人工智能推理技术进展：以中美及其重点企业对比为例

朱梦皎; 杜严勇

doi:10.19979/j.cnki.issn10082689.2024120062

人工智能推理技术进展：以中美及其重点企业对比为例

doi: 10.19979/j.cnki.issn10082689.2024120062

朱梦皎¹,
杜严勇²

1.
同济大学图书馆上海 200092
2.
同济大学人文学院，上海 200092

基金项目: 国家社会科学基金重大项目“人工智能伦理风险防范研究”（编号：20&ZD041）。

详细信息

作者简介:
朱梦皎（1989—），女，浙江杭州人，同济大学图书馆馆员，同济大学人文学院博士研究生

杜严勇（1976—），男，四川南充人，同济大学人文学院教授，博士生导师

中图分类号: O354
计量
- 文章访问数: 1154
- HTML全文浏览量: 537
- PDF下载量: 20
- 被引次数: 0
出版历程
- 收稿日期: 2024-12-11
- 网络出版日期: 2025-04-10
- 刊出日期: 2025-06-01

Research on the Status of Artificial Intelligence Reasoning Technology: A Case Study of China and the United States and Their Key Enterprises

ZHU Mengjiao¹,
DU Yanyong²

1.
Library, Tongji University, Shanghai 200092, China
2.
School of Humanities, Tongji University, Shanghai 200092, China

摘要

摘要: 中国和美国是人工智能专利申请最多的两个国家，推理是人工智能的核心和基座，可以通过对推理技术进展的研究来把握两国人工智能关键能力的水平。人工智能推理的本质是对思维过程的模拟或再造，将人的行为习惯、思维决策过程、事物或事件的节点及过程计算机程序化。中国的人工智能推理学术论文发文量和专利申请量从2021年开始超过美国。然而，从专利申请和授权情况来看，中国企业的表现并没有比美国企业更为突出，反而在知识推理、自动驾驶、实时交通分析等方面较为擅长。美国企业则在认知模型、神经推理、建筑、电网、人机交互等前沿方向上获得了不少专利授权。通过中美两国的分析比较，文章认为中国的各类研发主体应加强合作，拓宽技术研发范围，补足专利技术保护范围与地域布局的短板，努力推进政策规划中的前瞻性导向。
- 人工智能推理 /
- 专利分析 /
- 文献计量 /
- 系统性综述
Abstract: China and the United States are the two countries with the most patent applications in artificial intelligence (AI) field. Reasoning is the core and foundation of AI technology, and we can grasp the level of key capabilities of AI in the two countries by studying the progress of this technology. The essential fact of AI reasoning lies in simulating or recreating the procession of thinking. It programs human behavioral habits and decision-making processes, as well as the nodes and processes of events. The number of academic papers and patent applications of AI reasoning in China has exceeded that of the United States since 2021. However, judging from the patent applications and authorizations of six key companies, including Baidu, Huawei, Tencent from China, IBM, Microsoft and Google from the US, Chinese companies have not outperformed American companies. Chinese companies have been digging deep at knowledge reasoning, autonomous driving, and real-time traffic analysis. Companies from the US have obtained many patent grants in cutting-edge fields such as cognitive models, neural reasoning, architecture, power grids, and human-computer interaction. In addition to continuing to consolidate the existing advantages in automatic systems and control, voice recognition, etc., it is also necessary for Chinese companies to broaden the scope of technology research and development, make up for the shortcomings of the scope of patent technology protection and geographical layout, thus get closer to the forward-looking orientation in policy planning.
- AI reasoning /
- patent analysis /
- bibliometrics /
- systematic review
注释:

1) 1Glass A C, Microsoft Corp. Wireless Device Locating System in Airport, Involves Displaying Multi-Dimensional Representation of Identified Locations of Devices of Network Relative to New Wireless Device: Us7716585-B2[P].2010-5-11.

2) 2Engineering Village Compendex & Inspec工程索引；该数据库收录范围包括中外文各语种文献。

3) 3世界知识产权组织（World Intellectual Property Organization）

4) 4欧洲专利局（European Patent Office）

5) 5检索截至2024年6月30日

6) 6Baidu Netcom Sci & Technology Co. Dwell Point Identification Method, Involves Generating Characteristic Vector Of Positioning Point To Be Identified, And Determining Whether Positioning Point To Be Identified In Stay Point Based On Feature Vector: USA, US11379741-B2[P]. 2022-07-05

7) 7Huawei Technologies Co Ltd. Model Inference Method Based On A Graphics Rendering Pipeline By A Device, Involves Obtaining An Instruction Stream In A Rendering Thread, Extracting And Saving Texture Data Information From The Instruction Stream: USA, US11941724-B2[P]. 2024-03-26

