王利紅,單穎輝
(1.陜西科技大學(xué) 科技處,陜西 西安 710021; 2.陜西科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,陜西 西安 710021)
創(chuàng)新是社會(huì)發(fā)展的引擎。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為我國(guó)戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè),是引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要戰(zhàn)略選擇,也是專利成果密集的地方[1]。國(guó)家設(shè)置專利制度的目的是保護(hù)創(chuàng)造性工作,通過授予創(chuàng)造者法定期限內(nèi)的排他權(quán),為其提供可持續(xù)創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。國(guó)家實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略更離不開高質(zhì)量專利的支撐。對(duì)于專利質(zhì)量的概念,不同國(guó)家的學(xué)者從不同視角進(jìn)行了定義。ALLISON等人從法律層面出發(fā),認(rèn)為專利質(zhì)量是指授權(quán)專利除了滿足技術(shù)發(fā)明的新穎性、創(chuàng)造性、非顯而易見性、可實(shí)現(xiàn)性,還要根據(jù)法律規(guī)定進(jìn)行說明書撰寫和技術(shù)信息公開[2]。宋河發(fā)等人認(rèn)為專利質(zhì)量是指專利技術(shù)質(zhì)量、法定質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的總和[3]。專利不僅可以通過合法壟斷保護(hù)創(chuàng)新帶來的高溢價(jià),而且作為評(píng)價(jià)國(guó)家創(chuàng)新能力的重要指標(biāo),專利已越來越成為附加值高、支撐經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的不可替代性資源。
文中以人工智能技術(shù)的發(fā)展為背景,在對(duì)人工智能專利申請(qǐng)情況進(jìn)行調(diào)查分析的基礎(chǔ)上,針對(duì)人工智能專利申請(qǐng)數(shù)量和質(zhì)量不匹配的問題,提出相應(yīng)的對(duì)策,不斷推進(jìn)專利申請(qǐng)管理和專利全球布局。
人工智能(artificial intelligence,AI)是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及其應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué),是一門涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、控制論、語言學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等多學(xué)科的綜合性技術(shù)學(xué)科,最早于1956年召開的達(dá)特茅斯會(huì)議上提出[4]。
經(jīng)過幾十年的研究發(fā)展,人工智能已走出實(shí)驗(yàn)室,被廣泛應(yīng)用于居家出行、商業(yè)運(yùn)營(yíng)及政務(wù)管理等場(chǎng)景,在提高生產(chǎn)效率、改善人類生活質(zhì)量等方面釋放出顛覆性力量。與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)不同,人工智能通過不斷模擬人類的思維過程,實(shí)現(xiàn)了從智能感知、精確計(jì)算到反饋控制的層層遞進(jìn),局部領(lǐng)域甚至超越人類的智能。
