來源：    發(fā)布時間：2025-09-08 14：40    點擊量：1543

【前言】?

2024年7月，世界知識產(chǎn)權(quán)組織WIPO發(fā)布了《生成式人工智能專利態(tài)勢報告》（以下簡稱：WIPO報告），報告分析了從2014年至2023年底的十年間，全球生成式人工智能（GenAI）相關(guān)專利情況，并給出了權(quán)威的結(jié)論。WIPO報告顯示，在這10年間，全球GenAI相關(guān)專利申請有5.4萬件，其中中國的專利申請量以3.8萬件占據(jù)首位，遠遠超過美國、韓國、日本和印度等國。由于 GenAI 技術(shù)呈現(xiàn)井噴式發(fā)展，相應(yīng)的專利申請量也呈現(xiàn)指數(shù)式上升，僅2023年公布的 GenAI 相關(guān)專利就超過了全部總數(shù)的1/4。相應(yīng)地，GenAI技術(shù)淘汰速度也非常快，可以想見過去10年的專利技術(shù)，越是新的技術(shù)越是具有參考借鑒價值。

本文將沿襲WIPO報告的專利分析思路，聚焦ChatGPT發(fā)布后，即2023年1月以后公開的GenAI幾個重要中國參與企業(yè)和研究機構(gòu)，進行相關(guān)專利數(shù)據(jù)進行分析，為感興趣的客戶提供參考。

《WIPO報告》顯示，在中國的企業(yè)中，中國騰訊、平安保險集團和百度在過去 10 年中申請了最多的 GenAI 專利家族。以下將按照《WIPO報告》里面GenAI專利申請量排名，簡單介紹這些中國研發(fā)實體。

在專利增長方面，GANs專利在過去十年中增長最為強勁。然而，最近這一速度有所放緩。相比之下，擴散模型(DMs)和 LLMs 在過去三年中顯示出更高的增長率，擴散模型的專利家族數(shù)量從2020年的18個增加到2023年的441個，LLMs的專利家族從2020年53個增加到了2023年881個。顯然ChatGPT 等現(xiàn)代聊天機器人引發(fā)的 GenAI 熱潮顯然增加了人們對 DMs和LLMs大模型的研發(fā)投入。

騰訊的專利申請量排名第一。騰訊基于其 LLM 大模型“混元”（Tencent Hunyuan）推出了自己的 AI 聊天機器人，該機器人支持圖像創(chuàng)建、文案和文本識別等應(yīng)用。該公司使用“混元”為其旗艦產(chǎn)品。例如在微信里添加了 AI 功能，以改善用戶體驗。

平安保險的專利申請量排名第二。平安保險的 AI 計劃專注于用于承保和風(fēng)險評估的 GenAI 模型。

百度的專利申請量排名第三。百度是 GenAI 領(lǐng)域最早的參與者之一，最近發(fā)布了其最新的基于其文心大模型的 AI 聊天機器人 ERNIE4.0。百度還為 IT、交通或能源等行業(yè)開發(fā)了多個LLM大模型。

進入前 20 名的其他中國公司還包括阿里巴巴集團（第6）、字節(jié)跳動（第9）、步步高電子（第11）、網(wǎng)易（第12）、華為（第14）、中國移動（第17）和國家電網(wǎng)（第18）。

在排名前20名的研發(fā)團隊中，還有非公司的中國科學(xué)院（第4）、清華大學(xué)（第15）和浙江大學(xué)（第16）等幾家科研機構(gòu)。

具體的GenAI相關(guān)專利公開量排名，見下圖。

圖：《WIPO報告》中 GenAI 相關(guān)專利申請人全球排行榜前20

中國企業(yè)對GenAI大模型的貢獻：

本次文章中，我們研究了《WIPO報告》里面排名靠前的中國公司：騰訊、平安保險、百度、阿里巴巴、字節(jié)跳動、華為、中國電網(wǎng)。這幾家公司都是行業(yè)龍頭，并且具有很高知名度和社會影響力。

通過研究這幾個排名靠前的國內(nèi)知名公司在ChatGPT發(fā)布前后（即2023年前后）的相關(guān)專利公開量，并且根據(jù)GenAI各主要大模型加以梳理，形成以下柱狀圖，直觀地展示了騰訊、平安保險、百度、阿里巴巴、字節(jié)跳動、華為、中國電網(wǎng) 等公司，于2023年前后在GAN，VAE，LLM，AE，DM 大模型上相關(guān)專利公開量。

注

1.2023年前是指：2014年1月1日-2022年12月31日；2023年后是指：2023年1月1日-2024年6月30日。我們將2024年6月30日作為專利統(tǒng)計的截斷日，主要是因為有很多2024年下半年申請的專利尚未公開

2.各大模型具體的含義：

·?生成對抗網(wǎng)絡(luò) Generative adversarial networks (GAN)

·?變分自編碼器 Variational autoencoders (VAE)

·?基于解碼器的大型語言模型 decoder-based large language models (decoder-based LLM)

·?自回歸模型 Autoregressive models（AM）

·?擴散模型 Diffusion models（DM）

各大模型的技術(shù)特點詳見：

《生成式人工智能（GenAI+）最新專利技術(shù)發(fā)展態(tài)勢系列之一——-GenAI+大模型》

從各大公司的 GAN、VAE、AM 大模型相關(guān)專利的申請情況來看：2023年后僅有中國電網(wǎng)在VAE大模型相關(guān)專利申請量上有顯著增長，其他2023年后的專利申請量沒有明顯的爆發(fā)性上升；AM 大模型相關(guān)專利一直只有零星的申請量，比前文分析的國際知名公司還要少；至于GAN 相關(guān)專利，中國這幾家公司的公開量仍然很高，但是就公開量而言放緩明顯，可見中國各大公司在技術(shù)轉(zhuǎn)向上緊跟技術(shù)發(fā)展前沿和國際同步。

