人工智能专利模版（人工智能专利案例）

温州专帮信息科技有限公司取得人工智能四项发明专利

技术创新：这四项专利展现了温州专帮信息科技有限公司在人工智能领域的持续创新和技术进步。特别是利用AI技术使数字人在直播、客服、政务等领域实现实时驱动交互和动作泛化智能生成，为数字人行业的发展注入了新的活力。行业影响：这些专利的取得不仅提升了温州专帮信息科技有限公司在数字人行业的竞争力，也为整个行业树立了新的技术标杆。

年1月14日，鹿城区委统战部副部长、区工商联党组书记陈琳等领导莅临温州专帮科技调研指导工作。2025年1月14日午，鹿城区委统战部副部长、区工商联党组书记陈琳一行莅临温州专帮科技，进行深入的调研与指导。此次领导的到访，不仅体现了对专帮科技的高度重视，更为公司未来的发展指明了方向。

年9月2日下午，商务部部长助理陈春江、浙江省副省长卢山等领导一行莅临专帮科技展区，对专帮科技的人工智能产品进行了深入了解和参观指导。专帮科技总经理郑群威同志向领导一行详细介绍了企业和公司的产品情况，展示了专帮科技在AI大模型技术方面的自研能力和创新成果。

温州市鹿城区区委常委、常务副区长林杰领导一行于2024年1月2日上午莅临温州专帮科技调研指导工作。2024年元旦节假后的上班第一天，即1月2日上午11时许，温州市鹿城区区委常委、常务副区长林杰领导以及松台街道党工委书记麻剑玲领导一行，来到了专帮科技进行调研指导。

温州专帮信息科技公司靠谱。温州专帮信息科技有限公司创始于2016年，母公司为中国稳网成立于2008年，是国内领先的云计算及人工智能科技公司，与中国电信、移动、联通携手创造首个温州云计算数据中心（早于阿里云一年）。

人工智能专利有哪些

人工智能专利涵盖了多个方面，以下是一些主要类别： 基础算法专利：这包括深度学习、机器学习、神经网络等核心算法的创新和改进。这些算法是人工智能技术的基石，对于提升AI系统的性能和准确性至关重要。 图像处理专利：涉及图像识别、图像生成、图像增强等领域的创新技术。

智能技术专利：这包括机器学习、深度学习、神经网络等核心技术的专利。例如，一种基于深度学习的图像识别方法，该方法通过训练深度神经网络模型，实现对图像中物体的自动识别与分类。这类专利是人工智能领域的基础，为各种智能应用提供了技术支持。

西井科技在人工智能领域拥有多项专利。其专利涵盖了多个方面，为公司在该领域的技术发展和应用提供了有力支撑。在港口物流场景中，西井科技有关于智能调度系统的专利。通过运用人工智能算法，能够精准规划港口内货物运输路线，提高运输效率。

生成式人工智能专利ipc分类号

1、生成式人工智能相关专利的IPC分类号通常涉及多个类别，具体需结合技术方案确定，常见分类号包括G06N、G16H等。 核心分类号：G06N（计算装置的计算机系统）生成式人工智能的核心技术多属于神经网络、深度学习或机器学习领域，因此G06N是高频分类号。

2、而“38C”不符合这一标准格式，可能并非IPC体系下的有效分类代码。 现有检索结果分析 根据国家知识产权局及权威专利数据库的公开信息，2025年最新版IPC分类定义中未提及“38C”相关内容。近期分类表更新主要涉及人工智能算法（G部）和量子计算领域，未发现与“38C”直接关联的条目。

3、IPC是指国际专利分类，是为了统一专利的分类语言而建立的一套标准。IPC的主要目的是为了促进世界范围内专利信息的交流和共享，便于专利的检索和利用。在外贸中，I PC码的使用非常重要，因为它可以帮助买家更快速地了解和筛选出所需产品的关键属性，从而减少沟通成本。

