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Perplexity简介
Perplexity近期推出了Perplexity Patent，即专利搜索服务，这是全球首款由AI驱动的专利检索工具。除了专利，它还能搜索学术论文、公共软件库等创新资源。目前，Perplexity Patents处于测试阶段，面向全球用户提供免费服务。不过，订阅了高级服务（如Pro或Max计划）的用户将享受更高的查询额度和个性化设置。接下来，让我们直接开始体验。
Perplexity Patent实操指南
访问Perplexity官网后，我们可以尝试一个较为宽泛的问题：是否存在与AI自动化相关的专利？
Perplexity迅速响应，提供了几个主要的专利领域，例如RPA（机器人流程自动化）和工业自动化应用等。同时，还列出了具体的专利编号，点击链接即可查看完整的专利文档。最后，它还提供了总结和进一步的搜索建议。
已有的“AI自动化”相关美国专利概述
目前，大量的“AI自动化”相关专利已经在美国注册，涵盖了RPA（机器人流程自动化）、工业控制/PLC集成、工业诊断与模型训练、以及企业级AI自动化管理等多个方面。
主要专利领域
- RPA与流程发现：UiPath的一项专利通过监听用户操作日志，运用AI技术识别可自动化的流程，并自动生成RPA工作流，实现了从发现到自动化的全流程闭环。
- 工业自动化/PLC集成：西门子提出了为PLC功能块配备“AI伴侣”的方案，无需修改现有程序即可引入AI控制逻辑，并且该方案已获得进一步的授权，表明其持续的发展趋势。
- 生产过程与质量监控：西门子的另一项专利专注于在控制设备中训练神经网络，以增强生产质量检测和异常识别的能力，特别强调了在线和持续学习的过程。
- 设备诊断与AutoML：现代/起亚的专利技术通过对振动、噪音和CAN数据的特征提取与模型搜索，自动构建集成预测模型，实现了设备健康诊断的自动化和优化。
- 企业级AI自动化管理：有专利提出了针对企业内部多种AI自动化资产和应用程序的参数化管理和控制因素协调，涵盖了策略、人员、信息、技术和文化等多个方面。
- 工业AI计算模块：西门子的专利描述了一种将AI计算架构嵌入现场总线和控制器之间的解决方案，旨在实现数据分析和结果反馈的硬件/系统设计。
- 生成式与自修复技术：UiPath的一项专利利用认知AI层来执行RPA机器人的自我修复，当UI变化导致任务失败时，能够自动分析并更新自动化步骤，提高了系统的鲁棒性。
可参考的具体专利案例
- UiPath：AI驱动的流程识别、提取与自动化（已授权版本 US11440201B2；公开文本 US20210107164A1），核心在于基于用户操作日志的AI识别并自动生成工作流。
- 西门子：为PLC功能块配置AI伴侣（公开文本 US20220342377A1；后续授权 US12265367B2），强调了对现有PLC程序的非侵入式AI集成。
- 西门子：AI-based Operation of an Automation System（US20210158095A1），重点在于生产质量监控与新状态的学习流程。
- 现代/起亚：AI诊断自动化方法（公开 US20220366734A1；授权 US11941923B2），基于振动、噪音和CAN数据驱动的模型搜索与集成预测。
- 企业级AI自动化管理系统：Artificial Intelligence Automation Management System and Method（US20220122015A1），关注多自动化资产的参数与控制因素管理。
- 工业AI计算设备：Artificial intelligence computing device… for industrial automation system（US12360500B2），定义了连接控制器与现场总线的AI计算模块及其工程站方案。
- RPA机器人自修复：Using a cognitive AI layer to perform RPA robot repair（US20250104458A1），采用生成式和多模态AI技术，在UI变化时自动修复执行路径。
总结与搜索建议
关键词推荐：RPA, process mining, PLC AI companion, industrial automation AI, equipment diagnosis, AutoML in automation, cognitive AI RPA repair。
常用的分类号包括：G05B（自动控制/工业控制）、G06N（AI/神经网络）、G06Q（业务流程/企业应用）等，有助于进一步精准检索和布局分析。
对于在中国市场寻找与AI驱动的工业自动化相关的有效专利，上述关键词和分类号将提供重要的指导作用。
继续深入探索这一主题，我们可以更具体地关注中国市场与AI驱动的工业自动化相关的有效专利。例如，通过点击发送请求，我们可以开始这一探索之旅。
Perplexity提供的结果显示，首先概述了中国现有的AI有效发明专利的数量，并列举了一些具有代表性的发明专利及其专利号。值得注意的是，这些专利数据主要来源于Google Patent。由于无法直接访问中国专利局的数据库，Perplexity面临所谓的“数据墙”，这限制了其对中国专利信息的全面性和准确性。
检索范围与现状
截至2023年底，中国有效AI发明专利数量约为37.8万件，增长幅度超过了40%，这为寻找“AI+工业自动化”主题下的有效专利提供了丰富的资源和较高的查找成功率。
