计算机视觉作为AI领域的核心技术，目前正处于全球研发热潮期。计算机视觉技术可以分解为基于视觉的生物特征识别技术、超越人类视觉能力的感知获取技术、超越人类视觉能力的运动追踪技术、视频在线分析与图像分析理解技术和三维场景重建技术（表1）。

　　本报告对计算机视觉的五大技术分支逐一进行详细分析，主要包括专利申请趋势、重点机构、重点地区、发明人等。从多角度反映当前计算机视觉技术的状况以及未来的发展趋势，为进一步技术创新研发提供帮助，为产业发展提供智力支撑。报告采集所用的专利数据库是合享智慧有限公司开发的专利检索系统incoPat，对于数据，其收录了105个国家和地区的专利数据。中国和全球专利的检索数据为截至2018年2月28日已被收录公开的专利数据。

　　基于视觉的生物特征识别技术

　　基于视觉的生物特征识别技术是指利用生物特征对人进行识别的技术，本报告中包括以人脸、指纹、掌纹、虹膜、视网膜等生物特征为基础的识别技术，以及所述多种生物特征相结合的识别技术，还包括人体行态识别、手势识别等。

　　1、 全球专利申请趋势分析

　　基于视觉的生物特征识别技术是人工智能产业链中的一环，包括我们熟知的人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别以及多种识别的交叉应用等。该技术是基于人工智能的计算机视觉技术的基础环节，更是计算机视觉技术中的感知技术、处理技术以及重建技术的根本。此项技术最早出现在1979年，但是直至1996年，年申请量均没有突破百件。而从1979年开始的20年中，申请量一直平缓的增加，涨势不明显。节点出现在1999年，基于视觉的生物特征识别技术开始发展，年申请量从164件增长至2011年的年申请量898件，数量上有了较大的突破。从2009年开始，人工智能技术的热度持续增长，带动计算机视觉技术也蓬勃兴起。全球关于基于视觉的生物特征识别技术的专利申请共15667件，其中半数以上均在2009年之后。进入到2012年，该技术进入蓬勃的发展期，专利申请数量增长迅猛，至2016年，年申请量已达1980件。

　　2、 全球专利申请人排名

　　图1为全球基于视觉的生物特征识别技术相关专利申请量排名前20的机构，可以看出，基于视觉的生物特征识别技术的集中度不高，被全球几大巨头占据着优势，但微软对于该项技术有垄断的可能性，申请总量突破400件。三星、高通、佳能、谷歌、英特尔以及苹果等名企紧随其后。中国排名第一的西安电子科技大学以125件的专利申请量领跑全国，中国科学院自动化研究所紧随其后。在排名前20位的申请人中，外国的先进技术集中在大型企业中，而中国目前的专利申请技术主要集中于科研院所以及高校等研究机构中。说明我国的高校和科研院所的研发能力强于企业，同时也说明目前基于视觉的生物特征识别技术在我国还仅仅处于研究阶段，落后于国外，同时也说明人工智能技术领先技术企业微软、高通等同样也是计算机视觉技术的领头羊。

　　外企在华申请量不高，不同于其全球布局情况。一些全球技术先进企业，例如微软，其基于视觉的生物特征识别技术在全球共有427件专利，在中国未进行专利布局，说明其并未将核心技术在中国布局。

　　3、 中国专利申请趋势分析

　　基于视觉的生物特征识别技术在我国开始于1989年，是清华大学申请的一种“光照输入手写印刷体汉字识别系统”，这是中国计算机视觉的开端，而我国的计算机视觉技术整整落后于国外10年。在2000年之前，年申请量不足10件，仅仅处于该项技术的萌芽期。而当全球的基于视觉的生物特征识别技术在1997年突破100件专利申请大关时，我国的技术还处于萌芽状态，直至2007年才正式进入发展期，仍旧晚于国外10年。从2007年开始，该项识别技术增长十分迅猛，尤其是在2016年，年申请量已达1154件，几乎占据了当年全球60%的申请量。

　　中国基于视觉的生物特征识别技术相关专利申请量排名前20的机构中，西安电子科技大学的申请量占据了第1位，有125件，而第2位中科院自动化研究所120件，与第1位的差距并不大。在前10位排名中，大专院校占据8席，科研院所占据1席，而企业仅广东欧珀移动通信有限公司进榜。数据表明目前基于视觉的生物特征识别技术在我国尚处于研究阶段，短期内并不具备进入市场实施的条件。同时，该项技术的集中度不高，申请量较为平均，任何一家研究机构或企业均未能在短期内形成技术垄断。

