簡介「5G小型基地台之專利布局分析」報告

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2021/06/03 第394期  |  訂閱/退訂  |  看歷史報份  |  北美智權網站       專利評析 簡介「5G 小型基地台之專利布局分析」報告 CAR-T免疫療法的演變、核准與專利戰     深入報導 半導體製造已成顯學，台灣應關注過度投資的後續效應     研發創新 打造台灣兆元生醫產業，生醫商品化中心擔任學研醫交流平台 深度學習神經網路之運作       簡介「5G 小型基地台之專利布局分析」報告 李淑蓮╱北美智權報　編輯部 為了協助我國企業進行專利布局、有效掌握市場商機，智慧局 (TIPO) 的健全專利檢索運用環境計畫委託了專利檢索中心進行產業專利分析，2020年度年完成了「高階印刷電路板之專利布局分析」及「5G小型基地台之專利布局分析」兩份報告。這兩份報告架構完整資料詳盡，特別是後者，不僅分析了主要大廠針對5G小型基地台之專利布局，也提供了5G標準必要專利的最新專利統計數據及5G小型基地台的市場競爭分析。由於整份報告多達200多頁，故本文只作重點簡介，有興趣詳閱完整報告之讀者可逕向專利檢索中心索取。 5G標準必要專利概況 在廠商投入大量研發資源開發技術之前，除了要考慮技術商品化及市場接受度以外，完整的智財權保護更是必要手段。必須視不同的情況申請專利、註冊商標、或是以營業秘密方式取得智慧財產權之保護。「5G小型基地台之專利布局分析」報告 (下稱報告) 指出，尤其是在行動裝置、行動終端等通訊產品，涉及整機費用3%��6%的標準必要專利（Standard Essential Patents，SEPs）授權費用，5G 世代的設備和終端產品越趨多元化，標準必要專利可收取的授權費必然多元增長，除了收取授權金還可提高訴訟能量，因此掌握5G 標準必要專利自是各廠家競逐的焦點。 報告以Patent Cloud 資料庫中，收集提交ETSI IPR資料庫的宣告書和提交3GPP 的標準貢獻文件，針對2020 年5 月底前宣告為5G 標準相關專利進行統計，結果顯示，共有91,806 件專利、24,790 案家族專利（INPADOC）宣告為5G 標準相關專利，專利數量領先公司的前十名如表1所示，家族專利數以華為最多，遠超過第二名Samsung 約1,000 件家族專利。以申請件數來看，為Qualcomm 以14,833 件居首；若以申請局來看，可以發現華為申請專利以CNIPA 為最主要的申請局，在USPTO申請量最高的則為韓國Samsung、LG，高於華為、Qualcomm。而在台灣申請的標準專利則以Qualcomm的 865 件最多，其次為內數位 (InterDigital) 445 件及OPPO 240 件；台灣廠商則有華碩54 件、HTC 45 件及聯發科11 件宣告5G 標準專利的申請。 表1. 5G標準必要專利 (SEP) 申請狀況 － 主要廠商（2020 年5 月底） 資料來源： Patent Cloud；「5G小型基地台之專利布局分析」報告整理 表2. 標準必要專利台灣廠商申請狀況 （2020 年5 月底） 資料來源： Patent Cloud；「5G小型基地台之專利布局分析」報告整理 公司 申請數 家族數 US EP CN TW 華碩 433 124 117 88 92 54 HTC 228 63 65 60 52 45 聯發科 190 35 43 31 39 11 工研院 29 16 10 2 8 9 小型基地台型態 報告指出小型基地台的定義有兩種，一種是由3GPP標準中的定義，另一種為小型基地台論壇中的定義，分別如下。 3GPP 標準定義：「比大型基地台具有更低發射功率的低功率設備節點，主要在解決室內外覆蓋不易或場景容量不足以及突發的資料流量大幅增加的地點。」小型基地台論壇定義：「工作在授權頻段，低發射功率小範圍覆蓋的無線接入設備，主要由電信營運商部署，為大型基地台的輔助設備，以提供覆蓋範圍、容量、頻譜使用效能、分流的提升。」 