【Questel SAS】2025年知识产权行业前瞻研究：生产力提升之道：人工智能赋能知识产权

人工智能赋能知识产权自我们首份行业前瞻研究报告揭示专利与商标专业人士对AI知识产权专项解决方案的热切期待和急切需求以来，人工智能技术已取得了迅猛的发展。今年我们重点评估了这些针对创新的呼吁是否得到了切实的回应。Questel知识产权行业前瞻研究旨在协助知识产权部门、服务提供商和行业利益相关者，把握知识产权领域的行业风向，找准自身定位。在本年度的研究中，我们深入探究了知识产权领域AI的应用情况，通过访谈专利和商标从业人员，了解AI解决方案的兴起如何影响他们的日常工作负荷和业务实践。探寻行业基准在为期三个月的调研中，我们咨询了全球500多位知识产权专业人士，探讨了一系列议题，包括他们对知识产权领域预测性和生成式AI解决方案的接受度、对现有工具优缺点的评价、未来五年最希望看到AI和非AI技术投资的领域，以及知识产权服务和技术提供商如何优化产品以满足其需求。本报告完整呈现了我们的研究成果，希望能为您提供有价值的行业基准参考。欢迎访问/contact，与我们深入探讨我们的研究发现。AIAI应用生成式人工智能的崛起主要研究发现：研究亮点与核心议题p3第一部分：AI应用超越临界点？p5生成式人工智能的崛起p10第二部分：性能、质量和安全性知识产权专业人士最信赖的人工智能解决方案p13谁对维护安全负责？第三部分：未来展望趋势预测：知识产权技术未来将如何演进？p17知识产权专业人士即将面临的五大挑战p20结论p22关于本研究p232版权所有©2025Questel-保留所有权利-3版权所有©2025Questel-保留所有权利-3的受访者表示，其所在组织对采纳人工智能技术持积极或非常积极的态度；只有5%的受访者表示，其所在组织比较或非常抗拒或者不愿冒险采用人工智能技术（详见第—AI在知识产权领域的应用已达到临界点：•76%的受访者认为采用AI能创造竞争优势；•64%的受访者认为AI将永久改变知识产权专业人士的角色；•58%的受访者积极使用知识产权AI解决方案，并指出其工作因此受益；•46%的受访者每天至少使用一次知识产权AI解—在所有受访者中，AI应用最普遍的三大领域是仅就商标领域受访者而言，应用最广的三大任务是检索（91%）、监测（53%）和审查意见答复管理（51%）。—关于采用AI解决方案的原因：77%的受访者正在积极寻求节省时间和成本的45%的受访者认为AI技术的发展势在必行，42%的受访者对任何能够提高效率的技术都感兴趣，39%的受访者出于好奇而投资，以衡量质量和—绝大多数受访者希望其知识产权服务提供商同样的受访者认为AI将彻底颠覆传统的知识产权服务供应商模式，73%的受访者表示，人工智能已经影响了他们对特定服务供应商的选择（详见第8页)。—相比人工或非AI技术，受访者普遍对AI输出的质量表示满意（详见第14页•专利翻译（42%）、工作流程管理（34%）和知识产权立案备审/数据核验（32.5%）的质量“超出预期”，而•商标检索（41%）、监测（41%）、异议处理（40%）及品牌/商标创建（40%）解决方案可提供“可用的初稿”。的受访者评估知识产权AI解决方案可节省至少25%的时间，33%预估预算节省达25%以上•功能特性—知识产权专业人士最重视的六大功能是：1.摘要生成（65%）2.自然语言检索助手（59%）3.翻译（55%）4.聊天机器人/问答（42%）5.图像检索（40%）6.任务自动化（34%）—正如预期的那样，受访者认为保密性和安全性与服务质量同等重要（详见第16页）。但相较于本地部署模式（18%超过半数（53%）更倾向于选择兼具灵活性与可用性的安全SaaS（软件即服务）解决方案。—24%的受访者要求数据和处理地理位置必须位于本国（29%无特别偏好）。