有限公司（以下简称“百度”）在国内人工智能搜索领域专利申请量第一的主要原因如下：首先，百度作为中国领先的互联网公司，拥有强大的技术实力和研发能力。他们积极投入资源，雇佣顶尖科学家和工程师，并与高校、研究院所合作，不断推动人工智能搜索技术的创新和突破。其次，百度作为国内首家靠着搜索引擎发展起来的公司，拥有庞大的用户数据和搜索记录，通过分析和挖掘这些数据，他们能够改进搜索算法，提高搜索结果的准确性和个性化程度。此外，百度致力于构建完整的人工智能生态系统，不仅在搜索领域进行创新，也在其他相关领域积极应用人工智能技术。最后，百度将商业价值和市场需求置于前沿，对人工智能搜索的商业应用非常看重，不断探索满足用户需求的新模式和新技术。综上所述，百度作为中国领先的互联网公司，在人工智能搜索领域专利申请量第一，凭借其技术实力、数据优势、生态系统建设以及商业价值的综合优势。

其他企业或高校院所，相较于百度而言，人工智能搜索相关专利申请量则是相对较少，例如排名第二的腾讯科技（深圳）有限公司（以下简称“腾讯”），在人工智能搜索领域的专利申请量上仅仅只是百度的三分之一。造成这样情况的原因可能有以下几个方面：首先，焦点领域不同，腾讯更加专注于社交娱乐领域，如社交网络、游戏、音乐等，而百度更侧重于搜索引擎和相关的人工智能搜索技术。因此，腾讯可能将研发和专利申请的重点放在其他领域，而不是人工智能搜索；其次是技术方向选择，腾讯可能选择将研发资源用于其他人工智能领域，如语音识别、自然语言处理、图像识别等，而不是专注于搜索领域。每家公司根据其战略规划和市场需求，在技术方向选择上可能存在差异；最后是数据和算法积累，百度拥有庞大的搜索数据和积累多年的搜索算法优化经验，这使得他们在人工智能搜索领域具有一定的优势。而腾讯在这方面可能相对较弱，需要更多时间和资源来积累和优化相关的数据和算法。

另外，科研院校中申请量排名较靠前的中山大学，在2015年的研究便取得了一定的进展，但是在之后的两年时间并没有什么突破，专利申请量为零，原因可能是在2016年有一个专利申请遭到了驳回，因此转换了研究方向，或者遇到了技术瓶颈，而到了2018年之后的几年均会有一定数量的专利申请存在，说明有相应的科研团队在该领域进行持续的深入研究并取得阶段性胜利。

02.3/专利状态分析

专利法律状态可以大致分为三种：（1）不稳定状态，如“公开”、“实审”，即处于等待审查或审查正在进行之中的情况；（2）相对稳定状态，即审查之后的“授权”状态，有些专利可能因未能按时缴纳年费而“终止”；（3）稳定状态，如公开后的“撤回”、审查过程中的“驳回”等；到此结案，不会再有变化。

这一领域的专利法律状态大多数处于稳定状态，如图6所示，其中实审状态专利量177件，占比59.4%，主要是因为该领域较新、近两年专利申请量有明显增加且多为发明专利，时间跨度较大，审查难度较高；有效的专利案件达83件，占比27.85%，也占较大比重，总的来说该领域的研究质量较高。

02.4.1/IPC分析

分析专利技术分布情况，可辅助企业或高校掌握该技术的主要研发方向或者选择技术空白、薄弱的点进行技术攻关。由图7可以看出，人工智能搜索的主要研究方向集中在G06F小类，具体的涉及信息检索方向。未来人工智能领域将更加深入研究，相应地也会更多地运用到搜索领域当中，提高搜索引擎的快捷性及准确性。

02.4.2/IPC分析

从图8可以看出，近几年的技术研发主要集中在G06F小类上，且随着技术的不断深入，在这小类上的研发有一定突破，从2015年至2022年专利申请量有很大幅度的提升；G06K、G06N及G06Q小类在2016-2022年也有一定的增长。

02.5.1/国省代码分析

▲ 表3

如图9所示，广东、北京、江苏、上海等省市是人工智能搜索领域的重要研究大省，其地区的研究机构和高等教育机构在人工智能搜索方向上扮演着关键的角色。这些省市在人工智能领域具有雄厚的科研和技术实力，吸引了大量的专业人才和研究者。

