每年随着新技术和发明的增长，知识产权文献的数量惊人地增长。在国际上，必须以多种格式和语言来收集，存储和分类此数据，以便可以在需要时使用它。但是，仅凭数据并不能创造竞争优势，同时从这种数据泛滥中提取重要且可操作的信息既是重大挑战，也是机遇。手动分析大量数据中的专利文件越来越麻烦，因为它需要大量的时间和资源。因此，审查员和专利分析师需要使用所有可用的工具来执行此繁琐的任务。具有巨大潜力的工具之一是人工智能(AI)。本质上，

从完全构造布尔搜索的时代开始，由于基于AI的语义搜索算法可提供比以往更有效，更准确的搜索结果，因此搜索和分析已得到了发展。人工智能的主要优势在于其能够提供重复结果的能力，因为这些系统不会受到经验或疲劳的阻碍。人工智能工具有潜力极大地简化和自动化专利检索流程，并通过减少审查员和分析师花费在研究上的时间(例如，可能耗时数日的现有研究项目)来提高获得结果的质量和速度。一个AI工具可以在几小时内完成数周的工作。一些确实先进的现有工具，

欧洲专利局(EPO)使用智能机器翻译工具“专利翻译”来允许将专利出版物从32种语言翻译成EPO官方语言的英语，法语和德语。美国专利局(USPTO)通过增强分类和搜索(目前是当务之急)，利用人工智能帮助审查员审查悬而未决的专利申请。英国专利局(UKIPO)还使用人工智能解决方案进行现有技术搜索。IBM提供了IP顾问Watson，该顾问利用人工智能来快速获取专利，提供更好的见解和分析。开发专利和自动化专利保护程序的公司Turbopatent已经为专利律师推出了两种人工智能产品。Roboreview，

像PatSeer，Questel这样的行业内许多重要参与者一直在将人工智能与机器学习和基于语义的算法相结合来提供专利分析工具和软件，借助这些工具和软件，我们现在可以：

搜索现有技术并从多种语言的大量专利家族中进行分析

分析引用，搜索受让人，发明人并直接进行设计搜索

追踪专利局的行为或支付维护费

预先删除不专利的发明，维护和解析专利组合，并减少从可用堆中搜索的专利样本空间。

关于人工智能工具和技术的实现和利益，存在一些相反的观点–有些人担心专利文档中使用的语言的特殊性，并且怀疑这些工具如何应对固有的歧义，即缺乏对语言的理解。人类推理，因为它无法对结果或发明进行``合理性检查''，并且缺乏导致人们对情况做出直观反应的经验。已经记录了一些事件，这些事件是基于AI的工具未能实现预期的目标去做。

总而言之，很难说基于AI的工具是否能够完全模仿人类并执行相同水平的分析，或者它们是否只能达到专利搜索者“额外帮助”的程度，我们将在未来的时代看到。