根据相关数据，人工智能产业存续企业的历史融资数据统计发现，2020年全年存续企业共发生融资次数1245起，近10年来已披露融资总金额达31088亿。

8月19号，汉坤律师事务所合伙人张涛律师围绕”人工智能领域投融资并购知识产权尽调“做主题发言，张律师认为，资本市场对于人工智能依旧“青睐”有加，作为律师应对人工智能领域投融资并购场景下相关知识产权风险应当做好全面了解，并做好相关尽职调查工作。知产前沿新媒体现将张律师主题分享整理成文，供人工智能知识产权从业人员参考学习。

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重点导读

一、人工智能（AI）领域知识产权风险特点

二、知识产权尽职调查的目的和内容

1、注重专利风险的尽职调查

2、深度尽职调查的必要性

3、尽职调查的阶段侧重点

三、知识产权尽职调查中的具体问题

1、应对专利侵权风险时的具体问题

2、应对专利质量风险时的具体问题

3、应对专利权属风险时的具体问题

4、其他非专利问题

一、人工智能（AI）领域知识产权风险特点

AI领域知识产权风险主要来自于技术、专利申请以及人员流动三方面。

首先，AI领域技术范围广、更新迭代快，需要即时有效进行知识产权保护。

AI领域的技术分支大致分为四项，支撑技术分支、基础通用技术分支、关键领域技术分支和应用技术分支，每个分支中可再进一步细分常见的必要技术。

根据斯坦福大学《人工智能指数2022年年度报告》显示，AI领域的私人投资飙升，成为热门投资领域，同时投资集中度加强；2021年AI领域的私人投资总额约为935亿美元，是2020年私人投资总额的两倍多，而新获得融资的AI公司数量继续下降。同时，应用成本变得更低，性能更高；自2018年以来，训练图像分类系统的成本下降了63.6%，而训练时间缩短了94.4%。

其次，AI领域中技术的专利申请量巨大，检索、聚焦、筛选核心专利难度大。

同样根据相关行业报告显示，2021年全球AI领域的专利申请量是2015年的30多倍，中国申请的AI专利数量占全球总数的一半以上，而且专利申请数量远大于实际授权数量。AI专利已经由蓝海到红海。尽职调查的信息搜索量激增，难度更大。

最后，关于人员流动，AI领域人员流动频繁，易于发生商业秘密泄漏和核心技术权属纠纷。

形成该风险的主要原因有两方面：

一方面是科研人才缺口较大，行业人才竞争激烈。据工信部数据，预计我国AI产业内有效人才缺口达30万，其中技术人才缺口较大。AI行业算法研究岗、应用开发岗人才供应极度紧张，人才供需比仅为0.13和0.17。

另一方面，人员流动频繁，核心技术保护管理难度大，人员相关纠纷容易凸显出来。根据中智管理咨询有限公司发布的《人工智能行业人才管理研究报告》，2020年一线城市AI企业员工主动离职率为 20.5%，高出一线城市平均离职率6.7个百分点，2021年上半年一线城市AI企业主动离职率为 11.8%，较去年同期高出0.9%，人员流动更为频繁。

二、知识产权尽职调查的目的和内容

1、注重专利风险的尽职调查

知识产权范围很广，但相比计算机软件著作权、技术秘密、数据等，专利系完全公开透明的信息，且专利更能体现企业核心竞争力，所以知识产权尽职调查的主要目的是为了防控专利风险。尽职调查需要及时、准确地识别专利风险。专利风险分为三类，专利侵权风险、专利质量风险、专利权属风险，每一类风险均有若干重要的风险点，如下图所示：

应对每一类风险，都需要完成专门的、有针对性的尽职调查任务。

应对专利质量风险，主要调查专利的数量如何，专利数量多可以弥补质量差距；专利能否稳定；专利布局是否包含全部保护对象，能否跟上商业发展的脚步等，分析敌我双方的专利质量具体情况。

