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導(dǎo)  語

人工智能（AI）的歷史可以追溯到19世紀(jì)，幾乎每幾十年都會有重大的里程碑事件出現(xiàn)，并對人類社會產(chǎn)生深遠(yuǎn)的持續(xù)性影響。2022 年11 月，OpenAI 推出了聊天生成預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器（ChatGPT），該產(chǎn)品以強(qiáng)大的文字處理和人機(jī)交互功能迅速風(fēng)靡全球。ChatGPT的爆火，一時間使得生成式人工智能成為人工智能領(lǐng)域最熱門的關(guān)鍵詞。

生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，簡稱GenAI）是基于算法、模型、規(guī)則生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等內(nèi)容的人工智能技術(shù)分支。吸納從機(jī)器智能到機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵技術(shù)，生成式AI更進(jìn)一步，能夠根據(jù)提示或現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建新的書面、視覺和聽覺內(nèi)容。在此基礎(chǔ)上，大模型和大模型應(yīng)用大量涌現(xiàn)，并迅速確立AI落地新范式。

可以說人工智能帶來了第五次工業(yè)革命，其技術(shù)的運(yùn)行速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于人類的輸出，并且能夠生成曾經(jīng)難以想象的創(chuàng)造性內(nèi)容。在50年前一個著作等身的學(xué)者一生的作品，現(xiàn)今可以一鍵生成。隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟和完善，GenAI正在和各種行業(yè)以及各種技術(shù)領(lǐng)域相互結(jié)合，逐漸滲透到人類生活的方方面面，引領(lǐng)著社會發(fā)展從“互聯(lián)網(wǎng)+”和“物聯(lián)網(wǎng)+”迅速進(jìn)入了“GenAI+”時代。

隨著 GenAI+ 技術(shù)的不斷深入，相關(guān)專利申請也呈現(xiàn)井噴式發(fā)展，對這些專利進(jìn)行專利分析和研究，能夠有效了解該技術(shù)的前世今生。

一、世界知識產(chǎn)權(quán)組織WIPO的《生成式人工智能專利態(tài)勢報告》

2024年7月，世界知識產(chǎn)權(quán)組織WIPO發(fā)布了《生成式人工智能專利態(tài)勢報告》（以下簡稱：WIPO報告）。

WIPO報告分析了從2014年至2023年底的十年間，全球生成式人工智能相關(guān)專利情況，并給出了權(quán)威的結(jié)論。WIPO報告的數(shù)據(jù)顯示，由于 GenAI 技術(shù)呈現(xiàn)井噴式發(fā)展，相應(yīng)的專利申請量也指數(shù)式上升，僅2023年公布的GenAI相關(guān)專利就超過了全部總數(shù)的25%。同時該報告還顯示，在這10年間，全球生成式人工智能相關(guān)專利申請有5.4萬件，其中中國的專利申請量達(dá)到3.8萬件占據(jù)首位，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過美國、韓國、日本和印度等國。可見雖然 ChatGPT 原創(chuàng)于美國，但是中國研發(fā)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)成為 GenAI 技術(shù)主要的應(yīng)用落地參與者。

由于 GenAI 技術(shù)淘汰速度也非常快，可以想見過去10年的專利技術(shù)，越是新技術(shù)越是具有借鑒價值。10年前，甚至5年前GenAI專利技術(shù)大多只具有歷史價值。研究最新的專利技術(shù)，可以了解該技術(shù)最新的研究方向和應(yīng)用領(lǐng)域；可以為 GenAI 技術(shù)的投資方提供投資建議；也可以給研發(fā)團(tuán)隊(duì)提供技術(shù)參考、給該技術(shù)的工程師提供學(xué)習(xí)平臺。

