2025年是生成式人工智能的爆發之年，DeepSeek與Manus橫空出世，火爆全球，將AI的熱度推向全新高潮。DeepSeek憑借強大的大語言模型能力，在自然語言處理(NLP)領域展現出令人驚嘆的表現，從文本生成到智能問答，其出色的交互體驗和精準回應讓大眾看到了AI技術的無限潛力;而Manus則以創新的多模態交互技術，打破了人與機器之間的溝通壁壘，無論是圖像識別、還是語音指令，都實現了前所未有的流暢協作。它們的出現，不僅引發了科技圈的震動，更在各行各業掀起變革浪潮，尤其是讓企業知識產權管理(IPR)工作面臨著全新的挑戰與機遇。
一、技術流程重構：助力企業IPR高效作業
（一）專利檢索與分析效率躍升
專利檢索與分析一直是企業IPR日常工作中的關鍵環節。傳統的布爾檢索依賴人工設計關鍵詞及分類號組合，漏檢率很高，不僅浪費大量時間和精力，還常常因為信息獲取不全面，影響后續工作的開展。但如果有了生成式AI，情況就會大不一樣。基于自然語言處理技術的智能語義檢索技術可以充分理解技術方案，自動擴展檢索式，大幅地提升查全率和準確率，從而幫助IPR更快速、全面地獲取關鍵專利信息。
此外，基于大模型架構的專利地圖生成工具，能基于大數據實時分析全球專利數據，預測技術演進路徑，幫助研發人員確定研發方向，搶占技術創新先機。
（二）技術交底書生成范式變革
目前大多數企業IPR的工作主要在于審核研發人員提交的技術交底書并幫助研發人員生成最終合格的技術交底書交于專利代理機構撰寫。在這個過程中，研發人員常常由于研發任務繁重且專利法律知識欠缺而難于或懶于撰寫出合格的技術交底書，企業IPR因而將花費大量的時間和精力來審核這些技術交底書并幫助研發人員完善。未來企業如果能借助AI的強大生成能力生成合格的技術交底書，那么這將極大地減少IPR的工作量，將節省下來的時間和精力投入到更有價值的工作中，比如企業的專利布局、對技術交底書的整體質量把控，以及與研發團隊的溝通協作，確保專利申請文件能準確反映企業的技術創新點等等。
（三）侵權監測與應對時效性革命
侵權監測與應對是企業IPR維護企業知識產權權益的重要職責。傳統的商標侵權監測主要依賴人工的方式，工作難度大、效率低，很難及時發現和應對侵權行為。先進的AI技術可以自動采集、分析和對比商標信息，幫助企業實現商標監測的自動化和持續性。一旦發現商標侵權行為, AI系統還可以及時發出侵權警報，幫助企業及時發現市場上的侵權行為，采取措施進行打擊，維護企業的合法權益。
基于區塊鏈的AI存證工具實現了侵權頁面自動抓取、哈希值實時上鏈。在應對侵權糾紛時，證據的收集和固定是關鍵。有了這類工具，企業IPR就能更快速、有效地獲取和固定證據，提高維權效率，讓侵權者得到應有的懲罰。
二、法律風險升級：為企業IPR工作增添新挑戰
（一）權屬認定灰色地帶擴大
隨著AI在企業內部的廣泛應用，權屬認定變得越來越復雜。就拿工程師使用ChatGPT輔助設計產生的技術方案來說，很可能引發《專利法》第6條關于職務發明認定的爭議。在日常工作中，企業IPR一定要積極探索對AI輔助創作成果的權屬管理，制定明確的內部規定，避免潛在的法律糾紛。
此外，開源代碼污染風險也不容忽視。GitHub Copilot生成代碼可能包含GPL(GNU General Public License)等協議代碼片段，某軟件公司就因為AI生成代碼未合規審查，導致被迫開源核心模塊，損失預估上億元。這對企業來說是個巨大的損失，企業IPR要加強對AI生成代碼的合規審查，建立嚴格的審查流程，確保企業使用的代碼合法合規，保護企業的知識產權安全。
（二）數據合規三重門挑戰
數據合規是企業IPR在AI時代面臨的又一重大挑戰。在訓練數據來源合法性上，使用網絡爬取數據訓練企業內部AI工具，可能違反《數據安全法》第32條。某咨詢公司就因為使用未經授權的行業數據庫訓練專利分析模型，被處以高額罰款。這提醒企業IPR，在使用數據訓練AI模型時，一定要確保數據來源合法合規，提前做好授權工作，避免法律風險。
在輸出內容侵權連帶責任上，根據最近的典型案例，企業若未建立AI生成內容的版權過濾機制，需對侵權輸出承擔較大比例的責任。這就要求企業IPR要建立完善的AI生成內容版權過濾機制，加強對輸出內容的審核，防止侵權行為的發生。企業IPR可以借助一些專業的版權檢測工具，對AI生成的內容進行篩查，確保內容的合法性。
另外，員工使用公共AI工具處理技術文檔，可能導致商業秘密泄露。企業要加強對員工使用AI工具的管理，制定相關的規章制度，限制員工在處理敏感信息時使用公共AI工具，防止商業秘密泄露。
