人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，加快發(fā)展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革機遇的戰(zhàn)略問題。2017年7月，國務院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將新一代人工智能放在國家戰(zhàn)略層面進行部署，描繪了面向2030年的我國人工智能發(fā)展路線圖，旨在構筑人工智能先發(fā)優(yōu)勢，把握新一輪科技革命的戰(zhàn)略主動。隨著知識產(chǎn)權強國建設的不斷推進，知識產(chǎn)權在促進我國現(xiàn)代化經(jīng)濟體系建設和高質(zhì)量發(fā)展方面的作用日益凸顯。知識產(chǎn)權事業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展是科技創(chuàng)新驅(qū)動的基礎支撐，能夠?qū)?chuàng)新型國家建設發(fā)揮基礎性保障作用，而知識產(chǎn)權信息化智能化建設是其中不可或缺的關鍵環(huán)節(jié)。當前，隨著國家知識產(chǎn)權局審查智能化項目投入使用，知識產(chǎn)權信息化建設中智能化技術元素不斷增加，但總體上對人工智能技術的應用場景和應用深度仍非常有限。

我國人工智能技術與知識產(chǎn)權業(yè)務結合的現(xiàn)狀

近年來世界各國已經(jīng)陸續(xù)著手研究人工智能技術對知識產(chǎn)權制度運行的影響，同時也開始嘗試在知識產(chǎn)權審查檢索工作中應用人工智能技術。然而，基于深度學習等最新技術路線的應用技術難度大、與業(yè)務融合成本高等原因，一直未能投入實際應用。2022年11月ChatGPT發(fā)布后，使用神經(jīng)網(wǎng)絡架構模型的人工智能技術應用迅速成為業(yè)內(nèi)研究熱點，但在知識產(chǎn)權領域至今尚未有相關的追蹤研究或應用。我國當前迫切需要把握好人工智能技術取得突破性發(fā)展的這一戰(zhàn)略機遇，盡快啟動人工智能技術在知識產(chǎn)權領域應用的研究，全面分析深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡模型等人工智能技術與知識產(chǎn)權工作結合的可行性，制定合理的工作計劃和技術應用路線圖。

近年來，國家知識產(chǎn)權局也陸續(xù)開展了一些課題研究，如基于技術特征挖掘的專利價值評估指標體系研究、人工智能在專利檢索中的應用、語義分析技術在專利審查業(yè)務中的應用、基于人工智能技術的CPC（聯(lián)合專利分類）智能分類研究等，這些研究從不同角度考量人工智能技術在專利價值評估、專利檢索、語義分析、智能分類等領域應用的可行性。知識圖譜是人工智能技術的一個分支，可以通過將數(shù)據(jù)賦予圖形化含義的方式構建應用模型，目前該技術在我國的專利檢索信息化建設中已有應用。目前，我國運用人工智能技術進行專利粗分類的準確率已經(jīng)能夠達到約70%。在外觀設計專利檢索方面，既應用了傳統(tǒng)計算機視覺的圖像檢索技術，同時又結合基于神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像檢索計算技術，圖文混合檢索的平均準確率已達到89%，平均召回率達到92%，大大提高了審查檢索效率。而采用了元檢索技術的商標圖形檢索業(yè)務系統(tǒng)，通過對多個檢索結果進行綜合評價排序，也有效提高了商標圖形檢索結果的準確性。

2020年3月，中國專利信息中心發(fā)布了知識產(chǎn)權領域的新一代人工智能機器翻譯系統(tǒng)，實現(xiàn)了專利文獻中英雙向在線智能翻譯，翻譯準確性較通用引擎有一定程度的提高。中國專利技術開發(fā)公司在其研發(fā)的智能化專利價值評估及專利管理產(chǎn)品中，使用了深度學習、語義識別等人工智能技術，對專利進行評分和估值，以及對國民經(jīng)濟行業(yè)分類進行智能標引等。

總體而言，近年來我國對人工智能技術與知識產(chǎn)權業(yè)務結合做了一些研究和應用，但是這些研究仍比較分散，尚未形成統(tǒng)一的研究應用體系。同時，這些應用的技術先進性也有明顯缺陷，應用領域范圍相對較窄，迫切需要在研究應用的整體性、深度和廣度等方面取得突破。

人工智能技術與知識產(chǎn)權工作融合的方向和路徑

今后一段時期，人工智能技術與知識產(chǎn)權工作融合的方向和路徑可以總結為“錨定一個目標、認準一條路徑、抓住兩個重點、選擇若干團隊”。

首先，要錨定“將人工智能技術深度融入知識產(chǎn)權工作”這個目標，由國家知識產(chǎn)權管理部門統(tǒng)籌組織，全面、系統(tǒng)地開展研究工作。深入分析人工智能技術特點，力爭覆蓋知識產(chǎn)權創(chuàng)造、運用、保護、管理和服務全鏈條，謀劃設計好技術與業(yè)務結合的方式；依據(jù)業(yè)務重要性和實現(xiàn)難度分階段設置目標，做好風險評估。

其次，要認準類ChatGPT，即神經(jīng)網(wǎng)絡架構模型這一技術路徑。從實踐情況來看，經(jīng)過海量的語料庫訓練后，ChatGPT在自然語言處理和生成文本方面，能力遠遠超過同時代其他人工智能產(chǎn)品。未來，大量迭代升級的產(chǎn)品和技術很可能會集中出現(xiàn)在這個領域。對于知識產(chǎn)權工作中的技術應用而言，自然語言處理能力毫無疑問也是最重要的。

再次，要牢牢抓住知識產(chǎn)權文本處理和圖像處理這兩個重點。文本處理聚焦在發(fā)明和實用兩類新型專利的查詢統(tǒng)計和關聯(lián)分析，應不斷提高其應用的智能化水平；而圖像處理則在外觀設計專利和商標的查詢統(tǒng)計業(yè)務中至關重要，兩類圖形檢索也確有一些相通之處。

最后，要選好若干個合作團隊。人工智能是技術含量非常高的前沿科技領域，目前我國知識產(chǎn)權領域缺乏相關高端人才，難以獨立完成前沿技術與業(yè)務場景的融合工作?？梢钥紤]從國內(nèi)相關頭部企業(yè)和具有高成長潛力的獨角獸企業(yè)中選取若干戰(zhàn)略合作伙伴，通過技術與業(yè)務相結合的方式，互相配合開展技術攻關?？萍疾坎块L王志剛指出，我國人工智能總體水平躋身全球第一方陣，特別是在應用方面走在世界前列，在中文信息處理、生物特征識別、機器翻譯、智能處理器、自動駕駛和智能機器人等技術方向上緊跟世界前沿；同時，我國人工智能整體發(fā)展水平與世界領先國家相比仍存在差距，表現(xiàn)在缺少重大原創(chuàng)成果，在基礎理論、核心算法以及關鍵設備、高端芯片、重大產(chǎn)品與系統(tǒng)、基礎材料、元器件、軟件與接口方面差距較大。為了能夠更好地與業(yè)務場景結合，需要選擇一批有意愿、有能力的合作伙伴，按部就班地配合落實好各項任務，達成預期目標。

在全面強化人工智能技術在知識產(chǎn)權領域應用的基礎上，發(fā)揮輻射效應，逐漸在機器翻譯、數(shù)據(jù)加工，以及知識產(chǎn)權公共服務等領域推廣使用人工智能技術，為未來全領域應用人工智能技術打下堅實的基礎，進而達成強化知識產(chǎn)權信息化智能化建設支撐科技強國建設的歷史性目標。