8) 8Int Business Machines Corp. Method For Managing Latency In Static Topology Edge Networks By Edge Analytics In Industrial Production Environments, Involves Processing Set Of Network Data According To High Data Flow Configuration Parameter By Processors Of Edge Device: USA, US11153175-B2[P]. 2021-10-19

9) 9Google Inc. Apparatus For Constructing And Programming Quantum Hardware For Machine Learning Processes, Has A Logical Quantum Node That Is Configurable To Switch In A Clamped State And An Undamped State, Where Quantum Node Couplers Couple Quantum Nodes: USA, US11288585-B2[P].2022-05-29

10) 10Microsoft Technology Licensing. Quantum Computing Hardware, Includes Set Of Qudits Which Perform Method Of Employing Phase Estimation Algorithm To Generate Eigenvector Of Hamiltonian, And Recovering Signal Vector Of Dataset Based On Eigenvector Of Hamiltonian: USA, US11676057-B2[P]. 2023-06-13

11) 11Int Business Machines Corp. System For Realizing Quantum Algorithm Concatenation, Has Concatenation Component Connected With Processor And For Concatenating Quantum Algorithms By Using Output Of First Quantum Algorithm As Initial Parameter In Second Quantum Algorithm: USA, US11074519-B2[P].2021-07-27

12) 12Int Business Machines Corp. System For Simulation Based Optimization Using Classical Processing Based On Probabilistic Distribution Comprises Quantum Processor That Performs Amplitude Estimation, And Simulator Simulates Decision-Making Based On Amplitude Estimation: USA, US11494532-B2 [P]:2022-11-08

13) 13Int Business Machines Corp. Time, Space And Energy Efficient Neural Inference Chip For Computer System/Server, Has On-Chip Memory For Storing Input And Output Data, Where On-Chip Memory Is Connected To Each Of Neural Cores By On-Chip Network: Japan, JP7220007-B2[P]. 2023-02-09

14) 14Friedlander R R, Hennessy R A, Kraemer J R,Int Business Machines Corp. Computer Implemented Chaotic Event E.G. Tornado, Probability Inferring Method, Involves Applying Set Of Rules To Query, Executing Query To Create Probability Of Inference, And Storing Probability Of Inference: USA, US7792774-B2[P]. 2010-09-07

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图 1 人工智能推理分类图

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图 2 推理与人工智能相关模块关联交互图

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图 3 人工智能推理专利检索策略层级示意

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图 4 近10年人工智能推理EI论文与专利申请对比（论文/篇；专利申请量/件）

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图 5 中美两国2005—2024年人工智能推理专利授权量/组

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表 1 中美两国政策文件人工智能推理相关表述

推理类型	我国政策文件表述	美国政策文件表述
知识推理	知识演化与推理、分析推理引擎	通用知识表征与推理、知识导向推理、科学推理
类脑学习推理	学习与推理理论、常识推理能力、认知推理、综合推理、深度推理	机器常识推理（MCS）、类人推理、复杂系统连续推理、神经符号学习与推理
物联推理	城市全维度智能感知推理引擎、跨媒体推理技术	事务逻辑推理、跨媒体推理、混合增强虚拟现实推理
直觉推理	（机器）直觉推理与因果	学习内省控制（LIC）
决策与推理	不确定性推理与决策	人机协作推理、紧急行为推理
强化常规推理	因果模型	大规模符号推理、因果推理、模糊逻辑推理与遗传算法、符号推理普遍特征学习、自动推理、抽象推理

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表 2 2015—2024年EI数据库人工智能推理学术文献发表情况篇

发表年	所有国家/地区	中国	美国
2015	890	104	191
2016	995	123	208
2017	1 162	149	226
2018	1 766	288	380
2019	2 647	470	509
2020	3 283	541	574
2021	4 224	879	651
2022	5 483	1 213	875
2023	7 726	1 592	1 278
2024	4 773	946	929
合计	32 949	6 305	5 821

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表 3 EI人工智能推理文献检索结果主题分类中美两国对比篇

