人工智能產業發展聯盟：中國人工智能產業知識產權白皮書（2019）(173頁).pdf

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1、 中國人工智能產業中國人工智能產業 知識產權白皮書知識產權白皮書 （2 20 01919） 中國人工智能產業發展聯盟中國人工智能產業發展聯盟（A AIIAIIA） 2012019 9 年年 1 12 2 月月 I 中國人工智能產業知識產權白皮書中國人工智能產業知識產權白皮書 2 20 01919 編寫單位編寫單位 主編主編 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 組織單位組織單位 中國人工智能產業發展聯盟（AIIA） 牽頭單位牽頭單位 上海交通大學蘇州人工智能研究院 支持單位支持單位 蘇州市市場監督管理局 中國（蘇州）知識產權保護中心 特邀單位特邀單位 中

2、國知識產權發展聯盟人工智能專委會 參編單位（按參編單位（按單位名稱首字拼音順序排序單位名稱首字拼音順序排序） 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 II 參編單位（續）參編單位（續） 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

3、息通信研究院 中國移動通信集團 中國政法大學 III PREFACE 前言前言 2017 年 7 月 8 日印發實施的新一代人工智能發展規劃中提及， “人工智 能發展進入新階段特別是在移動互聯網、大數據、超級計算、傳感網、腦科 學等新理論新技術以及經濟社會發展強烈需求的共同驅動下， 人工智能加速發展， 呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征。 ”現如 今，深度學習、大數據等相關技術的發展和應用，為人工智能向著更高層次的深 入探索創造了極具可能的空間， 人工智能技術必將成為新一輪科技革命和產業變 革的重要的驅動力量。然而作為一項顛覆性的技術，人工智能對人類社會的各方 面尤

4、其是知識產權制度提出了新的挑戰。 針對這些挑戰，由中國人工智能產業發展聯盟（Artificial Intelligence Industry Alliance，AIIA）學術與知識產權工作組組織，在上海交通大學蘇州人工智能研究 院的牽頭下，聯合各會員單位、法學界、人工智能產業界、知識產權服務機構等 在內的專業團隊組建了人工智能產業知識產權研究課題組。 課題組對人工智能產 業的知識產權保護現狀進行跟蹤分析， 對人工智能產業的知識產權熱點問題進行 深入的研究探討， 并以系列報告的形式于每年持續發布人工智能產業相關白皮書， 以期引導、鼓勵、并保護人工智能企業技術創新，促進成果轉化和產業化，為人 工智

5、能產業的整體發展提供智庫和智力支持， 為我國人工智能產業的發展保駕護 航。 課題組于 2018 年發布了 2018 人工智能產業知識產權與數據白皮書 （以 下簡稱“2018 白皮書” ） ，從基本法律概況（保護端） 、專利分析（創新端）和專 利價值評估（運營端）三個具體角度，呈現了 AI 領域的知識產權現狀，并通過 既有爭議和案例的展示，對數據相關權利的幾個主要問題進行了梳理。2018 白 皮書一經發布，就在社會各界引起了強烈反響，在此基礎上，2019 年，課題組征 集更多單位參與，擴大研究范圍，加大討論力度，提供了更多詳實的數據，形成 了人工智能產業知識產權白皮書 2019 （以下簡稱“20

6、19 白皮書” ） 。 2019 白皮書系統性的討論了人工智能產業的知識產權問題：第一章確定了 人工智能的定義和分類標準；第二章和第三章以第一章確定的定義和標準，進行 IV 了專利檢索，根據檢索結果，分別對人工智能產業的整體和重點領域的專利申請 趨勢進行分析，展現了人工智能產業的知識產權布局現狀；第四章結合知識產權 布局現狀對人工智能企事業單位面臨的知識產權實務問題進行了分析和探討， 以 期為業界同仁提供借鑒。 我們希望白皮書的發布， 可以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。 2019 白皮書雖傾盡編者之心血，仍難免有疏漏和不當之處，望業

