38000件 世界知识产权组织:过去十年中国生成式AI专利申请量居全球第一

当地时间7月3日,世界知识产权组织发布《生成式人工智能专利态势报告》。报告显示,2014年至2023年,中国发明人申请的生成式人工智能专利数量最多,远超美国、韩国、日本和印度等国。2014年至2023年,全球生成式人工智能相关的发明申请量达54000件,其中超过25%是在去年一年出现的。生成式人工智能允许用户创建文本、图像、音乐和计算机代码等内容,为一系列工业和消费产品提供动力。2014年至2023年间,中国的生成式人工智能发明超过38000件,是排名第二的美国的6倍。

促进专利申请量与质量协调发展的资助政策改进策略研究

促进专利申请量与专利质量的协调发展是实现我国由专利申请大国向专利申请强国转变的关键。专利资助政策是政府鼓励和引导创新主体进行专利申请的重要政策工具。对现行专利资助政策的特征进行了系统分析,采用非参数检验方法对7个典型地区专利资助政策的效果进行了检验,总结分析了当前专利资助政策存在的问题,提出应通过推进专利资助政策的质量化、精细化和体系化,促进利申请量与质量协调发展。

专利申请量与R&D经费支出关系的研究

利用研发大国和研发弱小国两组PCT专利申请量和R&D经费支出数据的统计分析,发现研发大国的专利申请量与应用研究和试验发展经费支出存在显著的正线性相关关系,而研发弱小国的专利申请量则与应用研究和试验发展经费之和存在显著的二次或三次函数关系。表明研发小国应加大应用研究和试验发展的经费支出比例,致力于促进专利申请量的增长,当经济技术发展到一定水平后,应该增加基础研究的投入力度,使三者的投入比例达到一个合理的配置。

我国专利申请量的支持向量机预测模型研究

运用支持向量机(support vector machine,SVM)和浮点遗传算法相结合的方法对我国专利申请量进行预测。数据仿真显示支持向量机预测方法比人工神经网络和逻辑回归方法有更高的预测精度,结果显示运用浮点遗传算法参数选取的支持向量机方法对我国专利申请量进行预测是可行和有效的。

基于P-SVM的区域专利申请量预测模型研究

运用P-SVM和微分进化算法相结合的方法对区域专利申请量进行预测。其中，充分考虑了经费及人力投入、专利倾向、富裕程度和外商投资等因素的影响，将这些影响因素纳入区域专利申请量预测中，并运用微分进化算法对参数进行优选。数据仿真显示具有良好特征抽取功能的P-SVM预测方法比核主成分分析的最小二乘支持向量机（KPCA-LS-SVM）岭回归（Ridge Regression，RR）有更高的预测精度和推广能力。实验表明该方法对我国区域专利申请量进行预测是可行和有效的，为区域自主创新能力预测和评价提供了一个良好的研究工具。

从制度变革看中国专利申请量的增长

在近年中国专利申请量持续快速增长并成为世界第一专利申请目标国的背景下,从多个角度审视了专利制度变革对专利申请量增长的影响。通过对按照不同分类标准划分的专利申请量增长速度在三次专利法修订前后变化趋势一致性的判断,对专利制度变革促进专利申请量增长的假设进行了验证。研究结果显示,并无证据表明以专利法修订为代表的专利制度变革对中国专利申请量增长产生明显、一致的影响。

基于时序法的“十二五”期间专利申请量预测研究

运用时间序列法,对"十二五"期间中国发明专利申请总量以及国内申请人申请的发明专利数量进行了预测。预测结果表明,"十二五"期间我国专利申请量将继续保持高速增长,发明专利申请量年平均增长达14%左右,同时国内申请人发明专利所占比例将有所提高。这意味着,未来五年以发明专利为核心的知识产权事业将迅猛发展,同时我国国民的自主创新能力将明显增强。

基于非线性混沌的专利申请量年增长率组合预测

专利是世界上最大的技术信息源，在国际经济一体化的步伐日益加快的今天，专利的竞争已成为国际间科技竞争和经济竞争的一个战略制高点；拥有专利权的数量和质量，运用专利制度的能力和水平，已成为衡量企业乃至一个国家和地区的市场竞争能力、综合实力的重要标志。所以，专利的战略研究与预警分析显得尤其重要。但各国的专利数据库建立时间都不太长，历史数据有限。如何从这些较少的数据中分析、挖掘、还原出数据本身隐含的规律，成为一个瓶颈问题。

我国PCT国际专利申请量增长的驱动因素分析——基于LMDI方法

运用平均迪氏指数分解法(LMDI)分析研究我国PCT国际专利申请量。从专利申请总量的角度,以2005—2014年的30个省市的相关数据为研究对象,具体分析规模效应、结构效应和强度效应3个影响因素。结果表明我国PCT国际专利申请量的规模效应是推动总效应增长的主要因素,结构效应为抑制总效应增长的主要因素,强度效应与总效应虽然存在正相关关系,但不显著。据此,提出相关建议。

