张晓玲 廖佳佳（国家知识产权局知识产权检索咨询中心）
摘 要：人工智能机器人，通过融合人工智能与机器人技术，正逐步改变人类的生活方式，并推动社会持续创新与进步。文章依托智慧芽（PatSnap）数据平台，对北京市、广东省、江苏省在人工智能机器人领域的专利申请态势进行了全面分析，涵盖了专利类型、技术领域分支、法律状态、申请人类型以及专利运用情况等多个方面。在此基础上，就如何提升该领域的专利质量提出了具有建设性的意见，旨在为相关企业和科研机构提供有价值的参考和指导，助力其在人工智能机器人技术领域的持续创新和高质量发展。
关键词：人工智能；机器人；京粤苏；专利分析
随着计算机算力的显著提升、数据的持续积累，以及统计学习、深度学习、强化学习等技术的不断成熟，人工智能领域迎来了前所未有的快速发展阶段，成为近年来热点话题之一，激发了各界学者的广泛讨论，并展现出巨大的发展潜力，有望引领各产业技术的革新。我国政府对人工智能机器人的发展给予了高度关注，全国各地政府纷纷出台了一系列指导性政策，旨在加速推动这一行业的蓬勃发展。尽管整体发展态势良好，但各地区之间的发展却呈现出显著的不均衡性。从省级区域来看，北京市、广东省、江苏省三地的人工智能机器人行业发展较为亮眼，在专利申请量、企业数量以及投资规模等方面均领先于其他地区。
作为新时代城市高质量发展的战略性先导产业，机器人产业的发展对于推动经济社会进步具有重要意义。京粤苏三地在人工智能机器人领域的快速发展，为其他地区的发展提供借鉴。因此，从专利角度出发，对京粤苏地区人工智能机器人的发展态势进行深入剖析，不仅有助于创新主体及时把握技术创新的方向，还能为人工智能机器人行业的专利申请方向和合理布局提供宝贵的借鉴与参考，进而为地方政府制定相关决策规划提供有力支持。
一、 数据来源
本文以智慧芽（PatSnap）平台全球专利数据库作为数据来源，以人工智能机器人为检索对象，通过对人工智能机器人相关技术范畴的中英文关键词进行全面而细致的扩展，确保了专利检索数据的精准性和完整性。具体而言，采用了关键词和地域限定相结合的方式构建检索表达式，检索截止时间为2025年2月26日。随后，将检索获得的专利数据进行同族扩展合并、手工筛选、冗余剔除，最终选出9万多篇专利文献作为研究基础。
二、 结果分析
（一）专利申请趋势
纵观全局，直至2022年，北京市、广东省及江苏省三地在此领域的专利申请数量均呈现出逐年稳步攀升的态势。其中，广东省以显著优势领跑，专利申请总量远超北京市与江苏省。北京市紧随其后，专利申请量位居次席。2006—2015年间京粤苏三地的专利申请量比较少，增速也较为平缓，标志着京粤苏三地尚处于人工智能机器人行业发展的萌芽期。值得注意的是，2012年AlexNet网络在ImageNet大赛中的卓越表现，重新激发了学术界对卷积神经网络乃至深度学习的广泛关注。随后，2016年AlphaGo的横空出世与深度学习技术的蓬勃发展，进一步加速人工智能领域的进步。2022年，OpenAI推出的基于GPT大模型的ChatGPT对话应用服务，以其创新性迅速吸引了全球的目光，标志着人工智能技术的又一重大突破。
随着计算能力瓶颈不断被突破，人工智能在金融、医疗、服务、制造等多个领域展现出前所未有的潜力，预示着其将成为下一个科技革命的风口。特别是从2015年至2022年，人工智能机器人领域实现了飞跃式发展，京粤苏三地的专利申请量均实现了大幅增长。尤其是广东省，其专利增长速度更为迅猛，这得益于如下几个方面：一是广东省拥有完备的制造业产业链与强大的制造能力，为新兴产业及未来产业的发展奠定了坚实基础；二是广东省拥有庞大的市场空间与丰富的应用场景，为产业发展提供了强大动力；三是广东省注重人才培养与引进，通过针对性引进高端人才与高水平团队，加强人才队伍建设，为产业发展提供了有力的人才支撑；四是政府政策的大力支持，这也是广东省人工智能产业发展的关键因素，广东省政府在产业发展初期即制定了明确的发展规划与行动目标，并在政策配套方面给予了全力支持。广东省凭借其在人工智能领域的先发优势与快速行动，已成为引领人工智能与机器人产业浪潮的先锋地区。
（二） 专利类型