　　通过申请人机构类型分析可以看出，在华申请总量中占比最多的是大专院校，有2628件专利申请，目前该项技术主要集中在各大高校（图2）。而中国本土企业并不占优势，微软、高通、谷歌这些跨国企业拥有较为先进的技术和研发能力。科研单位的396件主要来自于中科院研究所，其技术先进，研发能力强，专利申请质量较高，很有研究价值。

　　4、 中国各省市专利申请情况

　　表2为基于视觉的生物特征识别技术专利申请量排名前10的省市及这些省市的主要技术分布，可以看出，北京领先于其他各省市地区，在图形识别的领域最为突出；广东的综合技术水平紧随北京之后，但是在图像分析领域稍弱，仅能排在第3位，值得一提的是其数据传输装置方面的技术，排名全国第1。综合排名第3的江苏省，虽然在图形的识别方面弱于北京

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                   和广东，但是对于图像分析领域却领先于广东省。前已述及，由于目前我国的相关技术主要集中于大专院校以及科研院所，而北京又是大专院校以及科研院所的聚集地，因此其综合排名在第1位。

　　5、 中国主要发明人团队分析

　　表3为国内基于视觉的生物特征识别技术领域的主要发明人团队及这些发明人的主要技术方向，值得关注的发明团队主要来自于大学以及科研机构，其中申请量排名第1的是来自于中科院自动化所的谭铁牛院士，其团队擅长图像的分析，并且在图像分析领域中技术优势明显。实力不容小觑的西安电子科技大学，其研发团队人员也纷纷上榜，且其技术也主要涉及图形的识别。

　　超越人类视觉能力的感知获取技术

　　超越人类视觉能力的感知获取技术是指人类视觉能力无法感知的技术，只能利用相关设备进行感知获取的技术，本报告中包括平面感知技术和立体感知技术，如拍照、扫描、摄像等。

　　1、 全球专利申请趋势分析

　　超越人类视觉能力的感知获取技术最早出现于1963年，经过50多年的发展，截止2018年2月28日，全球专利总量达到13012件，并且在1992年专利年申请量首次突破100件。超越人类视觉能力的感知获取技术发展历程以1988年为节点，大体分为两个阶段：技术萌芽期和快速发展期。在1988以前，超越人类视觉能力的感知获取技术发展迟缓，专利年申请量处于较低水平，技术处于萌芽阶段；1988年之后，随着智能化传感器的出现，超越人类视觉能力的感知获取技术开始进入快速发展期，技术迭代不断加快，再加上新概念、新方法、新理论不断涌现，进一步推动了技术的发展。从1988年开始，专利年申请量开始快速增长，并于1992年首次破百，技术更新不断加快。进入21世纪，随着计算机技术和人工智能技术的不断成熟，超越人类视觉能力的感知获取技术进入蓬勃发展期，专利申请数量增长迅猛，至2016年，年申请量已达801件，是1988年的近11倍。

　　2、 全球专利申请人排名

　　对超越人类视觉能力的感知获取技术的主要申请人进行分析，数据表明（图3）：三星以233件位居第1，具有绝对的技术优势。飞利浦、苹果技术实力也非常强劲，分别以108和105件排名第2和第3。诺华、LG电子和IBM紧随其后，索尼、微软、镁光科技和高通也跻身前10。

　　总体来看，全球专利申请量排名前20位申请人中，美国占据11个席位，具有绝对的技术优势，韩国和日本也具有较强实力，分别拥有4个和2个席位，其他3家为欧洲企业。我国在超越人类视觉能力的感知获取技术领域起步相对较晚，相关专利申请较少，技术还处于研发阶段，技术应用尚处于探索中，与发达国家的优势企业还有较大差距。

　　3、 中国专利申请趋势分析

　　超越人类视觉能力的感知获取技术在我国最早出现于1988年，经过近30年的发展，截止2018年2月28日，我国相关专利总量达到1135件，并且在2012年专利年申请量首次突破100件。

　　在我国，超越人类视觉能力的感知获取技术发展历程以2005年为节点，大体分为两个阶段：技术萌芽期和快速发展期。在2005以前，超越人类视觉能力的感知获取技术发展迟缓，年申请量均在10件以下，技术处于萌芽阶段；2005年之后，随着科教兴国战略的推进，研发力度不断加大，超越人类视觉能力的感知获取技术开始进入快速发展期，技术更新不断加快。从2005年开始，专利年申请量突破至两位数，并随着计算机技术的进步，年申请量不断增加，并于2012年首次破百。2012年之后，随着物联网技术和人工智能技术的不断成熟，超越人类视觉能力的感知获取技术进入蓬勃发展期，专利申请数量增长迅猛，至2016年，年申请量已达203件。

