AI技术创新跃升，中国全球创新指数排名升至第11位（法治网）

随着人工智能（以下简称“AI”）技术加速产业化，我国AI领域正经历着技术创新与制度迭代的双重变革。工业和信息化部近期发布的《2024生成式人工智能全栈技术专利分析报告》（以下简称“工信部《2024 AI报告》”）显示，作为AI核心基础设施的软件框架专利申请量在2024年突破7000项大关，达到历史峰值7039项。其中，训练与优化技术分支以30%的年复合增长率持续领跑。这进一步彰显我国强大的创新能力，且该创新势能亦获国际认可。世界知识产权组织（WIPO）发布的《 Index 2024》（《2024年全球创新指数》报告）显示，中国是全球创新指数前30名中唯一的中等收入经济体，且在全球排名第11位，较2023年上升一位。

值得关注的是，与AI技术创新同步跃升的还有我国的专利保护体系。2024年1月正式生效的新版《专利审查指南》（以下简称《指南》）增加了AI相关专利审查细化标准，而2024年12月出台的《人工智能相关发明专利申请指引（试行）》（以下简称《指引》）为申请人撰写AI领域专利提供了更具操作性的指导，特别是通过具体示例对申请要点进行了直观阐释。“这一系列举措及时回应了AI行业与产业关注的‘AI专利如何更可专利化’的核心诉求。”恒都律师事务所权益合伙人张银英律师提出，法律和政策的更新不仅有助于提升AI专利的授权效率，更有助于明晰技术研发的法律保护边界，为创新主体提供稳定的制度预期。“这标志着我国正在构建技术研发与法律保障同频共振的创新生态，为全球AI专利治理贡献了中国方案。”

“这一系列政策调整精准契合了创新主体对‘AI专利价值最大化’的核心需求。”北京镁伽机器人科技有限公司知识产权总监梁秀敏认为，企业进行AI专利布局既要深度挖掘业务场景中的技术方案，又要动态跟踪《指南》与《指引》的最新要求，更要匹配企业的商业发展战略。“立体化的AI专利布局模式正在推动形成AI技术创新与制度保障协同发展的新格局，为AI产业高质量发展提供了可靠的实践方向。”

全国人大代表、中国科学院大学知识产权学院院长马一德认为，知识产权在连接科技创新和产业发展中发挥着关键纽带作用，知识产权人才培养政策也存在优化空间，需要尽快突破传统法学院模式的局限，构建“创新认知能力、产业战略思维、全球治理视野”三位一体的人才培养体系。为加强AI可专利化，可以在课程设置中进一步体现产业创新导向，增设产业专利导航方法、技术创新前沿、全球知识产权竞争策略等核心课程，并推动课程内容与产业实践深度融合。

制度优化激荡AI更可专利化

我国针对AI专利的审查规则与指引正持续完善，《指南》和《指引》已针对AI专利构建起涵盖技术问题、技术手段及技术效果的闭环审查标准。对于AI专利申请中构成核心内容的算法或模型，因单纯的智力活动规则不属于我国专利法项下的保护客体，申请人在进行AI专利申请时，需以具体技术场景为依托，形成“解决具体技术问题、依托自然规律、形成技术效果”的闭环逻辑链条，才能符合《中华人民共和国专利法》第二条第二款有关保护客体的规定。

梁秀敏认为，AI专利的技术方案需要与应用场景建立密切关联，比如算法处理的数据应具备该技术领域的明确特征。梁秀敏介绍，“以某无人机企业为例，其开发的深度学习图像识别算法通过将车牌数据图像作为训练样本，使无人机能够实现高速公路场景下的精准车牌识别与追踪。由于车牌图像数据具有确定的技术领域，该AI专利申请最终成功获得授权。”与之相对地，某国外科技公司AI模型的中国同族专利申请因未阐明技术应用场景，被国家知识产权局以不符合专利法保护客体为由驳回。这凸显了专利审查标准对AI专利保护范围的审慎考量与严格要求。

