當前，我國深入實施“AI（人工智能）+”行動，全方位布局產業發展，全力推進AI與實體經濟深度融合，并著重強調加強AI領域知識產權保護。從國家發展全局的視角出發，“規則-技術-產業”三邊關系如何在AI浪潮中相互作用、協同演進？如何從頂層設計出發，構建涵蓋政策、法律、市場等多維度的長期多元知識產權戰略規劃？9月12日，第十四屆中國知識產權年會舉辦以“探索“AI+”時代的知識產權新范式”為主題的論壇，探尋知識產權護航AI產業發展的新路徑與新范式。論壇由同濟大學上海國際知識產權學院教授毛昊主持。

國家知識產權局專利局復審和無效審理部計算機與人工智能處處長高雪表示，AI技術的爆發性發展已是有目共睹，有兩點值得強調：一是人工智能技術已經不再局限于單一行業的突破，表現出與不同行業深度結合的明顯趨勢。從當前的專利申請中就可以看出。二是人工智能技術的發展給社會生活各個方面帶來深刻的變革，我們的專利審查也需要順應技術和社會的發展進行相應的調整。她還結合多個案例，介紹了目前審查實踐中對人工智能專利申請主體、客體、創造性等問題的審查模式和審查標準。當前，AI已經成為經濟增長的新引擎，國家知識產權局一直致力于為技術創新和經濟發展保駕護航，采取了諸多措施，取得了很多成效。在這過程中，專利復審和無效部也一直在發揮審查標準的穩定器和創新生態調節器的作用，希望能為AI創新發展提供清晰的指引。

北京市高級人民法院民三庭審判員，三級高級法官高翡全面介紹了生成式AI技術的相關原理、運行流程以及相關環節可能存在的知識產權風險，并圍繞加強生成式AI技術知識產權保護提出三點建議：一是秉持鼓勵創新與規范發展并重的司法理念。需辯證把握創新激勵與權益保護之間的關系，避免過度規制或保護不足。應堅持包容審慎的監管導向，結合技術原理、行業慣例和公共利益等因素綜合考量，為技術探索與創新留出充足空間。二是加強司法與行政的協同配合，進一步深化司法與行政的協同機制，實現優勢互補、形成保護合力。三是推動行業自律與司法引領相結合。推動行業組織制定符合實際的自律規范，構建可持續的市場信任體系。司法機關可通過發布典型案例等方式明確法律邊界，將裁判規則轉化為行業實踐指引。

新華三技術有限公司數字中國研究院人工智能執行副院長呂乾主要圍繞AI與大模型在行業落地中的現狀、挑戰與未來方向進行了分享。在他看來，AI大模型本質是知識的概率化壓縮，存在“幻覺”且不可控。國內外發展路徑差異顯著：國外追求算力與性能，國內更注重降本增效。大模型研發日趨集中化，資源門檻高，具備泛化能力，但在具體業務場景中缺乏深度領域知識，難以直接應用，行業落地需打破“模型萬能”誤區，結合小模型、OCR等多技術協同，并以智能體作為場景落地的關鍵橋梁，實現任務規劃與執行閉環。數據是燃料，專家經驗是核心，AI目前無法替代人類領域知識。AI落地是系統工程，依賴人機協同與精細控制。真正挑戰在于將通用能力與行業知識結合，“有多少智能，就有多少人工”。

北京傳火者人工智能科技有限公司創始人兼總經理陳泫宇從校辦企業視角，探討了低空經濟細分市場中專利壁壘的構建策略。他指出，低空經濟高度依賴AI算法與大模型技術，尤其在無人機應用如電子防御、路面及橋隧面巡檢、燈光秀表演等場景中，專利技術成為核心競爭力。作為高校孵化企業，傳火者公司未來將通過知識產權作價入股方式，與多所大學合作，將發明專利轉化為實繳資本，推動科技成果落地。為避開與大疆等公司的直接競爭，企業選擇聚焦細分市場，如隧道巡檢、無人機耐火材料應用等領域，構建差異化技術壁壘。通過聯合研發、布局特定場景專利，并形成自有數據集，增強AI訓練能力。他坦言，校企合作中知識產權定價與轉化仍面臨挑戰，包括估值分歧、市場化難度等，需政策與第三方機構進一步支持。

XREAL商版主管程晶表示，在AI與AR融合背景下，AR智能硬件（以XREAL眼鏡為例）在交互方式上與傳統電子產品存在顯著差異：AR強調人與真實世界的三維、多模態交互（如手勢、眼動、環境感知），甚至可無用戶輸入自動生成內容。這一特性使得AR成為AI的重要視覺載體，但也帶來新型知識產權問題。尤其在對AIGC（人工智能生成內容）的法律認定上，AR場景下面臨三大挑戰：一是AIGC內容形態特殊（如3D數字人、虛實融合場景），其是否構成著作權法意義上的作品尚無定論；二是因交互簡單甚至無輸入，用戶貢獻度難以界定，影響權利歸屬判斷；三是在權屬約定與責任分配上，需平衡用戶、硬件廠商、模型提供方等多方利益。此外，AIGC侵權責任問題日益凸顯，服務提供商需履行監管義務，建立投訴機制、明示禁止侵權內容，并關注行業立法與司法動態。呼吁出臺更完善的法律與行業指導，以促進AI與AR產業健康發展。

中科專利商標代理有限責任公司合伙人張琛圍繞“AI賦能浪潮下，人工智能+產業專利布局之道”進行了分享：首先，從技術與政策驅動角度看，AI尤其是大模型應用正成為產業變革的關鍵力量。國家政策大力支持AI與各行業融合，推動場景開放與基礎設施建設，促進了“AI+”戰略的落地。其次，專利數據顯示，AI相關專利數量快速增長，其中應用類專利遠多于模型類專利，表明創新重點在于AI技術在各行業中的實際應用，如金融科技、醫療、工業制造等。第三，基于實踐經驗，AI+產業的專利布局應注重前期深度挖掘與多層次保護。需結合基礎層、技術層和應用層進行綜合布局，形成復合型專利組合，并開展動態優化與侵權風險評估。最后，面臨的主要挑戰包括技術迭代快速帶來的專利布局難度加大、跨學科人才短缺、各國專利審查與數據政策差異等，需企業和服務機構共同應對。

鵬城實驗室數據智能研究所副所長相洋介紹了鵬城實驗室在AI與知識產權融合領域的技術成果與應用方向。他表示，AI在知識產權全流程中可以發揮重要作用，包括專利撰寫、檢索與審查等環節，可提升效率與質量，同時也需關注AI生成內容的溯源與合規風險。在多語言大模型與機器翻譯方面，鵬城實驗室構建了支持數十種語言的基座模型，并針對東盟語種等進行優化，推動跨語言專利撰寫與翻譯。實驗室還提出“雙向反思”翻譯方法，提升諸如古詩詞等高雅文本的翻譯質量，并與外文出版社合作推進AI輔助翻譯。未來鵬城實驗室將加強與出版機構合作，推動知識產權大模型開發、跨語種檢索與自動審查等技術應用，支持知識產權出海與國際化布局。