剛剛公布的《2026年度國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利專項(xiàng)研究項(xiàng)目立項(xiàng)名單》涉及61個(gè)項(xiàng)目，覆蓋北京、湖北、江蘇、天津、廣東、河南、浙江、福建、四川、上海、陜西等至少11個(gè)省級(jí)地區(qū)，其中最突出的關(guān)鍵詞，就是AI。

從項(xiàng)目類型看，61個(gè)項(xiàng)目大致可以分為三類：一是10個(gè)重點(diǎn)專項(xiàng)類項(xiàng)目，編號(hào)為ZX；二是35個(gè)一般研究類項(xiàng)目，編號(hào)為Y；三是16個(gè)專利分析類項(xiàng)目，編號(hào)為FX。

在61個(gè)項(xiàng)目中，直接出現(xiàn)“AI”“人工智能”“大模型”“多模態(tài)大模型”“智能算法”“智能體”等關(guān)鍵詞的項(xiàng)目超過20項(xiàng)，約占全部項(xiàng)目的三分之一。更重要的是，這些AI項(xiàng)目并不是集中在某一個(gè)單點(diǎn)，而是分布在專利審查、初審、實(shí)用新型、發(fā)明審查、復(fù)審無效、審查質(zhì)量管理、專利信息化、專利分類、未來產(chǎn)業(yè)專利分析等多個(gè)環(huán)節(jié)。

這說明，AI正在進(jìn)入專利審查體系的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。

過去談AI賦能知識(shí)產(chǎn)權(quán)，很多人首先想到的是寫專利、查專利、做檢索、生成審查意見答復(fù)。也就是說，AI更多被理解為申請人、代理機(jī)構(gòu)或企業(yè)法務(wù)端的效率工具。

但這份名單透露出的信號(hào)不一樣。

它說明，AI不只是幫助申請人寫得更快，也不只是幫助代理師檢索得更全，而是可能開始進(jìn)入審查質(zhì)量管理、審查意見輔助生成、創(chuàng)造性判斷、AI生成專利甄別、審查資源調(diào)配、復(fù)審無效規(guī)則研究和審查管理智能體建設(shè)之中。

換句話說，專利審查正在從“信息化輔助時(shí)代”，進(jìn)入“AI治理時(shí)代”。

一、AI開始進(jìn)入審查質(zhì)量管理體系

名單中最值得注意的項(xiàng)目之一，是“多模態(tài)大模型技術(shù)在審查質(zhì)量管理體系中的應(yīng)用”。這個(gè)題目釋放出的信號(hào)非常直接，AI不再只是一個(gè)輔助檢索工具，而是開始進(jìn)入審查質(zhì)量管理體系。

專利審查最核心的問題，從來不是簡單閱讀文本，而是形成判斷。

審查員要理解技術(shù)方案，要比對現(xiàn)有技術(shù)，要識(shí)別區(qū)別技術(shù)特征，要判斷是否存在技術(shù)啟示，還要形成邏輯完整、尺度穩(wěn)定的審查意見。

過去，信息化系統(tǒng)主要解決的是流程問題：案件怎么流轉(zhuǎn)、文獻(xiàn)怎么檢索、數(shù)據(jù)怎么調(diào)取、期限怎么管理。它能夠提高效率，但很難真正進(jìn)入判斷本身。

多模態(tài)大模型進(jìn)入之后，情況正在發(fā)生變化。

所謂多模態(tài)，不只是處理文字，還可以理解圖像、附圖、結(jié)構(gòu)圖、流程圖、產(chǎn)品形態(tài)等信息。對專利審查來說，這一點(diǎn)非常關(guān)鍵。因?yàn)榇罅繉＠暾埐皇羌兾谋締栴}，尤其在機(jī)械、通信、醫(yī)藥、化學(xué)、實(shí)用新型、外觀設(shè)計(jì)等領(lǐng)域，技術(shù)方案往往同時(shí)存在于權(quán)利要求書、說明書、附圖和實(shí)施例之中。

