2018中国人工智能产业知识产权和数据相关权利白皮书_87页_4mb

中国人工智能产业知识产权和数据相关权利白皮书（2018）总结

核心内容

本白皮书由中国人工智能产业发展联盟（AIIA）组织编写，旨在系统梳理人工智能领域知识产权和数据相关权利的现状及挑战，为行业提供参考和指导。报告围绕知识产权保护端、创新端与应用端三个维度展开，同时探讨了数据相关权利的法律问题。

主要观点

1. 人工智能的发展与知识产权挑战

• 人工智能在经历三次技术浪潮后，成为科技创新和产业升级的重要引擎。
• 人工智能技术的快速发展对知识产权制度提出了新的挑战，特别是在专利权归属、可专利性、数据权利界定等方面。
• 人工智能生成物是否具有“可版权性”、“可专利性”等问题尚无统一答案，亟需立法和司法实践的进一步探索。

2. 知识产权法律概况

• 知识产权包括专利权、商标权、版权等，其中专利权是衡量企业创新能力的重要指标。
• 人工智能专利需满足新颖性、创造性、实用性三大要求，但人工智能技术的“创造性”与“新颖性”判断面临挑战。
• 商业秘密的保护依赖于秘密性、商业价值和保密措施，相关法律在人工智能领域仍有待完善。

3. 人工智能的司法实践现状

• 著作权法方面，人工智能生成物不被认定为“作品”，因此不受到《著作权法》保护。
• 专利法方面，人工智能生成物的专利权归属、技术可专利性及“创造性”判断仍是争议焦点。
• 商标法方面，人工智能相关产品和服务的商品/服务分类和商标侵权认定面临新的难题。
• 数据不正当竞争方面，法院倾向于保护数据收集者和控制者的权益，但反不正当竞争法第二条的适用仍存在争议。

关键信息

1. 全球与国内人工智能专利态势

• 截至2018年11月，全球人工智能相关专利申请量超过33.8万件，其中中国占比43.4%，为全球第一。
• 中国人工智能专利授权量排名第三，美国和日本分别占31.8%和23.4%。
• 机器学习和深度学习是人工智能专利的重要分支，中国在该领域的申请量和授权量均位居全球前列。

2. 人工智能专利分析方法

• 专利分析通常包括申请趋势、地域分布、技术分布、合作申请人、转移转让分析等维度。
• 本报告以微软公司和智慧物流行业为例，展示了企业及行业层面的专利分析方法。

3. 人工智能专利价值评估

• 专利价值评估方法包括成本法、收益法、市场法。
• IPscore 和 智慧芽专利价值评估系统是常用的评估工具，前者基于Microsoft Access 2000数据库，后者采用改进市场法（IMVA）。
• 评估维度包括市场吸引力、市场覆盖率、技术质量、申请人情况、法律情况等。

4. 数据相关权利问题

• 数据是人工智能的核心资源，其共享、流动、保护之间的冲突成为亟待解决的问题。
• 数据不正当竞争行为的界定主要依赖《反不正当竞争法》，但法律条文尚不明确，实践中有争议。
• 本报告提出“三重授权”原则，强调数据流转过程中需获得用户、平台、数据平台的授权。

技术与产业分析

1. 人工智能专利技术分布

• 人工智能专利涵盖机器学习、自然语言处理、图像识别、语音识别、智能搜索、自动驾驶等多个技术领域。
• 自然语言处理是微软公司在人工智能领域专利申请量最多的分支。

2. 人工智能企业专利布局

• 微软、IBM、谷歌、三星等国际企业在全球人工智能专利申请中处于领先地位。
• 中国企业在人工智能专利申请上增长迅速，但授权量仍低于美国和日本。
• 中国百度、中科院、国家电网等企业在人工智能领域专利申请量排名靠前。

3. 智慧物流行业专利分析

• 智慧物流相关专利申请量全球领先，中国占比53%，美国和日本紧随其后。
• 中国智慧物流专利申请量已超过美国、日本和德国等发达国家。
• 专利质量方面，中国发明专利占比66%，但与国外相比仍有差距。

结论与展望

• 人工智能知识产权体系尚处于初步构建阶段，未来需进一步完善。
• 专利分析和价值评估工具的发展为人工智能创新提供了支持。
• 数据相关权利的界定和保护机制仍需法律、技术和产业的协同推进。
• 后续白皮书将对人工智能领域的技术专利、数据权利、企业创新战略等进行更深入的研究与探讨。

附录与资料来源

• 专业术语在附录中进行了说明。
• 报告资料来源包括上海交通大学、中国信息通信研究院、苏州慧谷知识产权服务有限公司、智慧芽信息科技（苏州）有限公司、中科院自动化所、拓尔思信息技术股份有限公司、百度公司等。
• 报告以系列报告形式发布，后续版本将逐步完善。

总结

本白皮书是人工智能知识产权和数据相关权利的初步研究，聚焦于法律、专利分析与运营、数据权利等方面。随着人工智能技术的快速发展，其在知识产权领域带来的挑战日益凸显，亟需政策、法律和产业界的协同应对。未来，人工智能专利分析和价值评估体系将不断完善，数据相关权利的界定和保护机制也将逐步明确。