為應(yīng)對(duì)人工智能帶來社會(huì)變化,當(dāng)今世界主要發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)都把發(fā)展人工智能作為維護(hù)國(guó)家安全、提升綜合實(shí)力的重大戰(zhàn)略,并陸續(xù)出臺(tái)了一系列的政策,希望在新一輪國(guó)際科技競(jìng)爭(zhēng)中占領(lǐng)制高點(diǎn)。日本在 2015—2017年先后發(fā)布了《機(jī)器人新戰(zhàn)略》《日本機(jī)器人戰(zhàn)略:愿景、戰(zhàn)略、行動(dòng)計(jì)劃》和《人工智能產(chǎn)業(yè)化路線圖》[5]。美國(guó)計(jì)劃5年投入20億美元,研究新一代人工智能技術(shù)[6]。韓國(guó)計(jì)劃從2018—2022年投入2 200億韓元以支持人工智能技術(shù)研發(fā)[7]。2015年,我國(guó)就發(fā)布了《國(guó)務(wù)院關(guān)于新形勢(shì)下加快知識(shí)產(chǎn)權(quán)強(qiáng)國(guó)建設(shè)的若干意見》,明確提出“戰(zhàn)略指引、深化知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略實(shí)施,提升知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)量、實(shí)施專利質(zhì)量提升工程,培育一批核心專利、拓展和加強(qiáng)專利海外布局規(guī)劃”[8]。之后國(guó)家又出臺(tái)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》(2016年)和《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》(2018年)。
在數(shù)據(jù)來源方面,我國(guó)網(wǎng)民基數(shù)大,電子商務(wù)的成交量是美國(guó)的2倍,僅微信平臺(tái)每天的活動(dòng)用戶數(shù)量就有近9億規(guī)模,超過了整個(gè)歐洲人口規(guī)模。2018年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模約為339億元,增長(zhǎng)率達(dá)到56.2%[9]。人工智能要進(jìn)行判斷,必須具備大量的歷史數(shù)據(jù)才能建立模型,并且一定程度上展開推廣和預(yù)測(cè)。這些龐大的歷史數(shù)據(jù)和豐富的應(yīng)用場(chǎng)景,為人工智能專利實(shí)現(xiàn)快速落地提供了良好的基礎(chǔ)條件。
在數(shù)據(jù)收集方面,中國(guó)的企業(yè)創(chuàng)立了一個(gè)完整統(tǒng)一的數(shù)據(jù)生態(tài)圈,盡可能地把用戶的在線行為與現(xiàn)實(shí)世界相融合,將不同類型的數(shù)據(jù)集中起來精確地描繪出每一個(gè)用戶的行為習(xí)慣圖表,并通過共享平臺(tái)在不同主體間順利流轉(zhuǎn)。另外,我國(guó)實(shí)行較為寬松的數(shù)據(jù)管控制度,為企業(yè)展開基礎(chǔ)層的算法訓(xùn)練和深度學(xué)習(xí)提供十分有利的宏觀環(huán)境。
在政府的不斷推動(dòng)下,全球范圍內(nèi)人工智能專利分布主要集中在中國(guó)、美國(guó)、日本和韓國(guó),其中中美兩國(guó)的人工智能專利申請(qǐng)數(shù)量占全球總額的80%以上,具體占比如圖1所示。從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來看,中國(guó)和美國(guó)處于絕對(duì)優(yōu)勢(shì)地位。
圖1 全球人工智能專利申請(qǐng)國(guó)別分布情況
有了國(guó)家政策上的支持,機(jī)構(gòu)紛紛加入人工智能技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用的行列,無論是專利的申請(qǐng)量還是進(jìn)入領(lǐng)域的機(jī)構(gòu)數(shù)量都在大幅增長(zhǎng)。世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織發(fā)布的《2019技術(shù)趨勢(shì)——探究人工智能》的報(bào)告顯示,人工智能專利申請(qǐng)數(shù)量排名前30的機(jī)構(gòu)中,26家為企業(yè),其余4家為大學(xué)或公共研究機(jī)構(gòu)。其中IBM申請(qǐng)數(shù)量最多,截至2016年底擁有8 290項(xiàng)發(fā)明,其次為美國(guó)微軟公司,擁有5 930項(xiàng)發(fā)明。前五大申請(qǐng)機(jī)構(gòu)還有日本東芝公司、韓國(guó)三星集團(tuán)及日本電氣公司[10]。
