2025年春节期间，中国人工智能初创企业DeepSeek发布的AI大模型DeepSeek-R1迅速走红，以颠覆性的技术突破和现象级的应用场景席卷全球，甚至碾压了ChatGPT、Claude、Gemini等一众老牌AI霸主，成为全球AI用户的新宠。行业专家、权威媒体毫不吝啬对其赞美之词，这也让国人真正意义上经历了一次前所未有的AI体验浪潮。随之而来，各行各业的从业者，都希望可以借助DeepSeek这个AI超级“外挂”，突破个人能力的限制，对效率和质量进行显著提升。
在知识产权领域的专利板块，无论是前期专利代理师的专利确权端还是后期专利律师的专利维权端，都需要与海量的信息和复杂的流程打交道，也存在大量的高强度智力工作，对质量和效率具备很高的要求。在当前AI技术重构的工作环境中，专利代理师和专利律师同样面临着前所未有的挑战，也迎来了新的发展机遇。如何借助DeepSeek，多快好省地完成工作交付，已经成为不可回避的问题。因此，作为一名专利板块的从业者，笔者试图在DeepSeek这个高效助手的身上，从专利的确权端到维权端的全流程角度，做了一些总结和归纳，也提出自己的一些思考，以借此抛砖引玉。
一、在专利确权端
（一）专利检索方面
在发明人提供技术交底书后，专利代理师通常会详细阅读技术交底书并进行专利查新检索，这也是确保专利申请质量的关键环节。但是，这个过程需要一定的技巧和耐心，因为要从海量的现有技术中筛选，需要在专利检索系统中对检索要素进行不同的组合，常常会花费较多时间。
传统的人工检索过程中，通常要考虑时间和精度的平衡，但在有DeepSeek的加入后，时间这一维度可能就不需要再考虑，特别是在其具备深度思考能力的情况下。DeepSeek的厉害之处在于可以跳出原有的思考路径，以辩证的视角来校验和调整检索路径。双方水平相同，跳出原有的既定路径，甚至是灵活地选择路径变得越来越重要，毕竟人都会选择自己擅长的手段来解决问题，容易走入经验主义歧途，但DeepSeek不会犯这种错误。
因此，专利代理师通过借助于DeepSeek强大的解析能力，能够快速提取技术关键词，生成精准的检索式，如IPC分类号与技术特征的组合。不仅如此，它还能总结出相似专利与专利代理师申请的技术之间的差异，帮助专利代理师更好地定位创新点。尤其是当面对发明人杂乱无章的技术交底书时，通过导入技术交底书内容，输入诸如“请整理并突出专利方案的创新点”的指令，DeepSeek能够迅速生成结构清晰且符合逻辑的技术交底书框架。更重要的是，它还能自动补充技术问题、技术方案与技术效果之间的关联性描述，让交底书更加完整、专业，极大地节省专利代理师的整理和阅读时间。
当然，专利代理师的传统经验依旧会有用，但会受到越来越多的冲击和挑战，在文献的阅读理解方面，一般AI依旧有其阅读量的优势，但阅读理解的拟人化依旧是挑战，这也是当前DeepSeek的明显优势。虽然资深的专利代理师的阅读理解能力还是强于DeepSeek，但DeepSeek在多数情况下已远强于一般AI助手。不过这也可以理解，因为目前的DeepSeek并不是专门为专利确权阶段而设计的，后续可以通过对DeepSeek进行专门训练，尤其针对专利领域的深度思考功能和基于思考过程的调节策略，进行本地化部署，使其对专利这一垂直的小众领域可以有更强的适用性。
从整体来看基础检索方面，对检索者来说，如何利用和引导DeepSeek对辅助检索则显得越来越重要，包括后期的无效检索、无效策略的制定上，DeepSeek的助力较大。对于FTO、行业分析等非个案检索方面，DeepSeek的全面性和宏观性是很强的，但全面性和宏观性也对应了落地层面的困难，可见DeepSeek在专利检索方面还有较大进步的空间。
（二）专利撰写方面
经过专利查新检索后，如果专利代理师认为技术方案的三性（新颖性、创造性和实用性）均为正面，具备较好的授权前景，即会着手专利撰写工作。在整个专利确权阶段，专利撰写会花费专利代理师最多的时间，权利要求的布局、说明书实施例的扩充都需要反复斟酌，因为这也决定后期专利文件能否授权、能否抵挡无效和能否抓住侵权。而通过DeepSeek辅佐撰写，减少专利代理师非必要的前期工作，可以显著提高撰写效率和质量。
