我国人工智能专利申请及研究进展分析
《高校专利情况分析研究报告》笔记
《高校专利情况分析研究报告》读书随笔目录一、内容概括 (2)二、高校专利现状分析 (3)三、高校专利运用与转化 (4)1. 专利转化现状分析 (5)（1）专利转化的意义与现状 (7)（2）专利转化的瓶颈问题 (8)（3）成功案例分享 (10)2. 专利运用模式与机制创新 (11)（1）产学研合作模式 (12)（2）专利运营平台建设 (13)（3）激励机制与政策扶持 (14)3. 专利转化中的知识产权保护 (15)（1）知识产权保护的重要性 (16)（2）知识产权保护措施与方法 (18)（3）风险预警与应对策略 (19)四、高校专利工作存在的问题与对策建议 (20)1. 存在的问题分析 (21)（1）专利申请质量不高 (22)（2）专利转化率低 (24)（3）专利保护意识不强 (25)2. 对策建议与思考 (26)（1）加强专利质量建设，提高申请门槛 (27)（2）完善专利转化机制，促进产学研合作 (28)（3）加强知识产权教育，提高专利保护意识 (30)一、内容概括报告介绍了全球以及国内的高校专利现状，阐述了在当前知识经济时代，高校专利的重要性及其在全球创新体系中的角色。
报告详细地分析了高校专利的产生机制和发展趋势，这一点使我深刻地理解了高校专利从无到有，再到持续优化提升的全过程。
报告针对高校专利的申请、授权以及运营管理进行了全面的梳理和评价。
涵盖了专利的申请流程、审批过程中的注意事项，以及授权后的运营策略等。
尤其是报告中关于如何优化专利申请流程、提高授权效率的部分，给我留下了深刻的印象。
报告还对专利的商业化路径进行了分析，使我对高校专利的经济价值有了全新的认识。
报告对高校专利的质量、影响力以及成果转化等方面进行了深入探讨。
从报告的数据分析中，我看到了高校专利在不同领域的影响力差异以及这些专利在推动科技发展和社会进步中的实际作用。
特别是关于高校科技成果转化的问题，报告中提出的一些见解和建议令我深思。
人工智能年度考核总结(3篇)
第1篇一、前言随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为推动社会进步的重要力量。
本年度，我国人工智能行业在技术研发、应用推广、产业融合等方面取得了显著成果。
为了全面总结本年度人工智能工作，分析存在的问题，明确下一阶段工作方向，现就本年度人工智能年度考核进行总结。
二、工作回顾1. 技术研发方面（1）人工智能基础理论研究取得新进展。
我国学者在机器学习、深度学习、计算机视觉等领域取得了一系列重要突破，为人工智能技术的发展提供了坚实的理论基础。
（2）人工智能应用技术不断创新。
在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域，我国企业纷纷推出具有国际竞争力的产品，部分技术已达到国际领先水平。
2. 应用推广方面（1）人工智能技术在工业、医疗、教育、交通等领域得到广泛应用。
如智能制造、智能医疗、智能教育等，有效提升了行业效率和质量。
（2）人工智能与实体经济深度融合。
我国政府大力推动人工智能与实体经济的融合，推动产业链上下游企业转型升级。
3. 产业生态方面（1）人工智能产业链逐步完善。
从芯片、算法、平台到应用，我国人工智能产业链已初步形成，产业链上下游企业协同发展。
（2）人工智能产业政策体系不断完善。
政府出台了一系列政策，为人工智能产业发展提供有力支持。
三、存在问题1. 人工智能核心技术仍需突破。
在人工智能领域，我国在某些核心技术上仍存在短板，需要加大研发投入，提高自主创新能力。
2. 人工智能人才短缺。
随着人工智能产业的快速发展，人才需求日益增长，但现有人才储备不足，需要加强人才培养和引进。
3. 人工智能伦理问题亟待解决。
人工智能技术在应用过程中，涉及到隐私保护、数据安全、伦理道德等问题，需要制定相关法律法规，确保人工智能健康发展。
四、下一阶段工作方向1. 加大人工智能基础理论研究力度，突破关键核心技术。
2. 深化人工智能与实体经济的融合，推动产业链上下游企业协同发展。
3. 加强人工智能人才培养和引进，满足产业发展需求。
高质量专利评估研究进展及展望
高质量专利评估研究进展及展望作者：彭华涛，田兰馨来源：《武汉理工大学学报(社会科学版)》2022年第03期摘要：虽然目前中国的专利数量大幅提升，但存在着专利质量整体降低的隐患，市场对高质量专利的需求日益增加。
在对高质量专利的相关文献进行梳理和归纳的基础上，从定义及评价标准、评估指标、国际对比、创新方法论和培育方案这五个层面进行描述总结，归纳出高质量专利的理论研究框架，其中定义维度包括技术、法律、经济三方面，质量评价标准包括申请文件及专利自身兩方面，评价指标涉及技术类、经济类、管理类三个维度，并利用申请质量、技术能力、国际合作和移民发明家这四个比较要素进行国际对比得出共性及差异性，最后总结传统和新兴的高质量专利评估体系同时提出高质量专利的培育方案，为高质量专利研究发展提供现实参考意见，并讨论了高质量专利领域的热点方向。
