4月23日世界知识产权日之际资阳pvc管道胶水，智慧芽旗下智慧芽创新研究中心重磅发布《AI让知识产权回归创新本质——2026年知识产权创新调研报告》。

智慧芽连续五年发布知识产权调研报告。今年，报告调研覆盖知识产权行业生态中的多元化角，收录企业IPR、知识产权负责人、研发人员、研发负责人、C管理层，以及科技/科创管理人员、利代理人、政府审查员等多种角在利相关工作中的真实使用体验与感受，全景呈现不同主体对于AI应用的差异化认知与见解，以及过去年资阳pvc管道胶水AI真正融入业务、驱动研发创新的实践图景。

报告显示，近八成受访者对AI持积态度，加速AI从“可选工具”向“基础能力”转变；AI加速渗透利场景，约50受访者所在企业已开展AI应用；在利任务中，查新检索和情报分析是主要的AI应用场景，并且率提升是当前AI应用的突出作用。值得提的是，AI能优化逐步缓解利任务中的风险担忧，风险感知的下降动了AI应用开放程度提升，进而促进AI动利成为“创新基础设施”，并基于不同的工具形态满足不同期待。

近八成受访者对AI持积态度，加速AI从“可选工具”向“基础能力”转变

随着AI在语言理解、知识理与复杂任务处理能力上的持续突破，AI不再局限于边缘辅助，而是逐步渗入利工作的多环节，也动IP从业者对AI应用形成清晰、积的认知。调研结果显示，近八成IP从业者对AI应用持积态度，加速了AI从“可选工具”向“基础能力”的转变。其中，30.8的受访者表示“AI在利工作场景中带来的主要是红利”，另有46.6的受访者认为“AI在利工作场景中利大于弊”，两者计77.4的积反馈，显著于持中立和消态度的受访者比例。

AI加速渗透利场景，约50受访者所在企业已开展AI应用

据调研，约五成受访者表示所在企业已开展AI应用（包括大规模应用或小规模试点）。纵观2024–2026年调研数据，这趋势呈现出明显加速：2024年选择“大规模运用”的样本占比仅为1.1，2025年上升至2.7，2026年进步提升至7.7；“小规模试点”占比也由2024年的10.7快速增长至2026年的40.4。整体趋势已经表明，AI应用正从个体层面的分散尝试，逐步演进为组织层面的系统能力建设。

在利任务中，查新检索和情报分析是主要的AI应用场景

调研显示，过去年，AI在利工作中的应用主要集中在查新检索与技术情报分析环节。63.0的受访者表示经常在利查新检索工作中使用AI工具，另有46.8的受访者在技术情报分析中经常使用AI，均覆盖接近半数样本。

从AI应用果来看，利查新检索与技术情报分析同样是IP从业者认为AI赋能显著的工作环节。在上述两类场景中，认为AI提质提作用“较大/很大”的受访者占比分别达到73.1和70.6，均过七成。其背后原因可能在于，查新检索与技术情报分析所依赖的核心能力，与AI在信息检索、理解与总结面的优势度契。

在利场景中，率提升是当前AI应用的突出作用

调研数据显示，围绕率提升的相关选项均获得较认可度，且占比均过半数。其中，62.1的受访者认为AI能够“减少重复工作的人力投入”，52.6的受访者认为AI可以“减少单环节任务耗时”，反映出AI在降低人力消耗与提升执行率面已形成较为明确的应用价值。相比之下，围绕质量提升与协同优化的相关选项占比相对较低。

可见，率提升仍是AI突出的应用体现，而质量提升与决策支持等层次价值，仍待进步探索与释放。

AI能优化逐步缓解利任务中的风险担忧

在强调严谨与科学的利工作中，AI幻觉仍是IP从业者在应用AI过程中关切的问题之。但从调研数据来看，针对AI幻觉的风险感知正逐步缓解。对AI幻觉存有担忧的受访者占比由2024年的72.7下降至2026年的60.3，整体呈现持续下降趋势。

这变化或与AI相关技术路径的逐步成熟密切相关，例如通过检索增强与结果校验提升输出可靠，并结评估与约束机制强化生成过程的可控。在多重机制作用下，IP从业者对AI输出的信任基础正在逐步提升。