以上情況和 GAN、VAE、AM 三個大模型在總體上受到 ChatGPT 發(fā)布的影響較小的結(jié)論是一致的。以下讓我們來看一下受到 ChatGPT 發(fā)布的影響較大的 LLM 和 DM 的中國這幾家大公司的專利申請情況。

相較于 GAN、VAE、AM 大模型，各大中國公司的 LLM 和 DM 大模型的則在2023年前后受到ChatGPT 的影響非常大。尤其是 LLM 大模型，騰訊、百度和阿里巴巴這幾家國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)龍頭企業(yè)在2023年后相關(guān)專利申請量成倍數(shù)增加；平安保險、華為和中國電網(wǎng)由于其主營業(yè)務(wù)并非是互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)業(yè)務(wù)，而是其他實體產(chǎn)業(yè)，這些大公司從事大模型的研發(fā)主要是配合其主營實體產(chǎn)業(yè)展開的，因此其LLM 和 DM 大模型相關(guān)專利申請量相對較低，是可以理解的；但是由于“字節(jié)跳動”作為有社會影響力的互聯(lián)網(wǎng)多媒體企業(yè)，旗下?lián)碛小岸兑簟?、“TikTok”、“今日頭條”等諸多知名產(chǎn)品，其相應(yīng)大模型申請量如此少，是值得研究的一個現(xiàn)象。

中國大學(xué)/研究機構(gòu)對GenAI大模型的貢獻：

WIPO報告指出：在所研究的 GenAI 專利里面，除了以上一些行業(yè)內(nèi)知名企業(yè)外，大學(xué)/研究機構(gòu)也是智慧貢獻的主要力量?！禬IPO報告》中 GenAI 相關(guān)專利申請人全球排行榜前20里面，有17家是企業(yè)；僅有的3所大學(xué)，都是中國大學(xué)，他們是中國科學(xué)院（第4）、清華大學(xué)（第15）和浙江大學(xué)（第16）。

《WIPO報告》中還專門為全球大學(xué)的相關(guān)專利申請量做了排名，在所有這些大學(xué)/研究機構(gòu)里面，中國的專利權(quán)人處于主導(dǎo)地位，排名前4的都是中國的大學(xué)/研究機構(gòu)，具體排名見下圖。

圖：《WIPO報告》中 GenAI 相關(guān)專利申請人全球大學(xué)排行榜前20

中國科學(xué)院，600余件專利，位列第一；清華大學(xué)和浙江大學(xué)都有300余件專利分列2、3位；浙江工業(yè)大學(xué) （Zhejiang University of Technology)貢獻了近200件專利，位列第4；這幾個中國的大學(xué)，他們處于第一梯隊；美國、韓國、日本和瑞士的一些大學(xué)/研究機構(gòu)，雖然也出現(xiàn)在大學(xué)排行榜前20里，但是排名靠后，且其相關(guān)專利申請量遠低于前4名。因此本文僅研究這4所中國大學(xué)相關(guān)專利情況。

我們可以通過研究這幾個大學(xué)的專利，得知其研發(fā)方向，以及未來企業(yè)可能涉及的應(yīng)用領(lǐng)域。同時，我們研究大學(xué)的專利申請情況，還能為GenAI從業(yè)企業(yè)未來人才招聘，大學(xué)科研項目合作提供參考。各大學(xué)的具體專利申請量數(shù)據(jù)，見下圖。

從以上數(shù)據(jù)統(tǒng)計圖中得知：

中國科學(xué)院緊跟前沿技術(shù)，在五大模型上均有研發(fā)投入，且相關(guān)專利申請量居于中國大學(xué)之冠。究其原因，主要源于以下兩個方面：

1.?其研究機構(gòu)在中國各地布局，有多個研發(fā)團隊基于當(dāng)?shù)夭煌瑢嶓w產(chǎn)業(yè)的需要，進行有針對性的研究；

2.?相對于各大學(xué)主要是教學(xué)任務(wù)不同，中國科學(xué)院主要任務(wù)是課題研究，其業(yè)績考核也是基于其研發(fā)成果進行的。

清華大學(xué)作為中國理工科的最高學(xué)府，現(xiàn)在在全國也有研究院的布局，和當(dāng)?shù)卣髽I(yè)有深度合作。

浙江大學(xué)和浙江工業(yè)大學(xué)，特別值得一提。這兩所大學(xué)都在杭州。眾所周知，由于阿里巴巴在杭州長達20多年的成長，帶動了浙江杭州地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。從這兩所大學(xué)申請的專利主題看，其專利實際應(yīng)用性強，專利技術(shù)更容易商業(yè)化。

【結(jié)語】?

以上的專利統(tǒng)計，是基于專利標題、摘要以及權(quán)利要求等信息，進行的專利類型歸類。但是，所有GenAI專利家族中有很大一部分不適合任何特定的大模型。許多GenAI專利的標題、摘要以及權(quán)利要求不包含特定的大模型關(guān)鍵字，而是專注于描述專利的應(yīng)用，并且在專利說明書里面只對使用的GenAI過程進行了一般性描述。這使得我們很難將一些專利映射到五個核心GenAI模型，同時這5種不同的大模型在技術(shù)解決方案上也有一些重疊。因此以上的統(tǒng)計不免有些失真的情況，但是從總體上而言還是有說服力的。

至此，我們針對各大模型的統(tǒng)計分析到此結(jié)束了。今后我們將切換分析維度，對大語言模型訓(xùn)練/處理的數(shù)據(jù)類型，以及大語言模型的應(yīng)用領(lǐng)域進行深度分析。敬請期待！

無

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