AI为有雄心的企业提供了弯道超车的机会。企业需要提升战略、执行和创新方面的关键能力，在公司内部得到快速采用和推广新的AI解决方案，才能更好应对下一次重大转型。今天，我们带来了一些AI在知识产权保护、企业应用以及未来发展的相关情报。
今天，AI正在从两个基本方面改变着知识产权（IP）和专利的格局：发展和保护与最新AI创新相关的知识产权，以及AI在挖掘和开发IP过程中的使用。以下是AI时代，保护知识产权的四种战略方法：
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对于大型跨国公司，请考虑交叉许可
对大型跨国公司来说，专利是一种可以用于知识产权交易的资产，在这种情况下，“交叉许可”是一种相对更合理的策略。如今有了生成式AI，想要知道谁的什么技术可能侵犯了自己的专利，已经不是什么难题了。比起诉讼，更好的解决办法可能是让两家公司坐下来，共同探讨“交叉许可”的可能性。例如，两家公司可以起草协议，互相授权对方使用部分专利，但通常会设置一定期限。这使得两家公司都得以继续经营自己的业务，而不受到严重干扰。而由于设置了授权期限，到期后，如果双方对这样的方式仍然感兴趣，可以在未来的某个日期重新谈判协商新的授权。
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保护中小型公司的价值
对中小型公司来说，适当的专利保护可以确保公司未来潜在收购方的利益，从而大幅提升自身的价值。如果你是一家小公司或初创企业，你可能需要在这方面下点功夫，制定专门的专利战略来保护未来潜在的收购方——因为它很有可能会极大影响贵司的估值。
生成式AI已成为帮助小型企业申请专利的重要工具，尤其是它能根据企业所在领域，起草极具针对性的权利声明，而且还能预见主流商界尚未发现的未来机遇。不过，生成式AI只能用来协助申请专利，但其生成的信息必须经过审查复核，确保准确性。而对于中小型企业的潜在收购方来说，生成式AI则可以用来识别相关企业所拥有的专利，看看哪些企业值得关注。
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探索可选项和其他战略工具
企业可以利用世界知识产权组织（WIPO）的机制，通过提交国际专利申请来探索全球市场。
虽然现在并不存在“全球性专利”，但WIPO提供了相关机制，申请人可以在全球范围内发表声明、检索报告，以及在联合国成员国中的任何一个国家申请实用专利。申请人在提交声明申请后的30个月内，可以在一个或多个国家将WIPO 声明申请转为实用专利申请。
如果到时认为该发明专利已经与公司当前的产品或服务不再相关，申请人也可以选择战略性放弃申请。而一旦放弃，就不再需要支付法律、声明或申请费用。而且WIPO申请也能作为现有技术记录永远保留在全球专利数据库中，以防他人声称自己创造了该发明。
在WIPO临时申请过程中，生成性AI能为申请者提供新机遇的早期预警或者告知相关信息，诸如“该领域竞争已经十分激烈，发展得过于成熟，几乎没有什么上升空间”等，帮助企业判断是否要战略性放弃申请。
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形成“专利挖掘”企业文化
企业文化中关于专利保护的部分必须随着时间的推移而不断发展。
在许多大公司，公司的研发负责人会定期与研究人员和工程师开“专利挖掘”会。很多公司在产品发布前都会进行这一程序，由高级技术人员与产品开发工程师合作，了解新产品中可能采用了哪些新颖元素。现在，生成式AI已经可以快速识别新专利的“空白区域”，甚至起草初始申请，从而大大加快这一过程。在产品推出之前，这些新颖元素就会被识别并考虑申请专利。
企业文化中应包含对专利保护的重视，通过奖励和鼓励发明文化，可以激励员工进行创新和专利申请。即使是小型公司，也应该培养这种文化，以促进长期发展和成功。
AI准备商数（AI-RQ，AI Readiness Quotient）是一种企业可以用来评估自己AI应用能力的工具，可帮助领导者和组织评估其当前的准备情况，该指数的要素分为四大方面：战略能力、执行能力、创新能力以及赋能能力。
就像铁人三项运动员需要参加所有三个项目的比赛，并具备合格和获胜所需的基本体能与心态一样，管理者和团队必须在战略、执行和创新方面具备多维度的能力，并辅以赋能能力，才能在自身的AI转型中取得成功。
要计算你们公司的AI-RQ值，请在1～5分的范围内，对每个要素的当前状况打分，1=未做，2=有限，3=适度，4=强有力，5=领先。
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战略能力
• 前瞻性——监测和识别相关的AI趋势，并将其转化应用在你所在行业/组织
