布局人工智能，青岛点亮“算力灯塔”
高标准建设人工智能创新应用先导区，青岛迈出坚实一步。
5月15日上午，青岛人工智能计算中心开工仪式在崂山区青岛国际创新园人工智能创新应用展示中心举行，“青岛人工智能计算中心”“青岛人工智能生态创新中心”正式揭牌。
作为省内首个人工智能计算中心，青岛人工智能计算中心投资约3.9亿元，首期具备100P算力，相当于5万台高性能PC的算力，将基于人工智能芯片构建的人工智能计算机集群，面向政府、企业、高校和科研机构提供普惠公共算力服务。
青岛人工智能生态创新中心则将面向青岛，辐射全国，以人工智能计算中心为普惠算力底座，打造立足于青岛的公共算力服务平台、应用创新孵化平台、产业聚合发展平台、科研创新与人才培养平台，推动青岛人工智能成为产业智能化升级、人才引育留用的新引擎。
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。青岛市第十三次党代会把人工智能作为重点做大的十大新兴产业之一，对高标准建设人工智能创新应用先导区作出安排。在不久前召开的全市实体经济振兴发展动员大会上，“身处”24条重点产业链之中的人工智能再次被予以厚望，成为青岛产业布局决胜未来的关键一环，为青岛经济社会转型带来“新机遇”。
可以想见，在青岛人工智能计算中心这个屹立于黄海之滨的“算力灯塔”的指引下，一个人工智能应用与服务产业的高地，正在青岛加速隆起。
打造“1－4－3－2”模式
青岛人工智能计算中心项目定位为新型智能公共基础服务设施，由崂山区属国有平台——青岛高科产业发展有限公司成立全资子公司，联合青岛杰正泽润科技发展有限公司共同负责运营。“预计到6月份将完成首期100PFlopsAI算力建设，到7月份，预计将上线运行。”对于项目进展，青岛高科产业发展有限公司党委书记、董事长刘赞科这样说。
该中心特点可以概括为“1－4－3－2”模式，即依托1个人工智能计算中心，助力4个生态平台，扩展3方面的能力，汇聚2个国家级乃至全球领先的产业集群。项目将导入华为生态体系、人才培养体系、应用孵化体系、算法软件开源社区等软能力，面向崂山区、青岛市工业互联网、智慧金融、智能制造、智能家居、智慧医疗、智能轨道交通、智能网联汽车等人工智能特色应用产业发展需要，与企业良性互动、融合发展，推动人工智能产业在崂山区、青岛市形成产业集群，打造人工智能应用服务高地。
“华为将联合产业伙伴一起，高质量完成计算中心的建设，争取三季度上线即饱和运营。”现场，华为公司高级副总裁邓泰华表示，依托1个人工智能计算中心，将助力打造立足于青岛的公共算力服务平台、应用创新孵化平台、产业聚合发展平台、科研创新与人才培养平台四个生态平台。
——公共算力服务平台将为企业、高校和科研机构提供人工智能算力服务，降低AI开发门槛，加速人工智能融入青岛的千行百业。
——应用创新孵化平台将助力海尔、海信、极视角、商汤、达闼机器人等青岛人工智能头部企业孵化行业解决方案，推动AI技术融入行业生产。
——产业聚合发展平台将开展系列生态活动，带动人工智能产业，集中集约化发展。
——科研创新与人才培养平台将结合青岛区位优势与产业特色，在海洋领域推进AI前沿研究，在海洋气象等领域形成重大原创成果，打造科研创新高地，并持续支持本地高校、科研院所开设人工智能相关课程，培养人工智能产业人才，吸引更多人才、专家加入青岛，为青岛提供产业发展的原动力。目前，已经与中国海洋大学、自然资源部海洋第一研究所等机构达成合作意向。
“在青岛人工智能计算中心构建起AI算力的基础上，未来可以进一步扩展3方面的能力，即从算力到数据、算法、应用三大能力扩展。”邓泰华介绍。数据方面，通过建设海洋人工智能数据集、智慧工业数据集，将形成青岛特色的数据资产，有利于青岛在未来全国范围数据交换与共享中实现提前占位，成为全国AI数据产业的核心节点；算法方面，将吸引业界领先的预训练模型在青岛人工智能计算中心进行孵化与部署，向更多产业和行业进行推广；应用方面，人工智能计算中心则可以从一期的训练为主，走向未来训推一体，走向AI＋图形渲染的多样性算力，实现行业应用的扩展，可以赋能虚拟现实、智慧城市、智慧交通、智慧海洋等多个行业应用场景，使青岛全行业智能化升级转型。
根据规划，在一中心四平台三扩展的基础上，通过加速政产学研用融合，未来，青岛有望再汇聚工业智能、智慧海洋两个国家级乃至全球领先的产业集群。
“跑步进场”，蓄势待发
全省首个人工智能计算中心落户背后，是崂山区高水平打造“四新”经济集聚区、夯实实体经济“压舱石”的回馈。作为全市24条产业链的重要一极，崂山区在全市“一盘棋”中主动作为，肩负起构建产业生态、提高科技创新能力的使命任务，向着人工智能产业领域全面提速、“跑步进场”。4月26日，崂山区政府正式印发《青岛市崂山区“十四五”产业集聚战略发展规划》。向着人工智能产业，崂山区展开新一轮冲刺。
除刚刚开工建设的人工智能计算中心外，当前，崂山区还在着力打造总占地面积约2735.4亩的青岛人工智能产业园。据悉，青岛人工智能产业园已落户产业链相关“四上”企业16家，其中包括龙头企业6家；在建项目主要包括中科曙光全球研发总部基地、智扬科技产业园2个项目，总投资10亿元。
崂山区围绕人工智能产业的布局只是青岛市人工智能产业发展全面提速的一个缩影。与实体经济深度融合，人工智能在青岛不是“无根之木”。