與發(fā)達(dá)國(guó)家相比,我國(guó)的人工智能專利起步晚,2000—2009年人工智能專利申請(qǐng)量處于緩慢上升趨勢(shì),2010年后增長(zhǎng)速度明顯加快。《2020人工智能中國(guó)專利技術(shù)分析報(bào)告》(圖2)表明,截至2020年10月,中國(guó)人工智能專利申請(qǐng)量累計(jì)已達(dá)69.4萬余件,同比增長(zhǎng)56.3%,中國(guó)人工智能技術(shù)專利申請(qǐng)總量已超過美國(guó),成為全球申請(qǐng)數(shù)量最多的國(guó)家。
圖2 中國(guó)人工智能領(lǐng)域?qū)@暾?qǐng)趨勢(shì)圖
在短短幾年時(shí)間內(nèi),百度、華為和騰訊等企業(yè)的專利申請(qǐng)量和授權(quán)量躍居行業(yè)前列。中國(guó)人工智能專利技術(shù)分支統(tǒng)計(jì)顯示,云計(jì)算作為人工智能的基礎(chǔ)支撐技術(shù),專利占比最多,達(dá)到18.38%;計(jì)算機(jī)視覺作為人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用技術(shù),緊隨其后,占比為17.72%。深度學(xué)習(xí)、自動(dòng)駕駛及智能機(jī)器人各占比為14.52%,12.36%和9.55%。其后按照占比數(shù)值排序分別是占比7.58%的交通大數(shù)據(jù)、占比5.72%的智能推薦、占比5.65%的自然語言處理、占比5.35%的智能語音、占比3.16%的知識(shí)圖譜技術(shù)[11]??梢?,企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)的核心已經(jīng)從產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)、服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)和品牌競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)向技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和專利的競(jìng)爭(zhēng)[12]。
高質(zhì)量的專利需要專利權(quán)的權(quán)利保護(hù)范圍與其公開內(nèi)容和技術(shù)創(chuàng)新水平相匹配,并且在世界范圍內(nèi)獲得認(rèn)可。據(jù)OECD統(tǒng)計(jì)2015年全球三方同族專利(同時(shí)向歐洲專利局、日本專利局、美國(guó)專利與商標(biāo)局提出申請(qǐng)的專利)數(shù)量55 684.89件,其中,日本和美國(guó)的三方同族專利數(shù)量超過了萬件,分別達(dá)到17 360.86件和14 886.27件,中國(guó)(2 889.33件)位于德國(guó)(4 454.71件)之后排第四。
我國(guó)人工智能專利申請(qǐng)?jiān)?016年后增速明顯,然而美國(guó)人工智能技術(shù)起步早,加上世界一流大學(xué)提供的人才庫(kù)支撐,其掌握的基礎(chǔ)核心人工智能專利較多。中國(guó)的人工智能企業(yè)傾向于應(yīng)用端的研發(fā),與歐美人工智能企業(yè)在全球布局專利相比,中國(guó)申請(qǐng)的專利大部分都是國(guó)內(nèi)專利。而且從技術(shù)角度看,圍繞具有前瞻性和引領(lǐng)性的基礎(chǔ)科學(xué)研究,比傾向于市場(chǎng)價(jià)值的短期應(yīng)用研究,更能支撐國(guó)家在全球科學(xué)技術(shù)發(fā)展領(lǐng)域的布局。
專利申請(qǐng)動(dòng)機(jī)異化。為培育知識(shí)產(chǎn)權(quán)行業(yè)快速發(fā)展,國(guó)家實(shí)施了諸多的獎(jiǎng)勵(lì)和補(bǔ)貼政策,客觀上減輕了一些中小企業(yè)的負(fù)擔(dān),但也推高了專利申請(qǐng)數(shù)量。加上一些單位在考核評(píng)價(jià)中存在重?cái)?shù)量輕質(zhì)量的傾向,為了獲取政府的科技獎(jiǎng)勵(lì)或補(bǔ)貼,將一些低水平、無應(yīng)用前景的技術(shù)也申請(qǐng)了專利,這樣缺乏技術(shù)價(jià)值和市場(chǎng)價(jià)值的專利雖然是少數(shù)和局部現(xiàn)象,但會(huì)削弱專利制度的公信力,也影響國(guó)家追趕超越的進(jìn)程。
