以知识产权激活人工智能产业新动能

新一轮科技革命与产业变革正在加快演进，深度学习技术快速突破，人工智能也正从“弱人工智能”不断迈向“强人工智能”。人工智能产业具有研发投入高、创新周期较长、技术更新迅速、知识外溢效应明显等特点。当前，我国人工智能产业规模持续扩张，在算法优化、大模型搭建、芯片算力增强、应用场景拓展等方面具备突出优势，但同时也面临技术路线快速变化、国际竞争愈发复杂以及不确定因素增多等挑战。知识产权作为衔接技术创新与市场落地的重要纽带，在人工智能产业发展过程中发挥着关键作用。当前正值人工智能产业由“技术研发”迈向“产业赋能与商业化”的关键阶段，亟须完善知识产权布局，更好助推人工智能产业发展。

知识产权面临的现实挑战

人工智能产业在知识产权领域正遭遇多方面挑战，且这些问题贯穿技术研发、成果转化与实际应用的全流程。

在技术研发阶段，我国人工智能专利的质量和布局结构仍有较大优化空间。首先，核心专利质量仍需增强。工业和信息化部电子知识产权中心发布的《2024生成式人工智能全栈技术专利分析报告》显示，我国在核心框架技术分支、动态图与静态图融合技术、混合编译技术等研究热点上的专利申请占比较低，这表明我国人工智能专利发展仍需由数量优势加快向质量优势转变。其次，专利布局策略相对滞后。我国人工智能企业的专利布局大多围绕技术热点展开，缺少面向“技术奇点”的前瞻性突破，全球布局能力也较为不足，在智能芯片、高端传感器等关键领域仍存在布局短板，产业链自主可控能力有待增强。再次，跨主体知识产权协同的制度供给仍显不足。人工智能涵盖算法、算力、数据、场景等多种要素，迫切需要高校、科研院所、龙头企业和中小创新主体共建专利联盟、加强协作。但目前多主体之间、企业与研发人员之间在专利共享、收益分配等机制上仍需完善，专利池在建设基础、运行机制、人才支撑和发展环境等方面的保障也较为薄弱。

在技术转化方面，知识产权转化效率仍待提高。首先，人工智能产业相关的知识产权运营机构数量偏少，现有产业知识产权运营中心涉足人工智能领域的并不多。其次，知识产权金融化水平仍然不足。人工智能企业多数属于轻资产运营的科技型企业，知识产权是其最重要的核心资产，但知识产权质押融资、证券化等金融工具在实际运用中仍面临估值难、处置难、风险高等问题，这在一定程度上限制了研发投入的持续性和产业扩张的速度。最后，技术供需匹配程度不够理想。高校和科研院所在项目布局中，对市场需求的系统识别与评估还不充分，部分成果转化价值不高、市场竞争力不足，一些高端技术还存在“性能过剩”现象。同时，技术成果中试与产业化平台支撑较弱，实验成果缺乏中试验证和市场检验，影响了成果顺利转化。

在技术应用层面，人工智能产业的大规模商业化应用仍显不足。首先，市场应用场景仍然缺乏。一些前沿技术由于缺少真实应用场景，仍停留在概念验证阶段，难以进行大范围验证和持续迭代优化。而在进入真实商业环境后，又常常因数据环境复杂多变、业务流程非标准化以及稳定性要求严格，出现适应性不强、稳定性不足等问题。其次，商业模式路径仍需进一步探索。当前人工智能商业应用同质化竞争较为严重，虽然人工智能持续向消费端和产业端渗透，但大量商业产品仍集中在智能客服、人工智能绘画、通用助手等传统类型，底层逻辑高度趋同，缺乏真正差异化的核心价值，用户也难以明显感知不同应用之间的本质区别。此外，在商业运营中，各参与主体的利益分配、产品付费模式等问题也存在争议，完整商业闭环尚未真正形成。最后，产业协同生态仍未成熟。数据孤岛和标准缺失制约了技术的规模化复制与推广，数据共享机制和流通规则尚不完善，研发标准缺位，企业获取合规数据的成本较高，产品应用效果也因此不够稳定。

从多维度赋能人工智能产业发展

我国应围绕专利布局、成果转化、商业应用等多个维度协同推进，构建多层次赋能体系，推动知识产权由单一保护工具加快转向创新赋能引擎。

首先，要充分发挥新型举国体制优势，强化关键核心技术领域的研发和保护，不断提升专利质量与布局效率。在专利质量方面，应着力培育高价值核心专利，运用人工智能技术预测技术热点，智能识别技术可专利性，科学决策专利布局策略，为企业培育高价值专利提供有效指引。在布局策略方面，要推动从“国内保护”向“全球布局”升级。充分利用《专利合作条约》等渠道，在重点目标国家提前开展专利申请布局，在智能芯片、高端传感器等关键领域构建专利壁垒，保障产业链自主可控。在协同创新方面，应加快建设人工智能产业知识产权联盟和关键共性技术专利池。围绕大模型训练、算力调度等共性技术难题，探索“专利捆绑许可”“交叉授权”等协同防御机制，降低创新主体交易成本与法律风险。以实现专利市场化价值为导向，通过专利池整合分散创新资源，形成联合创新、利益共享的产业生态，增强人工智能产业整体竞争力。同时，要保留专利池中权利人独立许可的权利，公开许可费率以确保透明，避免出现“许可垄断”。

其次，要深化产学研合作，健全成果转化机制。在评估环节，应开发高效智能评估工具，开展专利技术解析、应用场景挖掘以及企业技术需求数据分析，形成统一专业的价值评估标准，推动科技成果供需精准匹配。要以市场需求为导向，全面建设技术转移服务机构，完善管理制度、定价标准等行业规范，畅通高校与企业之间的对接渠道，并依托知识产权交易平台整合多方资源，促进专利链与创新链、产业链、资金链、人才链深度协同。还应搭建产学研协同平台，支持项目联合研发，实现信息、资源和人才共享。与此同时，完善激励政策，进一步调动研发人员创新积极性。通过政策引导、平台支撑和激励强化协同发力，推动人工智能专利由“数量增长”向“质量优先”转变，由“技术研发”向“产业化应用”延伸。

最后，要构建技术、数据、场景、规则四位一体的融合生态，推动人工智能技术实现规模化商业应用。在技术赋能方面，以高质量专利支撑核心技术攻关；在数据支撑方面，以数据产权制度推动数据要素流通；在场景应用方面，完善新产品研发应用政策，打造开放共享的多层次场景体系，加快科技成果商业化；同时引导人工智能企业重视品牌建设和商誉积累，塑造具有国际影响力的品牌，提升产品附加值和市场竞争力；在规则保障方面，要健全制度体系，引导人工智能市场规范有序发展，为技术应用提供稳定预期。通过四个方面协同推进，形成“技术突破—知识产权保护—产业化应用—反哺创新”的良性循环，为我国人工智能产业抢占竞争制高点提供坚实支撑。