在知識產權領域中，專利代理行業因其需要用抽象的文字來表達和保護無形的技術創新，對從業者提出了很高的要求：專利代理師需同時具備扎實的理工知識、嚴謹的法律思維、精準的語言表達能力以及嫻熟的外語水平。這種多維度的專業技能要求構筑了疊加的壁壘，使得專利代理師一直是市場中的稀缺人才。然而，人工智能(AI)的迅速崛起正在逐步消弭這些壁壘，傳統專業技能在AI強大的計算與推理能力面前不再難以逾越。由此帶來的知識密集型優勢的弱化，正在引發專利代理師們對未來角色與價值的重新思考。
前言
一、以DeepSeek為代表的AI沖擊
2025年春節期間，新一代大語言模型“DeepSeek R1”的發布及開源讓國人真正意義上經歷了一次前所未有的AI體驗狂潮。對于類似ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Llama、Qwen、Mistral等的頂級AI的探索不再專屬于少數技術人群，普通大眾也能夠通過DeepSeek直接領略AI在思維推理和語言生成方面的真實表現。AI技術的發展引發了各個領域從業者的深度思考，有人興奮地探討將AI視為“外掛”，著力探索如何突破個人能力的限制，對效率進行提升;也有人開始擔憂自己的專業價值是否會被技術替代。專利代理師作為智力密集型產業的工作者，其中興奮與迷茫自然更不會少。
本人作為執業于我國最老牌的知識產權事務所，從事過從專利撰寫、申請授權、FTO檢索、到現在專注于無效確權和訴訟業務的從業20余年的專利代理老兵，或許可以從專利行業的從業者和非AI/IT行業的旁觀者角度，提出一些淺見以拋磚引玉。
二、行業挑戰與機遇
當AI在特定領域展現出超越人類的效率時，單純依靠重復性技能的工作崗位確實面臨被取代的風險。但是，專利代理行業的重要組成部分并非重復性技能，面臨著來自AI的獨特挑戰，也帶來了機遇。
專利文獻的高度結構化特征為AI應用提供了良好基礎：規范的撰寫格式、標準的術語使用、清晰的邏輯框架以及精準的分類號體系，都使得AI能夠較好地理解和學習專利文獻的內容。上百年來，對于“信”、“達”甚至“雅”都有很高要求的專利翻譯更是為AI提供了海量的來自不同國家的精準數據集。專利審查過程中的意見通知書與答復文件同樣構成了優質的問答訓練集，這為AI在專利代理領域的應用提供了便利。關鍵是，在多數國家，上述專利文獻、審查意見和答復文件等信息都是公開的，在AI訓練素材上幾乎沒有額外的成本。
但是，與單純依靠重復性技能的工作崗位不同，專利代理工作也有短期內AI難以逾越的屏障。專利代理工作的核心在于準確理解發明的技術本質、把握技術改進點，并制定合適的權利保護策略。這需要深入的技術洞察力和豐富的實踐經驗。AI雖然可以在文件撰寫規范性、格式化處理等方面提供有力支持，但在技術理解、策略制定等關鍵環節仍需要專業人員的判斷。這種“專業判斷力”無法簡單地通過模型訓練獲得。相反，當使用AI減輕文字書寫的工作強度后，專利代理師會有更多的精力投放到說明書的謀篇布局和權利要求的抽象概括和邊界劃分，鞏固授權和確權的穩定性同時提高后期權利行使的可行性。
此外，類似于“參數限定”、“功能性限定”、“使用環境特征”這些沒有墨守成規但對實踐產生重大影響的撰寫方式，只有具備突破性思維的人類在經驗和智慧的加持下才能夠創造出來，而這正是那些對已有知識進行海量訓練的AI所不具備的能力。
三、AI發展現狀分析
筆者認為，對于類似于“ChatGPT”和“DeepSeek”現象不必過分恐慌。2022年底，ChatGPT的突然爆火引領了一次AI狂潮，那時許多人言必談ChatGPT，但可能多數人至今都沒有直接使用過，更不用說使用付費的版本了。其實GPT3早在2020年就已發布，并且在AI圈中有很大的影響，GPT 3.5(初代ChatGPT)的主要改進在于RLHF(“基于人類反饋的強化學習”)訓練方法，與其說ChatGPT成功在于技術的突破，不如說其采用了長程的聊天形式，讓普通大眾受到前所未有的震撼。旋即競爭對手便推出了各自的上文提到過的商業或開源模型，這顯然都不是一日之功。如今已經過去兩年，除了個別任務相對單一的領域，生成式AI并沒有真正意義顛覆某一行業。