專利技術(shù)水平的限制。我國(guó)人工智能專利主要集中在機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法、智能搜索和智能推薦、語音識(shí)別、自然語言處理、自動(dòng)駕駛及計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別[13]。各分支技術(shù)均可能涉及到數(shù)學(xué)模型的生成和應(yīng)用,并且大量創(chuàng)新也集中在與模型相關(guān)的研究。但有些人工智能專利本身技術(shù)創(chuàng)新程度較低,拼湊痕跡明顯,或是企業(yè)用來構(gòu)筑專利“防火墻”去保護(hù)其核心專利的工具,這就會(huì)帶來專利申請(qǐng)數(shù)量的激增,質(zhì)量難以提升。
專利撰寫不達(dá)標(biāo)。專利權(quán)利要求書是專利申請(qǐng)文件中最核心的部分,產(chǎn)品發(fā)明和方法發(fā)明都屬于專利中的發(fā)明專利,但申請(qǐng)時(shí)的要求不同。一般情況下,產(chǎn)品必須用結(jié)構(gòu)式權(quán)利要求,方法必須用條件式權(quán)利要求,有些專利本身技術(shù)含金量較高,但因?qū)@麢?quán)利要求撰寫時(shí)采用了純功能式或混合式權(quán)利要求,容易超出說明書范圍。從圖3可以看出,即使是領(lǐng)軍企業(yè),人工智能專利的授權(quán)率也不足30%。專利申請(qǐng)文件是技術(shù)文件和法律文件的結(jié)合,撰寫過程中需要扎實(shí)的專業(yè)背景知識(shí)。一些企業(yè)技術(shù)研發(fā)人員對(duì)國(guó)家專利審查制度知之甚少,很少能在專利申請(qǐng)前從申請(qǐng)質(zhì)量的角度對(duì)人工智能技術(shù)項(xiàng)目進(jìn)行必要的分析;而委托代理人則對(duì)技術(shù)不熟悉,加上知識(shí)儲(chǔ)備量和付出的時(shí)間有限,人工智能專利申請(qǐng)書的撰寫質(zhì)量不高,這也導(dǎo)致專利授權(quán)比例降低。
圖3 知名企業(yè)人工智能專利申請(qǐng)量和授權(quán)量對(duì)比圖
審查智力成果的創(chuàng)造性要參考此前的成果和制度才能作出決定。隨著全球?qū)χR(shí)產(chǎn)權(quán)的需求不斷增加,專利申請(qǐng)數(shù)量日益龐大,這也增加了通過人工篩選確定某個(gè)專利是否可以獲得授權(quán)的難度。
申請(qǐng)前的專利信息檢索是提高授權(quán)率的關(guān)鍵手段。為避免低水平研究和創(chuàng)新資源的浪費(fèi),國(guó)際高水平大學(xué)普遍在專利申請(qǐng)前開展導(dǎo)航和評(píng)估工作。2018年5月,WIPO與日內(nèi)瓦大學(xué)的人工智能專家合作,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為國(guó)際專利分類(IPC)體系啟動(dòng)了一種專利自動(dòng)分類工具。這種被稱為IPCCAT-neural的新工具將通過每年更新的專利信息進(jìn)行再分類,將幫助專利審查員更輕松地檢索現(xiàn)有技術(shù)[14]。
專利導(dǎo)航以專利密集型產(chǎn)業(yè)為主要對(duì)象,以專利數(shù)據(jù)為信息獲取主體,綜合運(yùn)用專利信息分析和市場(chǎng)價(jià)值分析手段,結(jié)合經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)以及龍頭企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略等信息的分析和挖掘,準(zhǔn)確把握專利在整個(gè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中所體現(xiàn)的內(nèi)在規(guī)律及影響程度,深刻揭示產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局、科學(xué)凝練技術(shù)創(chuàng)新方向、有效防范產(chǎn)業(yè)發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)、穩(wěn)步提升專利運(yùn)用水平[15]。人工智能領(lǐng)域的專利導(dǎo)航以人工智能產(chǎn)業(yè)鏈為主線,分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層3個(gè)層次。
