原標題：AI関連発明の出願狀況調査
2020年7月27日，日本專利局發布了人工智能相關專利調查報告，調查了1988至2018年日本人工智能（AI）相關專利的申請現狀。
該報告將人工智能核心發明和人工智能應用發明定義為人工智能相關發明，作為調查對象。
其中，人工智能核心發明是指具有以人工智能為基礎的數學或統計信息處理技術為特征的發明，包括神經網絡、深度學習、支持向量機、強化學習和其他機器學習技術，以及知識模型和模糊邏輯等。
人工智能應用發明是指將人工智能核心發明應用于各種技術的發明，例如圖像處理、語音處理、自然語言處理、設備控制及機器人技術、系統診斷/檢測/預測/優化等中 。
1. 人工智能相關專利申請態勢
20世紀90年代前期，受第二次人工智能熱潮的影響，人工智能相關專利出現過一段申請熱潮，知識基礎模型和專家系統等技術廣受歡迎，但由于很難提前向計算機教授所有的活動規則，這種熱潮持續一段時間后便結束了；之后近20年申請量持續低迷。
人工智能相關專利申請數量自2014年以來快速增長，2018年為4700件。這次增長被認為是受第三次人工智能熱潮的影響，計算機性能的提高以及數據通量的增加，使得人工智能相關理論付諸實踐成為可能，包括神經網絡在內的機器學習技術成為熱點（其中深度學習技術占據主要地位）。
日本人工智能專利申請量排名中，排名前三的依次是日本電報電話公司（636件），富士通公司（468件），日立制作所（327件）。
2. 人工智能應用技術相關專利申請趨勢
報告篩選了2018年專利申請量在50件以上的FI小類（日本專利分類體系File Index）進行統計分析。除G06N分類以外，圖像處理（G06T）、信息檢索和建議（G06F16，含FI修訂前的G06F17/30）類別的相關專利申請較多。
除此之外，商業（G06Q，含FI修訂前的G06F17/60）、醫療診斷（A61B）、一般控制與調節系統（G05B）、材料分析（G01N）、語音處理（G10L）、自然語言處理與機器翻譯（G06F17/20-28）等類別也是人工智能的主要應用領域。
幾乎所有主要分類2018年的專利申請量都比2010年增長了一倍以上，其中醫療診斷（A61B）、一般控制與調節系統（G05B）、交通控制系統（G08G）、圖像處理（G06T）等類別專利申請量增長速度極為顯著。
3. 深度學習技術相關專利申請趨勢
深度學習（Deep Learning）技術是近年來人工智能專利申請數量增長的主要原因，主要包括卷積神經網絡、循環神經網絡和深度強化學習等技術。
報告指出，深度學習相關專利申請自2014年起嶄露頭角，此后數量劇增，2018年人工智能相關發明中有超過一半的發明（2474件）提及了深度學習。其中卷積神經網絡技術涉及的專利申請數量最多，2018年為1185件。
來源：中科院知識產權信息
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