AI知产布局:算法、数据与模型的全链条保护策略 | 知产周特刊

人工智能（AI）技术的迅猛发展正在深刻重塑各个产业，推动着新一轮科技革命和产业变革。知识产权在服务AI产业发展方面，发挥着重要的制度供给和技术供给双重作用。

目前，我国是世界上AI专利的最大拥有国，占比达全球60%^【1】。AI技术的特性也带来了前所未有的知识产权挑战。

为规范AI技术的保护路径，提升专利申请质量，国家知识产权局近期再次修改完善了对人工智能领域专利申请的审查标准，修改后的《专利审查指南》（下称“指南”）已于2026年1月1日正式施行^【2】。

在这一背景下，为人工智能技术制定系统、前瞻且切实可行的知识产权布局与保护策略，成为创新主体构建核心竞争力、防范风险的关键环节。

AI技术的核心要素包括算法、数据以及模型，知识产权保护需特别关注上述核心要素的特性。

抽象性与数学本质：算法是AI系统的核心，其本质上是解决问题的步骤或方法，具有高度的抽象性和数学属性。这使得其可专利性在各国司法实践中存在争议，核心在于如何满足技术方案的要求。

迭代速度快：AI算法更新频繁，专利申请周期可能跟不上技术发展速度，这也是导致部分创新主体不重视AI专利申请的原因之一。

来源与权属的复杂性：数据是AI模型训练和性能优化的基础资源，数据来源包括公开数据、用户数据、合作数据等，涉及数据所有权、隐私权、个人信息保护等多重法律问题。尤其在生成式AI场景中，AI生成的内容的可专利性以及著作权归属问题在全球范围内尚无统一标准，是业界热议的焦点。

合规风险：训练数据的获取、处理与应用涉及复杂的合规风险。指南新规下，数据合规审查成为前置规则。在跨境场景下，不同司法辖区对数据主权与数据流动的监管差异显著，需要防止因隐私侵权或数据爬取争议引发法律纠纷。

预处理与加工：在大模型的训练过程中，对数据的清洗、标注、特征提取、结构化设计等过程可能产生具有独创性的数据库或软件工具，这类成果往往可以作为技术方案的一部分进行专利挖掘，或者寻求著作权保护。

“黑箱”特性：模型的内部决策过程难以解释，这使得在专利申请和授权过程中很难证明其创新性以及专利说明书的充分公开。并且，即使模型专利获得授权，在后续的侵权判定中进行技术特征比对难度也很高。

模型参数：训练得到的模型参数是核心价值所在，一般无法通过反向工程破解，通常最适合通过商业秘密进行保护。

开源合规：部分AI模型以开源形式发布，需遵守相关许可证要求，如GPL、Apache等，避免因违规使用导致知识产权纠纷。在知识产权布局中，应评估开源与专有策略的平衡，确保核心技术保护的同时，促进生态合作与技术共享。

基于指南对AI专利的审查标准，对于具备“技术三要素”且具备“创造性”的AI发明，可依法申请发明专利并获得保护。包括：

1.AI算法与具体技术场景结合。例如在医疗影像识别、自动驾驶决策或智能制造控制中的应用，通过解决特定技术问题体现其技术贡献。同时，将算法的实现过程与数据处理流程、系统架构设计相融合，形成可专利的技术方案，有助于突破审查障碍。

2.运行AI算法的装置。例如通过改进硬件以更高效运行AI算法的专用AI芯片。

3.数据处理方法或模型训练方法。对数据的清洗、标注、特征提取、结构化设计等过程的创新，以及针对模型压缩、加速推理等工程化环节的创新，也日益成为专利布局的重点领域。

4.图形用户界面。用于提升人机交互效率的图形用户界面，若其布局、动态反馈或可视化逻辑具有新颖性与独特性，亦可申请外观设计专利。

1. 伦理与合法性自查

在专利申请文件的撰写和研发过程中，必须对数据来源的合法性、数据加工处理的合法性、算法规则的公平性进行自我审查。

2.说明书“充分公开”

在说明书中，不能只描述AI模型达到了什么效果，还需更详细地披露技术细节，包括模型架构、训练目标、初始化参数、训练过程、数据集的构建和处理方式、样本量、迭代次数、收敛条件、验证指标及实验数据等，以满足本领域技术人员能够复现的要求。

