2025年4月23日上午，由北京天馳君泰律師事務所、北京知識產權研究會聯合主辦，北京天馳君泰律師事務所商標專業委員會承辦的“人工智能時代商標保護新發展”研討會在北京順利舉行。來自高校、法律研究機構、律所、科技企業的數十位專家、學者、實務工作者齊聚一堂，共同討論人工智能時代的商標保護新發展。

本次研討會有幸邀請到了北京天馳君泰律師事務所商標專業委員會主任、高級合伙人馬翔，中國政法大學教授李揚，中央財經大學教授杜穎，華東政法大學教授王太平，北京知產寶網絡科技發展有限公司CEO普翔，湖南湘麓律師事務所主任桑守建分別發表專業觀點。

（天馳君泰商標專業委員會主任馬翔律師）

天馳君泰商標專業委員會主任馬翔律師以《互聯網+商標侵權認定原則在人工智能時代的適用》為題，從互聯網+時代商品和服務類別認定問題出發，對人工智能時代的商標侵權問題進行了探討。

馬翔律師首先介紹了天馳君泰長期以來在商標法律服務前沿領域所作出的探索。

早在2014年，天馳君泰便代理了彼時國內互聯網+產業商標侵權第一案——“滴滴打車”案，奠定了此后互聯網+商標侵權案件的審理思路。在該案后，天馳君泰陸續代理了“人人車”案與“小黃車”案，不斷積累互聯網+企業的商標保護經驗。近年來，天馳君泰密切關注人工智能領域的商標保護問題，并積極為相關企業提供商標法律服務。目前，天馳君泰已成功代理國內第一個人工智能語音指令不正當競爭案、炎黃盈動訴亞馬遜云計算服務商標侵權案、百度文心一言大模型商標授權等涉人工智能商標前沿案件。此外，天馳君泰正在競爭法領域訓練大模型，通過技術與法律的交叉結合探索制止不正當競爭的新方法。

就互聯網+時代的商標侵權認定原則而言，馬翔律師強調，在互聯網+時代，不可將互聯網服務機械地拆解為軟件、通信等孤立環節，應當從服務目的、用戶體驗、行業屬性綜合判定類別。

互聯網+時代的核心特征在于技術與產業的深度融合，傳統商標分類體系在面對互聯網+服務時面臨適配性難題，需要從整體性視角進行認定。馬翔律師結合其代理的“滴滴打車”、“人人車”與“小黃車”三個互聯網+商標侵權典型案件，介紹了互聯網+時代商標侵權案件的特點與代理思路。在“滴滴打車”案中，小桔公司因“嘀嘀”商標遭起訴侵權，原告主張小桔公司的軟件使用、信息傳送等行為分別落入原告在第9類（軟件）、第35類（商業管理）、第38類（通信服務）上持有的“嘀嘀”商標的范疇。天馳君泰代理團隊提出“整體服務論”，強調滴滴打車本質是第39類“運輸信息服務”，軟件與通信僅是工具，并最終得到法院采納。在后續的“人人車”以及“小黃車”案中，這種“綜合、整體、實質判斷”的認定原則均得到適用。

就人工智能時代的商標保護而言，馬翔律師指出，“互聯網+”服務侵權認定原則可以進一步適用在“人工智能+”時代，雖然“人工智能+”服務比互聯網+領域更廣、覆蓋面更寬、更復雜、爭議性更大，但“綜合、整體、實質”的侵權判定方法仍然是首選。

目前，人工智能正愈發與商業模式深度融合，使服務類別認定更趨模糊。例如，自動駕駛汽車的商標使用可能橫跨硬件（第12類）、軟件（第9類）、運輸服務（第39類）等多個類別，傳統“類別割裂”的判斷方式難以適應。對于涉及人工智能的商品與服務類別認定，應當建立“技術-服務”雙層判斷框架。具體言之，在技術層層面，應當區分人工智能的工具與服務本質，如智能音箱的商標使用，需判斷其核心是硬件銷售（第9類）還是語音交互服務（第38類）；在服務層面，應引入“用戶感知重心”標準，以自動駕駛服務為例，用戶關注的是“出行安全”而非人工智能算法本身，商標類別應歸入第39類運輸服務，而非第42類計算機編程。

