在人工智能技术从实验室狂奔向产业深水区的今天，无数企业投入巨资研发出的算法模型、训练数据集、智能体应用，却常常陷入“有技术无权利、有资产无护城河”的困境。当核心代码被员工带走、当生成内容卷入版权诉讼、当融资尽调暴露合规黑洞——技术优势瞬间化为法律负债。
《AI成果：确权与资产化》：本书是国内首部系统化打通AI成果确权、合规、估值、交易全链条的实务书籍，由上海锦天城（重庆）律师事务所高级合伙人李章虎及团队编写。它摒弃空洞的法理说教，直击企业痛点：如何界定成果边界？如何选择专利、著作权、商业秘密的组合保护？如何将研发投入合规计入资产负债表？如何应对算法备案与数据出境监管？从大模型微调权属到Prompt工程保护，从开源协议“传染”风险到Agent责任划分。本书力图破解 “重研发轻保护”“权属模糊”“资产化无门” 等行业难题。本书为企业家、法务、技术管理者、投资人提供了一套拿来即用的操作框架。
以下为其中一个章节核心内容速览：
2.1 AI成果的核心构成要素
在人工智能从“技术探索”迈向“产业深耕”的关键阶段，准确拆解AI成果的构成要素，是进行有效确权与资产化的前提。传统的软件工程中，我们习惯于将成果简化为“源代码+文档”，但在AI时代，这种线性思维已无法覆盖成果的复杂全貌。AI成果是一个多要素深度融合的有机生命体，各要素之间相互依存、动态耦合，共同构成了其独特的商业价值与法律属性。
展开剩余90%本章将摒弃刻板的层级划分（如“底层-中层-上层”），转而采用贴合实务研发与管理形态的 “四大核心板块” 视角：基础技术要素、应用落地要素、管控保障要素以及新型衍生要素。这四大板块无主次之分，缺一不可，共同支撑起AI成果的完整价值链条。
一、基础技术要素：构筑技术壁垒的“硬核内核”
基础技术要素是AI成果的基因与骨架，决定了成果的技术先进性、创新高度以及核心竞争壁垒。在知识产权布局中，这一板块往往是专利申请、商业秘密保护及软件著作权登记的重中之重。它并非单一的文件，而是一套严密的逻辑与数据体系。
1. 合规训练数据：智能的源头活水
数据是AI模型的“燃料”，但并非所有数据都能成为受保护的资产。作为核心要素的“合规训练数据”，特指经过合法授权、深度清洗、专业标注并形成特定结构的数据集。
核心价值：通用公开数据（如维基百科、Common Crawl）本身不具备独占性，但企业基于特定场景构建的专用数据集（如医疗影像标注库、金融风控交易链数据、工业缺陷样本库）具有极高的稀缺性。数据的清洗规则（去噪、归一化）、标注体系（标签定义、一致性校验）以及数据血缘记录，构成了数据的“隐性价值”。
确权要点：
财产权益：虽然数据所有权在法律上尚存争议，但企业对经过实质性加工的数据集享有竞争性权益（反不正当竞争法保护）或数据库权利。
商业秘密：未公开的原始数据、独特的标注规则、数据增强策略，应作为核心商业秘密严格管控。
合规基石：必须确保持有完整的数据授权链条（License Chain），包括用户隐私授权、第三方数据采购合同及开源协议合规证明。缺乏合规性的数据不仅不是资产，反而是巨大的法律负债。
2. 原创算法逻辑：智慧的数学表达
算法是AI的“灵魂”，指解决特定问题所采用的数学模型、网络结构设计及优化策略。
核心价值：在Transformer、CNN等通用架构日益普及的今天，真正的壁垒在于针对特定场景的改进与创新。例如，为解决长文本记忆问题而设计的新型注意力机制，或为适应边缘计算设备而研发的轻量化剪枝算法。这些原创逻辑决定了模型的效率、精度与能耗表现。 确权要点： 发明专利：这是保护算法逻辑最有力的武器。需将抽象的数学公式转化为具体的“技术方案”，描述其如何解决具体技术问题（如“一种基于动态权重的梯度更新方法”）。 技术秘密：对于难以通过反向工程获取的核心参数调整策略、超参数组合、损失函数设计细节，更适合以商业秘密形式保护，避免公开披露。3. 模型架构与权重：固化知识的载体
模型是算法与数据结合后的产物，表现为特定的网络架构文件及训练完成的权重参数（Weights/Parameters）。
核心价值：权重参数是模型“智能”的直接体现，凝结了巨额的算力成本与数据投入。同一架构下，不同的权重会导致性能天壤之别。模型文件（如.pth, .onnx, .safetensors）是技术成果交付的核心实体。
确权要点：
著作权：模型文件的二进制代码表达受著作权保护，防止直接复制分发。 商业秘密：未公开的预训练大模型权重是极高价值的商业秘密。一旦泄露，竞争对手可低成本复用（模型窃取攻击）。需通过加密存储、访问控制及数字水印技术进行防护。 专利延伸：特定的模型压缩、蒸馏方法及架构创新点可申请专利。4. 核心代码程序：运行的指令集合
