2025年5月1日，中国《国务院关于涉外知识产权纠纷处理的规定》正式施行，这一法规的出台标志着我国在知识产权保护领域迈出了重要一步。与此同时，欧盟AI训练数据透明度新规和日本《知识产权推进计划2025》也相继落地，全球范围内知识产权保护与数据化融合的趋势日益明显。在这一背景下，企业如何把握IP与数据化融合的机遇，构建新时代的核心竞争力，成为亟待解决的重要课题。
世界知识产权组织（WIPO）发布的《2025年全球创新指数报告》显示，中国首次跻身全球前十，深圳-香港-广州创新集群超越东京-横滨集群位列榜首。这一成绩的取得，离不开我国在知识产权保护和数据化应用方面的持续投入。然而，报告同时指出，全球创新投资增速放缓，给未来创新前景蒙上阴影。在这样的大环境下，企业更需要通过IP与数据化的深度融合，提升创新效率和竞争力。
埃森哲《2025中国企业数字化转型指数》的研究结果显示，46%的受访中国企业正在规模化应用生成式AI，但仅有9%的企业实现了显著价值。这一数据凸显了企业在数字化转型过程中面临的挑战：如何将知识产权与数据资产有效结合，转化为实际的商业价值。IP与数据化的融合，正是解决这一问题的关键所在。
知识产权是企业宝贵的无形资产，主要包括专利、商标、著作权和商业秘密等类型。专利是对发明创造的法律保护，包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利。商标是用于区分商品或服务来源的标志，有助于企业建立品牌形象和市场认可度。著作权保护文学、艺术和科学作品的创作者权利，在数字时代尤其重要。商业秘密则是企业在经营过程中积累的未公开信息，如客户名单、生产工艺等，对企业竞争力至关重要。
随着AI技术的发展，新型知识产权问题应运而生。例如，AI生成内容的著作权归属问题引发广泛讨论。日本《知识产权推进计划2025》提出，将探讨明确AI开发者贡献的认定标准，这一举措有望为解决此类问题提供参考。
数据资产是指由企业拥有或控制的，能够为企业带来未来经济利益的数据资源。与传统资产相比，数据资产具有以下特性：
非竞争性：数据可以被多个主体同时使用，不会因使用而减少。
可复制性：数据可以低成本快速复制，便于大规模应用。
价值递增性：随着数据量的增加和分析能力的提升，数据的价值不断增加。
时效性：部分数据的价值随时间推移而降低，需要及时更新和应用。
认识数据资产的这些特性，有助于企业更好地管理和利用数据资源，实现价值最大化。
在IP与数据化融合的过程中，合规问题至关重要。不同国家和地区对数据保护和知识产权的法律规定存在差异，企业需要密切关注并遵守相关法规。
中国《数据安全法》和《个人信息保护法》为数据处理活动设定了基本规则。欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）则对数据跨境传输和个人信息保护提出了严格要求。2025年8月，欧盟《人工智能法案》中关于通用人工智能模型训练数据透明度的条款正式生效，要求AI模型提供者公开训练数据来源等信息。
美国加州《人工智能训练数据透明度法案》（AB 6578）要求生成式AI模型开发者公开训练数据的出处。这些法规的出台和实施，为企业的数据合规提出了更高要求。
企业在进行IP与数据化融合时，需要建立健全合规体系，确保数据收集、使用和共享符合法律法规要求，同时保护自身的知识产权。
2025年8月，深圳市首批数据知识产权服务信托正式成立，雅昌文化集团是首批合作单位之一。雅昌文化将其海量艺术数据资源进行梳理盘点，针对"艺术盒子"艺乎数据集完成数据知识产权登记后，通过信托产品实现隔离保护、专业化管理、商业化运作、收益分配、登记估值和金融服务等。
这一创新模式不仅有利于挖掘雅昌中艺库文化数据资源的深层价值、盘活存量数据资产，也有利于更大范围地服务广大艺术家和艺术爱好者。雅昌文化的实践表明，通过数据知识产权信托，文化企业可以有效保护自身的知识产权，同时实现数据资产的商业化运营。
