自 2017 年国务院印发实施《新一代人工智能发展规划》以来，人工智能产业被上升为国家战略的高度，人工智能技术的基础研究、产业转化和传统行业应用都取得了长足的进展。人工智能技术既有独特的自身产业属性，又具有明显的对其它产业赋能，促进实体经济发展的特征，因而应用范围和影响力极为广泛。它所涉及的知识产权问题也具有很强的时代性，尤其在近年实体经济融合的过程中，也产生了许多新的挑战。

自 2018 起，由 AIIA 学术与知识产权工作组组织，在上海交通大学苏州人工智能研究院的牵头下，联合各会员单位、法学界、人工智能产业界、知识产权服务机构等在内的专业团队，分年度组建了人工智能产业知识产权研究课题组，对不断产生的新问题和挑战进行研究，并将研究成果以白皮书的形式发表出来。

2018 年课题组由 11 家单位组成，发布《2018 人工智能产业知识产权与数据白皮书》(以下简称“2018 白皮书”)，从基本法律概况(保护端)、专利分析(创新端)和专利价值评估(运营端)三个具体角度，呈现了 AI 领域的知识产权现状，并通过既有争议和案例的展示，对数据相关权利的几个主要问题进行了梳理。

2018 白皮书一经发布，就在社会各界引起了强烈反响。

在此基础上，2019 年更多单位主动参与，21 家单位协同工作，扩大研究范围，提供了更多详实的数据，完成《人工智能产业知识产权白皮书 2019》(以下简称“2019 白皮书”)，形成了更为规范和完整的框架，即：以人工智能的定义和分类标准为开篇引领，在共识的定义和标准下进行专利检索以及基于检索事实的专利分析，之后结合知识产权布局现状对人工智能企事业单位面临的知识产权实务问题进行了一定的分析和探讨。

在 2019 年白皮书初步形成的“内涵定义-专利检索和分析-知识产权实务”的结构框架下，2020 年课题组进一步扩大规模，50 余家单位参与进来，进行全面而细致的讨论和事实补充，形成了《中国人工智能产业知识产权白皮书 2020》 I (以下简称“2020 白皮书”)。2020 白皮书第一章和第二章从基础层、感知认知层、行业应用层、综合运用层 4 个层面 22 个子主题，展现当下人工智能全产业链的产业发展状况和专利布局趋势；第三章至第六章内容覆盖人工智能知识产权管理工作的主要环节——知识产权创造、运用、保护、风险防控，成为人工智能领域知识产权相关实务工作的实操指南。

2021 年，仍有 50 家左右单位参与白皮书的制作。针对白皮书篇幅庞大的问题，课题组对知识产权白皮书形式进行了革新：根据主题的不同，将白皮书总体划分成三个分册和一个案例选编，形成《中国人工智能产业知识产权白皮书 2021》的《分册一：产业专利分析白皮书》（简称“专利分析白皮书”）、《分册二：数据治理白皮书》（简称“数据治理白皮书”）、《分册三：知识产权管理白皮书》（简称“知识产权管理白皮书”）和《附录：知识产权优秀案例选编》（简称“案例选编”），其中：专利分析白皮书重点在于人工智能基础层、感知认知层和行业应用层上的技术和专利分析，展现人工智能在产业链上的发展状况和专利布局趋势，除了提供术和专利分析，展现人工智能在产业链上的发展状况和专利布局趋势，除了提供权威统计数据和分析结论外，还延续了 2019 年、2020 年白皮书的传统，即专利检索式、检索策略、数据来源等信息全部公开，充分体现了编纂作者的奉献精神与白皮书的公开透明。相较于往年，白皮书紧跟 AI 热点技术，在行业应用层中新增了智能媒体、智慧城建两个新型领域的专利分析：数据治理白皮书聚焦于当前热点的人工智数据治理话题，介绍了全球人工智数据相关政策、数据合规和安全风险及其应对措施，并提供了丰富的案例和解析来力争让人工智能从业者从中获得启发，指导实践工作，尽量避免触犯法律红线，这也是课题组在历届白皮书中首次对人工智能数据治理这一主题进行系统地研究和介绍；知识产权管理白皮书侧重于人工智能企事业单位对知识产权的高质量质创造、保护、许可运营、开源、技术秘密等方面的管理，包括高价值专利培育、应对海外审查规则、标准必要专利及其许可、风险防控、专利商标技术秘密的保护、管理体系的高质量建设等方面的研究等，并提出相关的实务工作建议。

II 2022 年，依托之前工作基础和经验，整合了超过 80 家 AI 与科研机构、知识产权服务机构，超过 120 位的专家配合制作此次白皮书。本次白皮书与之前的白皮书相比，做了侧重点的较大调整，由知识产权分析转向技术应用趋势分析。

我们从技术成熟度和产业应用方向，面向智能客服、智能网络、智能家居、智慧金融、智慧教育、智能服务机器人等，形成十四个产业组，着重围绕人工智能产业化应用的成熟度进行分析，探讨其现状和未来发展的趋势。

本次白皮书的一个重要贡献是提出了一套技术应用成熟度分析的方法论和表达方式，并依据实际数据进行了量化分析。本次白皮书发布的是研究成果的整体介绍缩略版，供研究和从业者了解人工智能在各个领域的技术成熟度概况，期待为各行业的发展提供有益的参考和指导。