指实现数据预处理、模型训练、推理服务及后端逻辑的源代码。
核心价值：代码是将理论转化为可运行系统的桥梁。高效、稳定、可扩展的代码库是工程化能力的体现。 确权要点： 软件著作权：最基础的保护手段，登记源代码即可获证，主要防范直接抄袭。 开源合规：需严格审查代码中引用的开源库（如GPL, Apache, MIT协议），避免传染性协议导致核心代码被迫开源，造成资产流失。二、应用落地要素：兑现商业价值的“转化载体”
如果说基础技术要素解决了“能不能做”的问题，那么应用落地要素则解决了“好不好用”和“卖不卖得出去”的问题。它是AI成果从实验室走向市场的关键一跃，直接对接用户需求，决定成果的商业化潜力与市场占有率。
1. 适配各场景的运行程序
AI模型不能孤立存在，必须嵌入到具体的业务系统中才能发挥作用。
核心价值：包括模型部署脚本、API接口封装、并发处理逻辑、缓存机制及与现有ERP/CRM系统的集成代码。针对不同场景（如云端高算力、边缘端低功耗、移动端实时性）的适配优化，是体现工程实力的关键。 资产化特征：这部分成果往往体现为系统级软件著作权。其价值在于“稳定性”与“兼容性”，是客户付费购买的重要理由。2. 交互界面（UI/UX）：用户体验的触点
在生成式AI时代，交互界面不再仅仅是按钮和菜单，更包含了提示词输入框、多模态展示区、反馈调节滑块等创新设计。
核心价值：优秀的交互设计能降低用户使用门槛，引导用户产出高质量结果。例如，Midjourney的Discord交互模式、各类AI写作助手的流式输出体验，都是其核心竞争力的一部分。 确权要点： 外观设计专利：独特的图形用户界面（GUI）可申请外观专利。 著作权：界面代码、图标设计、交互动画均受著作权保护。 反不正当竞争：具有极高辨识度的整体装修风格和操作流程，可作为“特有装潢”受到保护，防止混淆视听。3. 功能模块：业务逻辑的封装
将AI能力拆解为具体的功能单元，如“智能客服对话模块”、“自动代码生成模块”、“图像风格迁移模块”等。
核心价值：功能模块是产品定价的基本单位。企业往往通过组合不同的功能模块来构建SaaS产品线。每个模块背后的业务逻辑编排（Workflow）是区别于竞品的关键。 确权要点：功能模块的逻辑流程若具有创新性，可尝试申请商业方法专利（需结合技术特征）；其具体实现代码受著作权保护。4. 部署方案：交付实施的蓝图
针对大型B端客户，AI成果往往以“解决方案”形式交付，包含详细的部署架构图、硬件配置清单、网络拓扑设计及实施手册。
核心价值：部署方案体现了对客户现场环境的深刻理解与定制化能力，是高客单价项目的重要组成部分。 资产化特征：作为技术秘密或文档类著作权保护。在招投标和合同交付中，部署方案是界定交付标准的重要依据。三、管控保障要素：确保价值稳定的“安全护盾”
在强监管时代，AI成果的合规性与安全性直接决定了其生存资格。缺乏管控保障的AI产品，随时可能因违规生成内容、数据泄露或算法歧视而被下架甚至面临巨额罚款。因此，管控保障要素不再是附属品，而是与核心技术同等重要的核心资产。
1. 安全防护策略：抵御攻击的防线
包括对抗样本防御、提示词注入拦截、模型逆向防护、数据加密传输等机制。
核心价值：随着AI攻击手段的升级（如Prompt Injection, Model Inversion），安全防护能力成为产品的“标配”。一套成熟的防御体系能显著降低运营风险，提升客户信任度。 确权要点：独特的安全算法、防御架构可申请发明专利；具体的规则库、特征库作为商业秘密保护。2. 合规治理规则：伦理法律的过滤器
包含内容过滤词库、敏感话题识别模型、版权侵权检测机制、伦理对齐（Alignment）策略等。
核心价值：这是AI产品符合《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法律法规的基石。例如，建立一套精准的“涉政涉黄涉暴”识别与拦截规则，是产品上线运营的通行证。 资产化特征：治理规则库（如高质量的负向样本集、精细化的分类标签体系）具有极高的积累成本，可作为数据资产或商业秘密进行估值。在并购尽调中，完善的治理规则能显著提升估值溢价。3. 风险监测机制：实时感知的雷达
包括日志审计系统、异常行为报警、模型漂移检测、人工审核介入流程等。
