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人工智能為知識產權保護注入新動能

日期:2025-05-19 訪問:26次 作者:admin

  ◎賈曉輝 徐慧麗

  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)數據顯示,我國人工智能專利數量全球占比達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造、保護、運用和管理效能,是實現知識產權高質量發展的必由之路。

  知識產權強國建設面臨多重挑戰

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

  一是高價值專利占比有待進一步突破。盡管我國專利數量龐大,但高價值專利占比不高。發明專利保護期限通常為20年,《2022年世界五大知識產權局統計報告》顯示,我國獲得授權的發明專利中,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,我國科技創新產業參與國際市場競爭,雖然在專利數量上占據優勢,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新的重要力量,積累了大量專利。然而,這些專利與企業的產業化需求之間存在著一定的脫節現象。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產業化。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、新業態不斷涌現,給版權、商標、專利等知識產權保護帶來了新的挑戰。在海量內容的網絡環境下,權利人發現侵權行為的難度大大增加。互聯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,權利人即使發現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。為了重新實現權利人和產業發展之間的利益平衡,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,發明專利平均審查周期已縮減至15.5個月,實現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、專利申請數量不斷增長,知識產權審查工作面臨著持續的壓力,需不斷提升質效,才能有效應對不斷增長的業務量和日益復雜的技術挑戰。

  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、任務規劃等進階能力的加持下,人工智能為知識產權工作持續注入新動能,成為推動知識產權高質量發展的重要引擎。

  首先,優化專利布局,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展趨勢、熱點研究方向以及潛在的技術空白點,為研發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,輔助科研人員發現潛在創新點,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揮著重要作用。在傳統的產學研合作中,高校、科研機構與企業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,同時收集企業的技術需求和創新痛點,利用大數據分析和匹配算法,可實現科技成果與企業需求的精準對接。

  再次,實時監測網絡侵權,優化保護效果。人工智能技術能夠實現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、商品進行實時監測,快速發現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據信息,發現細微線索、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,縮短創新周期。在傳統的專利審查過程中,審查員查閱技術標準、提案等專業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,輔助現有技術檢索,從而提高審查效率和質量,助力創新技術及時獲得保護。

  然而,值得一提的是,現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,減少人工智能系統面對模糊、不確定或復雜信息時出現不合理決策的現象;三是增強安全防護、完善商業秘密保護機制,避免利用人工智能系統處理專利信息、企業技術資料等敏感數據時產生商業秘密和數據泄露風險。

  (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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