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“本文主要浅析DeepSeek对专利领域的影响，以期给知识产权行业者提供借鉴参考。”
来源：IPRdaily中文网（iprdaily.cn）
作者：逯恒 超凡知识产权
前言
2024年末，中国人工智能初创企业DeepSeek（深度求索）开发的R1模型迅速走红。目前，阿里、百度、腾讯、华为云等多家平台已经官宣接入DeepSeek大模型，DeepSeek宛如一颗璀璨的新星，为诸多行业的发展开辟出全新道路。而在知识产权行业，DeepSeek也能发挥着越来越重要的作用。本文主要浅析DeepSeek对专利领域的影响，以期给知识产权行业者提供借鉴参考。
首先，我们先来看一个使用的例子。
如上图中的例子，笔者在前序问题中询问了关于DeepSeek和OpenAI的主要区别，之后在本问题中又询问了DeepSeek在帮助技术创新方面，有什么优势（图中所展示出来的是深度思考流程，后续DeepSeek的回答没有在图中展示出来），通过图中所展示出的R1的思考流程可以看出：
• DeepSeek在进行深度思考时，结合了历史交流内容；
• 首先确定了笔者所提问的问题，再确定回答者身份，之后再寻找答案；
• 寻找多方答案后，对答案进行汇总。
其中，对于第一部分，结合历史交流内容是大部分AI都具备的能力，这方面的主要差别在于对容纳前文的篇幅。对于第二部分，这的确是DeepSeek的特色，也是DeepSeek在广域上所具备的特点，即成本、效率和精准度的兼容。如DeepSeek可以结合前文和问题中的关键字眼判断出笔者的身份可能是“企业客户或者开发者”，之后又顺序推导判断笔者可能想了解的真正问题为何，之后再有选择的寻找答案，这也是DeepSeek能在控制成本的情况下，完成效率和精准度兼容的一个主要手段（虽然蒸馏和调整结构、参数等方面亦重要，但本质上只靠传统的蒸馏等技术技术远不足以带来如此好的效果；思考路径和混合专家模型的调度是根本）。
壹
对于使用者而言，可以通过观察DeepSeek深度思考的过程，来了解DeepSeek在给出答案前的思考关键点是否有偏差（如使用者的身份、考虑问题的维度等），如果认为最终给出的答案存在问题，则可以通过修改思考过程中的内容调整DeepSeek最终给出的答案，相较于无法提供思考过程的AI大模型而言，这一点上对于答案精度的调整非常关键。
通过上图中所展示出来的内容，也可以看出来其考虑问题的全面性（主要是图中的中后部），很明显这一点对于决策制定和检索方面的影响是重大的。
贰
对于专利检索而言，DeepSeek会对传统的AI检索系统带来不小的冲击，除了数据库的全面性外，检索思路、关键词的扩展和使用会改善很多。
以关键词扩展为例，如目前的检索技术中，同义词扩展大多基于词语本身的概念、含义和属性进行扩展，好一些的会考虑到词汇在文献中的贡献来确定词汇的含义，并进一步完成扩展。但这中处理方式需要大量的阅读，人工阅读效率明显不及一般AI，这也是一般AI的显著优势。可由于文献的种类繁多，这些文献的标准化程度较差，一般AI受算力和算法的影响，其思考全面性和精准度必然受损，进而导致同一含义的不同表达无法被有效的识别出来。而DeepSeek在具备了深度思考的情况下，其可以通过多次的自行迭代来使得词语的扩展越来越丰富和准确，可以一定程度上改善这一问题。
传统的人工检索中，通常会考虑时间和精度的平衡，但在有DeepSeek的加入后，时间这一维度可能就不再会考虑了。特别是在深度思考的情况下，DeepSeek可以跳出原有的思考路径，以辩证的视角来校验和调整思考路径，这就很可怕了（具体可以参考DeepSeek和gpt下棋的例子），双方水平相同，跳出原有的既定套路，甚至是灵活的选择套路变得越来越重要，毕竟人都会选择自己擅长的手段来解决问题，但DeepSeek（AI）不会犯这种错误。
