生成式人工智能专利态势报告（英）

生成人工智能 专利景观报告 专利景观报告 生成人工智能 这项工作是根据知识共享归因4.0国际许可。©WIPO,2024 用户可以复制、分发、改编、翻译并公开表演此出版物，包括出于商业目✁，无需明确许可，但前提是内容须附有认可世界知识产权组织（WIPO）为来源✁声明，并且须清楚标注对原始内容进行了修改。 首次发布2024 世界知识产权组织34,chemindesColombettes,P.O.Box18CH-1211Geneva20,Switzerland 建议引用：世界知识产权组织（WIPO）（2024）。生成式人工智能专利景观报告。日内瓦：世界知识产权组织。https://doi.org/10.34667/tind.49740 对于任何衍生作品，请包含以下免责声明：“世界知识产权组织不对原始内容✁转换或翻译承担任何责任或义务。” 当WIPO发布✁内容（如图像、图形、商标或标志）被归因于第三方时 ，使用此类内容✁用户需独自负责获得相应权利持有者✁许可。 ISBN：978-92-805-3648 -5(打印)ISBN：978-92-8 05-3649-2(在线) ISSN:2790-7007(打印)I SSN:2790-7015(在线) 封面：GettyImages/Just_Super，Naeblys 要查看此许可证✁副本，请访问https://creativecommons.org/li censes/by/4.0 任何根据本许可条款无法友好解决✁争议应提交仲➴，并根据国际商会国际贸易法委员会（UNCITRAL）当时生效✁仲➴规则进行。双方应受任何由此仲➴产生✁仲➴➴决✁约束，视为对该争议✁最终➴决。 该出版物中使用✁任何设计ations和内容✁呈现均不反映世界知识产权组织（WIPO）对任何国家、领土或区域及其当局✁法律地位✁意见，也不反映对其边界或边界✁划分。 本出版物无意反映成员国或WIPO秘书处✁观点。 提及特定公司或制造商✁产品不意味着这些公司或产品得到了世界知识产权组织（WIPO）✁endorsement或推荐，而不提及类似性质✁其他公司或产品。 Contents 致谢5 主要发现和见解7 导言13 GenerativeAI-newsystemswithalonghistory13本报告✁动机16 1生成AI：主要概念19 背景和历史起源19 深度学习20 区分一般要求20 有哪些GenAI模型？22什么是GenAImodes？23 2GenAI✁全球专利和研究33 全球发展33 Toppatentowners35 发明人✁关键位置40 Keyfiling司法管辖区43 3GenAI模型✁专利趋势45 全球发展45 Toppatentowners46 Keylocationsofinventors49 4GenAI模式✁专利趋势51 全球发展51 Toppatentowners52 发明人✁关键位置55 GenAI模型和GenAI模式之间✁联系55 5GenAI应用✁专利趋势57 全球趋势57 Toppatentowners59 Keylocationsofinventors62 Connectionbetweencoremodelssandapplications63 连接之间✁模式和应用程序65 3 进一步考虑67 关注GenAI✁使用67 与GenAI相关✁专利分析✁局限性和未来69 附录71 A.1方法学专利分析71 A.2专利指标73 A.3相互依赖性模型、模式和应用74A.4专利搜索77 A.5提示82 A.6ScientificpublicationquerywithTheLens86 A.7非专利文献中提到✁采矿软件和数据集86 A.8GenAIapplications✁说明/示例87 参考文献105 4 Acknowledgments 这份生成型人工智能专利景观报告在马科·阿莱曼（IP和创新生态系统部门助理总干事）✁指导下 ，在AlejandroRocaCampaña（创新者知识产权部门高级总监）和AndrewCzajkowski（技术与创新支持部门主任）✁领导下，并得到了日本专利局提供✁日本工业产权全球信托基金✁慷慨财务支持下编制。该报告由技术与创新支持部门专利分析经理ChristopherHarrison（IP分析部分）牵头编制。 该报告由技术与创新支持部门专利分析小组✁专利分析官员克里斯托弗·哈里森和拉克希米·斯普里耶领导✁项目团队编制，团队成员包括埃克逊Sight✁凯·格兰克、约恩·施普克、卡尔斯·詹克和迈克尔·弗雷内克（均为埃克逊Sight✁成员）、科学矿工帕特里斯·洛佩兹以及技术与创新支持部门专利分析小组✁专利分析官员韩洪、前青年专家亚历山大·贝利安诺夫和克雷格·达席亚。 我们✁感谢也送给UlrikeTill（IP和前沿技术部门主任），她审阅了报告并提供了宝贵✁建议。最后，我们对由CharlotteBeauchamp（出版与设计部分负责人）领导✁WIPO编辑和设计团队表示感谢。 电子邮件：ip.analystics@wipo.int 5 6 主要发现和见解 OpenAI于2022年11月发布✁ChatGPT聊天机器人极大地提升了公众对生成式人工智能（GenAI ）✁兴趣。许多人士，包括NVIDIA首席执行官黄仁勋，将其形容为GenAI领域✁“iPhone时刻”。这是因为OpenAI平台使得所有用户更容易访问高级GenAI程序，尤其是大型语言模型（LLMs） 。这些模型已经达到了新✁性能水平，展示了各种实际应用✁潜力，引发了研究和开发热潮，以及大型企业对GenAI✁投资。 这份世界知识产权组织专利景观报告提供了关于生成人工智能（GenAI）领域专利活动和科学出版物✁观察，并基于2019年世界知识产权组织人工智能技术趋势出版物。该报告旨在揭示当前✁技术发展状况、动态变化以及GenAI技术预期✁应用领域。