專利價值的體現是多方面的，對公眾而言，當然在於專利公開的技術方案對產業所起到的貢獻性作用，使得所屬技術領域的人員在進一步地研究和開發時獲得啟發；但對專利權人而言，專利的價值當然體現在國家給予其針對某項技術的壟斷權和受益權，具體體現在有權實施某項技術，有權從事研發、生產和經營活動，有權制止侵權行為等。

DeepMind，這不是一個隱形冠軍

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TiPLab 司馬光砸缸

在本AI技術專利研究的系列中，我們已經先後介紹了12家AI公司，這些公司都是所屬技術領域的佼佼者，比如Numenta，Cortica等，在本系列之前，如果不是特別關注AI領域，相信有很多人不一定知道這些公司的存在，也不知他們所從事的研究和創新，所以說這些公司都是各自領域隱形冠軍也並不為過。

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大名鼎鼎的DeepMind，這個冠軍不隱形

今天我們終於要介紹一家不隱形的冠軍公司，這就是大名鼎鼎的DeepMind。

應該有不少人對2016年3月的AlphaGo 4:1擊敗頂尖職業棋手李世石的圍棋大戰印象深刻，這次事件也史無前例地把諸如「人工智慧」和「深度學習」等辭彙帶入了普通大眾的視野。在2017年5月，AlphaGo再次以3:0的比分戰勝中國棋手柯潔及其團隊，在此之後，DeepMind宣布AlphaGo「退役」，不再參加任何圍棋比賽，因為在圍棋領域，AlphaGo已經進入無人之境。

DeepMind是於2010年由Demis Hassabis（傑米斯·哈薩比斯），Shane Legg（謝恩·列格）和Mustafa Suleyman（穆斯塔法·蘇萊曼）在英國倫敦成立的創業公司，並於2014年1月被Google以數億美元的價格（媒體估計在4億美元到5億歐元之間）收購。

在DeepMind聲稱的研究項目中，包括改善氣候變化，醫療保健等更多的難題。DeepMind強調AI是人類創造力的multiplier，他們的既定目標是支持和加速更廣泛的人工智慧研究。

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DeepMind早期並不具備清晰的專利戰略

截止成文前，DeepMind已經在全球申請了48個專利家族共計64項專利，尤其是自2016年9月以來，幾乎保持著每周一項的專利申請節奏，考慮到專利從申請到公開有18個月的延遲期，該公司於2017年的11月之後申請的專利尚未公開。

和很多創業公司一樣，DeepMind早期並不具備清晰的專利戰略：DeepMind在2012至2013年間提出了幾項關於圖像搜索（US20140019431A1；US20140019484A1）以及信號處理架構（以GB2513105A專利為代表專利家族）方面的專利，這也許是和他們早期的研究相關。DeepMind初期研發的產品包括具有高級人工智慧的遊戲，電子商務智能推薦系統，以及另一款與圖片處理相關的產品。

在AI領域，圖像和語音確實是創業者們首選切入點。

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啟動AI技術的基礎研究並調整專利策略

從一定程度上來說，AI和醫藥行業有著相似之處，即高成本的投入和漫長的研發周期，尤其是對基礎研究的投入需要消耗大量的資金和漫長的投資回報周期，因此「委身」巨頭是一些AI領域創業公司選擇的繼續生存的模式。

隨著Google的介入，DeepMind很快開始申請關於機器學習、神經網路等AI基礎演算法的專利，尤其是在2016年，這些通用性AI技術的專利呈現集中申請的態勢。

