多模态大模型专利智能体 / 实时覆盖全球1.7亿+公开文献

J9：重塑高价值技术发掘与专利合规预警

系统集成前沿深度自然语言处理（NLP）与大语言模型专利知识图谱架构，专为科研立项前置筛查、自由实施（FTO）防侵权合规、权利要求书边界解构及技术生命周期预判打造。打破传统布尔逻辑检索局限，秒级洞察全球创新壁垒与研发缝隙。

探索核心功能提交开通申请

快捷分析直达通道

当前节点：亚太与北美数据库集群同步 99.98% 可用率

核心生产力引擎

已上线AI专利深度分析矩阵

系统现已全面开放基于自然语言交互的专利审查与挖掘模块，跳过冗长公式编写，让技术专家与知识产权工程师直面核心发明要点。

多语言技术交底书逆向检索

直接上传未公开的项目立项文档或技术交底草稿，系统自动提取技术特征、应用场景及解决机理，联动多国专利文献库完成近义词跨语系拓展并输出相似度排名。

已适配中/英/日/德等主流专利语料

权利要求特征树要素级拆解

依托深度解析模型自动将目标专利的独立权利要求与从属权利要求层层切分为技术特征节点，快速匹配目标产品功能，秒级标示全面覆盖原则与等同原则风险。

全自动生成FTO比对初筛备忘表

IPC/CPC 分类号智能映射与拓展

针对新兴交叉学科导致的专利分类漂移问题，算法自主测算不同大类下的技术重叠度，修正传统分类号漏检缺陷，确保交叉应用领域的文献全量覆盖。

查全率指标较传统方式提升 38%

技术功效矩阵智能透视

结构化提取专利说明书中的“技术手段”与“达到的技术效果”，以二维坐标图矩阵呈现，直观发现产业内高密度竞争热点与鲜有人涉足的创新真空地带。

辅助研发团队抢先占领技术生态位

全生命周期法律状态追踪与预警

毫秒级同步目标专利申请、公开、实质审查、无效宣告请求、年费未缴失效等法律状态异动，配合定制规则主动推送预警，防范突发性诉讼与侵权风险。

全球官方公报周级别数据同步

核心发明人流动与研发脉络回溯

清洗同名异人与异地申请人历史记录，串联技术骨干科研轨迹，清晰呈现重点企业在特定细分领域的团队投入变动与技术路线迭代方向。

精准研判竞争主体研发动向

敏捷研发迭代

进行中模块：算法调优与深度能力内测

工程团队目前专注于将生成式大模型与结构化专利引文网络深度耦合，以下功能已进入内测灰度测试阶段。

灰度内测进度 85%

多模态机械与电路附图OCR与拓扑重构

打通专利附图与说明书附图标记（Reference Numerals）的映射网络，支持用户直接使用装配体工程图或电路草图逆向检索近似机械专利附图。

算法联调进度 70%

专利无效宣告对抗证据链自动化编排

针对高威胁涉诉专利，算法自动比对其优先权日前公开的全球在先技术与非专利文献（NPL），自动聚合并输出组合新颖性/创造性抗辩依据链条。

未来技术架构

规划中：下一代智能知识产权推演蓝图

从“检索与比对”跃升至“自主演进与方案规避”。我们持续规划将行业大模型推向产业研发实战最前线，打造全流程闭环工作流。

Q3 规划节点

生成式专利规避设计建议（Workaround AI）

当FTO检测出落入竞争对手专利保护范围时，系统结合TRIZ创新原理与物理几何约束，自动生成排除特定权利要求必要技术特征的替代设计方案草案。

立项架构预研完成

Q4 规划节点

企业私域研发代码与专利壁垒联动审计

支持将企业内部Git代码库或CAD模型结构建立本地私有向量索引，在代码提交或图纸定型阶段自动触发潜在开源协议冲突与公开专利侵权审查。

私有化隔离容器测试中

长期演进蓝图

全球标准必要专利（SEP）池权属映射

对接3GPP、IEEE、ISO等国际标准组织规范文档，自动识别技术贡献提案与公开专利的对应关联度，自动化评估标准必要性及FRAND许可风险。

跨组织多源数据清洗中

持续稳定迭代

系统更新日志与底层模型升级

当前稳定发布版：v4.8.2-prod

v4.8.2 稳定版最新更新已部署至生产集群

大幅重构了权利要求要素拆解模块的注意力机制，对化学分子马库什结构与半导体光刻制程长段落从属权利要求的长程依赖关系捕获准确率提升至 94.6%。同时接入欧洲专利局（EPO）与日本特许厅（JPO）官方公报最新审查意见答辩通知书语义分类器。

v4.5.0 架构升级里程碑版本

上线毫秒级全库双向语义向量索引架构。引入混合密度检索算法，克服以往单纯向量化模型在专业冷僻技术术语上的“幻觉偏移”问题，支持以长达3000字的技术方案直接进行跨国专利雷同度对比。

v4.0.0 核心引擎发布基础底座确立

首次落地自主专利大语言模型知识图谱。完成全球170余个主要国家与组织自1970年以来公开的全文专利语料结构化清洗，建构包含申请人同族、引用关系网、转让许可流向在内的超大规模动态图谱。

