《2026年中國知識產權創新調研報告》發布

4月23日世界知識產權日之際，智慧芽旗下智慧芽創新研究中心重磅發布《AI讓知識產權回歸創新本質——2026年中國知識產權創新調研報告》。

智慧芽連續第五年發布知識產權調研報告。今年，報告調研覆蓋中國知識產權行業生態中的多元化角色，收錄企業IPR、知識產權負責人、研發人員、研發負責人、C級管理層，以及科技/科創管理人員、專利代理人、政府審查員等多種角色在專利相關工作中的真實使用體驗與感受，全景呈現不同主體對于AI應用的差異化認知與見解，以及過去一年AI真正融入業務、驅動研發創新的實踐圖景。

報告顯示，近八成受訪者對AI持積極態度，加速AI從“可選工具”向“基礎能力”轉變；AI加速滲透專利場景，約50%受訪者所在企業已開展AI應用；在專利任務中，查新檢索和情報分析是最主要的AI應用場景，并且效率提升是當前AI應用的最突出作用。值得一提的是，AI性能優化逐步緩解專利任務中的風險擔憂，風險感知的下降推動了AI應用開放程度提升，進而促進AI推動專利成為“創新基礎設施”，并基于不同的工具形態滿足不同期待。

近八成受訪者對AI持積極態度，加速AI從“可選工具”向“基礎能力”轉變

隨著AI在語言理解、知識推理與復雜任務處理能力上的持續突破，AI不再局限于邊緣輔助，而是逐步滲入專利工作的更多環節，也推動IP從業者對AI應用形成更清晰、更積極的認知。調研結果顯示，近八成IP從業者對AI應用持積極態度，加速了AI從“可選工具”向“基礎能力”的轉變。其中，30.8%的受訪者表示“AI在專利工作場景中帶來的主要是紅利”，另有46.6%的受訪者認為“AI在專利工作場景中利大于弊”，兩者合計77.4%的積極反饋，顯著高于持中立和消極態度的受訪者比例。

AI加速滲透專利場景，約50%受訪者所在企業已開展AI應用

據調研，約五成受訪者表示所在企業已開展AI應用（包括大規模應用或小規模試點）。縱觀2024–2026年調研數據，這一趨勢呈現出明顯加速：2024年選擇“大規模運用”的樣本占比僅為1.1%，2025年上升至2.7%，2026年進一步提升至7.7%；“小規模試點”占比也由2024年的10.7%快速增長至2026年的40.4%。整體趨勢已經表明，AI應用正從個體層面的分散嘗試，逐步演進為組織層面的系統性能力建設。

在專利任務中，查新檢索和情報分析是最主要的AI應用場景

調研顯示，過去一年，AI在專利工作中的應用主要集中在查新檢索與技術情報分析環節。63.0%的受訪者表示經常在專利查新檢索工作中使用AI工具，另有46.8%的受訪者在技術情報分析中經常使用AI，均覆蓋接近半數樣本。

從AI應用效果來看，專利查新檢索與技術情報分析同樣是IP從業者認為AI賦能最顯著的工作環節。在上述兩類場景中，認為AI提質提效作用“較大/很大”的受訪者占比分別達到73.1%和70.6%，均超過七成。其背后原因可能在于，查新檢索與技術情報分析所依賴的核心能力，與AI在信息檢索、理解與總結方面的優勢高度契合。

在專利場景中，效率提升是當前AI應用的最突出作用

調研數據顯示，圍繞效率提升的相關選項均獲得較高認可度，且占比均超過半數。其中，62.1%的受訪者認為AI能夠“減少重復性工作的人力投入”，52.6%的受訪者認為AI可以“減少單環節任務耗時”，反映出AI在降低人力消耗與提升執行效率方面已形成較為明確的應用價值。相比之下，圍繞質量提升與協同優化的相關選項占比相對較低。

可見，效率提升仍是AI最突出的應用體現，而質量提升與決策支持等更深層次價值，仍待進一步探索與釋放。

AI性能優化逐步緩解專利任務中的風險擔憂

在強調嚴謹性與科學性的專利工作中，AI幻覺仍是IP從業者在應用AI過程中重點關切的問題之一。但從調研數據來看，針對AI幻覺的風險感知正逐步緩解。對AI幻覺存有擔憂的受訪者占比由2024年的72.7%下降至2026年的60.3%，整體呈現持續下降趨勢。

