【摘要】近年來，以深度學習為中心，人工智能（Artificial Intelligence，AI）相關技術發展迅猛，跨領域申請的人工智能相關專利也不斷增加，預計未來人工智能相關的技術開發和專利申請還會持續增加。為了明確日本國內外人工智能相關的專利申請現狀，日本專利局（JPO）于2024年10月31日公布了2024年人工智能調查報告。

2024年AI相關專利申請調查的內容主要包括AI相關發明申請的總體動向、申請趨勢、重要技術分支、專利申請人以及世界各國的AI申請動向。

1. 調查對象

（1）AI核心發明：機器學習技術，包括人工神經網絡、深度學習、支持向量機、強化學習、模糊邏輯等。

（2）AI應用發明：AI基礎技術（數學或信息處理技術），應用于圖像處理、語音處理、自然語言處理、機器人控制技術、診斷/檢測/預測/優化系統等各種技術領域。

如圖1所示，此次專利調查對象是1988—2022年間，日本國內專利申請、PCT國際專利申請中指定國為日本的專利申請。其中，集合A（G06N: AI核心發明）共有25,937件，集合B(AI應用發明)共有29,305件，集合C（含AI核心關鍵詞）共有57,845件。

圖1  日本AI相關發明專利集合（1988—2022）

2. 總體動向

（1）日本的AI相關發明在1990年代前期曾出現了一次申請熱潮，但此后近20年的申請量一直處于低迷狀態。第二次申請熱潮中的主要技術包括知識庫模型和專家系統等，但由于在計算機中預先輸入各種規則的難度較大，這一熱潮逐漸消退。

（2）2014年以來，包括人工神經網絡在內的機器學習技術，在第三次AI申請熱潮中發揮了主導作用。

（3）機器學習率[1]長期保持在50%~60%左右，但從2013年開始上升，2019年達到了90%。2022年，機器學習率雖然有所減少，但仍高達87%。可見近年來的AI相關發明通常都是通過機器學習實現的。

（4）第三次AI申請熱潮的產生，主要由于計算機性能的提高和數據流通量的增加，使AI相關理論得以實用化。

（5）研究發現近年來，在深度學習中，以ChatGPT為代表的生成式AI不僅成為學術界各種課題的研究對象，在社會中也引發了不少討論，預計會對今后的AI相關發明產生影響。

（6）自2004年以來，AI相關發明的授權率[2]逐年增高，2020年達到83%。

圖2  日本AI相關發明申請趨勢（1988—2022年）

3. AI相關發明申請技術領域分布

（1）在G06N（AI核心技術）以外的主要技術分類中，G06T（圖像處理技術）、G06V（圖像處理與識別）的申請量自2016年起呈增長趨勢，二者在2019年后超過G06N（AI核心技術），成為申請量最多的主要技術分類。

（2）2022年，所有主分類的申請量均達到2010年的2倍以上，其中A61B（醫學診斷）、G06T（圖像處理技術）、G06V（圖像處理與識別）、G08G（交通控制）等主分類增長率極高。

（3）主要分類中，申請量排名靠前的還包括G01N（材料分析）、G06F16（信息檢索和推薦系統）、G16H（醫療保健）、G05B（控制系統和協調）、G06F40（自然語言處理）、H04N（視頻處理）等。

（4）G06F（通用信息技術）的應用規模較大，其中包括G06F3(用戶界面技術)和G06F21（計算機安全技術）等信息處理相關技術。

（5）“其他”類技術領域的申請數量也呈增加趨勢，可見AI技術的應用范圍正在擴大。

4. 重要技術分支：深度學習

（1）近年來，深度學習技術是AI相關發明申請量增加的最大原因，其申請量在2014年后持續增加。

圖3 AI相關發明與深度學習技術相關專利申請量（2014—2022年）

（2）深度學習中包括四種重要且常用的方法：卷積神經網絡（Convolutional Neural Network; CNN）、遞歸神經網絡（Recurrent Neural Network, RNN）或長短期記憶網絡（Long Short Term Memory, LSTM）、深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）、變換器（Transformer）。

（3）CNN的AI相關發明申請量自2014年起呈增長趨勢，DRL的申請量則趨于平穩。自2020年起，變換器的AI相關發明申請量超過了DRL的申請量，且呈增長趨勢。

圖4  深度學習中常用方法的AI相關專利申請量（2014—2022年）

5. 申請人動向

在AI相關發明申請中，日本富士通申請量最多，達1,678件；其后依次是NTT DOCOMO和佳能。在AI深度學習相關發明申請中，佳能和富士通申請量最多，分別為873件和763件。

北京百度網訊科技有限公司的AI相關發明申請量為574件，位列第9；AI深度學習相關發明申請量為458件，位列第4，較上年排名（11位）有所上升。

6. 日本與各國家/地區的G06N相關發明的申請動向對比

（1）除美國外，各國家/地區的G06N相關申請量呈增長趨勢，中國尤其突出，是全球該領域的主要申請地。

（2）在G06N3/02-3/10(人工神經網絡)相關發明的申請量上，日本、美國在2020年達到峰值后呈下降趨勢；而中國、韓國申請量仍在增加。

圖5  主要國家/地區G06N專利申請量變化

[1] 機器學習率指在所有G06N的申請量中，G06N3/02-3/10（神經網絡）或G06N20/（機器學習）申請量所占的比例。

[2] 專利授權率=專利授權數量/（專利授權數量+駁回申請數量+FA后撤回或放棄的申請數量）

來源：中國科學院知識產權信息