而根據小型基地台論壇對小型基地台的定義，依功率大小、佈建範圍以及可連接裝置數量的不同，又分為Femtocell、Picocell、Metrocell & Microcell等4種不同樣態，涵蓋區域範圍從10 公尺到數百公尺，可運行於非授權頻譜與授權頻譜。 5G小型基地台型態及專利分析 「5G小型基地台之專利布局分析」報告著重在『5G 技術並且可應用於小型基地台』之相關專利為主，其次亦針對與小型基地台發展趨勢緊密的「密集組網管理」、「企業專用網路」以及『一體化小型基地台不同於通訊標準的可能發展特徵技術』為探討分析的目標，以漸少專利侵權的疑慮。 報告以5G 及小型基地台相關的關鍵字進行檢索，初步篩選後結合小型基地台相關標準歸納出三個技術面向，包括資源配置與管理、系統操作模式及網路管理，各面向相關聯之二階技術層面如下： 應用於小型基地台之資源配置與管理方法：包含頻域資源配置、時域資源配置、空間資源配置、鏈路/埠/資源塊之配置及使用。 基於小型基地台之系統之訊號處理與傳輸：包含小型基地台之訊號處理、訊號傳輸排程調度、控制訊號處理、時序同步、訊號傳輸方法及容量限制。 以小型基地台為基礎之網路管理及佈建方法：包含網路建構與動態網路管理。 小型基地台與系統間之操作：包含小型基地台之間的操作、小型基地台操作狀態切換、小型基地台與核心網路及使用者設備之間的通訊連結。 檢索系統的部分採用Derwent Innovation 資料庫，選取美國專利商標局 (USPTO)、日本特許廳 (JPO)、歐洲專利局 (EPO)、中國大陸國家知識產權局 (CNIPA)、韓國智慧財產局 (KIPO)以及世界智慧財產權組織 (WIPO)之資料庫，針對前述資料庫中申請之專利進行檢索。於2020 年6 月1 日進行檢索，設定檢索時間區間為2008 年1 月1 日以後公開之專利。 關於小型基地台全球專利布局的市場分布，經檢索後所篩選出的1,472案專利延伸出的相關專利家族數共有6,190 件，從專利家族所提出申請的區域來看，數量分布情況以美國及中國大陸為最主要的申請熱區，分別為美國1,601件與中國大陸1,389件，兩地即分別占27%及22%，合計達近5 成之多。此外，韓國（288）、日本（283）及台灣（166）則為申請區域的第3-5名；巴西（91）、澳洲（90）及加拿大（74）等專利局亦為小型基地台專利家族申請的重要區域。【本文未完，完整內容請見《北美智權報》285期：簡介「5G 小型基地台之專利布局分析」報告】 《北美智權報》第285期更多精采文章： 提升新冠肺炎疫苗全球普及率，專利強制授權是唯一解？ 愛立信風光不再：專利許可費率持續走低，陷反壟斷調查懸而未決？ 電商平台賣家要上架到Amazon，應盡早佈局全球商標 CAR-T免疫療法的演變、核准與專利戰 葉雲卿&張連成/北美智權報專欄作家 （葉雲卿為世新大學智慧財產暨傳播科技法律研究所教授；張連成為陽明交通大學藥物科學院藥學系兼任助理教授） 癌症屬於一種非傳染性疾病，因此無法藉由人體免疫系統根除。雖然，外科手術，放射線和化學療法等標準療法持續進步，但癌症患者的總體生存率並沒有明顯提高。20世紀，癌症已經是人類十大死亡原因之一，每年剝奪許多生命，因此，各國生物科技政策與醫藥科技公司，莫不以癌症預防、檢測與治療作為首要發展。其中，CAR-T細胞治療的發展特別受到關注，引發了許多大藥廠間的商業併購與專利戰爭。 人類T細胞的掃描電子顯微鏡圖 來源：https://www.flickr.com/photos/niaid/ 以人類免疫系統預防疾病，特別針對應用於感染性疾病之預防，是一門被高度關注之研究領域。治療性免疫系統的發展，可追溯至1798年，當時Edward Jenner申請「基本疫苗接種技術」以治療天花（smallpox）。而到了18世紀後期，免疫療法也適用到癌症治療，William B. Coley博士認識免疫系統治療癌症方法的力量，將其運用於為未癒合的潰瘍肉瘤之手術切除。 1980年末，Zelig Eshhar博士團隊提出用生物技術將T細胞改造，而將T細胞重新定向至選定的標靶抗原。隨後，經過20多年漫長的研究，Dr. Rosenberg和他的團隊，成功地將免疫療法Chimeric Antigen Receptor（CAR）設計用於改造自體T細胞，並提出治療黑色素瘤患者的新概念，而成功讓70％的黑色素瘤腫瘤變小或消退。