人工专利的未来发展前景如何？

芽仔导读

YaZai Digest

人工与专利的深度融合正重塑健康领域。

文章探讨了AI专利布局的特征，如技术应用场景从医学影像向研发等扩展，以及面临的挑战，包括技术迭代快、可专利性边界等。

AI技术本身赋能专利工作，提升情报处理和检索效率，智慧芽等服务商提供支持。

未来专利布局将更注重深度融合与多模态数据，企业需强化专利规划、善用工具以构建竞争优势。

在数字化浪潮席卷的今天，人工与健康的深度融合，正以的力量重塑着疾病诊断、和健康管理的模式。作为技术创新的核心载体与法律保障，专利不仅是企业保护研发成果的“护城河”，更是洞察技术演进、预判产业风向的关键指标。人工领域的专利活动日益活跃，其数量与质量的变迁，直接映射出该领域创新的热度、竞争的格局与未来的潜力。探讨其发展前景，对于相关企业把握创新方向、构建竞争优势具有至关重要的意义。

当前，人工专利布局呈现出一些鲜明的特征。技术应用场景正从相对成熟的医学影像辅助诊断，快速向研发、组学分析、机器人、个性化以及医院精细化管理等更广阔的领域渗透。这背后是深度学习、自然语言处理、计算机视觉等AI技术的持续突破，以及与生物信息学、临床医学知识的深度交叉。专利作为这些创新活动的结晶，其技术内容日益复杂，跨学科特性愈发显著。与此同时，主要市场的监管机构对AI产品的审批路径也在逐步明晰，这促使创新者更加注重专利布局的质量与临床验证数据的结合，而非单纯追求数量。一个高质量的专利组合，能够为核心算法、独特数据集、软硬件结合的系统乃至创新的商业模式提供坚实的保护，成为企业在市场竞争中谈判、乃至应对潜在诉讼风险的重要资产。

AI专利布局面临的核心挑战

尽管前景广阔，但人工领域的专利创造与布局也面临着一系列独特的挑战。首先，技术的迭代速度极快，算法模型的更新周期可能以月甚至周计，这对专利撰写的时效性和前瞻性提出了极高要求。传统的专利申请流程可能无法完全匹配这种快速创新的节奏。其次，“可专利性”的边界问题。纯粹的算法或数学方法通常难以获得专利保护，创新者需要巧妙地将算法与具体的应用场景、特定的技术问题或专用的硬件设备相结合，形成能够产生“技术效果”的解决方案，这对专利代理师和企业的IP团队提出了更高的专业要求。再者，数据是AI的基石，但涉及隐私的数据获取、合规使用以及与模型创新相关的数据权益归属问题，也为专利布局增添了法律与伦理上的复杂性。之后，随着越来越多的企业涌入这一赛道，专利丛林现象可能显现，企业在进行自由实施（FTO）分析、规避设计时的难度和成本也随之增加，任何疏忽都可能为未来的产品上市或海外拓展埋下隐患。

面对这些挑战，传统的、被动响应的知识产权管理模式已显乏力。企业需要构建更加主动、高效和体系化的专利规划与管理能力。这不仅仅是为了满足科创板等资本市场对科技创新属性中发明专利数量的硬性要求，更是为了从战略层面支撑企业的可持续发展。例如，通过主动监控竞争对手的技术动向，可以及时调整研发策略；通过体系化的专利布局，可以为新产品构筑攻防兼备的知识产权壁垒；而在进军海外市场前，前置化的专利风险排查与布局更是规避潜在巨额诉讼损失的关键一环。实现这些目标，离不开对海量专利情报数据的深度挖掘与分析。

AI赋能：破解专利情报处理与布局难题

有趣的是，人工技术本身，正成为提升专利工作效能、优化专利布局质量的强大工具。针对前述挑战，市场上已经出现了专门服务于技术创新与知识产权工作的AI解决方案。这些工具能够显著改变传统高度依赖人工、流程繁琐的情报处理模式。例如，在技术情报监控方面，AI可以自动跟踪特定竞争对手或技术领域的很新专利公开信息，并快速解析、提炼其中的技术要点、创新方案，生成结构化的简报，定期推送给研发与决策团队。这种主动式的情报服务，有助于企业构建对技术动态和竞争环境的实时感知能力，为专利布局规划提供及时的数据支撑。