关键词：高质量专利; 专利评估; 专利质量中图分类号： G306文献标识码： ADOI： 10.3963/j.issn.1671-6477.2022.03.006近十年来，中国专利申请量增长迅速，专利数量已居于世界前列，然而从专利质量而言，仍然存在高质量专利不足等一系列困境[1]。
专利申请总量的急剧增长，导致专利审查授权周期延长，专利申请积压严重，有效专利构成不均衡，尤其是发明专利所占比重较低，存在过度追求数量而非质量的问题[2]。
据数据显示，截至2020年10月，全年发明专利驳回量已达30.6万件，这一数字已超上一年度全年驳回总量24.6万件近20%。
这也反映出高质量专利不仅在国内的授权率偏低[3]，在国际向PCT（专利合作条约）申请的比例也较低[4]。
在把握专利数量与质量之间的关系时，需要明确当专利数量积累到一定程度时，专利质量的提升也变得同等重要[5]。
已有的高质量专利理论研究主要围绕以下几个角度：第一，对高质量专利定义的探讨，即如何识别高质量专利[6-8]。
学者们基于自身不同角度对高质量专利提出了不同的定义基准，大致包括技术、法律、经济三个维度特征，其分别基于基础、保障、市场的视角，且尚未取得共识。
通过专利分析看我国机器人技术发展的挑战与机遇
０ 引言
机 器 人 技 术 是 典 型 的 集材 料 、机 械 、 电 子 、 自动 化 、 网络 、信 息 和 服 务 等 前 沿 高 技 术 于 一 身 的技 术 ，该 技 术 的 发 展 直 接 关 系 到 国 家 的 产 业竞 争 力 、 国 防 实 力 、 经 济 实 力 等 综合 国 力 要 素 。 因
利信 息 服务平 台专利 信息 分析 系统 。
数 据范 围 ：如表 １ 所示。
收稿 日期：２ ０ １ ３ － ０ ５ －１ ５ 基金项 目：国家知识产权局专利战 略推进 工程项 目：智能型多功能机器人技术专利战略研究 （ Ｐ ｓ ２ ０ １ １ － ０ ２ ５ ） 作者简介：王敏 （ １ ９ ６ ３ 一），女 ，安徽宁国人，研究 员，博士 ，研究方向为焊接 自动化技术 ，机器人辅助固态连接技术。
０ ｉ
图１ 世界发达国家机器人技术专利 申请量变化趋势
采 用 的技 术分 类 方 法 为 国 际 专 利 分 类 号 （ 简
称Ｉ Ｐ Ｃ） 。 分 析 工 具 ： 国家 知 识产 权 局 国 家 重 点 产 业 专
美 国是 世 界 上 开 展 机 器 人 技 术 研 究 最 早 的 国 家 。１ ９ ６ ２ 年 ， 美 国研 制 出世 界 上 第一 台工 业 机 器 人 ， 比起 号 称 “ 机 器人 王 国 ”的 日本 起 步 至 少 要 早 五 、 六 年 。美 国 虽然 起 步 早 ，但 从 发 展 速 度 来 看却 不及 日本 。上 世 纪 ６ ０ 年代￣ １ ７ ０ 年 代 中的 十 几 年 间 ， 美 国 只 有 几所 大 学和 少数 公 司 开 展 了一 些
人工智能生成发明专利保护
说明书内容不充分，无法支持发明的技术方案。
附图问题
附图与说明书不一致或无法支持发明的技术方案。
权利要求书不合理
权利要求书保护范围过于宽泛或过于狭窄，不符合专利法规定。
05
人工智能生成发明专 利保护策略建议
加强法律法规建设
明确人工智能生成发明的法律地位
制定相关法律法规，明确人工智能生成发明在专利法中的地位，承认其具有申请专利的权 利。
研究方法
本研究采用文献综述、案例分析和实证研究等方法，对人工智能生成发明专利 保护的相关理论和实践进行深入探讨。
02
人工智能生成发明概 述
人工智能生成发明定义
定义
人工智能生成发明是指通过人工智能技术生成的创新性解决 方案，具有新颖性、创造性和实用性，可申请专利保护。
范围
包括但不限于通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技 术手段生成的创新性解决方案，如算法、软件、产品等。
建立人工智能生成发明的专利审查标准
制定针对人工智能生成发明的专利审查标准，确保审查结果的公正性和合理性。
完善侵权责任认定
明确人工智能生成发明专利侵权的认定标准和责任承担方式，保障专利权人的合法权益。
完善技术转化机制
建立技术转化平台
搭建人工智能与产业融合的技术转化平台，促进人工智能生成发 明的产业化应用。
07
参考文献
参考文献
• Li, M., Zhang, Y., & Wang, Y. (2020). Artificial intelligence and patent law: A review of the past decade. Journal of Computer-Mediated Communication, 25(4), 1-19.