到了2024年底，中国有效发明专利总数已超过475万件，专利审查的速度和质量都有了显著提高，这有助于更快地确认专利的法律状态和维持年费的情况。
代表性中国专利（AI+工业自动化）
- 基于AI生成RPA流程： CN112070416B “基于AI的RPA流程的生成方法、装置、设备及介质”，已获得授权并在有效期内。该专利强调从用户会话或操作数据中自动生成可执行的流程，适用于企业的流程自动化实施。
- RPA+AI事件抽取： CN113901793A “结合RPA和AI的事件抽取方法及装置”，专注于从非结构化文档中提取信息以触发自动化流程，主要用于票据和合同到流程的自动化连接。需要注意的是，此专利目前处于公开状态(A)，尚未确认其授权和有效维护状态。
- 人机协同文件处理（IA）： CN115002099B “基于RPA和AI实现IA的人机交互式文件处理方法和装置”，已获得授权(B)，旨在解决生产或办公环境中文件、消息与流程的交互式自动化安排。
- AI模型设备侧部署： CN117677930A “AI模型的设备部署方法、系统及存储介质”，涉及工业设备或边缘设备上的模型部署与更新，支持生产线上的AI推理应用。需核实该专利是否已转为授权状态(B)及其年费支付情况。
- AI+PLC集成路径参考： 尽管这是一个多法域布局的专利系列，“将AI集成到PLC自动化”的专利家族在中国也有相应的申请记录，这对于在华部署技术提供了重要的参考。
海外主体在华布局线索
西门子在中国拥有活跃的专利申请和研发活动，特别是在自动化、工业互联网和AI领域，其专利家族通常涵盖中国的法律区域，是“AI+自动化”领域在中国专利地图中的重要外资参与者之一。
大多数跨国公司（如西门子、博世、SAP等）在其AI与工业自动化专利组合中也同步考虑了中国市场，这有助于进行国内外同族专利的对比研究，以及自由实施(FTO)和白区分析。
快速检索与合规建议
为了高效地检索相关专利，建议使用以下关键词：工业自动化 AI、RPA 流程生成、流程挖掘 任务挖掘、PLC AI 集成、边缘AI 部署、设备诊断 智能维护、质量检测 视觉模型 在线学习等。
同时，推荐关注以下分类号：G05B（工业控制/控制系统）、G06N（AI/神经网络）、G06Q（业务流程）、H04L（工业网络通信）等，结合申请人的筛选条件，可以迅速定位到技术集群。
对于A类公开文献（如CN113901793A、CN117677930A），建议在国家知识产权局或专业数据库中验证其是否已转为授权状态(B)及年费支付状态，以确保其有效性。
可执行下一步
根据需求，可以输出一个定制化的专利清单，包括专利号、名称、权利要求要点、当前法律状态和预计到期日，并进行初步的FTO筛查和白区定位，重点关注RPA-流程生成、PLC-AI集成、边缘部署和质量检测四个关键模块。
对于重点对比对象（如西门子在中国的专利家族），建议详细比较其权利要求条款和附属项目，评估规避设计和差异化的可专利点。
如果需要，还可以根据特定的应用场景（如视觉质量检测、设备预测性维护、生产线调度优化等），进一步检索10-20件在中国已授权且有效期内的相关高价值专利，并附上权利要求摘要和设计规避建议。例如，CN112070416B和CN115002099B已被标记为授权有效，可以作为扩展检索和家族内部对比的起点。
以上展示的是一个较为广泛的搜索结果，有助于了解市场专利的整体概况。若希望进行更聚焦或有针对性的搜索，可以在主界面选择专业会员模式，点击聊天框左下角的第三个灯泡图标，进入实验室模式。
在此模式下，输入类似的问题，如“寻找与AI驱动的工业自动化相关的有效专利”，启动深度搜索和分析功能。点击发送后，可能需要稍作等待。
搜索结果已经呈现。简要总结后，图表展示了AI驱动工业自动化各细分领域的专利分布情况。报告还详细描述了各个技术领域的具体情况，最终总结指出，Rockwell Automation和Siemens的专利实力尤为突出，预测性维护、异常检测和强化学习控制是当前最活跃的创新领域。
进一步地，我们能够利用这一工具执行更复杂的分析任务。
例如，通过输入特定的提示，如：“按公司列出专利、总结专利权利要求或可视化空白区（whitespace）和潜在的市场机会。”
提交上述指令后稍作等待，系统会返回分析结果。首先，它会根据不同的公司列出相关的专利信息。接着，生成一张图表，直观展示市场中的空白机会区域。例如，尽管网络安全（Cyber Security）和合成数据（Synthetic Data）等领域的需求量大，但相关专利的覆盖率却相对较低。此外，在垂直行业中，化工制药和半导体行业被识别为具有最大缺口的两个领域。基于此分析，还提供了针对投资优先级的具体建议。
从上述搜索结果中可以看出，Perplexity Patent 在提升专利搜索效率方面表现出了显著的优势。用户只需提供自然语言形式的查询条件，即可快速获得代表性专利信息及主要涉及的公司列表，同时还能了解到市场的空白区域和潜在的机会点。然而，考虑到数据完整性和时效性的问题尚未完全解决，因此现阶段仍需用户积极测试并反馈使用体验，这也是推出Beta测试版本的重要原因之一。
Perplexity Patent 工作流程总结
- 广泛搜索：初步了解整个专利市场的概况。
Prompt 示例：
- 是否存在与AI自动化相关的专利？
- 寻找与中国市场AI驱动的工业自动化硬件相关的有效专利。 - 启用实验室模式（代理模式）：进行深入分析。
Prompt 示例：
- （初步搜索）寻找与AI驱动的工业自动化硬件相关的有效专利。
- （详细分析）按公司列出专利、总结专利权利要求或可视化空白区（whitespace）。
京公网安备 11010802022788号