应对专利权属风险，主要总结出各权属风险的来源，并分情况分析风险程度。

应对专利侵权风险，可能面临来自于竞争对手提起的诉讼、警告信，以及面临行政执法的风险，尽职调查可尽早发现，尽早采取防止手段。

2、深度尽职调查的必要性

一般的尽职调查仅核实专利基本信息，包括专利权属、专利数量、类型、地域分布、有效性、技术领域、转让、许可、质押、无效、诉讼等，就这些基本信息进行罗列，无法帮助企业 或投资方评估知识产权风险。

深度尽职调查将评估技术价值和风险，具体包括四项内容的专业评估与分析：

• 专利可授权性和稳定性，指对于审查中的专利申请，结合自身和同族专利的审查历史，评估获得授权的可能性。对于授权专利，通过检索分析专利被无效的风险。
• 专利权属风险评估，指分析核心员工流动情况，审阅分析合作、转让、许可、质押等合同，评估潜在风险。
• 专利布局分析，分析专利与自身和竞对产品对应性，竞对规避设计可能性；专利类型、地区、强度布局合理性；行业检索和分析，了解专利技术在行业内的状况。
• FTO分析，指对核心产品和技术进行技术点分解并检索，分析相关产品和技术是否落入他人专利权的保护范围，形成FTO报告；审阅和核实已有FTO报告；基于FTO报告给出降低侵权风险策略。

从专业上看，深度尽职调查更贴合AI领域企业的需要，帮助企业发现和应对风险。

3、尽职调查的阶段侧重点

企业在各阶段进行知识产权尽职调查时应有所侧重。企业在发展的各阶段中有不同的业务需求，知识产权尽职调查的侧重内容也有所不同。

• 企业初创阶段，需要的是技术研发和成果固化，尽职调查的目标是确定核心技术，找准竞争优势，并确定核心技术的保护方式和制度 （商业秘密或专利）；企
• 企业早期阶段，需要投融资，尽职调查的目标是对相关领域的研发机构、核心技术人员、关键技术、技术先进性、 技术发展的可持续性、目标产品的知识产权及竞争对手的知识产权情 况等进行调查，评估投资价值和规避风险；
• 企业拓展阶段可能需要合作并购，尽职调查的目标是对知识产权资产进行核查分析、评估价值、明确权利归属、降低交易风险，拓展阶段可能还需要进行技术交易，尽职调查的目标是查全涉及待交易技术的知识 产权，评估转让的价值和可行性；
• 企业成熟阶段可能需要上市，尽职调查的目标是全面梳理知识产权情况和风险，以满足上市的相关要求，尤其是对科创属性有较高要求的科创板，专利问题常常决定上市的成败。

尽职调查人员在应对每个阶段的企业需求时需要明确阶段性的尽职调查目标并拆解尽职调查任务内容。举例如下图所示：

三、知识产权尽职调查中的具体问题

1、应对专利侵权风险时的具体问题

专利侵权风险对企业经营和投融资并购均会造成不良影响。通过前文所知，专利侵权风险包括几方面，如下图所示：

以某智能医疗公司为例，因该公司存在专利侵权诉讼，导致其不得不撤回科创板上市申请，错过了最佳上市时期。

存在专利侵权纠纷可能对企业经营造成不利影响，导致企业核心技术的停止使用、承担赔偿责任、商誉损失等。对投融资并购造成不利影响，导致无法持续盈利，诉讼周期长，投融资上市受阻等。

对此，应对专利侵权风险应做好两方面工作：

一方面是预知风险、防备在先、积极应诉。

2019年4月，上海某半导体公司科创板IPO获受理，原定2019年7月23日上会审议。但某竞争对手利用3件专利起诉公司专利侵权，公司于原定上会日前 （2019年7月22日）收到《应诉通知书》及《民事起诉状》等相关诉讼资料，上证所以出现涉诉事项为由取消原定上会审议。该公司本蓄势待发却中途遭遇竞争对手专利诉讼阻击，其采取积极主动应对的态势，提交补充法律意见书，陈述之前通过FTO已发现相关专利，评估其稳定性差或者不侵权，并提起无效且将相关专利全部无效。