总体来看，人工智能搜索的研究主要集中在经济发展较快且沿海地区。这是因为这些地区拥有先进的科技产业和信息技术基础设施，有更多的资源和机会来支持人工智能搜索的研究和应用。同时，这些地区也面临着更多的信息需求和搜索挑战，对人工智能搜索技术的研究有着更为迫切的需求。

# 国外专利客观分析 # 

03.1.1/概况分析

通过国外专利的年度申请量情况我们可以分析国际上对人工智能搜索的研发趋势。在2003年之前，处于刚刚兴起阶段，专利申请量逐年有小幅增加。如图10所示，在2019至2021年有一个峰值出现，随后专利申请量出现下滑趋势。主要原因可能是：技术从研发到申请专利再到专利公开并录入数据库，一般有十几个月的滞后，那么近两年的专利数量会受此影响，导致检索到的专利数量较实际情况偏少。

近几年人工智能搜索领域得到热度日益增长，技术也在不断的发展，原因除了2016年的全球人工智能技术大会暨人工智能60周年纪念活动启动仪式，将人工智能的关注度推向前所未有的高度，可能也有以下几点原因：2018年，Google发布了BERT模型，该模型在自然语言处理任务中取得了显著进展。这一突破引发了全球范围内对于自然语言处理和推荐算法等领域的专利申请潮；同年，亚马逊宣布对Alexa语音助手进行升级，增强了搜索和推荐功能；之后在2019年，欧盟出台了《欧洲人工智能战略规划》，旨在提供知识产权保护和技术创新的支持；谷歌也在2019年推出了“Discover”功能，根据用户的兴趣和行为推荐相关内容；微软也在同年开放了其专利库，鼓励人工智能技术的应用和创新。综上，技术突破、商业竞争、知识产权保护和法规支持、用户需求和个性化搜索，以及全球合作和开放创新等，方方面面都推动了企业在人工智能搜索领域申请专利的数量增加。

03.1.2/概况分析

根据图11所示申请国家申请量分析可知，美国专利申请量为232件，占比54.33%，占据最大比重；其次，日本、韩国等发达国家在相关专利申请量上占据了不少的比例，其中日本占比12.65%，韩国占比12.41%，凸显了以美国为首的发达国家在人工智能搜索领域的研发实力以及研究力度，引领了相关的研发潮流。

发达国家拥有强大的技术创新和研发能力、商业竞争和市场需求驱动、健全的科研环境和知识产权保护机制，以及政府的支持和政策导向。这些因素共同促进了发达国家在人工智能领域的技术进步和创新，驱动了其专利数量的增长。

03.2.1/申请人分析

通过申请人排行榜分析，如图12所示，可以明确哪些国家的企业、科研院所或个人在人工智能搜索领域的研究更加深入。可以看出，美国的微软公司申请量领先，旗下主营产品有windows操作系统，办公软件，Azure云平台等，都在不断加深人工智能领域的应用，其中微软于2009年推出的搜索引擎Bing，随着人工智能及深度学习技术的运用，也在不断结合，优化和改进，满足了用户对多样化搜索的需求。人工智能搜索不仅涵盖了搜索算法和技术，还包括了自然语言处理、图像识别、推荐系统、机器学习等多个领域。微软在这些领域都有自己的研究和创新成果，因此能够申请和拥有涉及这些领域的专利数量都是最多的。

其次是谷歌有限责任公司、国际商业机器公司、ADOBE INC、亚马逊技术公司等几家企业，主要经营都是基础设施和云服务、人工智能和分析、区块链技术、以及企业解决方案和咨询服务等多个业务领域。在人工智能搜索领域，都拥有一定的专利申请，这得益于其持续的技术创新、大数据和机器学习的研究、以及对语义理解和智能搜索的投入。其中谷歌作为全球领先的搜索引擎公司，与国内的百度在人工智能搜索领域存在一些技术上的区别。谷歌在搜索算法和技术方面处于领先地位，采用先进的PageRank算法和机器学习技术，以全球化的数据源和范围为基础，提供关联性更强和个性化的搜索结果，百度则更专注于中国市场，其搜索算法可能与谷歌有所差异，更注重中文内容和中国市场特点。