人工智能发明创造的可专利性及权利归属
人工智能发明创造的可专利性及权利归属【摘要】人工智能在科技领域的重要性日益凸显，其发明创造对社会和经济产生着深远影响。
本文围绕人工智能发明的可专利性、专利申请流程、权利归属问题、知识产权保护方式和商业化应用展开探讨。
人工智能领域的创新成果应当被赋予专利保护，以推动科技进步和经济发展。
为维护创造者利益，必须明确规定人工智能发明的权利归属，避免出现权益纠纷。
在未来发展中，应加强人工智能发明的专利保护，建立健全的知识产权保护制度，促进人工智能技术的商业化应用，推动人工智能行业持续健康发展。
【关键词】人工智能、发明创造、可专利性、权利归属、知识产权、商业化应用、专利保护1. 引言1.1 人工智能在科技领域的重要性人工智能是当今科技领域中最炙手可热的领域之一，其在各个领域的应用和发展速度都十分迅猛。
人工智能技术的发展使得机器能够模拟人类的智能行为，具有学习、推理、识别等能力，这为解决许多现实生活中的问题提供了全新的思路和解决方案。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗效率和准确性。
在交通领域，人工智能驾驶技术的应用可以提升汽车的安全性和智能化水平。
在金融领域，人工智能可以帮助银行和金融机构进行风险评估和投资决策，提高财务管理的效率和准确性。
人工智能在科技领域的重要性不言而喻，它正在改变我们的生活方式、工作方式，甚至整个社会结构。
对人工智能的发明创造进行专利保护，是非常必要和重要的。
通过专利保护，可以激励科研人员和企业进行更多的创新投入，推动人工智能技术的不断发展和应用。
1.2 人工智能发明对社会和经济的影响人工智能的发明对社会和经济的影响是十分深远的。
人工智能的发展推动了科技的进步和创新，为人类创造了更多的可能性。
通过人工智能技术，我们可以实现更高效的生产和服务，提升社会生产力，推动经济的发展。
人工智能的应用改变了人们的生活方式，提供了更便利的服务和更智能化的产品。
智能家居产品可以帮助人们更好地管理家庭生活，智能手机可以帮助人们更便捷地沟通和获取信息，智能医疗设备可以提高医疗水平和服务质量。
2024年人工智能技术专利深度分析报告
本报告旨在通过对2024年人工智能技术专利进行深度分析，以更好
地了解人工智能技术的发展状况。
我们以美国、中国、日本和韩国四个国
家作为专利研究对象，分析了2024年各国发明专利与实施新型的申请量
以及申请的核心技术领域。
根据我们的统计，2024年美国发明专利申请量为14.2万件，2024年
美国发明专利申请量比2024年增长了4.1％。
美国发明专利的关键领域
有机器学习、模式识别、图像处理和语音识别，其中机器学习病症专利申
请量最多，占比最高。
2024年中国发明专利的申请量为91.9万件，比2024年增长了5.7％。
中国的发明专利申请的关键技术领域有机器学习、深度学习、语言处理、
语音识别和自然语言处理等，其中机器学习和深度学习申请量占据最大份额。
2024年日本的发明专利申请量为17.2万件，比2024年增长了3.3％。
日本发明专利申请的关键技术领域有机器学习、模式识别、语音识别、人
脸识别和图像处理等。
其中，模式识别和机器学习专利申请量占比更高。
2024年韩国发明专利的申请量约为2.9万件，比2024年增长了
2.2％。
人工智能生成发明可专利性及其权利归属
第２９卷 第２期２０２１年３月 成都理工大学学报（社会科学版）ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＨＥＮＧＤＵＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ（ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ） Ｖｏｌ．２９ Ｎｏ．２Ｍａｒ．，２０２１ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２ ０５３９．２０２１．０２．００５收稿日期：２０２０ ０６ ０１作者简介：白月（１９９４－），女，重庆人，硕士研究生，研究方向：知识产权法学。
人工智能生成发明可专利性及其权利归属白 月（合肥工业大学 文法学院，合肥 ２３０００９） 摘 要：人工智能生成发明纳入专利法保护已成趋势，因专利法以保护人类发明中心主义为根本宗旨，现行的专利法面临挑战。
其表现在：法律未赋予人工智能的法律主体地位、人工智能生成发明物未纳入专利法保护的客体范围、生成发明的专利权归属不明。
要解决此类问题，应坚持激励创新、激励投资的目的，结合专利法的立法趋势，建议未来专利法应扩大专利保护范围，引用科斯定理经济学原理分析人工智能生成发明的专利权归属于人工智能使用者的合理性，使人工智能生成发明得到专利法的有效规制。