這一變化或與AI相關技術路徑的逐步成熟密切相關，例如通過檢索增強與結果校驗提升輸出可靠性，并結合評估與約束機制強化生成過程的可控性。在多重機制作用下，IP從業者對AI輸出的信任基礎正在逐步提升。

風險感知下降推動專利AI應用開放程度提升

隨著對AI風險感知的下降，尤其是數據安全風險由“高度敏感”逐步轉向“可管理因素”，組織在AI應用中的數據安全策略也開始發生調整。

調研結果顯示，IP從業者對數據使用的開放程度正在提升。2025年仍有65.2%的受訪者選擇“禁止數據上傳至云端”，而到2026年這一比例已下降至39.3%；與此同時，“允許數據上傳至云端且允許數據用于模型訓練”的占比則由6.9%顯著上升至20.8%。

這一變化表明，組織正從以防范風險為核心，轉向在安全與效率之間進行更精細化的權衡。在此過程中，AI的數據使用邊界逐步被打開，也為其在更復雜專利場景中的深入應用提供了空間。

AI正推動專利成為“創新基礎設施”

隨著AI風險擔憂逐漸緩解、數據使用邊界逐步放寬，AI得以更深入地參與專利與研發相關工作流程，專利數據也由“可查閱的信息”走向“被調用的能力”。在這一過程中，專利的價值將從傳統的“創新保護工具”，向支撐研發決策與科技創新的“創新基礎設施”演進。

本次調研數據顯示，約有60%的受訪者展望，在AI大規模應用后，專利將在多個關鍵維度的價值將顯著提升。

首先，專利或將更直接地驅動科研過程。60.0%的受訪者認為，這是AI賦能下最顯著的價值提升方向之一。在AI的幫助下，海量專利數據將變得更易獲取、更易理解，經處理后的專利信息可以直接參與技術方案生成與問題求解，成為推動技術創新的重要輸入，而不再僅是對既有創新成果的記錄與歸檔。

其次，專利在情報賦能方面的作用將進一步顯化。58.5%的受訪者認可這一價值提升。AI能夠對海量專利數據進行高效解析與關聯分析，使專利從被動檢索的信息來源，轉變為前置參與研發決策的重要依據，幫助研發人員更快速地識別技術路徑與發展方向。

再次，專利中蘊含的研發方法有望被進一步提煉與復用。57.3%的受訪者認為，在AI賦能下，專利可以支持研發方法的抽取與沉淀。通過對大量專利文本的結構化分析，AI能夠提煉共性的技術路徑與工程邏輯，將隱含經驗轉化為可復用的方法參考，從而提升研發的系統性與效率。

相比之下，僅有40.3%的受訪者認為專利可以在AI賦能下降低創新門檻。這一結果也表明，創新本身仍具有高度復雜性，即使在AI支持下，專利更多仍是提供參考與啟發，而難以直接替代研發過程中的核心創造活動，仍需依賴專利與研發專業人員的深度參與。

AI工具形態日益多樣，能夠滿足不同應用期待

經過過去一年的技術發展，AI工具形態日益豐富：從以對話為主的大模型，發展到具備任務執行能力的Agent，并通過疊加Skills模塊增強專業能力，部分廠商亦開始探索AI Workflow形態。這一演進使AI不再局限于信息問答，而是開始真正具備支持實際工作的能力，能夠覆蓋從單點問題解答到復雜流程處理的多層級應用場景。

調研結果顯示，IP從業者對AI在問答、任務及模塊層面的應用期待相對較高，這可能與當前大模型與Agent的技術成熟度有關。具體來看，25.4%的受訪者期待AI用于回答一個專利相關問題（如專業問答與信息提取），36.5%的受訪者期待AI完成一個具體工作任務（如語義檢索），24.4%的受訪者則期待AI支持一個復雜的工作模塊（如專利查新）。相比之下，僅有13.7%的受訪者期待AI能夠完成一個完整專利工作流，如專利申請。

從信息輔助到任務執行，再到模塊支撐與流程協同，隨著AI技術成熟度的進一步提升，AI有望以不同形態在各層級場景中實現更深入的應用，成為IP從業者的重要協同伙伴。未來，AI不僅是效率工具，更將成為嵌入業務流程的基礎能力，與IP從業者形成深度協同，在提升效率與質量的同時，進一步放大專利工作的戰略價值，賦能科技創新。