據AIIA數據顯示，2019年中國人工智能專利申請數量超過10萬項，穩居世界第一；計算機視覺技術作為人工智能最重要的細分領域，我國的專利申請量也遠高于其他國家，然而專利申請人集中度分散，未能形成大競爭局面，且多為東部地區，專利布局有待加強。

Al領域計算機視覺占比最重

計算機視覺在人工智能里可以類比于人類的眼睛，是在感知層上最為重要的核心技術之一。計算機視覺技術模擬生物視覺，將捕捉到的圖像中的數據及信息進行分析識別、檢測、跟蹤等，真正去“識別”和“理解”這些圖像。目前此項技術已經廣泛應用到安防、自動駕駛、醫療、消費等，也是目前人工智能技術中落地最廣的技術之一。

計算機視覺是國內外Al企業最集中的領域，計算機視覺技術企業在全球Al企業中占比約40％，

AI技術專利申請中國數量全球領先

據AIIA數據顯示，2019年中國人工智能專利申請數量超過10萬項，穩居世界第一；美國排名第二，申請數量約有8萬項；英國、澳洲、加拿大和日本均入圍全球人工智能技術專利申請數量TOP6國家。計算機視覺作為人工智能領域的應用技術，占比為17．72％。以下數據以17．72％為測算數據。

計算機視覺技術專利申請數中國發展飛速

從計算機視覺技術專利申請來源國來看，美、日、韓的申請量均為穩定，且每年的申請量均在700件以下，而中國在2010年的申請量首次超過美、日、韓，且近幾年的申請量遠高于全球其他國家。

中國計算機視覺技術專利布局仍有不足

雖然中國的專利申請量較多，然而在申請人TOP10的排名中沒有一個中國申請人入圍，其中前3名為富士通、佳能及三星電子。日本專利申請人數量最多最為集中。中國申請人極為分散，未形成強有力的競爭大格局，專利布局還有待加強。

全球計算機視覺人才分布情況，美國人才數量優勢明顯，我國主要集中在東部地區

學者地圖用于描述特定領域學者的分布情況，對于進行學者調查、分析各地區競爭力現況尤為重要。

地圖根據學者當前就職機構地理位置進行繪制，其中顏色越深表示學者越集中。從該地圖可以看出，美國的人才數量優勢明顯且主要分布在其東西海岸；亞洲也有較多的人才分布，主要集中在我國東部及日韓地區；歐洲的人才主要分布在歐洲中西部；其他諸如非洲、南美洲等地區的學者非常稀少；計算機視覺領域的人才分布與各地區的科技、經濟實力情況大體一致。

計算機視覺學者分布集中在20－30人規模的機構中

計算機視覺學者的h－index分布如下圖所示，大部分學者的h－index分布在中間區域，其中h－index在20－30區間的人數最多，有706人，占比34．7％，小于20的區間人數最少，有81人。

責任編輯：gt