AI浪潮下，企业IPR的破局与新生之路

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 “AI浪潮滚滚而来，身为企业IPR，正站在时代变革的十字路口。”

来源：IPRdaily中文网（iprdaily.cn）

作者：文明亮

2025年是生成式人工智能的爆发之年，DeepSeek与Manus横空出世，火爆全球，将AI的热度推向全新高潮。DeepSeek凭借强大的大语言模型能力，在自然语言处理（NLP）领域展现出令人惊叹的表现，从文本生成到智能问答，其出色的交互体验和精准回应让大众看到了AI技术的无限潜力；而Manus则以创新的多模态交互技术，打破了人与机器之间的沟通壁垒，无论是图像识别、还是语音指令，都实现了前所未有的流畅协作。它们的出现，不仅引发了科技圈的震动，更在各行各业掀起变革浪潮，尤其是让企业知识产权管理（IPR）工作面临着全新的挑战与机遇。

一、技术流程重构：助力企业IPR高效作业

（一）专利检索与分析效率跃升

专利检索与分析一直是企业IPR日常工作中的关键环节。传统的布尔检索依赖人工设计关键词及分类号组合，漏检率很高，不仅浪费大量时间和精力，还常常因为信息获取不全面，影响后续工作的开展。但如果有了生成式AI，情况就会大不一样。基于自然语言处理技术的智能语义检索技术可以充分理解技术方案，自动扩展检索式，大幅地提升查全率和准确率，从而帮助IPR更快速、全面地获取关键专利信息。

此外，基于大模型架构的专利地图生成工具，能基于大数据实时分析全球专利数据，预测技术演进路径，帮助研发人员确定研发方向，抢占技术创新先机。

（二）技术交底书生成范式变革

目前大多数企业IPR的工作主要在于审核研发人员提交的技术交底书并帮助研发人员生成最终合格的技术交底书交于专利代理机构撰写。在这个过程中，研发人员常常由于研发任务繁重且专利法律知识欠缺而难于或懒于撰写出合格的技术交底书，企业IPR因而将花费大量的时间和精力来审核这些技术交底书并帮助研发人员完善。未来企业如果能借助AI的强大生成能力生成合格的技术交底书，那么这将极大地减少IPR的工作量，将节省下来的时间和精力投入到更有价值的工作中，比如企业的专利布局、对技术交底书的整体质量把控，以及与研发团队的沟通协作，确保专利申请文件能准确反映企业的技术创新点等等。

（三）侵权监测与应对时效性革命

侵权监测与应对是企业IPR维护企业知识产权权益的重要职责。传统的商标侵权监测主要依赖人工的方式，工作难度大、效率低，很难及时发现和应对侵权行为。先进的AI技术可以自动采集、分析和对比商标信息，帮助企业实现商标监测的自动化和持续性。一旦发现商标侵权行为, AI系统还可以及时发出侵权警报，帮助企业及时发现市场上的侵权行为，采取措施进行打击，维护企业的合法权益。

基于区块链的AI存证工具实现了侵权页面自动抓取、哈希值实时上链。在应对侵权纠纷时，证据的收集和固定是关键。有了这类工具，企业IPR就能更快速、有效地获取和固定证据，提高维权效率，让侵权者得到应有的惩罚。

二、法律风险升级：为企业IPR工作增添新挑战

（一）权属认定灰色地带扩大

随着AI在企业内部的广泛应用，权属认定变得越来越复杂。就拿工程师使用ChatGPT辅助设计产生的技术方案来说，很可能引发《专利法》第6条关于职务发明认定的争议。在日常工作中，企业IPR一定要积极探索对AI辅助创作成果的权属管理，制定明确的内部规定，避免潜在的法律纠纷。

此外，开源代码污染风险也不容忽视。GitHub Copilot生成代码可能包含GPL（GNU General Public License）等协议代码片段，某软件公司就因为AI生成代码未合规审查，导致被迫开源核心模块，损失预估上亿元。这对企业来说是个巨大的损失，企业IPR要加强对AI生成代码的合规审查，建立严格的审查流程，确保企业使用的代码合法合规，保护企业的知识产权安全。

（二）数据合规三重门挑战

数据合规是企业IPR在AI时代面临的又一重大挑战。在训练数据来源合法性上，使用网络爬取数据训练企业内部AI工具，可能违反《数据安全法》第32条。某咨询公司就因为使用未经授权的行业数据库训练专利分析模型，被处以高额罚款。这提醒企业IPR，在使用数据训练AI模型时，一定要确保数据来源合法合规，提前做好授权工作，避免法律风险。

在输出内容侵权连带责任上，根据最近的典型案例，企业若未建立AI生成内容的版权过滤机制，需对侵权输出承担较大比例的责任。这就要求企业IPR要建立完善的AI生成内容版权过滤机制，加强对输出内容的审核，防止侵权行为的发生。企业IPR可以借助一些专业的版权检测工具，对AI生成的内容进行筛查，确保内容的合法性。

另外，员工使用公共AI工具处理技术文档，可能导致商业秘密泄露。企业要加强对员工使用AI工具的管理，制定相关的规章制度，限制员工在处理敏感信息时使用公共AI工具，防止商业秘密泄露。

