彩妆培训技巧人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命的战略主动。随着知识产权强国建设的不断推进，知识产权在促进我国现代化经济体系建设和高质量发展方面的作用日益凸显。知识产权事业的高质量发展是科技创新驱动的基础支撑，能够对创新型国家建设发挥基础性保障作用，而知识产权信息化智能化建设是其中不可或缺的关键环节。当前，随着国家知识产权局审查智能化项目投入使用，知识产权信息化建设中智能化技术元素不断增加，但总体上对人工智能技术的应用场景和应用深度仍非常有限。

　　近年来世界各国已经陆续着手研究人工智能技术对知识产权制度运行的影响，同时也开始尝试在知识产权审查检索工作中应用人工智能技术。然而，基于深度学习等最新技术路线的应用技术难度大、与业务融合成本高等原因，一直未能投入实际应用。2022年11月ChatGPT发布后，使用神经网络架构模型的人工智能技术应用迅速成为业内研究热点，但在知识产权领域至今尚未有相关的追踪研究或应用。我国当前迫切需要把握好人工智能技术取得突破性发展的这一战略机遇，尽快启动人工智能技术在知识产权领域应用的研究，全面分析深度学习和神经网络模型等人工智能技术与知识产权工作结合的可行性，制定合理的工作计划和技术应用路线图。

　　近年来，国家知识产权局也陆续开展了一些课题研究，如基于技术特征挖掘的专利价值评估指标体系研究、人工智能在专利检索中的应用、语义分析技术在专利审查业务中的应用、基于人工智能技术的CPC（联合专利分类）智能分类研究等，这些研究从不同角度考量人工智能技术在专利价值评估、专利检索、语义分析、智能分类等领域应用的可行性。知识图谱是人工智能技术的一个分支，可以通过将数据赋予图形化含义的方式构建应用模型，目前该技术在我国的专利检索信息化建设中已有应用。目前，我国运用人工智能技术进行专利粗分类的准确率已经能够达到约70%。在外观设计专利检索方面，既应用了传统计算机视觉的图像检索技术，同时又结合基于神经网络的图像检索计算技术，图文混合检索的平均准确率已达到89%，平均召回率达到92%，大大提高了审查检索效率。而采用了元检索技术的商标图形检索业务系统，通过对多个检索结果进行综合评价排序，也有效提高了商标图形检索结果的准确性。

　　2020年3月，中国专利信息中心发布了知识产权领域的新一代人工智能机器翻译系统，实现了专利文献中英双向在线智能翻译，翻译准确性较通用引擎有一定程度的提高。中国专利技术开发公司在其研发的智能化专利价值评估及专利管理产品中，使用了深度学习、语义识别等人工智能技术，对专利进行评分和估值，以及对国民经济行业分类进行智能标引等。

　　总体而言，近年来我国对人工智能技术与知识产权业务结合做了一些研究和应用，但是这些研究仍比较分散，尚未形成统一的研究应用体系。同时，这些应用的技术先进性也有明显缺陷，应用领域范围相对较窄，迫切需要在研究应用的整体性、深度和广度等方面取得突破。

　　今后一段时期，人工智能技术与知识产权工作融合的方向和路径可以总结为“锚定一个目标、认准一条路径、抓住两个重点、选择若干团队”。

　　首先，要锚定“将人工智能技术深度融入知识产权工作”这个目标，由国家知识产权管理部门统筹组织，全面、系统地开展研究工作。深入分析人工智能技术特点，力争覆盖知识产权创造、运用、保护、管理和服务全链条，谋划设计好技术与业务结合的方式；依据业务重要性和实现难度分阶段设置目标，做好风险评估。

　　其次，要认准类ChatGPT，即神经网络架构模型这一技术路径。从实践情况来看，经过海量的语料库训练后，ChatGPT在自然语言处理和生成文本方面，能力远远超过同时代其他人工智能产品。未来，大量迭代升级的产品和技术很可能会集中出现在这个领域。对于知识产权工作中的技术应用而言，自然语言处理能力毫无疑问也是最重要的。

　　再次，要牢牢抓住知识产权文本处理和图像处理这两个重点。文本处理聚焦在发明和实用两类新型专利的查询统计和关联分析，应不断提高其应用的智能化水平；而图像处理则在外观设计专利和商标的查询统计业务中至关重要，两类图形检索也确有一些相通之处。

　　最后，要选好若干个合作团队。人工智能是技术含量非常高的前沿科技领域，目前我国知识产权领域缺乏相关高端人才，难以独立完成前沿技术与业务场景的融合工作。可以考虑从国内相关头部企业和具有高成长潜力的独角兽企业中选取若干战略合作伙伴，通过技术与业务相结合的方式，互相配合开展技术攻关。科技部部长王志刚指出，我国人工智能总体水平跻身全球第一方阵，特别是在应用方面走在世界前列，在中文信息处理、生物特征识别、机器翻译、智能处理器、自动驾驶和智能机器人等技术方向上紧跟世界前沿；同时，我国人工智能整体发展水平与世界领先国家相比仍存在差距，表现在缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口方面差距较大。为了能够更好地与业务场景结合，需要选择一批有意愿、有能力的合作伙伴，按部就班地配合落实好各项任务，达成预期目标。

　　在全面强化人工智能技术在知识产权领域应用的基础上，发挥辐射效应，逐渐在机器翻译、数据加工，以及知识产权公共服务等领域推广使用人工智能技术，为未来全领域应用人工智能技术打下坚实的基础，进而达成强化知识产权信息化智能化建设支撑科技强国建设的历史性目标。（葛富斌）