我國(guó)應(yīng)在借鑒國(guó)際經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,堅(jiān)持質(zhì)量?jī)?yōu)先的原則,對(duì)專利基本信息(專利申請(qǐng)人、發(fā)明人、申請(qǐng)日期、授權(quán)日期、同族專利、引用和被引用、權(quán)利要求書、說明書等)和專利增值信息(專利技術(shù)信息、專利申請(qǐng)趨勢(shì)、主要申請(qǐng)人、主要發(fā)明人、同族專利等)進(jìn)行微觀梳理和宏觀分析,從技術(shù)質(zhì)量和戰(zhàn)略布局分析未來技術(shù)發(fā)展路線,指導(dǎo)創(chuàng)新主體找準(zhǔn)研發(fā)起點(diǎn)、應(yīng)用重點(diǎn)和創(chuàng)新方向,建立人工智能關(guān)鍵共性技術(shù)創(chuàng)新體系,針對(duì)核心產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)優(yōu)化布局,有序推進(jìn)開放共享,系統(tǒng)保護(hù)創(chuàng)新成果。
一項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)能否得到國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理部門的授權(quán),專利申請(qǐng)文件的撰寫是基礎(chǔ)。專利申請(qǐng)是一種將技術(shù)、法律和經(jīng)濟(jì)3種情報(bào)融為一體的文件資料,其質(zhì)量主要取決于專利在本技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新水平和專利申請(qǐng)文件的語言表達(dá)水平。人工智能專利申請(qǐng)涉及機(jī)器的聽、說、讀、做、學(xué)等功能,核心在于算法,而算法是由一系列清晰的指令構(gòu)成的、使用系統(tǒng)方法描述解決問題的策略機(jī)制。通常來說,利用人工智能來發(fā)明創(chuàng)造的領(lǐng)域非常專業(yè),還有許多苛刻的條件。例如,在化學(xué)領(lǐng)域,德國(guó)威斯特法倫威廉大學(xué)與上海大學(xué)團(tuán)隊(duì)報(bào)道了用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及人工智能算法規(guī)劃新的化學(xué)合成路線[16],可以達(dá)到合成化學(xué)家的水平。人工智能技術(shù)對(duì)發(fā)明創(chuàng)造的作用與日俱增的同時(shí),也帶來了專利制度實(shí)際治理方式的改變。
知識(shí)產(chǎn)權(quán)法是專門用來保護(hù)智力創(chuàng)新成果的,能否被依法授予專利權(quán)關(guān)鍵是看技術(shù)方案,被駁回的人工智能專利申請(qǐng),有一部分申請(qǐng)書中所表達(dá)出來的是抽象的“科學(xué)方法(即智力活動(dòng)規(guī)則)”,并不是專利法要求的“技術(shù)措施”。如果人工智能專利申請(qǐng)書的表達(dá)方式與專利法的要求不符合,就得不到相應(yīng)的保護(hù)。
因此提升人工智能專利申請(qǐng)的質(zhì)量,寫好權(quán)利要求書是關(guān)鍵一步。人工智能具有人機(jī)融合的自動(dòng)控制系統(tǒng),因此在撰寫背景技術(shù)時(shí),應(yīng)在全面檢索客觀反映申請(qǐng)日之前本領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展的真實(shí)情況,在完善技術(shù)方案內(nèi)容的基礎(chǔ)上,盡量使用中性規(guī)范的語言突出本申請(qǐng)中某項(xiàng)技術(shù)的創(chuàng)新性貢獻(xiàn),爭(zhēng)取較大的專利保護(hù)范圍。申請(qǐng)書中必須用數(shù)學(xué)公式的,對(duì)于其中涉及的變量、符號(hào)要解釋其在技術(shù)上意義及結(jié)果,從而將技術(shù)手段與效果聯(lián)系起來,使人工智能技術(shù)滿足專利申請(qǐng)的要求。