隨后，馬翔律師分析了人工智能技術的普及對商標功能的影響，以及人工智能技術對商標法律服務的助力作用。

一方面，人工智能技術在電子商務領域的廣泛應用可能會削弱商標的識別、品質保證等功能。目前，基于人工智能的個性化推薦技術在電子商務行業得到了廣泛使用，并愈來愈得到消費者青睞。在未來，消費者可能更為信任個性化推薦算法對其購物偏好的分析，對于傳統商標的重視程度可能會有所降低。此外，電商行業已經出現一定的“自動化購物”實踐，也即人工智能在用戶的授權下基于對用戶歷史消費記錄的分析，動態識別出某種商品的消耗情況并自動購買補足。在這種情形下，消費的主體將從消費者轉變為人工智能系統，消費的依據也可能從信任品牌轉變為對多維數據的統計分析作出的綜合選擇。另一方面，人工智能有助于提升商標法律服務的效率。比如在商標注冊階段，可以指令人工智能在商標數據庫中進行檢索以及圖形比對，幫助申請人預判商標近似的風險，避開在先商標，進一步提升商標注冊成功的概率。

馬翔律師還結合“文心一言”商標注冊一案，對生成式人工智能商品與服務、人工智能與傳統行業結合的商品與服務的商標注冊實踐進行了介紹。

馬翔律師指出，就“文心一言”這類生成式人工智能商品與服務而言，至少應當在以下類別進行商標注冊：第9類，具有生成式人工智能的應用程序，使用人工智能和人工智能技術生成內容的軟件；第35類，（非規范）與人工智能相關的商業咨詢服務；第42類，至少應注冊4209群組“人工智能技術領域的研究”、“人工智能領域的技術咨詢”與“虛擬現實軟件的設計和開發”。在人工智能技術逐步應用于具體的服務中、與傳統的商品與服務相結合時，應當在以下商品和服務類別上進行注冊：第35類，（非規范）與人工智能相關的商業咨詢服務；第42類，“人工智能技術領域的研究，技術咨詢”；以及該項服務所對應的傳統服務類型，比如對于應用了人工智能技術的法律咨詢服務，在第42類之外，權利人還應該在第45類“法律服務”上進行商標注冊。

最后，馬翔律師總結道，對于涉及人工智能的商品與服務，首先需要對人工智能本身的類別（第9類與第42類）進行注冊，其次是在相關類別上注冊（第35類、第38類、第41類），如果人工智能作為服務工具回答法律問題時需要在第45類上進行注冊。馬翔律師指出，在申請商標時，可以提交人工智能技術在服務中的具體功能說明，輔助審查機構判斷歸屬。對于未來可能出現的人工智能新業態，可以考慮在《類似商品和服務區分表》中增設“人工智能系統集成服務”等類別，涵蓋人工智能技術與傳統行業的融合形態。

（中國政法大學李揚教授）

中國政法大學李揚教授以《人工智能時代商標保護的變與不變》為主題發表了演講，從商標注冊、商標使用與商標保護三個層面對商標法在人工智能時代面臨的挑戰進行了分析，并結合域外司法前沿案例，對制作銷售涉他人商標的NFT商品行為所涉及的商標保護問題進行了富有前瞻價值的討論。

