人工智能 (Artificial Intelligence，AI）是最近几年相当热门的话题，随着自动驾驶、无人机、无人超市、及各种形态的机器人陆续投入测试以及试运，AI已渐渐从实验室走进产业及迈入市场。过往一旦有新技术出现，厂商都会急着找它的「杀手级应用」(Killer Applications)，但人工智能却没有这方面的烦恼，因为人工智能的应用无所不在，举凡物联网、大数据、金融科技、智能制造……这些正火红的产业，都与人工智能息息相关。在「2017《天下》两千大调查　人工智能全面启动」的报导中，台湾机器人研究领域的师祖级人物、台大电机系终身特聘教授罗仁权便指出：「全世界已经进入AI+的时代，各行各业都会受到影响」。在该份调查报告中，有一份篇题为《台湾机器人百强企业出列！抢1.1兆大饼》的文章，针对机器人主要5大构成部分，包括机构模块、传感器模块、驱动模块、控制器模块、以及整体系统，将在该领域中有技术、生产及制造能力的台湾企业列出，显示台湾已俱备全球最完整的工业机器人产业链。然而，万事俱备，只欠东风，台湾在人工智能产业中，除了人才不足外，致命要害是专利严重不足，如不设法缩短差距，恐怕未来在国际市场难有立足之地。

在9月初举行的《大智移云 精采时代 MIC FORUM》研讨会，在「人工智能创新趋势前瞻」的单元中，台湾地区｢专利检索中心｣执行长杜在国和台湾地区｢资策会｣MIC资深产业分析师陈赐贤不约而同的以人工智能的专利作为报告主题，其中杜在国分析了深度学习 (Deep Learning)的全球专利布局与趋势，而陈赐贤则介绍了人工智能的美国专利分布状况。

资策会MIC资深产业分析师陈赐贤

专利检索中心执行长杜在国

摄影：李淑莲

深度学习领域专利    独缺台湾

人工智能共有6大核心技术专利，分别是神经网络、基因模式、专家系统、模糊逻辑、机器学习及自然语言处理，而杜在国所分析的「深度学习」是机器学习拉出的分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层，对数据进行高层抽象的算法。

图1. 各主要厂商在「深度学习」领域之专利数占比

数据源：专利检索中心执行长杜在国简报数据，2017年9月7日

从图1可见，在「深度学习」领域中，专利量占比前5大总和就超过50%，依序为Microsoft、Google、Samsung、Qualcomm及IBM。剩下不到50％的比例由15家厂商瓜分，当中有3家中国企业，包括百度 (Baidu)、上海兆芯集成电路 (VIA Alliance Semiconductor) 以及腾讯 (Tencent)，共占8.3%；但台湾厂商却是没有任何表现（编按：虽然台湾威盛电子有投资上海兆芯集成电路，但上海兆芯集成电路属于中国企业）。

图2. 前5大厂在「深度学习」领域之技术脉络整理
数据源：专利检索中心执行长杜在国简报数据，2017年9月7日

人工智能美国专利    台湾占比不到1%    与大陆厂商在伯仲之间

不同于杜在国针对特定技术领域，陈赐贤针对特定国别，以美国专利为分析对象。表1为人工智能美国专利国家别分析，陈赐贤针对24,706件人工智能美国专利国际权利人所属国家或地区别进行比对分析后，发现主要集中在美国和日本。其中，美国握有专利权占比达到62.9%、日本占比达11.0%，合计占比高达73.9%。台湾占比仅达到1.0%（达243件）；而中国大陆刚有159件，占0.6%。

表1. 人工智能美国专利国家别分析

数据源：MIC，2017年9月

陈赐贤指出，台湾地区与中国大陆在人工智能美国专利核心技术最大差别是神经形态运算硬件的布局，数据显示，台湾地区尚未拿到美国专利，而中国大陆已经拿到美国专利。从表2可见，中国大陆在这个领域已有2件美国专利，但台湾地区则是挂零状态。

表2. 人工智能美国专利核心技术国家别

数据源：MIC，2017年9月；附注：表格内之数字为专利数

如从人工智能美国专利国际权利人所属领域别分布观之，陈赐贤发现主要集中在运算科技，其余依序为控制、测量、数据通讯、信息科技管理方法、电信、视听科技等；在机械工程领域，以运输比重较高，属于化学领域则以化学工程比重较高（表3）。

表3. 人工智能美国专利领域别分析─国际专利权人

数据源：MIC，2017年9月

如果分析台湾权利人所属领域别分布，则发现主要集中在运算科技，占57.3%（与国际权利人情况相同）；其余则依序为控制、测量、视听科技、电机／设备／能源、电信、数据通讯、基础通信程序、及信息科技管理方法等 (表4)。

表4. 人工智能美国专利领域别分析─台湾专利权人

数据源：MIC，2017年9月

如果就人工智能美国专利涉及的6大项核心技术进行国际权利人重点项目布局分析，会发现自然语言处理比重最高，达到72.9%；其次则为专家系统(11.7%)、机器学习(8.6%)、神经网络(4.0%)、模糊逻辑(2.2%)、以及基因模式(0.6%)，如表5所示。