各行业各领域数字转型全面提速背景下，近年来，青岛大力支持人工智能产业发展，集聚了创新奇智、极视角、商汤科技等一批人工智能头部企业，获批建设国家首批人工智能创新应用先导区，已经成为全国领先的人工智能创新发展高地。公开资料显示，青岛已经开放的应用场景达3050个，搭建起了“百企百景”等供需“桥梁”，人工智能正加速赋能百业。
以一汽解放青岛公司与商汤科技的合作为例。在汽车制造的冲压车间，冲压件的表面质量检测属于世界范围内的技术难题。但是，在“5G＋AI”的冲压件表面质量在线检测系统面前，这一难题被迎刃而解。
作为冲压成型自动化生产线的最后一道工序，该系统通过工业机器人搭载工业相机实现对成型冲压件的表面拍照及检测工作，帮助客户实现了产品质量控制和质量提升，避免了生产流程中断及产品缺陷带来的潜在损失。
除应用场景外，在青岛，人工智能产业的生态也愈发完善。
近年来，青岛的海纳云、中科曙光等企业、平台，联合中国海洋大学、中国石油大学等高校共同发力，依托开放的教育和技术资源形成多层次的人才培养机制，推动打造在青产才融合的产业升级新高地。
“中国海洋大学将发挥在学科建设、人才储备、技术研究与合作转化方面的优势，不遗余力地为华为等领军企业在青岛落地发展提供人才和技术支撑，共同建好人工智能产业生态，打造全球一流的人工智能产业中心。”开工仪式现场，中国海洋大学副校长、青岛海洋科学与技术试点国家实验室超算中心主任、国家发改委海洋大数据国家地方联合中心主任魏志强这样说。
值得一提的是，为了给产业发展保驾护航，青岛还将以青岛科创母基金入驻崂山区为契机，推动成立新一代信息技术产业发展政府引导资金，由政府作为发起方，联合社会资本共同成立，通过股权投资形式重点投资人工智能、虚拟现实、微电子等领域的前沿项目。
周波：人工智能生成技术方案的可专利性及其权利归属
1
人工智能生成技术方案的可专利性
就专利法而言，首先面临的一个问题是人工智能生成技术方案能否成为专利保护的客体。可申请专利保护客体问题对于专利法而言是一个十分重要的问题，因为它使法院有机会对特定专利所面临的一系列问题作出思考，在平衡各方利益后，以该技术方案是否具有可专利性的名义推动或者迟滞法律目标的实现。[13]
在中国，以往对可申请专利保护的客体的讨论，往往集中于申请专利保护的对象是技术方案还是抽象的智力活动规则和方法方面，而并没有考虑人工智能这种自然人之外的“机器”生成的技术方案能否获得专利保护的问题。《专利审查指南》规定，“专利法所称的发明，是指对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案，这是对可申请专利保护的发明客体的一般性定义，不是判断新颖性、创造性的具体审查标准。”[14]“技术方案是对要解决的技术问题所采取的利用了自然规律的技术手段的集合。技术手段通常是由技术特征来体现的。”[15]智力活动的规则和方法，“由于没有采用技术手段或者利用自然规律，也未解决技术问题和产生技术效果，因而不构成技术方案。”所以，“它既不符合专利法第二条第二款的规定，又属于专利法第二十五条第一款第（二）项规定的情形。因此，指导人们进行这类活动的规则和方法不能被授予专利权。”[16]但是，“如果一项权利要求在对其进行限定的全部内容中既包含智力活动的规则和方法的内容，又包含技术特征，则该权利要求就整体而言并不是一种智力活动的规则和方法，不应当依据专利法第二十五条排除其获得专利权的可能性。”[17]但是，新近的学术研究已经开始关注人工智能生成技术方案的可专利性问题。有观点认为，因为我国专利法更关注的是发明本身的实质贡献，而非发明可能实现的主观过程，所以，无论是发明创造过程抑或技术方案的定义，均未要求“人类精神”因素的存在，相应地，如果人工智能生成技术方案能够满足专利授权标准，则其可以作为专利保护的客体。[18]
与中国不同，美国学术界在讨论人工智能生成技术方案的可专利性问题时，出发点往往是能否根据美国宪法中的专利和版权条款授予人工智能生成技术方案以专利权，这就会涉及到对技术方案以外的问题的讨论。比如Clifford认为，只有“人”才能成为作者或者发明人[19]，而Miller则认为，无论是案例法、成文法还是司法政策，均未限制将作者（当然也包括发明人）的身份拓宽至计算机。[20]虽然美国联邦巡回上诉法院的观点与Clifford的观点类似，认为发明人必须是自然人，“发明中应体现人类精神部分”被作为检验相关技术方案能否获得专利权的重要指标[21]，但是，美国最高法院在Goldsteinv.California案中则指出，根据美国宪法中的知识产权条款，作者和发明人等术语不必局限于它们的字面含义，相反，应当从体现美国宪法原则的必要尺度出发作出宽泛的理解。[22]在Diamondv.Chakrabarty案中，美国最高法院进一步指出，专利法客体条款采用宽泛术语，有助于实现宪法和法律的目标，即“促进科学和实用技术的进步”。[23]
所以，在讨论人工智能生成技术方案的可专利性问题时，看似要讨论人工智能生成技术是否属于专利法中有关可申请专利的发明创造的客体问题，但实际上研究的重点并不在于该技术是否在实践中时明确而永久的（definiteandpermanent）[24]，而是要看该技术方案能否被现有的专利法律制度所接受，这其中最为现实的问题就是发明人的确定。