此后，2019年8月26日二次上会，答复涉诉案件，该公司成功上市。

另一方面，实施FTO（Free To Operate）分析深度尽职调查帮助企业把握主动权。

FTO分析工作具有重要作用和价值，可预知专利侵权风险，及时制定应对策略，通过无效扫除权利障碍，或采取规避设计，及时规避侵权风险。有助于避免负担惩罚性赔偿，一定程度上证明实施时没有主观恶意。另外可以防范权属等其他纠纷。

FTO分析的基本内容是，是否由在先权利障碍，包括：

• 确定产品方案。通过技术分解，确定需检索的技术点；通过行业竞对分析，确定重点检索的申请人。
• FTO检索和数据筛选。根据技术点和重点申请人确定检索策略，筛选相关专利。
• 侵权分析和初步应对建议。侵权比对确定侵权风险等级后，针对中高风险专利给出初步应对建议。

FTO分析在确定产品方案后，还需要进一步延伸调查与主要竞争对手之间的人员流动情况，专利权权属问题，防范商业秘密泄漏等。在侵权分析和初步应对建议后，针对中高风险专利申请，应作出可专利性分析、征集第三方意见；针对中高风险授权专利，应作出无效分析，包括专利类型、审查历史、同族情况、检索分析等，并提出规避设计建议，以及在采用规避设计后的不侵权意见。

2、应对专利质量风险时的具体问题

若专利质量不足，会影响对企业核心技术水平和创新能力的评价。专利质量不足有三种表现形式：

表现形式一，如果授权专利数量过少，核心技术有无将遭质疑。举例如某大数据服务公司2019年3月冲击创业板，定位为依靠自主研发技术进行大数据处理分析的公司。对于公司主营业务使用的核心技术，国内10项专利申请正在申请，国外仅1项授权专利。无授权专利，公司科创属性受质疑。

表现形式二，如果授权专利未合理保护核心技术，核心技术先进性将遭质疑。举例如某物联网公司形成主营业务收入的发明专利共11项，3项为自主研发，8项受让取得。问询主要关注专利与公司核心技术及主营业务的相关性，上证所最终基于核心技术及技术先进性的信息披露不充分、不准确终止IPO审核。该公司专利与主营业务相关性不足，核心技术先进性受质疑。

表现形式三，如果授权专利权利不稳定，核心技术稳定性将遭质疑。

应对专利质量风险，需要在专利布局时通过深度尽职调查发现企业专利保护缺陷，提升数量和质量。一般来说，专利布局包含四个维度，从微观与宏观角度分析和看待我方核心技术和竞争对手的产品技术。微观角度主要包含保护主题、权利要求信息等，宏观角度主要保护专利数量、对应产品、产业链信息等。

专利布局也离不开专利稳定性分析，稳定性分析同样需要我方核心技术和竞争对手产品技术两个维度分析。在稳定性分析中，针对我仿核心技术，应对拟提交专利进行可专利行分析，合理分配申请和资金，从而评估我方授权专利稳定性。针对竞争对手产品技术，应关注针对竞争对手的核心专利，提交第三方意见阻碍授权，分析授权专利稳定性，适时提起无效宣告。结合稳定性分析，方能合理布局和决策。

3、应对专利权属风险时的具体问题

尽职调查工作应就专利权属风险聚焦于三项关注重点：

关注重点一，专利权取得的来源和独立研发能力，需尽职调查专利许可、转让、质押情况，包括：

• 自有专利，是否存在许可、转让、质押的情形。若存在许可情况，许可合同中具体约定对专利权价值影响大，例如是否独占、是否可分许可。若存在转让或质押情况，专利转让、质押是否符合法定程序。
• 受让专利，许可、转让是否完整有效。若存在许可的情况，专利许可的性质、范围、时间、地域等。若存在转让的情况，专利转让合同是否登记备案。许可或转让的专利权是否完整，有无关联专利未获许可或转让情况。
• 对于跨国交易、合作，还需留意技术进出口的合规问题。

举例，如某公司多项知识产权受让自关联方，权属是否清楚？尽职调查需要就上述相关问题得出答案，如相关知识产权受让自子公司，属于内部转让，目的是内部知识产权体系优化。与发行人业务相关的知识产权已全部转让等。再例如，某公司多件专利通过受让取得，是否具备独立研发能力？由尽职调查可得知，原专利权人以其拥有的全部人脸识别技术的所有权对该公司进行增资，该公司获得专利所有权。受让专利记载的技术方案均未在该公司的产品中使用，对原专利权人的公司不构成技术依赖。

