李旭：AI驅(qū)動知識產(chǎn)權(quán)行業(yè)新時代

2026年1月10日，第二屆亞洲知識產(chǎn)權(quán)人才盛典于杭州濱江區(qū)盛大啟幕。本次盛典以“正該闖”為主題，匯聚亞洲各國的知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域精英翹楚齊聚錢塘江畔，共同開啟一場關(guān)乎勇氣、突破與成長的年度思想盛宴。
知擎智能創(chuàng)始人兼CEO李旭受邀出席，并發(fā)表了題為《AI驅(qū)動知識產(chǎn)權(quán)行業(yè)新時代》的主題演講。他認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)大模型與AI Agent（智能體）技術(shù)正深刻改變知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)行業(yè)，其核心價值并非降低服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，而是作為“品質(zhì)引擎”，放大專業(yè)價值、彌合能力鴻溝，驅(qū)動行業(yè)實現(xiàn)服務(wù)精度、質(zhì)量與效率的全面進化。

知擎智能創(chuàng)始人兼CEO李旭

以下為演講實錄：
大家好，我是知擎智能李旭，感謝IPR Daily的邀請。 今天分享的主題是“AI驅(qū)動知識產(chǎn)權(quán)行業(yè)新時代”，這也是我們過去一直在親身實踐的課題。
簡要介紹知擎智能。我們是一家原生知識產(chǎn)權(quán)大模型科技公司，公司由原百度AI產(chǎn)業(yè)化團隊與李開復(fù)博士創(chuàng)辦的大模型獨角獸企業(yè)——零一萬物聯(lián)合創(chuàng)立，具備深厚的大模型技術(shù)和知識產(chǎn)權(quán)業(yè)務(wù)積淀。我們致力于通過自研專利大模型與 Agentic AI 多智能體系統(tǒng)，為知識產(chǎn)權(quán)產(chǎn)業(yè)帶來整體服務(wù)品質(zhì)和效率的變革。
與傳統(tǒng)知識產(chǎn)權(quán)代理機構(gòu)不同，我們更是一家智能化的服務(wù)商。 依托大模型在技術(shù)廣度與垂類深度上的優(yōu)勢，成為企業(yè)研發(fā)和IPR部門的智能化外腦。我們也通過大模型賦能知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)機構(gòu)，幫助行業(yè)新手快速學(xué)習(xí)和成長，讓資深專家實現(xiàn)能力和價值破圈。
一、大模型時代：從AI1.0到AI2.0的范式躍遷
我們常說，2025年是大模型在各個產(chǎn)業(yè)落地應(yīng)用的元年。這標(biāo)志著各行業(yè)正從AI 1.0專用模型時代邁入AI 2.0通用智能時代，實現(xiàn)范式升級。
AI 1.0時代的局限性在于：每一個應(yīng)用場景都需要利用領(lǐng)域數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，構(gòu)建一系列的專用小模型，無法進行有效泛化。而AI 2.0大模型時代的本質(zhì)在于規(guī)模效應(yīng)觸發(fā)的技術(shù)涌現(xiàn)。通過海量通用數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練，使模型具備了跨領(lǐng)域的泛化能力。這種“技術(shù)涌現(xiàn)”讓企業(yè)科技創(chuàng)新等復(fù)雜場景實現(xiàn)智能化應(yīng)用成為可能。