7、界專家學 者批評指正。我們同樣歡迎業界各單位提出建議或來稿。我們將積極聽取各方意 見，并在后續系列報告中進行修改完善。 中國人工智能產業發展聯盟 學術與知識產權工作組 V ABOUT THE CONTRIBUTORS 關于貢獻者關于貢獻者 （按所在單位首字拼音順序排序） 崔玲玲崔玲玲 知識產權總監 百度在線網絡技術(北京)有限公司 曲連明曲連明 高級專利顧問 百度在線網絡技術(北京)有限公司 商勝楠商勝楠 專利顧問 百度在線網絡技術(北京)有限公司 李博倫李博倫 專利顧問 百度在線網絡技術(北京)有限公司 朱利明朱利明 知識產權部總監 北京車和家信息技術有限公司 趙禮杰趙禮杰 管理合伙人 北京

8、樂真律師事務所 王振凱王振凱 知識產權部總監 達闥科技（北京）有限公司 王懷章王懷章 知識產權總監 北京地平線機器人技術研發有限公司 VI 李皓李皓 知識產權專家，AI 專利負責人 華為技術有限公司 李欣博李欣博 知識產權顧問 京東集團 趙立娜趙立娜 COO 樂知新創（北京）咨詢服務有限公司 周偉周偉 咨詢業務總監 樂知新創（北京）咨詢服務有限公司 劉涵劉涵 高級知識產權顧問 美團點評 王思佳王思佳 專利運營總監 美團點評 朱中華朱中華 高級知識產權顧問 美團點評 趙奇趙奇 知識產權部政策研究總監 美團點評 金莎莎金莎莎 專利總監 美團點評 VII 黃毅盛黃毅盛 專利總監 美團點評 朱維瑩朱維

9、瑩 高級知識產權顧問 美團點評 曹鎮曹鎮 專利總監 美團點評 戚湧戚湧 教授，博導，知識產權學院常務副院長 南京理工大學 郭青郭青 博士生 南京理工大學 杜振東杜振東 NLP 研究院院長 南京云問網絡技術有限公司 茆傳羽茆傳羽 聯合創始人 南京云問網絡技術有限公司 王清琛王清琛 創始人兼技術總監 南京云問網絡技術有限公司 俞凱俞凱 上海交通大學蘇州人工智能研究院，執行院長 蘇州思必馳信息科技有限公司，首席科學家 VIII 鄭文露鄭文露 原項目經理 上海交通大學蘇州人工智能研究院 閆文龍閆文龍 知識產權經理 上海交通大學蘇州人工智能研究院 危峰危峰 總經理 蘇州慧谷知識產權服務有限公司 陳濤陳濤

10、 項目經理 蘇州慧谷知識產權服務有限公司 崔紅月崔紅月 專利分析師 蘇州慧谷知識產權服務有限公司 顧明海顧明海 審查員 國家知識產權局專利局專利審查協作江蘇中心 徐菲徐菲 審查員 國家知識產權局專利局專利審查協作江蘇中心 鄒海燕鄒海燕(Dola) COO 威步信息系統（上海）有限公司 黃建強黃建強 高級市場專員 威步信息系統（上海）有限公司 IX 董世蕊董世蕊 知識產權經理 小 i 機器人 任卿龍任卿龍 專利工程師 小 i 機器人 葉雷鳴葉雷鳴 科技管理總監 小 i 機器人 丁雨丁雨 戰略規劃副總監 云從科技集團股份有限公司 李軍李軍 標準部總監 云從科技集團股份有限公司 高永志高永志 知識產

11、權總監 云從科技集團股份有限公司 孫敏孫敏 產品經理 智慧芽信息科技（蘇州）有限公司 胡陽胡陽 副總經理 智慧芽信息科技（蘇州）有限公司 劉丹丹劉丹丹 培訓總監 智慧芽信息科技（蘇州）有限公司 X 鄭曉龍鄭曉龍 研究員 中國科學院自動化研究所 崔凱楠崔凱楠 工程師 中國科學院自動化研究所 何賽克何賽克 副研究員 中國科學院自動化研究所 田虎田虎 博士生 中國科學院自動化研究所 李國紅李國紅 知識產權高級研究員 中國信息通信研究院 湯辰敏湯辰敏 法律政策研究員 中國信息通信研究院 王柏林王柏林 專利標準處處長 中國移動通信集團 技術部 賈曉輝賈曉輝 副主任 中國移動通信集團 專利支撐中心 馬金海

