<專利申請系列－什麼東西能申請專利>

關於<GIPR Channel>的半導體系列文章已經轉進IC設計領域，未來會持續展開，如果你有想要了解的議題，請留言告訴我，我會優先為你製作特刊。

企業談到AI、半導體，多數人第一時間會想到GPU、NPU、HBM或先進封裝。然而，真正支撐AI應用落地的，並不只有高效能運算晶片。資料如何被保存、讀取、校正、壓縮、傳輸，以及影像如何被擷取、辨識、判斷、輸出，背後都需要關鍵控制IC扮演系統守門人的角色。未來的競爭，不只是在晶片做得更小、更快、更省電，而是在晶片如何讓系統更聰明、更可靠、更有商業價值。本期”什麼東西能申請專利”我們就來看看關於光儲存控制與影像感測 IC。

《孫子．謀攻》知彼知己者，百戰不殆。擬定智財競爭策略，贏得市場競爭優勢。

目次

• 光儲存控制與影像感測 IC能申請專利嗎？
• 發明專利案例
• 新型專利案例
• 設計專利案例
• 下期預告－晶圓製造的生產製程

一、光儲存控制與影像感測 IC能申請專利嗎？

<<強哥提醒！若您不想看細節，只需知道光儲存控制與影像感測 IC 是將光訊號轉換為數位資料的關鍵半導體零組件。>>

（一）AI光儲存控制IC：從資料讀寫走向智慧保存

傳統光儲存控制IC的核心任務，是控制光學讀寫頭、雷射功率、訊號擷取、錯誤校正與資料編碼。過去它主要服務於CD、DVD、Blu-ray等光碟系統；但在AI資料量爆炸的時代，光儲存的討論開始轉向企業級長期保存、冷資料歸檔與低能耗資料保存。在這樣的趨勢下，AI光儲存控制IC的發展重點，可能不再只是把資料寫進去、讀出來，而是進一步做到：

• 提穩定性：高利用AI演算法動態調整讀寫參數，提高不同介質與環境下的穩定性。
• 提高可恢復性：透過機器學習優化錯誤校正，提高長期保存資料的可恢復性。
• 提升即時性：針對劣化、刮傷、雜訊或光學偏移進行即時補償。
• 管理智慧化：與資料分層管理系統整合，判斷哪些資料適合進入冷儲存或長期歸檔。
• 強化安全性：在控制IC內整合安全驗證、加密、權限管理與資料完整性檢查。

（二）AI影像感測IC：從拍攝影像到理解影像

AI影像感測IC的發展，則更直接地連結到邊緣AI、智慧城市、車用電子、機器視覺與安防監控。傳統CMOS影像感測器主要負責擷取影像，再交由後端處理器進行辨識；但新一代AI影像感測IC開始把部分AI運算前移到感測器端。當AI影像感測IC能在前端完成初步辨識，系統就能降低資料傳輸量、減少雲端運算成本、提升反應速度，也能在隱私保護上做出更細緻的設計。因此，AI影像感測IC的機會，可能包含：

• AI嵌入新的IC架構：感測器內建AI推論架構。
• 減少延遲：像素陣列與AI處理單元的資料流設計。
• 降低功耗：低功耗影像辨識與事件觸發機制。
• 提升訊號品質：影像前處理、降噪、HDR與AI模型協同運算。
• 提高系統可靠度：車用、安防、工業檢測等特定場景的感測與判斷方法。
• 改善安全性：隱私保護型影像輸出與邊緣資料遮蔽機制。

（三）半導體專利布局：不要只保護晶片本身，更要保護系統價值

在AI光儲存控制IC與AI影像感測IC的專利布局上，企業常見的盲點，是只把專利焦點放在單一電路或單一演算法，忽略了「IC如何與系統互動」才是商業價值的核心。如何根據介質狀態、讀取錯誤率、雷射功率、環境條件與資料重要性，自動調整控制策略。

• 能否申請專利：當然可以申請專利，以AI影像感測IC為例，值得布局的不只是影像感測器本身，而是感測、前處理、AI推論、輸出格式與應用場景之間的整體設計。
• 專利類申請型：元件層，包括感測器、控制器、記憶體、訊號轉換、介面電路與功耗管理。方法層，包括資料讀寫控制、影像處理流程、AI模型推論流程、錯誤校正與參數調整。系統層，包括與雲端、邊緣裝置、車用平台、工業設備或資料中心的整合。應用層，包括智慧安防、長期歸檔、醫療影像、車用感知、工業檢測與企業資料治理。

（四）接著，判斷「光儲存控制與影像感測 IC」能否申請專利？具不具備技術或設計？若要提升「技術性或設計性」，可從AI 運算、影像感知、光學技術與資料儲存 的跨領域主題切入。強哥的創新建議是：

• 一、AI × CMOS 影像感測 IC
  • 智慧影像感測（Smart Vision Sensor）-感測即運算（Sensor-to-Compute）
  • 多光譜影像感測-整合不同波段
• 二、光儲存控制 IC
  • 高速影像資料控制-快取、多鏡
  • 智慧影像資料管理-AI 判斷
• 三、AI × 影像控制 IC
  • Vision AI Accelerator-DSP
  • 邊緣 AI 視覺-不完全依賴雲端
• 四、光學系統整合
  • 計算攝影（Computational Imaging）-AI 與光學共同設計
  • 光場（Light Field）控制
• 五、智慧車載與機器視覺
  • AI 車載影像平台
  • Robot Vision
• 六、光儲存與 AI 資料中心
  • 光學資料儲存控制
  • AI 影像資料庫
• 七、能源效率與可靠性
  • AI 功耗最佳化
  • 高可靠影像控制

