微软的专利格局是什么样的？

专栏 

G06F3（结构安排） 

G06F16（错误检测与纠正） 

G06N3（人工智能） 

创新重点 

硬件优化、资源管理、分布式计算 

用于数据完整性和可靠性、ML/量子纠错的高级算法 

机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理 

关键技术进步 

用于人工智能的硬件加速（GPU、FPGA）、区块链、机器学习驱动的纠错、虚拟化和容器化（Kubernetes）、量子纠错方法、实时应用边缘计算、数据传输/存储的高级编码理论、异构计算架构、容错系统设计 

各种信道的纠错码、交织和解交织技术、自动重复请求 (ARQ)、前向纠错 (FEC)、信道编码、量子纠错码 

卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、变压器、生成对抗网络 (GAN)、强化学习 

专利活动（预计，2021-2023 年） 

每年增长20-25% 

每年增长15-20% 

每年增长30-35% 

排名靠前的专利申请子类别（估计） 

人工智能/区块链硬件加速、基于机器学习的纠错算法、虚拟化环境中的资源管理、量子纠错及相关技术、边缘计算解决方案和安全、针对特定应用的高级编码理论。 

针对特定应用的纠错码、信道编码技术、量子纠错及相关技术、先进的调制和解调技术、提高可靠性的网络编码。 

深度学习架构和算法、自然语言处理技术、计算机视觉算法、强化学习方法。 

对行业的影响 

云计算、数据中心、AI/ML应用、高性能计算 

数据存储和传输、电信、量子计算、区块链 

自动驾驶汽车、医疗诊断、机器人、金融、客户服务 

预计未来趋势 

持续关注软硬件协同设计、人工智能专用计算架构、人工智能与纠错的深度融合、鲁棒量子纠错方法的开发、边缘计算和雾计算的演进、分布式数据处理模型、针对特定场景的个性化纠错解决方案数据类型/应用 

开发更高效、更可靠的纠错码，集成人工智能和机器学习以改进错误检测和纠正，量子纠错技术的标准化，探索新的通信通道和协议以改进数据传输 

更加关注可解释的人工智能和解决伦理问题，开发受人脑启发的神经形态计算架构，人工智能与区块链和物联网等其他新兴技术的集成，不断探索人工智能在各行业的新应用