表5. 人工智能美国专核心技术分析─国际专利权人
数据源：MIC，2017年9月

表6把人工智能6大项核心技术又再细分，其中自然语言处理又再细分为9项，然后再分析其人工智能美国专利核心技术细项历年趋势。表6数据显示，在众多技术细项中，机器学习专利数最多（3,882件），其次为自然语言处理涉及的自动分析、自然语言翻译；此外，专家系统涉及的知识表达、推论方法以及神经网络涉及的学习方法等，也值得关注。从2016年的数据显示，自然语言处理大项中涉及自动分析及翻译语法分析的部分、及专家系统大项底下的知识表达部分，其于当年度之专利公告量已超越机器学习此一大项。

表6. 人工智能美国专利核心技术历年分析－国际权利人

数据源：MIC，2017年9月；附注：表格内之数字为专利数

接下来，陈赐贤针对人工智能美国专利涉及的6大项核心技术进行台湾权利人重点项目布局分析，发现自然语言处理比重最高达到63.2%，其次则为机器学习(16.4%)、专家系统(11.2%)、神经网络(5.6%) 、基因模式(2.4%)、及模糊逻辑(1.2%)（表7），基本上跟国际专利权人在不同项目的发展方向近似。

在分析核心技术细项的历年趋势时，数据显示，机器学习专利数累积最多，其次为自然语言处理涉及的自然语言数据处理、自然语言翻译、编辑、自动断字、自动用连字符号连接等（表8）。

表7. 人工智能美国专核心技术分析─台湾专利权人

数据源：MIC，2017年9月

表8. 人工智能美国专利核心技术历年分析－台湾权利人

数据源：MIC，2017年9月；附注：表格内之数字为专利数

接下来是最吸睛的智能服务项目。针对1,451件智能服务美国专利所属国家别进行分析，发现主要集中在美国，有高达1,206件。陈赐贤指出，值得注意的是，中国大陆已经拿到6件智能服务美国专利，而台湾地区于此一领域也拿到4件美国专利（表9）。

表9. 智能服务美国专利国家别分析-1

数据源：MIC，2017年9月

从表10的智能服务美国专利所属国家别分布，发现，营销／广告类之专利数最多，其余依序为金融、办公室自动化、资源管理、支付、电子商务等，且全部均以美国占比最高。另外，值得注意的是，就数据显示，法律服务、健康照护、物流……等项目，目前美国专利数不多，值得科技界投入研发及进行布局。

表10. 智慧服务美国专利国家别分析-2

数据源：MIC，2017年9月；附注：表格内之数字为专利数

若针对智能服务美国专利所属领域别进行分析，会发现主要集中在运算科技，其次为信息科技管理方法、数据通信、控制、电信、运输、测量、视听科技、医疗科技等（表11）。

表11. 智慧服务美国专利领域别

数据源：MIC，2017年9月

表12. 智慧服务美国专利知名国际权利人分析

数据源：MIC，2017年9月; 附注：表格内之数字为专利数

接下来针对5,470件智能产业美国专利所属国家别进行分析，发现主要集中在美国（3496件）、日本（859件）。值得注意的是，台湾地区已拿到78件智能产业美国专利，而中国大陆也已拿到44件美国专利（表13）。

表13. 智慧产业美国专利国家别分析

数据源：MIC，2017年9月

陈赐贤针对神经形态运算硬件美国专利所属领域别进行分析，发现主要集中在运算科技，其次为控制、数据通信、电信、测量、视听科技、信息科技管理方法、电机/设备/能源医疗科技、运输等（表14）。

表14. 智慧产业美国专利领域别分析

数据源：MIC，2017年9月

表15. 智能产业美国专利与人工智能核心技术交叉分析

数据源：MIC，2017年9月; 附注：表格内之数字为专利数

表16. 智能产业美国专利人工智能核心技术与知名国际权利人交叉分析

数据源：MIC，2017年9月; 附注：表格内之数字为专利数

总结与建议

最后，陈赐贤总结了人工智能美国专利现况，并作出了建议。他指出应以产学研合作方式，开发重要领域之机器学习算法及应用，并结合学研投入发展学习方法、推论方法等关键技术。在人工智能硬件的部分，陈赐贤指出神经形态硬件为半导体领域的新机会，台湾应把中期目标设定在拿到电子式专利，长期目标布局则应针对光学式专利努力。在人工智能服务方面，陈赐贤建议业者布局华文自然语言处理智能营销／广告专利，并结合电子商务、支付、物流布局之实体智能商场。最后是人工智能产业的部分，陈赐贤认为智能产业将带出零组件、设备、装置之新商机，台湾在这方面可扮演关键零组件解决方案提供者角色。

表17. AI人工智能美国专利技术趋势之整理及建议

数据源：MIC，2017年9月; 附注：表格内之数字为专利数、百分比为专利占比