12、馬金海 專利工程師 中國移動通信集團 專利支撐中心 XI 向丹向丹 專利咨詢師 中國移動通信集團 專利支撐中心 劉瑋劉瑋 咨詢設計師 中國移動通信集團設計院 5G+創新業務所 馬力鵬馬力鵬 高級研究員 中國移動通信集團設計院 5G+創新業務所 黃川黃川 后端研發專家 中移物聯網有限公司 王笑難王笑難 研發總監 中移物聯網有限公司 趙江江趙江江 高級算法工程師 中移在線服務有限公司 王玲王玲 教授，斯坦福大學訪問學者 中國政法大學 XII 第一章第一章 人工智能的定義及分類人工智能的定義及分類 . 1 1 1.1 人工智能的定義 . 1 1.2 人工智能的分類 . 3 1.2.1 人工智能技術分

13、類 . 4 1.2.2 人工智能行業分類 . 8 1.2.3 人工智能產品分類 . 10 第二章第二章 人工智能產業專利宏觀分析人工智能產業專利宏觀分析 . 1111 2.1 數據來源 . 11 2.2 技術分解表. 11 2.3 檢索策略及總結 . 12 2.4 研究方法及術語定義 . 13 2.4.1 研究方法 . 13 2.4.2 術語定義 . 13 2.5 全球專利態勢分析 . 14 2.5.1 申請趨勢分析 . 14 2.5.2 申請區域分析 . 15 2.5.3 技術主題分析 . 17 2.5.4 申請主體分析 . 28 2.5.5 總結 . 30 第三章第三章 人工智能重點技術領

14、域和應用領域專利分析人工智能重點技術領域和應用領域專利分析 . 3131 3.1 人工智能重點技術領域專利分析 . 31 3.1.1 計算機視覺與圖像識別技術領域專利分析 . 31 3.1.2 語音語義技術領域專利分析 . 42 XIII 3.2 人工智能重點應用領域專利分析 . 53 3.2.1 智能終端應用領域專利分析 . 53 3.2.2 網絡智能技術應用領域專利分析 . 64 3.2.3 智能問答技術應用領域專利分析 . 79 第四章第四章 人工智能法律及知識產權實務熱點問題人工智能法律及知識產權實務熱點問題 . 9393 4.1 人工智能領域專利關于“保護客體”的審查動態 . 93

15、4.1.1“保護客體”審查的相關規定 . 93 4.1.2 相關審查規定的理解與案例解析 . 94 4.1.3“保護客體”的審查焦點 . 97 4.1.4“保護客體”審查動態總結. 99 4.1.5 人工智能領域專利關于“保護客體”的展望 . 99 4.2 從企業角度來看當前“保護客體”的審查實踐. 101 4.2.1 目前我國“保護客體”審查的特點 . 102 4.2.2 我國審查規則是否適合于目前基于 AI 技術驅動的新業態發展？ . 102 4.2.3 來自創新主體的呼聲：優化方向的共識及需進一步探討的焦點 . 110 4.3 人工智能領域專利申請文件撰寫要點 . 111 4.3.1 專

16、利撰寫的基礎要求 . 112 4.3.2 人工智能領域專利的撰寫注意事項 . 113 4.3.3 總結 . 117 4.4 人工智能領域專利侵權訴訟中的調查取證方法及舉證責任分配. 117 4.4.1 人工智能領域專利侵權訴訟中的證據要求 . 117 4.4.2 人工智能領域專利侵權訴訟中的調查取證方法 . 118 4.4.3 人工智能領域專利侵權訴訟中舉證責任分配 . 119 4.4.4 人工智能算法專利侵權的舉證困境及業界應對實踐. 120 4.4.5 人工智能算法專利侵權舉證責任分配規則的固守與突破. 120 4.5 人工智能領域商業秘密管理 . 121 4.5.1 綜述 . 122 4

