国家知识产权局2026立项名单透露信号：专利审查正进入AI治理时代

刚刚公布的《2026年度国家知识产权局专利专项研究项目立项名单》涉及61个项目，覆盖北京、湖北、江苏、天津、广东、河南、浙江、福建、四川、上海、陕西等至少11个省级地区，其中最突出的关键词，就是AI。

从项目类型看，61个项目大致可以分为三类：一是10个重点专项类项目，编号为ZX；二是35个一般研究类项目，编号为Y；三是16个专利分析类项目，编号为FX。

在61个项目中，直接出现“AI”“人工智能”“大模型”“多模态大模型”“智能算法”“智能体”等关键词的项目超过20项，约占全部项目的三分之一。更重要的是，这些AI项目并不是集中在某一个单点，而是分布在专利审查、初审、实用新型、发明审查、复审无效、审查质量管理、专利信息化、专利分类、未来产业专利分析等多个环节。

这说明，AI正在进入专利审查体系的内部结构。

过去谈AI赋能知识产权，很多人首先想到的是写专利、查专利、做检索、生成审查意见答复。也就是说，AI更多被理解为申请人、代理机构或企业法务端的效率工具。

但这份名单透露出的信号不一样。

它说明，AI不只是帮助申请人写得更快，也不只是帮助代理师检索得更全，而是可能开始进入审查质量管理、审查意见辅助生成、创造性判断、AI生成专利甄别、审查资源调配、复审无效规则研究和审查管理智能体建设之中。

换句话说，专利审查正在从“信息化辅助时代”，进入“AI治理时代”。

一、AI开始进入审查质量管理体系

名单中最值得注意的项目之一，是“多模态大模型技术在审查质量管理体系中的应用”。这个题目释放出的信号非常直接，AI不再只是一个辅助检索工具，而是开始进入审查质量管理体系。

专利审查最核心的问题，从来不是简单阅读文本，而是形成判断。

审查员要理解技术方案，要比对现有技术，要识别区别技术特征，要判断是否存在技术启示，还要形成逻辑完整、尺度稳定的审查意见。

过去，信息化系统主要解决的是流程问题：案件怎么流转、文献怎么检索、数据怎么调取、期限怎么管理。它能够提高效率，但很难真正进入判断本身。

多模态大模型进入之后，情况正在发生变化。

所谓多模态，不只是处理文字，还可以理解图像、附图、结构图、流程图、产品形态等信息。对专利审查来说，这一点非常关键。因为大量专利申请不是纯文本问题，尤其在机械、通信、医药、化学、实用新型、外观设计等领域，技术方案往往同时存在于权利要求书、说明书、附图和实施例之中。

如果AI能够同时处理文本、图像、技术特征和审查规则，审查辅助就不再只是“帮忙找文献”，而可能进一步变成“帮忙搭建判断路径”。

这也是为什么名单中还出现了“基于文本和图像要素的专利智能检查研究”“基于构建专利审查推理逻辑链条的实审辅助审查研究”等项目。

这些项目指向的不是简单自动化，而是审查判断的结构化、链条化和可解释化。

未来的AI审查辅助系统，真正重要的不是直接给出一个结论，而是能够说明这个结论是怎么形成的，检索到了什么现有技术，抽取了哪些技术特征，识别了哪些区别点，为什么认为存在或不存在技术启示，审查意见的逻辑是否前后闭合。

这将直接改变专利审查质量管理的方式。

二、专利审查的关键词，从“审得快”转向“审得准”

这份名单中，还有一类项目看上去偏内部管理，但实际非常重要。

比如“多维目标均衡下的案源调配与审查模式创新——深化分级分类驱动快速消解积压路径研究”，以及“人工智能驱动的专利信息化总体架构优化研究”。

这些题目背后，其实是同一个问题：面对越来越复杂的技术申请，审查资源如何配置？

过去，全球主要知识产权局都在强调审查效率。申请量增长、技术复杂度提高、积压压力增加，使得“审得快”成为一个重要指标。

但进入AI时代之后，仅仅“审得快”已经不够了。

更关键的问题是，能不能审得准，审得稳，审得一致。

如果所有案件都用同一种审查资源配置方式，既可能浪费审查资源，也可能影响审查质量。未来更可能出现的是分级分类审查：简单案件更快处理，复杂案件重点投入；普通申请常规审查，高价值或高风险领域加强判断；疑似AI生成、批量化、低质量申请进入识别和筛查机制。

这也是为什么名单中专门出现了“AI生成专利智能识别与分级分类审查策略研究”。

三、实用新型可能成为AI治理的重点场景

在这份名单中，实用新型相关项目也很集中。

例如，“新形势下实用新型专利制度优化研究”“实用新型领域AI生成专利的定性甄别与审查策略选取研究”“多模态大模型在实用新型审查中的应用研究”。

这些项目放在一起看，说明实用新型制度很可能成为AI治理的重要场景。

原因并不复杂。实用新型数量大、授权周期短、文本结构相对模式化，也更容易受到AI批量生成申请的冲击。过去，很多企业把实用新型当作低成本专利工具，用来补数量、做布局、满足项目申报或资质评价需求。