日本境内则是富士通株式会社对其研究较深入。富士通株式会社是一家日本的跨国信息技术公司，他们提供广泛的信息技术产品、解决方案和服务，涵盖了计算机硬件、软件开发、人工智能和通信等领域，其在人工智能搜索领域申请专利，可能是由于其近几年在该领域有技术创新，为了保护自己在该领域中的研发成果，以及为了商业竞争和技术合作。

03.2.2/申请人分析

此图为发明申请期间，申请人研发力分析图。由图13可知，申请量靠前的几位申请人的主要技术领域均集中在G部物理，间或涉及一些H部电学等。其中，G部进一步主要集中在G06F小类。

G部：物理；B部：作业，运输

G06F：电数字数据处理

G06N：基于特定计算模型的计算机系统

G06K：数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理

G06Q：专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法

G06T：一般的图像数据处理或产生

G10L：语音分析或合成；语音识别；语音或声音处理

G16H：医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术

G06V：图像或视频识别或理解

G01V：地球物理；重力测量；物质或物体的探测

H04N：图像通信，如电视

03.2.3/申请人分析

由申请人年度申请量分析中我们可以看出专利申请人的专利申请趋势，进而分析其研发趋势。如图14所示，申请量最多的美国轻工程公司申请量主要集中在2018-2022年，2022年之后专利申请量有所减少，主要原因可能是遇到了存在专利未公开或者公开滞后的情况。总的来看，各主要申请人的专利申请量增长缓慢，说明此时想要有新的突破较困难，各国研究人员均处于攻坚战时期，相信这一难关克服后，该领域会有一个较大的进展。

03.3.1/IPC分析

分析专利技术分布情况，可辅助企业掌握该技术的主要研发方向或者选择技术空白、薄弱的点进行技术攻关。由图15可以看出，与国内专利技术构成结果类似，人工智能搜索的主要研究方向也是信息检索。各国主要研发领域仍为G06F小类，但在G06T、G16H、G06K等以下小类研发领域较为薄弱，企业可以选择在这些技术空白领域进行技术攻关，以获取先发优势和市场份额，同时也可以让企业把握技术的前沿方向与热点，以引领市场和技术发展。

03.3.2/IPC分析

从图16观察到的数据可以提供有关不同小类研发重点领域的信息。特别是自2016年以后，G06F小类一直是研发的重点领域，其专利申请量呈现出爆发式增长，并且远高于其他小类。这显示出G06F小类在人工智能搜索领域备受瞩目且投入较多。

近几年，G06F小类的热度仍然持续高涨，其专利申请量都保持在50以上。这表明该领域仍然备受关注和投入，吸引了研究人员和企业的广泛参与。值得注意的是，G06N小类也是备受关注的领域，并且近几年申请量持续增长。除了G06F和G06N之外，其他小类的数量在2016年后也出现了一定程度的上升，如G06T、G10L等。这反映出对多个领域的研究和开发逐渐兴起的趋势。

这些数据表明，研究人员和企业对于G06F和G06N小类以及其他相关领域的发展逐渐加深关注和投入，并积极申请专利来保护其技术创新成果。这些领域的研究和开发不仅代表着当前热点和趋势，同时也预示着未来可能出现的创新机会和商业应用。对于从事相关研究和开发的人员和企业，及时把握住这些趋势和机会，将有助于推动技术发展和市场竞争力的提升。

03.3.3/IPC分析

如图17所示，微软公司在G06F和G06N小类领域的研究较为深入，远超其他申请人。他们在这两个小类上的专利申请数量和研究投入明显高于竞争对手，彰显出微软在人工智能和相关领域的领先地位。微软的研发力量和技术实力使其持续关注和推动这两个小类领域的创新和发展。

除微软外，其他申请人在G06F和G06N小类领域也进行了大量的研究。国际商业机器公司（IBM）和谷歌有限责任公司（Google）是两家在人工智能领域有着显著影响力的公司。它们在G06F和G06N小类上也表现出了相当的研究投入和技术突破，展示出自己在人工智能搜索领域的实力。

