高山行 等丨生成式人工智能领先企业专利布局实证分析——基于复杂网络分析与K均值聚类算法

本文通过对美国18家生成式人工智能（AIGC）领先企业的专利布局进行实证分析，采用复杂网络分析和K均值聚类算法，构建了基于国际专利分类（IPC）的专利知识网络。研究发现，这些企业的专利布局主要集中在电数字数据处理、图形数据读取及呈现等技术领域，并根据知识宽度、深度、紧密程度等指标将企业分为三类：专业玩家、大厂/领先者和创新者。研究还识别了不同企业的核心知识领域和桥接知识领域，并从算法、算力和数据三个方面为我国AIGC产业发展提出了政策建议。本文的研究方法为专利价值识别和信息检索提供了新的视角，有助于理解AIGC领域的技术创新和竞争格局。