　　在超越人类视觉能力的感知获取技术领域，中国专利申请量前20的机构中，浙江大学以24件申请位居第1，西安电子科技大学和清华大学紧随其后，但与第1位差距不大。天津大学、华南理工和上海交大分别居于第4、第5和第6位，联想、普达软件、北航和西安交大也分别跻身前10位。

　　从机构性质来看，前20位申请人中，企业仅有2位，其他均为大学和科研院所，可见此技术在我国仍处于研发阶段，技术应用尚处于探索当中，不具备实施的条件。而且我们发现，此项技术的集中度并不高，申请量较为平均，没有一个研究机构或者企业能够在短期内形成技术垄断。

　　我国超越人类视觉能力的感知获取技术相关专利申请人类型包括大专院校、企业、个人、科研单位和机关团体（图4）。其中，大专院校具有专利552件，具有较强的技术优势。企业具有273件，但多以三星、索尼、英特尔等大型跨国企业为主，中国本土企业很少，相关技术相对较弱。科研单位中67件主要为中科院的申请，具有较强的技术实力。总体来看，我国超越人类视觉能力的感知获取技术尚处于技术研发阶段，距离大规模应用和推广还有较大的距离。

　　4、 中国各省市专利申请情况

　　表4为超越人类视觉能力的感知获取技术领域专利申请量排名前10的省市及其技术分布，可看出，北京具有很强的技术优势，领先于其他各省市地区。其中，识别图形和图像分析技术是北京市的研发热点，具有较强的技术创新能力。广东省综合技术水平排名第2，除在识别图形和图像分析稍弱于北京外，在数据传输装置和生物模型计算机系统方面略占优势。浙江省排名仅次于广东省，虽然在图形识别方面稍弱，但对于图像分析领域却领先于广东省。由于该技术处于研发阶段，而北京作为高校和科研院所的聚集地，所以在专利数量和质量都领先于其他省市。

　　5、 中国主要发明人团队分析

　　表5为国内超越人类视觉能力的感知获取技术领域的主要发明人团队及这些发明人的主要技术方向，可以看出，发明人团队大多来自科研院校，其中申请人排名前10的浙江科技学院、清华大学和天津普达软件技术有限公司的发明人团队纷纷上榜，其中西安电子科技大学主要侧重于识别图形、立体电视和电视故障测试；清华大学的戴琼海院士，其发明人团队主要侧重于电视系统故障测试，并在立体视频重建与显示技术及装置上具有很强优势；天津普达软件主要侧重于识别图形和光学手段分析材料，这主要与其在视觉检测、模板标定方面技术较强有关。浙江科技学院的发明人团队有多人上榜，主要侧重于图像分析、立体电视系统、电视系统故障测试和通用图像处理，也具有一定的技术实力。

　　超越人类视觉能力的运动追踪技术

　　超越人类视觉能力的运动追踪技术是指超越人类视觉能力范围，无法通过人眼进行运动追踪的技术，本报告中包括射频识别、坐标定位、红外感知技术等。

　　1、 全球专利申请趋势分析

　　超越人类视觉能力的运动追踪技术主要包括：传感技术、射频识别技术、坐标定位技术和红外感知技术。该技术全球专利申请最早出现于1967年，之后的20年间，该技术一直没有取得大的突破，专利申请比较零星，年申请量基本为个位数，这期间属于专利技术的萌芽期。直到90年代初期，该技术专利申请量才开始呈现出缓慢增长的趋势，年申请量达到两位数。在2001年至2004年期间，专利申请量出现了小的波动现象，但不影响整体增长趋势，此时的专利年申请量已经能够达到300件左右。2005年到2009年期间，专利申请趋势出现停滞现象，年申请量基本维持在370件左右，申请量经历了一个平稳期，相对保持稳定。进入2010年之后，该专利技术申请量开始迅猛增长，近2年年申请量已然突破1000件。

　　2、 全球专利申请人排名

　　图5对超越人类视觉能力的运动追踪技术的全球主要申请人的申请总量进行了分析，结果表明：排名靠前的申请人主要以美国企业为主，前五名中有四家美国企业，分别是耳熟能详的高通、谷歌、微软和苹果，只有韩国三星集团位居第2，能够与之分一杯羹。在前20名申请人中，有12家美国企业、2家韩国企业、2家日本企业、2家德国企业和1家荷兰企业。中国只有中科院进入名单当中，而没有中国企业出现。申请量方面，高通和三星处于领先的地位，谷歌、微软、苹果、镁光科技和索尼相差无几，我国中科院排名较为靠后，申请量仅为47件。

