11月12日-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。本年度中国汽车 知识产权年会以“知识产权铸就创新发展之基”为主题，更多元化的国际视角全新定位，围绕知识产权管理提升与增效，汽车知 识产权发展的政策导向、国际形势，以及如何进行诉讼风险应对展开交流。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创新与发展”的主旨演讲。

IBM亚太及大中华区知识产权总监 徐驰

以下为演讲实录：

今天我想借20分钟的时间，给大家讲一个具体的问题，就是汽车行业涉及人工智能的知识产权的相关问题。大家可能奇怪，IBM感觉跟汽车行业距离很远，100多年来我们做了各种各样的机器，早先做过绞肉机，还有做过抢、子弹，还有计算机，大型服务器，从来没有造过车，但是随着时代的发展，随着人工智能技术的广泛应用，传统ICT产业会跟人工智能有非常深的结合，这个结合过程中，带来法律方面的问题，今天给大家做一个分享。

我分成四个部分，首先铺垫一下说一下人工智能技术的概要的情况，然后讲一下人工智能和汽车行业的融合，为什么有很高的融合度，融合的点在那里，第三个方面重点说一下汽车行业人工智能专利的相关问题，如果有时间谈一下汽车行业人工智能大数据相关知识产权问题。

人工智能技术是这样，就是左边是那三项技术支撑人工智能技术的发展，首先是硬件的计算力，还有算法层面，还有数据层面。核心的算法几十年前就出现了，但是人工智能的应用，最近十几年慢慢开始显现出来，跟大量的数据产生有很大的关系，人工智能技术在这张图的右边部分，目前核心四大技术，是语音交互、文本处理、计算机视觉还有深度学习，结合汽车行业这个具体的产业背景下来看，我认为这四项，除了文本处理可能稍微的融合度弱一点，但是也有很多融合，语音交互，驾驶员的语音控制，计算机的视觉更不用说了，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，怎么学习驾驶员的驾驶习惯，产生自动驾驶的方案。

根据思保环球《人工智能产业创新评估白皮书》，选出了AI和场景融合度最高的三大行业，分别是医疗、汽车、家居。大家可以看AI跟汽车融合方面做的最好，所以今天这样一个背景下探讨汽车中涉及的人工智能知识产权问题，是非常必要和及时的，也有亟待解决的问题。我们看一下AI和汽车行业究竟怎么融合，涉及到的知识产权问题，究竟从那几个纬度展开，人工智能跟汽车传统的这样一种机械结构的设备结合，实际上是说让汽车从一个传统的驾驶工具慢慢的往这个提高驾驶员的体验或者提高用户的体验这个方向发展，因为更加智能，也从传统的机械设备转变为智能终端，将来发展趋势一辆车就是大型的手机，我们的手机过去就是简单的通话，随着时代的发展，手机超出通话设备的功能，更多是娱乐互动的平台，汽车也一样，这是时代发展的趋势。

理解了这一点，汽车跟AI的融合，我会分成两个纬度，第一个是自动驾驶，第二个纬度是车联网、网联化的纬度，这两个纬度里面，其实创新体现在那些方面？是硬件层面上的创新，有，但是次要的，最主要的说白了，人工智能在低层支撑的是软件层面的创新，因为你要支持车人交互、车路协同，所有是有一个软件的控制决定，其中涉及大量大数据的分析，怎么获取你的驾驶习惯，你在这个品牌车里的驾驶习惯，能不能在另外一个品牌车里开它的时候自动获取，涉及分析数据，既然是计算机软件的创新，谈人工智能和汽车行业结合的时候知识产权的问题的时候，不可避免的就是计算机软件专利的相关问题，这个问题恰恰是传统车企处理知识产权问题的时候忽略的，因为传统的车企，更多面临的是机械结构，外观设计，材料，这些方面的专利的问题，很少会考虑到涉及到计算机软件方面的专利问题，而如果不考虑可能你就在人工智能的赛道上，知识产权维权保护方面会落后。大数据分析的角度来讲，涉及数据挖掘的知识产权问题，最主要是数据挖掘数据使用的问题。

首先从第一个方面展开，软件专利的相关问题，第一个首先是软件专利权利要求类型，对计算机软件相关专利的权利要求类型比较熟悉的，原来可以写成方法、功能模块、系统、可读存储介质，一个好消息是本周一审查指南修改草案允许，计算机可读存储介质作为保护内容。现在大部分软件没有可读的存储介质，更多的通过网络的代码下达，一旦允许计算机程序产品的要求，这个问题就不存在了，今后大家撰写计算机软件专利的时候可以写那些全力要求类型，只要写方法和计算机程序产品，最多加软硬系统就够了，计算机可读存储介质不用写了，我们希望这个修改草稿最终通过，据我个人了解，基本没有任何的异议。

第二个层面是软件专利的多主体问题，你如果权利要求的出发点，针对一个主体或者针对多个主体，你主张侵权的时候不能抓到单独实施侵权行为的主体，汽车行业这个问题尤其突出。左边是汽车A，右边是汽车B，是不同品牌的汽车，A车的用户会有一个手机的移动终端控制信号的传输，对车进行控制，B车的用户同样有自己的移动中段，A车有车企A的服务器，接收数据，B也有相应的服务器，随着产业的发展，每个车企有自己的独立的服务器不够，你要涉及不同品牌车之间的数据传输协同问题，最终一定会有一个通用的数据控制平台，这个通用的控制数据平台，一定是跨车企、跨品牌，可以是由第三方来打造这样一个服务器，或者是由产业联盟共同打造这样一个数据的平台，云端的服务器，在这样一个场景下面，抽象出来这样一个场景下面，大家可以看到有多少主体会涉及到其中完成一个软件的交互的操作，可能涉及汽车本身，比如说车机上的终端，也可能涉及到某一个车的驾驶员的手机上的APP，是移动终端，也可能涉及到每个车企自己构建的这个服务器，也可能会涉及这样一个最上层的红色的跨车企的通用平台，写权利要求的时候，把这些不考虑清楚，权利要求写出来没有办法行驶权利。

