专利视域下全球人脸识别技术竞争和发展研究

邹 杨

(重庆市知识产权局信息中心， 重庆 400023)

人脸识别是通过从静态图像或者动态视频中检测出的人脸图像与数据库中的人脸图像进行比对，找到与之匹配的人脸的过程[1-2]。人脸识别作为人工智能的细分领域，相较于指纹识别、虹膜识别等传统的生物识别方式，具有非接触性、快速简便、直观准确可靠、可扩展性好等显著优势[3]，在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域具有巨大的应用价值，已经广泛应用于机场、银行、出入境安检等各个领域[4]。

专利文献蕴含丰富的技术、法律和经济信息[5]，通过运用专利分析手段将专利文献信息转化成系统和完整的产业竞争情报，从技术发展趋势、区域竞争格局和竞争领域等角度发现反映国家、地区或机构的研发实力及技术竞争态势的重要战略和创新性信息，有利于把握行业的竞争态势，可为国家和企业取得竞争优势提供重要支撑[6-7]。近年来已有多位学者基于专利数据对人脸识别技术领域展开了分析与研究，黄智[8]和崔志鹏[9]等人分别对2013年和2014年之前的中国人脸识别专利的申请趋势和申请人的情况展开了分析；武庆圆[10]和何欢[11]等人从申请趋势、区域分布、申请人和IPC分布等角度对全球和中国人脸识别专利展开了研究；李根[12]重点围绕全球核心技术路线展开了梳理。但是，上述研究重点关注国内人脸识别专利情况，未对全球专利展开全面和深入的分析,没有在全球环境下对我国的技术发展水平进行定位；缺乏对关键技术的精确分类和梳理，而直接采用IPC分类号。此外，近年来人脸识别技术实现了重要突破，早期的研究由于时效性原因而缺乏对最新技术进展的梳理。本文将从全球专利现状、国家竞争力比较、和风险识别内容出发，明晰全球人脸识别技术专利宏观大局，评估我国相较于发达国家的竞争力水平，识别我国人脸识别产业面临的风险，并提出对策与建议，以期为我国人脸识别产业的发展提供借鉴和参考。

1 数据来源

本文以合享新创科技创新情报平台(incoPat)专利数据库为数据源，该数据库收录包括中国、日本、美国、英国、法国、德国、瑞士、欧洲专利局、国际知识产权组织等112个国家、地区和组织的专利文摘。根据本领域文献在不同分类位置下文献量集中程度的不同特点，制定了以分类位置为边界“总体-拼盘式”检索策略。在分类号的选取上，采用IPC与CPC、EC、FI、UC相结合的方式。在关键词的选取上，首先列出尽可能的表达方式，并交由小组讨论，同时也征询了行业、企业专家的意见，了解一些通俗的常用的表达方式，从而形成关键词的合集。本次检索的数据范围为全球专利数据，数据选取的截止时间为2019年6月30日。由于专利申请公开具有滞后性，2018-2019年的部分专利申请数据处于未公开状态，因此2018-2019年的部分专利数据未被收录，但对本文的分析不产生实质性影响。

2 研究方法

同一项发明创造在多个国家申请专利而产生的一组内容相同或基本相同的专利文献出版物，称为一个专利族或同族专利[13-14]。从技术角度看，属于同一专利族的多件专利申请可视为同一项技术，即，专利申请的项数对应技术的条目，一项专利申请可能对应于一件或多件专利申请[15-16]。本文在研究专利技术态势、原创技术国家/区域分布、原创技术申请人等分析中，对同族专利进行合并统计，专利数量以项计，在目标国分布等分析中，将同族专利分开统计，专利数量以件计。

大量研究[1,3,17]已经表明，从技术层面来看，人脸识别领域涉及的关键技术包括人脸检测、图像处理、人脸表征和人脸识别，因此，本文在相关部分的分析是基于人脸检测、图像处理、人脸表征和人脸识别展开的。

专利作为技术创新的重要产出成果，其价值是衡量技术创新能力和水平的重要指标，国内外已经有大量学者针对专利价值评估展开研究[18-19]。本文对专利价值的评估采用INCOPAT数据库中的合享价值度这一重要指标，该指标的测算所依赖的专利价值模型融合了技术稳定性、技术先进性、保护范围等20多个专利分析行业内最常见和重要的技术指标，通过设定指标权重和计算参数，使得它能基于人工智能技术平台对每件专利进行专利价值强度自动评价。专利价值度指标的取值范围在1至10分之间，某专利的专利价值度分值越大，则表明该专利的技术价值越高，它所表征的技术创新能力就越强[20-21]。本文将在第5部分基于专利价值度指标加以比较分析来识别我国面临的风险。