—关于倾向使用的人工智能模型，受访者之间存在意见分歧：—数据驱动的洞见（52%）、集成软件与服务（50%）以及联动分析与维权活动（35%）正成为—知识产权管理技术的创新仍是争议话题（详见第—知识产权专业人士最希望提升专利组合分析能力，从而优化续展与异议决策流程、完善预算预测机制、实现时间投入与成本效益的精准追踪。5版权所有©2025Questel-保留所有权利-52025年知识产权行业前瞻研究数据显示，虽然2%的受访者表示将持续抗拒在知识产权领域应用AI技术，但已有58%的机构在其知识产权部门或业务实践中部署了专业AI解决方案，并证实这些技术为其工作带来了积极成效。在其余受访者中，31%选择先观察同业或竞争对手的AI应用情况；另有9%（归为“其他”类）则已着手可行性研究、积极试用解决方案，或仅在特定场景及有限任务中临时使用AI工具。—以下哪项陈述最能准确描述贵公司在知识产权领域应用AI技术的现状？6版权所有©2025Questel-保留所有权利-6能力。此外，我认为它至少能部分自动化更复杂的任务，例如自由实施（FTO）分析、有效性研究、知识产权评估以及专利撰写与审查。”调研显示，77%的知识产权专业人士对AI技术辅助日常工作的潜力表示相当或非常乐观（见下文），并认为采用知识产权AI解决方案能为机构创造竞争优能力。此外，我认为它至少能部分自动化更复杂的任务，例如自由实施（FTO）分析、有效性研究、知识产权评估以及专利撰写与审查。”—您对知识产权AI解决方案的接受意愿如何？商标领域专家同样将自动化技术列为首要关注点。受访者普遍强调AI算法在以下方面的应用价值：优化商标监测与维护流程、精准识别假冒侵权行为，以及通过检索全球商标数据库和案例快速评估商标近似性。多数大型企业早已在知识产权与法务之外的部门开始积极应用AI解决方案。然而直到最近12个月，众多知识产权专业人士才认可这些技术“已具备处理知识产权专业任务及提升工作效率的能力”。效率提升机遇关于最大效率提升机遇，受访者普遍提及知识产权检索、文件撰写、分类多数大型企业早已在知识产权与法务之外的部门开始积极应用AI解决方案。然而直到最近12个月，众多知识产权专业人士才认可这些技术“已具备处理知识产权专业任务及提升工作效率的能力”。效率提升机遇关于最大效率提升机遇，受访者普遍提及知识产权检索、文件撰写、分类、摘要生成及分析等领域。某化工行业知识产权负责人解释道：“AI能有效支持耗时且数据密集的任务，如专利检索、强化现有技术分析和自动化专利布局，因其具备高效处理海量数据的然而，各知识产权领域的受访者均表达了对AI技术可能越界的担忧，包括可能介入“法律意见书撰写等需要专业判断的核心业务”，或是侵蚀“从业者视为具有创造性和职业成就感的工作环节”。7版权所有©2025Questel-保留所有权利-7当前最大难点在于判断何时可完全信赖当前最大难点在于判断何时可完全信赖AI分析，何时需人工干预。”部分受访者担忧AI技术“尚未成熟”、“存在偏见”，或在整理、汇总及编制知识产权报告时缺乏足够的安全性、精确度与可信度。某消费品公司知识产权顾问表示：“我们对透明度存在疑虑。”“现有多数解决方案未披露工具运作机制及决策建议生成逻辑，导致结果可靠性存疑。”许多受访者认为，知识产权专业人士面临的主要挑战策路径与结论推导过程，增强AI可信度。”误导信息。”策路径与结论推导过程，增强AI可信度。”误导信息。”克服不确定性工业领域某知识产权经理对此表示认同：“对于大多数基于生成式AI的文书撰写解决方案而言，都需要经历一个学习适应阶段，并且始终要有人工进行管目前，多数专业人士更倾向于将AI技术应用于非核目前，多数专业人士更倾向于将AI技术应用于非核心业务领域。例如，为组织内非知识产权相关方提供特定技术领域的资产概况或趋势分析。然而，正如调研参与者所言，AI应用已成必然趋势，对知识产权领域而言，问题已从“是否采用”转变为“何时采用”。多位受访者特别强调，应积极试用AI解决方案，以免“落后于技术发展浪潮”。