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1、 C a t a l o g 2 3 负责组织联盟人工智能学术交流 知识产权研究和支撑服务 中国人工智能产业发展联盟(AIIA)学术与知识产权工作组 调研、研究报 告 知识产权 活动 学术交流活 动 知识产权发展 状况评估 4 课题研究专家征集课题研究专家征集 2019.05 白皮书专题研讨会白皮书专题研讨会 2019.07 白皮书框架讨论与确定白皮书框架讨论与确定 白皮书撰写启动白皮书撰写启动 2019.08 白皮书初稿汇总白皮书初稿汇总 白皮书讨论及修改白皮书讨论及修改 2019.12 白皮书发布白皮书发布 2019.12.26 5 中国人工智能发展联盟(AIIA) 牵头单位 上海交通大学
2、苏州人工智能研究院 主编 上海交通大学苏州人工智能研究院 俞 凯 中国信息通信研究院 知识产权中心 李文宇 21家参加编写单位 百度在线网络技术(北京)有限公司 北京车和家信息技术有限公司 北京乐真律师事务所 达闼科技(北京)有限公司 国家知识产权局专利局专利审查协作江苏中心 华为技术有限公司 京东集团 乐知新创(北京)咨询服务有限公司 美团点评 南京理工大学 南京云问网络技术有限公司 苏州慧谷知识产权服务有限公司 苏州思必驰信息科技有限公司 威步信息系统(上海)有限公司 小i机器人 云从科技集团股份有限公司 智慧芽信息科技(苏州)有限公司 中国科学院自动化研究所 中国信息通信研究院 中国移动
3、通信集团 中国政法大学 组织单位 6 白皮书贡献者 60余位业内资深知识产权专家 7 白皮书2019 人工智能定义 人工智能技术 定义 人工智能技术 分类标准 人工智能产业 专利分析 产业宏观分析 技术领域/应 用领域微观分 析 人工智能法律 及知识产权实 务热点问题 保护客体规定调查取证商业秘密开源软件代码保护人工智能主体 共共175175页,近页,近1010万字万字 8 建立客观定义标准 9 弱人工智能是指专门设计用于处理特定任务的智能体,不能真正实现推理和解决 问题的智能机器。 强人工智能是指真正能思维的智能机器,它具有理解或学习人类可以执行的任何 智力任务的能力,也是人工智能研究的主要
4、目标。 人工智能的边界由其学科特点所决定,界定一个系统是否是真正意义上的人工 智能应当首先判断其是否是以人工智能学科的基本思想和内容作为出发点,即 是否是围绕智能活动而构造的人工系统,其次判断其实现途径是否以感知、交 流、学习、推理以及在复杂环境中进行决策等智能行为为基础的。 判断人工智能的核心准则:判断人工智能的核心准则: 1) 人工智能的中心目标是建立相关理论基础,使得智能实现具备可能性; 2) 实现人工智能离不开在复杂环境中感知、沟通、学习、推理以及决策等智 能行为的实现 10 人工智能技术分类 人工智能产品分类 人工智能行业分类 AI技术 平台层平台和系统 认知层自然语言处理推荐与搜索
5、决策与推理 感知层语音技术计算机视觉 基础层大数据AI基础算法大计算 芯片层AI芯片 11 从技术领域和产业领域两个维度分别剖析 首次公开专利检索式 12 l截止2019年10月,全球共申请了50万余项人工智能主题相关专利,其中包括8万余项有效专利 l中国专利中涉及人工智能主题的申请达10万多项,其中发明专利占总申请的86% l人工智能专利申请自2010年后开始爆发,专利申请量呈现指数性的增长趋势,中国和全球同步 l基础层中国有效专利储备量略优于美国,居于首位;在其他层次,美国专利的有效专利储备均超过中国 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 全球专利(项)中国专利(项) 13 l 中国、美国、英国、澳大利亚在人工智能领域申请量最多,加拿大、日本以及印度处于第二阵营 l 在中国专利申请地域中,北京市、广东省、江苏省是人工智能专利申请最为活跃的省份 14 各国技术分支分布 l专利方案多同时涵盖算法训练、硬件设备和垂直应用 l互联网公司注重基础技术+行业应用,布局全面,初创企业深耕专业领