三、決策模式轉型：為IPR決策提供數據支撐
（一）專利布局策略動態優化
在制定專利布局策略時，準確把握技術發展趨勢至關重要。基于AI的專利分析能夠較準確地預測行業技術發展動態，進而影響企業IPR在專利布局策略上的決策。如果企業IPR能熟練運用AI這類專利分析工具，就能動態調整企業的專利布局策略，合理分配資源，避免在即將衰退的技術上浪費資源，提高專利資產的價值。
此外，生成式AI還能通過分析千萬級專利文本，發現跨領域融合機會。企業IPR可以利用AI挖掘出這些潛在的創新點，提前布局專利，提升企業的技術競爭力，為企業創造更大的價值。
（二）專利價值評估模型革新
專利價值評估是企業IPR工作的重要內容之一。傳統專利價值評估方法主要依賴于有限的結構化數據和專家經驗，誤差較大。而基于AI的專利價值評估則可以整合全量多模態數據和各種算法模型，能更科學、準確地評估專利價值，為企業的專利交易、許可等決策提供可靠的依據。
此外，基于知識圖譜的AI并購助手，可實時監控全球初創公司專利組合。在企業進行技術并購時，企業IPR可以利用這類AI工具快速篩選潛在目標，提高并購效率，為企業的戰略發展提供支持。
四、組織能力重塑：打造適應AI時代的IPR團隊
（一）人機協作流程再造
隨著AI技術的廣泛應用，企業IPR團隊的人機協作流程必須再造。企業要招聘和培養具備AI相關技能的人才，優化團隊結構，打造一支適應AI時代的IPR團隊，將AI融入到企業IPR的日常工作之中。
此外，工作流也要從傳統的“檢索——分析——撰寫”線性流程，轉變為“AI預生成——人工校驗——智能迭代”的閉環模式，提高工作效率。企業IPR要盡快適應這種新的工作流，充分發揮AI的優勢，提高工作效率。在新的工作流中，企業IPR要明確自己的職責，加強與AI工具的協作，對AI生成的內容進行嚴格校驗，確保工作質量。
（二）能力矩陣升級
企業IPR自身的能力也需要不斷升級，才能適應AI時代的要求。
一方面，企業IPR要通過參加培訓、在線學習等方式掌握基本AI原理，如Transformer架構，這樣才能判斷算法生成內容的技術可靠性，更好地與AI合作，為企業提供更專業的知識產權服務。
另一方面，企業IPR要不斷學習如《生成式人工智能服務管理辦法》等法律法規，更要關注行業動態，參加法律研討會，及時掌握最新的法律政策，從而確保企業知識產權管理工作合規。
（三）決策權重新分配
在AI輔助決策的背景下，企業IPR團隊的決策權也需要重新分配。企業應建立AI生成結果的置信度評估體系。IPR要積極參與到置信度評估體系的建立和完善中，發揮專業優勢，確保AI生成結果的可靠性。同時，企業IPR要對AI生成的報告進行認真復核，不能盲目相信AI，要對決策負責。
五、應對策略建議
面對生成式AI帶來的變革，企業可以從技術部署、制度設計和組織變革三個層面制定應對策略。
在技術部署層面，建立“AI防火墻”體系，區隔不同安全等級的知識產權處理流程，開發企業專屬的小型化模型，避免敏感數據流入公共AI系統，保障企業知識產權數據安全。IPR要積極推動企業在技術層面的投入和創新，確保AI技術的安全、可靠應用。
在制度設計層面，建議制定《AI輔助創作知識產權管理辦法》，創建“生成式AI使用日志”，實現創作過程的全鏈路溯源，為企業知識產權管理提供制度保障。IPR要參與到制度的制定和完善中，確保制度的合理性和可操作性，為企業的知識產權管理工作提供明確的指導。
在組織變革層面，企業可以組建跨部門的IP數字化小組，由IPR、數據科學家、算法工程師等組成，發揮團隊協同優勢。設立AI專項預算，大幅提升AI工具采購費用占比，為AI技術的應用提供資源支持。IPR要積極推動企業進行組織變革，打破部門之間的壁壘，促進不同專業人員之間的合作，共同推動企業知識產權管理工作的發展。
六、結語
AI浪潮滾滾而來，身為企業IPR，正站在時代變革的十字路口。未來3至5年，能否有效駕馭生成式AI，將成為企業IP競爭力的分水嶺，也將決定IPR職業生涯的高度與價值。這是一場挑戰，更是一次破局重生的機遇。在這股浪潮中，企業IPR要勇敢擁抱變化，積極學習新技術、新法規，不斷提升自己的能力，優化工作流程，在提升效率與防控風險之間找到平衡，通過“技術工具升級 + 管理制度創新 + 人才結構轉型”的三維變革，構建適應AI時代的敏捷型知識產權管理體系。
(原標題：AI浪潮下，企業IPR的破局與新生之路)
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