排名	分类	中国	美国
1	数据处理与图像处理	871	877
2	人体工程学与人因工程	836	835
3	神经网络	721	345
4	计算机软件、数据处理与应用	663	525
5	计算机理论，包括逻辑、自动机理论、开关理论、程序设计理论	482	611
6	计算机视觉与图像处理	459	215
7	计算机应用	434	396
8	基于知识的系统	394	243
9	管理	361	418
10	优化技术	357	172
11	信息论与信号处理	349	269
12	组合数学，包括图论、集合论等	573	347
13	专家系统	311	273
14	数据处理技术	308	165
15	优化技术	299	85
16	数字计算机与系统	280	209
17	推理与推断技术	249	188
18	其他统计学主题	236	139
19	系统科学	234	184
20	机器学习	231	219
21	光学、图像与视频信号处理	228	131
22	数理统计	224	173
23	信息来源与分析	222	222
24	社会科学	217	255
25	数据通信、设备与技术	192	115
26	数据安全	190	129
27	图像识别	178	54
28	移动、普适和泛在计算	177	60
29	生物医学计算	172	174
30	数值方法	171	137
31	数学	170	120
32	计算机系统与设备	168	157
33	知识工程技术	160	144
34	信息网络	155	91
35	数据存储、设备与技术	152	134
36	能源存储	147	144
37	生物医学工程	145	131
38	概率论	142	202
39	机器学习	136	219
40	互联网软件	135	48
41	医学与药学	133	191
42	计算机电路	124	161
43	自然语言交互	124	98
44	事故与预防	123	118
45	化学操作	121	64
46	计算机辅助教学	115	50
47	半导体与集成电路	113	151
48	机器人应用	111	65
49	计算机编程	110	171
50	信息检索与利用	110	101

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表 4 中美两国人工智能推理CPCI-S发文量前20机构分布篇

排名	机构（中国）	论文数量	排名	机构（美国）	论文数量
1	中国科学院	108	1	加州大学系统	297
2	中国科学院大学	52	2	得克萨斯州大学系统	88
3	浙江大学	46	3	伊利诺伊州大学系统	69
4	清华大学	44	4	斯坦福大学	66
5	上海交通大学	39	5	宾夕法尼亚大学	63
6	中山大学	32	6	普度大学系统	62
7	华中科技大学	31	7	华盛顿大学	59
8	西安电子科技大学	30	8	哈佛大学	54
9	电子科技大学	29	9	佐治亚大学系统	47
10	中国科学技术大学	28	10	美国能源部	44
11	武汉大学	22	11	麻省理工学院	43
12	香港理工大学	21	12	微软公司	41
13	山东大学	21	13	卡内基梅隆大学	39
14	复旦大学	20	14	佐治亚理工学院	38
15	哈尔滨工业大学	20	15	纽约大学	36
16	南京大学	20	16	IBM公司	31
17	北京航空航天大学	18	17	普林斯顿大学	29
18	北京邮电大学	18	18	哥伦比亚大学	28
19	香港科技大学	18	19	谷歌公司	28
20	天津大学	17	20	佛罗里达州大学系统	27

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表 5 人工智能推理检索式组配策略件

检索式编号	组配式子	检索层级	数据集层次	检索结果	中国	美国
S0	S0	1	人工智能技术与推理子集	123 737	30 441	47 599
S1	S11	1	知识推理子集	80 872	15 565	35 846
S2	S211 OR S212 OR S213 OR S22 OR S23 OR S24	1	类脑学习与推理子集	65 983	24 818	21 672
S3	S311 OR S312 OR S32 OR S33	1	物联推理子集	81 862	22 764	27 196
S4	S41 OR S42	1	机器直觉推理子集	3389	1 076	1 263
S5	S51 OR S52 OR OR S53 OR S54 OR S55	1	常规机器推理子集	68250	17 805	24 356
SS	S0 OR S1 OR S2 OR S3 OR S4 OR S5	0	数据集全集	191640	49 186	67 485

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表 6 中美两国人工智能推理公开地分布前十³⁴ 组

排名	中国		美国
排名	地域分布	专利数量	地域分布	专利数量
1	中国大陆	33 958	美国	18 504
2	美国	679	EPO	1 471
3	WIPO^①	450	WIPO	1 253
4	EPO^②	118	日本	983
5	日本	110	印度	494
6	澳大利亚	41	中国大陆	480
7	卢森堡	28	韩国	330
8	韩国	16	澳大利亚	244
9	中国台湾	16	加拿大	236
10	中国香港	14	德国	210

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表 7 人工智能推理同族合并后最新法律状态情况组

最新法律状态	全球	中国	美国
授权	30 469	10 404	10 803
实质审查	19 114	16 651	1 042
公开	13 515	1 556	4 663
期限届满	8 844	51	1 042
未缴年费	8 232	1 507	2 179
驳回	5 129	2 791	278
权利终止	4 767	92	2 867
撤回	4 151	1 930	540
期满	2 212	219	774
国际公布	1 275	225	453
全部无效	163	1	71
国家阶段	123	6	26
放弃	98	31	6
其他	17	21	1
合计	98 109	35 485	24 745