基于最新的 GenAI 的專利技術(shù)的現(xiàn)實(shí)價值，為了更好地為客戶提供技術(shù)參考，上海光華專利事務(wù)所將推出 GenAI+ 系列文章，重點(diǎn)關(guān)注分析ChatGPT發(fā)布后，即2023年1月以后的全球生成式人工智能相關(guān)技術(shù)的最新的專利申請態(tài)勢。本系列文章將根據(jù) GenAI 技術(shù)本身的特點(diǎn)進(jìn)行梳理，從三個不同的視角（“大模型”、“輸入輸出處理的數(shù)據(jù)類型”，以及“應(yīng)用領(lǐng)域”）分別進(jìn)行專利數(shù)據(jù)的篩選和分析，每篇文章確定一個主題，給感興趣的客戶提供一些基本的參考。

二、三個不同的專利分析視角介紹

視角一：大模型

生成對抗網(wǎng)絡(luò) Generative adversarial networks (GANs)

變分自編碼器 Variational autoencoders (VAEs)

基于解碼器的大型語言模型 decoder-based large language models (decoder-based LLMs)

以上三種大模型是當(dāng)今最重要的 GenAI 大模型。另外還有擴(kuò)散模型（Diffusion models），自回歸模型（Autoregressive models）等大模型，本系列文章也將根據(jù)分析主題的需要進(jìn)行相應(yīng)的專利分析。

視角二：大模型訓(xùn)練/處理的數(shù)據(jù)類型

每一個大模型都是針對不同類型數(shù)據(jù)的模型；在模型使用前，還需要相應(yīng)數(shù)據(jù)集的預(yù)訓(xùn)練。根據(jù)數(shù)據(jù)形式的不同，大模型訓(xùn)練/處理的數(shù)據(jù)類型可以分為：文本、圖像、視頻、語音、聲音、音樂等。

在不同的 GenAI 數(shù)據(jù)模式類型中，大多數(shù)專利屬于圖像和視頻，對應(yīng)的大模型為“生成對抗網(wǎng)絡(luò)”（GANs）;其次是涉及文本和語音/聲音/音樂處理的專利，對應(yīng)的大模型為“基于解碼器的大型語言模型”（LLMs）的關(guān)鍵數(shù)據(jù)類型。其他的數(shù)據(jù)類型（3D圖像模型、化學(xué)分子/基因/蛋白質(zhì)和代碼/軟件）迄今為止的專利數(shù)量要少得多。還有一些專利無法明確特定的數(shù)據(jù)類型。由于多模態(tài)大語言模型（Multi-Model LLMs）的發(fā)展，已經(jīng)克服了只使用一種數(shù)據(jù)輸入或輸出的局限性，因此一些專利可能和多種數(shù)據(jù)類型相關(guān)。

視角三：GenAI技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域

當(dāng)今的 GenAI 專利技術(shù)能夠深入的應(yīng)用領(lǐng)域包括：軟件、生命科學(xué)、文件管理和出版、業(yè)務(wù)解決方案、工業(yè)和制造業(yè)、交通運(yùn)輸、安全、電信，等等。這些領(lǐng)域也是在發(fā)生重大深遠(yuǎn)的變化的領(lǐng)域。上海光華專利事務(wù)所服務(wù)的客戶幾乎涵蓋了以上所有應(yīng)用領(lǐng)域，因此針對 GenAI技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行梳理和分析也是本系列文章重點(diǎn)聚焦的主題。

【開放客戶咨詢】

上海光華專利事務(wù)所已經(jīng)為一些重要客戶進(jìn)行過 GenAI 相關(guān)主題的專利撰寫以及分析工作，積累了不少經(jīng)驗(yàn)。當(dāng)然這些具體的客戶需求往往基于其特定的應(yīng)用領(lǐng)域和具體的產(chǎn)品構(gòu)架，屬于微觀分析范疇。為了更好地踐行保密承諾，本 GenAI+ 系列文章將僅聚焦基礎(chǔ)概念的介紹以及行業(yè)宏觀分析，不會涉及具體技術(shù)和產(chǎn)品。若有感興趣的客戶有進(jìn)一步的相關(guān)專利代理和分析需求，歡迎聯(lián)系上海光華事務(wù)所，我們將采用開放的態(tài)度來面對客戶具體的需求，為客戶進(jìn)行定制化的服務(wù)。