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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。

來源：《科技日報》