◎贾晓辉 徐慧丽
近年来，我国在人工智能领域取得了显著成就。世界知识产权组织（WIPO）数据显示，我国人工智能专利数量全球占比达60%，是全球人工智能专利的最大拥有国。将人工智能跟知识产权工作深度结合，深化人工智能与知识产权融合，可有效提升知识产权创造、保护、运用和管理效能，是实现知识产权高质量发展的必由之路。
知识产权强国建设面临多重挑战
今年是知识产权“十四五”规划收官之年，我国知识产权事业成效明显，但仍存在“大而不强、多而不优”等矛盾问题，制约着知识产权强国建设的推进，主要表现在以下几个方面。
一是高价值专利占比有待进一步突破。尽管我国专利数量庞大，但高价值专利占比不高。发明专利保护期限通常为20年，《2022年世界五大知识产权局统计报告》显示，我国获得授权的发明专利中，仅有25%的保护期限维持满20年，而国外有些国家这一比例为40%以上。通常而言，专利维持时间越长，说明转化运用价值越高。此外，我国科技创新产业参与国际市场竞争，虽然在专利数量上占据优势，但在关键技术的掌控和高端市场的话语权方面仍显不足。
二是转化运用效率有待进一步提升。高校和科研机构作为我国科技创新的重要力量，积累了大量专利。然而，这些专利与企业的产业化需求之间存在着一定的脱节现象。一方面，高校和科研机构的科研成果侧重于理论研究和学术价值，在市场推广方面存在不足。另一方面，企业由于对高校和科研机构的科研成果了解不够深入，难以将高校和科研机构的专利技术有效地转化为实际产品或服务。这种矛盾使得大量有价值的专利技术未能及时实现产业化。在政府引导和支持下，我国专利转化运用工作虽成效明显，但较之于发达国家，仍然存在提升空间。
三是保护机制有待进一步完善。算法推荐、生成式人工智能、直播带货等新技术、新业态不断涌现，给版权、商标、专利等知识产权保护带来了新的挑战。在海量内容的网络环境下，权利人发现侵权行为的难度大大增加。互联网上的信息传播迅速且复杂，侵权行为往往具有隐蔽性和多样性，权利人即使发现自己的权利受到侵犯，也难以追溯侵权源头，给知识产权维权带来极大困难。为了重新实现权利人和产业发展之间的利益平衡，迫切需要完善知识产权保护机制，提升侵权检测和溯源能力。
四是管理质效有待进一步提升。近年来，我国专利、商标审查效率有所提升。例如，发明专利平均审查周期已缩减至15.5个月，实现相同审查制度下的国家最快水平。随着技术迭代速度日益加快、专利申请数量不断增长，知识产权审查工作面临着持续的压力，需不断提升质效，才能有效应对不断增长的业务量和日益复杂的技术挑战。
人工智能助力知识产权保护提质增效
在语义理解、逻辑推理等基础能力，以及知识增强、信息抽取、翻译转换、任务规划等进阶能力的加持下，人工智能为知识产权工作持续注入新动能，成为推动知识产权高质量发展的重要引擎。
首先，优化专利布局，助力高价值专利培育。利用人工智能技术对海量专利文献进行深度挖掘和分析，可快速识别技术领域的技术发展趋势、热点研究方向以及潜在的技术空白点，为研发人员提供前瞻性布局建议。同时，人工智能还可在专利撰写过程中进行技术挖掘，辅助科研人员发现潜在创新点，提升专利质量和价值。
其次，破解信息不对称，激活转化动能。人工智能在破解信息不对称难题、促进产学研深度融合方面发挥着重要作用。在传统的产学研合作中，高校、科研机构与企业之间往往存在信息沟通不畅、资源对接不精准等问题。人工智能通过建立智能化的科技成果信息数据库，将高校和科研机构的科研成果进行分类整理和标注，同时收集企业的技术需求和创新痛点，利用大数据分析和匹配算法，可实现科技成果与企业需求的精准对接。
再次，实时监测网络侵权，优化保护效果。人工智能技术能够实现对网络侵权行为的在线识别与溯源，为知识产权保护提供有力支撑。利用图像识别、视频指纹、文本识别等人工智能技术，可以对网络上的各种内容、商品进行实时监测，快速发现涉嫌侵权的对象或行为。同时，人工智能还可以对侵权行为进行溯源，通过理解与分析海量网络数据信息，发现细微线索、证据，追踪侵权内容的传播路径和来源，为权利人维护权益提供证据支持。
最后，提升审查质效，缩短创新周期。在传统的专利审查过程中，审查员查阅技术标准、提案等专业度较高的非专利文献时，需耗费大量时间与精力用于阅读和技术点定位，且容易受到人为因素的影响。而人工智能在专利审查工作中，能够利用其深度理解能力和语义检索功能，辅助现有技术检索，从而提高审查效率和质量，助力创新技术及时获得保护。
然而，值得一提的是，现阶段人工智能在技术层面仍存在一定的局限性。面向未来，为了让人工智能更好地赋能知识产权工作，应当把握三个方向：一是加强人工智能核心技术攻关，进一步提升人工智能对专利文献、法律文书等复杂文本的处理能力，夯实技术底座；二是以本地化部署来应对人工智能幻觉问题，减少人工智能系统面对模糊、不确定或复杂信息时出现不合理决策的现象；三是增强安全防护、完善商业秘密保护机制，避免利用人工智能系统处理专利信息、企业技术资料等敏感数据时产生商业秘密和数据泄露风险。
（作者贾晓辉系中国移动专利支撑中心主任、高级工程师，徐慧丽系中国移动专利支撑中心研究员）