其中，类似于其他辅助撰写工具，DeepSeek的大致的使用步骤如下：
1.上传一份较为完善或者具有一定内容的技术交底书或者技术创新点说明文字。
2.利用深度思考模式，对文件内容进行提炼、整理和总结。
3.给出明确的指令，比如基于以上文件内容和技术方案，撰写出符合《专利法》和《专利审查指南》的专利。
4.根据撰写专利内容再进行进一步拓展或者发出细化指令。
当然，上述申请材料也是一种启发式撰写，只能作为辅助，仍然需要专利代理师自己详细地审阅和修改，规避原理性错误，但一定是能节省时间或者启发专利代理师的撰写工作。
笔者查询，目前已经有不少基于AI的智能辅助撰写工具出现，比如中国科学院发布的AutoPatent框架，能够自动生成高质量专利文档，这一技术创新在专利代理行业引起了轰动。它极大地提高了专利文档的生成效率，显著拉大了行业间的效率差距，加速了行业分化。对于大型专利代理机构，只要完成DeepSeek大模型本地化部署接入，势必能加快申请速度。
（三）专利审查方面
目前，虽然专利的审查速度已经显著提高，以发明为例，根据最新的国务院新闻办公室于2025年1月15日举行新闻发布会所公布的数据，发明专利审查周期压减至15.5个月，结案准确率提升至95.2%。但是，对于目前日新月异、加速迭代的科技创新进程，这明显不能完全满足申请人的要求。
因此，国知局从去年6月份开始就着手积极推动人工智能助力审查工作，如果专利局完成DeepSeek大模型本地化部署接入，依托DeepSeek强大的文字学习推理泛化能力，一方面持续动态完善人工智能、大数据等新技术新领域的专利审查标准，另一方面积极运用人工智能技术提高专利审查质量和审查效率，推进审查工作数字化转型、智能化升级，并积极探索大模型技术在知识产权审查提质增效、保护、运用和服务等领域的应用。势必能够显著压缩审查周期，提高结案准确率，这也是专利申请人和专利从业者的福音。
当然，这种审查效率的提升，对专利代理机构也提出了更高的要求。就像数码相机的出现倒逼胶片行业进行变革一样，专利代理机构为了适应审查端的变化，不得不加速提升自身的服务能力。如果代理机构仍然采用传统的工作模式，依赖专利代理师的个人经验进行专利申请的准备工作，那么在审查过程中就很容易出现问题，导致专利申请被驳回或者延迟授权。
（四）专利审查意见答复方面
当前，专利代理师收到审查意见通知书时，通常需要面对晦涩难懂的理由论述，也需要花费大量时间去分析和研究，此时DeepSeek的优势得以凸显。以专利审查意见中的驳回通知书为例，DeepSeek能够轻松提取出核心驳回理由，如创造性不足、新颖性缺失等，并且还能关联相关的法律条款与判例，为专利代理师提供清晰的分析思路，比如，导入审查意见通知书后，可以输入“分析以下审查意见中的创造性问题，并提供3个类似复审成功案例的应对思路”的指令，它就能快速给出详细的分析结果，让专利代理师在复审工作中有的放矢。
而后续专利代理师撰写复审理由时，技术特征对比和证据组织是关键。DeepSeek能够基于技术特征对比，生成清晰的争议点对比表，直观地展示原申请的技术与对比文件之间的差异。同时，它还能自动起草答复模板，甚至引用《专利审查指南》等相关条款，帮助专利代理师撰写出有理有据、针对性强的复审理由。
（五）专利确权的其他方面
在专利确权端，专利价值评估一直是行业的难点，但是如果以DeepSeek-R1深度推理大模型为基础引擎，依据《专利评估指引》国家标准（GB/T 42748-2023），通过定制化调优和指令工程等技术手段，实现专利价值智能评估，使其具备专利技术创新深度理解、多维度价值评分、自动生成价值评估报告等核心功能。从而DeepSeek通过实现对专利价值的高效专业评估，为专利池收储和许可、专利质押融资、高校院所专利盘活对接等工作提供人工智能解决方案，在高价值专利的遴选、转化、保护等场景中同样能发挥积极作用。
二、专利维权端
（一）侵权检测方面
如何获得专利侵权线索，这是专利律师所首先要面对的问题。对于线上产品侵权线索的主动查找，通常是通过输入关键词、图片检索等方式。但这种方式同样存在随机和运气的问题，无法穷尽。