如果AI能夠同時(shí)處理文本、圖像、技術(shù)特征和審查規(guī)則，審查輔助就不再只是“幫忙找文獻(xiàn)”，而可能進(jìn)一步變成“幫忙搭建判斷路徑”。

這也是為什么名單中還出現(xiàn)了“基于文本和圖像要素的專利智能檢查研究”“基于構(gòu)建專利審查推理邏輯鏈條的實(shí)審輔助審查研究”等項(xiàng)目。

這些項(xiàng)目指向的不是簡單自動(dòng)化，而是審查判斷的結(jié)構(gòu)化、鏈條化和可解釋化。

未來的AI審查輔助系統(tǒng)，真正重要的不是直接給出一個(gè)結(jié)論，而是能夠說明這個(gè)結(jié)論是怎么形成的，檢索到了什么現(xiàn)有技術(shù)，抽取了哪些技術(shù)特征，識(shí)別了哪些區(qū)別點(diǎn)，為什么認(rèn)為存在或不存在技術(shù)啟示，審查意見的邏輯是否前后閉合。

這將直接改變專利審查質(zhì)量管理的方式。

二、專利審查的關(guān)鍵詞，從“審得快”轉(zhuǎn)向“審得準(zhǔn)”

這份名單中，還有一類項(xiàng)目看上去偏內(nèi)部管理，但實(shí)際非常重要。

比如“多維目標(biāo)均衡下的案源調(diào)配與審查模式創(chuàng)新——深化分級(jí)分類驅(qū)動(dòng)快速消解積壓路徑研究”，以及“人工智能驅(qū)動(dòng)的專利信息化總體架構(gòu)優(yōu)化研究”。

這些題目背后，其實(shí)是同一個(gè)問題：面對越來越復(fù)雜的技術(shù)申請，審查資源如何配置？

過去，全球主要知識(shí)產(chǎn)權(quán)局都在強(qiáng)調(diào)審查效率。申請量增長、技術(shù)復(fù)雜度提高、積壓壓力增加，使得“審得快”成為一個(gè)重要指標(biāo)。

但進(jìn)入AI時(shí)代之后，僅僅“審得快”已經(jīng)不夠了。

更關(guān)鍵的問題是，能不能審得準(zhǔn)，審得穩(wěn)，審得一致。

如果所有案件都用同一種審查資源配置方式，既可能浪費(fèi)審查資源，也可能影響審查質(zhì)量。未來更可能出現(xiàn)的是分級(jí)分類審查：簡單案件更快處理，復(fù)雜案件重點(diǎn)投入；普通申請常規(guī)審查，高價(jià)值或高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域加強(qiáng)判斷；疑似AI生成、批量化、低質(zhì)量申請進(jìn)入識(shí)別和篩查機(jī)制。

這也是為什么名單中專門出現(xiàn)了“AI生成專利智能識(shí)別與分級(jí)分類審查策略研究”。

三、實(shí)用新型可能成為AI治理的重點(diǎn)場景

在這份名單中，實(shí)用新型相關(guān)項(xiàng)目也很集中。

例如，“新形勢下實(shí)用新型專利制度優(yōu)化研究”“實(shí)用新型領(lǐng)域AI生成專利的定性甄別與審查策略選取研究”“多模態(tài)大模型在實(shí)用新型審查中的應(yīng)用研究”。

這些項(xiàng)目放在一起看，說明實(shí)用新型制度很可能成為AI治理的重要場景。

原因并不復(fù)雜。實(shí)用新型數(shù)量大、授權(quán)周期短、文本結(jié)構(gòu)相對模式化，也更容易受到AI批量生成申請的沖擊。過去，很多企業(yè)把實(shí)用新型當(dāng)作低成本專利工具，用來補(bǔ)數(shù)量、做布局、滿足項(xiàng)目申報(bào)或資質(zhì)評(píng)價(jià)需求。