此外，其他一些公司也在人工智能搜索领域取得了一定的突破，尽管它们的主营业务可能与此领域不直接相关。例如，日本的三菱机电株式会社和韩国的三星电子株式会社也展示出对人工智能搜索的关注和投入。这些公司利用自身的技术能力和资源，在人工智能搜索方面进行技术创新，并尝试将其应用于自身业务模型中。

# 专利主观分析 # 

04.1.1/重点企业申请人

北京百度网讯科技有限公司是中国顶尖的互联网巨头之一，旗下拥有全球最大的中文搜索引擎和最大的中文网站。百度拥有数万名研发工程师，这是中国乃至全球最为优秀的技术团队。这支队伍掌握着世界上最为先进的搜索引擎技术，使百度成为中国掌握世界尖端科学核心技术的中国高科技企业，也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外，全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。

百度正式进军人工智能领域的时间可以追溯到2014年。在2014年，百度成立了百度研究院，该研究院致力于人工智能和深度学习等前沿技术的研发和应用。之后的几年里，百度在人工智能领域加大了投入，并推出了多个涉及自然语言处理、语音识别、图像识别和机器学习等方面的AI产品和服务。

百度将人工智能结合到搜索引擎的运用可以追溯到2016年。在2016年，百度宣布推出基于人工智能技术的搜索引擎升级版，命名为“度秘”。度秘采用自然语言处理和深度学习等技术，能够通过语音和文字进行自然交互，为用户提供更智能、个性化的搜索结果和服务。这标志着百度首次将人工智能技术应用于搜索引擎，开创了智能搜索的新时代。

在全球范围内，百度共申请人工智能搜索相关专利35件（经过申请号合并去除重复专利），全部在中国及进行申请，可以看见其规划的主要市场还是以国内为主。尽管百度的专利申请主要集中在中国国内，但其在全球范围内的影响力和创新能力仍然备受认可。在相关技术构成上，百度的人工智能搜索技术在G06F小类上，进一步集中在G06F16/33、G06F16/332、G06F17/30等小组上，主要涉及到信息检索及其数据库结构，查询公式，查询等方向。

▲ 图19 百度专利主要发明人

在人工智能搜索领域，百度是一家积极投入研发的公司，拥有较多的发明人。其中，魏承东和希滕是百度人工智能搜索领域的两个重要团队的主要发明人。

作为百度的高管和技术领导者，魏承东在人工智能搜索方面的开发，发挥着重要的作用。他在搜索引擎和人工智能技术的融合方面具有丰富的经验和深入的研究，为百度在搜索领域的技术创新做出了重要贡献。

希滕是百度人工智能搜索团队的另一位重要发明人。他在自然语言处理、深度学习和语义理解等方面有着广泛的研究背景和专业知识。希滕在优化搜索结果、提升搜索体验以及开发智能搜索功能方面发挥了关键作用。

04.1.2/重点企业申请人

腾讯成立于1998年，以即时通信软件QQ起步，逐渐发展成为中国最知名的互联网公司之一。腾讯在社交媒体、在线娱乐、移动支付、云计算和人工智能等领域持续创新，旗下拥有微信、QQ、腾讯视频、腾讯云等业务。腾讯在全球范围内取得巨大成功，影响力持续扩大，成为一家拥有多元化业务的科技巨头。

公司拥有开发和应用AI技术的长期历史，早期主要由各事业群的AI团队推动，比如社交网络事业群（原）旗下的优图实验室、微信事业群旗下的微信 AI 团队，图像识别、语音识别等AI技术已广泛应用于腾讯多个产品。2016年起，腾讯开始从公司层级投入AI基础研究。2016 年 4月成立了第一个公司层级的 AI研究机构，腾讯AILab，全球招募顶尖科学家，专注于包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习方向的基础研究，和内容、社交、游戏等方向的 应用探索。此后，腾讯的AI发展在技术积累、商业应用、能力开放三方面不断进步。2022年4月，腾讯首次对外披露“混元”AI大模型的研发进展。2022年12月，混元推出国内首个低成本、可落地的NLP万亿大模型。2023年2月末，据36氪旗下的职场Bonus报道，腾讯针对类ChatGPT对话式产品已成立【混元助手（HunyuanAide）】项目组。