自此，CAR-T免疫療法逐步進入人體試驗階段。 2017年8月30日美國FDA核准首例基因治療產品Kymriah的上市申請。自此，全球有關CAR-T細胞治療專利申請急速上升，而有關核准之治療產品也隨之增加。統計2017-2021年歐美日加各國衛生主管機關核准上市之CAR-T細胞治療產品整理如表1。 表1：已核准之CAR-T cell therapy整理 資料來源：財團法人醫藥品查驗中心，2021年4月 有關CAR-T細胞治療技術，有許多研究顯示，大多數腫瘤表達的抗原可以被T細胞受體識別，因此不只在黑色素瘤治療具有功效，T細胞免疫療法是否具有治癒惡性癌症的潛力，也成為科學家們關注的焦點。美國FDA核准之首例基因治療產品Kymriah，為基因修飾的自體T細胞免疫治療藥物（genetically-modified autologous T-cell immunotherapy），其主要使用病患自身T細胞經過基因修飾後，用於治療兒童及青少年之急性淋巴細胞白血病（acute lymphoblastic leukemia, ALL）。Kymriah上市前，在臨床試驗中已顯示其對於疾病的緩解以及整體存活均皆有顯著效果，包括：多組臨床實驗共計63名急性淋巴癌病患，經由Kymriah治療的三個月內的整體緩解率為83%。 CAR-T細胞治療與再生醫療試劑之核准 CAR-T技術屬於細胞治療產品，為國際新興治療產品，由法規管制分類來看，屬於再生醫療製劑一種，其核准要件因各國對於再生醫療試劑法規制度差異，而有不同標準。以日本為例，係依日本藥機法「有條件期限許可（conditional and time-limited approval）」予以核准。而美國則以「二十一世紀醫療法」、「再生醫學先進療法（Regenerative Medicine Advanced Therapy, RMAT）」等規定，以符合「嚴重疾病且初步臨床證據顯示可滿足醫療迫切需求者」之要件，以提供加速核准機制。我國衛生福利部食品藥物管理署（TFDA）及財團法人醫藥品查驗中心（CDE）自2013年起，陸續公布人類細胞治療產品、基因治療產品臨床試驗及查驗登記審查基準與指導原則，相關審查規範整理如表2。 表2. 國內人類細胞治療產品、基因治療產品臨床試驗及查驗登記審查規範 資料來源：https://www.cde.org.tw/knowledge/?pid=13&p=4\；https://www.cde.org.tw/Content/epaper/202017151052.html TFDA為病人即早接受新興醫療權益，並確保再生醫療製劑之品質、安全及有效，參考國際法規管理架構與趨勢，採用嚴謹的「上市前審查、上市後監控」機制，自2017年積極推動「再生醫療製劑管理條例（草案）」立法。衛生福利部2021年2月9日公告修正「特定醫療技術檢查檢驗醫療儀器施行或使用管理辦法」（特管法），新增特定實驗室定義，將接受醫療機構委託施行實驗室開發檢測之實驗室納入管理，而美國FDA亦要求使用Kymriah基因療法的醫療院所，需經過特殊認證、醫師以及管理人員都需要通過特別的培訓課程，這與我國將品質管理規範納入建置再生醫療製劑與細胞治療醫療技術考量不謀而合，顯示不論是醫療技術或產品研發，保障民眾治療與用藥之安全、品質與療效，實為各國主管機關首要重點。 全球CAR-T細胞治療相關專利申請急速成長 2017年美國FDA核准二個CAR-T細胞治療，分別是Gilead（吉利德公司）的Yescarta和Novartis（諾華公司）的Kymriah。二者由於治療效果佳，短短上市二年期間，Yescarta預估2021年全球市場將突破10億美元收益，而Kymriah也將幾年內達到10億美元的收益。 市場上並大膽預估，到2026年，全球CAR-T療法市場預計將超過135億美元。龐大的市場商機，致使CAR-T細胞研究的爆炸式增長。2019年末，據統計全球有800多種不同的CAR-T臨床試驗，美國共有683項CAR-T專利申請案被公開（其中包括124項公告專利），歐洲專利與PCT專利申請案亦有成長的趨勢。