风险感知下降动利AI应用开放程度提升

随着对AI风险感知的下降，尤其是数据安全风险由“度敏感”逐步转向“可管理因素”，组织在AI应用中的数据安全策略也开始发生调整。

调研结果显示，IP从业者对数据使用的开放程度正在提升。2025年仍有65.2的受访者选择“禁止数据上传至云端”，而到2026年这比例已下降至39.3；与此同时，万能胶厂家“允许数据上传至云端且允许数据用于模型训练”的占比则由6.9显著上升至20.8。

这变化表明，组织正从以范风险为核心，转向在安全与率之间进行精细化的权衡。在此过程中，AI的数据使用边界逐步被开，也为其在复杂利场景中的入应用提供了空间。

AI正动利成为“创新基础设施”

随着AI风险担忧逐渐缓解、数据使用边界逐步放宽，AI得以入地参与利与研发相关工作流程，利数据也由“可查阅的信息”走向“被调用的能力”。在这过程中，利的价值将从传统的“创新保护工具”，向支撑研发决策与科技创新的“创新基础设施”演进。

本次调研数据显示，约有60的受访者展望，在AI大规模应用后，利将在多个关键维度的价值将显著提升。

先，利或将直接地驱动科研过程。60.0的受访者认为，这是AI赋能下显著的价值提升向之。在AI的帮助下，海量利数据将变得易获取、易理解，经处理后的利信息可以直接参与技术案生成与问题求解，成为动技术创新的重要输入，而不再仅是对既有创新成果的记录与归档。

奥力斯    万能胶厂家    联系人：王经理    手机：18231788377（微信同号）    地址：河北省任丘市北辛庄乡南代河工业区

其次，利在情报赋能面的作用将进步显化。58.5的受访者认可这价值提升。AI能够对海量利数据进行解析与关联分析，使利从被动检索的信息来源，转变为前置参与研发决策的重要依据，帮助研发人员快速地识别技术路径与发展向。

再次，利中蕴含的研发法有望被进步提炼与复用。57.3的受访者认为，在AI赋能下，利可以支持研发法的抽取与沉淀。通过对大量利文本的结构化分析，AI能够提炼共的技术路径与工程逻辑，将隐含经验转化为可复用的法参考，从而提升研发的系统与率。

相比之下，仅有40.3的受访者认为利可以在AI赋能下降低创新门槛。这结果也表明，创新本身仍具有度复杂，即使在AI支持下，利多仍是提供参考与启发，而难以直接替代研发过程中的核心创造活动，仍需依赖利与研发业人员的度参与。

AI工具形态日益多样，能够满足不同应用期待

经过过去年的技术发展，AI工具形态日益丰富：从以对话为主的大模型，发展到具备任务执行能力的Agent，并通过叠加Skills模块增强业能力，部分厂商亦开始探索AI Workflow形态。这演进使AI不再局限于信息问答，而是开始真正具备支持实际工作的能力，能够覆盖从单点问题解答到复杂流程处理的多层应用场景。

调研结果显示，IP从业者对AI在问答、任务及模块层面的应用期待相对较，这可能与当前大模型与Agent的技术成熟度有关。具体来看，25.4的受访者期待AI用于回答个利相关问题（如业问答与信息提取），36.5的受访者期待AI完成个具体工作任务（如语义检索），24.4的受访者则期待AI支持个复杂的工作模块（如利查新）。相比之下，仅有13.7的受访者期待AI能够完成个完整利工作流，如利申请。

从信息辅助到任务执行，再到模块支撑与流程协同，随着AI技术成熟度的进步提升，AI有望以不同形态在各层场景中实现入的应用，成为IP从业者的重要协同伙伴。未来，AI不仅是率工具，将成为嵌入业务流程的基础能力，与IP从业者形成度协同，在提升率与质量的同时，进步放大利工作的战略价值，赋能科技创新。

1.本网站以及本平台支持关于《新广告法》实施的“极限词“用语属“违词”的规定，并在网站的各个栏目、产品主图、详情页等描述中规避“违禁词”。
2.本店欢迎所有用户指出有“违禁词”“广告法”出现的地方，并积极配合修改。
3.凡用户访问本网页，均表示默认详情页的描述资阳pvc管道胶水，不支持任何以极限化“违禁词”“广告法”为借口理由投诉违反《新广告法》，以此来变相勒索商家索要赔偿的违法恶意行为。