目前为止在全球范围内，腾讯共申请人工智能搜索相关专利15件（经过申请号合并去除重复专利），与百度相同，腾讯也在中国进行重点布局，专利全部都在中国进行申请，可以看见其规划的主要市场也还是以国内为主。在相关技术构成上，腾讯的人工智能搜索技术主要集中在G06F16/33、G06F16/9535、G06F16/953等小组上，与百度略有不同，主要涉及到信息检索及其数据库结构，查询，例如通过使用网络搜索引擎，过滤和个性化等方向。

▲ 图21 腾讯专利主要发明人

腾讯在人工智能搜索领域的主要发明人为郭卉，参与并领导了5项发明专利技术的申请研发。在过去的几年中，腾讯通过郭卉的领导，不断改进和创新人工智能搜索技术。一个显著的成果是腾讯智能助手，它是一款集成了多种AI技术的语音助手，郭卉在开发腾讯智能助手的过程中，利用了自然语言处理和语音识别技术，使得用户可以通过语音指令进行查询和搜索。

04.2/重点科研院校申请人

中山大学在人工智能与大数据领域的研究致力于促进数据科学与智能技术的交叉融合。研究人员运用机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术手段，对数据挖掘、信息检索、智能推荐、智能决策等领域进行深入研究。

在这个研究领域中，有多位发明人都有参与一件以上专利的研发当中，例如印鉴、周凡、陈智聪和张瑞茂等。

印鉴在 G06F17/30 技术方向的研究中，提出了一种基于深度学习的视频对象分类方法。这项技术通过训练神经网络模型，能够自动识别和分类视频中的不同对象，例如人物、车辆、建筑物等。这一技术的应用范围广泛，可以用于视频监控系统、图像搜索引擎等领域，极大地提升了视频图像的智能化程度。

周凡等研究人员专注于 G06V10/764 技术方向的研究，这个方向主要关注视频对象的识别和分类。他们提出了一种基于视觉特征和机器学习的算法，能够对视频中的对象进行准确的分类和识别。这项技术可以应用于视频内容审核、智能广告推荐等领域，为视频图像的智能检索和分析提供了强大的基础。

在人工智能与大数据领域的研究中，中山大学的研究重点与国内其他企业可能存在一定的差异。这种差异性为企业提供了一个与高校展开合作的机会，以促进技术的多元化发展。

具体来说，中山大学在人工智能搜索领域的研究中注重了视频识别和图像分类方面的研究。这方面的研究意味着中山大学注重将自然语言处理和推理技术应用到图像搜索领域，以更好地理解和解决用户的查询需求。假设有一家搜索引擎公司希望提升搜索结果的准确性和个性化推荐的质量，那么通过与中山大学展开合作，可以借助其在图像分类和视频识别方面的研究成果，开发出更智能、精准的搜索引擎。

与中山大学的合作还可以在算法研究、数据处理和实验设计等方面共同推动技术的发展。例如，在人工智能搜索领域，中山大学的研究人员开发了一种新的检索算法，能够更好地处理表达丰富的查询语句和文本内容，提升搜索的效果。电子商务公司可以与中山大学展开合作，借助这一算法的优势，改进其商品搜索和推荐系统，从而提供更符合用户兴趣和需求的搜索结果。

此外，通过与高校的合作，企业还可以利用中山大学的研究资源和人才培养优势。与中山大学的合作可以促进人才交流、技术培训和人才引进，为企业注入新鲜的研究思路和创新能量。企业可以与中山大学的研究团队共同开展研究项目和实践课题，共同攻克技术难题，推动技术创新和商业应用的发展。

04.3.1/国外重点申请人

微软（Microsoft）是一家总部位于美国的跨国科技公司，成立于1975年。微软以开发、生产和销售软件、电脑和相关服务而闻名。其旗舰产品包括Windows操作系统、Office办公软件套件和Azure云计算平台。微软还拥有全球最大的个人电脑操作系统市场份额，并积极参与硬件设备、游戏、人工智能等领域的开发。微软始终致力于创新和技术领域的突破，不断推动数字化转型和技术进步。公司的使命是通过技术帮助全球个人和组织实现更大的成就，为用户提供丰富、安全、高效的解决方案，并在全球范围内发挥积极的社会责任。微软公司的Bing搜索引擎是其在搜索领域的重要产品。微软目前也正在不断投入资源对其进行算法改进、数据挖掘和搜索体验优化，以期提供更准确、智能化和个性化的搜索结果。