首先，李揚教授從商標設計與審查兩個層面探討了人工智能對商標注冊的影響。

一方面，人工智能技術的發展使得批量生成商品標識成為可能，這加劇了“不以使用為目的的惡意注冊”現象。在生成式人工智能技術的加持下，囤積性注冊的規模和速度可能呈指數級增長。李揚教授指出，單純以注冊數量作為判斷惡意的標準難以根治問題，核心在于注冊制度需回歸“使用導向”。他建議引入“使用或意圖使用證據”要求，輔以預告登記制度，即申請人需在規定期限（如3-6個月）內提交使用計劃或證據，否則撤銷登記，從源頭上遏制囤積行為。另一方面，人工智能作為檢索和審查助手雖然可提升商標審查的效率，但可能存在人工智能檢索和審查設計標準不確定性風險。若人工智能審查標準過于嚴格，可能導致大量僅有細微差異但易引發混淆的標識獲準注冊；若標準寬松，則可能放寬商標顯著性要求。李揚教授強調，人工智能可輔助檢索，但審查必須保留人工干預環節，避免過度依賴技術導致誤判，確保以“相關公眾混淆可能性”為核心的審查標準不偏離。

其次，就商標使用而言，李揚教授指出，無論商標是否由人工智能設計，其使用本質未變。

人工智能可能改變商標的傳播和展示方式，但商標作為“商品來源識別符號”的功能始終不變。因此，商標使用的判斷標準無需因人工智能技術進行調整，仍需圍繞“是否實際發揮來源識別作用”展開。

隨后，李揚教授從商標的來源識別功能、混淆可能性判斷以及侵權認定與賠償三個方面分析了人工智能對于商標保護的影響。

第一，人工智能的普及可能會削弱商標的來源識別功能。人工智能技術通過大數據分析和精準推薦，為消費者提供更多商品信息，可能在一定程度上削弱商標的“單一識別依賴”。例如，消費者購物時可能借助人工智能對比價格、評價等多維信息，而非僅通過商標決策。但李揚教授指出，商標仍是品牌商譽的核心載體，其來源識別機能僅“稍有弱化”，遠未達到消亡程度。在可預見的未來，消費者仍需依賴商標進行基礎的品牌區分。第二，在混淆可能性的判斷方面，應堅持“相關公眾”標準。李揚教授認為，盡管人工智能可能輔助消費者減少混淆，人工智能推薦本質上是工具，最終決策仍由消費者作出，因此混淆可能性的判斷需基于普通公眾的認知水平，而非人工智能的技術能力。不過，人工智能提供的全面信息可能降低實際混淆發生概率，進而影響侵權認定的嚴格程度。第三，人工智能的應用有助于促進商標侵權認定與賠償數額計算的精細化。人工智能技術的應用可能使商標侵權認定更復雜。例如，利用人工智能進行精準營銷的平臺，可能因對侵權商品推送具有“明知或應知”過錯而需承擔更高注意義務。在損害賠償方面，可以借助人工智能技術通過數據分析更精準地計算侵權獲利或品牌損失，推動賠償標準合理化。

最后，李揚教授強調，人工智能對商標保護的沖擊不宜過度夸大，商標法的核心原則（如來源識別、混淆可能性）并未根本性改變。當前更需關注NFT等新興領域的法律適用難題，通過個案探索規則邊界，避免陷入“技術泡沫”討論。

李揚教授結合兩例涉及NFT的域外司法前沿案例，介紹了NFT商品所涉及的商標侵權問題。李揚教授首先結合Nike案，介紹了該案所涉及的NFT商品權利用盡與商品分類爭議。在該案中，StockX平臺推出的VaultNFT分為可兌換實體鞋和純數字收藏兩種類型，若NFT可兌換實體鞋，則需要討論是否適用“權利用盡原則”。李揚教授指出，需區分NFT定價模式：若NFT價格顯著高于實體鞋，可能涉及變相搭售商標商譽，需進一步論證是否構成侵權；若NFT不可兌換實體鞋，則涉及“混淆型侵權”與“淡化型侵權”的界定，以及NFT的商品分類問題（如美國將其歸為第9類數字產品，歐盟傾向于第35類虛擬零售服務）。李揚教授隨后結合愛馬仕案，介紹了NFT商品所涉及的藝術表達與商標侵權平衡問題。在該案中，Mason Rothschild創作的MetaBirkins NFT因使用“Birkin”商標及商業外觀引發訴訟。一審法院認定侵權，但被告以“藝術表達”和“NFT非有形商品”抗辯。李揚教授指出，此案核心在于判斷NFT使用商標的性質：若NFT創作者利用品牌商譽推銷作品，即使具有藝術形式，仍可能構成商標性使用；若屬于純粹藝術創作（如諷刺性表達），則需平衡商標保護與言論自由。