2
人工智能生成技术方案的发明人
从《中华人民共和国专利法》第十七条“发明人或者设计人有权在专利文件中写明自己是发明人或者设计人”的规定看，在专利申请文件中表明发明人身份是一种权利而非义务，但是，《中华人民共专利法实施细则》（以下简称《专利法实施细则》）第十六条第三项则明确要求“发明、实用新型或者外观设计专利申请的请求书应当写明”发明人或者设计人的姓名。因此，发明人的确定成为发明或者实用新型专利申请过程中的必备项目，同理，设计人的确定也是外观设计专利申请过程中的必备项目。
专利文件中记载的
发明人仅是名义上的发明人
虽然《专利法实施细则》第十三条的规定，发明人或者设计人，是指对发明创造的实质性特点作出创造性贡献的人；但《专利审查指南》却明确规定“在专利局的审查程序中，审查员对请求书中填写的发明人是否符合该规定不作审查”[25]。因此，除专利申请权权属纠纷；专利权权属纠纷；职务发明创造发明人、设计人奖励、报酬纠纷；发明创造发明人、设计人署名权纠纷；发明权纠纷[26]等特殊案件外，发明人的确定并非专利案件中的重要话题，完全存在发明人填报不实的可能。在美国，很多由人工智能独立完成的技术方案被授予了专利权，但是由于专利权人出于法律在人工智能生成技术可专利性方面缺乏明确规定的顾虑，并未向美国专利和商标局披露人工智能在这一过程中的作用[27]，在这种情况下，这些专利文件中记载的发明人当然也是不真实的了。
（2019）京民终190号
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（2017）最高法民申4145号
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所以，无论是在国内还是在国外，专利文件中记载的发明人仅具有形式上的效力；在更多的时候，对发明人的记载实际上只是专利申请人在行使专利申请权过程中的一种单方的、未必真实的陈述，而审查机关对其“尊重”也已经到了只要指明自然人姓名而非法人或者其他组织的名称即可的程度。
人工智能本身不能成其生成技术专利的发明人
虽然有观点认为，可以给予人工智能申请专利成为专利权人的主体资格，或者至少成为发明人[31]，但是，回顾法律发展的历史，人正是在与神与物的斗争中艰难地成为唯一的法律主体的[32]，“主体就是人”[33]，即使是拟制的法人或者其他非法人组织，也都是人的自由意志的体现，如果让渡出法律主体地位，无论是全部的或者部分的，都将使现代法律制度存在的根基荡然无存。所以在人工智能能否对专利法权利主体制度产生冲击这一点上，必须保持充分的清醒的头脑。
从各国现行专利审查规范和具体实践看，发明人必须是自然人，否则专利申请就将被驳回。比如，我国的《专利审查指南》明确规定，“发明人应当是个人，请求书中不得填写单位或者集体……发明人应当使用本人真实姓名，不得使用笔名或者其他非正式的姓名”，即只有自然人才能成为发明人、设计人；欧洲专利局也以“申请中指定的发明人必须是人类而非机器”驳回了两项将人工智能列为唯一发明人的专利申请[34]。所以，无论是从理论出发，还是从现实出发，都需要在人工智能生成技术方案与自然人之间搭建一座桥梁。由于法人这一法律拟制人格的存在，我们最容易想到的或许就是通过拟制的方式，确定特定的自然人成为人工智能生成技术专利的发明人。
拟制人工智能生成技术专利发明人的制度障碍
人工智能的整个生态链中包含众多主体，如程序员、软件公司、人工智能用户、下游技术专家、产品工程师等等[35]，因此，法律对人工智能生成技术方案专利发明人的拟制，也只能从这些候选人中选择一个最恰当的“人”作为人工智能生成技术的发明人。但同时，法律的拟制又不能是恣意任性的，它应当符合自身内在的逻辑和既有规则。那么，谁应当被拟制为人工智能生成技术专利的发明人呢？回答这个问题前，我们不妨先看两个美国的案例。
在OasisResearch,LLC.v.Carbonite,Inc.案中[36]，Carbonite主张与其有关的JackByrd应当被包括在涉案发明的发明人中，因为是他首先提出了相关的设计理念，但是，美国德克萨斯东区法院指出，由于JackByrd缺乏完成相关技术方案所必须的技能而将该项目交给其他雇员而自己没有再就此作出其他工作，因此，他除了指明了一个工作目标外，并没有参与发明的实际创造活动，因此不应被认定为发明人。其实还有其他一系列的案例均表明，雇佣他人实施发明并不能使自己成为发明人：企业家要求他人创造出某种产品以实现特定功能，并不能使其成为发明人；提供金钱支持并指示他人创造新技术也不足以使其成为发明人。[37]由此看来，即使拥有人工智能软件或系统的所有人是自然人，从对发明创造的贡献来看，人工智能软件或系统的所有人也不能成为人工智能生成技术专利的发明人。
实际中，人工智能在生成特定的技术方案前，可能需要操作人员设定其发明创造的技术领域或者设定技术参数以最终确定可以选择的技术方案。那么，具体操作人工智能软件或系统的程序员、工程师、技术专家是否可以成为人工智能生成技术专利的发明人呢？在NartronCorp.v.SchukraU.S.A.,Inc.案中[38]，美国联邦上诉法院指出，仅提供本领域现有技术信息的人是不能成为发明人的。显然，上述程序员、工程师、技术专家均只是为人工智能生成特定的技术方案提供了或者限定了该专利相关领域的技术信息，按照这一标准，操作人工智能的人并不能成为该专利的发明人[39]。
