AI 語意技術在專利策略管理中的應用探索
- 玥瑨 吳
- 2小时前
- 讀畢需時 4 分鐘
知識密集型工作的常見挑戰
隨著技術快速迭代，企業的智慧財產權管理面臨更高的效率與精準度要求。傳統智權工作常見的挑戰包括:
效率瓶頸：專利文件往往冗長且包含技術與法律雙重語法，使得專利檢索、審查與分析極度依賴人工處理，耗時較長。
知識傳承困難：專業知識高度依賴資深人員的個人經驗，難以系統化、標準化，新進人員的學習曲線較長。
角色定位受限：智權部門多被視為支援單位，主要在申請或應對侵權時才介入，較少參與前期的技術佈局規劃。
天來集團法務智權中心近期導入以「語意向量技術」為基礎的 AI 輔助工具，在部分專利管理流程中取得初步改善成效。本文分享此系統的設計思路與實務應用經驗。
技術核心：語意向量距離的應用
法務智權中心 AI 工具的主要特點，在於採用「語意向量距離」技術進行知識檢索與分析。
1. 從關鍵字匹配到語意理解
傳統搜尋引擎主要依賴關鍵字的字面匹配。而現代 AI 語言模型採用不同的處理方式：每一段文字內容(如專利摘要、專利範圍)會透過深度學習模型轉換為高維語意向量，並透過餘弦相似度等方法計算向量間的語意距離。
基本原理：
向量化表徵：每一篇專利或文件在語意空間中都有其對應的向量位置。
距離即相關性：系統判斷知識之間的關聯性，主要依據它們在向量空間中的距離。距離越近，語意關聯性越強。
2. 案例說明：語境識別的應用
在特定技術領域(如半導體材料)的測試中，系統展現了對查詢語境的區分能力：
當查詢輸入「perovskite TiO₂」時，系統透過向量計算，傾向於推薦「結構、能帶匹配」等材料設計相關的詞彙。
當查詢改為「perovskite TiO₂ power drop」時，系統的推薦方向轉向「可靠度、缺陷分析」等失效分析相關的內容。
這種基於向量距離的檢索方式，相較於傳統關鍵字搜尋，在某些場景下可提供更精準的結果篩選。但需注意，此效果可能因訓練資料品質、領域專業性及查詢方式而有所差異
AI 輔助流程的模組化設
法務團隊的另一項實踐，是將智權領域的複雜工作，拆解為一系列可重複執行的 AI 輔助流程模組，建構「AI Patent Core Engine」原型系統。
核心功能
此系統透過多種 AI 模型的協作(如 ChatGPT、NotebookLM、Gemini)協助完成文件生成、分析、歸納與視覺化工作。
透過這種系統化、模組化的 AI SOP 系統 ，智權部門成功擺脫了對個人經驗的依賴，邁向了 「可複製、可量化」 的生產線模式 。
透過這種模組化的輔助系統，智權部門逐步朝向更標準化、可複製的作業模式發展。
總結與展望
本文分享的以「語意向量距離」為基礎的 AI 輔助工具，在專利管理流程中展現了一定的應用潛力。天來集團法務智權中心的初步實踐顯示：
效率提升：AI 輔助工具可將部分智權作業的處理時間減少 30-60%，使專業人員有更多時間投入策略性分析工作。
決策支援：從傳統的關鍵字查詢，演進為語意理解與趨勢分析，可為技術佈局提供更全面的參考資訊。
經驗複製：「將知識向量化、透過距離進行初步篩選」的邏輯，在研發管理、知識庫建置、合約審核等領域，可能也具有一定的參考價值。
整體而言，AI 輔助工具的導入，使企業得以將部分知識管理工作轉化為更標準化、可重複的流程，為專業人員騰出更多時間專注於高價值判斷。這種模式的持續優化，可望為企業知識資產的有效運用提供新的思路
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