專利信息分析（六）│ 機器學習主題下的白熱化“專利圈地運動”

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來源：IPRdaily中文網（iprdaily.cn）

作者：賈振宏

原標題：專利信息分析（六）：機器學習主題下的白熱化“專利圈地運動”

導語

人工智能（Artificial Intelligence）是計算機科學的一個分支，與納米科學、基因工程并稱為二十一世紀的世界三大尖端技術。機器學習（Machine Learning）是人工智能的核心技術分支，可以理解為人類設計算法模型來讓計算機擁有和人類一樣的學習能力，而又不會讓機器產生意識。機器學習的過程可分為模型、策略和算法三部分，各部分均可影響到我們的生活工作中的方方面面，以下我們便從專利布局的角度一探究竟（本次檢索分析基于萬象云專利數據庫）。

圖表分析

當前全球機器學習主題的公開專利數已近七萬件，從圖1中可以看出，機器學習的公開專利呈現近乎完美曲線般的逐年上升趨勢，且遞增趨勢愈發迅猛，技術研究熱度高漲，2021、2020和2019這三年公開的專利數量已分別達到了24779件、18438件和12445件。

圖1 機器學習專利逐年公開趨勢圖

從專利預期壽命的估算結果（圖2）來看，目前已公開的機器學習專利中有近75%仍保有10年以上的有效期，這與專利近年來驟增的公開數量相呼應。

圖2 專利預期壽命占比分布圖

機器學習技術能在全球范圍掀起浪潮，除了應用領域的廣闊前景外，也離不開底層軟硬件相關技術的支持，相應地，擁有較穩固技術基礎的國家或地區便能夠迅速開展相應的“專利圈地運動”。機器學習專利申請人的國家/地區歸屬概況可參閱圖3，美國、中國大陸和日本這三個國家/地區的專利權人公開的專利數量最多，分別占所分析專利的39%、29%和10%。

圖3 機器學習專利申請人歸屬國/地區分布圖

表1中還列出了機器學習專利申請人歸屬國/地區公開專利數量前二十位的排名，印度、愛爾蘭和俄羅斯聯邦等傳統軟件強國均在其列，全球市場競爭逐漸趨于白熱化。

從IPC分類號的公開專利數量（圖4）來看，機器學習主題的專利在以下五個小類的布局最為密集：G06N20/00【機器學習】、G06K9/62【.應用電子設備進行識別的方法或裝置】、G06N3/08【..學習方法】、G06N3/04【..體系結構，例如，互連拓撲】、G06K9/00【用于閱讀或識別印刷或書寫字符或者用于識別圖形，例如，指紋的方法或裝置（用于圖表閱讀或者將諸如力或現狀態的機械參量的圖形轉換為電信號的方法或裝置入G06K11/00；語音識別入G10L15/00）】。

圖4 IPC分類號（小類）對應專利公開數統計圖

機器學習專利整體的聚類分析情況如圖5所示，專利覆蓋的應用大類涉及電子通訊、醫藥、生物、控制監視、測量測試、交通運輸、機械裝備、加工制造、光學、家居日用、能源電力和文體娛樂等眾多領域，其中電子通訊是機器學習最基礎的應用領域，公開專利數占比最高，其它相關領域則圍繞其向外輻射，這也可以從圖5中直接獲悉。相對來說，其他應用場景的專利布局尚在發展階段，如何進一步實現理論與實踐的深度結合仍是機器學習技術發展的研究重點。

圖5 機器學習專利聚類分析圖

專利質量方面，我們可以綜合技術、權利和市場等各方面的因素評價將專利等級從☆到★★★★★分為十級，從圖6中可以看出，機器學習主題的公開專利的綜合指標落在★★★☆、★★★★和★★★這三個等級的專利最多，分別占所分析專利總量的42%、32%和14%，其技術門檻、專利權穩定性和市場活躍度均處于較高水準。

圖6 專利質量評價分布圖

結語

以上我們僅從公開專利的各評估維度對機器學習技術保護的整體情況做了一些分析，本領域的技術發展呈現出積極競爭態勢，這一點在人工智能的計算機視覺、自然語言處理、機器人和語言識別等技術板塊上也得到了相似的驗證。在全球IT技術不斷更迭的當下，機器學習更能為復雜的計算問題提供快速、準確、可擴展的解決方案。致力于本技術領域的各企事業單位務必要進一步鞏固自身的專利技術壁壘，同時耐心探索專利市場的布局漏洞，方可在契合實際需求的同時實現技術路線的彎道超車。

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來源：IPRdaily中文網（iprdaily.cn）

作者：賈振宏

編輯：IPRdaily王穎          校對：IPRdaily縱橫君

注：原文鏈接：專利信息分析（六）│ 機器學習主題下的白熱化“專利圈地運動”（點擊標題查看原文）

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