（中央財經大學杜穎教授）

中央財經大學杜穎教授圍繞《算法推薦下的商標法律制度重構》這一主題，結合電子商務領域的技術應用與法律實踐，深入剖析了算法推薦技術對商標法律制度的多維影響。

首先，杜穎教授介紹了算法推薦在電子商務中的應用場景與技術邏輯。

就應用場景而言，算法推薦已深度融入電子商務全流程，并涵蓋五個關鍵階段。具體言之，首先是確定消費者的需求與偏好，接著依據這些偏好來比較購買選項，再通過數據分析完成購買決策的確定，隨后實現最終交易，最后還會對消費者購買行為進行理解與反饋重塑。就技術實施而言，算法推薦包含“消費者畫像”與“過濾與推薦”兩項核心能力。一方面是“消費者畫像”，它借助用戶的過往購買記錄、瀏覽歷史、頁面停留時間、搜索習慣以及聯系好友交叉購物習慣等數據，構建個體或群體的消費特征模型。另一方面是過濾與推薦機制，其中內容過濾與推薦是基于單個用戶的歷史數據，完成同類商品的推薦；協同過濾與推薦則是通過分析相似用戶群體的購物行為數據，實現跨用戶的商品推薦，例如甲購買了A、B、C商品，乙購買了B、C、D商品，由于甲乙兩人都購買了B、C商品，系統就可能認為兩人消費偏好較為相似，進而將D推薦給甲，將A推薦給乙。在人工智能技術的加持下，電商模式正朝著“替代決策”方向發展。以亞馬遜的Dash補貨服務為例，平臺可依據用戶預設參數，自動為用戶訂購家具消耗品，像小件雜貨、咖啡包、墨水盒等，讓消費者從主動決策逐漸轉向被動接受，甚至催生出“算法消費者”這一全新概念。

其次，杜穎教授介紹了消費者決策模式的歷史演進以及算法對此產生的影響。

杜穎教授梳理了消費者決策模式的四個發展階段。第一，在“維多利亞商店式”購物時期，店員是消費者與商品之間的信息中介，承擔著過濾器的角色。第二，在工業化推進和大眾市場興起后，品牌取代店員，成為消費者檢索商品的核心工具。第三，在線上零售時代，“消費者自薦”模式興起，用戶評價、社交媒體點贊以及在線評分等多維信息成為消費者決策的重要依據。第四，在智能購物階段，算法憑借對消費者數據的精準分析，主導了決策過程，消費者的自主性大幅降低，決策呈現出被動化與自動化的特征。杜穎教授指出，這種轉變對商標制度的底層邏輯產生了沖擊。傳統商標制度的設計，是以消費者主動識別品牌為前提，然而算法的介入使得消費者與商標的直接互動減少，商標的識別功能被算法部分替代，進而引發了對商標法律制度適應性的思考。

