人工智能在我们的生活中已经无所不在，各式各样的智能技术也不断进步。在专利保护上，许多人可能直觉上会把人工智能专利与软件专利画上等号，但其实不少人工智能技术是需要搭配硬件的突破才能达成的，本文在此以Uber与三星的专利来分别说明偏向软件以及偏向硬件的人工智能专利。

Uber在许多国家相当盛行，乘客透过手机发出搭乘需求后，司机通常会依据乘客的路线以及离自己的距离来选择接单。未来司机可能可以多一个判断的信息了，因为Uber新申请了一件专利，系有关利用机器学习来预测乘客的状态，该人工智能系统甚至可以判断乘客是否喝醉了！

图1.  US20180157984A1的Fig. 3

图片来源: USPTO

图1是系统预测用户状态的流程图，首先系统会从用户接收请求数据(300)，从其中先抽出行程特征(340)，包含用户的位置、天气状态、发出乘车请求的时间等，这部分与使用者行为无关，属于现有媒合乘车流程中已有的数据。

行程特征(340)另外可抽出用户目前的活动数据(320)，这部分有关用户与客户端装置(例如手机)之间互动的行为与特征，系透过客户端装置上的移动传感器、角度传感器、GPS等而获得，而这些数据就是用来预测用户状态。至于流程中的用户档案(310)，则是取自使用者先前的搭乘请求中的请求数据(300)之纪录，接着再合并与比较使用者档案(310)与用户目前的活动数据(320)后得出用户特征(330)。

图2.  US20180157984A1的Fig. 4

图片来源: USPTO

从图2可知，用户特征(330)包括数据输入的准确性(330b)、数据输入的速度(330c)、点击按钮的行为(330d)、装置角度(330e)以及行走速度(330f)。

用户状态模型(350)透过机器学习，在接收到用户特征(330)与行程特征(340)的输入数据后，判断出用户发出搭乘请求时是否有非同寻常的表现。举例来说，喝醉的使用者可能会产生一直打错字、打字速度降低、一直按错键、手机的角度异常、步行速度异常等行为，对比先前的纪录后，这些不寻常的行为会得到一个分数，综合评比后得出不寻常使用者状态辨识(410)，以二元值0或1来表示使用者是否处于不寻常状态。另外如果用户先前的数据不够充足，则会与其他用户的平均进行比较分析。

穿戴装置在前几年爆红后似乎沉寂了一阵子，原因可能是它还不够聪明，所以厂商无不绞尽脑汁地提升穿戴装置的人工智能功能。

目前的智能装置比较常见的是用语音进行控制，但以使用者角度来说，动口不动手似乎还不够，最好是连口都不用动就能控制装置，而电影中用脑波控制的方法在商品化上可能短期内还难以达成，所以另一个较可能的方式就是用眼神去控制了。

图3.  US20180137801A1的Fig. 1

图片来源: USPTO

三星的这篇专利系有关透过感测使用者的注视 (gaze) 信息来控制可饶式显示设备 (例如穿戴手环) 所显示的内容，其中注视信息包括用户的瞳孔感知、注视方向等信息。

以穿戴手环来说，在感测上会遇到的问题就是手环本身会因不同的使用状况而有不同的形状变化，以及因为是穿戴在手上，所以与用户的眼睛视角会动态改变。因此装置上必须具有多个注视传感器以及装置本身的形变传感器。

图4.  US20180137801A1的Fig. 17

图片来源: USPTO

如图4所示，穿戴手环具有多个注视传感器(611、613等)，当使用者的注视从注视点1710移到注视点1720时，注视传感器的也从611变更到613。

图5.  US20180137801A1的Fig. 19

图片来源: USPTO

解决了动态监测用户注视的问题后，接着就是如何利用注视信息来控制显示内容，在说明书中举智慧手环为例，如图5，当手环与使用者的距离超过关键距离时，手环显示静态影像1910，而当用户将手环靠近自己让与手环间的距离小于关键距离时，手环立即改显示动态影像1920，例如用户目前的跑速。

可以控制的内容不局限上述范例，从三星这篇专利的请求项1可知，其希望能获得的保护范围相当大，如果注视讯息以及弯曲讯息的技术特征足以使其获证，那这篇专利可能成为大炮专利。