百度在 2025 年 11 月 3 日發佈「十大科技前沿發明」，標誌其在人工智能領域的專利積累達到新高度，連續七年穩居中國 AI 全領域專利申請量第一，生成式 AI 與大模型專利申請量位列全球前列，深度學習專利申請量全球第一。這一成就除了展現中國科技企業在全球 AI 競賽中的強勁實力，更突顯專利佈局從數量擴張轉向品質提升與產業化應用的戰略轉型。北京市知識產權局局長孟波出席活動時指出，百度憑藉高活躍度的開源項目和專利申請佈局，展現了其在科技創新行業中的領先地位。
專利數據折射的技術生態系統
根據《2025 人工智能創新與專利白皮書》，百度在生成式 AI、智能體專利領域位居中國第一，大模型專利申請量全球第二、中國第一，深度學習專利申請量全球第一，高級別自動駕駛專利族數全球領先。這一系列資料背後，是百度歷經十餘年技術投入累積的成果，涵蓋 AI 算力、框架、模型、場景應用全棧技術體系。2025 年，中國人工智能專利申請量達 2,950 件、授權量 1,371 件，領跑中國創新主體。值得注意的是，中國 AI 專利佔全球總量的 60% 以上，2022 年專利申請量是美國的四倍，2014 至 2023 年間更達到六倍。
專利品質的提升同樣值得關注。世界知識產權組織 (WIPO) 報告顯示，中國生成式 AI 專利的授權率從 2019 年的 30% 上升至 2023 年的 55%，連續四年實現雙位數增長。騰訊、百度、阿里巴巴等科技巨頭成為推動中國生成式 AI 專利申請增長的主要力量，特別在電腦視覺、自然語言處理和 AI 模型等子領域表現突出。全球 AI 專利競賽中，中國國家電網公司以 33,976 項專利位列榜首，Samsung 以 31,418 項緊隨其後，騰訊和 Google 分別以 26,591 項和 23,893 項排名第三和第四。
十大前沿發明的技術內涵
百度 2025 年發布的十大科技前沿發明包括「自回歸統一建模的原生多模態大模型」、「大模型訓練全流程高效容錯技術」、「劇本驅動的高說服力數字人技術」、「基於多智能體協同的 AI 搜索引擎」、「蒸汽機 (文心專精) 音訊影片一體化生成大模型技術」、「從晶片到集群的跨層級訓推一體 AI 基建系統性技術」、「兼容端到端軌跡方案的自動駕駛橫縱聯合控制技術」、「資訊流端到端內容理解與序列生成技術」、「飛槳科學計算高效求解技術」以及「基於智能體的自進化應用生成技術」。這些發明涵蓋大模型、深度學習框架、AI 算力、智能體、AI 搜索、數字人、無人駕駛等 AI 技術突破，展現百度 AI 應用加速走向效果湧現背後的底層創新實力。百度首席技術官王海峰在發布會上表示，作為以技術立身的人工智能公司，百度始終站在 AI 創新前沿，重視通過專利保護自主創新成果，也致力於推動成果轉化，為產業和社會創造價值。
模型競爭力的市場驗證
在激烈的市場競爭中，百度於 2025 年 3 月發布的 Ernie 4.5 和 Ernie X1 兩款 AI 模型展現出與國際頂尖模型競爭的實力。Ernie 4.5 在文本理解與通用知識、中文語言處理、推理與複雜文本任務方面表現優異，在多項基準測試中超越 OpenAI 的 GPT-4o，而成本僅為 GPT-4.5 的 1%。Ernie X1 推理模型在性能上與 DeepSeek R1 相當，但成本僅為其一半，API 定價為每百萬輸入令牌 2 元人民幣（約港幣 HK$2.16）、每百萬輸出令牌 8 元人民幣（約港幣 HK$8.64）。
百度在 2025 年 9 月 10 日發布的 X1.1 推理模型，在第三方 AI 基準測試中超越 DeepSeek-R1，與 OpenAI 的 GPT-4o 和 Google Gemini 2.5 Pro 性能相當，知識準確度提升 34.8%。然而百度在編程任務、多模態推理與複雜數學領域仍需提升，在 LiveCodeBench 和 HumanEval 等編程基準測試中表現遜於 GPT-4.5 和 DeepSeek。雖然如此，百度作為中國首家在 2023 年 3 月推出大語言模型聊天機械人的大型科技公司，其先發優勢正受到字節跳動、阿里巴巴等競爭對手的挑戰。