在DeepSeek R1爆火之前，深度求索公司在Hugging Face上已經有12個項目，雖然備受愛好者關注，但也并不特別耀眼。它的爆火最早來自海外，是無數愛好者對DeepSeek在受到芯片制裁的中國以低成本制造出在配有消費級GPU的電腦上就能部署的堪比GPT o1性能的開源大模型的振奮引起的。加上DeepSeek R1將CoT(“思維鏈”)過程直接呈現給公眾，產生了不亞于兩年前的“ChatGPT”的體驗沖擊。
但是說DeepSeek R1、或者具備CoT能力的大語言模型就能顛覆專利代理行業恐怕還為時尚早，專利代理工作中的很多判斷需要“直覺”和“經驗”，這種隱性知識難以用CoT模擬。相比之下，AI Agent(“人工智能代理”)框架(例如由觀察器、思維引擎、工具集、行動執行器、記憶系統和目標系統等組成)則更可能構成專利代理行業威脅，它可以調用專業數據庫API進行現有技術檢索、訪問最新的技術文獻、自動追蹤專利家族和法律狀態，更可以調用翻譯API處理多語言文件。即便如此，其工程浩大，2023年初涌現的許多AI Agent項目，像Agent GPT，其實并未實質性顛覆行業。
四、未來發展與應對
某種意義上講，固步自封拒絕使用新技術的專利代理師很可能會迅速被擅于使用AI工具的專利代理師取代，而過度依賴AI工具使得核心能力退化的專利代理師同樣會被秉持學習精神鞏固核心競爭力的同行替代，甚至直接被企業等甲方替代。因此，專利代理師應當主動保持學習的態度，鞏固專業技能、學習新的技術。我們本就是在知識密集型領域擅長學習和跨界融合的一群人，在AI時代我們更要保持跨領域知識融合的優勢，繼續深耕。既要善用AI工具來提升工作效率，也要保持獨立思考能力，避免過度依賴AI導致專業能力的退化。
專利代理師不必過分擔憂而產生自我內耗，更應該關注鞏固自身核心競爭力，利用好現有的AI工具提高部分工作的效率。例如，AI強大的檢索與語言處理能力可以有效彌補人力不足，特別是在跨語言交流、海量技術文獻篩選等方面。AI輔助可以幫助代理師更高效地檢索相關文獻，快速定位最接近的現有技術，把握技術發展趨勢，大幅減少重復性工作。在專利文件的初步撰寫階段，AI還能提供結構化的寫作建議，協助代理師更高效地完成文檔框架搭建。
筆者建議，專利代理師不妨在大語言模型的賦能下學習、開發和部署適合自己的AI輔助工具。如今，商業或開源LLM服務商的API調用成本很低，如果條件允許更可以通過Ollama或llama.cpp在本地部署開源大語言模型，通過WebUI、CLI等多種交互方式進行直接操作或通過HTTP API集成到其他應用中。通過這些方法，可以確保數據隱私安全，滿足合規要求。同時，可以利用Ollama提供的embeddings和generate API接口，結合RAG (“檢索增強生成”) 技術構建本地知識庫增強系統。對知識產權法律文本、《專利審查指南》等規范性文件和司法解釋進行文檔分塊和向量嵌入，實現文本向量化和生成功能，進而通過向量相似度檢索，最終實現“檢索-增強-生成”的完整工作流程，使模型能夠基于本地專業知識庫提供更準確的響應。
隨著AI技術的發展，專利代理機構也需要加強數據安全管理。專利技術在申請前屬于客戶的保密信息，代理機構應當建立完善的數據訪問控制和保密機制，防止敏感信息通過AI系統泄露。例如，若不當將客戶的機密技術細節輸入到公有云或聯網的AI模型中可能會造成泄密風險。只有在技術應用與制度規范兩個維度同步推進，才能在促進創新的同時確保專利實務的質量與安全。
展望未來，AI與專利代理的融合僅是變革的開始。隨著新技術不斷涌現，專利行業人士將經歷持續的適應與升級過程。擔憂和焦慮無法解決問題，專利代理師關鍵在于把握和提升自身核心競爭力，將AI轉化為思維助手而非主導者。在技術快速迭代的背景下，保持學習熱情，不斷掌握和運用AI工具，提升專業能力，才能確保專利代理這一跨學科專業在未來的法律服務體系中繼續發揮不可替代的作用。
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