CAIPC2020 | IBM徐驰：人工智能时代背景下创新与发展

11月12-13日，由中国汽车工程学会、中国汽车技术研究中心有限公司、宝鸡市人民政府联合主办的“中国汽车知识产权年会”隆重举行。今年中国汽车知识产权年会的主题是“知识产权奠定创新发展的基础”，从更加多元化的国际视角进行了新的定位。会议围绕知识产权管理的推进与效率提升、汽车知识产权发展的政策导向、国际形势、如何应对诉讼风险等议题展开。峰会期间，IBM亚太及大中华区知识产权总监徐驰发表了题为“人工智能时代背景下的创新与发展”的主题演讲。

IBM亚太及大中华区知识产权总监徐驰

以下为演讲实录:

今天我想花20分钟给大家讲一个具体的问题，就是汽车行业人工智能相关的知识产权问题。你可能会惊讶，IBM觉得自己离汽车行业很远。一百年来，我们制造了各种机器，比如绞肉机、子弹、计算机、大型服务器，从来没有造过一辆汽车。但随着时代的发展和人工智能技术的广泛应用，传统ICT行业将与人工智能深度融合。在这个整合的过程中，会带来法律问题。今天，我将与你分享。

我分为四个部分。首先我来说说人工智能技术的概述。然后我就说说人工智能和汽车工业的融合。为什么会有很高的集成度？第三个方面重点关注汽车行业人工智能专利的相关问题。有时间的话，我讲讲汽车行业人工智能大数据相关的知识产权问题。

人工智能技术是这样的，就是左边的三个技术支撑着人工智能技术的发展，首先是硬件的计算能力，还有算法层面和数据层面。核心算法几十年前就出现了，但人工智能的应用是近几十年才慢慢开始出现的，这和大量数据的产生有很大关系。人工智能技术在这张图片的右边。目前四大核心技术分别是语音交互、文本处理、计算机视觉和深度学习。考虑到汽车行业特定的行业背景，我觉得这四项除了文字处理之外，整合的可能略少。但是也有很多集成，语音交互，司机语音控制，计算机视觉，就更不用说了。在自动驾驶的场景下，我肯定需要很强的计算机视觉分析能力，包括深度学习，如何学习驾驶员的驾驶习惯，产生自动驾驶方案。

根据鲍斯环球《人工智能行业创新评估白皮书》，选出了AI与场景结合度最高的三个行业，分别是医疗、汽车和家居。大家可以看到AI和汽车的融合是最好的，所以在今天这样的背景下讨论人工智能涉及汽车的知识产权问题是非常必要和及时的，也有亟待解决的问题。我们来看看AI和汽车行业是如何融合的，涉及的知识产权问题是从哪些纬度来的。人工智能与汽车的这样一个传统的机械结构相结合，实际上意味着汽车由传统的驾驶工具驱动。慢慢往这个方向发展，改善驾驶员的体验或者改善用户的体验，因为更智能了，也从传统的机械设备变成了智能终端。未来发展趋势一辆车就是一部大手机。我们的手机曾经是一个简单的通话。随着时代的发展，手机已经不仅仅是通话设备的功能，更多的是一个娱乐和互动的平台，汽车也是如此。这是大势所趋。

考虑到这一点，我将划分积分……车和AI的n分成两个纬度，第一个是自动驾驶，第二个是车联网和网联的纬度。在这两个纬度，其实有哪些创新？是硬件层面的创新，没错，但是次要的。最重要的是说白了。人工智能在底层支持软件层面的创新，因为你要支持车-人交互，车-路协调，所以有一个软件控制决策，涉及到很多大数据的分析，如何获取你的驾驶习惯，你在这个品牌车上的驾驶习惯在另一个品牌车上驾驶时能否自动获取，涉及到数据的分析。既然是计算机软件的创新，那么当我们谈到人工智能与汽车行业结合时的知识产权时，必然会涉及到计算机软件专利，而这一点恰恰是传统车企在处理知识产权时所忽略的，因为传统车企更多面对的是机械结构、设计、材料等方面的专利问题，很少考虑涉及计算机软件的专利问题，但如果不考虑，可能就走上了人工智能的轨道。从大数据分析的角度来看，数据挖掘涉及的知识产权问题主要是数据在数据挖掘中的使用。

