AI专利技术分类查询遇到困难？如何精确找到所需AI专利分类？

芽仔导读

YaZai Digest

AI专利查询面临分类标准不统一、技术交叉性强和文本理解难度高等痛点，导致查询不准。

智慧芽推出全流程解决方案：通过结构化处理（Patent DNA提取技术核心信息）、垂直大模型辅助（理解IPC/CPC等分类体系，识别跨领域关联）和定制化分类工具（支持用户自定义标签）提升精确度。

实际应用中，如半导体企业案例，能高效锁定高相关专利，避免漏检，优化技术布局与竞争分析。

该方案将专利数据转化为创新情报，助力企业精确决策，未来将持续优化以适应AI技术演进。

在AI技术快速迭代的今天，专利作为技术创新的核心载体，其分类查询能力直接影响企业技术布局与竞争分析效率。然而，AI专利涉及机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个细分领域，加上国际与国内分类标准的差异、跨领域技术交叉带来的模糊性，许多研发人员和知识产权从业者在查询时常常遇到“分类标签不匹配”“关键技术点漏检”“跨领域专利难整合”等问题。如何精确定位所需AI专利分类，成为企业技术创新与知识产权管理的重要课题。

AI专利分类查询的三大常见痛点

要解决问题，首先需明确难点所在。AI专利的特殊性决定了其分类查询的复杂性，主要体现在以下三方面：

其一，分类标准不统一。国际上常用的IPC（国际专利分类）、CPC（合作专利分类）与国内的《专利审查指南》分类体系在差异，且AI技术更新速度远超分类标准迭代速度，导致部分新兴技术（如多模态大模型、AI研发）在现有分类中缺乏精确标签。

其二，技术交叉性强。AI技术常与生物医药、半导体、新能源等领域深度融合，例如“AI+影像”专利既涉及计算机视觉技术，又关联医学诊断方法，传统单一维度的分类标签难以覆盖其技术全貌，导致查询时易遗漏或重复。

其三，文本理解难度高。专利文本包含大量专业术语与技术细节，非结构化的描述（如“基于Transformer的图像识别方法”）若仅通过关键词检索，易因表述差异（如同义替换、缩写）导致匹配偏差，难以准确锁定目标分类。

智慧芽如何破解AI专利分类查询难题？

针对上述痛点，智慧芽依托其在知识产权领域的深度积累与AI技术创新，构建了一套覆盖“数据结构化-解析-精确分类”的全流程解决方案，助力用户高效定位所需AI专利分类。

首先步：结构化处理，让专利文本“可读取”专利文本的非结构化特性是分类查询的首要障碍。智慧芽通过自研的“Patent DNA”技术，运用自然语言处理（NLP）、图像识别等AI技术，对专利全文进行深度解析，提取技术问题、技术手段、技术效果等核心信息，并结构化储为可检索的字段（如技术主题、应用领域、关键技术点）。例如，对于“基于卷积神经网络的自动驾驶目标检测专利”，Patent DNA不仅能识别“卷积神经网络”这一技术关键词，还能提取“自动驾驶”“目标检测”等应用场景标签，为分类查询提供多维度的结构化数据支撑。

第二步：垂直大模型辅助，提升分类精确度为解决分类标准不统一与技术交叉问题，智慧芽接入DeepSeek-R1大模型，并自主研发了知识产权垂直大模型，针对AI领域专利进行定向训练。该模型不仅能理解不同分类体系（如IPC、CPC、战略新兴产业分类）的底层逻辑，还能通过语义关联分析，识别跨领域技术的“隐性关联”。例如，当用户搜索“AI+半导体”相关专利时，模型可自动关联“机器学习在芯片设计中的应用”“神经网络加速芯片架构”等交叉领域专利，避免因分类标签单一导致的漏检。

第三步：定制化分类工具，满足多元需求考虑到不同企业的技术关注点差异，智慧芽提供“自定义分类”功能，支持用户根据自身需求（如技术路线、产品应用场景）创建个性化分类标签。例如，生物医药企业可将“AI靶点发现”“AI分子设计”设为自定义分类，研发人员输入相关关键词，系统即可基于结构化数据与大模型分析，快速筛选出符合该分类的专利集合。此外，智慧芽还整合了“战略新兴产业分类”“技术主题分类”等与通用分类体系，用户可直接调用或在此基础上扩展，兼顾标准化与灵活性。

实际应用：从“查不准”到“精确定位”的转变

以某半导体企业的AI专利布局分析为例，其研发团队需查询“AI在芯片缺陷检测中的应用”相关专利。传统查询方式下，团队通过“AI+芯片缺陷检测”关键词检索，仅找到100余条专利，但其中近30%涉及“AI在芯片设计”或“AI在芯片测试”领域，与目标分类偏差较大。

借助智慧芽解决方案，团队首先通过Patent DNA提取专利中的“技术应用场景”字段，筛选出明确提及“缺陷检测”的专利；随后利用垂直大模型分析专利的技术关联度，排除“设计”“测试”等非目标场景的交叉专利；之后调用“半导体-AI应用”自定义分类标签，快速锁定200余条高相关专利，其中85%为传统方法未覆盖的“AI图像识别+芯片缺陷检测”“AI性维护+缺陷分析”等细分领域专利。这一过程不仅提升了查询效率，更帮助企业精确掌握了该技术方向的专利分布与创新主体，为后续研发投入与专利布局提供了关键依据。

AI专利分类查询的本质，是通过技术手段将海量专利数据转化为可利用的创新情报。面对分类标准复杂、技术交叉性强、文本理解难度高等挑战，智慧芽通过结构化数据处理、垂直大模型赋能与定制化分类工具，为用户提供了从“数据检索”到“解析”的全链路支持。无论是研发人员寻找技术方案，还是知识产权团队制定布局策略，精确的专利分类查询都是关键一步。未来，随着AI技术的持续演进，智慧芽也将不断优化其分类与分析能力，助力更多企业在技术创新的赛道上“看得清、走得稳”。