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自 2010 年以來，全球共申請了超過 15.4 萬項人工智能專利，其中大多數是健康領域 ( 29.5% ) 、行業特定解決方案 ( 25.3% ) 和基於人工智能的數字安全 ( 15.7% ) 。
基於人工智能的行銷專利是增長最快的全球類別，在 2010 年至 2018 年間，復合年增長率 ( CAGR ) 達到 29.3%。
2010 年至 2018 年間，全球增長第二和第三快的人工智能專利類別是基於人工智能的數字安全 ( 23.4% CAGR ) 和基於人工智能的移動出行 ( 23% CAGR ) 。
2010 年至 2018 年間，美國共申請了 79936 項專利，其中大部分是在醫療領域 ( 32.6% ) ，其次是針對特定行業的解決方案 ( 20.5% ) 和基於人工智能的數字安全 ( 18% ) 。
如今，機器學習在人工智能專利領域占據主導地位，引領著包括深度學習和神經網路在內的各類人工智能專利。
這些見解和許多其他見解都來自於 EconSight 公司董事總經理 Kai Gramke 最近發表的一篇精彩的演講。該演講題為《人工智能是一項關鍵技術和技術進步的驅動力》 ( Artificial Intelligence As A Key Technology and Driver of Technology Progress ) 。EconSight 的客戶包括瑞士聯邦委員會、德國聯邦總理府、領先的歐洲智庫、研究機構以及半數德國 DAX-30 公司。以下是閱讀他的公司最近的研究和報告得出的關鍵結論 :
EconSight 發現，截至 2018 年 11 月，微軟擁有 697 項該公司定義為具有重大競爭影響力的世界級專利，在 2019 年開局之年中處於領先地位。在 EconSight 最近的分析中定義的前 30 強公司和研究機構中，微軟在全球專利生產公司和研究機構中創造了 20% 的專利。下圖提供了前 30 強公司和研究機構的比較。
據媒體報導，微軟最近獲得一項可以檢測 ” 靜音 ” 語音指令的模塊專利。微軟專利申請指出，” 靜音 ” 輸入法可以檢測耳語並從口語中產生的氣流中推斷出語音指令。該模塊可以放置在一系列的設備中，包括智能手表、電話、智能手環、耳機麥克風，甚至是電視遙控器。如此，該專利就能避免在公眾場合使用語音助手時的聲音尷尬。
如今，機器學習在人工智能專利領域占據主導地位，引領著包括深度學習和神經網路在內的各類人工智能專利。機器學習基於貝葉斯分析、數據挖掘和預測分析的基本概念。機器學習算法及其所依賴的應用程序的設計目的是在大規模數據集中發現模式，同時能夠通過從數據中學習來解決複雜的、基於約束的問題。包括微軟、SAP 和其他公司在內的企業軟件公司正在積極開發人工智能技術，將其集成到現有的平台中，簡化了許多客戶的採用。
自 2000 年以來，全球共申請了 225833 項人工智能專利，其中 30.7% 是針對特定行業的 ( 下圖為工業 4.0 ) ，其次是健康相關專利 ( 28.1% ) ，13.8% 的人工智能專利用於數字安全，11.9% 用於能源。有趣的是，2000 年至 2018 年間增長最快的專利是將人工智能應用於行銷 ( 22% 的 CAGR ) 和基於人工智能的數字安全 ( 18.8% 的 CAGR ) 。