首先从第一个方面，软件专利的相关问题，第一个是软件专利权利要求的类型，熟悉计算机软件相关专利的类型，可以写成方法、功能模块、系统、可读存储介质。好消息是，本周一的审查指南修订草案允许计算机可读存储介质作为保护内容。目前大部分软件都没有可读的存储介质，更多的是通过网络代码进行分发。一旦允许计算机程序产品的要求，这个问题就不存在了。以后你写计算机软件专利，可以写那些类型的全需求，只要写方法和计算机程序产品，最多加个软硬件系统就够了，不需要计算机可读存储介质。我们希望这一修订草案最终获得通过。据我所知，基本没有异议。

第二个层面是软件专利的多主体问题。如果你索赔的出发点是针对一个主体或者多个主体，那么你索赔侵权的时候就抓不到单独实施侵权的主体，尤其是汽车行业。左边是A车，右边是B车，是不同品牌的车。A车的用户会有一个手机的移动终端来控制信号的传输，B车的用户也会有自己的移动中段。车A有车A公司的服务器接收数据，B也有相应的服务器。随着行业的发展，每个车企拥有自己独立的服务器是不够的。你要处理不同品牌汽车之间的数据传输协调问题。最终要有一个通用的数据控制平台。这个通用控制数据平台必须是跨车、跨品牌的，可以由第三方搭建，也可以由行业联盟搭建。云端的服务器，从这样的场景中抽象出来，你可以看到完成一个软件交互的操作会涉及到多少主体，可能会涉及到汽车本身。比如车上的终端，也可能涉及到某辆车的司机手机上的APP，是一个移动终端，也可能涉及到各个车企自己搭建的服务器，也可能涉及到跨车企的这样一个顶级的红色通用平台。写索赔的时候，这些都没有考虑清楚，写索赔的时候也没有办法驱动权利。

多题注意那些点，从单题角度写的，主张类型全面。我们还应该注意方法权利要求。基于潜在侵权人，多组索赔覆盖不同单一主体，用户方关注出厂前的验货环节。接下来要注意云环境下跨境服务器的部署。我们可以看到，也就是说在这张图中，车企A和车企B的服务器都是单服务器。肯定不是。车企A可能有十几台服务器，其中三台部署在国内，八台部署在海外。这时，这前几步遇到了……d是部署在国内的服务器的操作，最后几步是部署在海外的服务器的操作。避免单纯从技术角度写专利，要考虑这个技术未来如何实现，谁来实现，竞争对手在哪里，商业上要注意哪些点。只有综合考虑所有的因素，才能写出一套完美的主张。

接下来我举个例子，看看多智能体问题是怎么产生的，怎么解决。看一下改版前的功率要求。第一步由移动终端进行，第二步由车辆进行，第三步由服务器进行。你举报哪个主体对你专利侵权？起诉移动终端？起诉车辆？起诉服务器？所以这样写索赔，比较麻烦。让我们把其他实体提出的权利要求全部修改为车辆提出，这样似乎符合单个实体的写作规范。但是有一个问题，你能百分百确定这种方法以后会固化在车辆上，由车辆来完成吗？如果这个事情是移动端直接发送这个请求数据给服务器，车辆本身不参与这个事情，但是可以是第三方实现的一个软件，放到服务器上做这个事情。在修改后的权利要求中，一个发送到服务器，另一个来自上面提到的服务器。也就是说你被限制在同一个服务器上，但是你怎么知道以后在云环境下的部署一定是同一个服务器呢？如果是分布在两台服务器上，上面说的限制你的索赔死亡。让我们进一步修改它。最后，一个比较好的说法是这样写的。删除正文，然后删除服务器前面的文字。不仅是来自同一个服务器，只要是来自服务器，都属于权利要求的保护范围。同时，我们还需要添加两组主张，分别针对移动端和服务器端，并从中写出相关主张。

第二个问题是AI专利很难检测，因为算法是在黑箱里完成的，对方的侵权是检测不出来的。原主张是这样的，定义了路径规划，算法等。，以及使用什么作为编译来生成图。你看不到这个图表。它是计算机运行过程中逻辑生成的逻辑图，而不是可以显示在屏幕上的图。你怎么证明你主张侵权时对方在后台生成了这样的底图？我不知道。有可能解决这个问题吗？在一定情况下，是可以解决的。比如写上面黄色的部分，比如基于目的地和预计时间的信息，来确定用户群的信息。以下是我考虑的因素。在这种情况下，举证责任大大减轻。我举证的时候，可以通过输入一些参数来证明下面的用户群的路径发生了变化。可以初步证明你确实根据他们确定了用户群的路径，可以减轻举证责任。