　　3、 中国专利申请趋势

　　中国在超越人类视觉能力的运动追踪技术领域最早出现相关专利申请是在1993年，相比全球专利技术申请晚了近25年左右。从1993年至2003年期间，该专利技术一直处于萌芽时期，平均年申请量为3件左右。2004年和2005年年申请量已经缓慢增长至两位数。至2005年以后，该技术专利申请量开始飞速增长，2014年至2016年，几乎呈直线式增长趋势，2016年年申请量已经达到399件。可以看出超越人类视觉能力的运动追踪技术在中国还处于方兴未艾的阶段，在未来几年内必定是热门研究领域，具有良好的发展和投资前景。

　　国内在超越人类视觉能力的运动追踪技术领域中前20位申请人中，高等院校占了绝大多数，其中华南理工大学处于较为领先的地位，科研院所仅有中国科学院自动化研究所一家，企业包括国家电网公司和无锡智谷锐拓技术服务有限公司。目前我国很多专利申请都集中在大专院校当中，长期以来往往也更关注大专院校和科研院所，但是在市场经济中，企业具有其他各类创新机构无法代替的地位和作用。近百年来世界产业发展的历史表明，真正起作用的技术几乎都来自于企业。但是我国以企业为主体的创新体系尚未完全形成，在“产、学、研”结合中，企业基本处于从属地位，自主创新能力不足。在计算机视觉领域中也是如此，目前大专院校依然是该领域中的主导单位。在现阶段，促进企业和大专院校之间的交流合作，提高共同研发能力，是未来提高我国计算机视觉领域核心竞争力的有效手段之一。

　　图6对超越人类视觉能力的运动追踪技术领域专利申请人进行了分析，数据表明：目前该技术的大多数专利申请都集中在大专院校和企业当中，处于遥遥领先的地位，而科研机构、个人和机关团体拥有的专利数量极少。这也说明了目前该技术正处于产业化发展的鼎盛时期，越来越的企业投身到该技术的研究、发展与应用当中，在专利数量方面大有赶超大专院校之势。这是一个好的趋势，说明了该技术领域的技术成果正在积极的向市场进行转移、转化，把无形资产变为有形的财富。

　　4、 中国各省市专利申请情况

　　表6显示了中国省市在超越人类视觉能力的运动追踪技术领域中各技术分支的专利申请情况以及综合排名情况。在综合排名方面，北京市位居首位，其次是广东省，排在第3位的江苏省与前两位专利申请量差距较大，浙江和上海分别位于第4位和第5位。湖北、四川、陕西、天津和山东分列第6到10位，专利申请数量相差不大。北京是全国的政治中心、文化中心、国际交往中心，更是科技创新中心，不仅是在这一个技术领域，在很多高科技技术领域北京的专利申请量一直处于领先的地位。从表6中还可以看出超越人类视觉能力的运动追踪技术的相关专利申请主要集中在识别图形这一技术分类当中，甚至要高于其他各技术分支的专利申请量之和。

　　5、 中国主要发明人团队分析

　　表7表明了我国在超越人类视觉能力的运动追踪技术领域中前10位主要发明人情况。前10位发明人当中有8位来自于高等院校，其中西安电子科技大学占4位，浙江工业大学占3位，武汉大学占1位；有2位来自于中国科学院自动化研究所，分别是谭铁牛院士和孙哲南教授。另外谭铁牛院士和孙哲南教授还分别就任天津中科智能识别产业技术研究院有限公司首席科学家和院长职务。天津中科智能识别产业技术研究院是中国科学院自动化研究所与滨海新区人民政府共建的智能识别产业技术研发机构，是开展院地合作、推进智能识别领域高科技成果研发、孵育、转化并产业化的平台。谭铁牛和孙哲南的很多发明专利都为中国科学院自动化研究所和天津中科智能识别产业技术研究院有限公司的联合申请。

　　这10位发明人所擅长的领域都主要集中在图形的识别方面。另外汤一平、卢书芳和高飞涉及领域比较广泛，还涉及图像分析、电视系统、数据处理方法、计量设备等领域。在超越人类视觉能力的运动追踪技术领域专利申请中，浙江工业大学的汤一平涉及领域广、专利数量多，是该技术的领军人物。