三、决策模式转型：为IPR决策提供数据支撑

（一）专利布局策略动态优化

在制定专利布局策略时，准确把握技术发展趋势至关重要。基于AI的专利分析能够较准确地预测行业技术发展动态，进而影响企业IPR在专利布局策略上的决策。如果企业IPR能熟练运用AI这类专利分析工具，就能动态调整企业的专利布局策略，合理分配资源，避免在即将衰退的技术上浪费资源，提高专利资产的价值。

此外，生成式AI还能通过分析千万级专利文本，发现跨领域融合机会。企业IPR可以利用AI挖掘出这些潜在的创新点，提前布局专利，提升企业的技术竞争力，为企业创造更大的价值。

（二）专利价值评估模型革新

专利价值评估是企业IPR工作的重要内容之一。传统专利价值评估方法主要依赖于有限的结构化数据和专家经验，误差较大。而基于AI的专利价值评估则可以整合全量多模态数据和各种算法模型，能更科学、准确地评估专利价值，为企业的专利交易、许可等决策提供可靠的依据。

此外，基于知识图谱的AI并购助手，可实时监控全球初创公司专利组合。在企业进行技术并购时，企业IPR可以利用这类AI工具快速筛选潜在目标，提高并购效率，为企业的战略发展提供支持。

四、组织能力重塑：打造适应AI时代的IPR团队

（一）人机协作流程再造

随着AI技术的广泛应用，企业IPR团队的人机协作流程必须再造。企业要招聘和培养具备AI相关技能的人才，优化团队结构，打造一支适应AI时代的IPR团队，将AI融入到企业IPR的日常工作之中。

此外，工作流也要从传统的“检索——分析——撰写”线性流程，转变为“AI预生成——人工校验——智能迭代”的闭环模式，提高工作效率。企业IPR要尽快适应这种新的工作流，充分发挥AI的优势，提高工作效率。在新的工作流中，企业IPR要明确自己的职责，加强与AI工具的协作，对AI生成的内容进行严格校验，确保工作质量。

（二）能力矩阵升级

企业IPR自身的能力也需要不断升级，才能适应AI时代的要求。

一方面，企业IPR要通过参加培训、在线学习等方式掌握基本AI原理，如Transformer架构，这样才能判断算法生成内容的技术可靠性，更好地与AI合作，为企业提供更专业的知识产权服务。

另一方面，企业IPR要不断学习如《生成式人工智能服务管理办法》等法律法规，更要关注行业动态，参加法律研讨会，及时掌握最新的法律政策，从而确保企业知识产权管理工作合规。

（三）决策权重新分配

在AI辅助决策的背景下，企业IPR团队的决策权也需要重新分配。企业应建立AI生成结果的置信度评估体系。IPR要积极参与到置信度评估体系的建立和完善中，发挥专业优势，确保AI生成结果的可靠性。同时，企业IPR要对AI生成的报告进行认真复核，不能盲目相信AI，要对决策负责。

五、应对策略建议

面对生成式AI带来的变革，企业可以从技术部署、制度设计和组织变革三个层面制定应对策略。在技术部署层面，建立“AI防火墙”体系，区隔不同安全等级的知识产权处理流程，开发企业专属的小型化模型，避免敏感数据流入公共AI系统，保障企业知识产权数据安全。IPR要积极推动企业在技术层面的投入和创新，确保AI技术的安全、可靠应用。在制度设计层面，建议制定《AI辅助创作知识产权管理办法》，创建“生成式AI使用日志”，实现创作过程的全链路溯源，为企业知识产权管理提供制度保障。IPR要参与到制度的制定和完善中，确保制度的合理性和可操作性，为企业的知识产权管理工作提供明确的指导。在组织变革层面，企业可以组建跨部门的IP数字化小组，由IPR、数据科学家、算法工程师等组成，发挥团队协同优势。设立AI专项预算，大幅提升AI工具采购费用占比，为AI技术的应用提供资源支持。IPR要积极推动企业进行组织变革，打破部门之间的壁垒，促进不同专业人员之间的合作，共同推动企业知识产权管理工作的发展。

六、结语

AI浪潮滚滚而来，身为企业IPR，正站在时代变革的十字路口。未来3至5年，能否有效驾驭生成式AI，将成为企业IP竞争力的分水岭，也将决定IPR职业生涯的高度与价值。这是一场挑战，更是一次破局重生的机遇。在这股浪潮中，企业IPR要勇敢拥抱变化，积极学习新技术、新法规，不断提升自己的能力，优化工作流程，在提升效率与防控风险之间找到平衡，通过“技术工具升级 + 管理制度创新 + 人才结构转型”的三维变革，构建适应AI时代的敏捷型知识产权管理体系。

（原标题：AI浪潮下，企业IPR的破局与新生之路）

来源：IPRdaily中文网（iprdaily.cn）

作者：文明亮

编辑：IPRdaily辛夷          校对：IPRdaily纵横君

注：原文链接：AI浪潮下，企业IPR的破局与新生之路（点击标题查看原文）

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