商標檢索是一個很專業的事情，影響一個商標能否注冊下來主要是兩方面的因素：一方面是申請商標本身于申請日之前，在相同或類似的產品上是否有相同或近似的在先商標，另一方面依賴于審查員對審查標準的理解和認知，這一判斷具有一定的主觀性。

商標檢索是一門綜合了物體檢測、 圖像分類以及特征學習的技術。 近期， 很多研究者成功地將深度學習方法應用到這個領域。深度學習用于商標檢索從技術本身的實現來說是可行的。機器學習依賴于歷史大量樣本數據的采集、處理、學習、分析、歸納、應用；深度學習神經網絡不依賴于歷史樣本數據，而是具備自主學習意識，只要給予足夠多的反饋，算法會不斷迭代優化，結果會越來越精準。

當前，國家商標局審查員在進行圖形商標審查時，已經依賴了部分機器學習技術進行輔助查詢。智能AI接入，像人一樣的思考讓機器來操作還需要更為先進的算法。圖形的檢索更是需要對元素的歸類，是一個龐大的工程。視頻識別的技術可以較好的應用到這個方面，代替人類的審查工作，一邊學習一邊收集數據，進入自我良性循環中。

深度學習技術與商標審查實踐的結合是這個行業的發展趨勢，但是在當前階段，深度學習人才匱乏、成本很高，雇傭這類高級技術人才需要企業具備足夠的經濟實力和企業管理團隊堅定的技術投入決心，知識產權行業的頭部服務商是否有能力在這方面持續投入，我們拭目以待。

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