　　视频在线分析与图像分析理解技术

　　视频在线分析与图像分析理解技术本报告中主要包括图像与视频处理技术和相应算法两部分，图像与视频处理技术主要涉及数字压缩和转换技术、图像分割和特征提取技术、图像增强和复原技术、图像描述、匹配和识别技术等，算法主要有图像数据处理和机器学习等。

　　1、 全球专利申请趋势分析

　　视频在线分析与图像分析理解技术属于计算机视觉技术领域，图像分析技术分支中的技术。相关技术最早出现在1967年，也就是上世纪六十年代，是产生于英国的一种打印读取系统。之后的30年中，该技术一直处于萌芽期，专利申请数量不高，技术发展也较为缓慢。至1991年，专利申请数量大幅度增长，突破百件大关。而进入到21世纪之后，计算机视觉视频在线分析与图像分析理解技术就进入到发展期了，其专利数量开始突破千件。在2003年出现了一个小幅回落之后，从2004年开始，其开始缓慢发展，申请量逐年增长，至2015年，是申请量的高峰，达到2846件。

　　2、 全球专利申请人排名

　　如图7所示，在视频在线分析与图像分析理解技术领域专利申请量较多的机构中，佳能一枝独秀，排名全球第1；微软公司紧随其后，排名第2位。其垄断趋势初现端倪，以较大的优势领先第3位的飞利浦公司。而我国的西安电子科技大学也是全球前15名中唯一的一所高校进入榜单，排名第12位。其更加显著的表明目前我国的技术仍然处于研究阶段。同时数据也表明，我国与外国的技术研发现状不甚相似，我国的先进技术仍然掌握在高校以及科研院所中，而国外的企业则拥有强大的研发能力，这也是目前我国企业所欠缺的。企业拥有研发能力可以为其技术更快更有效的市场化提供便利条件，因此提高研发能力是我国企业奋斗的目标。

　　3、 中国专利申请趋势分析

　　我国视频在线分析与图像分析理解技术出现在1995年，是一种智能图像识别与机械手驱动系统，此技术当时并未获得授权。随后的技术出现在2001年，开始有很多企业涉足此项技术的研发，值得关注的是成立于1999年的昆明利普机器视觉工程有限公司，其共拥有28项专利申请，均与计算机视觉息息相关，2001年递交了“基于电视信号数字图像识别的信息挖掘系统”这一专利。中国科学院自动化研究所在2001年也递交了专利申请，也可以说2001年是我国计算机视觉技术的起步年，也是视频在线分析与图像分析理解技术的萌芽期的开始。从2008年开始，也许是奥运会带动了经济和技术的交流合作，这一年我国的视频在线分析与图像分析理解技术开始缓慢发展，2013年的年申请量达到474件。自2014年开始，此项技术进入了蓬勃发展期，专利申请量增长迅速，从618件的年申请量增长至2016年的1007件年申请量。

　　对于视频在线与图像分析技术，我国的技术仍旧集中在大专院校以及科研院所中，在前20为排名中，仅华为一家企业。专利申请量最多的是西安电子科技大学，其172件的专利申请量全球排名第12。目前我国专利申请的存在一个较大的问题，例如西安电子科技大学的172件专利申请，全都是在华申请，没有一件专利申请“走出国门”，而对比外国的知名企业，其专利申请遍布全球，而不仅仅是在某一个国家的专利申请。由于地域性的限制，专利申请仅在递交专利的当地保护，因此一项技术进入到越多的国家进行申请，也就表明其技术布局到了更多的国家，而将来对其技术的市场化以及保护力都会增强，这也是目前我国的专利技术欠缺之处。

　　从专利申请人类型来看（图8），我国的申请人主要为大专院校，60%的申请量来自于大专院校。而企业排名第2位，有1213件专利。这在一定程度上表明，目前视频在线分析与图像分析理解技术的普及率高于技术研发度，每个企业拥有的技术不多，但是很多家企业都在研究这项技术，短时期内市场上此项技术无法实现垄断，而会均衡发展。

　　4、 中国各省市专利申请情况

　　表8为视频在线分析与图像分析理解技术领域专利申请量TOP10省市及其技术分布，从各省市的排名来看，北京仍然遥遥领先。第2名广东省与第3名江苏省的差距非常小，广东省在图形识别方面略高于江苏省，江苏省的图像分析方面以及图像增强或者复原方面略高于广东省。如果广东省想全面增强计算机视觉技术能力，那么提高图像分析以及图像增强、复原方面的技术需要增强。