隨后，杜穎教授圍繞算法推薦對商標法律制度沖擊進行了詳細展開，從相關公眾的界定、商標檢索功能的弱化以及商標廣告功能的重構三個方面進行分析。

第一，“用戶畫像”技術的應用使得“相關公眾”的界定趨向精準化，但同時也會加劇消費者的認知偏差。在商標法律制度中，“相關公眾”的界定包含主體群鎖定和認知水平評估兩個方面。算法通過數據采集，能精準鎖定消費者群體，使主體群的邊界變得清晰可測，但這也可能導致消費者被困在“信息繭房”內，減少與其他品牌的接觸。在認知水平方面，算法依據用戶行為數據預設其注意力和判斷力，可能會掩蓋個體真實的認知差異，例如過度依賴算法推薦的消費者，可能會降低對商標細節的辨別能力。第二，人工智能的強大檢索能力弱化了商標的檢索功能，“無品牌購物”或將成為可能。傳統商標的重要功能之一是降低消費者的檢索成本，但在算法推薦場景下，部分消費者開始采用“無品牌購物”模式，他們通過設置“最便宜”“性價比最高”等篩選條件，繞過品牌直接選擇商品。這一現象不僅削弱了商標的識別價值，還使得市場競爭焦點從商標差異化轉向算法優化能力，那些善于適配算法推薦機制的商家更易獲得流量，這對中小企業的品牌培育可能產生不利影響。第三，在人工智能取代消費者進行決策后，商標的廣告功能將得到重構，其背后的文化敘事將逐步消解。商標原本承載著品牌故事、文化價值等敘事功能，是企業建立情感連接的重要渠道。但算法推薦更側重于商品的價格、性能等“共性特征”，而品牌背后的文化獨特性被淡化。當消費者僅依據算法提供的“最優方案”進行購買時，商標可能會退化為單純的商品符號，其文化敘事功能逐漸消解，這對依賴品牌文化構建競爭壁壘的企業來說將成為一個嚴峻挑戰。

最后，杜穎教授對商標制度的適應性變革方向進行了探討。

杜穎教授指出，算法推薦引發的商標制度挑戰，需要從多個維度進行回應。在消費者混淆可能性判斷方面，需充分考慮算法推薦導致的認知偏差。在品牌培育方面，應探索算法與商標協同發展的路徑。在商標反淡化保護領域，要重新審視算法環境下馳名商標的保護邊界。這些問題為后續的學術研究與法律實踐提供了豐富的探討空間，也凸顯了人工智能時代商標保護制度創新的緊迫性。

（華東政法大學王太平教授）

華東政法大學王太平教授在《人工智能時代商標法的變革》報告中指出，人工智能技術正重塑商標法的底層邏輯。

首先，王太平教授回顧了作為商標法基礎理論的消費者決策理論。

商標法的核心目標是維護商標的功能，其發展邏輯緊密圍繞消費者決策展開。商標本質上是市場的信息機制，通過符號化表達向消費者傳遞商品信息、為消費者決策提供依據，其功能可概括為“信息價值”與“品牌價值”兩方面，王太平教授對此以《西廂記》中的角色“紅娘”與“瑩瑩”為例進行了生動形象的介紹。一方面，商標具有其信息價值（作為“紅娘”的商標），這體現為商標在廠商與消費者之間架起信息橋梁，幫助消費者識別商品來源、評估質量。此時，商標侵權判斷以“混淆可能性”為核心，即考量消費者是否可能因商標近似而對商品來源產生誤認。另一方面，商標也具有其品牌價值（作為“瑩瑩”的商標），商標超越單純的信息傳遞，成為消費者自我表達與身份認同的符號（如奢侈品品牌傳遞的價值觀）。此時，商標保護需引入“淡化可能性”標準，防止商標顯著性因他人不當使用而弱化。當商標同時具備信息價值與品牌價值時，商標法需兼顧混淆可能性與淡化可能性的雙重保護。

