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2025年中国知识产权创新调研报告：AI点燃知识产权生产力革命——智慧芽。2025年，AI发展一路狂飙，从推理模型到AI代理，AI所指代的内核也在发生着改变。一年之前，科技企业还在纷纷入场开展AI大模型军备赛，在参数规模、芯片算力或者多模态能力上争相竞技。2025年初，DeepSeek-R1横空出世，以不到ChatGPT十分之一的训练成本，就实现了GPT-01的同等能力，掀起了AI领域的“效率革命”，打破了“模型越大，成本越高，但为了追求性能又不得不增大模型”的行业困局;不仅如此，DeepSeek-R1每次计算时仅激活少数精英专家模块进行推理的算法创新，也让行业看到了一种追求“特定领域深度推理”的模型发展方向。紧接着2025年3月，ManusAIAgent推出，定位为全球首个通用型AI代理，通过独立思考、规划和执行复杂任务，就能够直接交付完整成果，一度爆火AI科钤澇鸢隈ﾂ憇稻脲萬星ユ懑值璉饈棚幄玩笸钼鉚

AI模型层竞技似乎已迎来终局，而AI应用层的“智能体”角逐正在拉开帷幕。一年过去，在不断攀升的算力成本和极致的算法创新下，基础大模型训练的行业热潮似乎正在褪去，国内外大模型厂商接连宣布退出超大模型预训练赛道，纷纷转向垂直领域的商业化应用落地。通过“AIAgent智能体”的全新方式，大模型的推理能力得以转化为实际生产力，正成为大模型应用落地的关键力量。根据权威IT咨询公司Gartmer预测，“到2028年，至少15%的日常工作决策将通过AIAgent自主作出，而2024年这一比例尚为0%”，“AIAgent领域预计将在20242030年间迎来显著增长，市场规模将从51亿美元攀升至471亿美元”。

在与知识产权接近的科研、编程等专业知识密集型领域，AIAgent已成功上岗“数字研究员”“数字程序员”。伴随大模型推理能力的快速增强，人们寄望通“Al for Science”成为热点应用领域。谷歌的过AI来助力科学技术研究，AI Co-Scientist专为多步骤科研协作设计，能够根据科研目标生成可执行假设、梳理文献并提出实验方案;AMD与约翰·霍普金斯大学联合推出的AgentLaboratory，构建了一个端到端自动化研究框架，覆盖文献调研、实验设计与执行、报告撰写等全流程。而在编程领域，从初创公司Cognition Labs到AWS、GitHub、Anthropic等科技巨头，他们推出的AI智能体能真正扮演“自主工程师角色，实现跨文件编辑、运行终端命令，并自动循环修复编译和测试错误。