人工智能技术专利授权-人工智能技术专利授权书

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术专利授权的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术专利授权的解答，让我们一起看看吧。

1. ai可以写专利吗？
2. 人工智能专利申请量世界排名？
3. 为什么中国人工智能专利那么多？
4. 当下最火的AI技术，谷歌、微软如何提前将专利写成了IP行业楷模？

ai可以写专利吗？

AI可以辅助专利撰写，但目前还不能完全替代人类专利代理人来撰写完整的专利。

在AI技术的帮助下，可以生成专利申请书的第一稿，包括技术领域、背景技术、发明内容、附图等，但是其中涉及的具体技术细节、权利要求等还需要专利代理人进行人工撰写和修改。此外，专利代理人还需要对申请书进行格式、措辞、法律风险等方面的审核和修改，以确保专利申请符合相关法律法规和规定。

因此，虽然AI可以帮助提高专利撰写的效率和质量，但要完全替代人类专利代理人还需要一定的时间和技术的发展。

AI可以协助撰写专利申请，但是最终的专利申请必须由人类专利律师或专业人士进行审核和提交。AI可以通过自然语言处理和机器学习等技术，帮助律师或专业人士快速检索相关技术领域的专利文献、分析专利权利要求和说明书等内容，提高专利申请的质量和效率。

但是，AI目前还无法完全替代人类专利律师或专业人士的角色，因为专利申请需要考虑到法律、技术和商业等多个方面的因素，需要人类的判断和决策。

人工智能专利申请量世界排名？

根据不同的研究报告和数据来源，世界各国在人工智能专利申请方面的排名可能会有所不同。以下是一些可能的数据来源和排名情况：

1. 根据世界知识产权组织（WIPO）的报告，中国是2019年全球人工智能专利申请的最大来源国，占总量的近一半。美国、日本、韩国和德国紧随其后。

2. 根据其他独立研究机构的数据，中国在人工智能领域的专利申请量一直居于领先地位。然而，各国之间的排名可能会因为数据来源和统计方法的不同而有所差异。

请注意，人工智能领域的技术创新和专利申请数量在不断变化，排名可能会随时间而变化。因此，最准确和最新的数据可能需要参考相关的权威机构和研究报告。

在过去10年里，全球人工智能专利申请超过52万件。其中，我国人工智能专利申请量近39万件(38.9571万件)，占全球总量的近3 / 4(74.7%)，居世界第一。

为什么中国人工智能专利那么多？

随着科技飞速发展，人工智能在语音识别、文本识别、视频识别等感知领域取得了新突破，而人工智能的应用，也陆续出现在与人们日常生活息息相关的越来越多的场景中。

人工智能是研究人类智能行为规律（如学习、计算、推理、思考、规划等），构造具有一定智慧能力的人工系统，以完成往常需要人的智慧才能胜任的工作，更适用于未来市场

当下最火的AI技术，谷歌、微软如何提前将专利写成了IP行业楷模？

人工智能发展进入新[_a***_]

经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。

人工智能成为国际竞争的新焦点

人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。

以下主要从整体上说明撰写涉及机器学习的专利申请文件时需要考虑的因素：

• 明确改进之处。上述模型训练和模型应用的各个阶段，都可以进行改进。因此，布局权利要求时，需要考虑哪个或哪些阶段做了改进，改进的阶段具体做了哪些改进，改进的重点在哪里，以及改进之处彼此间的关联，等等。明确了这些改进之处，就基本可以据此确定权利要求的布局。

• 先考虑布局模型应用的权项，再考虑布局模型训练的权项。由于模型训练可能一次性完成，但模型在训练好之后可能被重复应用，就是说模型应用再现的可能性比模型训练再现的可能性要高的多。而且模型训练一般仅在后***成，而模型应用则有可能由前***成，供用户使用。因此，模型应用相比模型训练更容易取证。因此，建议优先考虑构建模型应用的权利要求，再考虑构建模型训练的权利要求。

• 如果模型本身是现有技术，而且也没有针对特殊场景做特殊的调整，那么在权利要求中详细对模型进行描述的意义并不大。一般只需要在说明书中以公开充分且能够支持权利要求的基本需求进行描述即可。因为现有技术说的再细致也是现有技术，不如把撰写精力用在对实际改进点的纵向挖掘和横向扩展上。
  
• 如果模型不是主要的改进点，可以将模型当作黑盒处理，将数据输入模型并由模型输出结果。比如将X数据提取特征Y后输入Z模型，获得所述Z模型输出的类别。甚至在一些情况下，模型都可以不用出现。比如根据X数据的Y特征确定类别。
  
• 模型训练和模型应用一般不会同时出现在独权中。比如模型训练可以布局为模型应用的从权，也可以将模型训练和模型应用分别布局成不同的独权。但也有例外，比如当改进点在于对模型训练所产生中间数据的应用上，且模型训练和模型应用分割开后都是现有技术，那么就需要将模型训练和模型应用放到一起来写，以突出发明点。
  

到此，以上就是小编对于人工智能技术专利授权的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术专利授权的4点解答对大家有用。

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