本文将专利类型分为发明申请、授权发明、实用新型和外观设计四种，具体而言，发明申请是指申请人向国家知识产权局提交的、尚处于初步阶段且未经实质审查的发明创造专利申请，其授权状态尚未确定。授权发明专利则是指经过国家知识产权局严格审查，确认符合专利法规定的新颖性、创造性和实用性要求后，授予申请人的专利权益。相比之下，实用新型与外观设计专利的审批流程较为简化，主要采取形式审查制度，因此其专利权的稳定性相对较弱。在此背景下，授权发明专利因对技术创新水平有着更为严苛的要求，更能体现一个地区在技术突破与创新方面的综合实力。
图1直观地展示了京粤苏三地的人工智能机器人专利申请的类型分布状况。其中，北京市的人工智能机器人专利申请的授权发明占比36.65%，远高于广东省（占比27.08%）和江苏省（占比28.39%），侧面揭示了北京市人工智能机器人专利申请的授权比例较高，专利本身的质量和技术价值相对更优。北京市凭借其强大的科研实力、高水平的法律服务、完善的维权法律程序体系、政策支持与产业集聚等多重因素，共同推动了北京市人工智能机器人专利质量的不断提升。
（三）技术领域分支
世界知识产权组织（WIPO）发布的国际专利分类体系（International Patent Classification, IPC）已成为全球范围内专利文献分类与检索的标准工具。通过对专利申请的IPC分类号进行深入统计分析，能够清晰地洞察到人工智能机器人领域当前最为活跃和备受关注的专利申请趋势。从技术领域的研发热点来看，京粤苏三地的技术布局呈现出较高的相似性，专利申请主要集中于以下几个关键领域：G06F（电数字数据处理）、G06T（一般的图像数据处理或产生）、B25J（机械手）、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）、G06Q（专门适用于行政、商业、金融、管理或监督目的的信息和通信技术）、G10L（语音分析技术或语音合成；语音识别；语音或声音处理技术；语音或音频编码或解码）、G06K（数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理）。在这些领域中，广东省和北京市在电子数字数据处理技术（G06F）方面的专利申请数量尤为突出，这反映了这两个地区在数据处理和计算技术方面的强大实力和深厚积累。而江苏地区则在机械手技术（B25J）领域展现出了明显的专利布局优势，显示出其在机器人物理操作和自动化方面的独特专长。尽管人工智能机器人在数据、图像处理和机械手等主要方向上取得了显著的技术突破与创新，但在具体应用场景的延伸和垂直细化领域的专利申请方面仍显不足。由此可以说明，创新主体在未来需要进一步增强专利布局意识，不仅要在核心技术领域持续深耕，还要积极探索和拓展新的应用场景和技术方向，以推动人工智能机器人技术的全面发展和广泛应用。
（四） 专利法律状态
专利法律状态涵盖了在审 （即专利申请正在被审查中，尚未获得授权）、 授权有效 （意味着专利已成功获得授权且目前处于有效状态，专利权人独享该专利的权益）、 失效（专利因各类缘由失去法律效力，受到法律保护）等 三种状态。尤为值得注意的是，那些处于有效法律状态的专利，往往代表着行业内的突破性进展或实质性改进，其质量普遍更卓越。表1详细展示了京粤苏三地的人工智能机器人专利申请的简要法律状态对比情况。
通过深入分析表1数据可以发现，尽管广东的人工智能机器人专利申请数量独占鳌头，但其有效专利的占比却仅为39.56%。相比之下，尽管江苏的专利申请数量相对较少，但其有效专利的占比却较高，高达43.65%。在市场竞争日益激烈的当下，专利质量无疑成为衡量创新主体核心竞争力的关键指标。对于专利申请人而言，单纯的专利数量并不能全面反映企业或个人的创新能力和生产水平，如何切实提升专利申请的质量，才是亟待深入剖析与深思的课题。
（五）申请人类型
本文将京粤苏三地的人工智能机器人领域的专利申请人类型划分为企业、院校/研究所、个人、银行、政府机构、医院以及其他多种类型，并通过对表2中各类申请人所占比例进行对比分析。
鉴于企业在新技术突破、研发投入、科研组织及成果转化等关键环节主导地位日益凸显，京粤苏三地的企业所提交的人工智能机器人专利申请占比显著高于其他申请人类型，彰显出企业在推动该领域创新发展的核心力量。相较于企业，院校/研究所作为另一重要创新源泉，其关注焦点更多集中于基础科学研究和前沿技术探索，因此，尽管它们同样扮演着不可或缺的角色，但在专利申请数量上却相对较为有限。这一现象反映了院校/研究所在科研活动中更侧重于知识的深度挖掘与理论体系的构建，而非直接的技术应用与商业化。至于银行、政府机构与医院，它们处于人工智能机器人产业链的应用层末端，更多扮演着需求提出者与场景应用者的角色。相较于企业与院校/研究所，银行、政府机构与医院在人工智能机器人行业的技术研究方面显得较为薄弱，其专利申请活动相对较少，这在一定程度上反映了它们在技术创新链条中的特定定位与贡献。综上所述，各类申请人在人工智能机器人领域的专利活动中展现出不同的特点与侧重，共同构成了该领域多元化、多层次的创新生态。
