【摘要】近年来,以深度学习为中心,人工智能(Artificial Intelligence,AI)相关技术发展迅猛,跨领域申请的人工智能相关专利也不断增加,预计未来人工智能相关的技术开发和专利申请还会持续增加。为了明确日本国内外人工智能相关的专利申请现状,日本专利局(JPO)于2024年10月31日公布了2024年人工智能调查报告。
2024年AI相关专利申请调查的内容主要包括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。
1. 调查对象
(1)AI核心发明:机器学习技术,包括人工神经网络、深度学习、支持向量机、强化学习、模糊逻辑等。
(2)AI应用发明:AI基础技术(数学或信息处理技术),应用于图像处理、语音处理、自然语言处理、机器人控制技术、诊断/检测/预测/优化系统等各种技术领域。
如图1所示,此次专利调查对象是1988—2022年间,日本国内专利申请、PCT国际专利申请中定国为日本的专利申请。其中,集合A(G06N: AI核心发明)共有25,937件,集合B(AI应用发明)共有29,305件,集合C(含AI核心关键词)共有57,845件。
2. 总体动向
(1)日本的AI相关发明在1990年代前期曾出现了一次申请热潮,但此后近20年的申请量一直处于低迷状态。第二次申请热潮中的主要技术包括知识库模型和专家系统等,但由于在计算机中预先输入各种规则的难度较大,这一热潮逐渐消退。
(2)2014年以来,包括人工神经网络在内的机器学习技术,在第三次AI申请热潮中发挥了主导作用。
(3)机器学习率[1]长期保持在50%——60%左右,但从2013年开始上升,2019年达到了90%。2022年,机器学习率虽然有所减少,但仍高达87%。可见近年来的AI相关发明通常都是通过机器学习实现的。
(4)第三次AI申请热潮的产生,主要由于计算机性能的提高和数据流通量的增加,使AI相关理论得以实用化。
(5)研究发现近年来,在深度学习中,以ChatGPT为代表的生成式AI不仅成为学术界各种课题的研究对象,在社会中也引发了不少讨论,预计会对今后的AI相关发明产生影响。
(6)自2004年以来,AI相关发明的授权率[2]逐年增高,2020年达到83%。
3. AI相关发明申请技术领域分布
(1)在G06N(AI核心技术)以外的主要技术分类中,G06T(图像处理技术)、G06V(图像处理与识别)的申请量自2016年起呈增长趋势,二者在2019年后超过G06N(AI核心技术),成为申请量多的主要技术分类。
(2)2022年,所有主分类的申请量均达到2010年的2倍以上,其中A61B(医学诊断)、G06T(图像处理技术)、G06V(图像处理与识别)、G08G(交通控制)等主分类增长率极高。
(3)主要分类中,申请量排名靠前的还包括G01N(材料分析)、G06F16(信息检索和推荐系统)、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。
(4)G06F(通用信息技术)的应用规模较大,其中包括G06F3(用户界面技术)和G06F21(计算机安全技术)等信息处理相关技术。
(5)“其他”类技术领域的申请数量也呈增加趋势,可见AI技术的应用范围正在扩大。
4. 重要技术分支:深度学习
(1)近年来,深度学习技术是AI相关发明申请量增加的大原因,其申请量在2014年后持续增加。
(2)深度学习中包括四种重要且常用的方法:卷积神经网络(Convolutional Neural Network; CNN)、递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)或长短期记忆网络(Long Short Term Memory, LSTM)、深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)、变换器(Transformer)。
(3)CNN的AI相关发明申请量自2014年起呈增长趋势,DRL的申请量则趋于平稳。自2020年起,变换器的AI相关发明申请量超过了DRL的申请量,且呈增长趋势。
5. 申请人动向
在AI相关发明申请中,日本富士通申请量多,达1,678件;其后依次是NTT DOCOMO和佳能。在AI深度学习相关发明申请中,佳能和富士通申请量多,分别为873件和763件。
北京百度网讯科技有限公司的AI相关发明申请量为574件,位列第9;AI深度学习相关发明申请量为458件,位列第4,较上年排名(11位)有所上升。
6. 日本与各国/地区的G06N相关发明的申请动向对比
(1)除美国外,各国/地区的G06N相关申请量呈增长趋势,我国尤其突出,是全球该领域的主要申请地。
(2)在G06N3/02-3/10(人工神经网络)相关发明的申请量上,日本、美国在2020年达到峰值后呈下降趋势;而我国、韩国申请量仍在增加。
[1] 机器学习率指在所有G06N的申请量中,G06N3/02-3/10(神经网络)或G06N20/(机器学习)申请量所占的比例。
[2] 专利授权率=专利授权数量/(专利授权数量+驳回申请数量+FA后撤回或放弃的申请数量)
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:2024年10月31日
来源:中科学院知识产权信息
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