内部控制有效性、专利申请量与企业绩效

本文以2013-2017年487家高新技术上市企业为样本,实证分析内部控制有效性对专利申请量与企业绩效关系的调节效应。研究结果表明:企业专利申请量当期、滞后1期和滞后2期均与企业绩效之间存在正相关关系;内部控制有效性对当期专利申请量具有显著的正向调节作用;在稳定性检验过程中发现,内部控制有效性对滞后1期和滞后2期均具有正向调节作用,对当期专利申请量的调节效果最为显著,随着滞后期增长,调节作用减弱。

基于灰色马尔可夫模型的专利申请量增长率预测

由于专利申请量年平均增长率受多种因素的影响,本文把专利申请量年平均增长率的变化过程视为一随机过程,将灰色系统理论与离散状态的马尔可夫链相结合,提出了专利申请量年平均增长率变化过程的灰色马尔可夫预测模型。在状态划分过程中,采用均值-标准差分级法进行指标分级与状态划分,在实例分析中,把11年的专利申请量年平均增长率资料划分成五种状态。预测分析结果表明,利用灰色马尔可夫预测模型进行专利申请量年平均增长率的变化过程预测是可行的。

专利申请量与R&D支出之关系的定量分析

R＆D(研究与试验发展)支出是影响专利申请量的重要因素之一,通过建立3种专利(发明、实用新型、外观设计)申请量与科研机构R＆D支出、高等院校R＆D支出以及企业R＆D支出的回归模型,找出专利申请量与R＆D支出之间的相关关系,得出结论:专利申请量与科研机构R＆D支出和高等院校R＆D支出不存在显著的相关关系,而企业的R＆D支出对专利申请量具有显著的影响。从而进一步提出鼓励高等院校、科研院所为企业的R＆D活动提供技术支持,政府加强对企业R＆D活动的支持,以及企业自身要加强对R＆D活动的重视和投入等促使企业成为专利开发主体的对策建议。

改进的BP神经网络在专利申请量增长率预测中的应用

专利申请量的增长率受多个因素的影响,呈现高度的非线性.采用改进的BP神经网络对专利申请量年增长率进行预测.分别用一维和多维时间序列进行分析预测,结果表明一维时间序列分析泛化能力强,多维时间序列分析预测精度较高.

从专利申请量看滑雪装备产业的领先公司

滑雪是一个刺激、时尚的运动项目,已然成为年轻人在冬季最喜欢的户外运动。滑雪运动的发展一直在促进滑雪装备相关技术和企业的发展。本文从专利视角观察滑雪装备产业,重点介绍了各种滑雪装备相关专利申请量排名前列的公司。

2010年全球PCT专利申请量回升

据世界知识产权组织（WIPO）最新发布数据,随着全球经济的逐步回暖,2010年全球经由《专利合作条约》（PCT）途径提交的国际专利申请量为162900件（该数据为初步估测数,世界知识产权组织将在2011年上半年继续收到一些国家/地区专利机构所提交的国际专利申请数据）,较上一年增长4.8%。

强化情报意识 提升专利申请量

专利申请量是经济、社会发展变化的晴雨表。具有自主知识产权的发明创造,体现了我国技术、经济实力和国际竞争的地位。专利申请量的多寡受着多种因素的影响,情报意识的强弱严重制约着专利申请。它的强弱取决于社会经济、文化发展水平;受社会因素,个人敏感程度、洞察力的敏锐度,个人知识水平等因素的影响。只有在情报实践中坚持不懈地培养情报意识,理论与实践紧密结合,强化情报意识,才能提升专利申请量,保持我国的持续发展。

世界研发大国R＆D投入与专利申请量分析

随着科学技术的发展，世界各国对于R＆D的重要程度都有了明确的认识，研发不仅能提高科技水平、创新能力，同时还能加强国家的综合实力。本文利用OECD各成员国的历年研发投入数据进行分析，得出研发强国和研发弱国之间差距很大；同时利用各国的专利申请量分析得到，当今世界不同层次的国家已处于两极分化的状态。最后，为加快国家的发展、提高自身研发能力，提出一些合理的对策建议。

基于专利申请量的技术创新与经济增长关系实证研究——以江苏省为例

文章借鉴国内外关于经济增长与技术创新关系的理论及实证研究成果,结合江苏省1990-2012年经济增长及技术创新相关数据,运用格兰杰因果分析法,得出江苏省经济增长与技术创新之间存在显著的相互促进作用。该研究成果对促进江苏省经济发展及技术创新具有重要意义。

湖南专利申请量的灰色组合模型预测

针对灰色模型预测效果不佳,对其进行了改进,并对改进前后的灰色模型建立了3种组合模型。结果表明,和传统的灰色模型相比,组合模型预测结果更可靠,可应用于实践中。最后,运用方差倒数法组合模型,对2013年的湖南专利申请量进行了预测。

外商直接投资对中国区域技术创新的影响——基于我国3种专利申请量的分析

使用面板数据定量评估了外资的进入对我国北京、上海、广东3个最具技术优势地区技术创新作用的影响,认为内资及外资企业的科研经费投入、内资人员投入、地区经济发展水平、人力资本存量及产学研结合对3个地区的技术创新产生积极影响,但外资人员投入和科研机构的作用很有限;外资进入对外观设计专利的影响程度明显高于对发明和实用新型专利的影响;外资企业较高的出口倾向会抑制我国的技术创新发展。