鉴于人工智能算法或模型存在“黑匣子”特性，《指引》进一步强化了充分公开的披露标准。在满足保护客体要求的基础上，申请人在撰写AI专利中涉及算法训练的有关技术方案时也需格外注意是否已通过实验数据、参数相关性说明等手段确保本领域技术人员可复现技术方案。这一要求与满足《中华人民共和国专利法》第二十六条第三款的充分公开要求相对应，在审查实践中已初步形成“技术效果可验证、算法逻辑可追溯”的双重审查机制。

企业实践印证了上述制度完善对AI专利更可专利性的积极影响。梁秀敏表示，通过明确技术方案中模型训练的处理器配置逻辑，并强化“特定技术关联”的体现，企业显著提高了AI专利的授权效率。“算法需与计算机系统的内部结构形成特定技术关联，例如轻量级训练场景仅使用架构中的单处理器，而复杂任务则转为多处理器并行部署，这种基于场景动态调配算力资源的具体技术方案描述，能够使本领域技术人员清楚地了解技术方案如何减少数据存储负载、改进传输协议或提升硬件处理效能，最终实现可预期的技术效果。”她特别指出，“金融领域的数据挖掘专利申请常受市场因素干扰，相关技术方案可能不完全基于自然规律，而是涉及价格、市场等外部变量。但申请人仍可通过强化算法与系统的内在技术关联来满足授权要求，这样的撰写逻辑更符合审查要求，也更具有可专利性。”

“AI专利的更可专利性密码在于技术具象化。”张银英指出，《指南》与《指引》正推动创新者将抽象算法转化为实体技术方案。“比如图像识别算法的专利布局，最好与传感器阵列、数据处理芯片等硬件系统相互关联，形成可具象化的技术改进路径”。这种“软硬协同”的申请策略，已成为当下满足AI技术专利授权标准的关键路径。

AI专利全球博弈中国如何突围

全球AI专利竞技场正上演技术主权争夺战，斯坦福大学日前发布《 Index 2025》（《2025年人工智能指数报告》，以下简称“斯坦福《报告》”）揭示出竞争新态势。斯坦福《报告》指出，一方面，美国在AI基础模型研发数量上保持先发优势，而另一方面，中国则以69.7%的全球AI专利总量占比稳坐头把交椅，同时在AI领域学术论文发表方面持续领跑，其发文量占全球总量的23.2%。工信部《2024 AI报告》进一步穿透专利数据，指出在核心框架技术分支，计算图管理是专利布局最新的技术方向，动态、静态图融合技术、混合编译技术成为当前的研究热点，但目前专利申请占比仍然薄弱，凸显我国目前的AI专利发展方向需实现从数量优势向质量跃迁的延伸。

企业层面的突围战更具战略纵深。工信部《2024 AI报告》揭示，百度、华为等全栈型企业仍带头引领技术研发并构建专利集群，而浪潮、寒武纪等企业也正在积极探索与场景结合的专利保护新模式。对于企业而言，如何实现“技术披露”与“专利保护”的平衡仍是难点。公开信息显示，某金融支付企业在申请与神经网络相关的AI专利时，因未满足充分公开要求而未获授权；而腾讯则通过将脑机接口算法与运动控制应用场景、智能医疗设备、电生理表征模型的训练数据耦合，成功获得AI专利授权。

这些案例印证张银英的核心研判，她指出：“专利文本的严谨性是法律保护的基础，模糊的技术描述等同于主动解除武装。要站位本领域技术人员的角度，兼顾技术先进性和可实现性。”

随着商业环境的复杂化和全球化趋势的加速，企业在专利领域面临着日益严峻的挑战。北京幂律智能科技有限责任公司合伙人石玏提出，专利各环节涉及大量使用合同的场景，合同条款的设计与审查直接关系到企业专利申请、保护和运营效果，而AI技术的引入可以显著提升合同中知识产权条款的生成效率与审查质量。幂律智能引入了AI技术的合同审查产品能够为企业降低因合同疏漏导致的潜在法律风险，使企业在专利交易等事务中占据主动地位。