其次，王太平教授指出，人工智能的應用將改變消費者的消費邏輯，并重塑消費者決策理論。

人工智能通過技術革新重構了消費者的購物邏輯，主要體現在三個方面。第一，人工智能時代消費者所處的信息環境發生了顛覆性變化。一方面，消費者所面臨的信息總量爆炸性增長且載體呈現多元化態勢。互聯網的誕生極大地拓展了消費者的信息來源，而人工智能技術強大的檢索能力再次為消費者提升了信息豐富度與準確性。另一方面，消費者的信息獲取方式也愈發智能化。決策式人工智能通過算法推薦（如電商平臺“猜你喜歡”）、視覺搜索（掃碼識物）、語音購物（智能音箱下單）等工具，主動向消費者推送定制化信息，傳統“消費者主動搜索”模式逐步被打破。第二，商標功能發生了結構性調整，這體現在信息價值弱化與品牌價值強化兩方面。就信息價值弱化而言，人工智能直接提供商品參數、用戶評價等深度信息，降低了消費者對商標作為“信息中介”的依賴。例如，生鮮電商通過區塊鏈溯源直接展示食材產地，商標的來源識別功能被部分替代。就品牌價值強化而言，在信息過載時代，消費者更依賴商標的情感屬性（如品牌故事、價值觀）簡化決策。例如，環保品牌通過人工智能生成的虛擬環保故事增強用戶認同，品牌成為消費者表達個性的核心符號。第三，消費者在消費過程中的決策權將逐步向人工智能讓渡。人工智能通過算法自動化（如智能采購系統為企業自動補貨）、預測性推薦（如根據消費習慣提前備貨），使消費者從“主動決策者”變為“被動確認者”。這在日常消費品領域尤為明顯，比如智能冰箱檢測到牛奶庫存不足時，自動向電商平臺下單，消費者僅需確認支付。

隨后，王太平教授指出，人工智能時代商標法的變革方向將集中體現為從“以混淆為中心”到“淡化優先”。

第一，在商標法理論的整體結構上，混淆可能性理論將逐步式微，而商標反淡化保護將崛起。就混淆可能性地位下降而言，人工智能減少了消費者對商標的信息依賴，售前混淆（如預售階段的商標近似）與售后混淆（如二手市場的商標使用）對消費者決策影響減弱，傳統以“混淆”為核心的侵權判斷框架需調整。就淡化保護成為“核心戰場”而言，生成式人工智能通過“縫合式創作”（如將多個品牌元素拼貼為新內容）實施隱性侵權，如未經許可使用知名商標的部分元素生成虛擬偶像形象，需通過強化淡化保護（如禁止“商標元素碎片化使用”）應對。第二，在具體制度上，需要對混淆判斷的場景進行限縮，并對商標淡化的風險進行預防。一方面，應聚焦“售中混淆”（即交易當場的直接混淆），弱化對非接觸式混淆（如線上廣告混淆）的干預，適應線上線下融合的購物場景。另一方面，應要求算法透明化，即人工智能系統在進行商標關聯決策（如推薦相似商品）時，需披露其數據訓練邏輯與關聯規則，并應引入區塊鏈存證（固定商標使用證據）、人工智能監測（實時掃描商標侵權內容）等技術工具，提升抗淡化保護的效率。第三，王太平教授強調，應當認識到人工智能時代消費者標準將趨向多元化。人工智能時代的消費場景呈現“傳統與新型并存”的多元化特征，消費者標準需適配不同場景。對于人類消費者，仍以“一般理性人”標準判斷混淆與淡化，但需考慮算法推薦對其認知的干擾（如“信息繭房”導致的判斷偏差）。對于機器人消費者，比如當人工智能系統（如企業采購機器人）成為交易主體時，需明確其是否屬于商標法保護的“消費者”，以及侵權判斷標準（如以算法邏輯而非人類認知為基準）。

最后，王太平教授指出，人工智能對商標法的影響并非顛覆性替代，而是通過重塑消費者決策邏輯，推動商標法從“信息保護”向“品牌保護”轉型。

未來，商標法需在維護市場效率與保護商標權益之間尋求平衡，既要警惕技術濫用導致的商標功能異化，也要借助人工智能技術優化保護機制，最終實現“技術創新與法律正義”的協同發展。

（北京知產寶網絡科技發展有限公司CEO普翔）

普翔先生圍繞人工智能對法律人的賦能作用，從人工智能的技術現狀、在商標領域的應用以及既有實踐帶來的啟示三個方面進行了分享。

首先，普翔先生首先介紹了對人工智能的正確認識以及人機協同的“助理思維”。普翔先生指出，當前對人工智能存在“過度追捧”與“完全否定”兩種極端觀點，均有失偏頗。他以“老鐵匠與年輕力壯徒弟”為喻，強調作為“年輕力壯徒弟”人工智能本質是“輔助工具”，需在作為“老鐵匠”的人類的指導下實現“指哪打哪”。例如，在專業領域應用時，可通過提供成功案例（如1萬字的文檔示例）讓其學習規則，再執行新任務；若效果不佳，可通過反饋機制使其修正，形成“人類指導—機器執行—動態優化”的協同模式。普翔先生特別強調，應將人工智能視為“助理或秘書”，而非全能者，需通過明確需求、提供背景、設定標準等方式引導其工作，避免陷入“完全依賴”或“完全排斥”的誤區。