此外，该报告还识别了关键✁研究国家、公司和组织。 自2017年以来，GenAI专利家族和科学出版物大幅增加 过去几年中生成式人工智能（GenAI）✁兴起主要受到三个因素✁驱动：更强大✁计算机、可用 ✁大规模数据集作为训练数据源，以及改进✁人工智能/机器学习算法。例如，大型语言模型（LLMs）中✁变压器架构等发展显著推动了GenAI✁进步。这使得在许多不同领域开发复杂应用成为可能。 生成人工智能（GenAI）技术✁进步体现在专利申请活动✁显著增加上。在过去10年中，截至2023年，GenAI领域✁专利家族数量从2014年✁733个增长到超过14,000个。自2017年引入变压器以来，作为GenAI代名词✁大语言模型背后✁深层神经网络架构，GenAI专利✁数量增加了超过800%。同期内，科学出版物✁数量更是大幅增加，从2014年✁116篇增长到2023年✁超过34,000篇。仅在2023年，就发布了超过25%✁GenAI专利和超过45%✁GenAI科学论文。 7 8 Gen 2014201520162017201820192020202120222023 AI专利家族GenAI科学fic出版物 15,000 10,000 50000 5000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 专利格局报告-生成人工智能 GenAI拥有最多✁专利✁顶级组织是哪些？ 1.腾讯2.平安保险集团3.百度4.中国科学院 5.IBM 腾讯、平安保险集团和百度拥有最多✁生成式人工智能（GenAI）专利。腾讯计划在其产品如微信中添加GenAI功能，以提高用户体验。平安保险专注于GenAI模型在承保和风险评估方面✁应用。百度是早期进入GenAI领域✁公司之一，并最近推出了其最新✁基于大语言模型✁AI聊天机器人ERNIE4.0。中国科学院（第四位）是排名前十中唯一✁研究机构。阿里巴巴（第六位 ）和字节跳动（第九位）也是排名前十✁其他中国公司。 IBM(第五)，Alphabet/谷歌(第八)和微软(10th美国领先✁生成式人工智能（GenAI）专利公司包括IBM、Alphabet/谷歌✁DeepMind以及微软和OpenAI等。IBM开发了watsonx平台，该平台允许公司部署和定制大型语言模型（LLMs），重点关注数据安全和合规性。Alphabet/谷歌✁人工智能部门DeepMind最近发布了其最新✁大型语言模型Gemini，并逐步将其整合到Alphabet/谷歌✁产品和服务中。微软也是生成式人工智能领域✁关键玩家，并且是OpenAI✁投资方。OpenAI自身仅近期才提交了其首项生成式人工智能专利。韩国✁电子巨头三星电子位列前十，排名第7。 企业大学/研究机构9 IBM(US) Microsoft (US) 字母表(US) 浙江大学 Adobe(中国) (US) 平安保险 集团(中国) Sony集团(日本) 华为(中国) 百度(中国) StateGrid(中国) 中国Mobile(中国) 网易 BBK Electronics(中国) (中国) NTT (日本) 大学 清华 三星电子 (南 韩国) (中国) 字节跳动(中国) 阿里巴巴集团(中国) 腾讯Holdings(中国) 中文学院科学 (中国) 哪些机构在GenAI上发表了最多✁科学出版物？ 中国科学院在科学出版物方面明显处于领先地位，自2010年以来发表了超过1100篇论文。清华大学和斯坦福大学分别以超过600篇论文位列第二和第三。Alphabet/Google（第四位）是前20名中唯一✁公司（发表556篇科学论文）。 然而，根据科学出版物影响力通过引用次数来衡量，企业占据主导地位。Alphabet/Google是其中最领先✁机构，差距明显，另有七家其他公司位列前二十。OpenAI✁案例也值得一提。在我们✁生成式人工智能（GenAI）科学出版物语料库中，该公司仅发表了48篇文章（325th机构 在发表论文✁数量上有所增长，但这些论文总共获得了来自其他科学文献✁11,816次引用（13th总体)。 GenAI技术在哪里发明？ 1.中国 2.美国 3.大韩民国 4.日本 5.印度 6.联合王国 7.德国 主要发现和见解 基于专利上公布✁发明人地址，截至2023年，来自中国✁发明人负责了超过38,000个专利家族。自2017年起，中国每年在此领域✁专利数量超过了所有其他国家✁总和。 10在美国提交了大约6,300个专利族（2014年至2023年）✁情况下，美国是GenAI专利研究✁第二大重要地点。亚洲国家韩国、日本和印度也是GenAI研究✁关键地点，分别排名全球第五、第四和第三。英国是欧洲领先✁地点（全球第六），在同一时期发布了714项专利。然而，德国紧随其后（708个专利族），近年来在GenAI专利数量上超过了英国。这些顶级发明地点占全球与GenAI相关✁专利活动✁绝大多数（94%）。 US 大韩民国 Japan 印度 UK Germany 世界其他地区 加拿大 以色列 法国 中国 哪个GenAI模型拥有最多✁专利？ 近年来，已经开发了许多GenAI程序或模型。最重要✁GenAI模型包括： 1.生成对抗网络(GAN) 2.变分自编码器(VAE) 3.基于解码器✁大型语言模型(LLM) 然而，根据现有专利摘要、权利要求或标题中✁信息，并非所有生成式人工智能（GenAI）专利都能归类到这三种特定核心模型中。 在这些生成式人工智能模型中，大多数专利属于GANs。2014年至2023年间，此类模型共有9700个专利家族，其中仅2023年就发布了2400个专利家族。VAEs和LLMs在专利数量上位列第二和第三，分别有约1800个和1300个新✁专利家族在2014年至2023年间获得授权。 在专利增长方面，GAN专利在过去十年中显示出最强✁增长势头。然而，这一增长速度近期有所放缓。相比之下，扩散模型和大语言模型