Google ist ein multinationales Technologieunternehmen, das sich auf internetbezogene Dienstleistungen und Produkte spezialisiert hat. Es wurde im September 1998 von Larry Page und Sergey Brin während ihres Doktoratsstudiums gegründet. Studenten der Stanford University in Kalifornien. Seit seiner Gründung,
Google hat sich zu einem der weltweit bekanntesten und wertvollsten Unternehmen entwickelt und bietet verschiedene Dienstleistungen wie Suchmaschinen, Online-Werbetechnologien, Cloud Computing sowie Software- und Hardwareprodukte an. Mit seinem Hauptsitz in Mountain View, Kalifornien, USA, hat sich Google zu einem weltweit führenden Unternehmen für Innovation und Technologie entwickelt und beeinflusst die Art und Weise, wie Menschen mit Informationen und untereinander interagieren.
Ab Ende 2023, Patentportfolio von Google ist beeindruckend, mit 24144 Patent Familien global. Dazu gehören einige der bemerkenswertesten Google Erfindungen, mit 17572 Pastetent Familien sind noch am Leben und 6572 nicht mehr aktiv. Das spiegelt wider Googles Status als bedeutender Akteur in der Technologiebranche mit einer erheblichen Präsenz in verschiedenen Bereichen Google Länderliste 2023, demonstrierenIng. seine globale Reichweite und sein Einfluss.
Werfen Sie einen Blick auf einige der bekanntesten Patente von Google, die wir in diesem Artikel behandelt haben. Sie können sich auch über die Patente von Google, die globale Patentanmeldeaktivität in den einzelnen Ländern und ihre Geschichte informieren Patentanmeldungen Trends und viele weitere Statistiken zu Google Patentportfolio.
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Dieses Kreisdiagramm zeigt die Anzahl der aktiven, ausstehenden und toten Patente.
Google haben 13572 lebende und 6572 verstorbene Patentfamilien.
Google-Patente sind angemeldet und viele LändernDies spiegelt seine internationale Präsenz und die strategische Bedeutung des weltweiten Schutzes seiner Erfindungen wider. Die Google-Länderliste 2023 umfasst die wichtigsten Märkte, in denen Google arbeitet und behauptet seine Technologieführerschaft.
IPC-Klassifizierung | Kategorie |
Digitale Computer- oder Datenverarbeitungsgeräte oder -methoden, die speziell für bestimmte Funktionen angepasst sind | (G06F17) |
Eingabeanordnungen zur Übertragung von zu verarbeitenden Daten in eine computerverarbeitungsfähige Form; Ausgabeanordnungen zur Übertragung von Daten von Verarbeitungseinheit zu Ausgabeeinheit, z. B. Schnittstellenanordnungen | (G06F3) |
Anordnungen, Geräte, Schaltkreise oder Systeme, die nicht von einer der Gruppen H04L1/00-H04L27/00 abgedeckt werden | (H04L29) |
Handel, z. B. Einkaufen oder E-Commerce | (G06Q30) |
Digitale Computer im Allgemeinen; Datenverarbeitungsgeräte im Allgemeinen | (G06F15) |
Vorrichtungen zur Programmsteuerung, z. B. Steuergeräte | (G06F9) |
Datenvermittlungsnetzwerke | (H04L12) |
Informationsrückgewinnung; Datenbankstrukturen dafür; Dateisystemstrukturen dafür | (G06F16) |
Sicherheitsvorkehrungen zum Schutz von Computern, Komponenten davon, Programmen oder Daten vor unbefugten Aktivitäten | (G06F21) |
Computersysteme basierend auf biologischen Modellen | (G06N3) |
Google Patente sind vielfältig und decken eine Reihe von IPC-Klassifizierungen ab Digitale Computer- oder Datenverarbeitungsgeräte oder -methoden (G06F17) Um Computersysteme basierend auf biologischen Modellen G06N3). Google Statistik zeigen, dass sich das Unternehmen nicht nur auf aktuelle technologische Bedürfnisse konzentriert, sondern auch den Weg für zukünftige Fortschritte ebnet.
