2人工智能(AI)正逐漸從后臺的自動化工具，演進為知識產(chǎn)人工智能的采用并非取決于速度，而是取決于其創(chuàng)造的價多年來，知識產(chǎn)權(quán)專業(yè)人士一直借助機器學(xué)習(xí)和自動化技術(shù)進行現(xiàn)有技術(shù)檢的受關(guān)注度和應(yīng)用廣度同步提升。AI正從后臺支持環(huán)節(jié)，轉(zhuǎn)為深度融入法律事也引發(fā)了圍繞其質(zhì)量、責(zé)任歸屬和應(yīng)用在2023年我們首次開展“知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域的人工智能”全球調(diào)查時，業(yè)內(nèi)剛開始嘗試將大語言模型(LLMs)和有的成熟技術(shù)結(jié)合使用。當(dāng)時從業(yè)者興趣濃厚，但對實際應(yīng)用仍持謹(jǐn)慎與選擇識產(chǎn)權(quán)專業(yè)人士開展的2025年調(diào)查顯使用已相當(dāng)普及，但用戶信心卻出現(xiàn)分調(diào)查結(jié)果顯示，知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域的人工智能正從試點逐步邁向常態(tài)化應(yīng)用。這一轉(zhuǎn)變不是單點式的實驗，而是與更廣泛的組織與法律科技體系共同推進。AI不再是邊緣工具，而正成為知識產(chǎn)權(quán)工作中必不可少、能夠切實發(fā)揮作用的核心無論是在律所、企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)團隊還是?當(dāng)前的應(yīng)用部署在哪些方面仍有不?實現(xiàn)持續(xù)性整合，還需要具備哪些342023年，科睿唯安首次啟動人工智能折點，使AI的應(yīng)用從任務(wù)自動化，進一步延伸至知識與內(nèi)容生成。在首份報來襲，知識產(chǎn)權(quán)行業(yè)實踐何去何從？》中，我們指出，盡管人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展，但知識產(chǎn)權(quán)實踐的深層變革更可今已有85%的知識產(chǎn)權(quán)專業(yè)人士在一MicrosoftCopilot等通用大模型。與此同時，基于深加工知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)與法律文本構(gòu)建的領(lǐng)域?qū)Ｓ霉ぞ?，因其在?fù)雜工作流程中提升價值的潛力而備受矚目。然而，這些解決方案所支持的，通常是現(xiàn)有技術(shù)檢索、語義級權(quán)利要求分析等對準(zhǔn)確性與可靠性要求極高的關(guān)鍵任務(wù)，因此在采納上更加慎重，推進速更重要的是，采用并不等同于產(chǎn)生實際成效。人工智能真正的檢驗標(biāo)準(zhǔn)，并不在于使用規(guī)模或部署速度，而在于其應(yīng)用能否長期穩(wěn)定、持續(xù)有效。本年度調(diào)查顯示：要實現(xiàn)持久的AI應(yīng)用，關(guān)鍵在于兩點—贏得的信任與有效的變革在知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域，責(zé)任歸屬、保密要求與證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)對可靠性提出了極高要求，因此信任至關(guān)重要，而對AI的信任并不會自動建立。對于知識產(chǎn)權(quán)專業(yè)人士而言，可靠性與合規(guī)性是不可妥協(xié)的技術(shù)創(chuàng)新的速度已超過組織自身的準(zhǔn)備程度，技術(shù)障礙、文化阻力和制度約束保成功且可持續(xù)的采用，就必須構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的導(dǎo)入機制、將AI深度嵌入業(yè)務(wù)流程，并建立完善的內(nèi)部治理體系—否則，即便是最先進的工具，也可能難但法律與倫理挑戰(zhàn)仍然存在?！钡膳c倫理挑戰(zhàn)仍然存在?！