高校和企業(yè)是人工智能專利申請(qǐng)的主要參與者,在專利申請(qǐng)人和專利發(fā)明人分離的情況下,尤其是職務(wù)科技成果不需要發(fā)明人承擔(dān)成本和責(zé)任時(shí),對(duì)發(fā)明人而言只有申報(bào)沖動(dòng)沒有內(nèi)生約束,專利數(shù)量越多其獲得的物質(zhì)獎(jiǎng)勵(lì)和科研榮譽(yù)也就越多,這也是專利申請(qǐng)量和授權(quán)量出現(xiàn)明顯反差的原因之一。國(guó)內(nèi)一些企業(yè)和申請(qǐng)者甚至給自己制定了專利路線圖:技術(shù)專利化、專利標(biāo)準(zhǔn)化、標(biāo)準(zhǔn)壟斷化。通過大量低技術(shù)含量的專利申請(qǐng),大肆宣傳獲取市場(chǎng)利益,甚至將公共知識(shí)篡改和修正后申請(qǐng)專利,以此對(duì)其他企業(yè)進(jìn)行技術(shù)打壓或進(jìn)行專利勒索[17]。政府除了應(yīng)防止專利壟斷之外,還應(yīng)通過政策和經(jīng)濟(jì)措施引導(dǎo),使得新興技術(shù)企業(yè)在專利費(fèi)上能夠有所讓步,從而降低其通過專利壟斷獲利導(dǎo)致新興技術(shù)無法擴(kuò)散的可能性[18]。
未來的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)越來越依附于技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)方面的話語權(quán)[19]。短期內(nèi)擴(kuò)大專利申請(qǐng)規(guī)模能在一定程度上彌補(bǔ)專利質(zhì)量的短板,但從長(zhǎng)遠(yuǎn)看,建立費(fèi)用和風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)倷C(jī)制,用經(jīng)濟(jì)杠桿調(diào)節(jié)專利的非理性申請(qǐng),強(qiáng)化發(fā)明人專利轉(zhuǎn)化的責(zé)任意識(shí),才能提升專利對(duì)產(chǎn)業(yè)附加值的貢獻(xiàn)率。國(guó)外一般采用分階段、比例配套和限額資助的形式,通過分?jǐn)傎M(fèi)用避免泡沫專利占用國(guó)家資源。在人工智能專利申請(qǐng)質(zhì)量不優(yōu)的情況下,我國(guó)應(yīng)不斷細(xì)化專利資助獎(jiǎng)勵(lì)政策,針對(duì)不同對(duì)象設(shè)立資助政策。具體而言,一般資助政策應(yīng)以扶持弱小為導(dǎo)向,按照“授權(quán)在先、部分資助”的原則,主要資助小微企業(yè)、事業(yè)單位、科研機(jī)構(gòu)及非職務(wù)發(fā)明申請(qǐng)人,對(duì)其向?qū)@頇C(jī)構(gòu)支付的服務(wù)費(fèi)和向國(guó)內(nèi)外有關(guān)專利審查機(jī)構(gòu)繳納的官方規(guī)定費(fèi)用給予資助。專項(xiàng)資助政策應(yīng)以知識(shí)產(chǎn)權(quán)示范企業(yè)或人工智能專利工作基礎(chǔ)較好的機(jī)構(gòu)為主要資助對(duì)象,對(duì)其開展專利信息挖掘、產(chǎn)業(yè)化運(yùn)營(yíng)、質(zhì)押融資和管理標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)等工作給予一定資助。
人工智能技術(shù)具備較強(qiáng)的溢出帶動(dòng)性,不僅被廣泛應(yīng)用于不同場(chǎng)景,而且肩負(fù)著維護(hù)國(guó)家安全、實(shí)現(xiàn)科技強(qiáng)國(guó)的重大使命。在我國(guó)政府的不斷推動(dòng)下,人工智能專利申請(qǐng)總量雖位居世界第一,但提高專利綜合競(jìng)爭(zhēng)力、實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略布局仍任重道遠(yuǎn)。為推動(dòng)創(chuàng)新成果由多轉(zhuǎn)優(yōu),要積極開展創(chuàng)新工作,不僅是要加大創(chuàng)新投入,還要注重創(chuàng)新效率的提升,運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)定位,避免重復(fù)的技術(shù)研發(fā)投入,不失為提高創(chuàng)新效率的有效途徑。因此,研究立足專利的完整生命周期,從人工智能專利信息導(dǎo)航、高質(zhì)量的專利申請(qǐng)書撰寫和高效地運(yùn)用經(jīng)濟(jì)資助政策等方面入手,不斷提升人工智能專利的授權(quán)質(zhì)量和審查效率,完善專利政策生態(tài)體系,使更多高價(jià)值的人工智能專利成果成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的加速器。