在我国，虽然《专利法实施细则》第十三条仅规定“在完成发明创造过程中，只负责组织工作的人、为物质技术条件的利用提供方便的人或者从事其他辅助工作的人，不是发明人或者设计人”，而没有涉及具体操作人工智能软件或系统的人是否可以成为发明人或者设计人，但是，由于相关技术方案是人工智能独立生成的，操作人员并未对该发明创造作出实质性贡献，因此，也很难得出人工智能软件或平台的操作人员是发明人的结论。
由人工智能
生成技术专利的申请人指定发明人
直接通过拟制的方式事先确定人工智能生成技术专利发明人存在法律制度上的障碍，那么，有无其他方式能够较好地确定人工智能生成技术专利的发明人呢？本文认为，既然专利文件中记载的仅仅是形式上的发明人，是专利申请人、也就是专利授权后的专利权人，在行使专利申请权过程中的一种单方的、未必真实的陈述，审查机关不进行实质性审查而且也可以通过后续救济程序予以更改，那么，与其强制性地作出事先拟制，不如尊重专利申请人的意思自治，由该专利申请人自行指定名义上的发明人。
虽然通过这种方式被指定的发明人并非真正对发明创造作出实质性贡献的人，但“法律的存在是为了保障自由”[40]，如果脱离了空洞的理论纷争，从尊重专利申请权以及后续的专利权这一民事权利的基本立场出发，由应当享有人工智能生成技术专利权的主体依照其意思或约定来选择某一自然人作为发明人，才是一种最为现实可行的办法。那些已经获得授权的人工智能生成技术专利，恰恰也就是专利权人与专利审查机构之间的这种“默契”的结果。
如此一来，问题的关键就成为如何确定人工智能生成技术专利的专利权归属了：谁是此类专利的专利权人？
3
人工智能生成技术方案的专利权归属
人工智能并非法律上的主体，既然它不能成为相关专利的发明人，当然也不能成为该专利的专利权人。[41]
如前所述，“人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟/延伸和扩展人的智能，感知环境/获取知识并使用知识获得最佳的理论、方法、技术及应用系统”[42]，其核心在于人工智能所采用的计算机软件，因此，虽然在讨论人工智能生成技术方案的专利权人时，也会涉及软件程序员、软件公司、人工智能用户、下游技术专家、产品工程师等等[43]不同主体，但由于雇佣关系的存在以及复杂的人工智能软件往往都是由作为作法人的企业拥有，所以实际上最为核心的研究对象还是两类，即计算机软件的使用人和计算机软件的所有人（或者说著作权人）。
两种不同观点
有观点认为，人工智能软件的所有人或许可人应当拥有该人工智能所生成的所有技术的专利权。[44]在相邻近的人工智能生成物的著作权归属问题上，也有类似的观点。比如有学者认为，如果人工智能软件的使用者或者软件程序员并没有为作品付出创造性劳动，那么“法院就应当将该作品的著作权授予拥有该软件著作权的人”。[45]
相反的观点认为，人工智能软件的使用人，即用户，应当拥有人工智能生成技术方案的专利权。[46]这样的观点同样在著作权领域存在，Samuelson认为，计算机软件用户应当拥有该软件生成物的著作权，因为根据获取版权的要件，用户才是最应当对该作品负责的人。[47]
科斯定理的启示
经济学理论认为，竞争性市场应当追求经济效率，即任何一方在不损害另一方的情况下都不可能变得更好，这一目标被称为帕累托效率或配置效率，这种经济效率同样适用于专利法。[48]实现这一效率的权威理论就是著名的科斯定理，即：只要财产权是明确的，并且企业间的交易成本为零，那么，无论在开始时将财产权赋予谁，市场均衡的最终结果都是有效率的，社会的总财富也能够实现最大化。[49]虽然交易成本为零只是一个理论上的假设，但可以通过不断减少交易成本以最大限度地接近社会财富最大化的目标。当然，这里还要提到外部性的问题。
外部性是市场主体活动产生的副作用，而行为主体并不承担所有的后果或从中受益。[50]这种副作用代表了一个政策问题，因为他们在私人边际成本和社会编辑成本之间造成了分歧，企业根据私人经济利益作出选择而不考虑社会成本或利益。很多情况下，企业出于自我利益而选择在非有效水平上生成，而科斯定理使这种担忧最小化。它认为，如果相关财产权利得到明确分配，而不管初始分配如何，在交易成本为零以及存在完全信息的情况下，资源都将得到有效率的配置。[51]
科斯定理不仅适用于负外部性的情形，而且同样适用于外部利益由市场活动创造的正外部性的情形。人工智能技术方案专利化恰恰就是这样一种外部利益。因为它可能使最初的人工智能软件销售之外的各方主体创造利益，比如软件程序员、工程师、产品设计师、软件下游用户或者所有者，当然这取决于政府最初如何分配这种专利权。[52]
Schuster依据科斯定理，对人工智能方面的外部性因素进行了分析：在存在正外部性的情况下，人工智能软件的生产企业仅基于该软件自身固有的价值决定其生产，而不考虑该人工智能软件生成技术方案的专利的价值。这就意味着一种并非经济有效的状况，因为一方（公众）的处境可以得到改善，但人工智能软件生产企业将停止提供该人工智能软件。[53]