這些專利解決的大多是一般性問題，專利技術方案並不限定在特定的應用場景中，具有很強的通用性，比如：

專利US20170228633A1：可以使用遞歸神經網路以順序方式執行需要生成輸入數據的重建的計算任務；

再比如專利US20170140268A1：通過在訓練期間自適應地重新調整目標輸出，即使在訓練期間可以改變目標輸出的大小，用於有效地訓練神經網路；

再例如專利US20170228642A1：利用附加存儲器單元來實現具有長短期存儲器（LSTM）架構的遞歸神經網路層。

諸如此類的基礎演算法，還包括：

神經規劃（US20170140271A1）；

持續控制及深層強化學習（US20170024643A1）；

強化學習系統的分散式訓練（US20160232445A1）；

非同步深層強化學習（US20170140270A1）；

使用卷積神經網路處理序列（WO2018048945A1）；

遞歸神經網路（WO2018083669A1）等等。

在這些專利的權利要求通常包含「方法、系統、設備，還包括編碼在計算機存儲介質上的程序」等保護主題，而這些專利文本的描述通常看起來是用來解決某一類問題的機器學習平台或者系統，可適用於多種應用場景中，比如音頻、視頻、圖像、遊戲、感測器、致動器、控制（包括電機控制）、生物、物理、化學、空間、文本、搜索以及其它數據處理的各種場景。

DeepMind的專利申請並不局限在美國，尤其是自2017年，DeepMind的專利申請策略轉向以PCT途徑提交國際申請，為這些專利將來進入哪些國家和市場提供充分的選擇自由度。

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專利對公司的價值

對DeepMind專利的質疑

「得益於」AlphaGo的驚艷表現，DeepMind被推到舞台的聚光燈下，再加上背後有強大Google的支持，DeepMind的這些專利也一定程度上在業界引起了討論和質疑：

有媒體把業界的反應描述為恐慌，因為一旦這些基礎演算法的專利掌握在Google手中將會對AI領域有著極大的影響。

AI科普視頻的YouTube網紅Siraj Raval在Twitter發文說：「這種法務行為可能會完全扼殺Google之外的AI創新，我強烈建議該公司撤銷這些專利申請」。

而Amazon應用科學家、麥吉爾大學研究生Peter Henderson也質疑DeepMind不應該擁有RNN技術的專利。

專利價值的體現

專利價值的體現應是多方面的：

對公眾而言，當然在於專利公開的技術方案對產業所起到的貢獻性作用，使得所屬技術領域的人員在進一步地研究和開發時獲得啟發；

但對專利權人而言，專利的價值當然體現在國家能夠給予其針對某項技術的壟斷權和受益權，具體體現在有權實施某項技術，有權從事研發，生產和經營活動，有權制止侵權行為等。當然除此之外，還有助力市場營銷和融資。

儘管DeepMind表示自己申請專利是為了防止這些AI技術被濫用，這顯然跟其之前「對AI技術持開放態度」的表態相悖。但對一家公司而言，沒有人會輕易放棄自己應得的權益，這本是無可厚非的。

DeepMind專利仍面臨挑戰

截止目前，DeepMind的大部分專利尚在申請階段。

雖然DeepMind在很多專利的Claims中都主張了很寬泛的保護範圍，但從調查該公司的專利審查檔案來看，某些專利要想獲得授權仍需要面臨各國專利局的嚴格創新性（創造性）審查。

DeepMind的研究人員早期在arXiv上發表的論文應該會給他們的一些專利授權帶來不小的障礙：這對許多創業者而言很有警示意義，尤其是來自學術機構的創業者，研究人員早期公開的論文成為其後來提交的專利授權障礙的情況屢見不鮮。

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重視專利資產

在本系列研究的目標公司中，有不少AI創業公司的發展最終走向了巨頭+初創企業商業模式，在這一商業模式下，大公司雖然購買下初創公司，但初創公司仍保留了獨立運營的模式，比如物理上不更改辦公地點，運作上保持既定模式。

對一個AI領域的創業公司而言，無論是在發展中始終保持獨自運營，還是依託巨頭公司借勢發展，創業者們在面臨各種抉擇時，專利資產都將是一個對創業者有益的砝碼。

從DeepMind專利申請中披露的信息中看，DeepMind自2017年10月之後提出的專利，申請人中不再是「Google」或「DeepMind和Google」，而是只有DEEPMIND TECHNOLOGIES LIMITED這一個申請人，這是否與文章中披露的情況相吻合我們不得而知，但至少說明，DeepMind非常看重他們擁有的專利資產。

* 以上文字僅為促進討論和交流，不構成法律意見或諮詢建議。

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