但是，利用DeepSeek完成专利侵权检测和主动预警，可以通过其强大的自然语言处理（NLP）、大数据分析和智能搜索技术来实现侵权检测，线上的侵权产品通常很难漏网。
以下是归纳DeepSeek辅助侵权检测的一般步骤和方法：
1.使用DeepSeek的NLP技术，对专利文本进行语义分析，提取权利要求书中的技术特征。例如，从专利文本中识别出关键的技术术语、方法步骤、结构特征等。将提取的技术特征转化为结构化数据，便于后续比对。
2.进行数据收集，利用DeepSeek的网络爬虫技术，从公开渠道（如电商平台、企业官网、技术文档等）收集目标产品或技术的相关信息。然后进行技术特征提取，使用DeepSeek的NLP技术，分析目标产品或技术的描述文档，提取其技术特征。最后，对提取的技术特征进行清洗和标准化处理，确保与专利技术特征的可比性。
3.使用DeepSeek的机器学习模型，计算专利技术特征与目标产品/技术特征之间的相似度。例如，通过文本相似度算法（如余弦相似度、Jaccard相似系数）或深度学习模型（如BERT）进行比对。根据相似度结果，结合专利法律规则，判断是否存在侵权可能性。例如，如果专利的权利要求完全覆盖了目标产品的技术特征，则可能存在侵权。
4.通过DeepSeek设置阈值，当相似度超过一定值时，自动触发预警机制。其中，通知的方式可以通过邮件、短信或系统通知等方式，向相关人员发送预警信息。进一步的，自动生成侵权分析报告，包括专利信息、目标产品信息、相似度分析结果、侵权判断依据等。
此外，还可以使用DeepSeek的数据可视化工具，将分析结果以图表形式展示，便于理解和决策。
（二）证据的收集与固定方面
DeepSeek可以通过网络爬虫技术收集涉嫌侵权产品的信息，并辅助进行产品拆解和技术分析，完成产品取证步骤。然后，通过DeepSeek可以对网络上的侵权信息（如电商平台销售页面、宣传视频等）进行网页截图、录屏等操作，并通过公证或时间戳固定证据，进行电子证据固定。
（三）类案检索方面
利用DeepSeek完成专利侵权类案检索，可以大幅提高检索效率和准确性，为法律诉讼或专利维权提供有力支持。通过DeepSeek的技术优势，专利律师可以实现从数据收集、特征提取到相似度比对的全流程自动化，降低人工成本，提升法律服务质量。
其中，专利侵权类案检索通常包括以下几个步骤：
1.从目标案件中提取关键特征（如技术领域、侵权类型、法律争议点等）；
2.收集和整理历史专利侵权案例，构建类案数据库；
3.将目标案件特征与类案数据库中的案例进行比对，计算相似度；
4.根据相似度筛选出最相关的类案，并按相关性排序；
5.输出类案检索结果，生成分析报告。
即DeepSeek可以通过其技术优势，助力专利律师完成上述流程。甚至DeepSeek可以分析涉嫌侵权方的销售数据和财务报表，计算侵权赔偿金额。
（四）专利维权的其他方面
在专利维权端，如果专利律师在办案过程中，遇到新的问题，可以通过输入对应指令进行对话，从DeepSeek得到答案。例如，笔者针对部分不在线上销售的专利产品，就专利侵权如何开展线下调查取证的问题与DeepSeek对话，当输入“知识产权侵权如何开展线下调查”后，DeepSeek给出了市场巡查、展会调查、供应链调查、工厂调查、消费者调查、供应链调查、法律调查、数据分析等上十种线下调查方式，进一步也描述了各类线下调查方式的具体方法和优缺点。甚至在供应链调查时给出了“调查人员通过物流公司、供应商等渠道，追踪侵权商品的流通路径，记录相关企业信息，必要时与物流公司沟通获取运输单据。”的建议，这对于开展侵权线下初步调查提供了切实可行的方向。
综上，在知识产权领域，在专利板块的确权端，DeepSeek的智能搜索和大数据分析技术可以覆盖全球范围内的专利文献和市场数据，大幅提高专利检索、分析和评估的效率，进而辅助专利代理师为发明人提供全面的专利代理服务。而在专利板块的维权端，DeepSeek通过NLP和机器学习技术，精准识别专利技术特征和侵权行为，可以实现从数据收集、特征提取到侵权判断的全流程自动化，进而辅助专利律师高效维护专利权人的合法权益。DeepSeek不仅可以减少人工干预，实现专利的全流程的助力，也可以更好地应对专利确权和维权中新的挑战，实现技术创新的保护和商业化价值最大化。