如果要从科斯定理假设的前提出发，无交易成本以及存在完全信息的情况下，人工智能生成技术方案专利权的归属问题就显得多余了。因为专利权分配给谁并不重要，因为最重视该专利权的一方将通过购买的方式获得该权利，而这一价值最终也将流向上游的人工智能软件生成企业。但是，就像Schuster指出的那样，在人工智能生成技术方案专利归属方面，要无限接近科斯定理的理想化状态，最佳的方式就是要消除或者减少相关专利权的交易成本以及交易主体的数量，从而减少甚至消除在人工智能生成技术方案专利权方面的交易成本，从而实现经济效益和社会财富的最大化。[54]由此一来，必然的结论就是将专利权分配给认为该权利最有价值的一方。
专利权归属的最佳方案
在人工智能的整个生态链中，除了人工智能软件使用者即用户外，其他的主体，比如软件程序员、下游技术专家、产品设计师，要么受到雇佣关系的存在，不可能独立实施相关行为；要么囿于对市场需求的缺乏，比如人工智能软件的生产厂家，不能敏锐地设定人工智能需要开发的技术方案的领域和方向，都不能实现人工智能价值的最大化，所以相较于人工智能软件使用者而言，都不会为人工智能及其生产技术方案作出更大的投入。
所以本文认为，人工智能软件使用者或者说用户才是认为人工智能软件及其生产技术方案最有价值的一方；按照科斯定理，人工智能软件使用者或用户就应当拥有人工智能生成技术方案的专利权。
当然就目前的实际情况看，由于人工智能软件通常有着十分复杂的研发过程，能够通过市场交易行为获得该软件所有权或使用权的主体通常也都是拥有较为雄厚资本的企业法人。但是不排除随着技术的发展和普及，人工智能软件生成成本下降，小微企业和单个的自然人也有可能通过购买或者获得许可的方式享有人工智能软件的所有权或使用权，进而取得该人工智能生成技术方案的专利权。
4
结论
就技术本身而言，专利法并未给人工智能生成技术方案取得专利权保护设置障碍。理论上对于人工智能缺乏法律上的主体资格因而无法成为其所生成的技术方案的发明人的困惑，实际上完全可以通过技术化的处理得以解决。因为发明人如何记载，从权利行使角度而言，完全是专利申请权人即授权后的专利权人专利权行使的具体体现，法律应当尊重当事人的意思自治。在人工智能生成技术的专利保护方面最为关键的，其实是专利权的权利归属问题。而借助于经济学上的科斯定理，不难发现，由最重视也最能实现人工智能软件价值的使用者或者说用户拥有该软件所生成技术方案的专利权才是最有效率的，也最能实现社会财富的最大化。
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参考资料
[1]周波，高级法官，现任最高人民法院知识产权审判庭（民三庭）审判员。
[2]尼克：《人工智能简史》，中国工信出版集团、人民邮电出版社2017年版，第1~9页。
[3]JMccarthy,MLMinsky,NRochester,CEShannon,AProposalfortheDartmouthSummerResearchProjectonArtificialIntelligence,JournalofMolecularBiology,2006,278(1):279-289.
[4]WIPO(2019),WIPOTechnologyTrends2019:AtificialIntelligence.Geneva:WorldIntellectualPropertyOrgnization,Foreword,Page6.
[5]参见北京互联网法院（2018）京0491民初239号民事判决书，裁判日期：2019年4月25日。
[7]参见北京市高级人民法院（2014）高行（知）终字第2935号行政判决书，裁判日期：2015年4月21日。
[9]参见国家知识产权局公告（第三四三号）。修订后的《专利审查指南》自2020年2月1日起施行。
[10]U.S.PatentNo.6,847,851(filedJuly12,2002),SeeRyanAbbott，IThink，ThereforeIInvent:CreativeComputersandtheFutureofPatentLaw,57BostonCollegeLawReview1079,1086(2016).
[11]SarahMorgan,EPOrejects‘AIinventor’patentapplications,2019-12-23,availableat:http://www.worldipreview.com/news/epo-rejects-ai-inventor-patent-application-19057,lastvisitedat2019-12-30.
[12]RyanAbbott，IThink，ThereforeIInvent:CreativeComputersandtheFutureofPatentLaw,57BostonCollegeLawReview1079,1081(2016).
[13]BobertP.Merges&JohnF.Duffy,PatentLawandPolicy:CasesandMaterials,7th.Ed.,CarolinaAcademicPress,2017,Chapter2,A.,page163.
