前一篇說到 GreyB 的AI分析報告時(https://vocus.cc/article/68fa12c8fd89780001069a76)，有說到注意到他們談到 AI 領域的專利佈局，但卻未明確說明「哪些專利」被納入他們的 AI 統計範圍。
乍看之下，這似乎只是研究方法的小細節，但對於從事專利分析的人來說，這其實是非常關鍵的問題。因為「AI」並不是一個獨立產業，而是一個跨越多領域、應用場景極廣的技術集合體。若沒有一致的分類標準，很難真正理解數據背後的趨勢。
本週我讀到一篇"臺灣與全球之人工智慧專利優勢比較分析"的文章，裡面特別列出了WIPO在2019年調查 AI 專利中的常見關鍵詞：
這樣的關鍵字表，提供了一個相對客觀的檢索依據，也讓我們能用一致的方式比較不同領域或不同國家的 AI 專利發展情況。
我有點好奇，就想以這些關鍵字詞來試試看檢索一些特定的領域。
由於大叔最近幾年前協助中X大學資工系教授處理一個與心理疾病智慧檢測及醫療有關的研究專案，剛好是利用深度學習模型來判讀受測者的生理狀況，進而診斷受測者是否有憂鬱症、多動症、自閉症等身心疾病。
因此，大叔決定以智慧醫療為方向，然後用這些字詞進行檢索，而檢索結果如下：
圖1 智慧醫療專利申請量(自2018年起)
📊 全球智慧醫療專利趨勢：高峰後的平穩期
結果相當耐人尋味。從整體專利申請量來看（如圖1），自 2020 年達到高峰之後，全球智慧醫療的專利申請量進入了相對平穩的階段，年申請量大約維持在 130 至 140 件之間。這顯示出產業在經歷初期的爆發式成長後，已逐漸進入技術沉澱與實務落地的階段。
🌍 中美差異：中國上升、美國放緩
進一步從國別來看，趨勢更明顯（如圖2）。
圖2 各國在智慧醫療的申請量(自2018年起)
從圖2也可以看出，中國的申請量幾乎年年攀升，從 2018 年約 30 件一路上升到 2023 年超過 70 件，顯示中國在智慧醫療領域的 AI 研發與專利佈局呈現積極上升趨勢。
相較之下，美國的申請量在 2020 年後反而出現下滑，從約 55 件降至近年的 25 件左右。 日本與歐洲（EP）的數據則相對穩定，維持在中段水準。
這樣的變化其實反映出幾個層面：
- 研發主體的轉移：中國的 AI 醫療技術已不再只是模仿與導入階段，而是開始出現自主演進與應用深化的現象。
- 法規與資料環境的影響：中國的醫療資料收集與應用環境相對寬鬆，使得 AI 模型得以更快速地驗證與應用；反觀美國，受限於隱私與醫療法規的框架，AI 醫療產品的專利化進度相對放緩。
- 專利策略的差異：美國企業在此階段更著重於核心演算法與跨領域應用（例如多模態醫療影像分析、語音診斷等），而中國則在臨床應用與落地技術上積極布局。
- 個資規範鬆綁的優勢：中國對個人隱私權與醫療資料保護的要求相對寬鬆，使得企業與研究機構能更容易取得大量病患的臨床數據進行模型訓練，進而快速迭代演算法、提升準確度。這種「數據量優勢」在智慧醫療領域特別明顯，也讓中國在 AI 醫療技術的發展速度上超越了許多國家。
💡 對企業的啟示：選擇戰場比全面投入更重要
從專利策略角度來看，這或許也提供了一個值得思考的方向。
與其全面性地談「AI 專利佈局」，不如聚焦於 特定應用領域 的策略性布局，例如智慧醫療、智慧製造或智慧交通。這樣不僅能更有效掌握技術脈絡，也能提高專利組合的實際商業價值。
以智慧醫療為例，若企業能掌握「資料前處理 → 模型訓練 → 模型部署 → 臨床應用」的完整鏈條，並針對每個環節的關鍵演算法與硬體支援提出專利申請，就能形成一套難以被繞過的技術防線。反之，若僅停留在單一演算法的保護，則很容易被替代或規避。
總的來說，從這次的分析結果可以看到：全球 AI 醫療專利的整體數量雖然趨於穩定，但地區之間的發展節奏正在出現分化。中國的上升、美國的減緩，不只是數量的消長，更反映出不同市場對 AI 技術落地的態度與策略差異。
對我們而言，這也意味著在 AI 應用快速多元化的當下，「選擇戰場比全面投入更重要」。如何結合自身技術優勢，針對特定領域（如醫療、工業自動化、影音串流）進行深耕式佈局，才是下一階段 AI 專利戰略的核心課題。
