在党的二十届三中全会上，通过了《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》。其中，明确提出要“完善高校科技创新机制，提高成果转化效能”，并且要“深化科技成果转化机制改革，加强国家技术转移体系建设”。专利作为科技成果的重要表现形式，转化运用是其价值体现的关键环节。随着人工智能技术的发展和深入应用，生产力水平也相应得到提高，发明创造领域也迎来新路径。

　　中国知识产权网《IP大咖说》栏目特别邀请知识产权出版社有限责任公司文献出版研究发展处副主任程序，与我们分享“人工智能技术助力下的专利转化运用路径”的相关内容。

　　我国专利转化运用的背景以及模式

　　程序介绍，目前，我国有多种专利转化运用形式，主要包括自行运用、专利转让、专利许可、‌质押融资、作价入股、资本化、证券化等。《2023年中国专利调查报告》显示，我国发明专利产业化率达39.6%，连续5年稳步提高，其中企业发明专利产业化率首次超过50%，并且产学研合作发明专利能为企业带来更高的经济价值。但从2022年的数据看，单独就科研单位和高校而言，其发明专利产业化率还存在较大差距。

　　2023年10月，国务院办公厅印发《专利转化运用专项行动方案（2023—2025年）》，对专利转化运用进行专门部署，提出到2025年推动一批高价值专利实现产业化的总体要求。在此基础上，国家知识产权局会同有关部门共同制定了《高校和科研机构存量专利盘活工作方案》，从盘活存量和做优增量两方面，着力解决高校和科研机构“不愿转”“不会转”的问题。

　　目前人工智能技术在知识产权行业中的应用方式

　　程序表示，人工智能技术正深刻影响着知识产权行业的方方面面，在通用大模型基础上叠加海量专利数据和行业知识库，进而形成针对垂直领域的行业大模型已成为更多信息服务商的选择，从智能分类、智能问答、智能检索、智能总结、智能撰写等各个角度重塑产品应用的更多可能性。此外，由于知识产权数据形式的多样性，例如基本的文本和图像数据，以及商标中可能存在的声音数据，都为多模态技术的应用提供了基础，在图生文、文生图等功能拓展方面提供了广阔的想象空间。

　　程序还以智能问答、智能总结为例进行说明。他表示，智能问答为了降低产品使用门槛，增强人机交互的智能化和扩展性，基于生成式人工智能的对话式交互方式已成为主流趋势。用户通过自然语言的方式与系统交互，快速得到围绕目标问题的技术解决方案，拓展思路，并且可对技术路径进行溯源，重点分析相关核心专利。再比如智能总结，由于专利文件的篇幅普遍较长，如何快速理解其中的关键信息就成为一个核心痛点。目前，业内普遍从专利要解决的技术问题、所采取的技术手段、所达到的技术效果等方面对专利进行智能总结，大大提高用户的阅读效率，并为后续进一步利用这些总结数据提供基础。

　　知识产权出版社围绕专利转化运用的供给侧和需求侧所做的工作

　　程序介绍，根据《高校和科研机构存量专利盘活工作方案》，出版社在高校和科研机构存量专利的盘、评、转等方面都开展了具体实践。此外，出版社还构建了集科创成果力、专利质量力、持续增长力、创新转化力、人才建设力于一体的科技“五力”模型，全面评价科技型创新型中小企业的科技创新能力，帮助筛选具有一定技术研发能力和专利产业化基础的高成长性中小企业，提高其融资效率和融资规模。同时，在解决轻资产初创型企业发生不良贷，需要进行专利处置时，基于大模型和语义检索的专利供需对接模型也能有效地为其提供转化运用方向，降低贷后风险。

　　未来，程序称出版社将紧紧围绕国家关于专利转化运用的相关政策，积极拥抱人工智能技术带给我们的时代变化，探索将专利链融入创新链、产业链、人才链、服务链的具体路径，促进创新资源要素的有效流动和高效配置。（文/刘喆 整理自程序主任的采访实录）

[IP大咖说2024第十二期] 人工智能技术助力下的专利转化运用路径