日本专利局发布人工智能专利技术报告

该报告将人工智能核心发明和人工智能应用发明定义为人工智能相关发明，作为调查对象。

其中，人工智能核心发明是指具有以人工智能为基础的数学或统计信息处理技术为特征的发明，包括神经网络、深度学习、支持向量机、强化学习和其他机器学习技术，以及知识模型和模糊逻辑等。

人工智能应用发明是指将人工智能核心发明应用于各种技术的发明，例如图像处理、语音处理、自然语言处理、设备控制及机器人技术、系统诊断/检测/预测/优化等中。

20世纪90年代前期，受第二次人工智能热潮的影响，人工智能相关专利出现过一段申请热潮，知识基础模型和专家系统等技术广受欢迎，但由于很难提前向计算机教授所有的活动规则，这种热潮持续一段时间后便结束了；之后近20年申请量持续低迷。

人工智能相关专利申请数量自2014年以来快速增长，2018年为4700件。这次增长被认为是受第三次人工智能热潮的影响，计算机性能的提高以及数据通量的增加，使得人工智能相关理论付诸实践成为可能，包括神经网络在内的机器学习技术成为热点（其中深度学习技术占据主要地位）。

日本人工智能专利申请量排名中，排名前三的依次是日本电报电话公司（636件），富士通公司（468件），日立制作所（327件）。

报告筛选了2018年专利申请量在50件以上的FI小类（日本专利分类体系File Index）进行统计分析。除G06N分类以外，图像处理（G06T）、信息检索和建议（G06F16，含FI修订前的G06F17/30）类别的相关专利申请较多。

除此之外，商业（G06Q，含FI修订前的G06F17/60）、医疗诊断（A61B）、一般控制与调节系统（G05B）、材料分析（G01N）、语音处理（G10L）、自然语言处理与机器翻译（G06F17/20-28）等类别也是人工智能的主要应用领域。

几乎所有主要分类2018年的专利申请量都比2010年增长了一倍以上，其中医疗诊断（A61B）、一般控制与调节系统（G05B）、交通控制系统（G08G）、图像处理（G06T）等类别专利申请量增长速度极为显著。

深度学习（Deep Learning）技术是近年来人工智能专利申请数量增长的主要原因，主要包括卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习等技术。

报告指出，深度学习相关专利申请自2014年起崭露头角，此后数量剧增，2018年人工智能相关发明中有超过一半的发明（2474件）提及了深度学习。其中卷积神经网络技术涉及的专利申请数量最多，2018年为1185件。