在市場龐大利益帶動下，使CAR-T技術專利權人，利用各個專利行政程序與專利訴訟策略，以取得市場的優勢地位。【本文未完，完整內容請見《北美智權報》285期：CAR-T免疫療法的演變、核准與專利戰】 《北美智權報》第285期更多精采文章： 疫情加速全球機器人市場成長，三大應用領域揭曉 電商平台賣家要上架到Amazon，應盡早佈局全球商標 愛立信風光不再：專利許可費率持續走低，陷反壟斷調查懸而未決？ 半導體製造已成顯學，台灣應關注過度投資的後續效應 蔣士棋╱北美智權報　編輯部 2021年美、中兩國的經濟戰略思維均發生不小的變化，前者是與盟友加強產業夥伴關係，後者是意圖建立技術自主能力，而半導體業正是兩國都積極扶植的重點產業。這對掌握了全球大多數半導體產能的台灣來說，又會有何影響？ 2020年被新冠肺炎疫情摧殘殆盡的全球經濟，可望於2021年出現大反彈。由於2020年低基期的影響，各大研究機構原本就預測今年的經濟成長數字會十分亮眼，再加上許多國家正穩定施打肺炎疫苗，也開始嘗試經濟解封，更加奠定了對經濟前景的信心。因此，根據IHS Markit的預估，2021年全球的經濟成長率可望有5.1%的好表現，其中美國、歐元區在2021年更可能達到5.7%、3.9%的高成長表現（圖1）。 不過，中華經濟研究院副院長王健全也提醒，這兩年的經濟數據必須放在一起看。正是因為2020年的嚴重衰退，才有2021年的好表現，而在一退一進之後，王健全認為，2021年的經濟成長只能算回到原點。「所以真正關鍵的是明年，如果2022年還能維持正成長，全球經濟才能算回到正常的軌道，」王健全說。 圖1：2019~2021年全球既主要國家經濟成長率（2021年為預估值） 來源：中央銀行 台灣可望連續三年維持經濟正成長 放眼全球，台灣是極少數連續三年都可望維持正成長、甚至經濟成長率還能逐年提升的國家。這固然可歸功於去年第一時間內對新冠肺炎疫情的控制得當，但全球因為遠距工作、學期而生的資訊產品需求，也同樣扮演了關鍵角色；尤其美中貿易戰下的企業轉單效應，更使得台灣成為主要受惠者。 展望未來，這些對台灣有利的外在環境因素，還會繼續存在嗎？ 答案是肯定的。進入2021年之後，美、中兩個大國都迎來不小的變革：先是美國在2020年底歷經一場激烈的總統大選後，總算確定由歐巴馬時期的副總統、資深政治家拜登（Joe Biden）出任總統。中國雖然沒有出現領導人更替，卻進入了第14個五年計畫（十四五），「區域全面經濟夥伴協定（RCEP）」也可望在今年年底獲得成員國批准，並於2022年實行。 過去數年內的美中貿易情勢，也將因為這些變革呈現不同的樣貌。資策會市場情報研究所（MIC）資深產業顧問兼副所長洪春暉指出，「不只美國在去中國化，中國也在努力的去美國化，」尤其原本外界預期過去對中國態度較友善的拜登接任總統後，可能會調整川普時期的貿易政策；但在他就任之後，美國政府陸續貿易戰已經升級成科技戰，例如華為、中興通訊等廠商，就在3月初時被納入了危害美國國家安全的名單當中。 美、中均把半導體視為重點技術領域 「在川普時期，美國對抗中國是『單打獨鬥』，但現在拜登的做法是『拉幫結派』，」綜觀近半年來美國的轉變，王健全指出，這段時間內美國串連了許多國際上的盟友，尤其東亞的日本、台灣等國，深化科技產業的合作關係，以鞏固美國在技術上的絕對優勢。舉例來說，5月初正式宣布成立、以推動美國本土半導體產業為目標的美國半導體聯盟（Semiconductors in American Coalition，SIAC）創始成員就有台積電、聯發科等台灣業者入列。 表1：美中科技戰在2021年持續延燒 來源：【34th MIC FORUM Spring】新局研討會資料；蔣士棋整理   中國 美國 戰略 去美國化 去中國化 結盟 一帶一路、RCEP 中歐全面投資協定 中伊經濟及安全協議 印太戰略、乾淨網路 信任夥伴聯盟 美國半導體聯盟 政策 中國大基金二期 中國十四五規劃 高科技出口管制 疫情紓困計畫 基礎建設計畫 主軸 新基建擴大內需 自主研發卡脖子技術 投入新興綠色產業 防疫、供應鏈安全、 美國製造、綠色環保 另一方面，中國的「十四五」規劃中，也把技術自主列為重要目標之一，要求全社會研發經費投入年均增長7％以上，其中基礎研究經費必須佔8%以上，更點名了半導體、人工智慧、量子通訊為重點突破領域。