【摘要】当AI技术落地到产品时，无论产品有形或无形，都会有向用户呈现的表象，从维权角度来讲，通过表象来反映AI技术在产品中所起到作用的保护范围能更好地在商业竞争中占据主动。对于以AI技术驱动的公司来说，架构是公司的核心技术，应用是公司核心技术的体现，在进行专利申请时，将架构和应用进行组合是非常必要的。

Sentient，一个怀揣AI进化论的公司

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by

德理达-智能制造团队

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进化算法继承了生物进化理论

“物竞天择，适者生存”是达尔文进化论的精髓，为现代基因学的诞生提供了重要的证据，其中，物竞天择的竞指的就是“基因”。在生存之道上生物通过遗传、自然选择、变异等手段进行优化和发展。

随着人工智能技术的不断发展，进化算法很好的继承了生物进化理论的进化过程。进化算法的主要基因操作是选种、交配和突变；而在进化规则、进化策略中，进化机制源于选种和突变。

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Sentient公司，推崇AI领域的进化论

Sentient公司致力于利用这一搜索寻优的算法提升实体行业对用户的服务品质。这主要反映在用户对行业产品的认同度、购买欲望等，而这些看似用户感觉的指标是能够通过分析人们对产品的行为数据中的“基因”而得到的。

因此，Sentient公司提供有“感觉”的机器服务。而这种通过分析数据中的“基因”来捕捉用户对产品的好恶感的能力，正诠释了Sentient公司在日益激烈的AI领域竞争中具有适应生存的能力。

与前几期提到的InsideSales公司（延伸阅读：InsideSales，Sales Engine领域的独角兽）不同，Sentient公司并不是依赖于利用机器学习对文本搜索、元数据等进行筛选，而是通过用户数据来分析用户意图，进而提供更好地用户体验和内容推荐。

无论从技术难度还是商业切入点，Sentient公司都选择了极其刁钻的楔角，并获得了包括Adidas、Cosbella等多家合作方的高度认可。

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Sentient公司的专利策略

由于Sentient公司以进化算法为核心技术，大有将其融入骨髓之意，因此，围绕利用进化算法来检测用户意图和改进用户体验是该公司执行专利申请的策略。在Sentient公司13个专利家族中大致分为三种围绕进化算法的专利布局：

分布式的数据挖掘系统支撑计算“用户意图”的能力

Sentient公司为了满足实时计算的计算需要，通过使用大规模分布式计算资源的空闲或黑暗GPU周期，实现基于视觉感知的意图检测和内容管理引擎的图像数据进行高速处理的目的。

在以公开号US20170323219A1、US20170060963A1为代表的专利申请中，Sentient公司从利用分布式计算资源进行数据挖掘的最简化模型，以及分布式计算中数据管理服务器的控制方式等方面构建了多节点之间异步通信松散协调，且能快速收敛以得到更好的DNA来检测用户意图的算法框架。

US20170323219A1及US20170060963A1

自我驱动的算法优化需具备“可进化”的计算基因

当一些紧追时尚潮流的产品推陈出新时，用户意愿也会随之发生变化。因此，一个训练好的神经网络在不断变化的用户意愿面前是无法维持高准确性分类的。

Sentient公司利用分布式的计算能力，将进化算法应用于神经网络结构的优化，使得神经网络结构的分类可随用于反映用户意愿的基因进化而发生变化。

在下图中，Sentient公司利用生成→比较→候选代理（基因）的不断迭代循环来区分哪些DNA更适合解决特定问题。围绕神经网络结构优化的技术方案，Sentient公司也部署了多项专利申请，如公开号为US20170357896A1和US20180083996A1的等。

Evolutionary Intelligence系统运行过程的概念图

以视觉交互为商业应用切入点，开拓机器服务新模式

Sentient公司创始人Babak Hodjat是苹果语音识别系统Siri背后技术的发明者，作为AI领域中的科学家，他认为“It has to be augmented with all sorts of other visual cues, interactions, and maybe show some icons to allow the user to be able to click,” 以及 “A solely speech recognition based system with no other user interface or contextual elements is incomplete.”

Sentient公司创始人Babak Hodjat

Sentient公司的产品贯彻了他的这一思想，即利用视觉交互增强人机对话中上下文元素的完整性。这也为Sentient公司的强大数据处理技术提供了用武之地。公司的Ascend产品为在线购物、金融借贷等领域的多种产品的网络推销提供了用户体验的测试。

在一种视觉交互的应用中，Sentient公司的Ascend产品实现了根据用户数据进行网页设计。其利用了包含进化算法的智能选择方式，对用户数据进行用户意图的检测，由机器服务设计的网站页面有效提高了产品的转换率。

在另一种视觉交互的应用中，该公司提供了利用AI技术对用户行为的数据进行喜好分析，对网站可展示的商品外观与用户喜好进行视觉一致性的感知度量评价，进而根据评价结果将相应商品推荐给用户的方案。该项技术在公开号为US20180137143A1的专利文本中有所体现。

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重架构轻应用的AI专利申请策略

对于软件算法的技术方案来说，算法架构一定是核心技术，这点毋庸置疑。Sentient公司在围绕进化算法在分布式服务系统中各计算机设备的分工、协作，以及基于进化算法的数据挖掘、算法改进和视觉感知等软件架构上倾注了大量的心血。

以下图中列举的专利申请为例，这些专利文件代表了Sentient公司的申请架构专利的策略，其中，即便如视觉交互这类偏应用的技术方案，也以进化算法的执行过程为核心保护点，可见Sentient公司对进化算法的重视。

这种重架构轻应用的专利申请策略能否成为Sentient公司商业活动的宙斯盾，还有待于Sentient公司后续对授权专利的运营才可得知。

然而可以确定的是，对创业者而言，在公司初期优先或专注于布局技术内核的专利策略虽是明智地选择，但随着产品的成熟和市场拓展，侧重应用层面的专利申请似乎也是一种必然趋势，我们研究的诸多AI公司也几乎呈现了这一特点。

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AI技术架构和应用的专利组合将更利于公司的发展

正如我们在BloomReach公司（延伸阅读：BloomReach，专注于市场营销的大数据应用公司）的专利研究中所描述的：

“AI应用的商业领域具有技术日新月异、更新换代快、热点快速切换等特点，应用AI技术的软件产品相较于说是技术层面的创新，但更突出的其实是商业模式、应用场景以及内容等方面的创新”。

当AI技术落地到产品时，无论产品有形或无形，都会有向用户呈现的表象，从维权角度来讲，通过表象来反映AI技术在产品中所起到作用的权利范围能更好地在商业竞争中占据主动。

对于以AI技术驱动的公司来说，架构是公司的核心技术，应用是公司核心技术的体现，在进行专利申请时，将架构和应用进行组合是非常必要的。

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