乘乘智数科技（深圳）有限公司聚焦农产品供应链领域，通过信托数据空间整合已完成数据知识产权登记的鸡蛋产业上下游物流订单数据，将运输距离、天气、节假日因素、运费价格等关键信息转化为指导蛋品流通的"决策指南"。
数据知识产权信托模式引入的市场化运作机制，不仅盘活了产业数据资产，更推动了鸡蛋产业链实现从经验驱动向数据驱动转型。这一案例表明，农业企业可以通过数据化手段提升产业链效率，实现产业升级。
AI技术的快速发展正在深刻改变IP与数据管理的方式。在知识产权领域，AI可以用于专利检索、商标识别和版权侵权检测等工作，提高效率和准确性。例如，AI辅助的专利检索系统能够在短时间内分析海量专利文献，帮助企业快速找到相关技术，避免重复研发。
绍兴所开发的“版权AI智审”工具，针对纺织品花样图案，具备“图案查重”、“创新参考”、“侵权比对”功能，可实现“一键溯源、秒级响应”，有效解决了原创难查、侵权难断等问题。
2025年4月24日，福建上线“闽知·千问”知识产权AI助手，为公众提供专利、商标、地理标志和商业秘密等知识产权方面的政策咨询、办事指南、案例检索等服务。显著提升了知识产权服务的智能化、便捷化水平。
在数据管理方面，AI技术可以用于数据清洗、分析和挖掘，提升数据质量和价值。生成式AI模型如GPT-5的出现，为数据创作和应用带来了新的可能性。然而，AI的发展也带来了新的挑战，如AI生成内容的知识产权归属问题，需要法律法规的进一步完善。
区块链技术为IP与数据管理提供了新的解决方案。其去中心化、不可篡改的特性，使得知识产权的登记、转让和维权更加透明和高效。早在2021年，蚂蚁链IP商业平台即利用区块链技术，将IP授权模式从传统的“批发”（高额保底授权费）变为“零售”（按件分成），并通过智能合约实现实时清算分成，降低了商家授权门槛和风险。
区块链技术还可以用于数据确权和溯源，确保数据的真实性和可追溯性。在数据交易中，区块链能够提供安全可信的环境，促进数据的流通和共享。
随着数据价值的提升，数据安全和隐私保护变得越来越重要。联邦学习、差分隐私等技术的发展，为在保护隐私的前提下进行数据共享和分析提供了可能
此外，数据加密、访问控制等技术的不断进步，也为IP与数据管理提供了更安全的保障。企业需要密切关注这些技术的发展，将其应用到实际的数据管理实践中。
IP与数据化的融合为企业创新提供了新的动力。通过对海量数据的分析和挖掘，企业可以洞察市场需求，发现新的创新机会。例如，基于用户行为数据的分析，企业可以开发出更符合消费者需求的产品和服务。
同时，数据化的IP管理可以加速创新过程。通过AI辅助的专利分析，企业可以快速了解技术趋势，避免重复研发，提高创新效率。数据驱动的创新模式，有助于企业在激烈的市场竞争中保持领先地位。
IP与数据化的融合为企业决策提供了科学依据。通过构建数据分析模型，企业可以对市场趋势、客户需求、竞争对手等进行精准预测，提高决策的准确性和及时性。
例如，在产品开发阶段，企业可以利用市场数据和专利分析，评估产品的市场潜力和侵权风险，制定合理的研发策略。在供应链管理中，数据分析可以帮助企业优化库存、降低成本、提高效率。智能化决策不仅可以提升企业的运营效率，还可以降低经营风险，为企业创造更大的价值。
IP与数据化的融合催生了新的商业模式。数据知识产权信托、数据资产质押融资等创新模式的出现，为企业提供了新的融资渠道和盈利方式。例如，深圳数据知识产权服务信托的成立，为企业的数据资产转化提供了新的途径。
此外，基于数据的增值服务也成为企业新的增长点。例如，企业可以通过分析自身积累的行业数据，为客户提供数据分析报告、市场预测等增值服务，实现数据的价值最大化。商业模式的创新，有助于企业开辟新的收益模式，提升整体竞争力。
IP与数据化的融合是一个持续演进的过程，企业需要保持敏锐的洞察力和创新精神，不断调整策略，适应技术和市场的变化。只有这样，才能在数字化转型的浪潮中乘风破浪，开创更加美好的未来。
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