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      李旭:AI驅動知識產權行業新時代

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      2026年1月10日,第二屆亞洲知識產權人才盛典于杭州濱江區盛大啟幕。本次盛典以“正該闖”為主題,匯聚亞洲各國的知識產權領域精英翹楚齊聚錢塘江畔,共同開啟一場關乎勇氣、突破與成長的年度思想盛宴。
      知擎智能創始人兼CEO李旭受邀出席,并發表了題為《AI驅動知識產權行業新時代》的主題演講。他認為,產業大模型與AI Agent(智能體)技術正深刻改變知識產權服務行業,其核心價值并非降低服務標準,而是作為“品質引擎”,放大專業價值、彌合能力鴻溝,驅動行業實現服務精度、質量與效率的全面進化。


      知擎智能創始人兼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驅動知識產權行業新時代”,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權大模型科技公司,公司由原百度AI產業化團隊與李開復博士創辦的大模型獨角獸企業——零一萬物聯合創立,具備深厚的大模型技術和知識產權業務積淀。我們致力于通過自研專利大模型與 Agentic AI 多智能體系統,為知識產權產業帶來整體服務品質和效率的變革。
      與傳統知識產權代理機構不同,我們更是一家智能化的服務商。 依托大模型在技術廣度與垂類深度上的優勢,成為企業研發和IPR部門的智能化外腦。我們也通過大模型賦能知識產權服務機構,幫助行業新手快速學習和成長,讓資深專家實現能力和價值破圈。
      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業落地應用的元年。這標志著各行業正從AI 1.0專用模型時代邁入AI 2.0通用智能時代,實現范式升級。
      AI 1.0時代的局限性在于:每一個應用場景都需要利用領域數據進行訓練,構建一系列的專用小模型,無法進行有效泛化。而AI 2.0大模型時代的本質在于規模效應觸發的技術涌現。通過海量通用數據的預訓練,使模型具備了跨領域的泛化能力。這種“技術涌現”讓企業科技創新等復雜場景實現智能化應用成為可能。

      二、行業困局與突破:大模型產業化爆發的關鍵因素

      在2025年之前,大模型在知識產權等嚴肅行業的落地面臨諸多障礙:一是“幻覺問題”,即生成內容與事實存在偏差,這在法律、知產領域是難以接受的;二是“被動響應”模式,過去用戶是以交互對話方式被動響應,但在科創場景中,更重要的是讓大模型實現主動思考與規劃;三是“ROI陷阱”,高昂的算力與部署成本限制了規模化應用。
      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“業務代理”,產業價值從“提效增質”升華為“價值交付”。通用大模型的思考鏈路基于概率性決策,在需要穩定保障服務精度的場景中無法達標(如專利服務)。而AI Agent依托通用和產業大模型,融合了主動規劃、上下文記憶及工具鏈調用等業務工程能力,大幅提升了服務精度,并實現了可被信賴的AI結果輸出。
      三、知識產權大模型實踐:價值觀與應用方法論
      知擎智能秉著正確的應用價值觀,在知識產權大模型產業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權服務的“品質引擎”,彌補傳統人工服務帶來的認知和能力偏差。包括在技術挖掘布局、文本輔助、侵權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專利服務結果負責。基于這一價值觀,我們形成了四大核心應用方法論:
      1.適配大模型的業務SOP
      首先在大模型應用當中去找尋到一個適合大模型業務的操作流程。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務鏈路轉化為機器可理解的標準化操作流程。例如在專利某些應用場景中,從人的思考鏈路來講會分成多步串聯的步驟,而大模型更可能按照并行、循環等步驟來完成長思考過程和任務執行。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技術工程師完成“業務邏輯”到“模型語言”的轉化。
      2.設計具備反思能力的AI Agent
      與此同時,我們要在大模型基礎之上構建一個具備獨立反思能力的AI agent。例如我們會在關鍵的AI生產環節中,引入'評估者模型’構建多機對弈機制,通過自動化評審閉環確保輸出質量的穩定性”,對前序環節生成模型的結果不斷進行相應的調整完善,這樣能夠讓復雜任務的完成準確性獲得有效保障。
      3.構建可自學習的Agentic AI
      構建一個可自我學習和迭代的AI系統,是從更宏觀層面而言更為關鍵的核心任務。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生產過程中通過扮演監管者、指導者、修正者等不同角色來“駕馭”大模型,引導其優化決策和生成效果,最終實現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架構不斷演進的動力。
      4.混合AI架構設計與實現
      AI產業化落地是一套復雜的系統化工程,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等多層模塊系統構建,從而實現貼合業務所需的價值交付。
      知擎智能正在為不同企業客戶提供滿足其科技創新和專利保護的多元化服務解決方案。
      對代理機構而言,除了核心的提效增質賦能外,知擎智能提供的更大價值在于借助大模型在業務與技術深度上的快速學習和理解能力,助力行業人才成長與服務升級:一方面,幫助行業新人快速上手,將傳統的“經驗傳承”智能化;另一方面緩解資深專家的精力局限,實現更充分的信息檢索與專業分析等工作。
      對于科技型企業的研發和IPR部門而言,知擎智能也扮演著企業研發的“智能化外腦”,在研發方向選擇、多元創新路徑探索等關鍵環節,輸出高價值建議和創新方案。
      在過去一段時間,知擎智能實現了快速的行業落地,已經為眾多客戶完成了智能化專利服務的成果交付,獲得了客戶的信任并加深合作,這也是對我們企業服務價值和效果的最好證明。
      我們始終認為,AI對于知識產權行業的價值并非替代,而是推動行業服務的深度進化——這種進化將集中體現在服務精度、質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服務進化的驅動引擎,與在座的各位行業同仁攜手并肩,共同迎接知識產權服務智能進化的新篇章。
      謝謝大家!


      來源:IPRdaily中文網(iprdaily.cn)

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