[14]中华人民共和国国家知识产权局制定：《专利审查指南2010（修订版）》，2017年6月第1版，第119页。
[15]中华人民共和国国家知识产权局制定：《专利审查指南2010（修订版）》，2017年6月第1版，第119页。
[16]中华人民共和国国家知识产权局制定：《专利审查指南2010（修订版）》，2017年6月第1版，第123页。
[17]中华人民共和国国家知识产权局制定：《专利审查指南2010（修订版）》，2017年6月第1版，第124页。
[18]刘友华、李新凤：《人工智能生成的技术方案的创造性判断标准研究》，载《知识产权》2019年第11期，第40页、第42页。
[19]RalphD.Clifford,IntellectualPropertyintheEraoftheCreativeComputerProgram:WilltheTrueCreatorPleaseStandUp?,71TUL.L.REV.1675,1701(1997).
[20]ArthurR.Miller,CopyrightProtectionforComputerPrograms,Databases,andComputer-GeneratedWorks:IsAnythingNewSinceCONTU?,106HARV.L.REV.977,1067(1993).
[21]UniversityofUtahv.Max-Planck-GesellschaftZurForderungDerWissenschaftenEV.,734F.3d1315,1323(Fed.Cir.2013).
[22]Gordsteinv.California,412U.S.546,561(1973).
[23]Diamondv.Chakrabarty,447U.S.303(1980).
[24]BurroughsWellcomeCo.v.BarrLaboratories,Inc.,40F.3d1223,1229(Fed.Cir.1994).
[25]中华人民共和国国家知识产权局制定：《专利审查指南2010（修订版）》，2017年6月第1版，第15页。
[26]参见最高人民法院《民事案件案由规定》（法发〔2011〕42号）的相关规定。
[27]W.MichaelSchuster,ArtificialIntelligenceandPatentOwnership,75WASH.&LEEL.REV.1945,1948(2018).
[28]参见北京市高级人民法院（2019）京民终190号民事判决书。
[29]参见北京市高级人民法院（2018）京民终522号民事判决书及最高人民法院（2019）最高法民申888号民事裁定书。
[30]最高人民法院（2017）最高法民申4145号民事裁定书。
[31]邓建志、程智婷：“人工智能对专利保护制度的挑战与应对”，载《南昌大学学报》2019年第4期，第15-24页。
[32]参见：欧家路：《民事主体的观念溯源——以希腊罗马社会为背景》，载肖厚国主编：《民法哲学研究》（第一辑），法律出版社2009年版，第22-58页。
[33]“这种自为地自由的意志的普遍性是形式的普遍性，即在意志单一性中的自我意识着的此外便无内容的单纯自我相关。这样看来，主体就是人。”[德]黑格尔著，范扬、张企泰译：《法哲学原理》，商务印书馆1961年版，第44页。
[34]SarahMorgan,EPOrejects‘AIinventor’patentapplications,2019-12-23,availableat:http://www.worldipreview.com/news/epo-rejects-ai-inventor-patent-application-19057,lastvisitedat2019-12-30.
[35]W.MichaelSchuster,ArtificialIntelligenceandPatentOwnership,75WASH.&LEEL.REV.1945,1977(2018).
[38]NartronCorp.v.SchukraU.S.A.Inc.,558F.3d1352,1359(Fed.Cir.2009).
[39]W.MichaelSchuster,ArtificialIntelligenceandPatentOwnership,75WASH.&LEEL.REV.1945,1950(2018).
[40]FriederickCarlvonSaviny,SystemdesheutigenRomischenRechts1(Berlin,1840-8),331-2，转引自：[美]詹姆斯·戈德雷著，张家勇译：《私法的基础：财产、侵权、合同和不当得利》，法律出版社2007年版，第21页。
[41]当然也有相反的观点，有学者在研究在涉及发明行为时承认计算机享有法律人格的可能性。SeeEricaFraser,ComputerasInventor:LegalandPolicyImplicationsofArtificialIntelligenceonPatentLaw,13-ED305,330(2016).
[43]W.MichaelSchuster,ArtificialIntelligenceandPatentOwnership,75WASH.&LEEL.REV.1945,1977(2018).
[44]RyanAbbott，IThink，ThereforeIInvent:CreativeComputersandtheFutureofPatentLaw,57BostonCollegeLawReview1079,1082(2016).
[45]AndrewJ.Wu,FromVideoGamestoArtificialIntelligence:AssigningCopyrightOwnershiptoWorksGeneratedbyIncreasinglySophisticatedComputerPrograms,25AIPLAQ.J.131,138(1997).
[46]W.MichaelSchuster,ArtificialIntelligenceandPatentOwnership,75WASH.&LEEL.REV.1945,1948(2018).
[47]PamelaSamuelson,AllocatingOwnershipRightsinComputer-GeneratedWorks,47U.PITT.L.REV.1185,1203(1986)；谢琳、陈薇：《拟制作者规则下人工智能生成物的著作权困境解决》，载《法律适用》2019年第9期，第38-47页。
[49]SeeJeanneL.Schroeder,TheEndoftheMarket:APsychoanalysisofLawandEconomics,112HARV.L.REV.483,527(1998).SeealsoJeffSovern,TheCoaseTheoremandthePowertoIncreaseTransactioncosts,40MCGEORGEL.REV.935,935n.1(2009).
[50]SeeWendyE.Wagner,What’sItAllAbout,Cardozo?,80TEX.L.REV.1577,1586(2002);ThomasA.Donovan,Litigation:AnAntidoteforDemocracy,54FED.LAW.8,9(2007).