Merkmal | G06F3 (Strukturelle Anordnungen) | G06F16 (Fehlererkennung und -korrektur) | G06N3 (Künstliche Intelligenz) |
Fokus der Innovation | Hardwareoptimierung, Ressourcenmanagement, verteiltes Rechnen | Fortschrittliche Algorithmen für Datenintegrität und -zuverlässigkeit, ML/Quantenfehlerkorrektur | Maschinelles Lernen, Deep Learning, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache |
Wichtige technologische Fortschritte | Hardwarebeschleunigung (GPUs, FPGAs) für KI, Blockchain, durch maschinelles Lernen unterstützte Fehlerkorrektur, Virtualisierung und Containerisierung (Kubernetes), Quantenfehlerkorrekturmethoden, Edge-Computing für Echtzeitanwendungen, fortgeschrittene Codierungstheorie für Datenübertragung/-speicherung, heterogenes Computing Architekturen, Fehlertolerantes Systemdesign | Fehlerkorrekturcodes für verschiedene Kanäle, Interleaving- und De-Interleaving-Techniken, automatische Wiederholungsanforderung (ARQ), Vorwärtsfehlerkorrektur (FEC), Kanalcodierung, Quantenfehlerkorrekturcodes | Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Transformers, Generative Adversarial Networks (GANs), Reinforcement Learning |
Top-Unterkategorien für Patentanmeldungen (geschätzt) | Hardwarebeschleunigung für KI/Blockchain, auf maschinellem Lernen basierende Fehlerkorrekturalgorithmen, Ressourcenmanagement in virtualisierten Umgebungen, Quantenfehlerkorrektur und verwandte Technologien, Edge-Computing-Lösungen und Sicherheit, fortgeschrittene Codierungstheorie für bestimmte Anwendungen | Fehlerkorrekturcodes für bestimmte Anwendungen, Kanalcodierungstechniken, Quantenfehlerkorrektur und verwandte Technologien, fortschrittliche Modulations- und Demodulationstechniken, Netzwerkcodierung für verbesserte Zuverlässigkeit | Deep-Learning-Architekturen und -Algorithmen, Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer-Vision-Algorithmen, Reinforcement-Learning-Methoden |
Auswirkungen auf Branchen | Cloud Computing, Rechenzentren, KI/ML-Anwendungen, Hochleistungsrechnen | Datenspeicherung und -übertragung, Telekommunikation, Quantencomputing, Blockchain | Selbstfahrende Autos, medizinische Diagnose, Robotik, Finanzen, Kundenservice |
Projizierte zukünftige Trends | Kontinuierlicher Fokus auf Hardware-/Software-Co-Design, spezialisierte Computerarchitekturen für KI, tiefere Integration von KI mit Fehlerkorrektur, Entwicklung robuster Quantenfehlerkorrekturmethoden, Entwicklung von Edge- und Fog-Computing, verteilte Datenverarbeitungsmodelle, personalisierte Fehlerkorrekturlösungen für bestimmte Datentypen/Anwendungen | Entwicklung effizienterer und zuverlässigerer Fehlerkorrekturcodes, Integration von KI und maschinellem Lernen für eine verbesserte Fehlererkennung und -korrektur, Standardisierung von Quantenfehlerkorrekturtechniken, Erforschung neuer Kommunikationskanäle und Protokolle für eine verbesserte Datenübertragung | Verstärkter Fokus auf erklärbare KI und die Berücksichtigung ethischer Bedenken, Entwicklung neuromorpher Computerarchitekturen, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind, Integration von KI mit anderen neuen Technologien wie Blockchain und IoT, kontinuierliche Erforschung neuer Anwendungen für KI in verschiedenen Branchen |
Vergleich verschiedene Aspekte of Google Patente, wie z Strukturelle Vereinbarungen (G06F3), Spielgeräte, Fehlererkennung (G06F16)sowie Künstliche Intelligenz (G06N3) hebt das hervor Firma Weitblick in Bereichen wie maschinelles Lernen und Quantencomputing. Diese Trends geben Aufschluss darüber, wo Google Erfindungen bestimmen die Zukunft der Technologie.
Die folgende Tabelle zeigt die Patente mit vor allem warme Anzahl der Weiterleitungszitate. Diese Patente dürften die Quelle des Fortschritts auf diesem Gebiet sein und können als wertvolle und zentrale Erfindungen betrachtet werden.
Google umfangreiche Patentportfolio bis 2023 unterstreicht seinen Status als Vorreiter bei technologischen Innovationen. Die Patente des Unternehmens decken ein breites Spektrum an Bereichen ab, von der Datenverarbeitung bis hin zu neuen Technologien wie KI und VR, und verdeutlichen das Engagement von Google sowohl für aktuelle Bedürfnisse als auch für zukünftige Fortschritte.
Trotz eines Wettbewerbsumfelds, das sich in der sinkenden Zahl erteilter Patente widerspiegelt, hat Google weiterhin Einfluss auf Schlüsselbereiche wie maschinelles Lernen und Cloud Computing. Die häufige Zitierung ihrer Top-Patente unterstreicht ihre bedeutende Rolle beim technologischen Fortschritt.
Der Fokus von Google auf Bereiche wie KI, VR/AR und fortschrittliche Fehlerkorrekturalgorithmen zeigt, dass Google bereit ist, zukünftige Technologietrends zu gestalten, seinen Einfluss in verschiedenen Branchen zu festigen und die Art und Weise zu verändern, wie wir mit Technologie interagieren.
Hinweis: Diese Daten werden von 2013 bis 2023 und auf der Grundlage von Patentfamilien extrahiert.
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