3 全球专利概况

3.1 专利态势分析

截至2019年6月30日，全球人脸识别技术专利申请总量达38 567项，合计约69千余件。如图1所示，自20世纪40年代至今，全球人脸识别专利申请技术大致可分为萌芽期(1941-1990年)、成长期(1991-1998年)和高速发展期(1999至今)三个阶段。在萌芽期人脸识别技术仅处于研究起步阶段，没有太多成果，未应用到实际中[22]，随之而来专利申请数量较少，年均专利数量仅为数项。在成长期，研究者们在人脸识别技术上有一定储备[23]，专利布局逐渐开始活跃。在高速发展期，人脸识别技术研究已经取得了巨大的进展，逐渐从实验室的原型系统阶段真正走进了实用的商业系统阶段[24-25]。在欧美等发达国，人脸识别技术已应用到许多场所，尤其在91l恐怖事件之后，冰岛国际机场、美国波士顿机场等率先应用了人脸识别技术[26]，这些因素极大地推动了专利申请量的激增，尤其在2006年之后全球人脸识别技术专利申请呈现爆发式增长，年平均申请量达到2 612项，年平均增长率达到18.54%，在2015年，增长率达到38.75%。

图1 全球专利申请趋势

3.2 竞争区域分析

如图2(a)所示，中国专利技术原创数量最大，共计17 463项，占据全球原创专利技术申请总量的45.4%，接近半成；美国仅次其后。如图2(b)所示，中国、美国、日本和韩国是主要的专利布局国家，其中，中国作为专利申请目标国，人脸识别技术共计19 518件，占据全球的37.2%，美国紧随其后，占据全球市场的23.1%，日本和韩国次之。

图2 技术原创国家/地区分布(a)和目标国家/地区分布(b)

技术原创国家/地区的专利数量(以项计算)一定程度上反映了该国家的整体技术研发实力[27]，专利申请目标国家/地区的专利数量(以件计算)从某种意义上来说代表了技术的消费市场[28]。由此可看出，中美日韩既是技术输出的主要国家，也是专利布局的重要领地。其中，中国作为技术原创最多的国家，源于中国2015年以来，人脸识别政策支持力度的不断增强，以及中国申请主体知识产权保护意识的不断增强，近几年申请量呈现爆发式增长。而美国作为研究最早的国家，人脸识别技术储备强，研究已达到领先水平，较早地应用了人脸识别技术。日本和韩国虽然较晚于美国，但以索尼公司和三星公司为代表的世界领先企业科技实力雄厚，加之知识产权保护和运用能力强，由此带动这些国家整体原创申请量。中美日韩也是人脸识别技术的重要应用市场，尤其是中国和美国，市场发展前景较好，十分有吸引力。

3.3 原创技术申请人排名

如表1所示，从原创技术申请人排名情况来看，全球排名前20的申请人全部来自于日本、美国、韩国和中国企业。其中，日本占据9席，美国和中国均占据4席，韩国占据3席。一方面可以看出，国外重要申请人以巨头或跨国公司为主，这些龙头企业对其所属国家的技术具有领航作用，韩国以三星集团为代表，美国由国际商业集团、谷歌和微软引领，日本则以索尼、东芝等领先企业为代表；我国具有代表性的企业是小米科技、腾讯公司和百度公司。另一方面，日本企业具有明显优势，不仅企业排名名次较靠前，而且入围企业数量较多，占据将近五成。入围的韩国企业数量虽然不多，但是三星集团原创专利技术申请量最高，达到785项，位居首位，其实力不容小觑。由此可看出，我国人脸识别产业尽管发展快速，但龙头企业的整体申请量与发达国家企业仍存在一定差距。