其次，基于商標業務“數據量大、場景確定、市場需求豐富”的特點，普翔先生提出人工智能可深度介入商標全生命周期。第一，人工智能可用于商標檢索的基礎環節提效。在商標檢索中，人工智能可快速比對海量標識，提升近似判斷效率；通過學習歷史注冊案例（如特斯拉的電動車類別選擇），人工智能也可以協助確定注冊類別，解決“類別選定難”問題。第二，人工智能可以用于自動化任務處理。比如，人工智能可以自動生成商標局通知答復、商標名稱及圖形設計，降低重復性勞動成本，或者對注冊后的商標進行動態監測，及時預警侵權風險，并匹配交易機會。第三，人工智能有助于實現人力解放與價值升級。人工智能將商標從業者從注冊、確權等繁瑣事務中解放出來，使其聚焦前端的企業戰略布局（如與企業溝通商標定位）和后端的價值轉化（如商標交易與市場應用），推動商標服務從“流程性事務”向“高附加值戰略服務”轉型。

最后，普翔先生結合人工智能輔助專利寫作的實踐經驗，強調人工智能在法律領域的應用需滿足的兩大條件。一是數據支撐，商標注冊環節積累的海量歷史數據是人工智能訓練的基礎。二是場景適配，標準化程度高的任務（如文檔生成、數據比對）更適合人工智能執行，而涉及法律判斷、商業策略的創造性工作仍需人類主導。普翔先生特別提到，中國作為“全球第一大商標國家”，豐富的應用場景為人工智能技術落地提供了天然土壤，未來可通過全流程商標人工智能系統開發，實現“機器做重復勞動，人類做戰略決策”的分工模式，推動行業效率與服務質量雙提升。

（湖南湘麓律師事務所的桑守建律師）

桑守建律師做了主題為《人工智能時代下利用網絡技術賦能商標保護》的報告，結合生動的案例介紹了人工智能在商標打假領域的應用現狀，并對該技術所面臨的挑戰以及發展前景進行了分析與展望。

桑守建律師指出，根據 Statista 斯塔蒂斯塔公司 2023 年數據揭示，全球假貨市場規模已超5000億美元，60%消費者都曾無意中購買到假貨，傳統打假手段面臨人工排查低效、追溯困難、法律取證周期長等瓶頸。在人工智能時代，人工智能驅動的打假技術的應用賦予了打假新的活力，這主要體現在大數據監測、人工智能鑒定以及區塊鏈存證三個方面。

首先，大數據監測與風控可以通過全網爬蟲、語義分析和價格偏離模型構建動態風險預警網絡。如阿里公司研發的“知產保護科技大腦”能夠實現日均掃描超10億張圖片，通過特征聚類發現疑似假貨鏈接，2022年已攔截下架超6億件侵權商品。拼多多公司研發的“天網系統”可以結合用戶退貨率、投訴文本情感分析，對高風險商家實施“假一賠十”自動賠付機制。但這種方式存在隱私泄漏風險與跨境協作困難的問題，需要分別通過采用差分技術、動態加密等隱私保護技術措施，以及推動國際司法協作框架予以支持。

其次，人工智能鑒定技術可以通過人工智能識別圖像與視頻，建立從基礎特征識別到深度偽造對抗的模型。如中建集團研發的“鑒真”系統可以在10秒完成300多項特征對比，日均處理2萬件送檢商品。閑魚研發的反詐系統可以通過 NLP（自然語言處理）分析商品描述中的高風險關鍵詞（如“高仿”“尾單”），結合用戶行為模型攔截疑似售假交易。但此類技術需要持續更新訓練數據以應對3D打印等新型造假方式，并引入聯邦學習技術在保證商家隱私的前提下實現跨平臺模型迭代。