盇I越來越多地應(yīng)用于戰(zhàn)略性任務(wù)，如競爭情盡管模型能揭示相關(guān)現(xiàn)有技術(shù)和趨勢，但法律解釋與情境判斷依然不可或缺，這凸顯了士表示其工作流程未使用AI。行業(yè)關(guān)注點已隱私與責(zé)任問題占據(jù)主導(dǎo)地位（在所有受訪者中占比58%，在律師群體中更高達(dá)十分突出。那些在內(nèi)部治理、審計能力和法規(guī)遵循方面投入更多的組織，更能夠建立信識產(chǎn)權(quán)實踐進行更精準(zhǔn)的把控、更嚴(yán)格的監(jiān)督以及更靈活的適應(yīng)。AI在知識產(chǎn)權(quán)實踐中的價值，不僅取決于其技術(shù)能力，更取決于有效的內(nèi)部治理、與業(yè)務(wù)場景的融合，以及實踐經(jīng)驗、結(jié)構(gòu)化導(dǎo)入以及與工作流程的深員和高管的增幅最為顯著。律師群體則更為謹(jǐn)慎，體現(xiàn)了其在責(zé)任、權(quán)利與客戶義務(wù)方面的職業(yè)考量。這凸顯了針對特定角色進行5為深入了解人工智能在知識產(chǎn)權(quán)實踐中的采用情況，科睿我們收到了來自全球企業(yè)與律師事務(wù)所受訪者地域覆蓋廣泛，但呈現(xiàn)一定程度本次調(diào)查也充分體現(xiàn)了知識產(chǎn)權(quán)生態(tài)系參與者回答了13個問題，旨在探討以?當(dāng)前AI在知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域的應(yīng)用，以本次調(diào)查刻意未對AI設(shè)定單一、統(tǒng)一的定義。調(diào)查未對范圍進行限定，而是通過詢問具體的應(yīng)用場景與產(chǎn)品類別，以了解專業(yè)人士在實踐中如何理解和應(yīng)ChatGPT等通用型工具，在提升行業(yè)對AI的認(rèn)知、推動實踐探索方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。然而，它們在處理知識產(chǎn)權(quán)特定任務(wù)時的適用性因情境而異。調(diào)查結(jié)果顯示，無論是專門打造的系統(tǒng)還是經(jīng)過微調(diào)的模型，市場對知識產(chǎn)權(quán)專7我們通過一項基準(zhǔn)指標(biāo)來量化調(diào)查對象對人工智能的看法，并探尋不同看法與不同受訪者類型之間的關(guān)聯(lián)情況。凈推用來衡量接受程度的指數(shù)，簡單但十分根據(jù)調(diào)查結(jié)果，我們將調(diào)查對象分為三組：推薦使用者、被動使用者和態(tài)度消極者。推薦使用者積極倡導(dǎo)在知識產(chǎn)權(quán)意態(tài)度但參與度不高；態(tài)度消極者則表用推薦使用者占比減去態(tài)度消極者占值，這個分值即為凈推薦值。通過這一分值，我們即可根據(jù)調(diào)查對象的態(tài)度，來衡量知識產(chǎn)權(quán)生態(tài)系統(tǒng)的集體從業(yè)人2025年的調(diào)查結(jié)果顯示，盡管整體接受度仍較為謹(jǐn)慎，但業(yè)界對AI工具的明對比，當(dāng)時不適感普遍存在，大多數(shù)專業(yè)人士仍處于觀望狀態(tài)。隨著更多直接且多樣化的使用體驗累積，專業(yè)人士不同崗位的接受度仍存在差異，但差距正在縮小。研發(fā)人員依舊是最愿意接受悉以及開放的實驗文化。高管群體緊隨其后，很多人已將AI納入組織戰(zhàn)略。然而，領(lǐng)導(dǎo)層的熱情并不總能直接轉(zhuǎn)化為實際采納。相比之下，執(zhí)業(yè)律師和企對這一群體而言，采納AI需從責(zé)任風(fēng)險、客戶保密特權(quán)和證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等維度進行審慎評估。這種差異反映了崗位與風(fēng)險的關(guān)聯(lián)度：越接近合規(guī)與訴訟工作的分析師、行政人員）的接受度普遍高于法務(wù)崗位。