• 洞察力——预测AI对当前和未来客户的影响以及解决问题的机会
• 愿景力——阐明清晰的AI愿景，激励和协调团队执行
• 影响力——影响主要的内、外部利益相关者，制定未来的AI战略
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执行能力
• 引领变革——引导并促成结合AI的工作与运营方式的根本性变革
• 整合团队——整合跨职能团队与多样化技能，成功落地AI计划
• 培养人才——培养能够充分利用AI提升自身工作的员工和团队
• 扩大影响——借助可重复的产品化和支持模式，扩大AI计划的影响
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创新能力
• 实验——鼓励、支持和评估全组织的AI应用实验
• 颠覆性创新——积极寻求利用AI颠覆现有业务和运营模式的机会
• 内部创业——创建投资和治理模式，孵化和扩展AI企业
• 生态系统/合作伙伴关系——建立和发展一个强大生态系统，协调AI平台与创新合作伙伴
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赋能能力
• 技术/数据素养——拥有一支对AI和数据素养有足够认识，并精通它们的员工队伍，以抓住未来的AI机遇
• 灵活性/敏捷性——能灵活应变，针对新的AI机遇快速转向、调整和增强技术和数据能力
• 责任/道德——建立并宣传负责任、合乎道德的AI开发管理框架
• 持续学习——参与持续学习，提升未来成功所需的AI相关技能和能力
在四大能力中，任何一种能力得分达到16分或更高，就表明你们在这方面有确切优势；总分达到64分或更高，就表明你们已为AI优先的未来做好了充分准备。同样，某一能力得分小于等于8分，就表明你们需要重点关注并发展这方面的能力；如果总分低于32分，你们可能正处于落后状态。
AI-RQ不仅为企业提供了衡量AI转型历程的方法，评估其现状与未来进展，还能让领导者和企业找出差距所在，发现改进机会，为未来的人员发展战略提供参考。以下是一张基于一组初始样本公司各要素的AI-RQ平均得分图：
这份初步调查样本表明，大多数企业在监测AI趋势、预测客户影响和制定愿景以把握AI机遇方面做得不错，但在扩大AI计划的影响、培养AI人才、创建内部投资模型和建立负责任和合乎道德的AI发展框架方面却举步维艰。大多数企业还有大量工作要做，才能为AI浪潮做好充分准备。
神经形态计算（Neuromorphic computing）是一种计算机模拟人脑结构和功能的计算过程，它利用人工神经元和突触，来模拟我们大脑处理信息的方式，使其能够比我们现在常用的计算机更快、更高效地解决问题、识别模式和做出决策。
神经形态计算的优势：
• 比传统计算更快：神经形态计算是以事件为驱动的，神经元只在相关事件触发时才开始处理信息，因此拥有“极其迅速”的反应速度。对于依赖实时传感器数据处理的技术（如物联网设备）来说，低延迟将带来极其可观的改善。
• 出色的模式识别：神经形态计算是以大规模的并行方式处理信息，所以它们特别擅长识别模式。这意味着它们也擅长检测异常，这在从网络安全到健康监测的任何领域都很有用。
• 能够快速学习：神经形态计算机还能像人类一样，实时学习并适应不断变化的刺激，不同的事件和经验会强化不同的神经元之间的连接强度，还能不断适应调整，也就是说，它们会不断进步和变化，从而变得越来越好。
• 能源效率高：神经形态计算最突出的优势之一是它的能源效率高，这对AI的发展尤其有益——AI可是出了名的高能耗。神经形态计算机可以像大脑神经元一样，在单个神经元上同时处理和存储数据。这种并行处理方式可以同时执行多项任务，从而加快处理速度并降低能耗。
神经形态计算的挑战：
• 没有基准或标准化：由于神经形态计算仍然是一项相对较新的技术，目前还没有针对该技术的标准基准，因此很难在研究实验室之外评估其性能并证明其功效。而且神经形态计算缺乏标准化的架构和软件接口，因此很难共享应用和成果。
• 有限的硬件和软件：设计和制造能够有效模拟人脑复杂性的神经形态硬件是一项重大挑战。它不仅需要新一代的内存、存储和感知技术，还需要新的编程语言和算法。
• 学习难度高：目前，神经形态计算机还只是一些专家在使用，而且设备昂贵。此外，即使是对拥有丰富的AI和机器学习背景的人来说，这项技术要掌握起来也并不容易。它需要使用者具备神经科学、计算机科学和物理学等多个领域的丰富知识。
• 精度和准确度降低：在深度学习应用中取得成功的机器学习算法并不能直接映射到脉冲神经网络，因此必须做相应调整。而这种调整再加上神经形态系统的整体复杂性可能会导致准确性和精确度的降低。
但是尽管如此，神经形态计算仍然在自动驾驶汽车、无人机、边缘AI、机器人和欺诈检测等领域具有巨大的潜力，并且它的发展有利于加深我们对人类认知的理解。