最后，區塊鏈存證與司法鏈應用可以構建不可篡改的信任鏈條，協助進行真偽驗證與產品溯源。該技術在奢侈品防偽領域得到了較多的應用，如LVMH、Prada 等品牌通過區塊鏈記錄包袋的皮革來源、制作工坊編號等信息，消費者掃碼即可驗證真偽。在食品溯源方面，沃爾瑪使用IBM區塊鏈追蹤芒果來源，將查詢時間從7天縮短至2秒，實現對污染源頭的精準定位。在藥品監管方面，中國“碼上放心”平臺通過區塊鏈記錄疫苗流通數據，能夠有效防止非法流通。在司法取證方面，杭州互聯網法院曾采信區塊鏈證據并判賠超千萬元。但目前的局限在于，數據上鏈前真實性還需依賴企業自律，并且需要配合物理防偽技術形成雙重驗證。此外，跨鏈數據互通存在技術壁壘，還需要行業聯盟加以推動。

桑守建律師指出，前述三項技術在具體應用中呈現出較強的融合趨勢。比如跨境奢侈品電商 Farfetch將區塊鏈存證與人工智能鑒定相結合，將商品鑒定報告哈希值上鏈，確保鑒定流程可審計。京東公司將大數據監控與人工智能鑒定相結合，其“智臻鏈”防偽標簽集成IoT芯片，異常開箱數據將實時上傳云端觸發預警。桑守建律師強調，網絡技術打假已從單一工具演進為“數據+算法+制度”三位一體的治理體系。未來隨著量子加密、邊緣計算等技術的滲透，打假將向實時化、全鏈路方向發展。但只有打假技術是不足的，打假技術手段要和法律懲戒、行業自律形成合力，方可構建可持續的反假生態。

共識與展望

本次研討會凝聚了學界與實務界專家學者的共同智慧，對人工智能時代的商標法新問題進行了探討。

經過各位專家學者的分享與討論，本次研討會達成了較為豐富的共識。

一方面，各位專家學者普遍肯定了人工智能對商標法律服務的助力作用。在商標注冊階段，人工智能可以協助進行在先商標檢索與圖形對比，協助申請者降低商標近似風險，提升商標注冊的成功率，并可以批量化處理重復性工作，提升商標注冊效率。在商標保護階段，人工智能技術可以用于侵權商品與服務的在線監測，并可以提升侵權認定以及賠償數額計算的精細化。另一方面，各位專家學者在分享中都分析了人工智能對商標識別功能的影響。人工智能時代，消費者購物與人工智能技術的深度融合，將使得購物的決策權從消費者逐步轉移至人工智能；在人工智能強大的信息檢索與分析能力的加持下，消費者決策的依據也將從單一的商標轉移至對價格、質量等信息的多維分析，商標的識別功能將在此過程中受到一定程度的弱化。

在部分問題上，本次研討會也呈現出了觀點的多元性與豐富性。一方面，在消費者混淆的認定標準上，究竟是堅持“一般消費者”標準，抑或是采納更高的“機器”標準，與會專家學者從不同側面對該問題進行了解析。另一方面，在人工智能對商標的品牌文化價值的影響上，在信息爆炸的互聯網時代，消費者究竟是更加認可品牌文化，還是在人工智能分析技術的加持下變得更為客觀，有待更深入的研究加以探討。

本次研討會凝聚了學界與實務界的力量，對人工智能時代的商標法新問題進行了富有深度與探索價值的研討，為后續涉及人工智能的商標理論研究與實務工作的開展奠定了基礎。天馳君泰將充分發揮在商標領域的扎實理論根基與豐富實踐經驗，為人工智能時代的商標保護提供堅實的法律保障。

（本文僅代表作者觀點，不代表知產力立場）

作者 | 馬翔 編輯 | 有得