4、Falaguera等人使用专利分类，Subramanian等人使用关键词搜索，从美国专利商标局（USPTO）发布的专利中提取与药物发现相关的专利。然而，验证化合物专利性需要全球范围的方法，因此仅使用USPTO专利是不够的。研究目标是创建一个使用全球专利信息指导分子化学空间探索的生成式AI。

5、具体检索操作步骤有专利号/申请号时：直接在数据库的“专利号/申请号”字段中输入完整号码（如CN202310000000.1），可快速定位目标专利。无专利号时：步骤1：输入关键词（如技术名称、功能描述），结合专利类型筛选。步骤2：通过分类号进一步缩小范围。

人工智能如何赋能知识产权翻译

人工智能通过多种技术手段赋能知识产权翻译，提升翻译效率、准确性和专业性，具体体现在以下几个方面： 人机交互式自增强深度学习算法提升翻译一致性知识产权文件（如专利申请书）中存在大量重复内容，例如权利要求部分的类同化学物质描述、通用套话等。

优化流程管理：译马网提供协同翻译、译审同步与自动查错等功能模块，帮助项目经理提升单位时间的产能。平台通过给每位翻译员贴上标签、梳理其擅长的领域以及翻译水准，使项目经理能够快速搜索到合适的译员。同时，平台还提供特定场景下的术语库，确保不同译员的用词和翻译习惯保持一致。

人工智能赋能知识产权工作：人工智能技术提升了知识产权创造质量、运用效益、保护效果、管理能力、服务水平和国际影响力。如杭州开发的“杭州市高校专利转化精准匹配大模型”探索AI赋能专利转化路径，北京互联网法院案例更新了治理范式。人工智能给知识产权带来挑战：AI技术发展对知识产权界定和保护造成冲击。

文本翻译：将汉语文本转换为手语码。为了确保手语动作的准确性和自然性，百度联合多位手语语言学专家、特殊教育专家以及数百位听障学生，建立了大规模自然手语标注及翻译语料库。基于这一语料库，百度神经网络翻译模型能够快速准确地将文本转换为手语码。

行业意义：提升服务效能：通过AI技术降低人工咨询成本，缩短响应时间，尤其适合中小企业及创新主体。促进产业升级：与同期发布的“人工智能核心算法产业专利导航”“数据知识产权赋能AI数字人”等成果形成联动，为深圳人工智能产业提供全链条知识产权支持。

人工智能赋能办公室的愿景是通过智能技术的应用，提升办公室的效率、创造力和便利性，为员工和组织带来更多的价值。 自动化和智能助理：办公室中的任务和流程可以通过自动化和智能助理来完成，减少重复性工作和人为错误。智能助理可以处理日程安排、会议管理、文件整理等任务，提高工作效率。

人工智能方面的专利

人工智能方面的专利主要涉及智能技术、算法、系统及应用等多个领域。 智能技术专利：这包括机器学习、深度学习、神经网络等核心技术的专利。例如，一种基于深度学习的图像识别方法，该方法通过训练深度神经网络模型，实现对图像中物体的自动识别与分类。这类专利是人工智能领域的基础，为各种智能应用提供了技术支持。

人工智能专利涵盖了多个方面，以下是一些主要类别： 基础算法专利：这包括深度学习、机器学习、神经网络等核心算法的创新和改进。这些算法是人工智能技术的基石，对于提升AI系统的性能和准确性至关重要。 图像处理专利：涉及图像识别、图像生成、图像增强等领域的创新技术。

在港口物流场景中，西井科技有关于智能调度系统的专利。通过运用人工智能算法，能够精准规划港口内货物运输路线，提高运输效率。比如可以根据实时的船舶到港信息、货物装卸进度等，动态调整运输车辆和设备的作业顺序，避免拥堵，实现资源的最优配置。在矿石运输方面，其专利技术可对矿石的特性进行智能识别和分类。

站在创新主体发展战略层面：专利挖掘工作应与企业或研究机构的整体发展战略紧密结合，确保专利布局能够支持其长期发展目标。全局视野考察：用全局视野来考察人工智能技术的发展趋势和市场需求，以便准确切入具有潜力的技术领域。