3.算法与场景的技术贡献

专利申请必须清晰阐述算法改进如何与具体的技术领域结合，算法特征与技术特征如何实现“功能上彼此相互支持、存在相互作用”，并带来了何种可验证的技术效果。单纯将通用算法套用到一个新场景，很难被认定为具备创造性。此外，应当以“技术贡献度”为核心构建权利要求体系，突出算法与硬件资源调度、数据处理流程或具体应用场景之间的协同优化机制。通过量化指标体现技术效果的实质性提升，如计算效率提高、资源消耗降低或准确率显著改进，并结合实验数据加以佐证。

4.发明人资格核查

国家知识产权局明确要求，任何专利申请均不得将人工智能系统列为发明人，发明人必须为实际作出创造性贡献的自然人^【3】。如果在研发过程中使用AI工具辅助发明，则应当通过技术日志、实验记录等方式留存人类发明人对技术构思的实质性参与证据，以证明创新成果源于人的智力活动。

结合AI技术核心要素的特性，针对AI技术的不同组成部分，除专利权外，还需灵活运用多种知识产权保护工具，形成覆盖算法、数据、应用场景的立体化保护体系。

1.适用对象

对于AI技术中涉及算法创新但难以满足专利授权条件的部分，例如软件与代码，可以视为作品自动获得著作权的保护。

常见的包括：AI算法或模型的源代码、目标代码等，用于数据预处理、模型训练或结果分析的软件工具，包括数据集合的选择编排、结构化设计等具有独创性的数据库，用户界面，以及AI生成内容。

2.实务要点

目前对AI生成内容的保护仍存在法律空白。主流观点认为，在无人类实质性创造性贡献的情况下，AI生成内容可能不受著作权法保护，或归属为操作者/训练者（依具体法域而定）。

可见，AI生成内容能否获得著作权保护，关键在于人类在创作过程中的参与程度和创造性贡献。因此，在实务中应重点留存开发过程中的人工调整记录、设计决策文档等证据，以证明人类的实质性参与，提升权利主张的可信度。

1.适用对象

对于不适合或难以通过专利、著作权保护的，且具有商业价值的AI核心资产，例如核心算法和模型参数等，建议通过商业秘密进行保护。

常见的包括：不易被竞争对手通过反向工程破解的算法逻辑，关键的模型参数及超参数设置，经过深度处理或标注的数据，独家的训练数据集，以及特定的工程技巧、调优方法等。

2.实务要点

商业秘密保护依赖于严格的保密措施。否则维权时需证明信息价值性、保密措施和侵权行为，难度较大。数据表明，我国商业秘密一审案件的胜诉率不足20%^【6】。更严重的是，一旦泄密，权利可能永久丧失。

近日，国家市场监督管理总局正式发布《商业秘密保护规定》，2026年6月1日正式施行，对企业合规体系提出了更高要求。企业应高度重视商业秘密保护体系的建设，对于技术内容区分公知与非公知部分，进行秘点精细化管理，将保密措施进行实质化落地。

1.数据知识产权

对于经实质性加工、具有独创性的数据集合，可尝试通过数据知识产权登记制度确权。企业可以针对训练数据集、衍生数据产品等进行分类整理，确保数据来源合法、处理过程合规，并保留完整的数据处理日志与权利凭证。

2.商标权

对于AI产品或服务的品牌名称、标识，积极通过商标权进行保护，建立品牌认知和商誉。

3.合同/协议

对于不适用各类知识产权保护的AI技术资产，例如API接口、自有数据等，通过许可协议、开发合同、数据使用协议、合作研究协议等，明确各方在AI技术开发、使用、数据共享、成果归属等方面的权利和义务，作为法定权利的重要补充。

人工智能领域的知识产权布局与保护是一项复杂且动态的系统工程。企业需深刻理解AI技术的知识产权特性，熟练掌握专利、著作权、商业秘密等多元保护工具的运用规则，并结合自身技术特点、商业模式和发展阶段，制定前瞻性、组合式、精细化的IP策略。同时，密切关注法律法规、司法实践和行业动态的变化，持续调整优化策略，方能在激烈的AI竞争中有效保护创新成果，规避法律风险，最大化知识产权的商业价值，为企业的可持续发展保驾护航。