8版权所有©2025Questel-保留所有权利-8供应商选择：AI赋能服务中建立信任的关键基于对数据安全、保密性及透明度的合理关切，受访专业人士普遍认为选择AI合作伙伴的重要性至少不亚于技术选择，且随着更复杂的生成式AI进入知识产权市场，这一选择将更具决定从数据泄露风险到担忧机密知识产权被用于AI训练，多数受访者强调必须选择能同时保障安全性（详见第16页）与质量的可靠合作伙伴。—AI解决方案的出现是否影响了贵司对知识产权服务商的选择？—是否希望知识产权服务商采用AI—是否希望知识产权服务商采用AI解决1.知识产权检索与监测（83%，较2024年2.知识产权全景分析(68%)3.专利翻译（49%）4.知识产权管理软件(43%)5.知识产权申请与审查（30%）6.在线品牌保护(25%)9版权所有©2025Questel-保留所有权利-9从技术热情到商业应用我们2024年的调研数据显示，人工智能应用最广泛的三大领域分别是：专利检索（42%）、包含专利全景分析的竞争对手分析（31%）以及商标检索（19%）。今年的调研结果表明，知识产权各领域的AI应用率均有所提升，其中专利检索依然保持领先地位。—当前哪些知识产权环节已应用或计划应用AI解决注：在排除仅从事商标业务的受访者后，前五大专利解决方案的用户使用率提升至：1.专利检索（92%）2.专利摘要生成（81%）3.专利翻译（64%）4.竞争对手分析/专利全景（47%）5.专利分类（34%）—为何选择这些特定解决方案？关于采用原因的调查显示：77%的受访者旨在“主动实现降本增效”，45%认为“AI工具是必然发展趋势”，42%“关注任何能提升效率的技术”，39%出于“验证质量与潜在效益的考量”，9%因“同业/竞争对手正在使用”，3%则是“被供应商说服而—具体涉及哪些商标业务？鉴于本次调研受访者主要来自专利领域—具体涉及哪些商标业务？鉴于本次调研受访者主要来自专利领域（详见第23页我们特别提取了商标专业人士的反馈数据，其AI应用前五大场景分别为：1.商标检索（91%）2.商标监测（53%）3.审查意见答复管理4.商标商品和服务描述撰写（43%）5.在线品牌保护(43%)版权所有©2025Questel-保留所有权利-生成式人工智能的崛起专利数据揭示的深度学习与大语言模型创新趋势我们对深度学习领域（尤其侧重大语言模型）AI相关专利申请的分析表明：人工智能正在深刻变革所有行业，既带来了创新解决方案，又开拓了全新发展空间。Questel知识产权咨询团队于2024年底完成的深度学习专利全景分析，系统解答了技术领先国家、主导企业和新兴应用等关键问题。研究显示，自2019年以来全球深度学习专利活动显著增加，该领域知识产权保护竞争日趋激烈。-大语言模型自2017-2018年起崭露头角：2022年OpenAI发布的ChatGPT具有里程碑意义，这一突破性进展不仅显著提升了公众对大语言模型的认知，更直接推动了相关技术专利的申请热潮。-中美领跑专利竞赛：中国形成以百度为核心、顶尖高校为支撑的集中式创新生态；美国则呈现多元化分布格局，IBM、谷歌、微软等科技巨头共同推动创新发展。-大语言模型领域由少数关键企业主导：以谷歌、百度、腾讯、微软为首的科技巨头正不遗余力地推进产品创新与专利布局，这一战略动向清晰表明：尽管大语言模型技术仍被视为“新兴领域”，但其商业化成熟度已远超预期。-大语言模型影响持续扩大：随着计算效率的显著提升和数据质量的不断优化，大语言模型正迅速适应市场需求，并在金融、教育、网络安全和知识产权等多个行业中发挥变革性作用。大语言模型(LLM)是什么？为何它如此重要？人工智能的技术底层由相互交织的技术网络构成，这些技术共同推动突破性进展，各自促进该领域的快速发展。近年来最显著的变化当属大语言模型驱动的生成式AI的迅猛崛起。这些由深度学习技术驱动的模型，旨在处理、理解并生成自然语言文本。