商标检索是一件非常专业的事情，影响一个商标能否注册的因素主要有两个:一方面是商标本身在申请日之前在相同或者类似的产品上是否有相同或者类似的在先商标，另一方面是取决于审查员对审查标准的理解和认知，这在一定程度上是主观的。

商标检索是集对象检测、图像分类和特征学习于一体的技术。最近，许多研究人员已经成功地将深度学习方法应用于该领域。从技术本身的实现来看，深度学习在商标检索中的应用是可行的。机器学习依赖于大量历史样本数据的收集、处理、学习、分析、归纳和应用；深度学习神经网络不依赖于历史样本数据，而是具有自主学习的意识。只要给出足够的反馈，算法就会迭代优化，结果会越来越精确。

目前，国家商标局的审查员在审查图形商标时，已经依赖于一些机器学习技术进行辅助查询。智能人工智能访问，像人类一样思考需要更先进的算法来让机器操作。图形检索需要对元素进行分类，这是一项庞大的工程。视频识别技术可以更好的应用到这方面，代替人类的审查，边收集数据边学习，进入自我的良性循环。

深度学习技术与商标考试实践相结合是该行业的发展趋势。但现阶段深度学习人才匮乏，成本高。要聘用这样的高层次技术人才，企业需要有足够的经济实力和坚定的技术投入决心的企业管理团队。知识产权行业的首席服务提供商能否继续在这方面投资，还有待观察。

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