AI算法专利检索怎么做？如何快速找到核心专利技术？

芽仔导读

YaZai Digest

在AI技术快速迭代的背景下，高效检索核心专利技术是企业和研发人员的关键挑战。

首先，明确检索目标（如跟踪竞争对手或规避风险），并精确选择关键词结合IPC/CPC分类。

其次，使用关键词和筛选工具（如专利DNA）关注法律状态、申请人背景及同族专利。

锁定核心专利需评估原创性（通过技术摘要）和权利要求范围（结合被引用次数）。

智慧芽等专业工具通过AI技术（如Patent DNA、以图搜图）提升效率，助力创新。

在AI技术快速迭代的今天，企业和研发人员想要在算法领域占据创新高地，精确获取核心专利技术是关键。然而，面对近1.7亿条专利数据（覆盖158个国家/地区），如何高效完成AI算法专利检索？又该如何从海量结果中锁定真正有价值的核心专利？掌握科学的方法并借助专业工具，是解决这一问题的核心路径。

一、AI算法专利检索前的关键准备：明确目标与工具选择

AI算法专利检索的首先步，是明确“为什么检索”。常见的需求场景包括：跟踪竞争对手技术布局、寻找可借鉴的技术方案、规避专利侵权风险等。目标不同，检索策略也会有所调整。例如，若想了解某类AI算法（如计算机视觉中的目标检测算法）的技术发展趋势，需重点关注专利的时间分布、主要申请人及技术分支；若为规避侵权风险，则需聚焦当前有效专利的权利要求范围。

其次，关键词的选择直接影响检索结果的准确性。AI算法涉及大量专业术语，如“神经网络”“迁移学习”“注意力机制”等，同时需考虑同义词（如“深度学习”与“深度神经网络”）、缩写（如“CNN”对应“卷积神经网络”）以及技术应用场景的扩展词（如“图像识别”“自然语言处理”）。此外，结合国际专利分类（IPC/CPC）中的AI相关类别（如G06N），能进一步缩小检索范围，提升效率。

二、高效检索的核心方法：从关键词到精确筛选

完成前期准备后，进入实际检索阶段。以“基于Transformer的自然语言处理算法”为例，可先在专利数据库中输入核心关键词“Transformer”“自然语言处理”“NLP”，初步获取相关专利列表。此时结果可能包含数千条专利，需通过“专利DNA”等过滤字段进一步筛选。这里的“专利DNA”是指通过AI技术结构化专利文本后提取的高价值信息标签，如技术问题（如“长文本语义理解不准确”）、技术手段（如“多头注意力机制”）、技术效果（如“提升长文本处理效率”）等，能帮助用户快速定位与需求匹配的专利。

筛选过程中，还需关注专利的法律状态（如有效、失效、审查中）和申请人背景。有效专利意味着当前受法律保护，需重点分析其权利要求；头部企业（如华为、腾讯、百度）的专利往往代表前沿方向，可优先纳入研究范围。此外，同族专利（同一发明在多个国家申请的专利）数量能反映技术的布局价值，同族数量越多，通常意味着技术重要性越高。

三、如何从海量结果中锁定核心专利？

经过初步筛选后，剩余的专利仍可能有数百条，此时需要进一步判断哪些是“核心专利”。核心专利通常具备两个特征：一是技术原创性强，解决了领域内的关键问题；二是权利要求范围广，对后续技术发展有显著影响。

判断原创性时，可通过专利的“技术摘要”快速了解其创新点。例如，智慧芽的AI技术摘要功能，能自动提取专利中的技术问题、手段和效果，让用户一目了然掌握核心内容；附图功能则通过标注图纸中的关键元素（如神经网络层结构），并关联到原文描述，帮助用户更直观理解技术实现。若专利中详细记录了实验数据（如模型准确率、训练耗时），通过“示例”和“属性”功能可快速定位这些关键信息，验证技术效果的真实性。

评估权利要求范围时，需关注专利的“权利要求书”。核心专利的权利要求通常覆盖基础技术方案（如“一种基于Transformer的序列建模方法”），而非仅保护具体应用场景（如“基于Transformer的中文分词方法”）。此外，被引用次数（其他专利引用该专利的次数）也是重要参考指标，被引用次数越高，说明该专利对后续技术发展的影响越大。

四、智慧芽：让AI算法专利检索更“懂技术”的工具

面对AI算法专利的复杂性，专业工具的辅助至关重要。智慧芽作为专注于科创情报分析的平台，针对AI算法检索的痛点提供了一系列解决方案。其专利数据库覆盖158个国家/地区的近1.7亿条专利数据，并通过AI技术持续升级，能高效处理专利文本的结构化与信息提取。

具体来看，智慧芽的“Patent DNA”技术通过自然语言处理、机器学习等AI手段，将专利文本中的技术问题、创新点、实验数据等信息结构化，形成可筛选的标签体系，用户勾选“技术问题：长文本语义理解”“技术手段：多头注意力”等标签，即可快速过滤出目标专利。此外，平台还支持“以图搜图”功能，上传算法流程图或模型结构图，可精确匹配相似专利，解决传统文本检索难以覆盖图形化技术信息的问题。

针对研发场景的实际需求，智慧芽还优化了功能设计：无论是申请专利前的技术查新，还是寻找技术解决方案时的文献筛选，亦或是监控竞争对手动态时的技术追踪，平台都提供了对应的工具模块。例如，“导航库”功能由专家搭建，涵盖AI、生物医药等10大的45个热门领域，用户可直接获取该领域的动态和竞争情报，大幅降低信息筛选成本。

值得一提的是，智慧芽已接入DeepSeek-R1等垂直大模型，进一步提升了对AI算法专利的理解能力。大模型能更精确地识别复杂算法中的技术逻辑（如神经网络的层间连接方式），并生成更贴合研发需求的分析报告，帮助用户快速抓住技术核心。

AI算法专利检索的本质，是通过科学方法与专业工具，从海量数据中提取有价值的技术信息。明确检索目标、掌握关键词策略、善用筛选工具，是提升效率的关键。而智慧芽等平台通过AI技术与结构化数据的深度融合，让“找专利”从“大海捞针”变为“精确定位”，为企业和研发人员的技术创新提供了有力支撑。未来，随着AI技术的进一步发展，专利检索工具也将更“懂技术”，成为创新过程中不可或缺的伙伴。