脉冲神经网络专利技术分析

国家知识产权局专利局专利审查协作天津中心 李绅龙 陈 辰

脉冲神经网络是人工智能领域的关键技术之一。本文站位专利视角，基于脉冲神经网络技术全球申请状况，针对该技术全球专利申请趋势、区域分布、主要申请人、主要发明人、各技术分支核心专利等进行分析，通过分析发现美国在该领域一直处于技术领先地位，且核心技术掌握在产品转化能力强的大型科技公司，中国近年来虽然不断发展和追赶，但发展速度以及核心专利数量仍有很大差距，需要加快追赶步伐及时补足短板。

神经网络在当今人工智能领域的地位毋庸置疑，其技术发展经历了第一阶段的感知机以及第二阶段的多层人工神经网络（ANN），随着研究工作的不断深入已经取得了很大进展，其在模式识别、自动控制、预测估计、智能机器人、生物、医学等领域有着广泛的应用。近年来，由于ANN缺少神经内部动力学机制而不能准确的模仿生物大脑神经元的运作机制，而使得起源于脑科学的脉冲神经网络（SNN-Spiking Neuron Networks）发展迅猛。SNN与ANN最大的差别就是，对于人工神经网络每一个神经元接收与发送的是同一时刻到达/发送的一批数据，而对于脉冲神经网络接收的是脉冲信号，信号改变电位后再根据自身电位同样发出脉冲信号。由于SNN更接近实际地模拟神经元并把时间信息的影响考虑在内的特性，而被誉为第三代人工神经网络。与ANN领域的繁荣发展相比，SNN领域的研究仍然处于快速发展阶段，其当前的研究主要围绕神经元模型、训练算法、编程框架、数据集、硬件芯片加速等几个重要技术方向。……