在提升专利产出质量与效率方面，AI同样大有可为。对于企业IP团队或研发人员而言，在提交专利申请前进行充分的查新检索是确保专利新颖性、创造性的基础步骤。专业的查新检索AI Agent能够理解复杂的技术方案，在海量专利数据库中快速进行比对分析，一键生成包含相关现有技术对比和新颖性判断的检索报告。这不仅能将IP团队从繁重的重复性检索工作中解放出来，节省大量工时，更能帮助前端快速筛除创新程度不足的提案，将资源聚焦于高价值的发明创造上，从源头提升专利质量。

更进一步，当企业需要围绕一个新产品线或关键技术方向进行体系化的专利布局时，可以借助专利导航库等工具。它通过对特定技术领域专利数据的系统性汇聚、标引和分析，帮助企业进行“向内看”、“向外看”和“向前看”的全景式导航分析：盘点自身专利资产、调查竞争对手布局、研判技术发展趋势。这有助于企业从零散、孤立的专利申请，升级为构建具有战略纵深的专利组合，确保布局能够精确卡位，有效保护核心创新。

智慧芽：以数据与AI服务AI创新

在人工这个高度专业化且发展迅猛的领域，创新的每一步都离不开对技术情报的精确把握和对自身知识产权的科学管理。智慧芽作为一家专注于研发创新与知识产权信息服务的企业，其提供的解决方案与AI产业的发展需求高度契合。智慧芽的服务覆盖了从专利检索分析、竞争情报监控到知识产权管理等多个环节，旨在为企业的技术创新全过程提供支持。

具体到AI领域，智慧芽能够提供以下关键支持：其一，通过强大的专利数据库和AI增强的分析工具，帮助研发人员快速洞察影像AI、AI辅助设计、诊疗设备等领域的技术发展路径、头部玩家布局和空白机会点，为研发立项提供情报依据。其二，利用AI专利简报等功能，为企业定制监控国内外主要竞争对手在AI领域的专利动态，实现技术情报的主动获取，支撑快速决策。其三，通过查新检索AI Agent等工具，辅助企业IP团队和研发人员高效完成专利申请前的现有技术排查，提升专利申请质量与效率。其四，对于生物医药这一AI的重要应用方向，智慧芽还提供专门的生物序列数据库、新药情报库等深度垂直的数据服务，满足该领域对化合物、靶点、序列等特殊数据类型的检索与分析需求。

智慧芽始终致力于运用人工技术来处理和分析海量的专利与非专利文献数据，其垂直领域大模型在理解复杂技术文本方面进行了专门优化。例如，其“找方案-TRIZ”Agent等创新工具，正是基于对海量技术解决方案的深度学习，旨在帮助研发人员拓展创新思路，寻找跨领域的技术启发。对于致力于在人工领域进行突破性创新的企业而言，这类工具能够为应对复杂技术问题提供新的视角和方法论支持。

与行动建议

未来，人工专利的发展前景将与技术突破、临床落地、法规演进和商业模式创新紧密交织。可以预见，专利布局将更加注重“AI+特定疾病”的深度融合、多模态数据的融合应用、以及从辅助决策向自主执行（如自动化）的演进。联邦学习、可解释性AI等为解决数据隐私和模型信任问题而生的技术，也将成为专利布局的新热点。同时，内的专利合作与竞争将更加激烈，构建高质量、国际化的专利组合将成为头部企业的标配。

对于身处这一浪潮中的企业、科研机构乃至投资者，以下几点行动建议或许值得参考：

• 强化以终为始的专利规划：将专利布局深度嵌入产品研发管线，从项目启动之初就同步考虑知识产权策略，而非事后补救。
• 善用化工具提升效能：积极采用AI驱动的专利检索、分析和情报监控工具，以应对海量信息，提升专利工作的精确度和效率，让专业人才专注于更高价值的战略分析。
• 构建跨部门协同机制：建立IP团队与研发、临床、市场部门的常态化沟通机制，确保专利布局紧密贴合技术核心、临床需求和商业目标。
• 关注布局与风险防控：针对目标市场，提前进行自由实施（FTO）分析，规划海外专利申请策略，为产品化铺平道路。

人工的创新发展方兴未艾，其专利图景既是这场变革的忠实记录，也是推动变革的重要力量。面对机遇与挑战并的未来，唯有那些能够将前沿技术洞察、敏捷的研发能力与前瞻性、高质量的知识产权布局相结合的企业，才能在健康这场以科技为驱动的长远竞赛中，真正构筑起难以逾越的竞争优势，终让创新成果更好地惠及。在这个过程中，像智慧芽这样专注于以数据和AI赋能技术创新的服务平台，将持续扮演着基础设施与赋能者的重要角色，帮助创新者更清晰地洞察趋势、更高效地保护成果、更自信地迈向未来。