表1 原创技术申请人排名情况

4 我国与发达国家竞争力比较分析

4.1 我国人脸识别技术起步晚，整体专利价值度不高

由第3部分分析可看出，我国不论作为原创技术国，还是作为目标市场地，专利申请数量庞大，均居于第一。实际上，我国在2015年之前的专利存量并不大，但由于市场需求的不断扩张以及国家政策的大力支持，导致2013年之后出现暴增，短短几年的积累，在2015年专利总量开始超过日本，2016年专利总量开始超过美国。尽管我国专利数量庞大，但从各发达国家的技术发展历程来看(如图3所示)，美国是对人脸识别技术研究最早的国家，其首次申请始于1941年，日本和韩国的起步较晚，首次申请分别始于1975年和1990年，但均早于中国，中国首次申请始于1994年。专利数据显示，在1994年至2000年期间，国内申请人提出的专利申请量少于国外申请人在我国提出的专利申请量，有些年度我国申请主体并未提出专利申请。由此可见，我国在人脸识别领域的技术研究起步比美日韩发达国家均晚。美国人脸识别技术起步最早，一直稳步向前发展，这与美国雄厚的科技与经济实力密不可分。美国是世界头号科技与经济强国，是最早开展人工智能技术研究的国家，在人工智能技术方面一直处于全球领先地位，引领着全球人工智能技术和产业的发展，而人脸识别技术作为AI的一个重要分支，其发展程度与AI科学和技术的整体发展有直接关系。

图3 美国、日本、韩国、中国历年专利申请趋势

从整体专利价值度来看，我国原创专利技术的价值度主要分布在5～7梯度，而美国、日本和韩国的原创专利技术的价值度均主要分布在8～10梯度，尽管美日韩各国原创专利技术总量不及我国原创专利技术总量，但分布在高价值度8～10梯度的数量均超过我国。

综上所述，尽管我国人脸识别技术发展迅猛，但由于技术研究起步较晚，专利价值度仍不高，实力仍不能赶超美日韩发达国家。

图4 中美日韩原创技术专利申请价值度分布情况

4.2 我国申请主体技术原创多集中于产业链下游应用层，在产业链上游基础层和中游技术层的技术输出较少，控制力较弱

人脸识别产业链上游为基础层，包括人工智能芯片、算法技术和数据集；中游由人脸检测、人脸表征、人脸识别和图像分析技术层构成；下游则是具体的场景应用，即应用方案、消费类终端或服务等[29-30]。图5是中美日韩各国原创专利申请在产业链上的分布情况。

图5 中美日韩专利申请在产业链上的分布情况

纵观中美日韩原创技术专利申请在产业链上的分布，可以看出，中国的原创专利技术大多集中于下游场景应用层，在上游基础层原创技术专利布局较少，中游技术层尽管有一定储备，但占比不大，究其原因，一是源于我国庞大的应用场景支持，二是源于基础层和技术层的研究开发具有一定难度，我国较发达国家而言，起步较晚，技术实力还存在一定差距。美日韩发达国家的研发投入较大，处于领先水平，故其原创专利布局均集中于中游技术层，在上游基础层也有一定储备。其中，产业链布局较为均衡的是日本。

4.3 我国创新主体海外专利布局力度小

如从全球专利布局数量排名来看(如表2所示)，日本索尼公司和韩国三星公司在全球布局的数量最高，均为1 500多件，在全球10余个国家/地区进行布局。在全球布局数量排名前20中，我国小米科技排名第七，共计523件，腾讯排名第19，共计263件。

表2 申请人全球专利布局数量排名

全球专利布局数量排名前7的申请人分别来自于韩国、日本、美国和中国企业，这些企业是中美日韩的标杆企业，引领各国人脸识别技术发展，具有显著代表性，从其中选取各国最具代表性的5名申请人加以比较分析，以见一斑。从图6可看出这些企业的如下特点，其一，中美日韩和欧洲均是它们的布局目标地，本国的布局数量最多；其二，韩国三星以韩国本土和美国为首选市场，日本索尼以中美日为重要首选市场，美国英特尔以美中欧为重要布局领地，我国小米科技首选市场是中国，对外布局数量处于明显劣势；其三，从目标布局地数量来看，国外巨头公司在多达15个国家/区域进行全面布局，相比较而言，我国企业目标布局地数量偏少。

图6 全球主要申请人区域布局情况

5 我国面临的风险分析

5.1 国外申请主体加大在中国的专利布局力度，且在中国布局的专利价值度高于国内申请主体

图7是中国申请国内外申请主体国别情况。由图可知，我国专利申请主要来源于国内申请主体提出的技术创新，国外申请主体中，日本申请人相较于其他国家而言，在中国的专利布局最多。尽管国外申请人在中国的布局数量与国内申请人相比较少，但根据国外来华申请趋势来看，国外申请主体来华的专利申请在逐年递增，说明国外申请人在逐年加大在中国市场的布局力度。