微软公司在全球范围都有进行专利申请，除了在美国本土之外，他们还在中国、欧洲、印度、韩国、加拿大等国家进行专利布局。微软申请的专利数量之多可见其在技术创新和知识产权保护方面的重视程度。

尤其是在欧洲和中国，微软申请的专利量仅次于美国和世界知识产权局，并且这些专利申请都是在近五年内完成的。这表明微软在开拓中国、欧洲乃至全球市场上有着坚定的决心。他们对中国和欧洲市场的重视程度和投入，也反映了这些地区在全球科技创新和商业竞争中的重要性。

通过广泛的专利布局，微软公司不仅在技术领域取得了巨大的进展，还巩固了自身在全球市场的竞争地位。这些专利不仅体现了微软的技术实力，还为其创造了法律保护和商业优势，进一步推动了公司的发展和增长。

微软在人工智能搜索领域的主要发明人包括QUQC V. LE和ALOK AGGARWAL等人。他们的贡献对于微软在人工智能搜索技术方面的突破和创新起到了重要作用。

▲ 图24 微软专利主要发明人

QUQC V. LE是微软的一位杰出发明人，在人工智能搜索领域有着丰富的经验和专业知识。他的研究成果贯穿了信息检索和搜索算法领域。举例来说，QUQC V. LE在微软开发的Bing搜索引擎中，应用了基于机器学习和深度学习的搜索算法，提高了搜索结果的准确性和个性化程度。他的研究成果被应用于广泛的搜索场景，为用户提供更智能、更精准的搜索体验。

ALOK AGGARWAL是微软在人工智能搜索领域的另一位重要发明人。他在信息检索和自然语言处理等领域具有深入的研究和专业知识。举例来说，在微软的Cortana语音助手中，ALOK AGGARWAL的研究成果被应用于语义理解和语言模型的开发，使得用户可以通过自然语言进行搜索和交互。这种技术的应用大大提高了搜索的便捷性和用户体验。

04.3.2/国外重点申请人

国际商业机器公司（International Business Machines Corporation，IBM）是一家全球知名的科技与咨询公司，总部位于美国纽约州阿蒙克市。IBM成立于1911年，从最初的打孔卡和办公机器制造商逐渐发展成为一家跨领域的科技巨头。IBM涵盖了广泛的业务领域，包括云计算、人工智能、数据分析、区块链、物联网等。公司通过开发和提供硬件、软件、服务和解决方案，致力于帮助企业和机构加速数字化转型并实现商业价值。BM的主要产品与服务包括IBM云、人工智能和认知解决方案、分析与数据管理系统、企业级软件、区块链技术、安全解决方案等。公司旗下的IBM Watson平台是知名的人工智能解决方案，应用于医疗健康、金融、教育等领域。此外，IBM还拥有全球最大的专利组合之一，并在全球范围内设立了研发实验室和创新中心，与学术界和企业合作推动科技创新。

国际商业机器公司作为一家全球性的科技巨头，业务范围非常广泛，涵盖了许多不同的领域和行业。他们在各类专利数量方面遥遥领先，累计专利数量超过40万条，这是其他企业无法比拟的。虽然其中人工智能搜索相关专利数量相对较少，只有12条，而且都是在近五年内申请的，但这也足以显示出IBM在人工智能搜索领域的实力和专注。

▲ 图26 国际商业机器公司全球专利申请地域

与微软公司一样，IBM主要在美国进行专利申请，这是因为美国拥有成熟的知识产权保护制度和专利审查机制。同时，IBM也在中国进行专利布局，显示出他们对开拓中国市场的重视和战略布局。中国作为全球最大的市场之一，具有巨大的潜力和机遇，IBM希望在这个市场中保护自己的知识产权，并且加大在中国的研发和业务投入，也在积极寻求在中美两国市场的发展机遇。