关键词：人工智能生成发明；专利法；专利权归属；科斯定理中图分类号：Ｄ９２３．４２ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７２ ０５３９（２０２１）０２ ００３１ ０５一、问题提出斯蒂芬·泰勒创造人工智能达布斯，达布斯模拟人脑创作，分析大量图文信息，并转变新的想法。
瑞安团队在２０１８年时就人工智能达布斯生成的两项发明申请专利：一项是形状易变的食品塑料容器请求授予专利号ＥＰ１８２７５１６３；一项俗称神经火焰，也就是情况紧急灯闪烁发出信号引发关注请求授予专利号ＥＰ１８２７５１７４。
专利审查部门拒绝授予专利，且解释道：人工智能没有法律主体地位，申请国未承认，国际也未承认，更不满足国际上授予专利的标准；拥有人工智能者不能被认为是继承人，机器没有权利，它不能拥有自己的产品，不能拥有任何所谓发明，也不能转让任何权利［１］。
《中国人工智能创新链产业链技术专利发展研究》随笔
《中国人工智能创新链产业链技术专利发展研究》读书笔记目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状综述 (4)1.3 研究内容与方法 (5)二、中国人工智能创新链产业链技术专利发展现状分析 (6)2.1 人工智能创新链产业链概述 (8)2.2 技术专利申请量趋势分析 (9)2.3 技术专利结构特征分析 (10)2.4 技术专利布局与地域分布分析 (12)三、中国人工智能创新链产业链技术专利竞争格局分析 (13)3.1 主要竞争主体分析 (14)3.2 竞争格局演变趋势分析 (15)3.3 竞争优势与不足分析 (17)四、中国人工智能创新链产业链技术专利创新绩效评估 (19)4.1 创新绩效评价指标体系构建 (20)4.2 创新绩效评价结果分析 (21)4.3 创新绩效提升策略建议 (22)五、中国人工智能创新链产业链技术专利发展政策建议 (23)5.1 加强政策引导与支持力度 (25)5.2 提升企业创新能力与核心竞争力 (26)5.3 加强产学研合作与成果转化 (27)5.4 完善知识产权保护与运营机制 (28)六、结论与展望 (30)6.1 研究总结 (31)6.2 研究不足与局限 (32)6.3 未来研究方向与展望 (33)一、内容描述本书从多个维度详细剖析了中国人工智能创新链与产业链的技术专利发展现状，揭示了其中的趋势、挑战与机遇。
在内容方面，本书首先概述了中国人工智能创新链与产业链的基本概念，明确了两者的内涵及其相互关系。
通过收集大量国内外专利数据，运用先进的数据分析方法，对人工智能领域的专利申请量、授权量、技术发展趋势等进行了全面而深入的分析。
结合具体案例，对人工智能关键技术、重点领域以及主要创新主体的专利布局进行了细致的剖析，从而展现了中国人工智能技术发展的全景图。
本书还对中国人工智能创新链与产业链的技术专利发展提出了具有针对性的建议和对策，旨在推动中国人工智能产业的持续健康发展。
2019年人工智能中国专利技术分析报告-2019.12-73页
国家工业信息安全发展研究中心 2019 年 12 月
前言
新一轮科技革命和产业变革正在萌发，在移动互联网、大数据、 超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下，人工智能发展 进入新阶段，智能化成为技术和产业发展的重要方向。作为引领新一 轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能具有溢出带动性很强 的“头雁”效应。世界发达国家均将人工智能上升为国家战略，纷纷 出台相关计划，力图在新一轮国际科技竞争中抢占产业技术制高点。 近二十年来，全球各大企业、大学、研究机构等纷纷加快人工智能技 术研发脚步，全球人工智能专利申请量成快速上升趋势，IBM、微软、 三星等国外企业均积极在人工智能领域进行专利布局。
11人工智能概述12人工智能发展历程13人工智能发展意义14中国快速布局人工智能专利发展15本报告人工智能专利技术分类说明1021人工智能专利技术领域分布1022专利申请量趋势分析1123主要一级技术分支申请量比例1124人工智能申请人专利申请数量排名1225国外来华申请人状况分析1531深度学习技术15311深度学习技术领域专利申请量年度变化趋势15312专利申请量排名16313国内排名前十位的申请人申请量趋势16314深度学习技术各年度重点分支技术趋势17315深度学习技术重点申请人重点分支技术布局18316专利有效性分析19317技术路线演进2032语音识别22321语音识别领域专利申请量年度变化趋势22