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表 8 人工智能推理重点企业专利量及2014—2023年分布情况组

企业	同族合并/有权/审中	申请量/授权量
企业	同族合并/有权/审中	2014—2015	2016—2017	2018—2019	2020—2021	2022—2023
百度	430/260/136	14/0	24/4	96/12	141/37	142/136
华为	514/106/279	16/3	24/4	52/15	188/19	216/48
腾讯	248/90/122	7/1	12/3	27/4	67/13	109/32
IBM	2 898/1 480/427	324/82	457/182	653/213	641/539	141/489
微软	2 109/858/208	159/121	209/117	207/120	181/182	187/145
谷歌	659/281/166	59/44	113/41	109/47	158/52	140/57

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表 9 重点企业人工智能推理有权专利分类概况组

企业	S1知识推理	S2类脑推理	S3物联推理	S4机器直觉	S5常规推理
百度	177	154	93	1	74
华为	51	39	56	2	35
腾讯	44	37	34	1	27
IBM	1 104	565	436	40	573
微软	305	137	298	33	528
谷歌	114	84	113	5	139

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表 10 样本专利在主要推理模块的表现

推理模块	百度	华为	腾讯	IBM	微软	谷歌
知识推理：包括知识图谱、知识管理等	US11636355B2等26组：将知识图谱技术运用于对话问答、训练模型	US10706084B2等2组：构建网络知识平台及用于不确定性推理	CN111667926B等7组：语义推理、对话问答、聊天机器人	US11176326B2等38组：知识库管理及认知模型迭代等	US10402453B2等15组：用于对话问答、数据洞察等	US11790264B2：知识蒸馏以训练模型
类脑学习推理：包括各种机器学习方法、神经推理、多模态跨模态学习推理	CN114861910B等34组：无监督学习、多模态推理等	US11615342B2等10组：神经网络剪枝压缩、主动学习、深度学习	CN117540024B等13组：联邦学习、因果关系模型训练	US11562722B2等101组：主动学习、无监督学习、逆强化学习、自适应学习、大规模并行神经推理、神经符号多跳推理规则等	US10817552B2等38组：神经搜索、对比学习、无监督学习、多模态推理	US11651259B2等29组：快速图像增强、蒸馏学习、端侧学习等
物联推理：包括利用各种传感器及系统对	US10705863B2等8组：利用传感器数据收集对车辆驾驶或实时交通的障碍物识别、路径切换等	US11562271B2等5组：硬件设备监控、交通与驾驶	US9875442B2等2组：交通与图像识别	US11257172B2等83组：工业物联网、智能制造过程、智能电网、农业决策支持、智能建筑、污水处理等	US11599828B2等47组：地理与地图信息、用户状态、生物信息识别、交通与驾驶、设备温度监测等	US12008485B2等17组：地理与地图、车辆驾驶
机器直觉：包括意图识别、内省等	US11580104B2等4组：推荐、对话、人机交互中的意图识别	CN113841371B：在线服务接口契约内省分析	CN112148862B：提问的意图识别	US7260743B2等42组：认知模型、元层次推理、生产环境管理、性能监控	US8190604B2等39组：神经搜索、语义注释、人机交互意图识别	US9160717B2等6组：信息检索意图识别、虚拟机监视器

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参考文献(18)

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[17]	张全. 特朗普为加征关税计划铺路?[N/OL]. 解放日报 (2025-01-10) [2025-01-17]. https://www.jfdaily.com/staticsg/res/html/journal/detail.html?date=2025-01-10&id=411037&page=08.
[18]	林晓昕,肖莹. 拜登政府以来美国人工智能政策回顾[J]. 中国信息安全,2024(9):87-92.

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人工智能推理技术进展：以中美及其重点企业对比为例

doi: 10.19979/j.cnki.issn10082689.2024120062

作者简介:
朱梦皎（1989—），女，浙江杭州人，同济大学图书馆馆员，同济大学人文学院博士研究生

杜严勇（1976—），男，四川南充人，同济大学人文学院教授，博士生导师

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人工智能推理技术进展：以中美及其重点企业对比为例

doi: 10.19979/j.cnki.issn10082689.2024120062

作者简介: 朱梦皎（1989—），女，浙江杭州人，同济大学图书馆馆员，同济大学人文学院博士研究生 杜严勇（1976—），男，四川南充人，同济大学人文学院教授，博士生导师

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作者简介:
朱梦皎（1989—），女，浙江杭州人，同济大学图书馆馆员，同济大学人文学院博士研究生

杜严勇（1976—），男，四川南充人，同济大学人文学院教授，博士生导师