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日本专利局发布2023年人工智能专利申请调查报告

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日本专利局发布2023年人工智能专利申请调查报告
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企业信息
苏州广正知识产权代理有限公司
实名认证 企业认证
成立年份:
2009年
经营模式:
服务商
企业类型:
企业单位
主营产品:
苏州专利申请,苏州商标注册,苏州高企申报代理,苏州发明专利申请,苏州实用专利代理,苏州专利无效申请,苏州专利侵权诉讼,苏州专利法律服务,苏州专利公司
公司地址:
江苏省苏州工业园区东环路1580号万宝商业广场608室
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最后更新
2023-11-21 11:40
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     近日,为了明确国内外人工智能(AI)专利申请现状,日本专利局(JPO)公布了2023年人工智能调查报告,主要内容包括AI相关发明申请的总体动向、申请趋势、重要技术分支、专利申请人以及世界各国的AI申请动向。此次专利调查对象[1]是1988年至2021年日本国内专利申请、PCT国际专利申请中指国为日本的专利申请,共计70,861件。其中,集合A(G06N:AI核心发明)共有25,652件,B集合(AI应用发明)共有28,813件,C集合(在摘要、具体实施方式中含有AI核心关键词的发明)共有59,206件。

 

1. 总体动向

 

自2014年起,AI相关发明数量急剧增加,2021年达到约9000件,约为2020年(5700件)的1.5倍。自2004年以来,AI相关发明的专利授权率逐年提高,2019年达到了83%。AI核心技术(G06N)的申请数量稳步增加,2021年达到约2,700件。受第三次AI热潮的影响,包括神经网络(G06N3/02-3/10)在内的机器学习(G06N20/)技术(其中深度学习技术占主要地位)发挥了主导作用。

 

2. 各个技术领域动向

 

2021年,发明申请共涉及100多个FI分类号。作为人工智能技术的应用领域,图像处理技术的应用越来越多。在G06N(AI核心技术)以外的主要技术分类中,G06T(图像处理技术)在2016年以后呈增加趋势,2019年以后超过G06N(AI核心技术),成为数量多的技术分类。

 

其次,人工智能技术的应用范围正在迅速扩大。主要技术分类中,AI主要的应用方向包括G06Q(商业,包括FI修订前的G06F17/60)、A61B(医疗诊断)、G01N(材料分析)、G06F16/(信息检索和推荐,包括FI修订前的G06F17/60)、G16H(医疗保健)、G05B(控制系统和协调)、G06F40/(自然语言处理)、H04N(视频处理)等。2021年所有主分类的申请量是2010年的两倍以上,其中A61B(医学诊断)、G06T(图像处理)、G08G(交通控制)等主要分类增长率较高。此外,G06F其他(通用信息)的规模较大,其中包括G06F3/(接口)和G06F21/(安全)等信息处理相关技术,“其他”类技术领域的申请数量也呈增加趋势。

 

3. 重要技术分支:深度学习

 

深度学习技术中四种重要且常用的方法[2]中,涉及卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)或短期记忆网络(LSTM)的AI相关发明的申请数量自2014年以来持续增加。近年来,与深度强化学习相关的AI发明申请数量保持平稳。另外,涉及变换器的AI相关发明的申请数量在2020年将超过深度强化学习达到366件,呈现出增加趋势。

 

CNN的AI相关发明的主要分类是G06T(图像处理)和H04N(影像处理),RNN或LSTM的AI相关发明的主要分类是G06T(图像处理)。深度强化学习的AI相关发明虽然申请数量较少,但在其主要分类下的控制类技术G05B(一般控制或调节)和B25J(操控)的申请数量仍值得关注。变换器的AI相关发明的主要分类是G06F40/(自然语言处理)和G06F16/(信息检索/推荐)。

 

4. 申请人动向

 

图5展示了2014年至2023年6月的AI相关发明、深度学习相关发明的专利申请人。日本富士通(1426件)申请数量多,日本电信电话、日立制作所分别位于第2和第3。在深度学习AI相关发明的申请上,佳能和富士通数量多,分别为630件和626件。北京百度网讯科技有限公司AI相关发明申请数量为550件(第11),AI深度学习相关发明申请数量为428件(第4)。


5. 各国申请动向

 

五大知识产权局在G06N(AI核心技术)相关申请呈增加趋势。美国和中的申请数量尤其突出,是全球的主要申请目的地。中2019年G06N专利申请多来自于大学,而2020年主要来自企业,AI领域产学合作研究正在蓬勃发展。美国G06N专利申请主要来自IBM、微软、谷歌等全球平台运营商,这些公司业务对日本市场有很大影响,今后应密切关注其研发和申请动向。


[1] 本次调查AI相关发明的范围限定:(1)AI核心发明:机器学习技术,包括神经网络、深度学习、支持向量机、强化学习等;作为人工智能基础的数学或信息处理技术特征的发明,包括知识库模型、模糊逻辑等。(2)AI应用发明:应用于图像处理、语音处理、自然语言处理、机器控制与机器人技术、诊断/检测/预测/优化系统等各种技术。

 

[2] 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)或短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)、深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)、变换器(Transformer)。

 闫欣悦  编译

来源:

https://www.jpo.go.jp/system/patent/gaiyo/sesaku/ai/ai_shutsugan_chosa.html

原文标题:AI関連発明の出願状況調査

检索日期:2023年10月31日

文章来源:中科学院知识产权信息

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