为了进一步了解京粤苏三地的人工智能机器人专利申请人分布情况，本文对申请专利前20名的申请人进行统计分析，广东地区有17家企业、3所院校/研究所，北京地区有16家企业、4所院校/研究所，江苏地区有8家企业、12所院校/研究所。其中，腾讯科技有限公司、平安科技有限公司、华为技术有限公司、北京百度网讯科技有限公司等属于人工智能行业的龙头企业；清华大学、北京航空航天大学、北京理工大学、东南大学、南京航空航天大学等在人工智能机器人前沿技术方面拥有雄厚的科研实力和充足的人才储备。在京粤苏三地，人工智能机器人技术的核心创新力量主要源自企业。然而，产业的蓬勃发展不仅依赖于企业的创新驱动，还亟须高校与科研院所提供坚实的理论基础与技术支撑，同时为企业研发活动培养并输送高质量的专业人才。因此，为了构建一个更加完备且高效的创新体系，应充分发挥企业与院校/研究所的各自优势，鼓励并支持内部研发与外部合作的有机结合，加速技术创新与科研成果的转化进程。通过这一系列举措，有望推动人工智能机器人技术实现更加稳健与快速的发展。
（六） 专利运营情况分析
专利运营分析，作为评估技术资产商业价值、推动企业技术创新与产业升级的重要手段，其核心在于对专利的转让、许可和质押等运营模式的深入分析。这一分析不仅能够助力企业构建起坚固的技术壁垒，有效保护自身的创新成果免受侵犯，还能够通过合理的运营策略，将专利转化为实实在在的经济利益，实现商业价值的最大化。在人工智能机器人领域，专利的转让活动尤为活跃，成为该领域专利运营的主要模式。从人工智能机器人专利的转让人和受让人情况来看，转让专利数量排名前4的转让人分别为华为技术有限公司、深圳市优必选科技股份有限公司、百度在线网络技术（北京）有限公司、平安国际智慧城市科技股份有限公司。这些企业通过将自身持有的专利转让给旗下的子公司，例如深圳引望智能技术有限公司、北京优必选智能机器人有限公司、深圳平安智慧医健科技有限公司、上海小度技术有限公司、百度在线网络技术（北京）有限公司、阿波罗智联（北京）科技有限公司、阿波罗智能（北京）技术有限公司，实现了创新技术的内部流转与优化配置。
值得注意的是，这些专利转让行为均发生在企业之间，且多为总公司与子公司之间的内部交易。这一现象表明，企业在专利运营方面更加注重内部资源的整合与利用，通过专利的转让与许可，加强了企业内部的技术创新与协同作战能力。然而，在专利转化方面，院校/研究所的参与度相对较低，这在一定程度上限制了科技成果的转化效率与价值实现。作为仅次于企业的第二大技术创新主体，院校/研究所在推动科技成果转化方面具有不可替代的作用。因此，从战略高度进行规划和部署，加强院校/研究所与企业之间的合作与交流，促进科技成果的顺畅转化，是实现专利价值的有效途径之一。
通过分析人工智能机器人专利的质押人和质权人情况可以发现，专利质押的数量相较于专利转让而言较少，但专利质押无疑为中小型企业开辟了一条获取融资的新途径。质押专利数量排名前4的质押人分别为广东科凯达智能机器人有限公司、思必驰科技股份有限公司、北京探境科技有限公司、华南智能机器人创新研究院，对应的质权人分别为广东顺德农村商业银行股份有限公司大良支行、中国银行股份有限公司顺德分行、中国农业银行股份有限公司顺德大良支行、中信银行股份有限公司苏州分行、蒋炜、广东顺德农村商业银行股份有限公司科技创新支行。
深入分析质押人和质权人的关系可知，这些质押行为主要围绕着中小型企业和银行及个人之间的债务担保展开。所有参与专利质押的均为科技型企业，它们通过将自身持有的知识产权作为质押物，向金融机构申请贷款，从而实现了知识产权向资产的实质性转变。这一模式不仅为科技型企业提供了资金支持，促进了企业的快速成长与技术创新，同时也为金融机构带来了新的业务增长点，实现了双方共赢的局面。
通过分析人工智能机器人专利的许可人和被许可人情况可知，专利许可的数量明显低于专利转让、专利质押的数量。许可专利数量排名前3的质押人分别为南京工程学院、广州大学、佛山科学技术学院，相对应的被许可人分别为南京工程学院大学科技园有限公司、南京工程学院技术服务有限责任公司、广东虎标智能科技有限公司、广州市广机机电工程有限公司、广州步路思光电科技有限公司、乐嗒(广州)科技有限公司等。