在所有群體中，對AI改變崗位職責(zé)的預(yù)期持續(xù)偏低，與以往調(diào)查程中的輔助層，其核心作用是增強人與關(guān)鍵節(jié)點—效率提升與創(chuàng)新加速的機遇已然清晰可見?！?這些效益恰好對應(yīng)了“在保證質(zhì)量的前提下，應(yīng)對工作量持續(xù)上升”這一行業(yè)難題。律師看重AI的潛能—能減少不接受不接受變化很小變化很小非高管非研發(fā)企業(yè)律所在所有地區(qū)，最常見的應(yīng)用場景是研究與發(fā)現(xiàn)。若排除此類應(yīng)用，競爭情報和可專利近乎中性(-5)。知識產(chǎn)權(quán)續(xù)展自動化對其吸引力較低，顯示出北美受訪者更為謹(jǐn)慎且更具選擇性的采納態(tài)度，傾向于先在責(zé)任風(fēng)險歐洲受訪者對AI的接受度整體中性(0)，但以及歐洲專利局和歐盟知識產(chǎn)權(quán)局關(guān)于信息與該地區(qū)在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施方面的高投入，以及在工作流程中整合AI的開放態(tài)度相一致，極的接受度(+2)，同時預(yù)期其工作崗位將受然而，AI的實際應(yīng)用仍較為有限，其中續(xù)展是最不受青睞的場景。數(shù)據(jù)顯示，該地區(qū)正處于早期探索階段，并有國家層面的戰(zhàn)略支則取決于你自己?！眲t取決于你自己?！敝R產(chǎn)權(quán)專業(yè)人士正更加企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)團隊和律師事務(wù)所不再地署，將基于AI的解決方案應(yīng)用于與其角色需求、風(fēng)險承受度及工作流程效率當(dāng)被問及目前在哪些知識產(chǎn)權(quán)流程中引入AI時，受訪者指出三個采納水平幾然而，具體到律師事務(wù)所，AI最常見的應(yīng)用場景則有所變化。在該群體中，律師事務(wù)所和企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)團隊都在積反映了各自的運營模式、優(yōu)先事項和客戶期望。盡管路徑不同，但總體方向都除應(yīng)用場景外，本次調(diào)查還詢問了專業(yè)的工具。近75%的受訪者表示，他們等通用型平臺。這些工具的廣泛采用，很大程度上得益于其成熟度及其在企業(yè)軟件中的深度集成，從而降低了使用門檻。然而，對這些工具的依賴也凸顯出廣為人知，但為知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域量身定制我目前正在使用或曾經(jīng)嘗試過我沒有使用或嘗試過我目前正在使用或曾經(jīng)嘗試過我沒有使用或嘗試過知識產(chǎn)權(quán)法律環(huán)境。”知識產(chǎn)權(quán)法律環(huán)境?！痹趯Ｓ眯凸ぞ叻矫?，AI采納模式出現(xiàn)明顯分化。整體來看，企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)團隊數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)正在各類工作流程中規(guī)?；渴餉I，旨在實現(xiàn)系統(tǒng)性的效率提升。相比之下，律師事務(wù)所采取的是更為謹(jǐn)慎、更具選擇性的應(yīng)用方式。律所需要在服務(wù)質(zhì)量、專業(yè)規(guī)范與商業(yè)模式使用。同時，客戶也日益要求律所證明其效率提升，并確保技術(shù)紅利真正轉(zhuǎn)化我們的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，一旦AI被應(yīng)用于多個工作流程，受訪者的看法會明顯變得更為積極。這種變化反映出，隨著熟悉度和性能的提升，人們的運營信心隨之當(dāng)AI工具在多個相互關(guān)聯(lián)的任務(wù)中展現(xiàn)出一致性后，受訪者開始將風(fēng)險視為可量化的具體問題，而非抽象概念。信心的建立不僅源于經(jīng)驗，更來自AI系統(tǒng)能夠提升而非削弱質(zhì)量和可控性的實這一效應(yīng)在律師事務(wù)所中尤為明顯，因為非使用者普遍持懷疑態(tài)度。在未使用?