7、域 l图像识别专利布局从静态图像识别向动态图像识别演进 l基于深度学习进一步提升图像识别性能将在一定时期内仍是专利申请热点 各国申请趋势生物特征识别技术分布 15 l 从2012年开始语音语义领域的专利开始呈现爆发式的增长 l 中国和美国是将来是在语音语义领域的主要市场,且市场规模远远超过其他国家和地区 16 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 200520062007200820092000019 l 从2012年开始智能终端领域的专利开始呈现爆发式的增长,中国和美国仍然是智能终端领域 专利申请的绝
8、对领先国家 l 神经网络技术、控制技术、视觉检测技术占比较大 17 l 中国申请人在网络智能技术上起步很 晚,但在近年来在网络智能技术的专 利申请量急剧提升,成为了该领域专 利申请的主要力量 l 申请人主要以电信设备商、运营商和 高校、科研机构为主 l 网络中的智能很早便体现在应用AI神 经网络算法的技术,如智能路由选择 和故障诊断定位等,但不够普及。 18 l 智能问答相关的技术大约在 2010年前后开始了迅猛发展。 l 美国专利商标局占据了接近 总数50%的受理申请 l 全球排名前十位的智能问答 技术专利申请人中,八位申 请人均为美国企业 l 国内各省份数量最多的是北 京,其次是广东,这两
9、个地 区总共约占全国申请量的 61% 19 全景展开人工智能领域关注的热点问题 20 l 对于算法类的申请,主要看该算法是否 被具体应用到某一技术领域以解决存在 的某种技术问题 l 对于疾病的诊断和治疗类的申请,要分 开看疾病的诊断与治疗。对于疾病的诊 断方法,主要看是否以有生命的人体或 动物体为对象,且是否以获得疾病的诊 断结果或健康状况为直接目的 审查动态人工智能企业的呼声 l 审查指南增加人工智能算法驱动商 业服务方面的创新的正面案例,应该侧 重于鼓励本质上是由于计算机执行的人 工智能算法或模型的进步或者创新性的 技术所驱动的新业态相关方案 l 审查指南针对特定场景的方案,撰 写出多层次
10、的虚拟权利要求(有的情况 符合客体,有的情况不符合客体),从 而能够让审查的标准变得更为有指导性, 也能够给申请人更好的指引 21 问题的“技术性”是与技术领域、技术背景、 技术手段紧密相关的 手段的“技术性”主要体现在该手段是利用了 自然规律的技术手段 效果的“技术性”与要解决的技术问题密切相 关,也与所采用的技术手段相关联 核心标准:“技术性” 22 比较维度中国美国欧洲 客体判断过程是否依 赖自然规律 1、技术三要素:技术方 案是对所解决的技术问题 所采取的利用了自然规律 的技术手段的组合。 2、技术手段是否利用自 然规律决定了专利的技术 性。 1 、 需 通 过 步 骤 2 A 以 及
11、 步 骤 2 B 步 骤 来 判 断 是 否 适 格 : 步骤2A,如果指向(direct to)自然规律、自然现象、抽象概念等司法例外(judicial exception),则进一步判断是否达到将司法例外整合到特定应有领域(integrate the exception into a practical application)的程度,如是,则该方案是适格的保护客体, 如果否则进入步骤2B。(在这个过程中主要是判断是否在司法例外上施加有意义的限定 (imposes a meaningful limit on the judicial exception)的方式应用、依赖或使 用 司 法 例
12、 外 , 而 不 是 通 过 一 些 撰 写 技 巧 企 图 垄 断 这 些 司 法 例 外 ) 。 步骤2B:寻找所涉权利要求的特征或者特征的组合是否是某种有序结合,包含了一种发 明性概念,即“足够确保”该专利已经“远远超出”其所涉及的自然规律、自然现象或者 抽 象 概 念 本 身 , 从 而 使 指 向 了 不 可 专 利 概 念 的 权 利 要 求 具 备 了 可 专 利 性 。 2、自然规律只是三种司法例外(抽象概念、自然规律、自然现象)之一,客体判断过程 中要求不能独占这些司法例外,包括自然规律,而不要求通过利用自然规律来克服客体问 题。 3、步骤2A或步骤2B的实质上都是要求寻找更
