先定義何謂「AI-related inventions」,其中包含了(1)AI核心發明,以及(2)AI應用發明。
(1)AI核心發明
這類發明特徵在於數學與統計資訊處理技術,為AI發展的基礎科技,如知識型模型、模糊邏輯(fuzzy logic),以及機器學習技術(machine learning technology),如神經網路(neural networks)、深度學習(deep learning)、支援向量機器(support vector machine)、強化學習(reinforcement)等。
(2)AI應用發明
本篇揭露的統計數據是日本以及PCT進入日本的專利申請案。技術類別包括IPC的G06N與日本專利檢索系統的FI類別,搭配WIPO的AI技術趨勢報告(可參考前篇)中關於AI的關鍵字與專利說明書中摘要、問題解決等欄位進行檢索。
從機器學習技術的專利獲准率來看,日本專利局對於AI演算法相關技術的接受度頗高。
AI相關發明中,涉及深度學習技術的申請案最多:
這類發明特徵在於數學或統計資訊處理技術的應用,如影像處理(image processing)、語音處理(speech processing)、自然語言處理(natural language processing)、設備控制(equipment control)與機器人(robotics)、診斷(diagnosis)、偵測(detection)、預測(prediction)與最佳化系統(optimization system)等。
本篇揭露的統計數據是日本以及PCT進入日本的專利申請案。技術類別包括IPC的G06N與日本專利檢索系統的FI類別,搭配WIPO的AI技術趨勢報告(可參考前篇)中關於AI的關鍵字與專利說明書中摘要、問題解決等欄位進行檢索。
從1988年到2022年的AI相關發明申請案(專利早期公開為申請日起18個月,因此最近兩年內的數據不準)(下圖表中顯示AI申請案逐年上漲,這幾年突飛猛進,但日本專利申請案總量卻明顯下降)
幾個AI核心發明的個別趨勢(黃色是總量,其中應有專利涵蓋兩個以上的類別):
從機器學習技術的專利獲准率來看,日本專利局對於AI演算法相關技術的接受度頗高。
AI相關發明的細部分類,從2022年申請案得出:
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