1.7亿+

覆盖全球公开专利文献总量

72%

平均缩短立项查新与FTO耗时

170+

全球国家与组织专利局官方数据

96.8%

权利要求特征要素自动分拆准确率

全场景赋能

专为硬科技与前沿创新打造的业务场景

不同研发纵深对专利情报有迥异的要求。J9面向研发、法务与决策层，提供针对性极强的洞察链路。

生物医药与精细化工

核心化合物晶型与靶点专利防御

面对复杂的化学通式与制备工艺，算法自动提取说明书实施例中的关键实验数据与保护范围，针对同族专利在全球各国的授权状态建立追踪看板，防止竞品以微小修饰绕开核心专利。

✓ 马库什结构式多维度语义解析
✓ 医药制备工艺步骤前后顺序等同判定

高端智能制造与泛半导体

复杂结构机理排查与出海自由实施（FTO）

设备出海常面临海外巨头的“专利丛林”。系统能够从成千上万件交叉布局中，精准锁定目标零部件涉及的有效专利，逐项输出不侵权抗辩理由与规避建议方案，护航产品合规通关。

✓ 涉外多法域独立权利要求范围穿透
✓ 目标出口国海关扣押与禁令风险指数测算

智研动态

专利态势观察与分析方法论

探索知识产权与AI算法融合的最佳实践

算法观察

为什么大语言模型能够降低长文本专利漏检率？

传统布尔逻辑检索严重依赖检索人员对同义词、上下位概念的人工穷举。大语言模型通过将整篇专利转化为高维稠密语义向量，有效突破了跨语种专业术语翻译偏差的瓶颈。

发布时间：深度技术评测专栏

实操指引

企业出海阶段自由实施（FTO）尽职调查标准化流程

从产品拆解、权利要求特征树梳理，到全面覆盖原则与等同原则判定，详解如何利用自动化工具将繁杂的比对周期压缩至原先的三分之一。

发布时间：企业合规指引系列

资产管理

从数量规模到质量收益：高价值专利的AI量化筛选模型

抛弃唯被引频次论，结合诉讼有效性维持率、同族广度、审查意见答辩激烈程度等多重参数，构建更加客观的企业专利资产评估体系。

发布时间：资产评估与运营研究

密

未公开技术文档端到端加密

上传的查新交底书与核心代码仅在内存加密沙盒中处理，绝不用于公网公共大模型预训练，杜绝商业秘密外泄隐患。

源

官方权威数据源直连保障

直连各大官方专利局公开公报数据库，法律状态与年费缴纳变动周级同步，检索结论具备严谨的溯源证据依据。

私

支持物理隔离私有化部署

针对国家重点科研攻关项目与大型军工集团，提供全量模型本地化镜像交付与内网离线检索集群方案。

精准匹配

谁适合使用 AI 专利分析软件？

消除信息壁垒与机械工作量，让专业人员回归高价值战略决策。

企业研发工程师与架构师

在立项及攻关阶段快速摸清前人已有方案，无需学习繁琐的专业专利审查代码，直接以日常技术用语探寻工程技术解法。

典型收益：避免数月重复劳动与研发浪费

企业知识产权总监与法务

主导全面FTO侵权分析，精准比对独立权利要求范围，实时监控竞争主体动态并出具具有法律参考价值的风险备忘。

典型收益：审查效率提升数倍，大幅压缩涉诉敞口

科技风投机构与咨询顾问

开展硬科技项目技术尽职调查，透视标的公司的专利壁垒真实成色，识别边缘修饰型专利与底层核心基础专利。

典型收益：穿透技术宣传表象，精准锚定技术价值

答疑解惑

常见问题与技术细节

围绕数据更新机制、模型能力边界与使用安全的客观解答。

J9的数据来源与更新频次是怎样的？ ▼

系统直连中国国家知识产权局（CNIPA）、美国专利商标局（USPTO）、欧洲专利局（EPO）、日本特许厅（JPO）、韩国特许厅（KIPO）以及WIPO等主要专利局公开数据，涵盖全球170余个国家和地区超1.7亿件专利全文文献。法律状态、申请人变更及年费缴纳信息保持每周与各国官方公报同步刷新。

相比传统布尔逻辑专利数据库，AI语义检索有哪些本质优势？ ▼

传统布尔逻辑高度依赖检索人员人工构建由 AND、OR、NOT 组成的关键词及分类号矩阵，容易因专利申请人特意使用晦涩上位词造成严重漏检。本软件采用基于深度语义表征的向量检索架构，能够直接理解整段技术方案的物理/化学机理，实现技术概念对齐，大幅降低漏检率并免除构建冗长检索式的烦恼。

输入的技术交底书与内部敏感方案是否存在泄密风险？ ▼

我们执行严格的企业级安全与隐私合规协议。企业用户上传的技术文档仅在端到端加密通道中流转，并在临时推理完成后即刻从动态内存中销毁，绝不落盘存储，更不会作为公开模型的通用训练数据。对于高保密要求单位，系统支持完全离线的私有化集群部署交付。

系统生成的侵权比对与规避分析报告可以直接替代专利律师意见吗？ ▼

本系统生成的权利要求要素拆解表与初筛分析备忘属于高精度的工程技术辅助结论，能将知识产权团队前期繁重的手工比对工作量减少70%以上。但在重大海外并购、诉讼应诉或最终产品上市定型等决策环节，我们仍建议以本系统的分析成果为底稿，结合具备当地执业资格的执业专利代理师或律师的综合法律意见。