人工智能產業發展聯盟：《2019中國人工智能產業知識產權白皮書》內容解讀PPT(32頁).pdf

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1、 C a t a l o g 2 3 負責組織聯盟人工智能學術交流 知識產權研究和支撐服務 中國人工智能產業發展聯盟（AIIA）學術與知識產權工作組 調研、研究報 告 知識產權 活動 學術交流活 動 知識產權發展 狀況評估 4 課題研究專家征集課題研究專家征集 2019.05 白皮書專題研討會白皮書專題研討會 2019.07 白皮書框架討論與確定白皮書框架討論與確定 白皮書撰寫啟動白皮書撰寫啟動 2019.08 白皮書初稿匯總白皮書初稿匯總 白皮書討論及修改白皮書討論及修改 2019.12 白皮書發布白皮書發布 2019.12.26 5 中國人工智能發展聯盟（AIIA） 牽頭單位 上海交通大學

2、蘇州人工智能研究院 主編 上海交通大學蘇州人工智能研究院 俞 凱 中國信息通信研究院 知識產權中心 李文宇 21家參加編寫單位 百度在線網絡技術(北京)有限公司 北京車和家信息技術有限公司 北京樂真律師事務所 達闥科技（北京）有限公司 國家知識產權局專利局專利審查協作江蘇中心 華為技術有限公司 京東集團 樂知新創（北京）咨詢服務有限公司 美團點評 南京理工大學 南京云問網絡技術有限公司 蘇州慧谷知識產權服務有限公司 蘇州思必馳信息科技有限公司 威步信息系統（上海）有限公司 小i機器人 云從科技集團股份有限公司 智慧芽信息科技（蘇州）有限公司 中國科學院自動化研究所 中國信息通信研究院 中國移動

3、通信集團 中國政法大學 組織單位 6 白皮書貢獻者 60余位業內資深知識產權專家 7 白皮書2019 人工智能定義 人工智能技術 定義 人工智能技術 分類標準 人工智能產業 專利分析 產業宏觀分析 技術領域/應 用領域微觀分 析 人工智能法律 及知識產權實 務熱點問題 保護客體規定調查取證商業秘密開源軟件代碼保護人工智能主體 共共175175頁，近頁，近1010萬字萬字 8 建立客觀定義標準 9 弱人工智能是指專門設計用于處理特定任務的智能體，不能真正實現推理和解決 問題的智能機器。 強人工智能是指真正能思維的智能機器，它具有理解或學習人類可以執行的任何 智力任務的能力，也是人工智能研究的主要

4、目標。 人工智能的邊界由其學科特點所決定，界定一個系統是否是真正意義上的人工 智能應當首先判斷其是否是以人工智能學科的基本思想和內容作為出發點，即 是否是圍繞智能活動而構造的人工系統，其次判斷其實現途徑是否以感知、交 流、學習、推理以及在復雜環境中進行決策等智能行為為基礎的。 判斷人工智能的核心準則：判斷人工智能的核心準則： 1) 人工智能的中心目標是建立相關理論基礎，使得智能實現具備可能性； 2) 實現人工智能離不開在復雜環境中感知、溝通、學習、推理以及決策等智 能行為的實現 10 人工智能技術分類 人工智能產品分類 人工智能行業分類 AI技術 平臺層平臺和系統 認知層自然語言處理推薦與搜索

5、決策與推理 感知層語音技術計算機視覺 基礎層大數據AI基礎算法大計算 芯片層AI芯片 11 從技術領域和產業領域兩個維度分別剖析 首次公開專利檢索式 12 l截止2019年10月，全球共申請了50萬余項人工智能主題相關專利，其中包括8萬余項有效專利 l中國專利中涉及人工智能主題的申請達10萬多項，其中發明專利占總申請的86% l人工智能專利申請自2010年后開始爆發，專利申請量呈現指數性的增長趨勢，中國和全球同步 l基礎層中國有效專利儲備量略優于美國，居于首位；在其他層次，美國專利的有效專利儲備均超過中國 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 3

6、5,000 40,000 45,000 50,000 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 全球專利（項）中國專利（項） 13 l 中國、美國、英國、澳大利亞在人工智能領域申請量最多，加拿大、日本以及印度處于第二陣營 l 在中國專利申請地域中，北京市、廣東省、江蘇省是人工智能專利申請最為活躍的省份 14 各國技術分支分布 l專利方案多同時涵蓋算法訓練、硬件設備和垂直應用 l互聯網公司注重基礎技術+行業應用，布局全面，初創企業深耕專業領

