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2022/01/06 第660期  |  订阅/退订  |  看历史报份
  科技新知 自动化机器学习技术重点公司分析
自动化机器学习专利布局成长趋势
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自动化机器学习技术重点公司分析
FIND研究员∶陈丽蓉

�@�@在自动化机器学习技术与应用中,近年来计算成本的下降,各家公司无不应用自动化机器学习作为技术核心,同时积极的进行专利布局。本文分析近十年来积极投入自动化机器学习技术研发的Microsoft、IBM、Baidu(中国百度)、DataRobot、H2O.AI等五家公司。

�@�@Microsoft为全球最大软体厂商,在2011年即有2件自动化机器学习相关技术的专利申请,并於2018年达到高峰14件。Microsoft的自动化机器学习产品为「Azure Machine Learning」,共有13件专利申请可对应到该产品。作为国际大型资讯服务厂商的Microsoft很注重各国的专利布局,其布局范围遍及美洲、欧洲及亚洲等多个国家,包含美国、中国、欧洲、日本、韩国、加拿大以及澳大利亚等国家。

�@�@IBM於2012年开始布局自动化机器学习技术专利,并於2017年达到高峰11件。IBM的自动化机器学习产品为「AutoAI」,共有14件专利申请可对应到该产品。相较於Microsoft的世界多国布局,IBM锁定布局在美国、中国及欧洲,且大多数布局在美国。

�@�@Baidu的专利布局时间相对较晚,2016年以前仅有一件自动化机器学习技术专利申请,惟其近年来积极布局,并於2019年达到高峰12件。Baidu的自动化机器学习产品为「EasyDL」,共有7件专利申请可对应到该产品。相较於Microsoft和IBM,Baidu主要布局在中国,其次则是布局在美国、日本、欧洲及韩国。

�@�@DataRobot自动化机器学习的产品为「Model Blueprint」,共有2件专利申请可对应到该产品。DataRobot锁定布局在美国、韩国及欧洲,且大多数布局在美国。而H2O.AI自动化机器学习的产品为「H2O AutoML」,共有2件专利申请可对应到该产品。H2O.AI锁定布局在美国、中国、欧洲及澳大利亚。

�@�@最早投入自动化机器学习专利的Microsoft与IBM,两家的技术分类多在「自动资料建模」相关技术案件,近期Microsoft投入「自动模型评估」相关技术案件有明显增长,IBM则是在「自动资料清理」和「自动特徵工程」相关技术案件有明显增长。而BAIDU对於自动化机器学习技术的布局企图心不容小觑,加上中国大力推广人工智慧技术,值得持续关注。

参考来源∶

本文取自资策会数位转型研究所、科技法律研究所共同撰拟之自动化机器学习技术与应用智财布局报告(2021年9月完稿,作为内部参考之用)

 
自动化机器学习专利布局成长趋势
FIND研究员∶陈丽蓉

�@�@近年来,机器学习及大数据的计算成本下降,人工智慧应用需求大增,各产业皆积极开发相关技术。众多厂商纷纷投入自动化机器学习这块市场,进而推动相关专利申请。

�@�@本文选用WIPS (Worldwide Intellectual Property Search) 专利资料库,以全球为检索区域;搭配中华民国专利资讯检索系统,查询台湾相关技术之专利文献;检索区间设定为申请年2011年至2021年这十年间所公开或核准公告之相关专利。从专利申请数量来看,自动化机器学习技术在2014年以前是技术萌芽期,自2016年起专利申请数量及专利权人数皆大幅提升,探究原因,可能是模仿神经网路运算模式的深度学习(Deep Learning)技术在2015年有所突破,众多厂商纷纷投入这块市场,并积极研发相关技术,呈现高速成长趋势。

�@�@各国别之专利申请数量前六名由多到寡依序为中国、美国、欧洲、澳洲、日本以及加拿大,显见自动化机器学习技术以中国及美国为重点布局区域,竞争也最激烈。多数专利著重在结合使用多个神经网络(如G06N 3/0454)、机器学习(如G06N 20/00)及资料清理(如G06F 16/215)技术,倾向於应用多个神经网路从大量资料中撷取机器学习所需的重要特徵。高度技术密集区的「资料预处理」及「特徵撷取」於2017年呈现大幅度的成长,竞争相当激烈。反观中度技术密集区的「特徵增强」以及低度技术密集区的「资料清洗」与「资料前处理」虽然专利申请数量并未呈现大幅度的成长,亦可视为仍有很大的布局空间。

�@�@台湾现阶段在自动化机器学习专利布局仍有很大的发展空间,除了我国的专利布局,至少应再布局美国及中国专利,若资源充足,建议可再布局日本或欧洲专利。多数厂商以经济效益为最优先考量,产品或服务的触角能延伸处就是潜在的布局点,若产品或服务无法企及的国家不一定需要花费预算进行布局,可结合欲授权对象拟定布局地区或依据企业、产业或研发需求再详加斟酌。

资料来源∶本文取自资策会数位转型研究所、科技法律研究所共同撰拟之自动化机器学习技术与应用智财布局报告(2021年9月完稿,作为内部参考之用)

 
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