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］。
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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。