認(rèn)定自己為“推薦使用者”的占比?認(rèn)定自己為“態(tài)度消極者”的占比?這一群體仍對AI在知識產(chǎn)權(quán)工作流組織中，70%為態(tài)度消極者。僅15%為支持者；而當(dāng)AI覆蓋三個及以上工而非僅在孤立的試點中展現(xiàn)能力時，人們對其能力的信任才會增強。每新增一能夠在不影響證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)或?qū)I(yè)規(guī)范的前對知識產(chǎn)權(quán)專業(yè)人士而言，這意味著只有當(dāng)AI深度嵌入日常工作、流程可重尤為重要的是，這一過程必須輔以持續(xù)必須隨著技術(shù)與風(fēng)險環(huán)境的變化而主動適當(dāng)?shù)谋O(jiān)管以及對相關(guān)方的持續(xù)培訓(xùn)至關(guān)重要?！边m當(dāng)?shù)谋O(jiān)管以及對相關(guān)方的持續(xù)培訓(xùn)至關(guān)重要?！彪S著AI創(chuàng)新不斷推進，關(guān)鍵的效率瓶頸和結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)變得更易解決，促使律所和企業(yè)開始直接應(yīng)對這些問題。分析AI在知識產(chǎn)權(quán)工作流程中的主要效益，有助于明確AI最能有效應(yīng)對這些挑戰(zhàn)AI在知識產(chǎn)權(quán)工作流程中的效益更加清這些優(yōu)先事項凸顯了行業(yè)所承受的持續(xù)壓力：在資源有限的情況下應(yīng)對不斷增隨著AI更深地融入知識產(chǎn)權(quán)工作流程，其帶來的效益仍在不斷顯現(xiàn)。但過去兩年，業(yè)界對其影響的預(yù)期已發(fā)生顯著變化。與2023年相比，預(yù)期已重新調(diào)整。在最常被提及的五項效益中，有四項的感來的期待”變?yōu)椤艾F(xiàn)實、可用”，受訪者對其效益的看法也更加務(wù)實。知識產(chǎn)權(quán)行業(yè)普遍認(rèn)為效益依然存在，但評判專注于具有更高價值的戰(zhàn)略決策?！睂Ｗ⒂诰哂懈邇r值的戰(zhàn)略決策?！?高管最為樂觀，認(rèn)為AI的主要效益錯誤率(31%)。他們將AI視為戰(zhàn)略?律師/企業(yè)內(nèi)部法律顧問最關(guān)注節(jié)省客戶服務(wù)時間(49%)、提升質(zhì)量?律所從業(yè)者對自動化（低于平均值在效率、計費模式與客戶信任之間取?企業(yè)從業(yè)人員更強調(diào)規(guī)模與效率，將益并不具備普適性，因此在整個知識產(chǎn)權(quán)生態(tài)中尋求“齊步走”的采用方式并激勵因素因角色而異：高管強調(diào)戰(zhàn)略，律師注重責(zé)任；企業(yè)偏向效率但仍關(guān)注風(fēng)險；律所從業(yè)者則在客戶信任與執(zhí)業(yè)有效的實施并不取決于單一的成功指在于在創(chuàng)新與負(fù)責(zé)任實施之間取得平衡?！北M管AI的潛在效益已得到廣泛認(rèn)可，但很多知識產(chǎn)要理解為何采用AI未能持續(xù)擴展，需二者共同揭示了為何最初的熱情未必能對知識產(chǎn)權(quán)專業(yè)人士而言，懷疑態(tài)度恰恰說明工具必須通過穩(wěn)定、可復(fù)現(xiàn)且經(jīng)采用并非遭到否定，而是根據(jù)更高的可靠性標(biāo)準(zhǔn)進行重新校準(zhǔn)。這種校準(zhǔn)部分類工具的成熟度差異顯著?；诟哔|(zhì)量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的先進系統(tǒng)具備更高的可靠性，但其在智能體自動化、預(yù)測分析和自然語言模型等方面的性能表現(xiàn)差異巨大。然而，這些技術(shù)往往被統(tǒng)稱為“人通用平臺因其易用性和與企業(yè)環(huán)境的集成能力而獲得最廣泛的應(yīng)用，但它們無法替代那些專為滿足知識產(chǎn)權(quán)行業(yè)嚴(yán)苛或許正是數(shù)據(jù)隱私、職業(yè)責(zé)任與合規(guī)性成為AI廣泛應(yīng)用最主要障礙的根本原因。