版权所有©2025Questel-保留所有权利-11大语言模型能够分析数据、解读复杂模式，并提供具有类人特质的深度洞察。通过在包含数十亿甚至数万亿参数的庞大数据集上进行训练，大语言模型正在重新定义数据处理的边界。-规模优势：大语言模型建立在庞大且多样化的数据集之上，具备无与伦比的学习与适应能力。-语境理解：它们精通语言的细微差别，从语义的微妙变化到段落的整体逻辑，均能精准把握。-文本生成：无论是撰写文章、回答问题还是生成对话，大语言模型都能创造出连贯、相关且引人入胜的内容。-广泛应用：其应用领域涵盖内容生成、翻译、情感分析、聊天机器人等，且潜力远不止于此。为了全面掌握这一技术领域的创新和研发动态，Questel运用专有的知识产权情报软件OrbitIntelligence进行了宏观层面的深入检索。凭借在知识产权咨询服务领域的深厚专业知识，我们对收集到的相关专利进行了深入分析，从而以独特的全球视野，对该领域的研究进展和投资趋势进行了全面而深刻的洞察。专利申请爆发式增长我们对2011-2023年期间的分析近乎完整地展现了深度学习专利活动的显著演进，期间共产生31.1万个专利族。尽管当前增速略有放缓，2019-2023年间仍保持16%的年复合增长率，增长态势依然强劲。在持续创新十余年后仍保持如此增长势头实属罕见，尤其在快速迭代的IT领域更为突出。—深度学习领域的创新引领者是谁？中国在深度学习专利申请中占据主导地位，2023年分别占总申请量的80%和国际专利族的40%。聚焦国际专利族(IPF)，美国以5%的总申请量占比却占据35%的IPF份额挑战中国主导地位，同时韩国在总申请量和IPF上均实现显著增长，快速崛起。欧洲（包括所有欧洲国家和欧洲专利）以及日本依然是有影响力的参与者，尽管它们在这场激烈的竞争中稍显落后。版权所有©2025Questel-保留所有权利-百度、三星、平安科技、谷歌、微软、IBM、腾讯和国家电网等领军企业通过专利组合的强劲增长持续巩固市场地位。但值得关注的是，部分知名科技巨头明显缺席专利申请量榜单。亚马逊、Meta(Facebook)和苹果等公司转而采取激进策略，通过收购AI初创企业布局技术生态。-内容生成：LLM开发的首要应用，正彻底革新自动化写作、媒体内容生成及设计工具领域。-聊天机器人和虚拟助手：能处理复杂查询并提供个性化支持的对话式AI。-法律应用：自动化耗时任务，包括合同分析、法律研究、合规监测及风险评估等。-这与大语言模型(LLM)相比如何？大语言模型在深度学习这一更广泛领域的专利中仅占很小的比例。迄今为止，已识别出约6,000个与大语言模型相关的专利族，这一数据凸显了该技术子集的相对新颖性：-所有专利族专利申请情况：中国以57%的专利申请占比排名第一，美国以32%的占比紧随其后。-国际专利族分布：美国以71.1%的占比一马当先。相比之下，中国的份额显著下降至11.6%，这反映出两国在国际市场战略重点上的差异。-领先机构：产业界谷歌领跑，百度和腾讯分列二三位。微软、IBM等其他美国企业同样跻身前十。—主要覆盖哪些应用场景？我们分析确定了10个研发密集的主要应用领域。本报告重点关注的领域包括：-搜索引擎：通过先进自然语言处理与语义理解技术提升搜索相关性、准确度及用户体验。-翻译：提供实时语境感知翻译，消除跨行业跨平台语言障碍。LLM技术的快速普及印证了其与市场需求的高度契合。随着计算效率与数据质量的持续提升，LLM有望渗透更多行业，推动创新并重构现有工作流程。如需深入了解深度学习与大语言模型领域专利申请情况，欢迎联系我们获取《深度学习专利全景》分析报告。版权所有©2025Questel-保留所有权利-13第二部分：性能、质量和安全性从不可靠到高质量：知识产权专业人士最信赖的AI解决方案演进历程当被问及AI输出质量对比人工或非AI工具时，受访者不仅认可某些方案可生成“可用初稿”，更对“超预期”质量与“高品质/可靠”结果表示惊喜（详见第14页）。