322专利申请量排名23323国内排名前十位的申请人申请量趋势24324语音识别各年度重点分支技术趋势25325语音识别重点申请人重点分支技术布局26326专利有效性分析27327技术路线演进2733自然语言处理30331自然语言处理技术专利申请量年度变化趋势30332专利申请量排名31333国内排名前十位的申请人申请量趋势32334自然语言处理技术各年度重点分支技术趋势33335自然语言处理技术重点申请人重点分支技术布局34336专利有效性分析337技术路线演进3534计算机视觉技术37341计算机视觉技术领域专利申请量年度变化趋势37342专利申请量排名38343国内排名前十位的申请人申请量趋势39344计算机视觉技术各年度重点分支技术趋势40345计算机视觉技术重点申请人重点分支技术布局41346专利有效性分析42347技术路线演进4235智能驾驶技术45351智能驾驶技术领域专利申请量年度变化趋势45352专利申请量排名45353国内排名前十位的申请人申请量趋势46354智能驾驶技术各年度重点分支技术趋势47355智能驾驶技术重点申请人重点分支技术布局48356专利有效性分析49357技术路线演进5036云计算技术52361云计算技术领域专利申请量年度变化趋势52362专利申请量排名52363国内排名前十位的申请人申请量趋势53364云计算技术各年度重点分支技术趋势54365云计算技术重点申请人重点分支技术布局55366云计算技术专利有效性56367技术路线演进5737智能机器人技术59371智能机器人技术领域专利申请量年度变化趋势59372专利申请量排名60373国内排名前十位的申请人申请量趋势6
对技术标准与专利技术融合的相关政策分析的研究报告
对技术标准与专利技术融合的相关政策分析的研究报告技术标准与专利技术的融合是当今造就创新持续增长的必经之路。
在此背景下，公司、政府、学术界都已认识到技术标准和专利技术融合的重要性。
作为一个经济领域里具有强大竞争力的国家，中国也站在了推动技术标准与专利技术融合的浪潮之中。
一个关键的认知是，技术标准和专利技术可以为汽车、智能家居、人工智能等领域创造可持续增长。
在此过程中，政府要制定科学、合理、公正的标准和专利规则。
目前，我国企业与政府合作促进技术标准与专利技术的融合，通过积累并掌握核心技术、发起更多标准、结成更多强大的产业链联盟等手段。
其次，中国的专利技术实行“中国质量+”战略。
这项战略的核心理念是，专利技术竞争不能仅仅靠数量上的优势，而是需要在技术质量、技术可靠性等方面持续取得优势。
因此，必须保障产业技术水平严格不断地提升。
近年来，中国专利技术增长势头迅猛，成为世界专利技术排名的新秀。
再次，中国也需要加强技术标准的制定和优化。
我国应当更全面优化技术标准的制定，降低制定难度、提高效率，解决在产业链中规则不统一、评估方法不科学、实施难度大等问题。
此外，我们还应该更多地参与国际标准制定，提高我国的话语权，并且在未来推动国际标准的制定与交流。
最后，我国在技术标准与专利技术融合方面具有非常大的潜力。
利用这种潜力，可以在全球技术质量的竞争中赢得优势。
因此我国政府应该在政策制定方面多注重技术标准和专利技术的融合，提高政策的针对性和适应性，尤其要加强在标准体系建设、专利技术质量提升、成果产业化方面的支持力度。
只有在这样的过程中，才能推动技术标准与专利技术融合的进一步发展。
总之，将技术标准和专利技术融合，应当从政策上做到科学、合理、公正，支持技术创造、产业创新，促进技术标准与专利技术的融合发展。
技术标准和专利技术融合是促进经济发展、持续增长的必经之路。
以下列出了中国在技术标准、专利技术等方面的相关数据，并进行分析。
首先，中国在专利技术领域已经成为世界制定专利技术的主要力量。
中国AI芯片专利申请数量、授权数量及行业发展趋势分析
中国AI芯片专利申请数量、授权数量及行业发展趋势分析一、AI芯片专利情况AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责）。
当前，AI芯片主要分为GPU、FPGA、ASIC。
2020年中国AI芯片专利申请数量为15621件，同比增长28.3%。
其中2020年中国AI芯片专利申请数量最多地区为广东15329件；其次是北京地区AI芯片专利申请数量为9375件；再次是江苏地区AI地区芯片专利申请量为4299件。
2020年中国AI芯片申请专利类型中，未授权专利占67.45%；授权专利占32.55%；其中已授权实用新型AI芯片专利占比18%；已授权发明专利AI芯片专利占比14.52%；已授权外观设计AI专利占比为0.03%。
二、市场规模当前人工智能应用的兴起，则对处理器芯片提出了新的设计架构要求，给芯片设计行业带来了新的发展机遇。