但AI生成能力提高之后，低成本申請會(huì)變得更低成本，批量化文本會(huì)變得更容易生產(chǎn)。

這會(huì)倒逼審查端提升識(shí)別能力。

未來，實(shí)用新型審查可能越來越依賴多模態(tài)識(shí)別、結(jié)構(gòu)特征抽取、技術(shù)方案比對和重復(fù)性篩查。也就是說，那些沒有真實(shí)技術(shù)改進(jìn)、只是通過語言包裝出來的實(shí)用新型，可能越來越難混過去。

這對企業(yè)是一個(gè)非?，F(xiàn)實(shí)的提醒。

實(shí)用新型不能再只是“便宜證書”，而必須回到產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、技術(shù)改進(jìn)和權(quán)利穩(wěn)定性本身。

四、AI生成專利，正在倒逼專利制度重新回答基本問題

AI對專利制度最直接的沖擊之一，是AI生成專利。

這不是一個(gè)簡單的“AI能不能當(dāng)發(fā)明人”的問題。更大的問題是，當(dāng)AI深度參與技術(shù)方案生成、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)組合、參數(shù)優(yōu)化甚至權(quán)利要求撰寫時(shí)，專利制度如何判斷一項(xiàng)發(fā)明的真實(shí)創(chuàng)新來源？

名單中有“人工智能相關(guān)發(fā)明的發(fā)明人身份認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)研究”，也有“AI驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新范式與專利審查規(guī)則因應(yīng)研究”。這兩個(gè)題目，其實(shí)觸及的是同一個(gè)深層問題：專利制度原本建立在人類創(chuàng)新活動(dòng)基礎(chǔ)之上，但AI正在改變創(chuàng)新活動(dòng)的組織方式。

過去，發(fā)明創(chuàng)造通常可以追溯到研發(fā)人員、實(shí)驗(yàn)過程、技術(shù)難題和解決方案。但AI介入之后，很多方案可能是在人、模型、數(shù)據(jù)、提示詞、訓(xùn)練環(huán)境和自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)之間共同形成的。這個(gè)時(shí)候，審查員面對的不只是文本本身，還可能需要判斷技術(shù)貢獻(xiàn)是否真實(shí)、創(chuàng)造性是否成立、發(fā)明人署名是否合理、說明書公開是否充分。

這會(huì)進(jìn)一步改變企業(yè)的專利管理方式。

未來，高質(zhì)量專利不只是寫出來的，也要能證明出來。

五、未來產(chǎn)業(yè)專利規(guī)則，正在被提前研究

這份名單還有一個(gè)明顯特征。它不是只研究審查本身，也在研究未來產(chǎn)業(yè)。

在16個(gè)專利分析類項(xiàng)目中，涉及存算一體、具身智能AI大模型、芯粒互連、MEMS半導(dǎo)體晶圓、腦機(jī)接口、藥物遞送、工業(yè)母機(jī)、商業(yè)航天、量子重力測量、低空智能網(wǎng)聯(lián)、量子點(diǎn)材料、第四代半導(dǎo)體、超材料、納米能源材料、建筑光伏、長時(shí)儲(chǔ)能等多個(gè)方向。

這些項(xiàng)目幾乎構(gòu)成了一張未來產(chǎn)業(yè)專利地圖。

其中既有人工智能，也有集成電路；既有低空經(jīng)濟(jì)，也有商業(yè)航天；既有腦機(jī)接口，也有新材料和新能源。

這說明，專利審查和專利分析已經(jīng)不只是被動(dòng)服務(wù)產(chǎn)業(yè)，而是在提前介入產(chǎn)業(yè)技術(shù)路線的形成過程。

對未來產(chǎn)業(yè)來說，專利問題不能等產(chǎn)品成熟之后再解決。很多技術(shù)路線還在形成，標(biāo)準(zhǔn)還在演化，產(chǎn)業(yè)鏈還在重組，專利規(guī)則和專利風(fēng)險(xiǎn)就已經(jīng)開始出現(xiàn)。

誰能提前理解這些領(lǐng)域的專利格局，誰就能更早判斷技術(shù)路線、競爭位置和產(chǎn)業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)。

