河南
过去一年，一个明显的变化正在发生：AI开始进入那些过去被认为最依赖专业知识和经验的工作领域。
在药物研发领域，AI正参与靶点发现、分子设计等核心研发环节，提升药物研发效率；在软件开发领域，AI编程助手已经成为越来越多工程师的“第二开发者”，参与代码生成、测试和调试；在法律服务领域，AI也逐步进入法律检索、文书分析、案例研究等专业场景，帮助法律工作者处理复杂信息......
这些变化说明，AI的角色正在发生改变：它不再只是提升效率的辅助工具，而开始参与专业知识处理、复杂分析和决策支持。
而这一趋势，也正在进入知识产权领域。
AI进入知识产权审查业务
2026年6月，国家知识产权局发布《2026年度专利专项研究项目立项名单》。61个立项项目中，涉及人工智能技术的研究超过20项。
其中，多项研究聚焦AI辅助审查意见生成、多模态大模型辅助审查、专利审查推理逻辑构建等方向。
图：《2026年度专利专项研究项目立项名单》
这意味着，随着人工智能技术的发展，AI在专利审查中的角色正在从辅助信息获取逐步延伸到技术理解、文献分析和审查辅助判断。
AI拓展知识产权服务应用场景
如果说审查端反映的是行业趋势，那么产业端面对的，则是更加现实的竞争压力。今天的企业，面对的不再只是专利申请数量的竞争，而是创新效率、技术布局和知识产权运营能力的竞争。
全球专利数量持续增长，新技术快速交叉融合，企业需要更早发现技术机会、更快判断竞争方向、更科学规划专利布局。传统依赖人工检索、经验分析的工作方式，越来越难以支撑快速变化的创新节奏。
越来越多企业需要借助AI开展科技情报分析、技术路线研判、专利布局、申请前评估和知识产权管理，希望把知识产权工作从“成果保护”前移到“创新支撑”。知识产权服务的价值，也需要从被动响应需求，转向主动服务创新。
知识产权服务需要专业能力支撑
不过，知识产权并不是一个能够简单套用通用AI能力的领域。它既涉及复杂的技术内容，也涉及法律规则、产业竞争和创新管理。从技术检索、专利导航，到专利布局、风险分析和成果运营，每个环节都需要结合技术逻辑、产业趋势和知识产权规则进行综合判断。
因此，真正服务知识产权创新的AI，需要具备专业数据基础和行业理解能力。只有将专业数据、专业模型与实际业务结合，AI才能更好地辅助创新主体提升技术发现、战略布局和知识产权管理效率。
探索AI驱动的知识产权数智化服务
在这一趋势下，专业化知识产权AI平台正在成为行业探索的重要方向。作为国内领先的AI+科创情报大数据平台，星河智源持续探索人工智能、大数据与科技创新、知识产权服务场景的融合应用，推动知识产权服务模式向智能化方向发展。
针对知识产权领域对专业数据和行业理解能力的需求，星河智源自主研发了MindFlow科创大模型。该模型基于全球2亿+专利、1.9亿+期刊、2.5亿科技论文等专业数据进行训练，结合知识产权业务场景，已形成覆盖科创情报洞察、创意挖掘、研发导航、风险预警及知识产权管理等全流程的AI科创解决方案。
图：星河智源的九大功能模块
依托相关技术积累，星河智源承担了国家知识产权局智能语义检索引擎（审查员专用）、AI能力增强中心建设以及国家数据局面向科技情报大模型高质量数据集建设等国家级重点项目，并累计为超10000家创新主体提供AI科创服务。
7月24日至25日，由IPR Daily与IPR Daily Global主办、星河智源独家冠名的「GIPC·产业之王｜2026星河智源全球知识产权生态大会」将在北京举办。7月25日，大会将举办“产业之王·全球知识产权战略峰会”及“AI与产业创新知识产权研讨会”，围绕“全球知识产权格局，AI时代知识产权服务新范式及AI重塑知识产权创新”相关话题展开深入讨论，共同探索人工智能时代知识产权发展的新路径。
当范式在重构、规则在重写、机会在重新分配，你需要的不只是观望，而是一次系统性的能力升级。
7月25日，北京见！
来源：IPRdaily中文网（iprdaily.cn）
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