2017年開春，神祕棋手Master在大陸圍棋網站向中、日、韓多位圍棋高手下戰(zhàn)帖，對戰(zhàn)結果Master連勝60局，事后證實Master就是AlphaGo，這是繼2016年3月AlphaGo以4勝1敗的戰(zhàn)績打敗韓國圍棋9段選手李世乭之后，不到1年，AlphaGo再次展現機器學習人工智慧演算技術又有明顯進展。

研究顯示，機器學習具有自動學習與預測能力，可協(xié)助人們在生活、工作解決問題，像是消費者行為分析、客戶關系管理、股票投資交易、信用詐欺檢測、惡性腫瘤檢測等，臺灣學術界、研究機構、產業(yè)界在機器學習領域已投入多年，臺灣在機器學習的機會與挑戰(zhàn)有哪些？我們分析機器學習美國核準專利，藉此掌握機器學習國際研發(fā)能力差異性，深入了解機器學習專利布局情形以及對科技界造成的影響。

首先，機器學習美國專利所屬國家/地區(qū)分布，發(fā)現主要集中在美國，其次為日本、德國。中國臺灣地區(qū)占比僅達到1.1％，而大陸則緊追在后，占比達0.4％。其次，機器學習美國專利所屬領域別分布，發(fā)現國際權利人集中在運算科技，其次為控制、測量、資訊科技管理方法，生技、食品化學、藥品、醫(yī)療科技、工具機、特殊機械比重仍低。臺灣地區(qū)權利人則在控制、測量占比較高，運算科技、資訊科技管理方法占比較低，醫(yī)療科技已有數篇專利。

再者，機器學習美國專利所屬應用別分布，發(fā)現國際權利人集中布局在資料辨識、控制系統(tǒng)、監(jiān)督或預測目的的資料處理系統(tǒng)，其次則依序為語音辨識、診斷、影像資料處理系統(tǒng)、醫(yī)療用品、供電或配電系統(tǒng)、機器手臂、船舶推進裝置、飛機、武器瞄準工具、艦艇上攻擊或防御裝備、噴氣推進裝置、電動車電力裝備等、電動車電力裝備、風力發(fā)電機／發(fā)動機等。另外，臺灣地區(qū)權利人在控制系統(tǒng)占比較高，資料辨識、監(jiān)督或預測目的的資料處理系統(tǒng)占比較低，語音辨識、診斷、噴氣推進裝置已拿到專利權。

最后，機器學習美國專利國際權利人相對研發(fā)能力前20名者，產業(yè)界廠商屬性占比達到100％。其中，重要的專利權利人像是微軟、IBM、Google、臉書、索尼、甲骨文、雅虎、AT&T、亞馬遜、高通、三星、英特爾、Numenta、Health Discovery、本田等知名廠商。相較之下，臺灣地區(qū)權利人產業(yè)界廠商屬性占比達到40％，研究機構與學術界屬性合計占比則達到60％，重要的專利權利人包括成大、工研院、資策會、臺積電、華亞科、安克生醫(yī)、國家實驗研究院、義守大學、中央大學、臺大、中華電信、鴻海、晨星、屏科大等。

值得注意的是，大陸指標性專利權利人已陸續(xù)拿到機器學習美國專利，其中，重要的專利權利人包括清大、北大、東北大學、騰訊、華為、小米、中芯、銀江、北京清華科技等，阿里巴巴、百度則尚未發(fā)現有拿到機器學習美國專利。

隨著大數據時代的來臨，機器學習人工智慧演算技術的優(yōu)勢就是可以從巨量資料中找出規(guī)律做出預測，進而以更有效率的方式做選擇，像是生產管理、庫存管理、廣告行銷、投資交易、法律服務、電子購物、健康照護、物流管理、客戶服務等，資料顯示，中國臺灣地區(qū)權利人在機器學習領域目前已拿到43件美國專利，但是與專利優(yōu)勢國家相較，像是美國的2，350件專利、日本的356件專利、德國的126件專利，顯示臺灣地區(qū)產學研界在機器學習核心技術的研發(fā)投入相對分散，導致機器學習專利布局相對缺乏。

展望未來，建議有意投入機器學習領域的臺灣業(yè)者，得考慮結合學研單位在機器學習專利能量與技術基礎，來有效縮小與領先業(yè)者的落后差距，并集思廣益尋找創(chuàng)新應用缺口，進一步開發(fā)出相應的創(chuàng)新技術，布局具發(fā)展?jié)摿Φ男屡d應用產品與服務，像是家用機器人、智慧客服、智慧管家、虛擬實境、生技醫(yī)療、儲能科技、無人機、電動車等。