二、行業(yè)困局與突破：大模型產(chǎn)業(yè)化爆發(fā)的關(guān)鍵因素
在2025年之前，大模型在知識產(chǎn)權(quán)等嚴(yán)肅行業(yè)的落地面臨諸多障礙：一是“幻覺問題”，即生成內(nèi)容與事實存在偏差，這在法律、知產(chǎn)領(lǐng)域是難以接受的；二是“被動響應(yīng)”模式，過去用戶是以交互對話方式被動響應(yīng)，但在科創(chuàng)場景中，更重要的是讓大模型實現(xiàn)主動思考與規(guī)劃；三是“ROI陷阱”，高昂的算力與部署成本限制了規(guī)模化應(yīng)用。
2025年AI工程化能力的一系列演進，讓大模型從“輔助工具”演進為“業(yè)務(wù)代理”，產(chǎn)業(yè)價值從“提效增質(zhì)”升華為“價值交付”。通用大模型的思考鏈路基于概率性決策，在需要穩(wěn)定保障服務(wù)精度的場景中無法達標(biāo)（如專利服務(wù)）。而AI Agent依托通用和產(chǎn)業(yè)大模型，融合了主動規(guī)劃、上下文記憶及工具鏈調(diào)用等業(yè)務(wù)工程能力，大幅提升了服務(wù)精度，并實現(xiàn)了可被信賴的AI結(jié)果輸出。
三、知識產(chǎn)權(quán)大模型實踐：價值觀與應(yīng)用方法論
知擎智能秉著正確的應(yīng)用價值觀，在知識產(chǎn)權(quán)大模型產(chǎn)業(yè)落地中進行了非常多的實踐。我們希望讓大模型成為知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)的“品質(zhì)引擎”，彌補傳統(tǒng)人工服務(wù)帶來的認(rèn)知和能力偏差。包括在技術(shù)挖掘布局、文本輔助、侵權(quán)分析等不同的場景中，通過大模型為客戶最終所需要的高品質(zhì)專利服務(wù)結(jié)果負(fù)責(zé)。基于這一價值觀，我們形成了四大核心應(yīng)用方法論：
1.適配大模型的業(yè)務(wù)SOP
首先在大模型應(yīng)用當(dāng)中去找尋到一個適合大模型業(yè)務(wù)的操作流程。人類的思考邏輯跟大模型的思考鏈路并不一致，這個時候恰恰需要把人類思考的業(yè)務(wù)鏈路轉(zhuǎn)化為機器可理解的標(biāo)準(zhǔn)化操作流程。例如在專利某些應(yīng)用場景中，從人的思考鏈路來講會分成多步串聯(lián)的步驟，而大模型更可能按照并行、循環(huán)等步驟來完成長思考過程和任務(wù)執(zhí)行。這就是很典型的，大模型的思考鏈路并非照搬人的邏輯，需要通過AI技術(shù)工程師完成“業(yè)務(wù)邏輯”到“模型語言”的轉(zhuǎn)化。
2.設(shè)計具備反思能力的AI Agent
與此同時，我們要在大模型基礎(chǔ)之上構(gòu)建一個具備獨立反思能力的AI agent。例如我們會在關(guān)鍵的AI生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，引入'評估者模型’構(gòu)建多機對弈機制，通過自動化評審閉環(huán)確保輸出質(zhì)量的穩(wěn)定性”，對前序環(huán)節(jié)生成模型的結(jié)果不斷進行相應(yīng)的調(diào)整完善，這樣能夠讓復(fù)雜任務(wù)的完成準(zhǔn)確性獲得有效保障。
3.構(gòu)建可自學(xué)習(xí)的Agentic AI
構(gòu)建一個可自我學(xué)習(xí)和迭代的AI系統(tǒng)，是從更宏觀層面而言更為關(guān)鍵的核心任務(wù)。從AI1.0時代的”人在回路中（Human-in-the-Loop），到AI2.0時代的“人在回路上 (Human-on-the-Loop)”，人類在AI生產(chǎn)過程中通過扮演監(jiān)管者、指導(dǎo)者、修正者等不同角色來“駕馭”大模型，引導(dǎo)其優(yōu)化決策和生成效果，最終實現(xiàn)其具備自我糾偏和迭代能力，這一機制正是推動大模型及整套Agent架構(gòu)不斷演進的動力。
4.混合AI架構(gòu)設(shè)計與實現(xiàn)
AI產(chǎn)業(yè)化落地是一套復(fù)雜的系統(tǒng)化工程，上述能力的落地，需要依托一套整合了通用大模型、垂類小模型、外鏈工具、技能包及Agent等多層模塊系統(tǒng)構(gòu)建，從而實現(xiàn)貼合業(yè)務(wù)所需的價值交付。
知擎智能正在為不同企業(yè)客戶提供滿足其科技創(chuàng)新和專利保護的多元化服務(wù)解決方案。
對代理機構(gòu)而言，除了核心的提效增質(zhì)賦能外，知擎智能提供的更大價值在于借助大模型在業(yè)務(wù)與技術(shù)深度上的快速學(xué)習(xí)和理解能力，助力行業(yè)人才成長與服務(wù)升級：一方面，幫助行業(yè)新人快速上手，將傳統(tǒng)的“經(jīng)驗傳承”智能化；另一方面緩解資深專家的精力局限，實現(xiàn)更充分的信息檢索與專業(yè)分析等工作。
對于科技型企業(yè)的研發(fā)和IPR部門而言，知擎智能也扮演著企業(yè)研發(fā)的“智能化外腦”，在研發(fā)方向選擇、多元創(chuàng)新路徑探索等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，輸出高價值建議和創(chuàng)新方案。
在過去一段時間，知擎智能實現(xiàn)了快速的行業(yè)落地，已經(jīng)為眾多客戶完成了智能化專利服務(wù)的成果交付，獲得了客戶的信任并加深合作，這也是對我們企業(yè)服務(wù)價值和效果的最好證明。
我們始終認(rèn)為，AI對于知識產(chǎn)權(quán)行業(yè)的價值并非替代，而是推動行業(yè)服務(wù)的深度進化——這種進化將集中體現(xiàn)在服務(wù)精度、質(zhì)量與效率的全面提升。基于這一愿景，知擎智能希望在這個過程中能夠成為行業(yè)服務(wù)進化的驅(qū)動引擎，與在座的各位行業(yè)同仁攜手并肩，共同迎接知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)智能進化的新篇章。
謝謝大家！

來源：IPRdaily中文網(wǎng)（iprdaily.cn）