　　5、 中国主要发明人团队分析

　　表9为视频在线分析与图像分析理解技术领域中国主要发明人团队及这些发明人的主要技术方向，该领域的发明人团队中与其他领域趋同，焦李成、马文平、王爽等西安电子科技大学的研究者依然抢眼，且西安电子科技大学在图像分析方面研发能力很强；以谭铁牛院士带领的中国科学院自动化研究所研发团队在图像识别领域依然是行业翘楚；戴琼海所在的清华大学在图像增强或复原方面建树颇高。

　　三维场景重建技术

　　三维重建技术在本报告中是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型的技术，主要包括建模软件重建技术、二维图像匹配重建技术和三维扫描重建技术，其中二维图像匹配重建技术中的单目序列图像三维重建、双目立体视觉三维重建和多视图几何三维重建是本报告研究的主要相关技术。

　　1、 全球专利申请趋势分析

　　全球三维场景重建专利技术的发展经历了4个阶段：第1个阶段是1953~1996年，属于研究起步阶段，年申请量为10件左右；第2个阶段是1997~2004年，属于第一次技术快速发展阶段，年申请量增加到了接近70件；第3个阶段是2005~2010年，属于调整阶段，年申请量平均为80件左右；第4个阶段是2011年至今，属于第二次快速发展阶段，年申请量均突破100件，2016年三维场景重建技术专利申请量高达237件。分析形成上述各阶段的原因，主要是由于20世纪50年代中期才开始计算机视觉技术研究工作，而且当时的研究仅仅停留在二维景物图像的分析，因此三维场景重建技术在1953-1996年这个阶段，其研发技术最为欠缺。随着二维技术逐渐成熟，考虑几何信息的准确性和完整性，研发人员逐渐将精力投入到三维场景重建技术上，1997~2004年这个阶段该技术全球专利申请量大幅度增长。从2005年起，其技术研发进入短暂的瓶颈时期，从而申请量处于调整阶段，但依然保持着持续上升的趋势。而在2001年之后，随着医学仿生、历史文物修复等行业的需求逐步旺盛，该领域的研究又被激发，从而专利申请量处于第二次快速增长期。由于目前三维场景重建技术正处于第二波快速发展期，对于国内企业而言是机遇也是挑战，国内企业需要抓住这次技术研发的快速增长期来提升技术综合实力，布局抢占行业制高点。

　　2、 全球专利申请人排名

　　图9为三维场景重建技术领域全球专利申请量前20的机构，其中，美国微软作为世界PC软件开发的先导厂商，以高达55件的专利申请量，稳居全球第1名。微软作为世界500强企业，其研发能力自然无可厚非，2011年，微软亚洲研究院的RichardA.Newcombe教授等人以基于体积空间融合的配准算法为基础运用GPU技术实现了一个快速重建室内场景的三维重建系统。当然随着中国经济在全球影响力的逐渐增加，微软公司对于中国市场的关注度也在逐渐增加，1995年11月，微软公司在中国北京海淀区设立了微软（中国）有限公司，除了北京总部外，微软还在上海、广州、武汉和深圳均设有分公司。因此对于国内企业而言，分析作为该技术领域的领军企业的微软公司非常有借鉴意义。

　　对于欧洲而言，只有德国的SEEREAL TECHNOLOGIES S A公司和西门子股份公司两家企业分别以26件、14件的专利申请跻身于前二十位排名中。SeeReal Technologies S.A.公司开发出了利用全息三维显示技术再现影像的立体显示器。该公司也与电视机以及显示器总计约10家厂商进行了技术授权谈判。说明该公司非常重视三维重建技术的研究和专利的运营业务。另外，西门子公司虽然以出售家电为主要业务，但是从其在三维重建技术的专利申请量来看，该公司一直在关注人工智能新兴技术的发展与研究。并且西门子也同样关注在中国的市场，在2006年10月，西门子公司在北京宣布成立西门子中国研究院，可见，其对技术研究的重视程度之高。

　　需要特别关注的是前20位申请人中，中国高校与企业占据多半，说明从区域而言，在三维场景重建技术领域，中国处于明显的领先地位。进一步分析知，在12位中国申请人中，大学申请人高达11位，企业仅占1位。说明对于三维场景重建技术来讲，中国高校的技术研发实力非常强，企业研发力量薄弱。从全球申请人排名来看，中国高校如清华大学、大连理工大学、北京航天航空大学、华中科技大学和北京理工大学等排名前列。其中清华大学以24件申请量排名第3位，而唯一一家中国企业——码捷仪器公司以21件专利申请量紧随其后。众所周知，企业与高校研究所对于技术的研究差别即在于市场导向。而在中国，在三维场景重建技术领域，到目前为止还没有出现像美国微软、德国SeeReal Technologies S.A.或美国BIOSENSE WEBSTER INC（强生下属研究公司）这样的产学研综合水平较高的企业。

