2024年三季度国科微知识产权导报_副本

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注：专利申请数量以国家知识产权局受理日期为准，专利授权数量以专利证书授权公告日期为准。

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      截止2024年9月30日，国科微累计申请专利736件，累计获得其他类型知识产权证书360项。

知识产权申请、授权整体概况

2024年第3季度专利申请、授权概况

2024年第3季度专利之星

授权之星

袁  涛  中央研究院

申请之星

陈婷    IP&ASIC

解读

      “2024智能网联汽车知识产权与法律论坛”发布的一起涉自动驾驶核心算法的技术秘密侵权纠纷案引发了广泛的关注和热议。

      本案中的北京小马智行科技有限公司（简称小马智行）是一家从事全栈式L4级自动驾驶技术研发的公司，北京擎天智卡科技有限公司（简称擎天智卡）是一家自动驾驶卡车研发公司，小马智行将擎天智卡及其两位创始人诉讼至北京知识产权法院，认为他们离职后创立的擎天智卡公司涉嫌侵害了小马智行自动驾驶领域核心算法、硬件和软件源代码等技术秘密，索赔金额高达6000万元。法院围绕自动驾驶算法实现方案等焦点问题进行了细致充分的调查与辩论，也组织了十余次勘验对比，明晰了本案的技术事实和法律关系，并最终基于实现合作共赢、促进行业共同发展的考量，积极促成了双方的和解。

      虽然和解的细节以及赔偿金额等未公开披露，但从后续擎天智卡成为“被执行人”这一结果来看，赔偿金额并不低才导致擎天智卡未能主动履行义务，对其声誉和信用都造成了一定影响，进而让其后续的融资、合作等方面的进展都遭到了“滑铁卢”，最终导致公司发展陷入困境。

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       从以上案例可以看出，“算法”类知识产权的侵权取证并不是束手无策，“核心人员流动”便是其中一个重要的突破口，法院强大的技术专家库和先进的手段同样是获得证据的有力支撑。因此，各位研发大咖们在图像处理、AI等技术领域不断深耕积累的软件算法等不论是通过技术秘密还是专利等手段进行保护，都不用担心会被他人“白白”抄去，总有一种取证手段能够“刺破苍穹”，让创新成果通过知识产权闪耀其应有的璀璨光芒。

案例

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     值得注意的是，该涉案专利主要通过多个升压单元提供供应电压至显示面板的多个驱动单元，以缩小外接的储存电容面积，来达到节省电路面积的目的，并且其仍处于有效状态。因此，各位小伙伴们一方面不能直接使用该技术，另一方面也可以复核下已有的产品是否采用了相应方案，若存在相同或相似情况可随时与知识产权部联系以避免陷入到不必要的麻烦中。

     7月23日，格科微有限公司（简称“格科微”）公告，其全资子公司格科微电子（上海）有限公司（简称“格科微（上海）”）与矽创电子股份有限公司（简称“矽创电子”）就多起发明专利侵权诉讼案件及专利权无效宣告请求案件自愿达成和解。

     据了解，格科微主要从事CMOS图像传感器以及高端嵌入式多媒体SoC芯片及应用系统的开发设计和销售，矽创电子是以液晶驱动功能为核心技术的IC设计公司，而从2017年开始矽创电子就开始向法院提起格科微（上海）侵犯其关于“节省电路面积的显示面板的驱动电路”的专利权的诉讼，期间，经历了涉案专利被无效、上诉、撤诉、再诉等诸多环节，最终以双方和解告终。

     经过分析可知，格科微是显示驱动芯片市场的领军企业，其不断发展壮大必然会吞并友商的一些市场，而矽创电子此时通过知识产权对其进行阻击也就属于常规手段了。然而，在整个诉讼的过程中，格科微仅仅是对涉诉专利发起无效，并没有反过来利用自己的专利起诉矽创电子使得最终和解的周期拉长、和解难度加大。由此可见，公司的研发创新成果，尤其是业内比较通用的技术等更应布局高价值专利，不仅能够保护自身优势，也能够在被诉时“拔出利剑”获得话语权。

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     8月20日，国产3A游戏《黑神话：悟空》引爆国内外市场，成为一款向全球展示“中国文化”的现象级游戏，展现了极高的商业价值，并且，其知识产权保护策略也不容小觑，为该游戏的顺利上市成功保驾护航。

