近年來，我國在人工智能領域取得了顯著成就。世界知識產權組織（WIPO）數(shù)據顯示，我國人工智能專利數(shù)量全球占比達60%，是全球人工智能專利的最大擁有國。將人工智能跟知識產權工作深度結合，深化人工智能與知識產權融合，可有效提升知識產權創(chuàng)造、保護、運用和管理效能，是實現(xiàn)知識產權高質量發(fā)展的必由之路。

知識產權強國建設面臨多重挑戰(zhàn)

今年是知識產權“十四五”規(guī)劃收官之年，我國知識產權事業(yè)成效明顯，但仍存在“大而不強、多而不優(yōu)”等矛盾問題，制約著知識產權強國建設的推進，主要表現(xiàn)在以下幾個方面。

一是高價值專利占比有待進一步突破。盡管我國專利數(shù)量龐大，但高價值專利占比不高。發(fā)明專利保護期限通常為20年，《2022年世界五大知識產權局統(tǒng)計報告》顯示，我國獲得授權的發(fā)明專利中，僅有25%的保護期限維持滿20年，而國外有些國家這一比例為40%以上。通常而言，專利維持時間越長，說明轉化運用價值越高。此外，我國科技創(chuàng)新產業(yè)參與國際市場競爭，雖然在專利數(shù)量上占據優(yōu)勢，但在關鍵技術的掌控和高端市場的話語權方面仍顯不足。

二是轉化運用效率有待進一步提升。高校和科研機構作為我國科技創(chuàng)新的重要力量，積累了大量專利。然而，這些專利與企業(yè)的產業(yè)化需求之間存在著一定的脫節(jié)現(xiàn)象。一方面，高校和科研機構的科研成果側重于理論研究和學術價值，在市場推廣方面存在不足。另一方面，企業(yè)由于對高校和科研機構的科研成果了解不夠深入，難以將高校和科研機構的專利技術有效地轉化為實際產品或服務。這種矛盾使得大量有價值的專利技術未能及時實現(xiàn)產業(yè)化。在政府引導和支持下，我國專利轉化運用工作雖成效明顯，但較之于發(fā)達國家，仍然存在提升空間。

三是保護機制有待進一步完善。算法推薦、生成式人工智能、直播帶貨等新技術、新業(yè)態(tài)不斷涌現(xiàn)，給版權、商標、專利等知識產權保護帶來了新的挑戰(zhàn)。在海量內容的網絡環(huán)境下，權利人發(fā)現(xiàn)侵權行為的難度大大增加?；ヂ?lián)網上的信息傳播迅速且復雜，侵權行為往往具有隱蔽性和多樣性，權利人即使發(fā)現(xiàn)自己的權利受到侵犯，也難以追溯侵權源頭，給知識產權維權帶來極大困難。為了重新實現(xiàn)權利人和產業(yè)發(fā)展之間的利益平衡，迫切需要完善知識產權保護機制，提升侵權檢測和溯源能力。

四是管理質效有待進一步提升。近年來，我國專利、商標審查效率有所提升。例如，發(fā)明專利平均審查周期已縮減至15.5個月，實現(xiàn)相同審查制度下的國家最快水平。隨著技術迭代速度日益加快、專利申請數(shù)量不斷增長，知識產權審查工作面臨著持續(xù)的壓力，需不斷提升質效，才能有效應對不斷增長的業(yè)務量和日益復雜的技術挑戰(zhàn)。

人工智能助力知識產權保護提質增效

在語義理解、邏輯推理等基礎能力，以及知識增強、信息抽取、翻譯轉換、任務規(guī)劃等進階能力的加持下，人工智能為知識產權工作持續(xù)注入新動能，成為推動知識產權高質量發(fā)展的重要引擎。

首先，優(yōu)化專利布局，助力高價值專利培育。利用人工智能技術對海量專利文獻進行深度挖掘和分析，可快速識別技術領域的技術發(fā)展趨勢、熱點研究方向以及潛在的技術空白點，為研發(fā)人員提供前瞻性布局建議。同時，人工智能還可在專利撰寫過程中進行技術挖掘，輔助科研人員發(fā)現(xiàn)潛在創(chuàng)新點，提升專利質量和價值。

其次，破解信息不對稱，激活轉化動能。人工智能在破解信息不對稱難題、促進產學研深度融合方面發(fā)揮著重要作用。在傳統(tǒng)的產學研合作中，高校、科研機構與企業(yè)之間往往存在信息溝通不暢、資源對接不精準等問題。人工智能通過建立智能化的科技成果信息數(shù)據庫，將高校和科研機構的科研成果進行分類整理和標注，同時收集企業(yè)的技術需求和創(chuàng)新痛點，利用大數(shù)據分析和匹配算法，可實現(xiàn)科技成果與企業(yè)需求的精準對接。

再次，實時監(jiān)測網絡侵權，優(yōu)化保護效果。人工智能技術能夠實現(xiàn)對網絡侵權行為的在線識別與溯源，為知識產權保護提供有力支撐。利用圖像識別、視頻指紋、文本識別等人工智能技術，可以對網絡上的各種內容、商品進行實時監(jiān)測，快速發(fā)現(xiàn)涉嫌侵權的對象或行為。同時，人工智能還可以對侵權行為進行溯源，通過理解與分析海量網絡數(shù)據信息，發(fā)現(xiàn)細微線索、證據，追蹤侵權內容的傳播路徑和來源，為權利人維護權益提供證據支持。

最后，提升審查質效，縮短創(chuàng)新周期。在傳統(tǒng)的專利審查過程中，審查員查閱技術標準、提案等專業(yè)度較高的非專利文獻時，需耗費大量時間與精力用于閱讀和技術點定位，且容易受到人為因素的影響。而人工智能在專利審查工作中，能夠利用其深度理解能力和語義檢索功能，輔助現(xiàn)有技術檢索，從而提高審查效率和質量，助力創(chuàng)新技術及時獲得保護。

然而，值得一提的是，現(xiàn)階段人工智能在技術層面仍存在一定的局限性。面向未來，為了讓人工智能更好地賦能知識產權工作，應當把握三個方向：一是加強人工智能核心技術攻關，進一步提升人工智能對專利文獻、法律文書等復雜文本的處理能力，夯實技術底座；二是以本地化部署來應對人工智能幻覺問題，減少人工智能系統(tǒng)面對模糊、不確定或復雜信息時出現(xiàn)不合理決策的現(xiàn)象；三是增強安全防護、完善商業(yè)秘密保護機制，避免利用人工智能系統(tǒng)處理專利信息、企業(yè)技術資料等敏感數(shù)據時產生商業(yè)秘密和數(shù)據泄露風險。

（作者賈曉輝系中國移動專利支撐中心主任、高級工程師，徐慧麗系中國移動專利支撐中心研究員）

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