在这次变革中，传统芯片企业和新兴芯片设计企业站在了同一起跑线上，两者各具优势，都面临着广阔的市场机遇。
2020年中国AI芯片市场规模为136.8亿元，同比增长48.2%。
三、AI芯片主要企业情况随着处理器技术和智能算法的发展，近五年以来人工智能相关技术取得了明显的进步，应用场景不断扩展。
目前，人工智能技术及应用场景更多体现在图像识别、语音识别等“感知智能”，自然语言处理等“认知智能”的应用场景尚处于较初级的阶段，人工智能相关技术发展仍需逐步成熟，难以在短期内看到大规模实际应用。
中国AI芯片专利申请累计最多企业为腾讯科技（深圳）有限公司4263件。
寒武纪的主营业务是各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中人工智能核心芯片的研发、设计和销售，主要产品为终端智能处理器IP、云端智能芯片及加速卡、边缘智能芯片及加速卡以及上述产品的配套软件开发平台。
公司所研发的通用型智能芯片产品，具备灵活的指令集和精巧的处理器架构，技术壁垒高但应用面广，可覆盖人工智能领域高度多样化的应用场景（如视觉、语音、自然语言理解、传统机器学习等）。
我国人工智能产业发展：区域布局、技术趋势及对策建议——以重庆为例
我国人工智能产业发展：区域布局、技术趋势及对策建议——以重庆为例李政刚【摘要】当前,人工智能产业已成为异军突起的战略性新兴产业,各地正在加速布局人工智能产业.本文从文献综述和实践应用层面,界定了人工智能及其产业的概念及内涵.以重庆为例,分析了我国人工智能产业在市场规模、区域布局和技术领域上的发展现状,结合我国人工智能产业发展态势和省级竞争格局,从战略规划、空间布局、产业融合、平台建设、企业培育等方面对重庆人工智能产业发展提出建议.【期刊名称】《工业经济论坛》【年(卷),期】2017(004)006【总页数】9页(P65-73)【关键词】人工智能;产业发展;现状及对策;重庆【作者】李政刚【作者单位】重庆市科学技术研究院重庆401123;【正文语种】中文【中图分类】F427引言自1955年美国科学家约翰☒麦卡锡提出人工智能（“Artificial Intelligence”）一词以来，人工智能从最初的简单模拟人类智能活动，变成可以辅助和支撑人类行为和活动的具有人类智力的前沿技术。
当前，世界主要发达国家围绕人工智能的核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮世界科技革命竞争中掌握主导权。
2017年7月，我国发布《新一代人工智能发展规划》，从顶层设计上为人工智能发展铺路。
为了“加快推进人工智能和实体经济深度融合”，北京、江苏、上海等地正在加速布局人工智能产业，未来人工智能将成为新的产业竞争领域[1-10]。
一、人工智能及产业内涵界定：文献综述及实践应用人工智能经过半个多世纪的发展，目前仍缺乏通用定义。
但通过论文检索和专利分析，结合政府战略规划所涉及的内容，可对其从应用层面作出界定。
1. 学者及咨询机构关于人工智能的定义：文献综述视角（1）代表性专著和论文的定义自20世纪90年代以来，国内外学者从不同角度，对人工智能的定义做过研究。
权威的人工智能教科书——《人工智能：一种现代的方法》将其定义为：对计算机系统如何能够履行那些只有依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究[1]。
人工智能领域专利报告
人工智能领域专利报告
一、人工智能领域的专利报告
人工智能领域是当今最为火热的领域之一，近年来大量的企业和研究机构都将目光聚焦在了人工智能领域，并投入了大量的资源来发展这一领域。
与此同时，产生在这一领域的新技术、新产品和新服务也将会被广泛申请专利保护。
本报告旨在梳理人工智能领域的专利保护现状，为公众提供一份全面的参考信息。
1.专利拥有情况
根据专利数据报告，截至2024年7月，中国持有的人工智能专利已超过14.4万件，其中包括发明专利、实用新型专利、外观设计专利等。
其中，发明专利的数量最多，接近1.2万件，占全部数量的80%。
此外，实用新型专利与外观设计专利的数量也相当可观，分别约为3.2万件和2.5万件。
从行业层面上看，IT企业是拥有人工智能专利的主要行业。
截至2024年7月，中国IT企业的人工智能相关专利数量约有1.9万件，占整个领域专利总数的13.4%。
其次是金融行业的人工智能技术，专利数量约为1.3万件。
紧随其后的是制造业，其拥有的专利数量大约有1.1万件。
2.专利活跃度
从活跃度来看，中国的人工智能行业仍处于发展的阶段，从2024年开始，得到了持续的投资和支持，使得本领域的专利申请量从2024年的1.4万件，增长至2024年的14.4万件。