但AI生成能力提高之后，低成本申请会变得更低成本，批量化文本会变得更容易生产。

这会倒逼审查端提升识别能力。

未来，实用新型审查可能越来越依赖多模态识别、结构特征抽取、技术方案比对和重复性筛查。也就是说，那些没有真实技术改进、只是通过语言包装出来的实用新型，可能越来越难混过去。

这对企业是一个非常现实的提醒。

实用新型不能再只是“便宜证书”，而必须回到产品结构、技术改进和权利稳定性本身。

四、AI生成专利，正在倒逼专利制度重新回答基本问题

AI对专利制度最直接的冲击之一，是AI生成专利。

这不是一个简单的“AI能不能当发明人”的问题。更大的问题是，当AI深度参与技术方案生成、实验设计、结构组合、参数优化甚至权利要求撰写时，专利制度如何判断一项发明的真实创新来源？

名单中有“人工智能相关发明的发明人身份认定标准研究”，也有“AI驱动的创新范式与专利审查规则因应研究”。这两个题目，其实触及的是同一个深层问题：专利制度原本建立在人类创新活动基础之上，但AI正在改变创新活动的组织方式。

过去，发明创造通常可以追溯到研发人员、实验过程、技术难题和解决方案。但AI介入之后，很多方案可能是在人、模型、数据、提示词、训练环境和自动化实验之间共同形成的。这个时候，审查员面对的不只是文本本身，还可能需要判断技术贡献是否真实、创造性是否成立、发明人署名是否合理、说明书公开是否充分。

这会进一步改变企业的专利管理方式。

未来，高质量专利不只是写出来的，也要能证明出来。

五、未来产业专利规则，正在被提前研究

这份名单还有一个明显特征。它不是只研究审查本身，也在研究未来产业。

在16个专利分析类项目中，涉及存算一体、具身智能AI大模型、芯粒互连、MEMS半导体晶圆、脑机接口、药物递送、工业母机、商业航天、量子重力测量、低空智能网联、量子点材料、第四代半导体、超材料、纳米能源材料、建筑光伏、长时储能等多个方向。

这些项目几乎构成了一张未来产业专利地图。

其中既有人工智能，也有集成电路；既有低空经济，也有商业航天；既有脑机接口，也有新材料和新能源。

这说明，专利审查和专利分析已经不只是被动服务产业，而是在提前介入产业技术路线的形成过程。

对未来产业来说，专利问题不能等产品成熟之后再解决。很多技术路线还在形成，标准还在演化，产业链还在重组，专利规则和专利风险就已经开始出现。

谁能提前理解这些领域的专利格局，谁就能更早判断技术路线、竞争位置和产业安全风险。

这也是为什么名单中会出现“我国集成电路领域高价值专利筛选优化与风险协同防御体系构建研究——基于专利池视角”“第四代半导体材料专利战略分析与产业安全研究”等项目。

这类题目已经不是传统意义上的专利分析，而是把专利放进产业安全、技术竞争和全球治理框架中重新理解。

六、代理机构和企业需要重新理解专业能力

对专利代理机构来说，这份名单释放出的信号尤其直接。

如果审查端开始越来越多地使用AI、多模态模型、推理链条、智能检查和分级分类机制，代理机构的专业能力就必须升级。

未来，一份专利申请文件会被更充分地结构化分析。权利要求是否清楚，技术特征是否闭合，说明书是否支持，附图是否一致，区别特征是否真实存在，创造性论证是否经得起推理链条检验，都会变得更加重要。

这对低质量代理是压力，对高质量代理则是机会。

因为AI时代并不会消灭专业服务，反而会让真正有判断力的专业服务变得更稀缺。

能够帮助客户识别高价值技术点、设计稳定权利要求、形成可攻可守的专利组合、预判审查风险和无效风险的代理机构，会越来越有价值。

相反，只靠模板化撰写、低价批量交付、流程型服务生存的机构，会越来越难。

对企业而言，专利管理也要改变。不能再简单考核申请量、授权量和证书数量，而要回到几个更实在的问题：这件专利对应什么产品？解决什么技术问题？相对现有技术的真实改进在哪里？未来能不能支撑许可、融资、诉讼、标准、出海或产业协同？

知产力判断

《2026年度国家知识产权局专利专项研究项目立项名单》表面上是一份研究项目安排，实质上是一份专利治理路线图。立项只指向一个趋势，专利审查正在进入AI治理时代。

在这个时代，AI不是简单提高效率的工具，而是专利制度重新组织判断、分配资源、识别风险和提升质量的重要基础设施。

对企业和代理机构来说，真正的挑战也不再是“会不会使用AI”，而是能不能在AI审查和AI治理的新环境下，拿出更真实、更稳定、更有价值的专利。

过去，专利行业常说，数量时代正在过去，质量时代正在到来。

现在，这句话可能需要再往前推进一步，AI治理时代，专利质量将被重新定义，专利价值也将会被精准定价。