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以深度学习为核心的第三波人工智能（Artifical Intelligence, AI），正逐步改造我们熟悉的各行各业。运输、工业制造、零售、金融、法律服务……等，都已经看得到业者利用人工智能重新设计服务或商品内容的例子。这是从「人工智能」一词问世几十年以来，第一次出现的实际应用。
与此同时，AI相关的专利技术布局，在这几年也是愈发兴盛。从申请资料就可以看出，AI的应用场景愈来愈广、技术内容也是推陈出新，而且申请人所在国家及地区也不限于传统的技术输出大国。换句话说，在即将到来的AI时代，产业赢家是谁，仍然是个未知数。
从台湾「智慧局」（TIPO）在今年（2019）12月初公布的「台湾人工智能相关专利申请概况及申请人常见核驳理由分析」中，不难看出这些趋势。「智慧局」专利二组副组长李清祺表示，以「人工智能」、「深度学习」、「神经网络」、「机器学习」等关键词，对2018年的台湾专利申请案进行检索，找出1,567件与人工智能高度相关的专利案，再比照WIPO设定的技术、功能应用、应用领域三个面向，逐篇阅读、分析。
AI专利应用集中制造业与生医产业
以技术面向来说，1,567件里，占比最高的为「神经网络为应用核心」的31%。李清祺指出，神经网络（neural network）为深度学习的核心技术内涵，可以用来发展各种应用；若加计与神经网络相关的算法（3%）以及硬件（11%），则完全符合落入深度学习技术的专利案占比将高达46%（图1）。「硬件这个部分比较特别，是WIPO的报告所没有的，」他补充，AI所需的周边硬件如运算芯片、电源供应、散热…..等，都是台湾的优势产业，使得台湾在硬件相关的专利申请表现上较为突出。
图1：2018年台湾AI专利申请技术面向分布状况
数据源： https://www.tipo.gov.tw/tw/dl-253935-66daeddeddc741a19ef1af79b94e0d36.html
至于功能面向和应用面向都较为集中。以功能面向来说，计算机视觉和预测分析两项，分别有612件和360件；其余的控制方法、语音处理…..等都不到百件（图2）。而在应用面向，则是以工业与制造业、生命与医疗科学等为大宗，各有279件与193件（图3）。
图2：2018年台湾AI专利申请功能应用分布
数据源：https://www.tipo.gov.tw/tw/dl-253935-66daeddeddc741a19ef1af79b94e0d36.html（注：一申请案可能有数个功能应用）
图3：2018年台湾AI专利申请前十大应用领域
数据源：https://www.tipo.gov.tw/tw/dl-253935-66daeddeddc741a19ef1af79b94e0d36.html
（注：一申请案可能有数个应用领域）
如果进一步将上述三面向进行交叉分析，则台湾AI专利的布局方向将更明显。李清祺指出，如果以神经网络技术的专利为限，进行功能、应用的交叉分析，可以发现将「计算机视觉」用于「生命与医疗科学」和「工业与制造业」，是申请人最主要的专利布局方向（表1）；至于「预测分析的应用面向则较广泛，包括「运输」、「商业」、「金融业」的布局强度，都不亚于前述的两个产业。若改从应用面向进行观察，则可以发现「工业与制造业」和「生命与医疗科学」的功能集中度最高，而「个人装置、计算与人机接口」，以及「商业」、「运输」的功能面向较分散。
表1：2018年台湾AI专利申请中，以神经网络为核心技术的功能/应用交叉分析
数据源：https://www.tipo.gov.tw/tw/dl-253935-66daeddeddc741a19ef1af79b94e0d36.html
申请人：台湾本土数量最多，但产业影响力待加强
这些申请案，来自于哪些国家及地区呢？根据统计，台湾籍的申请人共有704件，占比将近五成为第一位；之后依序为中国大陆（含香港）的284件、美国的271件与日本的128件（图4）。
图4：2018年台湾AI专利申请人所在国家及地区
数据源：https://www.tipo.gov.tw/tw/dl-253935-66daeddeddc741a19ef1af79b94e0d36.html
值得注意的是，在2018年AI专利申请量超过20件的申请人只有12位，呈现出大者恒大的趋势（表2）。其中，台湾的申请人仅有4名，更有两位（工研院、资策会）是政府法人研究机构，显示台湾申请人的AI申请量虽多，但多为不到20件的零星申请，日后恐怕难以发挥影响力。
表2：2018年台湾AI专利前12大申请人（未公开实际专利申请量）
结语数据源：https://www.tipo.gov.tw/tw/dl-253935-66daeddeddc741a19ef1af79b94e0d36.html
整体看起来，台湾的AI专利申请状况，还是处于早期阶段。虽然在应用领域面向和功能面向上，都有明显的布局重点，但工业与制造业原本就是台湾的主流产业，而且计算机视觉、预测分析也是当前AI技术的重要功能。只不过，若从最基础的技术面向来观察，则真正象征新一代AI的深度学习和神经网络仅占46%，代表去年（2018）有超过五成的AI专利申请，使用的仍是传统的判定树或逻辑分析方法，或仅是初阶的数据整理、设定而已。换言之，这些技术就算申请到专利，未来能创造的产业价值恐怕也相当有限。
另一方面，从国别分布状况也可看出，台湾实在还有很多进步空间。明明申请量占比近半，但在前十大申请人中却仅有两名为台湾申请人，代表绝大部分的AI专利申请案，不是大企业偶尔为之的试水温，就是仅有中小规模企业投入而已。如何让政府、产业、学术界在AI技术研发上投入的能量整合，并且转化成有产业价值的专利资产，将是台湾在AI时代必须面对的严肃课题。
数据源：
https://www.tipo.gov.tw/tw/dl-253935-66daeddeddc741a19ef1af79b94e0d36.html，2019/12/03
「全球AI技术发展与专利布局演变与趋势暨台欧美AI专利申请审查实务发展与应对研讨会」，台湾工业总会，2019/12/04
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