7、域 l圖像識別專利布局從靜態圖像識別向動態圖像識別演進 l基于深度學習進一步提升圖像識別性能將在一定時期內仍是專利申請熱點 各國申請趨勢生物特征識別技術分布 15 l 從2012年開始語音語義領域的專利開始呈現爆發式的增長 l 中國和美國是將來是在語音語義領域的主要市場，且市場規模遠遠超過其他國家和地區 16 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 200520062007200820092010201120122013201420152016201720182019 l 從2012年開始智能終端領域的專利開始呈現爆發式的增長，中國和美國仍然是智能終端領域 專利申請的絕

8、對領先國家 l 神經網絡技術、控制技術、視覺檢測技術占比較大 17 l 中國申請人在網絡智能技術上起步很 晚，但在近年來在網絡智能技術的專 利申請量急劇提升，成為了該領域專 利申請的主要力量 l 申請人主要以電信設備商、運營商和 高校、科研機構為主 l 網絡中的智能很早便體現在應用AI神 經網絡算法的技術，如智能路由選擇 和故障診斷定位等，但不夠普及。 18 l 智能問答相關的技術大約在 2010年前后開始了迅猛發展。 l 美國專利商標局占據了接近 總數50%的受理申請 l 全球排名前十位的智能問答 技術專利申請人中，八位申 請人均為美國企業 l 國內各省份數量最多的是北 京，其次是廣東，這兩

9、個地 區總共約占全國申請量的 61% 19 全景展開人工智能領域關注的熱點問題 20 l 對于算法類的申請，主要看該算法是否 被具體應用到某一技術領域以解決存在 的某種技術問題 l 對于疾病的診斷和治療類的申請，要分 開看疾病的診斷與治療。對于疾病的診 斷方法，主要看是否以有生命的人體或 動物體為對象，且是否以獲得疾病的診 斷結果或健康狀況為直接目的 審查動態人工智能企業的呼聲 l 審查指南增加人工智能算法驅動商 業服務方面的創新的正面案例，應該側 重于鼓勵本質上是由于計算機執行的人 工智能算法或模型的進步或者創新性的 技術所驅動的新業態相關方案 l 審查指南針對特定場景的方案，撰 寫出多層次

10、的虛擬權利要求（有的情況 符合客體，有的情況不符合客體），從 而能夠讓審查的標準變得更為有指導性， 也能夠給申請人更好的指引 21 問題的“技術性”是與技術領域、技術背景、 技術手段緊密相關的 手段的“技術性”主要體現在該手段是利用了 自然規律的技術手段 效果的“技術性”與要解決的技術問題密切相 關，也與所采用的技術手段相關聯 核心標準：“技術性” 22 比較維度中國美國歐洲 客體判斷過程是否依 賴自然規律 1、技術三要素：技術方 案是對所解決的技術問題 所采取的利用了自然規律 的技術手段的組合。 2、技術手段是否利用自 然規律決定了專利的技術 性。 1 、 需 通 過 步 驟 2 A 以 及

11、 步 驟 2 B 步 驟 來 判 斷 是 否 適 格 ： 步驟2A，如果指向（direct to）自然規律、自然現象、抽象概念等司法例外（judicial exception），則進一步判斷是否達到將司法例外整合到特定應有領域（integrate the exception into a practical application）的程度，如是，則該方案是適格的保護客體， 如果否則進入步驟2B。（在這個過程中主要是判斷是否在司法例外上施加有意義的限定 （imposes a meaningful limit on the judicial exception）的方式應用、依賴或使 用 司 法 例

12、 外 ， 而 不 是 通 過 一 些 撰 寫 技 巧 企 圖 壟 斷 這 些 司 法 例 外 ） 。 步驟2B：尋找所涉權利要求的特征或者特征的組合是否是某種有序結合，包含了一種發 明性概念，即“足夠確?！痹搶＠呀洝斑h遠超出”其所涉及的自然規律、自然現象或者 抽 象 概 念 本 身 ， 從 而 使 指 向 了 不 可 專 利 概 念 的 權 利 要 求 具 備 了 可 專 利 性 。 2、自然規律只是三種司法例外（抽象概念、自然規律、自然現象）之一，客體判斷過程 中要求不能獨占這些司法例外，包括自然規律，而不要求通過利用自然規律來克服客體問 題。 3、步驟2A或步驟2B的實質上都是要求尋找更