換句話說，甩開對外國科技的依賴、靠著技術自主來打造本土化的科技產業鏈，將是未來五年中國的產業政策主軸。 既然美、中都把半導體視為重點產業，早已是全球半導體重鎮的台灣，未來的受益程度只會更大。唯一需要擔心的，就是美、中以外的許多國家，也正在積極投資半導體製造，以鞏固自身的產業競爭力。短期來看，從投資到完工總是需要幾年時間，台灣仍能維持產能和技術的優勢；但在正式投產之後，全球的晶片產能大增，對半導體業的競爭態勢必然有所影響。因此，除了關注當前下游客戶的重複訂單（overbooking）之外，半導體業界也必須對過度投資（overinvesting）的發展愈做準備，才能維持住台灣半導體業的長遠優勢。 《北美智權報》第285期更多精采文章： 提升新冠肺炎疫苗全球普及率，專利強制授權是唯一解？ 化合物的顯而易見性系列-6：Daiichi Sankyo Co. v. Matrix Labs., Ltd. (Fed. Cir. 2010) 案 解析台美設計專利較早申請日利益主張中相同設計之審查判斷 打造台灣兆元生醫產業，生醫商品化中心擔任學研醫交流平台 吳碧娥╱北美智權報　編輯部 由於藥物研發時間長、投資大、風險高，一顆新藥平均需耗費10年以上時間，花費約達26億美元，就台灣目前藥物研發環境而言，無論是藥物探索、藥物驗證及最佳化、臨床前試驗等環節，仍以學研界為主，而後期承接者多為資本額不大的中小企業，專業人力也有所不足，難以獨力承擔每個環節的風險直到藥物成功上市販售。 正因為生醫發展的特殊性質，因此需要生醫商品化中心在其中擔任整合角色，串接學研界研究及產業界發展能量，才能協助新藥廠商成功跨越藥品發展的各個關卡，並適時提供所需資源。 圖一、生醫商品化中心藥品領域副主任柯淑芬 吳碧娥/攝影 蔡英文政府上台致力推行《五+二產業創新計畫》，開始整合過去10幾年來台灣累積的生技產業資源，生醫商品化中心的任務是集結經濟部、科技部、學研界的力量，打造生技育成中心，強化產學研的共同合作。為了打造台灣成為亞太生醫研發產業重鎮，政府在2016 年11月推動「生醫產業創新推動方案」（Biomedical Industry Innovation Program，簡稱BIIP），目標在2025年開發出20 項新藥、80項高值醫材，讓生技產業達到「百大產品、兆元產業」。 「生醫產業創新推動方案」包含四大行動主軸，分別為「完善生態體系」、「整合創新聚落」、 「連結國際市場資源」和「推動特色重點產業」。其中，「完善生態體系」將由強化人才、資金、智財、法規、資源、選題等六大構面著手，因此2017年4月生醫商品化中心正式成立，生醫商品化中心旗下的藥品領域團隊，也在2018年進駐南港國家生技研究園區。 圖二、生醫產業創新推動方案發展四大主軸 圖片來源：生醫商品化中心 生醫商品化中心成立背景 生醫商品化中心藥品領域副主任柯淑芬指出，生醫商品化中心的前身是原生技醫藥國家型橋接計畫產業化推動辦公室（AIBP）與原台灣生技整合育成中心（Si2C）新藥開發部門所組成。在生醫商品化中心成立之後，主要服務對象由原來的學研界，進一步擴展到新創公司和產業界，針對學研界及產業界在藥物發展及商品化的過程中可能遭遇到的各項問題或瓶頸，以輔導育成團隊角色提供整合性的資源。 生醫商品化中心業務範圍包括協助生醫廠商選題（案源評估）、智財佈局、新創育成、技術商化、國際合作、知識擴散與人才培育，做為新藥商品化樞紐角色，生醫商品化中心最重要的功能就是資源整合，像是選題的技術評估、專利分析、技術在全球市場價值、法律諮詢服務，還能協助學校老師創業和募資。柯淑芬強調，怎麼進行一個好的選題，生技和ICT產業有很大的不同，生技產業以全球市場為主，要行使商業權利的第一步，就是要重視智財布局。在生醫商品化中心輔導下，藥物研究將朝向技術授權、研發合作、衍生公司或促進投資等商業化途徑前進，除了加速台灣藥物研究及技術商品化發展，還要進一步提升台灣生醫研發的整體經濟效益。 