國家戰略與產業生態支援
中國 AI 產業的快速發展離不開國家戰略的強力支援。2015 年發布的「中國製造 2025」首次將智能製造定位為工業基礎現代化的關鍵方向，鼓勵 AI 等新興技術與傳統製造業融合。2017 年的《新一代人工智能發展規劃》將 AI 提升為國家級戰略，制定分階段路線圖，強調 AI 在智能製造中的應用。2024 年啟動的「AI+ 行動」倡議將 AI+ 製造列為優先事項，部署大模型、機械視覺、預測性維護和智能控制技術，以提升效率和品質。
中國核心 AI 產業目前價值接近 6,000 億元人民幣（約港幣 6480 億元），預計未來十年將以 15.6% 的複合年增長率增長，到 2030 年市場規模將超過 1 萬億元人民幣（約港幣 1.08 萬億元）。清華大學、中國科學院、浙江大學等頂尖研究機構在培養 AI 創業公司方面發揮核心作用，孵化出智譜 AI、月之暗面 AI 等初創企業。百度 AI 雲已證明其市場實力，佔據 19.9% 的市場佔有率，去年營收達到 4,900 萬美元（約港幣 3.822 億元）。
專利商業化的挑戰與機遇
雖然中國在 AI 專利數量上佔據絕對優勢，但專利品質和商業化轉化仍面臨挑戰。中國專利策略和相關評估機制歷來強調申請數量，往往以犧牲專利品質為代價，這種政治驅動、獎勵導向的專利政策深深植根於中國體制之中。AI 專利的商業化面臨多重法律和技術挑戰，包括 AI 生成發明的發明人身份認定、原創性標準界定、創造性評估等問題。大多數司法管轄區要求發明人必須是自然人，這對 AI 輔助或生成的發明構成專利授權障礙。然而生成式 AI 專利的品質總體上優於中國大多數專利，因為生成式 AI 是新興技術領域，主要貢獻來自騰訊、百度、阿里巴巴、字節跳動、華為等大型科技公司，以及平安保險、國家電網等知名國有企業，還有中國科學院、清華大學、浙江大學等高校和研究機構。
全球競爭格局的演變
美國對中國實施的先進晶片出口管制並未阻止中國 AI 企業的技術突破，反而促使其通過架構創新、效率改良和開源協作實現從依賴到韌性和自力更生的轉變。DeepSeek 的 R1 和 V3 開源模型在多項性能指標上與美國頂尖聊天機械人相當甚至超越，雖然受到美國出口管制的限制。阿里巴巴的 Qwen3 在推理和語言任務的全球排行榜上名列前茅，最近推出的 MiniMax M1 僅使用 512 塊 Nvidia H800 GPU 進行訓練，成功與領先的西方模型競爭。這些突破在美國科技和政策界引發「斯普特尼克時刻」般的震撼。中國 STEM 教育規模、計算基礎設施密度、應用研究基礎成熟度，以及治理體系協調投資、政策和人才的能力，使得這種性能水平的實現在預期之內。
在應對晶片限制方面，華為等中國公司在國產 AI 晶片生產上投入巨資，其 Ascend 系列正在取得進展，雖然與最新美國晶片相比仍面臨挑戰。一些中國公司正致力於更高效地利用有限的計算能力，以更少的資源實現具有競爭力的結果。百度和華為等公司正在開發自己的機器學習框架，減少對 PyTorch 和 TensorFlow 等美國選項的依賴，這些本土框架在產業中日益普及。
未來趨勢與企業啟示
百度的專利佈局和技術突破對企業具有多重啟示。首先，全棧技術體系建設至關重要，從晶片到演算法、從框架到應用的完整生態系統能夠增強企業在技術封鎖環境中的韌性。其次，開源與專利保護的平衡策略正在成為新常態，百度宣布開源 Ernie 模型反映了行業從封閉走向開放的戰略轉變。第三，專利商業化能力將成為衡量創新價值的關鍵指標，單純追蹤專利數量的時代已經過去，品質和轉化率成為新焦點。中國政府制定的時間表顯示，到 2027 年，六大關鍵領域的 AI 集成應超過 70%，應用於下一代智能裝置和智能代理等領域；到 2030 年，這一比例應超過 90%，將智能經濟確立為主要增長驅動力；到 2035 年，中國的目標是成為完全的智能經濟和社會。
資料來源：快科技,香港商報網,科學網,世界知識產權組織,南華早報