　　3、 中国专利申请趋势分析

　　有关三维场景重建技术的申请，在国内从2000年开始出现第一件专利申请之后，总体分为三个阶段。第一个阶段是2000~2007年的技术萌芽期，由于中国人工智能领域刚刚开始，市场对技术的影响相对较小，因此在该阶段，年专利申请量不足10件；第二阶段是2008~2012年的缓慢增长期，在这个阶段，年申请量达到了47件左右；第三个阶段是2013年至今，年申请量从2013年的64件增长到2016年的133件，年均申请量超出100件。这与全球增长情况较为吻合，说明经过第一阶段的准备和第二阶段的尝试，目前三维场景重建技术在国内处于集中研发阶段。这既说明了国内研究机构逐渐对该领域研究提高了关注度，同时也说明国外公司加强了在中国范围内的专利和技术布局。

　　中国申请量排名前20位的申请人中，高校占有15席，企业占3席，科研院所占2席。其中，清华大学以24件专利申请量位居榜首。大连理工、北京航空航天和华中科技等高校分别以19件、17件和16件专利申请紧随其后。此外，深圳超多维光电子有限公司作为企业代表以9件专利申请跻身于前20名，另外两家上榜企业为成都通甲优博科技有限责任公司和华为技术公司，专利申请量均为7件。在2家科研研究院所中，中国科学院自动化研究所作为研究院所代表，专利申请量为11件，仅仅是榜首清华大学专利申请量的一半。

　　总的来说，在三维场景重建技术领域里，中国还处于高校研究阶段，技术创新性企业和专业研究院所较为缺乏，技术成果转化率较低，除了市场培育之外，还需要政府的相应扶植，打造良好的生态环境。

　　在三维场景重建技术领域，中国申请人分别为大专院校、企业、科研单位、个人、机关团体及其他类型（图10）。其中，大专院校为专利申请的主要群体，申请量高达438件。企业申请量为156件，仅是大专院校申请量的1/3。科研单位、个人和机关团体申请量分别为62件、39件和26件，专利申请量较少。这在一定程度上表明，中国的三维场景重建技术正处在高校技术研究阶段。而企业、科研单位、个人以及机关团体的研究相对较弱。进一步说明，在该领域上，中国急需进行科技成果转化，形成较大的研究联盟或较大的产学研综合实力较强的企业。

　　4、 中国各省市专利申请情况

　　表10为三维场景技术领域专利申请量TOP10省市及其技术分布，其中，申请量最大的是北京，其申请量接近180件。主要是由于清华大学、北京航天航空大学以及北京理工大学等高校的研究和申请量促使该市的申请量遥遥领先其他省份。陕西省以接近80件的专利申请量排名第3。北京市和江苏省专利申请均包括计算机制图的3D建模（G06T17）、图像分析（G06T7）、光学特征的计量设备（G01B11）、识别图形（G06K9）、立体电视系统及零部件（H04N13）、3D图像加工（G06T15）、摄影或视频测量学（G01C11）、图像的增强或复原（G06T5）、数据处理方法或设备（G06F17）和数据传输装置（G06F3）。其中计算机制图的3D建模是北京市和江苏省共同的研究热点。虽然陕西省总申请量排名第2，但是其在图像的增强或复原和数据传输装置2个领域存在技术空白点。广东省在数据处理方法或设备领域存在技术空白点。上海、浙江、四川、湖北、辽宁和天津的申请量也较大。

　　5、 中国主要发明人团队分析

　　表11为中国在三维场景重建技术领域专利申请较多的发明人团队及这些发明人的主要技术方向，其中，大连理工大学的主要技术发明人有刘巍、贾振元、张洋、李晓东和高航。这些发明人的研发方向均聚焦在图像处理技术上（G01B11），其申请的专利量非常多。北京理工大学的主要发明人有刘越和王涌天，研究领域涉及立体电视系统和三维图像的加工，其专利申请量排名居中。此外，在前10位发明人中，还包括来自清华大学的戴琼海，浙江工业大学的陈胜勇，天津工业大学的宋丽梅。从发明人类型来看，中国发明人以高校为主。科研机构发明人缺乏。从研发领域来看，其研发多集中在图像处理技术上，而在三维场景重建这种新型技术上的研发比较薄弱。