关注重点二，委托和合作开发对企业技术独立性的影响，需尽职调查合作委托开发情况和相关约定，包括：

• 技术合作中的权属问题，重点是合作开发和委托开发中有无约定不清、约定明显不利情况；权属分配、利益分配是否明确；后续开发的权属是否约定等。
• 共有专利与公司主营业务关系如何等。

举例，如某企业技术与中科院某所合作研发取得，权属如何分配？尽职调查的内容包括：与第三方共同拥有专利的具体安排、权利或权益归属情况；核心技术对共有专利是否存在依赖，持续经营能力是否依赖于共有专利或相关单位等。再例如，某公司委托另一公司研发技术，权属和收益如何分配？合格的尽职调查应当对调查目标有明确的回应，例如该公司核心技术均属于自主研发形成，不存在合作研发、委托研发的情形；委托研发的产品与公司主营产品具有较强协同性，可以丰富公司的产品线，提高对终端客户的覆盖能力；委托开发的产品在国内已比较成熟，考虑到节省研发资源、缩短研发周期和降低研发成本等因素，发行人决定委托研发；委托开发协议有明确的专利权属和收益约定等。

关注重点三，职务发明问题知否可能导致权属纠纷，需尽职调查核心人员职务发明问题，包括：

• 人员流动情况。人员流入情况，核心技术人员是否近期内来自竞争对手公司，与前公司是否有竞业协议， 在前公司申请的专利与目前工作是否有关；人员流出情况，核心技术人员去向监控，所去公司专利检索。
• 署名权、奖酬情况，发明人变更、奖酬约定和发放情况等。3.对内部知识产权合规制度、相关协议的完善性进行评估等。

举例，如某公司的专利发明人曾就任于其他公司，是否有职务发明问题？某雇员从原公司离职不久后便成为一项专利的发明人，其竞争对手通过诉讼程序主张该专利为原单位的职务发明创造。在IPO过程中，权属纠纷诉讼未作出一审判决。该公司答辩，所有涉及权属纠纷的专利中仅1项尚未授权的专利申请对应技术应用于公司产品，报告期内对应收入很少。再例如，某公司多名高管曾任职于其他研究单位，是否违反保密或竞业？多名高管与前研究单位签有竞业禁止约定，但研发领域不同且书面说明其未违反保密义务。这些高管在前单位的职务发明与在该公司从事的工作无直接关系。再例如，某公司控制人申请专利时任职其他公司，专利是否属于职务发明？公司受让的三项专利来自于该实际控制人，但该实际控制人在作出专利申请时任职于其他公司，所涉专利是否属于该实际控制人在原单位的职务发明创造？上述情况信息均需要通过充分、深度的尽职调查获取。

4、其他非专利问题

其他非专利的具体问题多发于数据来源及合规性问题，以及开源代码的使用场景。

对于数据的尽职调查，需要调查的内容有：

• 数据来源。
• 数据处理，个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除各阶段的合规制度，以及合规措施的实施。
• 数据安全相关的管理制度与技术支持等。

举例如某公司涉及个人信息和人脸识别数据，数据的获取、使用是否合规？通过尽职调查，能确认该公司不存在超出授权许可的限制使用数据、侵犯个人隐私的情形；该公司根据相关法律要求，已采取必要措施确保个人信息安全并取得相关认证等。再例如，某公司产品是否涉及数据的采集运用？数据来源和合法合规性？通过尽职调查可以得知，研发技术来源于配合式采集和公开数据集，该公司不会接触客户数据；数据采集、清洗、管理、运用中采取合规措施，制定了相关合规制度等。

对于开源代码的使用问题，举例如某公司研发中使用开源工具、基础库等，并改造开源软件。若该公司制定了《三方开源软件管理办法》等内部规定，开源软件遵循MIT、BSD、Apache等开源协议，意味着风险传染性较低，风险较小。

作者：张涛

编辑：Sharon