17、.5.2 法律與訴訟 . 123 XIV 4.5.3 人員管控 . 124 4.6 人工智能領域開源軟件的知識產權風險及管控 . 126 4.6.1 開源軟件的發展情況 . 126 4.6.2 開源軟件許可證風險識別 . 133 4.6.3 開源軟件知識產權風險識別 . 137 4.6.4 開源軟件風險防控策略建議 . 140 4.7 人工智能軟件的代碼保護與授權管理 . 142 4.7.1 人工智能軟件應用安全 . 142 4.7.2 人工智能軟件數據安全 . 145 4.7.3 數據相關權利 . 148 4.8 智能系統致人損害的侵權法問題 . 149 4.8.1 智能系統致人損害類型.

18、149 4.8.2 國外智能系統致人損害歸責探索 . 150 4.8.3 我國智能系統致人損害侵權責任構建建議 . 153 版權與免責聲明 . 154 致謝 . 155 機構簡介機構簡介 . 156156 聯系方式聯系方式 . 157157 第一章第一章 人工智能的定義及分類人工智能的定義及分類 1 第一章第一章 人工智能人工智能的定義及分類的定義及分類 1.1 人工智能的定義人工智能的定義 本節作者： 中國科學院自動化研究所，鄭曉龍（研究員） 中國科學院自動化研究所，何賽克（副研究員） 中國科學院自動化研究所，崔凱楠（工程師） 中國科學院自動化研究所，田虎（博士生） 南京理工大學，戚湧（教授

19、，博導） 南京云問網絡技術有限公司，杜振東(NLP 研究院院長) 南京云問網絡技術有限公司，王清琛(創始人兼技術總監) 南京云問網絡技術有限公司，茆傳羽(聯合創始人) 人工智能作為一項引領未來的戰略技術，在增強國家、企業核心競爭力方面 具有支撐性作用，是世界各國、各大巨頭公司爭相搶占的技術制高點。當前，由 人工智能引領的新一輪科技革命和產業變革方興未艾，政、產、學、研、用相關 各界均對人工智能產生了濃厚的興趣，各類“人工智能+領域”的技術與應用層 出不窮。當前階段，明確人工智能的定義及其邊界，對于理解人工智能的內涵、 明晰人工智能外延以及促進我國人工智能技術蓬勃發展具有重要意義。 人工智能并非

20、誕生于現代。事實上，它的起源可以追溯到古希臘時期甚至更 早，始于人類膜拜神靈的古老愿望，亞里士多德（公元前 384 年-322 年）是精確 制定規則的第一人，他開發的非正式三段論，在原則上允許人們能夠在給定的初 始前提下機械地得出結論。 在希臘神話中，赫菲斯托斯是赫拉和宙斯的兒子，出生時身體虛弱，在被拋 到奧林匹斯山上后，他被愛琴海島嶼利姆諾斯島人所救，長大后的赫菲斯托斯制 造了一個魔法寶座。該寶座具有現代人工智能的特征：為助人們實現某個目標， 能夠根據情況提前編程并以不同方式作出響應。 現代人工智能的種子是最初由古典哲學家種下， 他們試圖將人類思維過程描 述為機械符號并操縱。這種思想一定程度

21、促進了 20 世紀 40 年代可編程數字計 算機的發明，并激發了后續討論建立電子大腦的可能性。 歷經多年的發展， 人工智能已經發展成為一門覆蓋領域廣泛且極富挑戰的技 第一章第一章 人工智能的定義及分類人工智能的定義及分類 2 術科學，也正因如此，人工智能的定義到現在依舊是百家爭鳴，但其核心思想卻 始終如一：像人類一樣思考的機器。人工智能最早是由麻省理工學院的 John McCarthy 在 1956 年達特茅斯會議上提出的，McCarthy 將其定義為：人工智能就 是讓機器的行為看起來像是人所表現出的智能行為一樣(McCarthy 1956)。圖靈獎 得主 Edward Feigenbaum