　　总结

　　整体上看，进入21世纪之后，计算机视觉技术各分支技术发展迅速，申请量逐年增高，美国、日本、中国、韩国的相关技术迅速入场。尤其是中国在2014~2016年的涨势更是明显，其年申请量逐渐赶超美国。从各技术分支来看：

　　基于视觉的生物特征识别技术始于上个世纪70年代，而其经过了一个缓慢的萌芽期之后，进入到快速增长期，目前此项技术已经十分成熟，并且微软公司已经占据了技术上的绝对优势，而我国此项技术的发展晚于国外十年，但是在近几年呈现快速增长的趋势，不过已经能够看出涨势疲态，预计后市涨势放缓或者停止增长。

　　超越人类视觉能力的感知获取技术始于上世纪60年代，而我国相比则晚了25年。三星集团以全球233件的申请量位居榜首，领先第2名飞利浦集团一倍之多，但是此分支技术相较于第一项技术，在技术的数量上整体偏少，涨势也并不强劲，似乎进入了技术瓶颈，同样也预示着目前此项技术较为饱和、亟待新的突破。而我国在此项技术中仍然以高校为技术主力军，同时大型企业例如联想也拥有一些核心技术，企业对于核心技术的掌握也预示着此项技术即将市场化，但其技术集中度并不高，没有任何一家企业或者高校拥有绝对的技术控制权，因此此项技术的市场化将呈现百花齐放的格局。

　　超越人类视觉能力的运动追踪技术也出现于上世纪60年代末期，但是在之后的20年间一直没有取得大的突破，虽然自90年代开始有极为缓慢的增长，但是却在2005年到2009年期间一度出现了停滞现象，直至2010年之后，该专利技术才开始迅猛发展，目前的发展势头较为明显，且行业巨头高通、三星、谷歌、微软以及苹果公司对此项技术评分秋色，尚无一家公司可以形成技术垄断，因此其技术集中度不明显，但是美国却有着区域优势，掌握着地域集中度。

　　视频在线分析与图像分析理解技术也始于上世纪六十年代的英国，其在之后的30年间一直没有太大的起伏变化，进入2000年之后，还在非典肆虐的2003年出现了小幅回落。但是该技术从2004年开始进入发展阶段之后一直处于技术的快速发展期，且发展势头相较于前三项技术更为迅猛。此项技术的行业巨头是来自于日本的佳能公司，而第2位的微软公司实力也不容小觑，其称为第一集团领跑此项技术。

　　三维场景重建技术是计算机视觉技术中出现最早的分支，出现于上世纪五十年代的英国，却经历了更长的萌芽期，但却经历了更长的蛰伏期，40年后才开始缓慢发展，而缓慢发展期也持续较长时间，年申请量一直在70~80件左右徘徊，直至2001年，随着医学仿生、历史文物修复等行业的需求逐步旺盛，该领域的研究才又被激发，年申请量突破100件。但是三维场景重建技术的总申请量在五大技术分支中数量最小，全球排名第1的仍然是巨头微软公司，也仅仅只有55件专利申请。值得一提的是，我国的清华大学在三维场景重建技术中排名冲进全球前3，是这五项技术分支中我国排名最靠前的一项技术。从技术趋势曲线可以看出三维场景重建技术后劲十足，值得投入更多力量加速其发展，同时扶持我国的大型企业对于此项技术的研究，可以更好的在计算机视觉领域占有一席之地。

　　与全球技术持有情况不同，我国的尖端技术并非在一些大型跨国企业中，而是由高校和科研院所拥有，研发能力上也是高校和科研院所领先于其他大型企业。其中，中国科学院自动化研究所在5项分支技术中均处于领先地位，研发实力强且综合能力较高，西安电子科技大学在图像识别方面处于领先地位，而华南理工大学则擅长于超越人类视觉的运动追踪技术，清华大学是我国最早递交计算机视觉相关技术的专利申请的申请人，其在超越人类视觉的感知获取技术方面处于领先。但是，不论是中国科学院自动化研究所还是其他高校，其专利申请的技术布局情况却十分单一。对比国外的大型企业，技术布局十分成熟，其核心技术遍布要取得专利保护的所有地域，而我国的核心技术绝大部分只在国内布局，并未走出国门，这为将来的技术推广实施造成了一定的阻碍。

　　作者单位：

　　姚作芳 初玉 黄韶勇 王萌

　　中国科学院科技创新发展中心、中国科学院北京国家技术转移中心

　　杨雨寒 中国科学院文献情报中心