适用场景
本指南面向正在或计划将人工智能技术应用于产品、服务或内部运营的中国出海企业，尤其是在AI技术从验证向规模化落地转型阶段，需要关注专利布局、合规管理及风险防范。
核心要点
1. 中国AI专利审查新规
国家知识产权局发布《人工智能相关发明专利申请指引（试行）》并修订《专利审查指南》，明确了AI领域专利申请的审查标准，涵盖客体、充分公开和创造性等关键方面。
2. AI发明人须为自然人
专利申请的发明人必须是自然人。即使AI辅助生成发明，也需有自然人做出实质性贡献才能署名，否则可能面临诚信风险和“非正常申请”的认定。
3. AI专利的技术方案要求
AI相关发明需满足《专利法》规定的“技术方案”，通常要求与硬件结合或与计算机系统内部结构形成特定技术关联，并解决技术问题。说明书需充分公开算法步骤、模型结构或应用场景结合方式。
4. 合作开发中的专利权属挑战
在与大模型企业合作进行AI本地化部署和开发时，涉及模型训练、构建、应用等技术成果的专利申请权和授权专利归属问题复杂，易产生利益冲突，需提前明确。
5. 开源代码不等于专利许可
使用开源AI代码或模型通常只获得软件著作权许可，不必然包含专利许可。许多开源协议不含专利授权条款，或仅授权贡献者所持专利，可能导致对第三方专利的侵权风险。
实务建议
- 建立健全内部知识产权合规制度：针对AI合作开发，在协议中明确约定技术成果归属，例如基础模型优化成果可归大模型企业但需许可应用企业；基于企业自有数据和个性化需求成果归应用企业；行业普适性成果可约定共有。
- 规范AI辅助发明流程与记录：制定AI辅助生成专利申请的内部指引，要求员工诚信使用AI工具，完整记录研发立项过程、AI使用情况，并明确自然人对最终技术成果的实质性贡献，通过信息化系统存档并进行员工培训。
- 强化技术类知识产权法律团队建设：组建或聘请具备技术背景和专利实务经验的法律团队，对拟启动的AI项目进行事前专利侵权风险排查和评估，包括开源模型和许可协议的甄别、合作方知识产权尽职调查等。
- 主动进行专利风险管理与监控：对识别到的重点风险专利进行稳定性分析，根据结果决定是否发起专利无效挑战、寻求许可或直接购买。同时，持续监控全球AI相关司法案例动态，及时识别潜在侵权风险并采取应对措施。
风险提示
- 合作开发权属不清：未在合作协议中明确约定AI技术成果的专利权属，可能导致合作方之间产生严重的专利纠纷，影响商业化进程。
- AI辅助生成专利的诚信风险：员工过度依赖AI生成专利方案，且无自然人实质性贡献，可能被认定为“非正常申请”或“违背诚实信用原则”，面临声誉损失和行政处罚。
- 误解开源协议导致侵权：错误认为开源代码即代表获得专利许可，可能在商业应用中侵犯第三方专利权，引发高额赔偿诉讼，甚至导致产品下架。
- 前期风险评估不足：在AI模型开发或合作初期，未充分进行专利侵权风险排查和评估，可能选择不适合的开源协议或合作方，为后期商业化埋下隐患。