深入分析许可人和被许可人关系，可以看出，上述许可行为主要涉及高校与高校关联公司、高校与科技型企业之间的技术流转。其中，高校作为专利许可的主要方，通过专利许可的方式，有效地促进了科研成果的实施和转化，进一步释放了专利这一潜在的、沉睡中的资产价值。这一模式不仅有助于高校实现科研成果的经济价值和社会价值，同时也为科技型企业提供了先进的技术支持和创新动力，推动了整个行业的持续发展和创新。
三、结语和建议
综合专利数据的全面分析，京粤苏三地的人工智能机器人专利申请趋势展现出高度的一致性，且在全国范围内占据显著优势。专利申请类型以发明专利为主导，其中北京市尤为突出，其申请发明与授权发明的占比均高于广东省和江苏省。尽管广东省的专利申请数量庞大且增长速度迅猛，但在专利质量方面，相较于北京市和江苏省，仍存在一定的差距。
在技术创新的焦点领域，京粤苏三地均聚焦机器学习算法、计算机视觉以及机械手等关键领域，但在数据挖掘、自然语言处理以及核心硬件方面的发明专利申请相对较少。此外，针对具体应用方向的专利布局也显得不够充分，呈现出“扎堆”与同质化现象，这在一定程度上限制了技术的多元化发展和创新深度的挖掘。
就申请人类型而言，企业在京粤苏三地的人工智能机器人技术创新中占据主导地位，其次是院校/研究所，这两者在推动该领域技术进步中发挥着不可估量的作用。
从专利运营的角度来看，人工智能机器人领域的专利运用转化率普遍偏低，成为制约技术创新成果转化的一个瓶颈。在专利运营方式上，专利转让成为主流，企业间专利转让活动频繁，而院校/研究所则更倾向于通过专利许可的方式促进技术成果的扩散与应用。
提升人工智能机器人技术领域的专利质量，需从多维度综合施策。第一，加大研发投入与人才培养力度。申请主体应增加对人工智能机器人技术的资金投入、人力资源及物力支持，确保技术创新的持续性与深入性。同时，注重该领域专业人才的培养与引进，通过系统培训、高等教育等多元化手段，提升团队整体技术实力与创新能力，为专利质量的提升奠定坚实基础。
第二，提高专利撰写与保护水平。应加强对专利撰写人员的专业培训，提升其撰写技能与专业知识水平，确保专利文件的准确性、完整性及专业性，避免因撰写不当而引发的驳回或视撤风险。在申请专利前，建议咨询熟悉专利法规与审查要求的专业机构，以获取专业建议与指导，从而提高专利申请的质量与通过率。
第三，提升专利审查质量与效率。深入研究并简化不必要的审查步骤与流程，提高审查效率。针对质量低下的非正常专利申请，应设立快速驳回机制，避免其进入后续详细审查阶段。同时，可引入绩效考核制度，对审查员的审查效率与质量进行客观评估与奖励，激励其不断提升工作效能。此外，借鉴国际先进审查方法与经验，也是提升本国专利审查效率与质量的有效途径。
第四，促进产学研合作。政府应建立产学研合作信息共享平台，促进资源高效对接与整合，为企业、高校及科研机构搭建紧密合作的桥梁。通过举办交流洽谈会等活动，增进各方了解与信任。同时，政府可制定税收优惠政策，减轻产学研合作中的税负压力，鼓励高校开设与产业需求紧密结合的课程、建立产学研合作示范基地、设立专门的成果转化机构等，以加强与产业界的合作与交流，共同推动人工智能机器人技术领域的专利质量迈向新高度。
参考文献
[1]徐程浩,王耀南,莫洋,等.人形机器人技术与产业发展研究[J].中国工程科学,2025,27(01):150-167.
[2]郭会珍.产学研合作网络对专利价值的影响——以日本工业机器人行业为例[J].河南科技,2025,52(02):139-144.DOI:10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2025.02.028.
[3]亚历山大·维尔.全球机器人未来发展趋势[J].新经济导刊,2023,(08):4-6.
[4]曹方,池浩湉.世界主要经济体人形机器人的发展研究[J].新经济导刊,2025,(Z1):124-131.
[5]何静,蔡利超.广东省智能机器人产业的分析与思考–基于专利的视角[J].科技管理研究,2017,37(15):155-163.
（张晓玲系国家知识产权局知识产权检索咨询中心助理研究员；廖佳佳系国家知识产权局专利检索咨询中心高级经济师）