22、把人工智能定義為：人工智能屬于計算機科學的一個分 支，旨在設計智能的計算機系統，即對照人類在自然語言理解、學習、推理、問 題求解等方面的智能行為， 人工智能所設計的系統應呈現出與人類行為類似的特 征(Feigenbaum et al. 1981)。Russell 等人在其編寫的人工智能教材中將人工智能 定義為：像人一樣思考的系統、像人一樣行動的系統、理性地思考的系統、理性 地行動的系統(Russell and Norvig 2016)。我國學者在人工智能的定義上也是各引 一端。 中國科學院院士、清華大學人工智能研究院院長張鈸認為人工智能是利用 機器去模仿人的智能行為，這些智能行為包括推理、決策

23、、規劃、感知和運動。 中國科學院院士、 中科院自動化所研究員譚鐵牛認為人工智能是一門以探尋智能 本質、研制具有類人智能的智能機器為目的，以模擬、延伸和擴展人類智能的理 論、方法、技術及應用系統為內容，以會看、會說、會行動、會思考、會學習為 表現形式的學科(譚鐵牛 2018)。中國通信學會將人工智能定義為：研究、開發用 于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科 學，將其視為計算機科學的一個分支，指出其研究包括機器人、語言識別、圖像 識別、自然語言處理和專家系統等(張 et al. 2018)。我國制定的人工智能標準 化白皮書 2018中認為人工智能是利用數字計算機或

24、者數字計算機控制的機器 模擬、延伸和擴展人的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理 論、方法、技術及應用系統(Cesi 2018)。 盡管人工智能的定義眾多，但從時間的維度來看，人工智能的內涵卻在不斷 豐富和發展，涵蓋的領域也越來越多。正如前美國麻省理工學院人工智能實驗室 主任Patrick Winston所述， 當前給出一個一般性的人工智能定義似乎是不可能的， 因為智能似乎是一個包含著許多信息處理和信息表達技能的混合體(Winston and Shellard 1990)。盡管為人工智能下一個一般的定義比較困難，但是有兩個核心準 則可以作為參考：1) 人工智能的中心目標是建立相關

25、理論基礎，使得智能實現 具備可能性；2) 實現人工智能的途徑必然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。人工智能的邊界再廣，基本上不會超出上 述兩個界定標準。 一般來說， 不具備這兩個核心準則的理論、 方法、 技術和系統， 不能夠稱作人工智能。根據人工智能是否能真正具備智能行為，即實現推理、思 考并最終解決復雜問題，可以將人工智能分為弱人工智能和強人工智能。 第一章第一章 人工智能的定義及分類人工智能的定義及分類 3 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(Techopedia 2019)。這些機器表面看像是智能的，

26、但是并不 具備任何認知功能，也不具有自主意識。弱人工智能的一個很好的例子是 Apple 的語音助手 Siri，它擁有互聯網作為強大的數據庫，能夠與真實的人進行簡單對 話， 但是卻不能像人類智能那樣不斷適應復雜的語義環境。目前的主流研究仍然 集中于弱人工智能階段，并取得了顯著進步，如在語音識別、圖像分類和物體分 割、機器翻譯等方面取得了重大突破，甚至接近或超越人類水平。 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目標 (Yampolskiy 2013)。強人工 智能不僅在哲學上存在巨大爭論（涉及到思維與意識等根本問題的討論）

27、，在技 術上的研究也具有極大的挑戰性， 學術界對實現人工智能的時間結點尚未形成共 識(Goertzel 2007, Goertzel and Pennachin 2007)。盡管實現強人工智能非常復雜， 但是仍然有一些頂尖研究機構在持續探索強人工智能這個無人區。 正如中國科學 院自動化研究所徐波研究員所說，當前人工智能發展仍處于初期，基礎理論面臨 瓶頸， 我國只有高度重視基礎研究，才有可能在人工智能馬拉松式的國際競爭中 始終占據有利位置(新華社 2019)。 人工智能研究的傳統問題（或目標）包括推理、知識表示、計劃、學習、自 然語言處理、感知以及移動和操縱對象的能力(Russell and Norvig 2016)。人工智 能主要有四個思想流派：符號主義、聯結