[51]SeeR.H.Coase,TheProblemofSocialCost,3J.L.&ECON.1,15(1960).
[52]SeePaulE.McGreal,OntheCostDiseaseandLegalEducation,66SYRACUSEL.REV.631,637(2016).
[53]W.MichaelSchuster,ArtificialIntelligenceandPatentOwnership,75WASH.&LEEL.REV.1945,1976(2018).
[54]W.MichaelSchuster,ArtificialIntelligenceandPatentOwnership,75WASH.&LEEL.REV.1945,1979-1980(2018).
注：本文“首发于《中国专利与商标》杂志2020年第2期”。返回搜狐，查看更多
《人工智能的知识产权法挑战与应对》
关于人工智能知识产权法律问题的现有研究大部分集中在人工智能生成物的知识产权问题上，并在可版权性、可专利性和权利归属等方面提出了一些有价值的观点。但是，对于人工智能从研发、应用到市场竞争等完整产业链过程中的知识产权法律问题，尤其是人工智能本身的知识产权保护问题，我们还缺乏系统的思考、分析和认识，需要结合人工智能最新发展的特点，进行理论上的深度、细致挖掘和探讨。因此，本书将从以下六个方面对人工智能的知识产权法律问题展开整体性研究。
一是人工智能的历史演变及其与不断发展的知识产权法律制度之间在价值目标、基本原理等方面的交织和冲突。具体而言，我们将研究：①人工智能的基本概念及其在知识产权法视域下的关键要点。②符号主义人工智能与知识产权“符号论”之间的暗合之处，以及知识产权法对计算机技术领域的早期关注。③联结主义人工智能的发展与知识产权法保护技术创新成果的多元路径，以及集成电路布图设计和计算机软件知识产权保护立法的初步兴起。④行为主义人工智能与行为主义法学对知识产权法的影响，以及网络时代的知识产权法演进。⑤人工智能技术发展的统一和综合趋势，以及知识产权法应对新兴技术挑战时的整体思路。
二是人工智能本身的知识产权保护问题，包括以下三方面内容：①人工智能的版权保护问题。现行法律体系下的人工智能对软件著作权的保护有较大程度的依赖。一款人工智能产品往往是由多个相互协调、相互作用的知识库、智能软件等系统组合而成的，这种内部的协调作用可能恰恰是人工智能快速自我学习、适应新的外部环境的关键所在，因此我们需要厘清人工智能中受著作权保护的作品及其权利归属。②人工智能的专利保护问题。我们将研究作为人工智能技术核心内容的“创造性算法”如何突破“智力活动的规则和方法”限制，成为可专利性主题，并从理论和各国最新专利审查实践的视角探讨人工智能技术的“三性”要求，以及取得专利保护的关键因素。③人工智能的商业秘密保护。当下的人工智能大多是与大数据、云存储等紧密相连的信息识别、采集、分析、过滤、计算、优化和处理系统，所以其必然涉及数据库权益的法律保护问题。除此之外，人工智能作为目前科技精英主义的产物，在开发和升级过程中会有不少值得保护的技术秘密及相关的经营秘密，需要我们结合《中华人民共和国反不正当竞争法》关于商业秘密保护的规定认真思考其特殊性。
三是人工智能创造物的知识产权保护问题，包括以下两方面内容：①人工智能创作物的可版权性。现在人工智能已经在一定程度上被应用于文学、音乐和美术等作品的创作，因而我们的法律制度必须对此作出回应和表明态度。人工智能创作的作品是否可受版权保护需要仔细考量“独创性”的内涵与标准，对文学艺术创作和文化产业的影响，实践中尤其是司法实践中区分判断人工智能创作作品与人类创作作品的可能等因素。初步来看，我们可能不得不承认人工智能创作作品的可版权性，但是需要思考是否在著作权法上建立专门的制度，将其与人类创作的作品区别对待。②人工智能生成发明创造的可专利性。我们将简单总结人工智能生成发明创造的几种类型，分析对其授予专利权的哲学观念、法律要件和制度实施障碍，并从法律根本宗旨、动态解释原则和客体本身特点的角度阐述授予其专利权的正当性。
四是人工智能应用中的知识产权侵权风险及其法律规制。人工智能一旦被投入使用，就必然会存在自我搜索和处理信息的过程，在此过程中，人工智能主要遵循的是“有用性”原则，而不会考虑信息上是否存在他人的知识产权。如此一来，为解决技术问题而使用的人工智能就存在侵犯他人专利权的风险，为创作作品而使用的人工智能也可能在高度模仿人类的过程中构成著作权侵权。那么，人工智能的知识产权侵权是适用现行法律体系的标准还是需要单独作出规定，其侵权责任具体如何承担，都是需要研究的问题。
五是人工智能应用中的知识产权权利限制。当人工智能在社会生产生活领域被越来越广泛应用的时候，我们就必须考虑两个方面的问题：为方便人工智能的应用，人类的知识产权应受何种限制？这种知识产权限制是通过延伸细化适用既有的合理使用和强制许可等制度即可，还是需要建立专门的制度？
六是人工智能对知识产权实践的影响，重点是研究人工智能给知识产权的技术保护、授权审查、市场应用及司法保护带来的便利。
