人工智能 (Artificial Intelligence，AI) 作为这几年最热门的技术领域，相关的专利申请亦是急剧的增加，各企业及发明家无不积极抢占专利地盘，期待未来能靠着专利保护在此领域占有一席之地。在开始进行专利布局或申请之前，许多申请人常会提出以下两个问题：第一，人工智能专利有比其他常见的计算机软硬件领域难申请吗？第二，申请人工智能专利有没有需要特别注意的地方？毕竟申请专利所费不菲，若能事先做好分析及相关准备工作，做出相关IP决策或行动时才有更好的效果。

图片来源：© 2018 Pixabay

本期将利用数据分析、针对第一个问题「人工智能专利会比其他领域难申请吗？」进行分析和讨论，接下来刊期会针对第二个问题作研究。另外，由于各国审查标准及专利现况不同，本文仅以美国数据为主、中国数据为辅进行分析及讨论[1]。

美国人工智能领域专利申请数据分析

笔者分别挑选出几个典型的计算机软硬件领域与人工智能领域来进行比较，藉以检视两者申请的「难易度」，

●　比较的领域

• Art unit 2835 「Electricity: Electrical Systems And Devices」：代表计算机一般硬件领域，共分析31,472件美国专利。
• Art unit 2163 「Computer Architecture, Software, and Information Security」：代表计算机一般软件领域，共分析7,423件美国专利。
• Art unit 2129 「Data Processing: Artificial Intelligence」：代表AI领域，共分析8,325件美国专利。
• Art unit 2822 「Semiconductor Device Manufacturing: Process」：代表半导体制程领域，共分析18,029件美国专利。

●　比较的项目

• 各领域间的核准率比较：分为总体核准率以及前三年核准率两种数据。这应该是最重要、同时也是申请人最关心的数据，毕竟核准率的高低会直接影响所花的时间和成本最终是否有回报。
• 各领域核准前平均收到的OA数比较：官方审查意见书 (Office Action，以下简称OA) 几乎是每个发明专利申请必经的过程，所面对的OA越多，代表申请所需要花费的成本可能越大，同时亦与申请专利范围被修改的次数及幅度有关。此外，以日后专利主张来说，OA越多对一般对申请人越不利，毕竟根据禁反言规则，申请过程中曾经说过的话是不能反悔的，因此申请人于OA回复的内容越多，日后无效调查中对方能攻击的地方就越多。
• 各领域申请至核准所需平均时间比较：人工智能领域技术更新很快，各申请人可以参考平均申请至授权需要的时间，作为日后IP决策的参考。另外必须说明的是，若各位读者有需要快速获得美国专利，可以考虑多花点费用申请美国加速审查(Track One Prioritized Examination)。
• 各领域收到35 U.S.C. §101 Rejection的概率比较：曾申请过美国专利的人应该都不陌生，大家收到OA时最不希望见到的拒绝理由之一就是专利适格性问题的101 核驳，故笔者特别列出相关数据作为参考。

核准率分析

●　总体核准率
分析方法：在总体核准率部分，其分析方法为「已核准专利／（已核准+已放弃专利）」，由于不知道Pending中的专利最终是核准还是放弃，因此不列入计算。分析如表1所示。

表1. 美国专利4大领域之总体核准率比较

数据源：Patent Advisor、Patsnap数据库；统计方式为截至2018年9月30日为止的专利核准量／专利申请数；统计期间为2015年间申请的发明专利。制表：Johnny Chen。

从表1可见，人工智能领域的总体核准率略高于一般计算机软硬件领域的总体核准率，却稍稍低于半导体制程领域的核准率。

●　前三年核准率
分析方法：针对前三年准率部分，其分析方法为「已核准专利／所有申请专利」，以截稿时间 (2018年9月) 计算2015年期间申请的美国发明专利。

提供前三年分析是为了能让申请人有更准确的心理预期、在三年左右的期间获得授权的概率有多少。相较于上述全部期间的总体核准率，此三年分析更能体现时间因素，尤其是对于急着需要获得授权的申请人，可以据此决定是否申请、或是否提起美国加速审查请求。分析结果如表2 所示。

表2. 美国专利4大领域申请前3年之核准率比较

数据源：Patent Advisor、Patsnap数据库；统计方式为截至2018年9月30日为止的专利核准量／专利申请数；统计期间为2015年间申请的发明专利。制表：Johnny Chen。