此外，受访者表示其使用AI知识产权解决方案的频率已达每日多次，而非偶尔使用，并确认实现了显著的时间与成本节约。—您在知识产权工作中使用AI解决方案的频率？—实际节省的时间/成本比例？版权所有©2025Questel-保留所有权利-—AI输出的质量与手动或非AI解决方案相比如何？排除非用户群体后，专利翻译(22%)、在线品牌保护(22%)与商标检索(19%)成为专业人士最信赖的三大“高品质/可靠”AI解决方案。另有42%受访者反馈专利翻译质量“超出预期”，工作流管理(34%)与知识产权立案备审/数据核验(32.5%)紧随其后。商标检索(41%)与监测(41%)是最常用于生成“可用初稿”的解决方案，异议处理(40%)和品牌/商标创建(40%)次之。最受青睐的功能特性与核心能力我们调研了受访者对其现有解决方案中最看重的AI功能特性与核心能力，以及他们期待的未来创新方向。最受关注的十大功能为：1.摘要生成（65%）2.自然语言检索助手（59%）3.翻译（55%）4.聊天机器人/问答（42%）5.图像检索（40%）6.任务自动化（34%）7.自动分类（26%）8.邮件智能辅助（18%）9.成本/时限/结果预测（17%）10.其他AI生产力工具（15%）—您是否认同以下技术发展方向？版权所有©2025Questel-保留所有权利-15专利专业人士最期待的AI创新方向包括：-提供定制化知识产权分析服务，例如为管理层、销售或研发团队量身定制的专利全景报告。-实现智能化专利检索，包括自然语言语义搜索和增强型图像检索功能。-强化现有技术分析能力，优化自动分类系统，提供可靠的自由实施(FTO)研究报告，特别是数据量较少的技术领域。-开展基于图像（而不仅限于文本）的可专利性及侵权分析。-确保发明披露声明(IDS)管理及引用过程的准确性。-文件自动撰写与质量核查，包括专利申请和审查意见答复书等。-分析企业专利利用策略（产品化和/或许可实-生成专利组合智能摘要，解析技术方案构成与方法原理，阐明发明解决的关键问题。商标领域需求清单商标专业人士重点关注具备以下能力的AI解决方案：-商标注册成功率的综合预测。-融合公众认知度的近似性评估（考量知名度、使用情况等因素）。-实时监测与侵权自动下架系统（含预警工具）。-全生命周期AI资产组合管理（涵盖估值、监控、续展提醒及申请策略优化）。-许可谈判智能辅助（提升准确性、效率与合规-AI赋能的诉讼支持：案例分析、结果预测与法律论证辅助。-函件/案件智能管理（含证据材料自动嵌入）。改进空间我们调研了知识产权专业人士对AI技术突破这些挑战的时间预期。某科技公司首席知识产权官(CIPO)指出：“现有工具的质量尚未达到100%完美”，建议供应商聚焦优化“现有不成熟工具”，而非“持续推出新解决方案”。美国某化工企业首席知识产权官(CIPO)表示：“[更高质量的]专利撰写和审查意见答复堪称‘圣杯9，但在可预见的未来，现有技术尚无法实现这一目标。”欧洲食品行业知识产权经理对此表示认同：“专利申请文件撰写可能是最具挑战性的环节”。“在这方面，AI助手的价值可能超越单纯的文本生成”。版权所有©2025Questel-保留所有权利-值得注意的是，多位受访者指出，模型类型应取决于具体应用场景，但前提是“必须同时保障数据机密性并输出高质量成值得注意的是，多位受访者指出，模型类型应取决于具体应用场景，但前提是“必须同时保障数据机密性并输出高质量成在技术飞速发展的背景下，知识产权专业人士需要IT相关部门或可信赖供应商的协同支持，以确保采用AI解决方案时保障数据安全、严守机密信息。调研发现，虽然参与者一致强调在选择AI解决方案时，数据保密性和隐私保护与解决方案质量具有同等重要性（详见第8页但许多受访者坦言，其内部往往既缺乏专业资源，也未能获得相关部门的充分支持，因而难以对现有技术方案的安全性进行有效评估和验证。在AI技术突飞猛进的当下，许多企业坦言其现行AI政策（即便已制定）已难以匹配当前发展需求。