2024年8月16日，北京嘉科“一团火”知识产权沙龙在北京嘉科总部如期开展。本次沙龙的主题为“神经网络专利方案的总结及撰写”，主要涉及神经网络专利申请按照发明点可划分的类别、相关撰写经验分享、突出神经网络专利申请创造性的方法论以及神经网络专利申请的案例分享。
随着人工智能技术的不断发展，神经网络作为其核心技术之一，相关专利的申请数量也在逐年攀升。根据日本专利局发布的2023年人工智能专利申请调查报告，自2014年起，AI相关发明数量急剧增加，深度学习技术在其中占据了重要地位。神经网络方面的专利申请涵盖了多个技术分支，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及图神经网络（GNN）等。这些技术分支在各自的应用领域中都取得了显著进展。在神经网络专利的申请中，高校和企业都扮演着重要角色。高校在基础研究方面具有优势，其专利主要涉及理论研究；而企业则更注重将研究成果转化为实际应用，申请了大量与产品和技术创新相关的专利。神经网络技术的专利申请现状显示出该领域正在经历快速的技术革新和应用扩展。未来的发展趋势将集中在硬件加速、模型优化、跨学科融合、应用场景扩展以及标准化和伦理问题等方面。随着技术的进步，我们预计会看到更多创新性的解决方案出现，并在实际应用中产生更大的影响。
下午13点30分，沙龙参会人员陆续到场签到就位，大家相互进行了友好问候之后，开始对嘉科发展及业务进行了解，并共同期待本期沙龙的开展。
北京嘉科商务专员唐成博老师首先向大家介绍了“一团火”知识产权沙龙的理念，并向大家分享了北京嘉科近年发展态势，让各位嘉宾对北京嘉科有了更深一步的认识与了解。
北京嘉科资深代理师马玉博老师接着向大家介绍了神经网络专利申请按照发明点可以划分的三种类别：（1）相较于现有技术专利申请中的模型有改进，具体包括：模型训练方法有改进，模型结构有改进，模型结构有改进且模型训练方法存在适应性的改进；（2）模型无改进但前期处理方法有改进，具体包括：对提示词有优化，对输入模型的数据有处理；（3）模型无改进，且前期处理方法也无改进：不能作为该申请的发明点。随后，马玉博老师提出了可以通过如下方式突出创造性：一，当方案是通过调用多个算法或者多个网络实现的，那么可以将多个算法或者多个网络作为一个大模型，然后按照各个算法或者各个网络重新设计大模型中的网络部分，简单来说是要有打包以及分块的思想。二，从计算机执行侧的角度来丰富方案，设想应用情景，根据可能出现的问题或可以提升的效果等方面扩展更详细的方案。三，当有多件相关申请，而这些申请内容相近的情况下，可以从撰写上下位程度不同，将一些网络用可以实现相同作用的网络替代，不同申请使用的网络不同，对不同申请处理的对象增加不同的处理手段等手段。
最后，与会嘉宾就本期主题开展讨论交流，相互分享经验，在探讨时从单个案例处理策略扩展到神经网络模型类案件的普适处理技巧，本期沙龙也在大家的交流声中圆满结束。
本期沙龙不仅跟大家分享了神经网络专利申请的实操案例，同时还建立了交流互动平台，促进了与会嘉宾的联系，为大家在知识产权领域的合作打下了良好基础。
第十一期“一团火”知识产权沙龙计划于8月23日在北京召开，沙龙主题是：基于发明人视角的专利文件审核要点。报名通知和链接已经发布，请大家多多关注，期待和新老朋友们的再相聚。
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