2023-人工智能中国专利技术分析报告 -1
人工智能中国专利技术分析报告“人工智能中国专利技术分析报告”是一份具有重要意义的报告，该报告对中国在人工智能领域的专利技术进行了详尽分析，从而为中国的未来发展提供了宝贵的参考和指导。
在本文中，我将按照以下步骤对该报告进行分析和探讨。
第一步：了解人工智能专利技术的发展趋势报告指出，随着人工智能技术的不断发展，其各个子领域的专利技术也在迅速增长。
特别是，机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的专利申请量在近几年持续增长，这反映了人工智能技术在国内市场的快速普及和广泛应用，也为该领域的未来发展提供了充分的技术支持。
第二步：分析人工智能技术专利的技术领域与专利申请人报告发现，目前中国在人工智能领域的专利技术主要分布在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘和推荐等领域。
此外，一些大型互联网公司和高等院校也是人工智能技术专利申请的主要申请人。
这种集中式的专利申请模式反映出，中国的人工智能技术专利研究主要由一些科技巨头和高等院校牵头，这些机构具有较强的技术实力和研发能力，也能对该领域的发展起到重要的推动作用。
第三步：探讨中国在人工智能技术专利方面的挑战虽然中国在人工智能领域的专利技术取得了显著进展，但仍然存在一些挑战和问题。
其中，最主要的问题是企业之间的专利侵权和诉讼问题。
此外，专利申请的周期较长，也需要较高的成本和耐心，这可能限制了一些小型企业和创新型公司的专利申请。
因此，政府和企业应该积极制定相关政策和措施，鼓励企业加强自主研发和技术创新，并加强知识产权保护，为人工智能技术的发展创造有利的环境。
第四步：总结及展望综上所述，人工智能技术是当今世界互联网领域的一个热门话题，也是未来科技发展的重要方向。
中国在人工智能领域的专利技术取得了重要进展，并逐渐成为全球人工智能技术领域的一流实力。
然而，我们也需要认识到，在人工智能技术面临着一些挑战和问题的同时，还具有不确定性和复杂性的特点。
因此，我们应该继续努力创新，加强研发和人才培养，为中国未来的经济社会发展注入新的动力和活力。
与人工智能相关的发明专利授权条件研究
05
本章小结
主要研究内容总结
研究背景和意义 研究内容和思路
研究对象和方法 研究结论和贡献
研究成果与贡献
发现了与人工智能相关的发明 专利授权条件的特点和规律
总结了现有授权条件在人工智 能领域的适用性和不足之处
提出了完善人工智能领域发明 专利授权条件的建议和措施
为后续相关研究提供了基础资 料和参考
专利授权条件与人工智能技术的结合
人工智能技术的发展对专利授权条件提出了新的挑战和 要求。
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的发明涉及到 人工智能技术，如何界定这些发明的专利授权条件，保 护相关权益，成为当前亟待解决的问题。
在实际操作中，需要结合人工智能技术的特点和发展趋 势，对传统的专利授权条件进行适当的调整和完善，以 更好地适应人工智能技术的发展。
03
发明专利授权条件
专利授权条件概述
专利授权条件是指专利申请人在申请专利时需要满足的一系 列技术、法律和经济方面的要求，包括新颖性、创造性、实 用性、合法性等。
专利授权条件是专利制度的核心，旨在保护发明人的合法权 益，鼓励技术创新和进步，促进社会经济发展。
与人工智能相关的发明专利授权条件
与人工智能相关的发 明专利授权条件主要 包括以下几个方面
07
参考文献
参考文献
参考文献1
该文献是关于人工智能发明专利 授权条件研究的早期经典之作， 作者深入剖析了人工智能技术的 特点，以及现有专利授权体系存 在的问题，提出了一系列改进建 议。
参考文献2
该文献发表在《人工智能与机器 人研究》杂志上，文章从理论和 实际应用的角度，对人工智能发 明专利授权条件进行了全面而深 入的分析，具有一定的学术价值 。
人工智能技术专利深度分析报告
人工智能技术专利深度分析报告
人工智能技术是近几年来被普遍认可且发展迅速的新兴技术，在全球范围内已被广泛应用于各行各业。
作为实用技术家的大部分都在试图将自己的研究和成果转化为可实施的产品或服务，并将这些研究结果通过专利进行保护。
因此，对人工智能技术的专利分析变得越来越重要。
首先，要分析人工智能技术专利，需要了解该技术的基本概念。
人工智能技术的主要特点是使用计算机进行智能化决策的能力，其专利申请的主要内容也是相关技术的实施方法、设备和改进要素等。
其次，可以分析近年来申请的专利的类型、数量和受保护范围等，以了解技术的发展趋势和市场环境。
此外，分析人工智能技术的专利还要考虑到技术的创新和专利申请范围。