最后说一下AI专利的全面公开。可能有很多人对萧艾机器人非常清楚，它创下了迄今为止中国单起侵权诉讼赔偿金额最高的案例。AI专利充分公开的问题，本案专利有效性的判定，2013年到2015年，二审撤销复审委员会的决定，最后维持复审委员会的决定。问题是要求权利和利益，这需要成功的起诉。车企比较担心，因为是聊天场景，关键是游戏服务器是否完全公开。苹果认为，手册并没有完全公开游戏服务器是如何实现游戏功能的。这项专利申请是在2004年提出的。可以从领域内普通技术人员的角度考虑。大家都知道游戏服务器是用来运行游戏服务的程序。如何进一步公开，公开到什么程度？但是高贝不这么认为。不管你知不知道怎么实现，只要这个手册里没有记载，只要里面没有写，如果按照这个逻辑推理，1+1等于2，我们都知道，需要写在手册里。如果不是我写的，你觉得我公开的不够。为什么1+1等于2？这毫无意义。很高兴看到最高法院纠正了这个判决。他们认为……本领域技术人员是否意识到这一点是判断其是否充分公开的立足点，并不一定写在说明书中，这对专利申请人来说是不合适的。

11月10日的审查指南修订稿中明确了专利题目的问题，大大降低了对题目的要求。只要解决方案记录了计算机网络设备，我通过计算机执行这样的方法就可以满足这个技术要求，但同时复习指南中给出的例子还是让人费解，说用计算机程序求圆周率的方法不可行，我们只能得出一个简单的推论。如果不只是在主题名称中定义，我限定方法的每一步都由计算机执行，看似没问题，但至于如何解释这一点，还需要在进一步的实践中听到专利局的一些指导。

时间关系，后面大数据分析的问题我就跳过了。有兴趣可以线下交流。

谢谢大家。

(注:本文根据现场速记整理，未经主讲人审核。仅供参考。请勿转载！)

扫描下方二维码，关注“2020中国汽车知识产权年会”直播话题！1 11月12-13日，由中国汽车工程学会、中国汽车技术研究中心有限公司、宝鸡市人民政府联合主办的“中国汽车知识产权年会”隆重召开。今年中国汽车知识产权年会的主题是“知识产权奠定创新发展的基础”，从更加多元化的国际视角进行了新的定位。会议围绕知识产权管理的推进与效率提升、汽车知识产权发展的政策导向、国际形势、如何应对诉讼风险等议题展开。峰会期间，IBM亚太及大中华区知识产权总监徐驰发表了题为“人工智能时代背景下的创新与发展”的主题演讲。

IBM亚太及大中华区知识产权总监徐驰

以下为演讲实录:

今天我想花20分钟给大家讲一个具体的问题，就是汽车行业人工智能相关的知识产权问题。你可能会惊讶，IBM觉得自己离汽车行业很远。一百年来，我们制造了各种机器，比如绞肉机、子弹、计算机、大型服务器，从来没有造过一辆汽车。但随着时代的发展和人工智能技术的广泛应用，传统ICT行业将与人工智能深度融合。在这个整合的过程中，会带来法律问题。今天，我将与你分享。

我分为四个部分。首先我来说说人工智能技术的概述。然后我就说说人工智能和汽车工业的融合。为什么会有很高的集成度？第三个方面重点关注汽车行业人工智能专利的相关问题。有时间的话，我讲讲汽车行业人工智能大数据相关的知识产权问题。

人工智能技术是这样的，就是左边的三个技术支撑着人工智能技术的发展，首先是硬件的计算能力，还有算法层面和数据层面。核心算法几十年前就出现了，但人工智能的应用是近几十年才慢慢开始出现的，这和大量数据的产生有很大关系。人工智能技术在这张图片的右边。目前四大核心技术分别是语音交互、文本处理、计算机视觉和深度学习。考虑到汽车行业特定的行业背景，我觉得这四项除了文字处理之外，整合的可能略少。但是也有很多集成，语音交互，司机语音控制，计算机视觉，就更不用说了。在自动驾驶的场景下，我肯定需要很强的计算机视觉分析能力，包括深度学习，如何学习驾驶员的驾驶习惯，产生自动驾驶方案。