本书将综合运用以下四种研究方法：①文献分析法。全面分析与人工智能相关的理论文献、专利文献和法律文献，从观念、技术和制度层面综合考虑人工智能带来的知识产权法问题。②比较研究法。借鉴国外知识产权立法与实践中有关人工智能知识产权的规定、做法或未来目标，使我国人工智能知识产权立法适应国际化发展趋势和国家现实发展需求。③案例分析法。对实践中发生的与人工智能及其创造物相关的知识产权争议或纠纷进行深度剖析，厘清不同法律规则下的不同后果，做出最优的立法选择和安排。④交叉学科方法。适当运用计算机科学、科学哲学、神经生理学、心理学等相关学科的理论、方法和研究成果，更加合理地建构和适用人工智能知识产权法律制度。
作者：李宗辉
出版：知识产权出版社“来出书”平台
ISBN：978-7-5130-7566-4
定价：78.00元
图书简介
本书全面系统研究了人工智能所带来的知识产权法挑战，挖掘了各流派人工智能与知识产权法律制度在理论内涵和历史发展上的深度联系，探讨了人工智能本身及其创造物的知识产权保护，分析了人工智能侵犯知识产权的法律规制，讨论了人工智能与知识产权限制制度的关系，并梳理了人工智能对知识产权法律实践的多维影响。本书可作为知识产权法学研究生和人工智能法律实务界的参考用书。
作者简介李宗辉，北京大学法学博士，南京航空航天大学人文与社会科学学院副研究员，南京航空航天大学网络与人工智能法治研究院副院长，知识产权研究咨询中心主任，中国通信学会网络空间安全战略与法律委员会委员，江苏省大数据与人工智能法学研究会副会长，江苏省互联网与信息法学研究会常务理事，江苏省法学教育研究会理事。主要研究方向：知识产权法。主持国家社科、司法部课题各一项，出版专著《历史视野下的知识产权制度》，在《中国法学（英文版）》《现代法学》《知识产权》《人民日报》《电子知识产权》等刊物上发表学术论文60余篇，参与编写数部知识产权法学教材和工具书。
中国《人工智能领域高价值专利分析报告》：百度AI专利价值排名第一
在12月2日举办的中国知识产权年会上，中国专利保护协会发布了《人工智能领域高价值专利分析报告》（以下简称《报告》）。《报告》显示，中国AI技术发明专利价值、申请量、授权量排名中，百度均位列第一。
《报告》针对智能硬件、基础算法、通用技术、智能应用等AI技术领域，综合法律、技术、经济三个维度，分析了人工智能的专利竞争格局，评价了竞争主体的专利价值。
《报告》显示，在AI基础算法专利价值及其下属的框架和深度学习分支中，百度均以大幅优势领先。其中，基础算法专利价值Top10中，高校占据了绝大多数，共7家上榜。企业中，只有百度、腾讯和国家电网上榜。其中，百度排名第一，腾讯排名第七，国家电网排名第九。
在通用技术专利价值方面，百度、腾讯、中科院分列前三甲。在其中的语音、视觉、自然语言处理三个分支中，百度和腾讯分别占据前两名，是通用技术的重要创新主体。语音、自然语言处理两个领域百度更占优势，腾讯在视觉技术领域优势更大。
从智能应用专利价值方面看，企业则明显占据了主导地位，Top10中企业共占据8席。高校中仅清华大学和浙江大学上榜，分列第6位和第9位。其中，百度在智能汽车、智能检索、智慧城市三个领域排名第一；欧珀移动在智能手机、智能可穿戴两个领域占优；小米在智能家居领域排名第一；国家电网和浙江大学分别在智能机器人和智能医疗领域占优。
在专利数量方面，申请量和授权量Top10的名单中，企业和科研院所几乎平分秋色，从申请量看，百度、腾讯、国家电网名列前茅，而从授权数量上看，百度、腾讯、浙江大学位列前三甲。
其中，百度作为国内人工智能算法领域领先的申请人，其强大的研发实力，让其在基础算法、通用技术及智能应用技术三大AI技术领域的发明专利授权数量排名中，分别以903件、2145件、6720件的数量名列三项第一。而在15项分支技术领域，百度也有8项排名位居第一。
11月9日，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在出席2022联想创新科技大会时表示，过去一年，人工智能无论是在技术层面还是在商业应用层面，有发生了方向性的改变。“要卷就卷创新，因为发展的本质是增长，增长由创新驱动。”过去十年，百度在人工智能方面的累计研发投入已超过1000亿元。
今年9月初，百度智能云发布“云智一体3.0”架构。该架构自下而上包括“芯片（昆仑3.0）-框架（飞桨）-大模型（文心）-行业应用”，从行业核心场景切入，通过打造行业标杆应用，带动和沉淀AIPaaS层和AIIaaS层的能力，打造高性价比的异构算力和高效的AI开发运行能力，进而向上优化已有应用、孵化新应用，向下改造数字底座，使基础云更适合AI应用。已经形成智能化闭环路径，做到了端到端的优化。截至目前，百度也是国内唯一一家在每一层都有领先的自研技术、产品和生态的云厂商。
国际权威咨询与服务机构——国际数据公司（IDC）中国助理研究总监孙吉峰表示，百度拥有从底层芯片到平台、算法、模型等全栈Al能力，并重点投入核心场景，沉淀到Al产品中，服务智慧城市的各个场景。在具体项目中，百度通过打造深度学习Al底座，兼容异构算力、算法，打造广泛的生态，获得用户的高度认可。