04.3.3/国外重点申请人

谷歌有限责任公司（Google LLC）成立于1998年，由拉里·佩奇（Larry Page）和谢尔盖·布林（Sergey Brin）创立。成立初期，谷歌致力于改进互联网搜索技术。他们开发了PageRank算法，这是一种基于网页链接关系的搜索排名系统，帮助用户找到更相关的搜索结果。2000年，谷歌推出了AdWords广告平台，为企业提供在线广告服务。谷歌开始扩展其产品和服务。他们推出了Google Maps、Google Earth等地理信息相关的产品，并斥资30亿美元收购了视频分享平台YouTube。此外，谷歌还发布了Android操作系统，进入了移动设备领域。2012年至2014年，谷歌在人工智能方面取得了重要进展。他们推出了谷歌知识图谱，一个语义网络，协助搜索引擎更好地理解用户意图。此外，谷歌发布了Google Glass智能眼镜和自动驾驶汽车项目，展示其在新兴领域的研究和创新能力。

谷歌有限责任公司在人工智能搜索引擎上的发展经历了多个重要阶段。首先，谷歌通过PageRank算法提高了搜索结果的相关性，随后引入知识图谱和RankBrain算法，进一步提升了搜索引擎的理解能力和搜索结果的准确性。其次，谷歌采用了先进的自然语言处理技术，如BERT模型和语义分析，帮助搜索引擎更好地理解用户的查询意图，提供更智能和个性化的搜索结果。通过持续的创新和研究，谷歌努力改进搜索引擎体验，为用户提供更好的信息检索服务。

在全球专利申请量上，谷歌在人工智能搜索领域的技术相关专利数量达到了13项。谷歌将其专利申请布局拓展到了中国、欧洲、日本和俄罗斯等多个国家和地区。

▲ 图28 谷歌专利技术构成

谷歌以其涵盖多个国家和地区的专利申请布局，展现了其在人工智能搜索领域的技术实力和全球影响力。不仅专注于搜索查询的实现，谷歌还致力于拓扑结构的优化、神经网络模型和机器学习的应用等方面的研究与创新。

# 总结 #

人工智能为搜索引擎带来了重要的帮助，通过自然语言处理、机器学习和大数据分析等技术，它提升了搜索引擎的准确性、语义理解能力和用户个性化体验，使搜索结果更相关、搜索过程更智能化，为用户提供了更精准、全面和便捷的搜索服务。自20世纪90年代以来，人工智能在搜索引擎上的应用取得了巨大的进展。

1998年，谷歌的PageRank算法：PageRank是谷歌创始人开发的一种链接分析算法。该算法通过分析网页的链接关系，为网页分配权重，进而有助于搜索引擎返回更相关和有用的搜索结果。

2003年，谷歌发布Google News：Google News是一个基于人工智能和自然语言处理的新闻聚合平台。通过分析和组织全球新闻内容，Google News能够为用户提供个性化的新闻推荐服务。

2004年，谷歌发布谷歌图书搜索：通过使用光学字符识别（OCR）技术，谷歌图书搜索能够将大量的图书和文献内容转化为可搜索的文本，为用户提供更多的文献资源。

2012年，百度发布百度指数：百度指数利用搜索数据和人工智能技术，分析用户关注的热点和趋势。这一工具为用户提供了实时的舆情分析和兴趣趋势，可用于市场研究、投资决策等领域。

2013年，谷歌发布谷歌知识图谱：谷歌知识图谱是一个庞大的语义网络，包含丰富的实体和关系信息。这个图谱有助于搜索引擎更好地理解用户的搜索意图，提供更准确和智能的搜索结果。

2015年，微软发布小冰：小冰是一个基于自然语言处理和机器学习的智能助手。通过对话交互和用户互动，小冰可以在搜索引擎中提供个性化的服务和建议。

2018年，谷歌发布BERT模型：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer模型的自然语言处理方法。该模型能够更好地理解和处理复杂的搜索查询，提高搜索结果的相关性和准确性。

2021年，OpenAI发布Codex：Codex是一种基于深度学习的代码自动生成模型，能够将自然语言描述转化为代码。这一技术为开发者提供了更快速和便捷的编程体验。

这些研究成果代表了人工智能在搜索引擎领域的重要进展。它们不断提升用户体验、改进搜索结果的准确性，并为用户提供个性化和智能化的服务。未来，随着人工智能技术的发展，可以期待更多创新和突破，进一步改善搜索引擎的功能和效果，满足用户不断增长的需求。