根据鲍斯环球《人工智能行业创新评估白皮书》，选出了AI与场景结合度最高的三个行业，分别是医疗、汽车和家居。大家可以看到AI和汽车的融合是最好的，所以在今天这样的背景下讨论人工智能涉及汽车的知识产权问题是非常必要和及时的，也有亟待解决的问题。我们来看看AI和汽车行业是如何融合的，涉及的知识产权问题是从哪些纬度来的。人工智能与汽车的这样一个传统的机械结构相结合，实际上意味着汽车由传统的驾驶工具驱动。慢慢往这个方向发展，改善驾驶员的体验或者改善用户的体验，因为更智能了，也从传统的机械设备变成了智能终端。未来发展趋势一辆车就是一部大手机。我们的手机曾经是一个简单的通话。随着时代的发展，手机已经不仅仅是通话设备的功能，更多的是一个娱乐和互动的平台，汽车也是如此。这……这是时代的趋势。

考虑到这一点，我将汽车与AI的融合分为两个纬度，第一个是自动驾驶，第二个是车联网与网联的纬度。在这两个纬度，其实有哪些创新？是硬件层面的创新，没错，但是次要的。最重要的是说白了。人工智能在底层支持软件层面的创新，因为你要支持车-人交互，车-路协调，所以有一个软件控制决策，涉及到很多大数据的分析，如何获取你的驾驶习惯，你在这个品牌车上的驾驶习惯在另一个品牌车上驾驶时能否自动获取，涉及到数据的分析。既然是计算机软件的创新，那么当我们谈到人工智能与汽车行业结合时的知识产权时，必然会涉及到计算机软件专利，而这一点恰恰是传统车企在处理知识产权时所忽略的，因为传统车企更多面对的是机械结构、设计、材料等方面的专利问题，很少考虑涉及计算机软件的专利问题，但如果不考虑，可能就走上了人工智能的轨道。从大数据分析的角度来看，数据挖掘涉及的知识产权问题主要是数据在数据挖掘中的使用。

首先从第一个方面，软件专利的相关问题，第一个是软件专利权利要求的类型，熟悉计算机软件相关专利的类型，可以写成方法、功能模块、系统、可读存储介质。好消息是，本周一的审查指南修订草案允许计算机可读存储介质作为保护内容。目前大部分软件都没有可读的存储介质，更多的是通过网络代码进行分发。一旦允许计算机程序产品的要求，这个问题就不存在了。以后你写计算机软件专利，可以写那些类型的全需求，只要写方法和计算机程序产品，最多加个软硬件系统就够了，不需要计算机可读存储介质。我们希望这一修订草案最终获得通过。据我所知，基本没有异议。

第二个层面是软件专利的多主体问题。如果你索赔的出发点是针对一个主体或者多个主体，那么你索赔侵权的时候就抓不到单独实施侵权的主体，尤其是汽车行业。左边是A车，右边是B车，是不同品牌的车。A车的用户会有一个手机的移动终端来控制信号的传输，B车的用户也会有自己的移动中段。车A有车A公司的服务器接收数据，B也有相应的服务器。随着行业的发展，每个车企拥有自己独立的服务器是不够的。你要处理不同品牌汽车之间的数据传输协调问题。最终要有一个通用的数据控制平台。这个通用控制数据平台必须是跨车、跨品牌的，可以由第三方搭建，也可以由行业联盟搭建。云端的服务器，从这样的场景中抽象出来，你可以看到完成一个软件交互的操作会涉及到多少主体，可能会涉及到汽车本身。比如车上的终端，也可能涉及到某辆车的司机手机上的APP，是一个移动终端，也可能涉及到各个车企自己搭建的服务器，也可能涉及到跨车企的这样一个顶级的红色通用平台。写索赔的时候，这些都没有考虑清楚，写索赔的时候也没有办法驱动权利。

多题注意那些点，从单题角度写的，主张类型全面。我们还应该注意方法权利要求。基于潜在侵权人，多组索赔覆盖不同单一主体，用户方关注出厂前的验货环节。接下来要注意云环境下跨境服务器的部署。我们可以看到，也就是说在这张图中，车企A和车企B的服务器都是单服务器。肯定不是。汽车公司A可能有十几台服务器，其中三台部署在中国和……ght部署在海外。此时，该方法中的前几步是部署在国内的服务器的操作，后几步是部署在海外的服务器的操作。避免单纯从技术角度写专利，要考虑这个技术未来如何实现，谁来实现，竞争对手在哪里，商业上要注意哪些点。只有综合考虑所有的因素，才能写出一套完美的主张。