對知識產(chǎn)權(quán)專業(yè)人士而言，結(jié)果的生成過程與結(jié)果本身同等重要。從業(yè)者需要清晰了解數(shù)據(jù)來源、已知局限和安全保障，并以可理解、可監(jiān)控、可抗辯的方式呈現(xiàn)。若缺乏上述基礎(chǔ)，即便結(jié)果準(zhǔn)確，在可解釋性與可抗辯性與速度同等重要的場景下，這些結(jié)果也可能無然而，透明度只是建立信任的一個要素。調(diào)查還揭示了阻礙廣泛采用的其他當(dāng)前的挑戰(zhàn)已從說服決策者采納，轉(zhuǎn)變?yōu)橄驈臉I(yè)者提供培訓(xùn)、指導(dǎo)和保障，使知識產(chǎn)權(quán)專業(yè)人士正處于AI創(chuàng)新速度超越組織準(zhǔn)備能力的環(huán)境中。事實上，如今歸功于AI的某些效益，實際上是數(shù)字化和流程改進的成果，它們?yōu)锳I彌合這一差距是可能的，但若缺乏潔凈數(shù)據(jù)、整合的工作流程及組織變革，即從顛覆性技術(shù)轉(zhuǎn)化為實用工具，需要以透明、可量化且符合專業(yè)需求的方式進將呈指數(shù)級增長?！睂⒊手笖?shù)級增長?！贝笳Z言模型與生成式AI的發(fā)展速度，現(xiàn)了技術(shù)進步，也反映了其采納背后的特別是在知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域，過去兩年面向?qū)I(yè)人士的AI解決方案數(shù)量顯著增加，過去兩年，法律科技領(lǐng)域的投資持續(xù)增長，資金流向AI驅(qū)動的分析、合同自動化和工作流程協(xié)同等方向。盡管生成式AI占據(jù)頭條，但其他功能如預(yù)測分則更貼近日常工作流程。律所和企業(yè)內(nèi)部IP團隊的核心問題是：每種工具在由性能、風(fēng)險與自主性構(gòu)成的光譜上處技術(shù)部署既受工具能力影響，也受人們認(rèn)知的影響。我們的調(diào)查證實，AI應(yīng)用已然普及，但用戶信心卻出現(xiàn)分化。專業(yè)人士正提出更尖銳的問題，關(guān)注技術(shù)與任務(wù)的匹配度，并更青睞體現(xiàn)明確用對保護工作的影響之爭，如今已沉淀為更聚焦、更務(wù)實的對話，這在一定程度2025年的調(diào)查顯示，知識產(chǎn)權(quán)專業(yè)人士已不再糾結(jié)于AI的合法性，而是憑借更豐富的機構(gòu)知識和更明確的期望，積極與之互動。盡管采用率增長，但信任仍是有條件的，長期采納，僅靠速度與創(chuàng)新遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠：能力、建立可擴展的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，并AI的就緒程度遠(yuǎn)不止初步采用。需要通過以下方式，使技術(shù)與專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)保持?針對不同知識產(chǎn)權(quán)職能（從律師到運?供應(yīng)商責(zé)任，包括透明流程、結(jié)構(gòu)化機器學(xué)習(xí)和AI驅(qū)動能力的進步，將持續(xù)加速知識產(chǎn)權(quán)及更廣泛法律行業(yè)的發(fā)展。然而，并非所有轉(zhuǎn)型都會帶來顛覆或替代。正如本報告所述，有意義的進變革管理已成為區(qū)分停滯不前的試點項目與成功規(guī)?；桨傅年P(guān)鍵因素。投資于內(nèi)部治理、賦能機制和結(jié)構(gòu)化部署的組織，更可能成功且可持續(xù)地嵌入AI。調(diào)查結(jié)果顯示，來自領(lǐng)導(dǎo)層的支持力度世，當(dāng)前的重點是通過審慎部署、持續(xù)監(jiān)督以及與知識產(chǎn)權(quán)行業(yè)高標(biāo)準(zhǔn)保持一展望未來，我們預(yù)計法規(guī)將持續(xù)演進，半自動化工作流程正逐漸成為企業(yè)技術(shù)架構(gòu)體系的一部分，新的問題隨之對知識產(chǎn)權(quán)專業(yè)人士而言，其影