<實際上還有許多例子，如果有興趣歡迎私下與強哥延伸交流>

最後，有沒有存在法定不予專利的事由？例如：

• 沒有涉及生物學方法、人類或動物之診斷、治療或外科手術方法；
• 不可以有妨害公共秩序或善良風俗的內容；
• 不能只是純功能、藝術或電路布局；
• 不能是單純的自然發現、科學原理、中文輸入/語言/數學/遊戲方法或規則本身、人為方法(如以手指夾球)、商業方法、傳統技藝等。
• 特別需要留意的是：單純的設計概念、單純程式碼本身，應屬於著作權。

二、專利案例

（一）發明專利，其重點在於必須具有「技術性」；發明專利保護利用自然法則之技術思想的創作，包括構造、方法、功能、技術、製造、材料等方面之技術改良或突破。以下舉出發明專利案例讓大家瞧瞧：

• 一種影像處理裝置及影像偵測框的校正方法(專利號I931145)，申請日期2025/07/14，本發明主要目的在於解決傳統物件偵測框標示不夠精準，進而導致距離計算誤差的問題。該技術透過在初始偵測框上下方設置多個暫時框，並計算這些區域的像素熵值（即影像資訊的複雜度或混亂度），來精確判別物件的實際邊界。系統會比對相鄰暫時框的熵值差異，篩選出符合閾值的區域作為定位框，藉此修正邊緣座標。最終，利用校正後的 Y 軸座標進行運算，能讓感測器與目標物之間的距離量測更為準確，且無需額外的高昂硬體成本。

（二）新型專利，其保護的是有形物品，而非技術概念或製造方法。因此，如果專利有涉及到物體之構造組合(如硬體的系統框架、架構、裝置、模組等)，仍有可能得到保護，但強哥必須強調，新型專利不能單純申請「方法」，可考慮申請「裝置、系統」及其架構。以下舉出個新型專利案例跟大家分享：

• 一種擴增實境眼鏡裝置(專利號M680209)，申請日期2025/11/19，本新型主要目的在解決傳統執法記錄器因視角受限而產生的影像死角問題。該裝置的核心架構結合了能投射虛擬影像的顯示電路，以及分別配置於鏡架前方與鏡腳末端的雙向影像感測器，藉此同步擷取佩戴者前後方的全方位環境資訊。除了強大的錄影功能，系統內建的處理器還整合了定位、音訊辨識與觸控模組，使其能根據地理位置或語音指令即時渲染虛擬影像。透過這種軟硬體的高度整合，該眼鏡不僅能提升影像紀錄的完整性與可追溯性，更能在公共安全與智慧執法領域提供更具透明度且高效的技術支援。

（三）設計專利，其必須「應用於物品」、「透過視覺訴求」，表示設計必須透過視覺方式呈現，因此，若技術涉及到物品的外觀、電腦圖像之設計，則可以申請設計專利。以下舉出個設計專利案例跟大家分享：

• 一種影像感測器檢查用的鏡筒(專利號D236882)，申請日期2024/04/30，本設計主要應用於 CCD 或 CMOS 感測器的品質檢測流程，透過將鏡筒安置於光源與感測器之間，確保光線能精準引導至待測元件上。在實際運作中，多個鏡筒會被整齊排列於支持板上，組合成一套完整的光學模組，以便同時對多個影像感測器進行高效能的照射與測試。這份公告透過詳細的立體圖與多視角平面圖，清楚界定了該檢查用鏡筒的外觀特徵與工業設計範疇。

三、結語：下期預告－晶圓製造的生產製程

對企業而言，應在研發初期就建立「技術盤點—專利檢索—可專利性評估—申請布局—競爭監控」的流程。首先，研發團隊應盤點哪些技術不是單純使用現成AI模型，而是解決了IC或系統層面的具體問題。其次，法務/IP團隊應協助確認這些技術是否具備新穎性、進步性與產業利用性。最後，企業經營者則要判斷這些專利是否能支撐未來的產品差異化、授權談判、客戶信任或市場進入門檻。特別是在AI半導體領域，專利不是只為了防守，更是企業對外展示技術實力的重要語言。當客戶、投資人或合作夥伴評估一家IC設計公司時，專利布局往往能反映企業是否具備長期研發能力、技術壁壘與市場想像力。

當然，研發創新、市場行銷、經營管理的實務工作者應把時間、精神智力都灌注在本職上，因此挖掘智財、申請專利、智財策略的工作就交給專家吧！如果有興趣找強哥談談，讓強哥協助您取得所需重要資訊、追蹤技術、專利挖掘、迴避風險，歡迎與強哥聯繫。

在下一期的<GIPR Channel>文章裡，強哥會繼續延伸IC設計產業，希望透過淺顯易懂的介紹，就能吸收這些熱門產業的創新點子。若你也想知道還有什麼東西可以申請專利。敬請期待！