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1、领先一步，布局未来.为什么现在是 IP 行业利用 AI 设想更大格局的绝佳时机目录.01 02 03 欢迎进入 IP 行业的未来IP 行业对现状 存在不满GenAI 时代，您有何期待？04 05 06 AI 是否无所不能？IP 行业，将展现 新形态迎接值得信赖的 AI领先一步，布局未来 目录 2 欢迎进入 IP 行业的未来.伟大的 AI 实验正在各行各业中掀起改革浪潮，同时也与现实世界中的经济压力产生碰撞。然而，就全球知识产权（IP）行业而言，AI 已经带来哪些积极影响？哪些方面存在问题？接下来又会发生什么？我们的新研究提出了这些问题，而本报告将为您揭晓答案。其中的一些答案，或许会让您感到意外

2、。当今，舆论的焦点集中在 OpenAI、Anthropic、Google 和 Meta 等公司研发的大语言模型(LLM)上，这些模型规模庞大，能够满足大众的基本需求。然而，我们的研究结果突显了一个契机：IP 专业人士需要比这些通用模型更为精准的工具。这些专业人士意识到，他们需要更加可靠的输出结果，而用高质量行业数据训练出来的小型定制模型，恰好能够满足这一需求。准确性、精确性、可靠性、安全性。无论出现何种工具，这些都是知识产权法律实践中不容妥协的特质。外界常将知识产权行业描述得过于保守，偏好规避风险，然而，我们的研究却呈现了一个截然不同的故事，展现出一个既秉持“诚信至上”理念又勇于创新的行业。我

3、们也呼吁业内人士放宽眼界，设想更大的格局。诚然，生成式人工智能（GenAI）解决方案能提高工作效率、节省成本，但是，真正的回报远不止于自动处理任务、辅助完成工作所带来的便捷上，它更为整个行业开辟了全新的视野，实现优化提升，以及推动流程转型。不过，我们另有一番见解：GenAI 最好与其他技术相结合，而不是孤立使用。原因在于，GenAI 本身存在特定风险，而借助数十年在专业领域深耕 AI 开发所积累的经验，以及深厚的专业知识，通过整合方式构建解决方案、变革流程，我们能够有效降低这些风险。当前呈现出这样一种紧张局面。尽管 GenAI 正在迅速发展，但不少专业人士向我们反馈，传统的 IP 管理系统(I

4、PMS)根本跟不上 AI 的发展节奏。受访者指出，传统系统在创新方面存在诸多限制，灵活性不足，而且与其他业务系统的集成也状况百出，令人十分头疼。那么，接下来该怎么办？越来越多对传统系统不满的用户选择按下“暂停键”-他们打算先观望一阵，看看在全面改革平台之前，AI 和机器学习究竟能给他们带来怎样的改变。说实话，现在就来谈论成果还为时尚早。人们对 AI 在 IP 行业中的表现期望颇高，相比之下，现实究竟如何呢？我们的研究显示，IP 行业对 AI 解决方案的满意度相当低。报告表明，感到满意的用户数量远远少于不满意的用户数量。现在是时候扭转这一局面了。承诺与实际交付之间存在落差，其实并不让人意外。过去

5、两年间，市场上对 GenAI 工具的炒作可谓甚嚣尘上，各种夸大其词的宣传铺天盖地，呈现出的结果也是参差不齐，甚至还有不少打着 AI 幌子的虚假宣传混杂其中。但是，如今这股躁动正逐渐退去。行业正重归平衡1，从起初的盲目兴奋迈向更稳定、更具战略性的创新周期。领先一步，布局未来 1-GenAI 热潮过后 欢迎进入 IP 行业的未来 3 未来 将如何发展？大多数受访者都期望 AI 能够辅助自己完成当前的工作。部分受访者更进一步，期望 AI 可以自动完成工作，无需他们手动参与。仅有少数受访者并不满足于辅助和自动化完成工作，他们更关注挖掘 AI 在创造新商业模式和收入来源方面的变革潜力。我们希望本报告能对

6、您有所帮助。有任何建议或疑问？我们非常乐意倾听。请立即联系我们： 我们的研究展现出了一些明确观点：02 但在许多 AI 的应用场景中，人类专家的投入或监督始终是必不可少的03 只有当行业确信 GenAI 的输出准确可靠时，才会 真正采用 AI01 IP专业人士预计，AI 使用场景将在 未来两年到五年内 产生价值 欢迎进入 IP 行业的未来 4 01 传统或经典 AI 这一流派历经了数十年的沉淀发展，默默应用于各行业及各类应用场景中2，且以机器学习3 与预测分析4 为构建基础。2-13 项重要的机器学习技术3-3 种机器学习类型4-10 种机器学习算法02 生成式 AI(GenAI)这一流派因