当然，传统经验依旧会有用，但会受到越来越多的冲击和挑战，在文献的阅读理解方面上，一般AI依旧有其阅读量的优势，但阅读理解的拟人化（主要体现在同义词的识别精度上）依旧是挑战，笔者尝试了几篇专利文献的阅读，让一般AI和DeepSeek来区分差别，从专利的专业角度来看依旧有差异（专利专家的阅读理解能力还是强于DeepSeek，DeepSeek则在部分情况下强于一般AI），这也可以理解，因为目前的DeepSeek并不是专门为专利而设计的，后续可以通过对DeepSeek进行专门训练，使其对专利这一垂直的小众领域可以有更强的适用性。尤其是其针对专利领域的深度思考的功能和基于思考过程的调节策略是需要进一步开发的。
整体来看基础检索方面，对检索者来说，如何利用和引导AI对辅助检索则显得越来越重要，尤其是无效检索、无效策略和诉讼策略的制定上，DeepSeek的助力较大。对于FTO、行业分析等非个案检索方面，DeepSeek的全面性和宏观性是很强的，但全面性和宏观性也对应了落地层面的困难，可见DeepSeek在专利领域还有较大进步的空间。
进一步，可以预见的是，AI在检索方面的开发，会使得专利评估机制进行一定量的调整。由于审查员通常只针对特定技术领域的专利进行审查，因此，其在审查专利时所用的对比文件通常是相对“固定”的。在引入DeepSeek后，专利检索难度和时间成本大大下降，进而在专利审查阶段所使用的对比文件数量和对比文件的领域可能会发生适当改变。而对于创造性方面的判断机制、对技术合理性和技术效果/技术价值的可预见性方面的判断机制也可能会适应性的进行改变。但这些判断机制的改变只是对于非实验性科学而言，对于实验性科学所在的技术领域，影响不会很大，当然，技术的可预见性也可能是判断机制改变的一个考虑因素。
叁
由于DeepSeek的深入思考能力，对产品结构进行适应性的调整，甚至是对电路结构进行适应性调整可能都不再是困难。因此，实用新型的退场速度会加快或者会在当前的机制下进一步收紧实用新型的审查机制。对应的，实用新型在行权时的效力方面可能也会面临更多的挑战。对于发明专利而言，由于DeepSeek的思考能力的存在，关于清楚支持方面的审查可能会有变革或者是在适用方式上会发生改变。
客体方面，由于deepseek和传统AI的差异，在产生新技术时如何考量AI在创造中的贡献是必然需要面对的问题。从某种角度来看，这不仅是AI之于专利的问题，更是中美对抗的一个缩影。旧时中国技术革新能力和当下的技术革新能力已不可同日而语，因此彼时设置的专利制度一定程度上已经不适用于当前的时代背景和未来可预见到的国际局势。如中国在众多新兴技术领域尤其是AI领域存在优势后，如何设计专利制度来保持这些优势必然是后续专利制度改革中所要面对的问题。
肆
最后，对于中小型或者是在AI领域不具备完全独立研发能力的企业而言，DeepSeek的出现的确是一个相当利好的消息。这在各行各业都大大避免了赢家通吃的局面，也让非头部企业看到了希望。同时，在如何设置专利制度使得公权力不被部分头部企业过度的私有化的问题上，也有了一定的转机。
在2024年年底中国国家知识产权局发布的《人工智能相关发明专利申请指引（试行）》中已有关于AI参与到技术专利化过程中的相关说明，在此基础上，后续应当会发布更加详细的说明，当前有些信息还很敏感，不适合过度分析。
整体来看，DeepSeek的出现必然会导致部分专利业务的作业方式的改变，这也会顺带影响专利服务模式。从更高层面上来看，DeepSeek的出现打破了算力为王的固有观念，为AI领域的竞赛提供了一个新的思路，这也让众多中小企业看到了破局的希望。
逯恒作者专栏
（原标题：浅析DeepSeek在专利领域的应用及影响）
来源：IPRdaily中文网（iprdaily.cn）
作者：逯恒 超凡知识产权
编辑：IPRdaily辛夷 校对：IPRdaily纵横君
注：原文链接：浅析DeepSeek在专利领域的应用及影响（点击标题查看原文）
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