第二十届中国专利优秀奖出炉 旷视科技人工智能专利入选

2018年11月23日，据国家知识产权局公布的第二十届中国专利奖评审结果显示，由北京旷视科技有限公司提交的“基于神经网络模型的目标跟踪方法及装置”的发明专利(专利号ZL201610306250.7)成功通过此次评审，荣获第二十届中国专利优秀奖。

图：旷视科技荣获第二十届中国专利优秀奖

资料显示，“中国专利奖”是中国唯一的专门对授予专利权的发明创造给予奖励的政府部门奖，由中国国家知识产权局与世界知识产权组织共同评选并颁奖，是国家最高的专利奖项。中国专利奖面向中国境内的所有企业，每年评选一次，自1989年至今已经举办二十届。评选标准包括专利质量、技术先进性、运用及保护措施和成效、社会效益及发展前景等多个维度，评选程序包括择优推荐、初审受理、专业评审、评审委员会复审等多个环节，竞争相当激烈。旷视能够获评中国专利奖，是评选单位对旷视知识产权实力的认可，也是对旷视的科技创新能力的肯定。

旷视勇立AI潮头 握有自主知识产权是关键

自成立以来，技术信仰、不断创新就是旷视科技始终不变的信条。至今为止，旷视已经揽获 24 项世界技术评测第一，曾在计算机视觉相关的国际人工智能顶级竞赛中多次击败 Google、Facebook、Microsoft 等巨头;在ECCV 2018的COCO、Mapillary竞赛中，旷视更是独揽4冠，刷新了中国 AI 技术的世界新高度。

同时，其自主研发的计算机视觉技术及智能硬件、智能云服务等产品已居世界领先水平。旗下拥有全球最大的人脸识别开放平台Face++和第三方人脸身份验证平台FaceID，并已在各垂直领域推出了包括人脸识别支付、人脸识别解锁、全帧智能抓拍机在内的多个具有开创性意义的AI产品。其中，旷视科技自研的核心人脸识别技术被美国著名科技评论杂志《麻省理工科技评论》评定为2017年全球十大突破技术，旷视科技也入榜了“全球最聪明50家公司”。

经过七年累积，旷视科技在专利等知识产权方面已经形成较为科学完善的布局。目前，旷视科技已经在中国、美国、印度、欧洲等国家和地区提交人工智能相关专利申请1000余件，成为人工智能行业内拥有自主知识产权最多的企业之一。同时，专利布局覆盖训练引擎、核心算法、基础平台、智能产品等各个技术层次，并以核心算法为纽带形成了横跨金融安全、智慧城市、手机智能、商业物联、工业机器人等五大行业的专利包。

凭借不断深耕的自研技术和扎实的知识产权工作，自2015年以来，旷视科技先后被中关村知识产权促进局、北京市知识产权局和中国国家知识产权局评选为中关村知识产权重点示范企业、北京市专利示范单位和国家知识产权优势企业，并多次获得业界评选的“人工智能领域知识产权领先企业”、“年度十大IPR影响力机构”等荣誉称号。在科技部火炬中心评选的中国独角兽企业中，旷视科技也连续两年被评为中国人工智能领域的头部独角兽企业。同时，在2018年4月，旷视科技创始人兼CEO印奇还入选2017知识产权领域最具影响力人物;8月，旷视科技获评国家知识产权示范企业。

价值务实做有用的创新 旷视助力科技强国

旷视科技此次获评中国专利优秀奖的“基于神经网络模型的目标跟踪方法及装置”专利，属于基于人工智能技术进行目标对象准确跟踪的基础性专利，能够针对视频更好地完成目标的检测和跟踪，提高目标跟踪的速度和准确性，解决现有目标跟踪方法存在重复计算，从而导致计算时间增加，影响运算速度，以及待处理视频的目标检测结果不能相互优化，影响检测跟踪的准确性的问题。在电视直播、公共安防、智能交通等实际应用中有着非常重要的意义。本发明专利已经作为核心专利技术已广泛应用于旷视的视频结构化安防产品中，服务于全国100余座城市的公共安全管理，并累计服务保障了博鳌论坛、G20峰会等数十场国际国内大型会议，为维护社会公共安全发挥了重大作用。

2018年是改革开放40周年，也是国家知识产权战略纲要实施十周年。在当下，人工智能已经成为我国创新增长的新引擎，集中体现了中国整体的科技创新实力，在行业变革、创新升级中起到了举足轻重作用。

作为中国第一批踏足人工智能革命浪潮的先锋企业，旷视科技始终将技术创新作为自驱力。目前，旷视已经在北京、上海、南京、成都和美国西雅图分别设立了独立研究院，并与西安交通大学、香港科技大学、上海科技大学等高等学府纷纷成立人工智能联合实验室。2017年11月，旷视科技正式成立学术委员会，由图灵奖唯一华人得主姚期智院士担任首席顾问。通过人才聚集和产学研结合协同促进底层技术的创新。同时，在人工智能基础研究和产业融合实践中，旷视还建立了自有的技术生产、工程能力体系，并围绕核心的计算机视觉能力搭建了完善的技术矩阵。

未来，在国家对知识产权的重视与扶持下，旷视科技将进一步坚定技术信仰，不断创新，提升自身专利申请和布局质量，用更多高价值的人工智能专利助力企业发展，助力“科技强国”战略。