图7 中国申请来源国分布&国外来华申请趋势

中国是全球人脸识别技术的最大目标国，应用市场前景广阔。从中国国家知识产权局受理的国内外申请人专利申请价值度分布情况来看(如图8所示)，我国申请人提出的专利申请价值度主要分布在5～7梯度，其中价值度为5的专利申请数量最高，占比32%；价值度为10的专利申请数量占比仅为1%。而国外申请人在中国提出的专利申请，其价值度主要分布在8～10梯度，其中，价值度为9的专利申请数量最高，占比为41%；价值度为10的专利数量次之，占比为25%。尽管向中国国家知识产权局提出的专利申请中，国内申请人提出的申请数量远超国外申请主体，但分布在价值度9～10梯度的专利申请却不及国外申请人。

图8 中国专利国内外申请人专利申请价值度分布

5.2 关键技术布局少，已被国外巨头公司占据垄断地位，中国市场人脸检测、人脸识别和图像处理技术侵权风险系数较大

我国专利申请数量最大的标杆企业专利布局主要集中于中国，以中国申请数据为样本，对我国与国外企业在关键技术方面予以对比分析，以识别出我国企业面临的风险。如图9所示，中国专利申请在人脸检测、人脸表征、人脸识别和图像处理四大关键技术的申请人前20名中，国外企业数量和专利申请数量均占据绝对优势。如人脸检测技术，前20名中，13席是国外企业，我国企业占据6席，申请量居于首位的是日本索尼公司，高达87件，尽管我国小米科技居于第二(49件)，排名第三至七的均是国外优势企业，我国企业大量的应用产品会受到国外企业的牵制，其实施依赖于上端技术，侵权风险较大。人脸识别和图像处理关键技术上的布局格局同样如此。因此，我国在人脸检测、人脸识别和图像处理技术领域侵权风险系数较大，人脸识别技术应用产品受制于其上游技术的控制，侵权风险系数较大。

图9 中国专利申请各关键技术申请人排名

如图10(a)～(d)所示，从人脸检测、人脸表征、人脸识别和图像处理四大关键技术中国专利有效量情况来看，国外权利主体在人脸检测和图像处理技术方面的专利有效量要高于我国权利主体。从各关键技术有效专利的价值度情况来看，国外权利主体拥有的专利60%以上分布在10星级，而我国权利主体拥有的专利不到10%分布在10星级，从各关键技术价值度为10的有效专利量绝对数量来看，国外权利主体的拥有数量均要远高于我国权利主体。对价值度为10的国内外权利主体拥有的专利进行对比分析，发现国外权利主体拥有的专利保护范围更宽，权利要求布局更合理。由此可看出，我国在人脸检测和图像处理方面均存在较高的侵权风险，需引起我国企业的注意和警惕。

图10 人脸检测技术(a)、表征技术(b)、识别技术(c)和图像处理技术(d)中国专利有效量及价值度

6 研究结论与建议

本文基于全球专利信息情报，从全球专利现状、国家竞争力比较和风险识别三个层面，对人脸识别产业的竞争态势展开分析。通过SWOT分析梳理中国人脸识别产业现状，并提出产业发展的针对性建议。

6.1 中国人脸识别产业现状

优势：中国目前已成为人脸识别领域的技术创新活跃者。我国自2015年以来，人脸识别政策支持力度的不断增强，加之我国人脸识别市场需求的不断扩大，大大激发了我国创新主体的技术创新活力。从专利技术原创国家/地区分布来看，中国专利技术原创数量(以项计)最大，占据全球原创专利技术申请总量的45.4%，接近半成，从我国原创技术的年度申请趋势来看，近年来我国原创技术申请量增速十分快，创新积极性高。

劣势：技术水平和质量有待提高，国际专利布局不明显。虽然我国专利申请数量庞大，居于世界第一，但是相较于发达国家而言整体专利价值度不高。此外，我国申请主体技术原创集中于产业链下游应用层，在产业链上游基础层和中游技术层的技术输出较少，控制力较弱，受制于在产业链上游和中游布局严密的国外领先企业。最后，从中美日韩各国标杆企业的全球专利布局情况来看，我国企业海外布局力度较弱。