這也是為什么名單中會(huì)出現(xiàn)“我國集成電路領(lǐng)域高價(jià)值專利篩選優(yōu)化與風(fēng)險(xiǎn)協(xié)同防御體系構(gòu)建研究——基于專利池視角”“第四代半導(dǎo)體材料專利戰(zhàn)略分析與產(chǎn)業(yè)安全研究”等項(xiàng)目。

這類題目已經(jīng)不是傳統(tǒng)意義上的專利分析，而是把專利放進(jìn)產(chǎn)業(yè)安全、技術(shù)競爭和全球治理框架中重新理解。

六、代理機(jī)構(gòu)和企業(yè)需要重新理解專業(yè)能力

對專利代理機(jī)構(gòu)來說，這份名單釋放出的信號(hào)尤其直接。

如果審查端開始越來越多地使用AI、多模態(tài)模型、推理鏈條、智能檢查和分級(jí)分類機(jī)制，代理機(jī)構(gòu)的專業(yè)能力就必須升級(jí)。

未來，一份專利申請文件會(huì)被更充分地結(jié)構(gòu)化分析。權(quán)利要求是否清楚，技術(shù)特征是否閉合，說明書是否支持，附圖是否一致，區(qū)別特征是否真實(shí)存在，創(chuàng)造性論證是否經(jīng)得起推理鏈條檢驗(yàn)，都會(huì)變得更加重要。

這對低質(zhì)量代理是壓力，對高質(zhì)量代理則是機(jī)會(huì)。

因?yàn)锳I時(shí)代并不會(huì)消滅專業(yè)服務(wù)，反而會(huì)讓真正有判斷力的專業(yè)服務(wù)變得更稀缺。

能夠幫助客戶識(shí)別高價(jià)值技術(shù)點(diǎn)、設(shè)計(jì)穩(wěn)定權(quán)利要求、形成可攻可守的專利組合、預(yù)判審查風(fēng)險(xiǎn)和無效風(fēng)險(xiǎn)的代理機(jī)構(gòu)，會(huì)越來越有價(jià)值。

相反，只靠模板化撰寫、低價(jià)批量交付、流程型服務(wù)生存的機(jī)構(gòu)，會(huì)越來越難。

對企業(yè)而言，專利管理也要改變。不能再簡單考核申請量、授權(quán)量和證書數(shù)量，而要回到幾個(gè)更實(shí)在的問題：這件專利對應(yīng)什么產(chǎn)品？解決什么技術(shù)問題？相對現(xiàn)有技術(shù)的真實(shí)改進(jìn)在哪里？未來能不能支撐許可、融資、訴訟、標(biāo)準(zhǔn)、出?；虍a(chǎn)業(yè)協(xié)同？

知產(chǎn)力判斷

《2026年度國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利專項(xiàng)研究項(xiàng)目立項(xiàng)名單》表面上是一份研究項(xiàng)目安排，實(shí)質(zhì)上是一份專利治理路線圖。立項(xiàng)只指向一個(gè)趨勢，專利審查正在進(jìn)入AI治理時(shí)代。

在這個(gè)時(shí)代，AI不是簡單提高效率的工具，而是專利制度重新組織判斷、分配資源、識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)和提升質(zhì)量的重要基礎(chǔ)設(shè)施。

對企業(yè)和代理機(jī)構(gòu)來說，真正的挑戰(zhàn)也不再是“會(huì)不會(huì)使用AI”，而是能不能在AI審查和AI治理的新環(huán)境下，拿出更真實(shí)、更穩(wěn)定、更有價(jià)值的專利。

過去，專利行業(yè)常說，數(shù)量時(shí)代正在過去，質(zhì)量時(shí)代正在到來。

現(xiàn)在，這句話可能需要再往前推進(jìn)一步，AI治理時(shí)代，專利質(zhì)量將被重新定義，專利價(jià)值也將會(huì)被精準(zhǔn)定價(jià)。