圖三、生醫商品化中心六大業務領域 圖片來源：生醫商品化中心 從2011年開始，生醫商品化中心累計初篩的案源數量超過1400件、深度評估480件；生醫商品化中心亦輔導廠商利用PCT或美國臨時案進行智財規劃及佈局，總數超過150件，此外還提供專利、市場、商務、法務及技術商品化等各方面的整合諮詢服務。 從商業化具體成果來看，2017年至今年3月，生醫商品化中心累計已經完成超過30件產學合作、34件技術授權，輔導19間新創公司，並促成廠商投資約新台幣2.2億元。 國內外資源和國際鏈結 生醫商品化中心要擔任學研醫的交流平台，在國內外都要有交流夥伴。柯淑芬指出，從2011年成立至今的台灣臨床試驗協會（TCTC），可協助廠商進行規劃臨床試驗，若有興趣進行臨床試驗的生醫廠商，不妨多利用TCTC資源。TCTC與藥品贊助商合作提高患者護理水平，並為製藥行業提供現場臨床協調服務，目前已聚集14個針對特定疾病的臨床試驗聯盟、涉及將近300名經驗豐富的臨床試驗醫生和實驗室主持人（principal investigator）。TCTC的使命是縮短臨床試驗的持續時間、吸引國際製藥公司在台灣進行臨床試驗、協助台灣製藥公司進行臨床試驗開發、改善人體健康並協助台灣製藥業的發展。 此外，為了補足生技產業的技術缺口，建置台灣生技產業發展瓶頸之新技術，中研院也有發展「生技醫藥轉譯創新發展計畫」（TSPA），可供廠商付費使用。 柯淑芬表示，生醫商品化中心不僅與TCTC和TSPA合作交流，更和中研院、九大醫學中心、各校技轉辦公室及PI等掌握研究能量的技術上游端保持溝通，這也是生醫商品化中心長期工作的重點。過去十年間，生醫商品化中心常常參加美國、歐洲相關展會，和國際大廠建立起連結，目前正在往澳洲布局。柯淑芬說，若生醫廠商無法親自前往國外參加展會，生醫商品化中心也可以協助將廠商的資料帶去國外參展招商，未來生醫商品化中心將繼續整合生醫資源及育成輔導，扮演產學研醫技術的支援平台。 《北美智權報》第285期更多精采文章： 工總兩岸線上研討會：中國大陸軟體專利之審查及撰寫 化合物的顯而易見性系列-6：Daiichi Sankyo Co. v. Matrix Labs., Ltd. (Fed. Cir. 2010) 案 電商平台賣家要上架到Amazon，應盡早佈局全球商標 深度學習神經網路之運作 芮嘉瑋╱北美智權報 專欄作家 （本文作者任職於工研院技術移轉與法律中心） 第三次AI浪潮所興起的機器學習有許多種手法，最受矚目的就是深度學習。然而，深度學習只是由監督式學習下的類神經網路 (Neural Network, NN) 所演化出來的，經過這幾年不斷的演化，已從只能處理監督式學習問題擴展到非監督式和強化學習，人工智慧、機器學習和深度學習彼此間之關係及其演進如圖1所示。 圖1. 人工智慧、機器學習和深度學習之關係及其演進 圖片來源：芮嘉瑋改編繪製 因此，類神經網路(NN)是深度學習的基礎，簡言之，它是一種模仿人腦神經組織(又稱神經元)數學模型化的機制。目前AI晶片的發展則多半在處理深度學習類型的問題，而非處理傳統機器學習及真正人工智慧的問題。為了了解深度學習晶片或神經網路(NN)晶片的運作，得先了解組成「神經網路 (NN)」之神經元結構及其工作原理。 神經元 (neuron)，又名神經細胞 (nerve cell)，是神經系統的結構與功能單位之一，其結構如圖2所示。人腦的活體神經細胞包括突觸 (Synapses)、樹突 (Dendrites)、細胞體 (Cell Body) 和軸突 (Axon)等四個主要功能組成，其相互運作關係及功能簡述如下： 細胞體 (cell body)：由細胞質基質、細胞器和細胞核組成，故細胞核位於其中。細胞體是神經元蛋白質合成的主要場所，其運作係由此發出突起，樹突 (dendrites) 伸展到周圍的神經組織，從突觸中收集脈衝，並將脈衝傳回神經元的心臟，此即細胞體運作功能。 樹突 (Dendrites)：是一群由細胞體發出多分支的樹狀突起，它可以是神經元的輸入通道，其功能是將自其他神經元所接收的動作電位 (電信號) 傳送至細胞本體；樹突也可以是神經元的訊息接收站，因與其他神經元的軸突 (Axon) 連接而把傳入的訊息送至神經元的本體。 