近日，知识产权资产管理（IAM）发布人工智能（AI）专利风险态势分析报告。该报告基于律商联讯（LexisNexis）开发的AI专用技术分类模型将AI领域划分为机器学习、自然语言处理、计算机视觉和生成式AI四个核心领域（以下简称“四个领域”），对全球AI专利格局进行了系统剖析。该报告指出，AI专利申请加速增长，但更重要的发展可能是结构性的。专利所有权在核心AI领域高度分散，机器学习、自然语言处理等成熟领域的诉讼活动开始加剧。与AI相关的诉讼急剧上升，专利主张实体（PAEs）也在积极收购涵盖核心AI技术的投资组合，增加了未来执法行动的风险。

一、AI专利增长正在重塑市场格局

AI并非单一技术领域，涵盖多个技术领域，每个领域都有独特的创新动态、所有权结构和诉讼模式。机器学习是最大的领域，全球约有39.3万个专利家族，计算机视觉约有21.9万个，自然语言处理约15.3万个，生成式AI约2.3万个。生成式AI虽规模最小，但其基础模型技术可广泛应用于各类场景，故其战略重要性正在迅速上升。这四个领域合计已接近79万个专利家族，导致企业在互联生态系统中部署AI时，面临权利要求重叠和未来冲突风险上升。这些专利组合的所有权结构使竞争格局更加复杂，在大多数AI领域中，前十大专利所有人的持有份额也相对有限。在机器学习领域中，全球前十大专利权人的拥有率仅占约12.2%。自然语言处理和计算机视觉也呈现出类似的分散格局。

二、AI专利诉讼加速显现

2024—2025年间，机器学习领域诉讼活动增长超2.5倍，执法力度显著升级。近年来，自然语言处理领域的诉讼活动持续处于高位，计算机视觉领域趋于平稳。生成式AI领域的诉讼案件相对有限，但不应据此低估其长期风险；该领域专利基数较小，且大量基础专利尚在审查阶段，随着技术成熟度提升和商业应用规模扩大，诉讼活动可能随之增加。机器学习与计算机视觉领域的诉讼演变轨迹，可为预判生成式AI领域未来争议走势提供参考。报告指出，AI诉讼风险不仅局限于自主研发模型的企业，将第三方AI技术整合至产品或服务中的企业同样面临潜在法律风险。

三、专利主张实体（PAE）数量虽小，但具有战略相关性

目前，四个领域中，PAE持有的AI专利数量较少，共约393个活跃的专利家族，仅占AI专利总量的约0.05%。从所有权结构来看，PAE所持AI专利高度集中，TOP 15的PAE拥有约80%的PAE持有专利，TOP 5的PAE占比约68%。

四、共享AI许可（SAIL）聚焦基础AI技术以探索协作许可新路径

近年来，AI知识产权领域的重要发展之一是围绕基础AI技术的协作许可倡议，如SAIL倡议。SAIL以防御性专利共享为机制，参与方通过免版税交叉许可协议同意共享AI专利，成员包括Anthropic、Genentech、IBM、Meta和微软等企业。SAIL聚焦于基础AI技术，涵盖基础模型、训练与微调方法、评估与监控机制、安全技术及集成框架等，应用层面创新及终端用户产品则被排除在外。这一区分具有战略意义，因为它突出了参与组织认为系统性风险最大的领域。基础技术可以影响整个生态系统，而非孤立的应用。一项涵盖训练架构、优化方法或模型评估框架的广泛适用专利，可能影响广泛的下游产品和服务。

五、专利质量比专利数量更重要

随着AI专利组合不断扩展，仅依靠专利数量作为衡量竞争地位或许可实力的价值正逐渐减弱。在诉讼、许可和竞争情报评估中，专利质量指标的权重日益上升。跨多个技术领域的研究一致表明，当采用基于价值的指标（如专利资产指数）进行评估时，专利组合排名相较于数量指标可能会出现显著变化。专利资产指数融合了技术相关性（含前向引用）与市场覆盖范围两大维度，用以衡量专利组合的相对强度与影响力。基础技术往往具有广泛的下游影响，规模较小的高价值专利组合在许可谈判中的议价能力，可能超越大幅增加但影响力有限的专利组合。报告指出，这一趋势在5G、Wi-Fi、视频编码、半导体和先进制造等技术领域已有体现，质量导向的排名结果与仅基于专利家族数量的排名差异显著，AI领域预计也将呈现类似规律。

这些发展带来了若干战略意义。首先，基础技术的可视化日益重要。企业需更清晰地辨识哪些专利涵盖核心AI能力，并追踪其所有权结构的演变趋势。其次，随着AI加速渗透，诉讼风险可能增加，即便企业不自行开发模型或基础设施，仅在产品中集成第三方AI技术，亦可能暴露于侵权风险之中。第三，协作许可和防御性专利共享结构将变得更加重要，尤其是在影响整个生态系统的基础技术领域。最后，质量导向的分析方法在AI专利组合评估中日趋关键。随着AI专利申请量的持续攀升，能否从海量申请中甄别出真正具有战略价值的专利，将成为许可谈判、诉讼策略及投资决策的核心环节。

未来，AI领域的创新步伐仍将不断加快，但其背后的知识产权版图将更趋复杂。专利数量激增、所有权结构分散、诉讼活动日趋活跃、AI技术的基础性特征日益显著，正在为科技企业塑造一种全新的专利风险形态。与此同时，整体格局尚未定型。大量基础性AI专利尚处审查阶段，所有权关系仍在动态调整，协作许可机制仅初现端倪。在此背景下，在此背景下，能够将优质专利数据、先进分析工具与战略性组合评估有效结合的组织，将更有能力识别风险、捕捉机遇，并在AI驱动型竞争的下一个阶段占据主动。对知识产权从业者而言，挑战已不再局限于谁拥有AI专利，而是日益聚焦于哪些专利正成为关键杠杆、系统性风险潜伏何处，以及当AI逐步演变为全球经济的基础设施时，许可架构将沿何种路径演进。

来源：中国科学院知识产权信息，编译自：https://www.iam-media.com/article/analytics-deep-dive-indicates-new-shape-of-ai-patent-risk

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