13、多更有意义的限定,是否利用自然规律并 不是判断的核心。 权利要求中只要包括技术特征, 便符合保护客体的要求,是否利 用自然规律在判断保护客体时不 予考虑。 AI算法与“数学方法” “自然规律”关系 “算法特征”与“商业规 则或方法”并列,均不是 技术特征。 “数学公式”同属于“自然规律”与“抽象概念”,即,认可了“数学公式”的自然规律 属性 AI算法与机器学习同属于“数学 方法”,与自然现象相并列 总结技术方案需满足技术三要 素,自然规律的利用是核 心 主要判断是否存在足够多的“有意义的限定”或者体现某种发明概念的“特征或者特征的 组合”使得整个技术方案具体化,就可以是适格的保护客体。 具有技
14、术特征则可克服客体问题, 技术特征是对该发明的技术特性 有贡献的特征,容易克服,通过 “计算机实施”即可符合。 23 达成共识的观点 未来,加强新业态、新领域创 新成果知识产权保护 纯粹的智力活动的规则和方法 仍然不会被授予专利保护;需 要丰富的具体案例给予指导 需要关注的焦点 人工智能领域能够给予的“保护范围” 对专利法第 2 条第 2 款的理解 对于“自然规律”的理解 0102 24 中国现有的举证责任分配制度在适应人工智能算法专利侵权举证方面仍面临挑战 问题的解决将进一步促进人工智能企业进行基础研发和知识产权保护方面的积极性 观点1: l 对于AI领域的专利特别是算法型AI专利纠纷, 法
15、院应当在符合相关法律规定的情况下对当事人 申请法院进行证据保全或调取证据的请求优先给 予支持 l 在立法层面可以考虑结合实际情况适当突破中国 现行的“谁主张谁举证”的举证原则,以更好地 保护和促进创新 观点2: l 在人工智能算法专利侵权诉讼中,仍应坚 持“谁主张,谁举证”的举证原则 25 01 02 软件著作权 竞业限定 软件著作权可以考虑作 为核心算法的保护手段 之一,但同时也有风险 员工在离职后不得到竞业单位从事相似工作将 此类规定放在劳动合同中,但效果较差。 同时,过度保护竞业限定,可能造成垄断,涉 嫌触犯反垄断法 03 建立商业秘密管理体系 一系列的制度和组织机构。 应避免商业秘密扩
16、大化, 管理人员范畴扩大化,形 式化要求过多增加管理成 本等问题 26 5%1% 增加商业秘密知悉人员的“忠诚度”是组织领导者需要认真考虑和 谨慎面对的课题 知悉范围控制 即使做到商业秘密知悉范围的最小化,如何确保知悉人不给组织带 来损失,仍然是一项艰巨的任务。在此过程中,组织的管理者要直 面人性本身,要处理好“疑人”与“用人”之间的微妙平衡 27 加强对开源许可证的规范认知 应该加强对于各类型许可证的解读和理解,正确使用 许可证,遵守许可证义务,减少因违反许可证义务带 来的各类风险 加强开源合规管理组织建设 开源管理组织或岗位的职责是跟踪开源软件研究动态、 评估开源软件性能效果、指导许可证使
17、用合规、审核 软件产品代码引入及输出、应对开源软件风险事件 建立健全完备的开源软件规章制度 制定符合适用于自身的开源许可证使用规则 加强开源软件管理流程建设 建立源代码的审查机制,设置专门人员,使用专业的代码 扫描工具对软件产品的源代码引入、输出环节进行审查 28 代码保护与授权管理 软件应用安全 受恶意软件 攻击威胁 非授权软件 的使用 软件数据安全 代码、算法 知识产权安 全 应用数据的 安全 数据相关权利 数据共享数据竞争 个人数据的 保护 29 建议 针对高度自主化的智能系统,实施登记公示制度,严格把关智能系统的技 术安全性 虽然智能系统产品本身无法承担经济赔偿责任,但仍可追究肇事系统的合 理责任,针对已发生侵害行为或存在安全风险的智能系统,建立强制销毁 或召回制度,以免该系统再次致人损害 制定法律并强制要求智能系统的生产者投保责任保险,或建立专项赔偿责 任基金 要求生产者在智能系统上安装黑匣子或类似的数据记录装置,规定数据保 留的最低年限,确保智能系统运作完成全程化、可视化、数据化的监控, 便于更准确地查明侵害原因并归责 30 借助人工智能知识产权白皮书 开各界对人工智能产业知识产权问题系统探讨之门 集全行业之力共同为我国人工智能产业做出贡献 31 扫码关注回复扫码关注回复“AIAI全文全文”下载报告下载报告