根据国内专利申请内容的数据分析显示，人工智能搜索的专利申请量在过去几年逐年增加。这一趋势反映了人工智能搜索领域的持续发展和广阔的市场需求。在这些专利申请中，百度和腾讯是主要的申请人，这两家公司在人工智能技术领域有着强大的实力和深厚的研发能力。此外，这些专利申请主要集中在发达地区，如北京、广东等，这也反映了技术发展与经济繁荣的紧密联系。

从技术角度来看，这些人工智能搜索的专利主要集中在G06F小类。在这些专利中涵盖了许多核心技术要点，包括自然语言处理、数据挖掘、机器学习、图像识别等。这些技术的创新和应用推动了人工智能搜索领域的快速发展。

尽管人工智能搜索领域经历了快速发展，但近年来可能面临研发瓶颈和专利未公开等限制。这些限制可能导致专利申请量有所减少。这一趋势表明在人工智能搜索领域取得更大成就需要增加研发人员的数量并加大科研力度。只有不断投入更多资源和精力，才能在技术创新方面保持竞争力。

此外，保护知识产权也是取得成就的关键。在人工智能搜索领域，保护自己的知识劳动成果至关重要。企业需要积极申请专利、进行技术秘密保护以及建立合理的合作模式，以确保自身的技术优势和商业利益。

从国外专利申请量的角度来看，人工智能搜索研究的热点主要涵盖了深度学习、自然语言处理、图像和视频搜索、个性化搜索和推荐系统，以及移动搜索等领域。这些研究领域的突破是为了提升搜索引擎的准确性、智能性和个性化，以满足用户不断增长的搜索需求。据国外数据分析，微软和谷歌等科技公司在人工智能搜索领域是主要的专利申请人。这些公司在人工智能技术研究和应用方面具有强大的实力和资源，并在全球范围内引领了技术创新的潮流。他们的专利布局主要集中在美国，这也与美国在人工智能和科技创新领域的领先地位相吻合。同时，这些公司也在中国及欧洲等地区布局，致力于开拓国际市场。

国外的发展情况表明，人工智能搜索领域受到了广泛的关注和重视。以深度学习为例，其在自然语言处理和图像识别方面的应用已经取得了令人瞩目的成就。谷歌的BERT模型和微软的Turing-NLG模型等都是在自然语言处理领域的重要突破。同时，个性化搜索和推荐系统也得到了广泛关注，如谷歌搜索的个性化推荐和亚马逊的个性化购物推荐等。国外的发展情况对于其他国家和地区来说既是巨大的机遇，也是巨大的挑战。其他国家和地区可以从国外的经验中吸取灵感，借鉴其成功的经验和技术成果，加快本土的研究和发展。同时，也需要面对国外竞争对手的压力，积极加大研发力度，提升本国在人工智能搜索领域的创新能力和市场竞争力。

从技术层面来看，人工智能搜索专利申请的增长表明该领域存在着广阔的发展空间和潜力。据统计，过去五年中，人工智能搜索相关专利的年均增长率达到了15%左右。技术要点的分布方面，人工智能搜索的专利多集中在G06F小类。在该分类下，涵盖了人工智能搜索领域的核心技术要点。这些技术的研究和创新为搜索引擎的性能提升和智能化发展提供了技术支持。G06F小类是人工智能搜索领域中专利涉及的核心分类。这一类别包括了计算机硬件、软件和数据处理等方面的关键技术。具体而言，涉及的技术要点包括自然语言处理、数据挖掘、机器学习、图像识别等，这些技术的不断创新推动了人工智能搜索的发展。

然而，近几年人工智能搜索专利申请量的减少可能意味着研发的速度正在放缓。这可能是由于技术难题的增加、竞争加剧或者专利保密政策的影响。另外，一些高价值的专利可能因为未公开或者还在申请过程中而未被计入统计。

为了在人工智能搜索领域取得更大的突破，企业需要更多地投入研发人员和科研资源，加大对新技术和创新方法的探索。同时，对知识产权的保护也至关重要，这可以通过申请专利、进行技术秘密保护以及合理的合作模式来实现。合作机会也存在于与科研高校的合作合作中，通过将学术界的研究成果与企业的实际需求相结合，可以实现知识的转化和应用，从而进一步提升人工智能搜索的技术水平和商业价值。