如何保护基于深度学习的知识产权？

2018年1月17日，国家知识产权局发布《知识产权重点支持产业目录（2018年本）》，“人工智能”作为新一代信息技术产业的细分领域，被收录在目录中，成为国家重点发展和亟需知识产权支持的重点产业。

随着人工智能的崛起，基于技术创新的人工智能初创企业如雨后春笋般遍地开花，机遇与挑战并存，技术是人工智能的命脉，在进行技术创新的同时，如何对自主创新技术进行保护也是许多人工智能初创企业面临的挑战。而如何用专利对基于深度学习算法的新一代的人工智能技术进行保护，则是困扰人工智能技术研发人员的问题。

1、专利法规的修改

按照修订前的法规，纯深度学习算法被归类为“计算机程序本身”，属于智力活动的规则和方法，不属于专利保护的客体。为了顺应新形势下的新需求，2017年4月1日，国家知识产权局发布了修订后的专利审查指南，明确指出，允许采用“介质+程序”或“硬件+程序”的方式对软件专利进行保护。

需要指出的是，以上对软件专利的保护，也只是保护介质或硬件，或者程序的流程，而并不保护程序本身。由于纯深度学习算法的过程是模糊处理或者是不确定性逻辑，没有明确时序特征的步骤或流程，因此，无法通过步骤或流程对纯深度学习算法进行专利保护。

2、人工智能技术解决方案的专利申请

深度学习算法往往应用在某些场景中，采取某些流程处理，实现某种目的，因此，可以结合具体的应用场景，对人工智能针对应用场景的技术解决方案进行专利保护。

因此，基于深度学习算法的新一代的人工智能技术相关的专利，可以考虑从以下几个方面考虑：

（1）程序结合硬件：对于兼具软件和硬件的产品，可以将程序流程结合硬件或者介质，采用“介质+程序”或“硬件+程序”的方式对软件专利进行保护。

（2）程序结合应用场景：对于针对应用场景的技术解决方案，通过结合具体的应用场景，重点突出处理的流程、实现的效果，对具体应用场景技术解决方案进行专利保护。

最后，值得注意的是，专利思维与研发思维存在着本质的区别，技术研发人员在进行研发活动时追求的是最优的解决方案。而专利保护保护的却不是最优的技术方案，而是具有创造性的技术方案。换句话说，专利保护的是具有差异性的技术方案，研发活动中的过程产物，如次优化方案、某些具有一定效果的差异化处理等等都可以作为专利进行保护，因此，研发人员在进行技术研发的同时，阶段性的运用差异化的专利思维对研发过程进行整理，及时的将技术方案固化为专利保护起来。

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