多主体注意那些点，单一主体的角度撰写，权利要求类型全面，对方法权利要求还要注意，基于潜在的侵权者，多组权利要求覆盖不同的单一主体，用户侧注意出厂前的检测环节。接下来还要提一点就是注意云环境下跨境服务器的部署问题，我们可以看到就是说刚才这个图里面，A车企的服务器和B车企的服务器，是不是单一的服务器，肯定不是，A车企可能有十几台服务器，3台部署在中国，8台部署在海外，这个时候，这个方法中的前几个步骤是部署在中国的服务器操作，后几个步骤是部署在海外的服务器操作，一个方法不同国家的服务器完成操作，怎么在单一的国家对它主张专利侵权，要注意怎么撰写，避免法律风险。避免单纯技术角度写专利，要考虑这个技术将来怎么实现，谁实现，竞争对手在那里，商业有什么注意的点，所有考虑周全，才能撰写一套比较完美的权利要求。

接下来给大家举一个例子，看一下多主体的问题怎么产生，怎么解决。看一下修改前的权力要求，第一个步骤是移动终端做的，第二个步骤是车辆做的，第三个步骤是服务器做的，你报那个主体对你进行专利侵权呢？告移动终端吗？告车辆吗？告服务器吗？所以权利要求写成这样就麻烦了。我们来修改，把所有由其它主体做的权利要求，全部修改成车辆来做，看起来是满足了单一主体的撰写规范，但是有一个问题，你能100%确定这个方法将来一定是固化在车辆上面，由车辆完成吗，如果这个东西移动终端直接向服务器发送这个请求数据，其实车辆本身并不参与这个事情，可以是一个第三方实施的一个软件，放在服务器上做这个事情，所以我们考虑有没有必要把车辆写在权利要求里，还是避免提主体，直接写方法步骤。修改后的权利要求，有一个叫发送至服务器，还有来自所述服务器，这个服务器就是上面提到的服务器，也就是说你限定了要是同一个服务器，但是你怎么知道将来云环境下的部署一定是同一个服务器呢？如果是分布在两个服务器上，你这个所述把你的权利要求限定死了。我们进一步来修改，最终一个相对比较好的权利要求写成这个样子，把主体删除，然后把服务器前面的所述删除，不光你是不是来自同一个服务器，只要你是来自服务器的，就落入权利要求的保护范围。同时我们还要增加两组权利要求，分别针对移动终端和服务器侧，从他们出发撰写相关的权利要求。

第二个问题，就是AI专利的难检测的问题，因为算法是在黑盒子里面完成，检测不到对方侵权，原始的权利要求是这样，限定了路径规划、算法等等，把什么作为编来生成图，这个图你看不到，是计算机运算过程中靠逻辑生成的逻辑图，不是一个能展现在屏幕上的图，你主张侵权的时候怎么证明对方在后台生成了这样的底层的图，我没有办法，有没有可能解决问题，一定情况下可以解决，把上面黄色的部分，比如写基于目的地、预计时间信息，确定用户群组的信息。后面是我考虑的因素，这种情况下大大减轻了证明的责任，我举证的时候可以通过输入一些参数，在他们三者改变的情况下，能证明后面用户群组的路径发生了改变，可以初步证明你确实基于他们确定了用户群组的路径，可以减轻证明责任的问题。

最后谈一下AI专利公开充分的问题，小爱机器人可能有不少人很清楚，创下中国到目前为止，单一侵权诉讼里面，起诉赔偿额最高的案子。AI专利公开充分的问题，这个案子专利有效性的判决，从2013年认定有效，到2015年二审撤销复审委决定，最后维持复审委的决定，争论点就是权益要求，这个权益要求起诉成功，各家车企都比较担心，因为就是一个聊天场景，关键就是游戏服务器有没有充分公开，苹果公司认为说明书没有充分公开游戏服务器怎么样实现游戏功能，这个专利申请是在2004年，大家可以从所属领域普通技术人的角度考虑一下，游戏服务器大家知道不知道是怎么回事，每个人都知道，就是一个用来运行游戏服务的程序，还要怎么进一步公开，能公开怎么样的程度，但是北高不这样认为，不管你能不能懂怎么实现，只要没有记载在这个说明书里面，只要没有写进去，就不行。你就没有公开充分，如果照这个逻辑推理下去，1+1等于2，大家都知道，需要写在说明书里面，如果我没有写，你认为我没有公开充分，1+1为什么等于2，这个没有道理，很欣喜看到最高院纠正了这个判决，他们认为本领域技术人员是否实现，才是判断公开充分的落脚点，不一定写在说明书里面，这是对专利申请人不恰当的过高的要求，我们心可以稍微放下，游戏服务器，我们很高兴最高院把这个案子扳回来了。

专利课题性的问题，也是11月10日审查指南修改草案明确了，大大降低了课题性的要求，只要解决方案记载了计算机网络设备，我通过计算机执行这样一个方法可以满足这个技术性的要求，但是同时审查指南里面给出的例子还是让人疑惑，说利用计算机程序求圆周率的方法不行，我们只能得出一个简单的推论，如果我们不仅仅在主题名称中限定，我在方法的每一个步骤中都限定由计算机执行，貌似就可以了，但是至于这一点到底怎么解释，还有待听专利局进一步实践过程中给我们一些指引。

时间关系，后面这个大数据分析的问题我就跳过，大家有兴趣可以线下沟通。

感谢大家。

（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅，仅作为参考资料，请勿转载！）

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