1、国际报道：AI相关发明申请情况调查报告
近日，日本特许厅发布《AI相关发明申请情况调查报告》（AI関連発明の出願状況調査），报告摘要如下（详情请参阅报告原文，原文链接见下文）：
u 在AI核心发明（IPC：G06N）的基础上，将AI应用于各技术领域的AI适用发明定义为“AI相关发明”。
u AI相关发明的申请件数受第三次AI热潮的影响，2014年以后每年都在持续增加（见图1）。近年来，AI相关发明申请增加的最大原因源于深度学习技术，CNN、RNN和LSTM以及深度强化学习在2018年以后申请增长放缓，但是Transformer在2017年以后有明显增加的倾向（见图2）。
图1 AI相关发明申请趋势
图2 不同类别AI相关发明申请趋势
u 作为AI的适用对象，图像处理领域的申请件数特别多（见图3），在图像处理以外，被归结为“其他”技术领域的数量也有增加的倾向，可以看出AI技术的适用对象正在扩大。
图3 AI相关发明的主分类构成
u 关于AI的IPC：G06N的申请在各国都有增加的倾向。特别是在美国和中国尤为突出。（见图4）。
图4 G06N在各国的申请情况
信息来源：https://www.jpo.go.jp/system/patent/gaiyo/sesaku/ai/ai_shutsugan_chosa.html
报告原文：
https://www.jpo.go.jp/system/patent/gaiyo/sesaku/ai/document/ai_shutsugan_chosa/hokoku.pdf
2、我校AI相关专利申请情况
在Incopat专利数据库，检索截止到2022年12月6日的我校AI技术领域（IPC：G06N）的专利申请，共得到994件专利，专利申请趋势见图5，可以发现我校相关专利最早从2010年开始申请，2018年之后专利申请数量增长明显（由于专利公开的滞后性，近两年的专利申请数量仅供参考）。
图5 我校G06N领域专利申请趋势
专利公开类型及公开国别见表1，可以发现我校相关专利基本是发明专利，且绝大多数在中国公开。
表1 专利公开类型及公开国别
将我校AI技术领域中有CNN、RNN、LSTM、Transformer相关的专利进行分类，并按照申请年份进行统计，见图6。可以发现，我校相关专利技术最早从2018年开始申请，近年来专利申请数量逐年增长。涉及LSTM与CNN技术的专利数量较多，近两年涉及Transformer技术的专利有增长趋势。
图6 我校CNN、RNN、LSTM以及Transformer相关专利申请情况
统计我校AI技术领域的活跃发明人，见图7。该技术领域活跃发明人主要涉及计算机与信息学院（毛莺池、张鹏程、刘凡、高红民、朱跃龙、李臣明）、能源与电气学院（孙国强、臧海祥、卫志农、马宏忠）等。
图7 我校相关领域活跃发明人
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