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人工智能产品有哪些专利技术？
我国人工智能技术研究起步较晚，早期专利申请量较低，从2000年左右开始逐渐缓慢增长，随着人工智能技术第三次浪潮，国内人工智能专利申请量明显增加，近五六年呈现爆发增长态势。
2 计算机视觉与图像识别
图像识别是人工智能功能技术中发展成熟最快的技术之一，近年来全球发达国家均积极开展该技术与智能化产品和应用的融合研究。从专利申请情况看，中国近年来该技术分支专利申请量高速增长，在生物特征识别、图像识别（通用）和视频识别3个分支上专利申请量最高，特别是在生物特征识别分支上申请量超过了全球其他国家申请量的总和，国内在图像识别领域研究提升的同时，将人脸识别、指纹识别等技术应用于各类产品，输出了大量的应用型专利。
（1）计算机视觉与图像识别专利申请现状
计算机视觉与图像识别主要包括生物特征识别、文字识别、视频识别及各类计算机视觉和图像识别专利申请。随着生物特征识别技术的兴起，2000年后专利申请量开始增长，目前申请量达到4.79万项，在各类技术分支专利申请中申请量最高。
人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能一般是作为辅助人类工作的工具出现的，扫地机器人、医疗机器人、服务员机器人等是最常见的人工智能形态。事实上，人工智能并不只有机器人一种形态，从领域上来看，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
当前人脸识别技术是人工智能领域中落地应用最广泛的技术之一，可部署到智能手机、门禁等终端产品中，实现个人安全认证、照片人脸检测和美化处理等功能，并已在机场、车站安检、安防等领域应用，其相关专利申请量占生物特征识别申请量的52.4%，是当前申请的热点。
人工智能技术的缺陷与改进方法？
第一：对于应用场景的依赖性较强。目前对于应用场景的要求过高是AI软件落地应用的重要障碍之一，这些具体的要求不仅涉及到数据的获取，还涉及到网络通信速度以及相关“标的物”的配备。随着5G通信的落地应用和物联网的发展，未来场景建设会得到一定程度的改善。
第二：技术成熟度不足。目前有不少所谓的AI软件，实际上更多的是基于大数据技术的一种拓展，所以给用户的应用体验往往是“智商偏科、情商为零”。当前由于人工智能的技术体系尚未完善，所以AI软件要想达到一定的成熟度还需要很长一段时间。当前在生产环境下，有很多AI产品依然存在较大的缺陷，不少行业专家依然不敢大面积使用人工智能产品。
第三：对于应用人员的技术要求比较高。目前很多人工智能产品需要进行二次开发（编程），这个过程往往需要使用者有一定的技术积累，这也是导致当前人工智能产品落地困难的一个重要原因，尤其是对于广大的中小企业用户来说，搭建一个技术团队往往并不现实。
要想解决人工智能产品（软件）存在的这些问题，除了要完善目前人工智能产品的应用场景之外，还需要行业专家参与到人工智能产品的研发中，这是解决人工智能产品落地应用的必要环节。随着当前不少人工智能开发平台的推出，未来将有大量的人工智能应用推向市场，这也会在很大程度上推动人工智能产品的落地应用进程。
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