新一轮科技革命和产业变革加速推进，深度学习技术爆发式增长，人工智能正由“弱人工智能”向“强人工智能”变革超越。人工智能产业具有研发投入大、创新周期长、技术迭代快、知识溢出效应强等特征。我国人工智能产业规模持续扩大，在算法优化、大模型构建、芯片算力提升、场景丰富等方面优势明显，但也面临技术路径快速演进、国际竞争日趋复杂、不确定性增多等问题。知识产权作为连接技术创新与市场应用的桥梁，在人工智能产业发展中承担着关键作用。在人工智能产业由“技术研发”转向“产业赋能与商业化”的关键时期，急需优化知识产权布局，赋能人工智能产业发展。
　  面临知识产权挑战
　　人工智能产业在知识产权方面面临多重挑战，其贯穿技术研发、转化和应用的全链条。
　　在技术研发环节，我国人工智能专利质量与布局结构仍有较大提升空间。首先，核心专利质量有待提升。工业和信息化部电子知识产权中心发布的《2024生成式人工智能全栈技术专利分析报告》指出，我国在核心框架技术分支，动态、静态图融合技术，混合编译技术等研究热点的专利申请占比薄弱，凸显我国目前在人工智能专利发展方向需从数量优势向质量优势跃升。其次，专利布局策略滞后。我国人工智能企业的专利布局多跟随技术热点展开，缺乏面向“技术奇点”的突破，全球布局不足，智能芯片、高端传感器等关键领域存在专利布局短板，产业链可控性不足。其次，跨主体知识产权协作的制度供给不足。人工智能涉及算法、算力、数据、场景等多维要素，急需高校、科研院所、龙头企业、中小创新主体组建专利联盟、开展协作。但当前多主体间、企业与研发人员之间的专利共享、收益分配机制仍需优化，专利池在建设基础、运行机制、人才保障、发展环境等方面支撑较为薄弱。
　　在技术转化层面，知识产权转化效能有待提升。首先，人工智能产业知识产权运营机构较少。现有产业知识产权运营中心较少涉及人工智能领域。其次，知识产权金融化程度不足。人工智能企业多为轻资产运营的科技型企业，知识产权是其核心资产，但知识产权质押融资、证券化等金融工具应用仍面临估值难、处置难、风险高等现实障碍，制约了研发投入的可持续性和产业扩张速度。最后，技术供需匹配度不高。高校和科研院所在项目布局时对市场需求的系统识别和评估不足，部分成果转化价值低，市场竞争力弱，部分高端技术存在“性能过剩”问题。技术成果的中试与产业化平台支撑薄弱，实验成果缺乏中试环节与市场验证，制约成果转化。
　　在技术应用层面，人工智能产业规模化商业应用不足。首先，市场应用场景缺失。一些前沿技术因缺乏应用场景而仅停留在概念验证阶段，难以大规模验证和迭代优化，进入真实商业场景后，面对复杂多变的数据环境、非标化的业务流程以及严苛的稳定性要求，出现适应性不足、稳定性欠缺等问题。其次，商业模式路径有待探索。人工智能商业应用的同质化竞争严重，尽管人工智能在消费与产业端持续渗透，但大量商业产品集中于智能客服、人工智能绘画、通用助手等传统类别，产品底层逻辑高度相似，缺乏差异化核心价值，用户难以感知不同应用间的实质性差异。商业运营中各主体利益分配、产品付费方案等问题也存在争议，商业闭环难以形成。最后，产业协同生态尚未形成。数据孤岛与标准缺失阻碍技术的规模化复制推广。数据共享机制与流通规则尚不健全，研发标准缺失，企业获取合规数据的成本高昂，产品应用效果不稳定。
　　多维赋能人工智能产业发展
　　我国需从专利布局、成果转化、商业应用等维度协同发力，构建多层次赋能体系，推动知识产权从单一保护工具向创新赋能引擎转型。
　　首先，充分利用新型举国体制的优势，强化关键核心技术领域的研发与保护，提升专利质量与布局效能。在专利质量层面，着力培育高价值核心专利，运用人工智能技术预判技术热点，智能判断技术的可专利性，智能决策专利布局策略，为企业培育高价值专利提供指引。在布局策略层面，推动从“国内保护”向“全球布局”转型。充分利用《专利合作条约》等渠道，在重点目标国提前部署专利申请，在智能芯片、高端传感器等关键领域形成专利围墙，确保产业链自主可控。在协同创新层面，加快构建人工智能产业知识产权联盟和关键共性技术专利池。针对大模型训练、算力调度等共性技术难题，探索“专利捆绑许可”“交叉授权”等协同防御机制，降低创新主体的交易成本和法律风险。以实现专利市场化价值为目标，通过专利池整合分散的创新资源，形成联合创新、利益共享的产业生态，提升人工智能产业的整体竞争力。保留专利池中权利人独立许可的权利，公开许可费率以保障透明度，避免形成“许可垄断”。
　　其次，深化产学研合作，完善成果转化机制。在评估环节，开发高效的智能评估工具，开展专利技术解析、应用场景挖掘和企业技术需求数据分析，形成专业统一的价值评估标准，促进科技成果供需精准对接。以市场为导向全面建设技术转移服务机构，完善管理制度、定价标准等行业规范，搭建高校与企业的对接通道，依托知识产权交易平台整合各方资源，促进专利链与创新链、产业链、资金链、人才链深度融合。搭建产学研协同平台，支持项目共研，信息、资源与人才共享。完善激励政策，激发研发人员创新积极性。通过政策引导、平台支撑、激励强化三管齐下，推动人工智能专利从“数量增长”向“质量优先”、从“技术研发”向“产业化应用”转变。
　　最后，打造技术、数据、场景、规则四位一体的融合生态，推动人工智能技术规模化商业应用。技术赋能层面，以高质量专利支撑核心技术攻关；数据支撑层面，以数据产权制度促进数据要素流通；场景应用层面，完善新产品研发应用政策，打造开放共享多层次场景体系，加速成果商业化进程；引导人工智能企业注重品牌培育和商誉积累，打造具有国际影响力的品牌，提升产品附加值和市场竞争力；规则保障层面，完善制度体系，引导人工智能市场有序发展，为技术应用提供稳定预期。从四方面协同发力，形成“技术突破—知识产权保护—产业化应用—反哺创新”良性循环，为我国人工智能产业抢占竞争制高点提供坚实保障。

（作者单位：湘潭大学知识产权学院）