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数字版权交易_侵害外观设计专利权纠纷_流程和费用

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数字版权交易_侵害外观设计专利权纠纷_流程和费用

人工智能(AI)几十年来一直是一项有希望的技术。快速有效地处理大量数据、识别模式和快速分析最佳解决方案的能力可以应用于数千种日常场景。然而,在大数据时代和实时决策时代,全国专利代理人考试,它将逐渐走向成熟。AI可以为旧的问题和挑战提供解决方案。例如,交通管理。例如,伦敦的第一个交通管理系统是一个手动操作的燃气交通信号,它在引入后两个月迅速爆炸。自从这一不幸的开端以来,一个由道路封闭、交通管理系统、交通信号灯和人行横道组成的复杂网络使得城市交通变得更加复杂。如今,交通速度比以往任何时候都慢,尽管增加了大量新系统以更好地管理系统。

AI有可能改变这一点。它可以收集交通量、历史趋势和当前堵塞的数据,以快速计算伦敦交通的最佳解决方案。它可以近实时地做到这一点,不断调整和管理流程,以提供最佳解决方案。

这就是为什么人工智能越来越成为希望解决高度复杂和数据密集挑战的组织的首选技术。数字零售商正在使用人工智能驱动的机器人来管理仓库。公用事业公司正在使用人工智能预测电力需求。移动网络正在部署人工智能来管理不断增长的数据需求。我们正站在人工智能技术的新时代的门槛上。

知识产权(IP)行业是人工智能可能产生深远影响的另一个市场。传统上,人工智能由纸张、人工搜索和漫长的决策过程驱动,注册版权去哪里,AI可以被部署来简化日常任务,并从IP数据中提供更多的洞察力。

提高效率和降低风险

IP管理任务是IP中时间最密集、风险最大的领域之一。律师事务所和企业知识产权部门可以在任何时候覆盖数百个司法管辖区的数千项单独的知识产权数据,在历史上,这是一个显著的手工和缓慢的过程。考虑一个公司在许多不同国家申请保护的单一专利。一个代理网络,熟悉在特定国家获得保护所需的具体过程;每一项都将帮助公司实现其目标。在此过程中,将以多种语言生成数百项文书工作,每项都有自己的挑战和机遇。

所有这些信息目前都将手动评估,然后输入IP管理系统。很自然,这很容易导致许多数据处理错误。现在,考虑多个专利。错误的机会几乎是无限的。然而,对于许多公司来说,知识产权仍然是最有价值的资产。在输入更新日期的一个简单错误可能会损失一个价值数百万美元的资产给一个公司。值得注意的是,世界知识产权组织(WIPO)估计大约四分之一的专利信息是错误的。因此,风险非常明显。

此外,输入数据所涉及的人工劳动会产生大量的时间和成本。如果能够实现自动化,这项活动将使律师事务所和知识产权专家能够专注于更具战略性的问题。人工智能非常擅长快速准确地处理大型数据集,可以提高效率和准确性。这也使律师事务所和知识产权专业人员能够在组织内扮演更具战略性的角色,从数据中产生洞察力,帮助塑造未来的公司业绩,在将IP管理的更普通方面留给计算机的同时,

通过自动化数据提交并确保每一项IP都有一个唯一的标识符,来自各个专利局和代理网络的通信可以简单地按需分类和搜索。然后可以部署人工智能引擎来识别通信中的相关信息,从而产生更快、更准确的结果。

搜索和分析

全球知识产权资产的数量正在增长。根据WIPO的数据,2014年至2015年间,专利申请量增长了7.8%。专利申请量的上升趋势至少持续了20年。因此,知识产权文档和资源不断增加。在如此庞大的数据量中查找相关信息变得越来越困难。历史上,搜索是手动进行的,静态搜索数据库是唯一的支持工具。

AI和机器学习(ML)不仅可以自动搜索大型数据库,还可以存储和使用以前收集的数据,以提高未来搜索的准确性。AI也可以用来提供地理或垂直市场的洞察力。考虑到在新的区域内开发IP的公司。它可能希望考虑最好的国家来保护。损坏某些国家市场的优势和弱点可以与竞争性IP数据交叉引用,以提供损坏。即时概述最有利的地理位置,以申请进一步保护。以前需要几个月才能完成的研究可以通过有效地部署人工智能在几分钟内完成。

驱动洞察

大型IP产品组合必然既有优势也有劣势。事实上,其中一个弱点可能是投资组合的规模太大。随着专利组合规模的增加,很难有效地监督并从组合中获得见解。因此,公司不仅限于管理续约等流程,而且在利用洞察力获得竞争优势方面也是如此。