基于此，多数专业人士（53%）更青睐可信赖合作伙伴提供的SaaS解决方案，因其兼具灵活性与可及性，这一比例显著高于选择本地部署模式的18%。值得注意的是，24%的受访者明确要求数据存储及处理必须位于本国境内，而29%的受访者则表示无地域限制要求。最佳AI模型解决方案是什么？调研数据显示，多数受访者更倾向于选择基于内部数据训练的AI模型：其中26%选择知识产权专用AI模型，20%选择通用型AI模型（如ChatGPT4或Llama），而仅有14%的受访者偏好采用公开数据训练的通用模型。数据保密性和隐私安全。”版权所有©2025Questel-保留所有权利-17第三部分：未来展望趋势预测：知识产权技术未来将如何演进？AI并非我们《知识产权前瞻研究》中探讨的唯一技术主题。延续去年的研究框架，我们同样调研了知识产权专业人士期望现有合作伙伴重点加强投资的其他技术领域。—您希望合作伙伴在哪些领域加大投入？版权所有©2025Questel-保留所有权利-AI驱动下的三大核心需求：知识产权专业人士亟需系统集成、跨平台互操作与创新解决方尽管38%的受访者对其现有知识产权技术体系表示高度满意。然而，更多专业人士正在积极寻求AI解决方案，以期实现三大核心价值：提升知识产权资产组合管理效率、有效控制成本与风险、获取战略性商业洞察。1.知识产权管理软件（专利申请、状态2.智能AI专利检索解决方案（强化现有4.AI辅助专利撰写软件（显著提升专利5.法律研究工具（深度支持案例分析与—您最重视哪些资产组合分析功能？版权所有©2025Questel-保留所有权利-19—您如何评价现有知识产权技术方案？知识产权管理技术创新仍存争议：•25%拥有过多零散的IP系统，但受限于现有服务供应商，长期难以改变（较去年的21%有所上升）；23%的受访者表示，他们所使用的知识产权技术相较于竞争对手已显落后，或者系统运行速度缓慢、操作过于复杂；•34%倾向于与一家知识产权服务提供商合作，来满足在IP技术和服务方面的所有需求；•48%倾向于与多家提供商合作但需要通过统一的知识产权管理系统进行管理。虽然部分受访企业出于安全性、可靠性或定制化优势的考量，仍在使用“内部”或“自研”软件来完成多项知识产权管理职能，但大多数受访者更青睐融合最新AI技术的知识产权解决方案。某国际律师事务所商标律师指出：“人工智能的崛起不仅加剧了供应商之间的创新竞赛，更在知识产权软件与服务领域催生了全新需求。这一发展将产生双重效应：一方面将推动更完善、更专业的解决方案涌现；另一方面也将拓展知识产权市场的边界，例如催生AI生成内容的著作权登记、AI技术相关专利布局咨询等新兴服务领域。”日新月异的技术挑战众多受访者表示，知识产权技术已演变为一个“移动靶标”，特别是在人工智能时代，企业不得不持续追踪最新技术解决方案。这正是众多企业选择单一合作伙伴来满足其所有知识产权和人工智能需求的关键原因：欧洲某化工企业知识产权经理解释道：“我倾向于选择将AI解决方案整合到现有供应商体系中的服务模式。”“AI工具要真正发挥作用，其输出结果必须值得信赖。当AI工具来自我们信任的供应商，并与该供应商的其他解决方案深度集成时，其效果最为理想。”20版权所有©2025Questel-保留所有权利-201.为您的组织甄选AI应用场景将彻底重塑企业知识产权部门和律所的工作模式，更带来一个千载难逢的机遇——让处理与检索的安全性。因此，选择真正理解知识产权领域的AI专家合作就显得尤为关键。”2.AI与人类专业智慧的平衡之道阅等方面优势显著——但受访者普遍建议，应避免过度依赖AI技术。虽然许多受访者依靠专业人工把控方能确保精准度与质量要求。”另有专家预测，随着AI技术日臻成熟，未来真正的挑战在于“界定人版权所有©2025Questel-保留所有权利-协同进化。”3.数据整合驱动管理升级4.复杂问题的简化之道技术应当赋能