接下来我举个例子，看看多智能体问题是怎么产生的，怎么解决。看一下改版前的功率要求。第一步由移动终端进行，第二步由车辆进行，第三步由服务器进行。你举报哪个主体对你专利侵权？起诉移动终端？起诉车辆？起诉服务器？所以这样写索赔，比较麻烦。让我们把其他实体提出的权利要求全部修改为车辆提出，这样似乎符合单个实体的写作规范。但是有一个问题，你能百分百确定这种方法以后会固化在车辆上，由车辆来完成吗？如果这个事情是移动端直接发送这个请求数据给服务器，车辆本身不参与这个事情，但是可以是第三方实现的一个软件，放到服务器上做这个事情。在修改后的权利要求中，一个发送到服务器，另一个来自上面提到的服务器。也就是说你被限制在同一个服务器上，但是你怎么知道以后在云环境下的部署一定是同一个服务器呢？如果是分布在两台服务器上，上面说的限制你的索赔死亡。让我们进一步修改它。最后，一个比较好的说法是这样写的。删除正文，然后删除服务器前面的文字。不仅是来自同一个服务器，只要是来自服务器，都属于权利要求的保护范围。同时，我们还需要添加两组主张，分别针对移动端和服务器端，并从中写出相关主张。

第二个问题是AI专利很难检测，因为算法是在黑箱里完成的，对方的侵权是检测不出来的。原主张是这样的，定义了路径规划，算法等。，以及使用什么作为编译来生成图。你看不到这个图表。它是计算机运行过程中逻辑生成的逻辑图，而不是可以显示在屏幕上的图。你怎么证明你主张侵权时对方在后台生成了这样的底图？我不知道。有可能解决这个问题吗？在一定情况下，是可以解决的。比如写上面黄色的部分，比如基于目的地和预计时间的信息，来确定用户群的信息。以下是我考虑的因素。在这种情况下，举证责任大大减轻。我举证的时候，可以通过输入一些参数来证明下面的用户群的路径发生了变化。可以初步证明你确实根据他们确定了用户群的路径，可以减轻举证责任。

最后说一下AI专利的全面公开。可能有很多人对萧艾机器人非常清楚，它创下了迄今为止中国单起侵权诉讼赔偿金额最高的案例。AI专利充分公开的问题，本案专利有效性的判定，2013年到2015年，二审撤销复审委员会的决定，最后维持复审委员会的决定。问题是要求权利和利益，这需要成功的起诉。车企比较担心，因为是聊天场景，关键是游戏服务器是否完全公开。苹果认为，手册并没有完全公开游戏服务器是如何实现游戏功能的。这项专利申请是在2004年提出的。可以从领域内普通技术人员的角度考虑。大家都知道游戏服务器是用来运行游戏服务的程序。如何进一步公开，公开到什么程度？但是高贝不这么认为。不管你知不知道怎么实现，只要这个手册里没有记载，只要里面没有写，如果按照这个逻辑推理，1+1等于2，我们都知道，需要写在手册里。如果不是我写的，你觉得我公开的不够。为什么1+1等于2？这毫无意义。我是……小伙子看到最高法院已经纠正了这一判决。他们认为本领域技术人员是否意识到是判断其是否充分公开的立足点，并不一定写在说明书中，这对专利申请人来说是不合适的。

11月10日的审查指南修订稿中明确了专利题目的问题，大大降低了对题目的要求。只要解决方案记录了计算机网络设备，我通过计算机执行这样的方法就可以满足这个技术要求，但同时复习指南中给出的例子还是让人费解，说用计算机程序求圆周率的方法不可行，我们只能得出一个简单的推论。如果不只是在主题名称中定义，我限定方法的每一步都由计算机执行，看似没问题，但至于如何解释这一点，还需要在进一步的实践中听到专利局的一些指导。

时间关系，后面大数据分析的问题我就跳过了。有兴趣可以线下交流。

谢谢大家。

(注:本文根据现场速记整理，未经主讲人审核。仅供参考。请勿转载！)

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