从上表2可见，人工智能领域的申请前三年核准率大大低于其他的一般计算机软硬件领域 (注2)，但如结合表1的总体核准率后即可知，人工智能领域之专利并不会比较难授权，只是三年内获准的比例比较低。因此若有意申请人工智能领域专利、且对于授权时间有要求的，可以考虑提出美国加速审查请求。

●　核准前平均OA次数分析
全期间的各领域核准前平均会收到的OA次数如表3所示。

表3. 美国专利4大领域全期间于核准前平均收到之OA次数

数据源：Patent Advisor、Patsnap数据库；统计时间截至2018年9月30日为止。制表：Johnny Chen。

从表3可以发现一个很有趣的现象，就是人工智能作为软件领域的一个分支，其平均OA数 (约1.4次) 竟然与硬件及半导体制程领域大致相同，三者皆大幅度低于一般软件领域的OA次数 (约2.2次)。如前文所述，OA越多一般而言对申请人越不利，无论是申请阶段后或授权后的实施阶段皆是如此，因此此一数据对于人工智能领域之专利申请人来说是个好现象。

●　核准平均历时分析
全期间之各领域专利申请至核准所需平均时间如表4所示。

表4. 美国专利4大领域全期间专利申请至核准所需平均时间

数据源：Patent Advisor、Patsnap数据库；统计时间截至2018年9月30日为止。制表：Johnny Chen。

如表4所示，人工智能领域的核准前平均审查时间平均需要3年1个月又24天，不意外的高于硬件及半导体制程领域，但低于一般软件领域的3年6个月又18天，此数据亦反映了OA次数与授权所需时间一般而言是正相关的。

表5. 收到35 U.S.C. §101 Rejection (专利适格性) 核驳的机率分析

数据源：Patent Advisor、Patsnap数据库；统计时间截至2018年9月30日为止。制表：Johnny Chen。

如表5所示，同样不意外的，一般软件领域与人工智能领域收到101核驳理由的机率非常的高，AI领域(47%)甚至些微高于一般软件(45.2%)，可见得无论是一般软件领域或是人工智能领域的申请人，都必须做好面对专利适格性的挑战。

中国人工智能领域专利申请数据分析

看完了美国，接下来看看中国的人工智能领域相较于其他领域专利的核准情况，
由于笔者手边中国数据较少，因此仅以人工智能及其他常见领域申请三年后的核准率进行比较；分析方法为「已核准专利 ／所有申请专利」，分析结果如表 6所示。

表6. 中国专利4大领域申请前3年之核准率比较

数据源： Patsnap数据库；统计方式为截至2018年9月30日为止的已核准专利量／所有专利申请数；统计期间为2015年间申请的发明专利。制表：Johnny Chen

从表6可见，目前中国人工智能领域专利的三年核准率稍低于一般计算机软硬件领域及半导体领域，但整体而言差距不大[2] 。

结论

透过以上的统计分析可知，美国于人工智能领域专利申请的平均核准率略高于一般计算机软硬件领域，但三年核准率是较低的，因此对于需要尽早获得授权的申请人而言，可以考虑提出美国加速审查请求。另外以OA角度分析，在美国虽然AI领域专利申请收到101专利适格性核驳的几率较高，但总体平均授权前会收到的OA次数其实是与一般计算机硬件或半导体领域差不多的。而以中国现况而言，AI领域专利的三年核准率稍低于一般计算机软硬件领域或半导体领域。

另外必须说明的是，许多人工智能相关专利分类时并不是直接分类到上述人工智能专属类别，而是分散于其他主要技术类别中，人工智能只是改进此技术领域的其中一个方案，故本文所做的分析并不能够完整代表全部AI相关专利申请现况，仅以分类号内的统计资料供各位读者作为人工智能专利申请前之参考。

备注：

1. 由于笔者手边数据有限，故此处使用IPC分类号来进行分析。其中为了更精准锁定AI领域，对于G06N3更进一步限定文中至少出现「artificial intelligence」或「machine learning」或「neural network」三关键词汇其中之一。)
2. 为了更精准锁定AI领域， 因此对于G06N3更进一步限定文中至少出现「人工智能」或「机器学习」或「神经网络」三关键词汇其中之一。

※ 本文作者将稿费收入全数捐赠予「财团法人博幼社会福利基金会」

作者： Johnny Chen 现任： 北京科技大厂专利总监 学历： 台湾大学信息网络与多媒体研究所 台湾中兴大学土木工程学系 专长： 知识产权、美国专利法、专利布局、专利分析