机会：我国人脸识别技术虽然起步晚，但发展快，产业未来发展潜力和空间巨大。据前瞻产业研究院估算，我国人脸识别市场规模约占全球市场的10%左右，预计2020将达到51亿美元[31]。为健康发展人脸识别行业，我国近年来相继出台相关配套法律法规，为人脸识别技术在金融、安防等领域的普及打下了坚实基础。此外，从专利目标国家/地区分布来看，中国作为专利申请目标国，人脸识别专利申请量最高(以件计)，占据全球的37.2%，说明我国人脸识别应用市场十分具有吸引力，这对促进我国人脸识别产业的发展是十分有利的条件。

威胁：国外申请主体近年来加大在中国的专利布局力度，在关键技术领域占据垄断地位，我国企业面临较高的侵权风险。根据国外来华申请趋势来看，国外申请主体来华的专利申请在逐年递增，国外申请人在中国市场的布局力度逐渐加强。中国专利申请在人脸检测、人脸表征、人脸识别和图像处理四大关键技术的申请人排名中，国外企业数量和专利申请数量均占据绝对优势。从四大关键技术中国专利有效量情况来看，国外权利主体在人脸检测和图像处理技术方面的专利有效量要高于我国权利主体，且国外权利主体拥有的价值度为10的有效量均要高于我国权利主体，因此我国企业在四大关键技术方面均存在一定侵权风险，尤其是人脸检测和图像处理技术方面的侵权风险较高。

6.2 对策与建议

根据对我国人脸识别产业的上述分析，提出如下建议。

1)鼓励企业与科研机构联合创新，在前端积极培育高价值专利，在后端有效推广人脸识别技术成果，形成合力推动产业发展。我国人脸识别产业正处于高速发展期，市场前景广阔，国外跨国公司已在中国加大专利布局力度，整体价值度高于我国申请主体。我国企业应与在人脸识别领域有较深研究的高校院所，如清华大学、中山大学、浙江大学和中国科学院等单位寻求合作，强强联手，优势互补，协同创新，进一步提高自身的技术实力，在技术协作的过程中，将知识产权信息、制度与规则、保护和各种权能属性等的综合运用贯穿于技术创新全程，融入各个关键环节提供伴随式服务，在前端实现精准研发，积极培育和孵化高价值专利，抢占专利布局先机，在后端有效推广技术研究成果，在激烈竞争中寻找发展契机，推动产业持续发展。

2)借鉴国外领先企业的布局模式，有策略地开展专利布局工作。我国创新主体可以借鉴日美韩领先企业的布局模式，策略性地实施专利布局。首先，我国创新主体可针对自有研发产品从人脸识别系统到人脸检测、人脸表征等关键技术、产品部件拓展至具体应用场景进行全方位布局。其次，对于国外企业已经在中国申请的核心专利，我国创新主体可以追踪研究与这些核心专利对应的产品，预测市场前景较好的可能应用产品，对其针对性地进行外围专利布局，尽可能减少这些核心专利对我国后续人脸识别技术研发的影响。再次，我国创新主体可充分利运用专利信息检索与分析手段研究国外领先企业在全球布局范围较广的核心专利，从人脸检测、人脸识别、和人脸表征关键技术领域进行学习和借鉴，在现有核心技术基础上根据市场需求进一步优化和细化，进行精准研发。在关键技术的具体研究方向上，笔者认为，我国创新主体可以在几何特征与代数特征结合等多特征融合策略、局部与整体特征值的提取和组合方法、多特征融合和多分类器融合方法等方面开展深入研究。最后，针对已经开发出的研究成果，至少要在国内进行专利布局，以巩固国内人脸识别市场。对于行业共性的技术，在条件成熟的情况下，还需要进行海外专利布局。对于应用前景较好的产品，提前在市场需求较大的目标地前瞻性地布局。

3)持续开展专利风险预警工作。本领域日美韩企业在全球需求空间巨大的主要市场均进行了周密的专利布局，形成了垄断地位。此外，第4部分的分析也显示，在国内市场上，国外优势企业布局较活跃，尤其在人脸检测和图像处理技术领域，对我国企业构成一定程度的威胁，建议我国企业在国内产品上市前或海外开拓市场之前提前开展专利侵权风险分析，在存在侵权风险的情况下，提前制定应对策略，以防范于未然。