     商标方面，该游戏开发者名下已有246件商标，涉及“黑神话悟空”、“黑神话”、“黑悟空”等名称/标识的全类注册。著作权方面，目前已完成了39项著作权的登记，包括视听作品（类电作品）、计算机软件、美术作品等所有著作权。专利方面，目前可见的已有3件（由于发明专利的公布时间有18个月之久，也存在着多件专利暂未公布的情况）。由此可见，该游戏通过在作品著作权、软件著作权、商标等方面的布局构建了全面的知识产权防护盾，在品牌IP开发和运营过程中采取了全面知识产权保护策略，有效的保护了其原创作品，提升了自己的核心竞争力，为抵御后续的风险做好了强有力的防护盾。

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     作为科技型企业，面对多元化的发展趋势，我们也要重视各类新项目、重点项目的全方位知识产权保护。例如，项目产品/技术的品牌通过商标进行保护，其可用语言描述的技术创新成果通过专利进行保护，其软件源代码通过软件著作权或技术秘密的方式进行保护，其GDS版图通过集成电路布图设计进行保护等，通过这些方式不仅可以实现知识产权全面布局，也“检验”了产品技术的“知识产权风险”，为产品的顺利上市提供保障。

案例

解读

黑神话-悟空

     近日，富瀚微在图像处理技术领域授权了一件关于车载模拟相机的帧间功耗补偿方法的发明专利（202210693155.2）。

     众所周知，在低照度环境条件下，车载模拟相机是通过采用降低感光元件流出的数据流帧率的降帧策略来提高感光元件充能曝光的时间，因此在传输图像时，因为感光元件的输出数据流帧率减低，就会导致传输图像时引起功耗波动，最终传输的图像就会出现闪屏现象。

    本专利通过调节脉冲宽度调制器的PWM信号的占空比，对传输前帧图像的工作效率进行补偿。从而实现了低成本补偿车载模拟相机的帧间功耗阶跃，解决了车载模拟相机闪屏的问题。

     具体而言，通过定时器确定PWM信号的生效时机，以确定传输前帧图像时的工作功率补偿时间，相邻的前帧图像和后帧图像之间具有帧中断，在帧中断内设计定时器来确定工作功率补偿的时间。其中，工作功率补偿的时间确定方式为：使用示波器采集车载模拟相机工作的电流时序图，以获取传输前帧图像和后帧图像的工作效率阶跃的时间点，然后定时器根据工作功率阶跃的时间点，来确认车载模拟相机传输前帧图像时的工作功率补偿时间，PWM信号根据工作功率补偿时间控制车载模拟相机的功耗。

     上述专利目前已获得授权，请大家不要随意直接采用或借鉴，若有相关需求可与知识产权沟通解决。

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专    利    介    绍

解决

     近日，仁芯科技通过快速确权的一件发明专利有效的缓解了车载系统的复杂程度高的问题。该专利（202410479778.9，一种车载芯片、包括其的车载系统及汽车）主要介绍了一种具备转发功能的视频传输SerDes车载芯片，包括智驾模块、座舱模块和六个外部的车载传感器，其中智驾模块和座舱模块分别由对应的解串器和车载主机芯片组成。六个外部车载传感器的视频流数据经过串行器发送至智驾模块的解串器，解串器中由串行物理层接口模块、三个聚合器和三个CSI-2端口组成，聚合器的输出和CSI-2端口一一对应。聚合器将接收到的视频流数据进行聚合、复制及转发。聚合后的数据一方面通过串行物理层接口模块串行发送给座舱模块的解串器，另一方面每个聚合器聚合至少两路视频流数据至对应的CSI-2端口，然后再将视频流数据传输至车载主机芯片。实现了车内智驾模块与座舱模块的车载传感器数据共享，且在车载芯片传输数据的过程中也节约了加串芯片以及解串器接口的占用，降低了车载系统的复杂度。