13、多更有意義的限定，是否利用自然規律并 不是判斷的核心。 權利要求中只要包括技術特征， 便符合保護客體的要求，是否利 用自然規律在判斷保護客體時不 予考慮。 AI算法與“數學方法” “自然規律”關系 “算法特征”與“商業規 則或方法”并列，均不是 技術特征。 “數學公式”同屬于“自然規律”與“抽象概念”，即，認可了“數學公式”的自然規律 屬性 AI算法與機器學習同屬于“數學 方法”，與自然現象相并列 總結技術方案需滿足技術三要 素，自然規律的利用是核 心 主要判斷是否存在足夠多的“有意義的限定”或者體現某種發明概念的“特征或者特征的 組合”使得整個技術方案具體化，就可以是適格的保護客體。 具有技

14、術特征則可克服客體問題， 技術特征是對該發明的技術特性 有貢獻的特征，容易克服，通過 “計算機實施”即可符合。 23 達成共識的觀點 未來，加強新業態、新領域創 新成果知識產權保護 純粹的智力活動的規則和方法 仍然不會被授予專利保護；需 要豐富的具體案例給予指導 需要關注的焦點 人工智能領域能夠給予的“保護范圍” 對專利法第 2 條第 2 款的理解 對于“自然規律”的理解 0102 24 中國現有的舉證責任分配制度在適應人工智能算法專利侵權舉證方面仍面臨挑戰 問題的解決將進一步促進人工智能企業進行基礎研發和知識產權保護方面的積極性 觀點1： l 對于AI領域的專利特別是算法型AI專利糾紛， 法

15、院應當在符合相關法律規定的情況下對當事人 申請法院進行證據保全或調取證據的請求優先給 予支持 l 在立法層面可以考慮結合實際情況適當突破中國 現行的“誰主張誰舉證”的舉證原則，以更好地 保護和促進創新 觀點2： l 在人工智能算法專利侵權訴訟中，仍應堅 持“誰主張，誰舉證”的舉證原則 25 01 02 軟件著作權 競業限定 軟件著作權可以考慮作 為核心算法的保護手段 之一，但同時也有風險 員工在離職后不得到競業單位從事相似工作將 此類規定放在勞動合同中，但效果較差。 同時，過度保護競業限定，可能造成壟斷，涉 嫌觸犯反壟斷法 03 建立商業秘密管理體系 一系列的制度和組織機構。 應避免商業秘密擴

16、大化， 管理人員范疇擴大化，形 式化要求過多增加管理成 本等問題 26 5%1% 增加商業秘密知悉人員的“忠誠度”是組織領導者需要認真考慮和 謹慎面對的課題 知悉范圍控制 即使做到商業秘密知悉范圍的最小化，如何確保知悉人不給組織帶 來損失，仍然是一項艱巨的任務。在此過程中，組織的管理者要直 面人性本身，要處理好“疑人”與“用人”之間的微妙平衡 27 加強對開源許可證的規范認知 應該加強對于各類型許可證的解讀和理解，正確使用 許可證，遵守許可證義務，減少因違反許可證義務帶 來的各類風險 加強開源合規管理組織建設 開源管理組織或崗位的職責是跟蹤開源軟件研究動態、 評估開源軟件性能效果、指導許可證使

17、用合規、審核 軟件產品代碼引入及輸出、應對開源軟件風險事件 建立健全完備的開源軟件規章制度 制定符合適用于自身的開源許可證使用規則 加強開源軟件管理流程建設 建立源代碼的審查機制，設置專門人員，使用專業的代碼 掃描工具對軟件產品的源代碼引入、輸出環節進行審查 28 代碼保護與授權管理 軟件應用安全 受惡意軟件 攻擊威脅 非授權軟件 的使用 軟件數據安全 代碼、算法 知識產權安 全 應用數據的 安全 數據相關權利 數據共享數據競爭 個人數據的 保護 29 建議 針對高度自主化的智能系統，實施登記公示制度，嚴格把關智能系統的技 術安全性 雖然智能系統產品本身無法承擔經濟賠償責任，但仍可追究肇事系統的合 理責任，針對已發生侵害行為或存在安全風險的智能系統，建立強制銷毀 或召回制度，以免該系統再次致人損害 制定法律并強制要求智能系統的生產者投保責任保險，或建立專項賠償責 任基金 要求生產者在智能系統上安裝黑匣子或類似的數據記錄裝置，規定數據保 留的最低年限，確保智能系統運作完成全程化、可視化、數據化的監控， 便于更準確地查明侵害原因并歸責 30 借助人工智能知識產權白皮書 開各界對人工智能產業知識產權問題系統探討之門 集全行業之力共同為我國人工智能產業做出貢獻 31 掃碼關注回復掃碼關注回復“AIAI全文全文”下載報告下載報告