核心价值：实现对AI运行状态的全程可追溯。一旦发生纠纷（如生成侵权内容），完整的日志记录是免责或定责的关键证据。 确权要点：监测系统的设计逻辑、数据分析算法受著作权或专利保护；监测数据本身（脱敏后）可作为训练新模型的宝贵资源。4. 运维管控方案：持续服务的保障
涵盖版本迭代管理、故障应急预案、算力调度策略、SLA（服务等级协议）保障体系。
核心价值：确保AI服务的高可用性（99.9%以上）和连续性。对于B端客户，稳定的运维能力往往比单一的技术指标更重要。 资产化特征：标准化的运维流程手册、自动化运维脚本库，是企业知识管理体系的重要组成部分，可转化为服务类资产。四、新型衍生要素：引领未来发展的“前沿阵地”
随着2025-2026年AI产业的精细化发展，一系列新兴的、独立化的成果形态正在涌现。这些新型衍生要素往往源于大模型应用层的深度创新，具备独立的确权与资产化价值，是未来竞争的制高点。
1. 代理编排（Agent Orchestration）
指多智能体（Multi-Agent）协作的流程设计与调度逻辑。
内涵：在复杂任务中，如何设计“规划者”、“执行者”、“审核者”等多个Agent的角色，定义它们之间的通信协议、任务分解策略及冲突解决机制。 价值：这是实现AI自主完成复杂工作流（如全自动软件开发、端到端市场调研）的核心。优秀的编排逻辑能让一群普通模型发挥出专家级的能力。 确权路径：Agent的协作流程图、状态机设计、通信协议规范，可视为独创性的业务流程，申请发明专利或作为商业秘密保护。2. 上下文工程（Context Engineering）
超越简单的Prompt编写，指对长上下文窗口（Long Context）的结构化管理与优化技术。
内涵：包括动态上下文窗口管理、关键信息检索增强（RAG的高级形态）、记忆压缩与召回策略、多轮对话状态维持机制等。 价值：在大模型同质化背景下，谁能更高效地利用有限的Context Window，谁就能提供更精准、更连贯的服务。这是提升模型实际表现的关键“软实力”。 确权路径：上下文管理的算法逻辑、向量索引策略、记忆更新机制，具有极高的技术创新性，适合专利布局。3. 协议连接（Protocol Connection）
指AI模型与外部世界（IoT设备、区块链、传统软件API）进行标准化交互的中间件与协议栈。
内涵：如MCP（Model Context Protocol）的实现、AI与智能家居设备的通用控制协议、跨链智能合约调用接口等。 价值：打破AI孤岛，实现万物互联。掌握标准协议或高效连接工具的企业，将占据生态枢纽地位。 确权路径：协议标准本身可能成为行业标准，但其具体实现代码、适配层逻辑受著作权保护，创新的连接方法可申请专利。4. 真实性证明（Authenticity Proof）
指用于验证AI生成内容来源、防篡改及溯源的技术体系。
内涵：包括数字水印嵌入与提取算法、C2PA（内容来源和真实性联盟）标准实施、基于区块链的内容存证机制、AI生成标识技术等。 价值：在Deepfake泛滥的背景下，真实性证明是重建数字信任的基石。媒体、司法、金融等领域对此类成果需求迫切。 确权路径：水印算法、验真逻辑是典型的高技术含量专利客体；存证平台的数据结构与运行机制可构建平台型资产。-------------------
主编：李章虎律师
（李章虎律师从事法律工作15年以上，带领律师团队主要执业领域为知识产权、政府与企业法律顾问、投资并购、重大商事争议解决及“企业出海”全程事务，并着力研究数字化技术、人工智能、大数据、区块链等高新科技领域的法律事务。社会职务包括：重庆市科学技术局法律顾问、重庆市经济和信息化委员会专家库专家、重庆市知识产权局项目评审专家、重庆市科技公共服务专家、重庆市版权工作专家库专家、重庆通用人工智能研究院法律顾问、西南政法大学研究生实习指导老师、重庆工商大学法学与社会学学院实务导师、重庆市律师协会知识产权专委会副主任等。
李律师是中国中小企业协会《中小企业合规评价认证标准》起草人之一，并荣登国际权威法律评级机构《Benchmark Litigation》 评为中国西部诉讼之星（2021-2025年连续五届）、《The Legal 500》推荐律师榜单等荣誉,承办案件多次入选全国中小企业典型维权案例、重庆法院知识产权司法保护典型案例、重庆市律师协会十佳知识产权案例；著作作品包括《人工智能+87个行业应用的法律风险与应对指南》《商业秘密：保护与维权指南》《前沿技术法律风险与应对》《现代软件企业商业秘密保护指南》《重庆行业纠纷可视化分析报告》）
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