突觸 (Synapses)：訊號權重神經元和神經元相接處即稱為突觸 (synapse)，因此是神經元之間通信的特異性接頭 (junction)，其分散在樹突樹根狀纖維的表面上，依訊號傳遞的方向則可將神經元分為「突觸前神經元 (presynaptic neuron)」與「突觸後神經元 (postsynaptic neuron)」。神經元之間的突觸可以分為化學突觸 (chemical synapse)和電突觸 (electrical synapse)兩大類。 軸突 (Axon)：即神經細胞之細胞體長出突起。大量軸突牽連一起，以其外型類似而稱為神經纖維。於神經系統中，軸突是主要神經信號傳遞的渠道，功能為將細胞體之動作電位 (電信號或稱輸出脈衝) 傳導到神經組織，最終傳導至在其他細胞之樹突上末端的突觸 (synapse)。 圖2. 典型神經元的結構 照片來源：《解析目前六款類腦芯片，如何顛覆傳統架構》，Chang, Hung-Yang，Oct 4, 2018 類神經網路的工作原理即模擬人腦的神經突觸傳遞結構，透過脈衝傳遞訊息。神經元之間的每個連接可將信號傳遞給另一個神經元，處理信號的方式係透過樹突向連接到它的下游神經元發出信號，突觸具有隨學習進行而變化的權重，這可增加或減小它發送到下游的信號的強度。此外，它們可具有閾值 (threshold)，使得只有在總信號低於或高於該閾值門檻時才發送信號到下游。每個神經元都與各種輸入相連，一些輸入在神經元中產生激發，而另一些輸入則抑制它，如人工神經網路中的正負權重。如圖3所示，每個神經元有n個輸入值，例如X0, X1, ……., Xn-1, Xn，而每個輸入值有一個權重(Weight)值，例如W0, W1, ……..Wn-1, Wn，把所有(輸入值Xi)乘以(權重值Wi)加總起來，有時會另外加上一個偏置值(bi)來調整，將得到的值再經過一個激發函數 (Activation function) 即可產生新的輸出值Yi，並以Yi = f (∑Xi•Wi+bi)的式子表示。以圖3為例，由左至右為推論 (Inference)，可獲得輸出結果，過程中需要n個權重值Wi加上1個偏置值bi，而這些值是需要經由訓練 (Training) 取得的。訓練前須取得許多(越多越好)已知答案或稱為標籤 (Label) 的訓練資料，如果第一組輸入資料已知答案為(1.0)，但經過推論後只得到0.7，則表示權重及偏置值不理想而需要調整，此時根據差值 (1.0 – 0.7 = 0.3)由右至左調整每個權重Wi及偏置值bi。同樣的步驟再輸入第二組資料進行調整，直到所有訓練資料都做過一輪。 圖3. 神經網路：神經元工作原理 (圖片來源：芮嘉瑋繪製) 為了能處理更複雜的問題，一個神經元可擴展成一組簡單 (單層) 神經網路，如圖4所示，會有輸入層、隱藏層 (Hidden Layer) 及輸出層，推論和訓練的概念與一個神經元大致相同。 圖4. 簡單(單層)神經網路 圖片來源：https://makerpro.cc/2018/04/ai-chip-meets-maker-creativity-part-one/ 再者，待解決的問題如果更加困難，如圖5所示，則可增加每一層的神經元或隱藏層數來解決，而形成複雜深層的神經網路，稱之類神經網路模型，即所謂的深度學習。類神經網路模型，係由輸入層 (Input layer)、隱藏層 (Hidden layer) 及輸出層 (Output layer) 等三層所構成。類似於人腦內部會有大量稱為「神經元」的神經細胞彼此相連。神經元按層組織，信號經歷逐層傳送從第一層 (即輸入) 行進到最後層 (即輸出)。類神經網路利用電腦模仿人類神經細胞接收訊息的結構和功能對訊息進行處理，然後將其發送給其他神經。神經網路中數以千計的處理節點負責定位圖像、文本和語音等資料中的模式。這些模式協助演算法確定下一步如何做，並教導自己如何透過每次成功執行任務做得更好。當一個神經元從其他神經元那裡接收的電氣信號量達某一定值以上，就會神經衝動(興奮)；在某一定值以下，就不會興奮。興奮起來的神經元，會將電器信號傳送給下一個相連的神經元。下一個神經元同樣會因此興奮或不興奮。也就是，彼此相連的神經元，會形成聯合傳遞行為，透過將這種相連的結構來數學模型化，便形成了「類神經網路」。