企业专利布局的最优解

随着人工智能技术深度融入产业创新，企业对AI专利保护的诉求已从基本的专利授权效率向侵权纠纷的举证充分性延伸。如何在技术分层设计与侵权举证充分性之间寻求最优解，成为企业AI专利布局战略的核心命题。

“企业对AI专利的要求不仅是获得授权，更需要通过分层的权利要求布局强化侵权举证能力。”梁秀敏认为，这一趋势在机器人产业尤为显著。她分析指出，虽然AI专利的技术实现依赖功能层（算法模型）与基础层（数据架构），但企业策略性地在界面层（人机交互界面、操作流程等）布局独立权利要求，正是基于维权取证的现实考量。

对此类分层专利申请布局模式，张银英补充，企业可在确保各层级权利要求的撰写符合专利法单一性要求的基础上，通过分层设计为技术方案锚定可观测的界面行为或交互流程。“将AI专利的技术逻辑转化为可视化的保护层级，更有利于企业实现技术方案的全维度覆盖，显著提升侵权判定的可操作性，从而保障AI专利的商业价值。”

AI生态更向善创新

当AI技术介入医疗诊断决策，当智能系统主导金融风险评估，科技创新正面临前所未有的伦理拷问。在人工智能技术深度融入社会的今天，我国正通过制度调适为技术发展划定“向善轨道”。《指引》强调了有关AI专利申请中的伦理问题，2024年9月出台的《人工智能安全治理框架》同样指出：“研发者应在需求分析、项目立项、模型设计开发、训练数据选用等关键环节，切实践行‘以人为本、智能向善’理念宗旨”。这些要求正在影响AI专利保护的逻辑结构。

随着技术发展，AI专利审查将可能从单纯的技术评判转向技术与价值判断的多维度考量。张银英指出：“现行法律框架下，专利伦理审查需要建立更精准的识别机制。比如可能危害生命的技术漏洞，制造垄断的封闭算法，架空人类决策的系统，还有加剧社会不公平的歧视性AI模型，都是需要警惕的风险类型。”她强调，伦理审查标准的升级有助于推动AI技术向正确方向演进。

为破解这一困局，张银英建议构建“双轮驱动”的治理体系。一方面将抽象的伦理原则转化为具体的法规标准实现落地，另一方面根据需要建立与技术发展相适配的伦理审查机制，例如对涉及公共安全的AI专利申请要求申请人进行算法社会影响评估说明等。构建AI专利的向善生态，不仅关乎技术创新，更是在数字文明时代重塑科技与人文的价值天平。

AI专利是技术、法律与商业价值的AI日报。随着法律、政策框架的持续完善与企业实践的深化，我国正探索一条兼顾效率与公平的AI保护加强路径。在此过程中，必须始终锚定“技术向善”的伦理坐标——AI专利的终极价值并非止步于创新高度或商业利益，而应回归人类福祉的本质诉求。无论是医疗诊断中的生命权重塑，还是金融风险评估中的公平性校准，技术工具唯有服务于人的尊严、权利与社会公平，才能真正避免异化为失控的“技术利维坦”。如何在全球竞争中实现“质”与“量”的双重突破，仍需法律、产业与学术界的协同发力，更需在技术创新与人文伦理的张力间守住“以人为本”的价值基线。

也正如马一德所指出，应不断增强专利人才培养布局与产业发展的协调性、人才培养模式与创新驱动发展战略的适配性、产教融合机制与高质量发展的匹配度，才能更有效地服务于创造和创新。可以预见，未来AI生态将更向善创新，最大限度彰显科技价值与人文价值。

监制：余飞刘青

统筹：杨幸芳

策划／采写：杨幸芳