专    利    介    绍

     该专利是2024年4月22日申请，并于2024年7月5日授权，在不到三个月的时间就完成审核并获权，可见其审核周期是非常短的

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仁芯科技涉及简化车载系统复杂程度的发明专利获

快速确权！

，因此可确认其是通过快速预先审查通道完成审查的。若后续大家有相关需求可以和知识产权部沟通采用该途径完成快速确权。

专    利    介    绍

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     上述专利目前已获授权，若大家有需要使用或借鉴该专利技术的需要慎重处理。当然，各位小伙伴们也可以研究下本专利技术存在的不足或者未解决的问题，如果你有解决的IDEA，欢迎与知识产权部沟通讨论，说不定就培育出了高价值专利！

面向监控场景的

                                          专利获得授权

     近日，苏州科达在图像处理技术领域授权了一件关于面向监控场景的图像超分辨率方法、装置及存储介质的发明专利（202011579005.6），其解决了现有的基于深度学习的图像超分辨率方法合成的低分辨率图像与真实的低分辨率图像存在的差异以导致训练模型得到的高分辨率图像重构效果较差的问题。

     该专利通过基于高分辨图像合成得到的低分辨图像和对实际场景采集得到低分辨率图像进行训练得到特征映射网络，并且，在训练特征映射网络的过程中，根据上述合成得到的低分辨率图像和损失函数对映射网络进行空间表征、约束等以获得最终的特征映射网络。进一步的，根据上述高分辨图像、对应合成的低分辨图像以及该低分辨输入最终的特征映射网络得到的结果进行训练得到图像重构网络，进一步缩小了合成与真实低分辨率图像间的域差异，提高图像重构效果。最后将待处理的低分辨率图像先输入至最终的特征映射网络得到对应目标特征空间的高维特征，再将其和待处理的低分辨图像输入至图像重构网络便可以获得对应的高分辨图像。

图像超分辨率方法

苏州科达

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专利挖掘，so easy

———以‘Strawberry’为例

       还记得LLM(Large Language Model, LLM)这类大模型被揪出来的低级错误吗？不知道 9.11 和 9.9 哪个大，数不清 ‘Strawberry’里面有多少个‘r’，这种低级错误虽然令人啼笑皆非，但错误背后却蕴藏着大模型的底层问题，作为一位有钻研精神的你可能会时常思考：造成大模型类似低级错误背后的本质是什么？目前有方法能解决此类问题吗？我是不是能有更好的解决办法？

问题的本质

       经过调研发现目前业内普遍认为前述计数问题是Token 化原理（Tokenization，分词）的锅。人类经过漫长的学习和主动思考能明白单词‘Strawberry ’和字母r的含义和区别，但是大模型并不能直接理解‘Strawberry ’以及‘r’的含义，它被训练成通过Token 化将单词转换为一串数字，即‘Strawberry ’可被分为Str-aw-berry 三个 token，并将str 转化成000， aw转化成001 ，berry转化成011，显然大模型在将单词Token化的过程中已经丢失了字母级别的信息，压根不懂’r’是什么含义，即大模型未建立好每种可单独描述的物体（包括但不限于单词或者字母）的具体属性和物体之间的联系（类似于编程中的对象和属性），那么当大模型在面对字母级别的计数问题时，自然束手无策。

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现有解决方法

       为解决上述问题，对于如何构建大模型关于对象以及对象属性之间的联系、知识类的对象和属性之间的联系的构建，大多采用分类、回归分析、聚类、关联规则等数据挖掘方法构建知识图谱来建立对象及其属性之间的联系。而对于复杂动态场景中的各种对象和属性之间的联系构建，则采取视觉backbone与LLM结合构成全新的多模态大模型（Large Multimodal Models，LMMs），并将场景图引入到LLM中去捕捉复杂场景中的各种对象属性和交互关系。

条条大路通罗马

       虽然目前存在了解决该问题的一些方法，但此类算法也并不是完美无瑕，例如存在数据预处理复杂、算法参数调整依赖于经验、可扩展性和鲁棒性差等缺陷。为了进一步克服此类缺陷，或者甚至完全摒弃原有的算法形成的技术思路/方案就是专利挖掘的方向。

       看到这里，是不是觉得“专利挖掘”so easy~你学会（fei）了么？那就快点找找研发过程中你是采取了哪些方案解决一个又一个的技术难题，过程中随时可以找知识产权部的小伙伴沟通交流哇~心动不如行动，你就是国科微的下一个“专利之星”~