因此，深度學習是一種以類似人類神經網路 (簡稱「類神經網路 (Neural Network)」) 的方式建構「多層神經網路」，讓人工智慧可以一層一層逐層學習，並進化到可以自我學習的階段，且只要有充分的學習資料輸入類神經網路，不需要人為的幫助它就能自行分析資料找出特徵值。 圖5. 深度學習：類神經網路模型 圖片來源：https://meet.bnext.com.tw/blog/view/3220 由於深度學習是透過模仿人腦的「類神經網路」建構多層神經網路來逐層學習大量資料，並將其應用於解決問題的手法。神經網路模型可用於處理各種類型之資料。學習資料則是由輸入資料以及相對應的正確解答所組成，而訓練及機器學習可用以判定待藉由模型用於處理輸入資料之一係數集，即神經網路模型之神經元之間的權重。以影像辨識為例，神經網路模型可經訓練以辨識經接收輸入影像內是否存在某些類型之物件，為了讓AI學習類神經網路的模型，首先必須先將影像學習資料分割成像素資料，然後將各像素值輸進輸入層。接受了資料的輸入層，將像素值乘上「權重」後，便傳送給後方隱藏層的神經元。隱藏層的各個神經元會累加前一層所接收到的值，並將其結果再乘上「權重」後，傳送給後方的神經元。最後，經由輸出層的神經元的輸出，便可得到影像辨識的預測結果。為了讓輸出層的值跟各個輸入資料所對應的正解資料相等，會對各個神經元的輸入計算出適當的「權重」值。這個權重的計算，一般是使用「誤差倒傳遞演算法」（Error Back Propagation），使用與正解資料之間的誤差，從輸出層逆推回去。透過各「權重」的調整，來縮小輸出層的值與正解資料的值之間的誤差，以建立出完成學習的模型。 2006年辛頓 (Geoffrey Hinton) 開發出自動編碼器 (Autoencoder，簡稱自編碼)，利用以自動編碼器所獲得的類神經網路權重參數值進行初始化，應用在「誤差倒傳遞演算法」以提高多層類神經網路的學習準確度。即在類神經網路的輸入層和輸出層使用相同資料，並將隱藏層設置於二者之間，藉此用來調整類神經網路之間的權重參數，從而使深度學習成為一種只要將資料輸入類神經網路便能自行抽出特徵的人工智慧，稱之為「特徵學習」(feature learning)。 與機器學習不同，深度學習分類不容易根據學習方法或目標進行分類。Asoh等人將深度學習分為確定性模型 (deterministic model) 和概率模型 (probabilistic model)。確定性模型中的代表性演算法至少包括深度神經網路 (deep neural network)、遞歸神經網路 (recurrent neural network，RNN)、卷積神經網路 (convolution neural network，CNN)以及自動編碼器 (autoencoder)。至於概率模型，通常使用受限玻爾茲曼機 (restricted boltzmann machine，RBM)、深度玻爾茲曼機 (Deep Boltzmann Machines，DBM) 和深度置信網 (deep belief network，DBN)。表1整理出AI機器學習和深度學習中常見之演算法。 表1. 機器學習和深度學習常見的演算法 整理製表：芮嘉瑋 《北美智權報》第285期更多精采文章： 愛立信風光不再：專利許可費率持續走低，陷反壟斷調查懸而未決？ 《IP小辭典》專利權讓與 美國UGG商標是否為澳洲羊毛雪靴的通用名稱？2021年Deckers Outdoor v. Australian Leather案 •框出你的主導權 打造好人緣 想想，職場中誰是發話者？可能是脾氣暴躁的老闆，可能是動不動就哭的女職員。他們可以是主角，然後大家一起不愉快，你也可以搶回主導權，最後皆大歡喜。善用你的框框，打造職場好人緣 ！ •《永遠的我們》一方漸漸失去能力，一方漸漸失去對方 《永遠的我們》講的是一對男同志，其中一位得了失智症，一同踏上一段旅途的故事。電影更多的重點是在講當事人面對逐漸失能的心情，以及伴侶的心情，這可能是每個人人生中都會遇到的問題。有些小趣味，有很多的思考，也有相當不少的眼淚。

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