技术创新是指技术的发展加速了，技术发展的趋势将对专利保护范围产生影响，因此要分析技术的发展趋势和未来可能发展的趋势，以便更好地确定专利申请的范围。
最后，分析人工智能技术专利还要考虑到专利权保护的合法性问题，即对专利权的覆盖面与受保护范围的有效性。
人工智能算法的可专利性问题
80%
实用性
人工智能算法应具有实际应用价 值，能够解决现实问题或提高效 率。
人工智能算法的可专利性案例分析
案例一：某公司发明了一种基于深度学习的图像识 别算法，该算法在特定领域具有较高的准确率和应 用价值，被授予专利权。
案例二：某研究团队开发了一种基于强化学习的智 能驾驶算法，由于该算法在安全驾驶方面具有显著 的技术效果，也被授予专利权。
研究目的和意义
明确人工智能算法的 专利保护范围和标准
为相关产业的发展提 供法律保障和支持
促进技术创新和保护 知识产权
研究方法与内容概述
01
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03
04
文献综述
分析和总结涉及人工智能算法 专利问题的相关文献和案例
实证研究
收集和分析实际案例，了解当 前专利审查和司法实践中的相 关问题
比较研究
比较和分析不同国家和地区的 专利法规和政策，为制定适合 我国的人工智能算法专利保护 政策提供参考
研究结论
人工智能算法在可专利性方面 存在一定的不确定性，这主要 取决于具体的算法应用场景、 技术特征以及法律政策等因素 。
在一些特定情况下，人工智能 算法可能被认为具有创新性和 实用性，从而有资格获得专利 保护。
然而，在许多情况下，由于人 工智能算法的复杂性和抽象性 ，其可专利性仍然存在一定的 争议和不确定性。
人工智能算法的可专利性问题
汇报人:
日期:
目
CONTENCT
录
• 引言 • 人工智能算法的基本概念 • 人工智能算法的可专利性分析 • 人工智能算法专利申请的难点与挑
战
目
CONTENCT
录
• 提高人工智能算法可专利性的建议 与策略
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我国人工智能专利申请及研究进展分析
人工智能专利申请状况
北京、上海、广东为中国人工智能专利数量分布的三大中心，与中国经济的分布区域特点相吻合。
北上广浙苏五省市占总体的59.62%。
图表中国人工智能申请专利数量分布图
注：地图上的数据为累积数据
资料来源：DT财经
图表中国人工智能申请专利各细分领域百分比
资料来源：DT财经
图表中国人工智能专利细分领域百分比TOP5
资料来源：DT财经
人工智能产研结合加快
多年来积累的深度学习技术研究成果的应用价值正在开始显现，产业界也已经将人工智能作为了重点发展和关注的领域。
而为了在未来占据这个万亿级市场的优势，人才和技术积累就成了当前需要投资的关键。
2016年，我们看到很多学术界的研究者和科学家开始进入到了产业领域，其中包括8月份中国科学院计算机视觉资深研究专家山世光创立人脸识别技术公司“中科视拓”、10月份卡耐基梅隆大学机器学习教授Ruslan Salakhutdinov加入苹果、10月份加拿大蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio参与创立深度学习孵化器Element AI、11月份斯坦福大学教授李飞飞加入谷歌和卡耐基梅隆大学教授邢波创立机器学习平台公司Petuum。
而其中一些研究者也表示在进入产业界之后仍然会保留在大学内的研究或教学职务。
学术界的人才在向产业界流动的同时，产业界也在凭借自身强大的优势资源产出高质量的学术成果。
谷歌、微软、Facebook、腾讯、百度等科技巨头都已经有了自己专门的人工智能研究机构，这些机构不仅在帮助这些公司提升自己的产品和应用，也同时在将自己的研究成果公开发表出来。
这样一片欣欣向荣共同进步的发展景象让一贯遵循保密策略的苹果公司也坐不住了，在2016年12月份，前面提到的该公司的人工智能研究主管Russ Salakhutdinov在NIPS 2016上宣布“苹果的人工智能研究团队将公开发表他们的研究成果并更多地参与到广阔的学术圈中去。
”之后不久，苹果发布了其第一篇人工智能论文《Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training》。
中投顾问发布的《2017-2021年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》分析认为：闭门造车的时代已经结束了，研究界和产业界构建起了人工智能发展合作的桥梁，人工智能相关技术研究将获得进一步融合创新，从而带动人工智能产业版图的逐步延伸。