在数字技术革新与产业深度融合的时代背景下，人工智能（AI）凭借其强大的深度学习与算法创新能力，正重塑全球电影产业的生产范式与价值链条。从自然语言处理（NLP）技术驱动的智能剧本创作系统，到基于生成对抗网络（GAN）实现的虚拟制片全流程自动化，AI技术已深度嵌入电影制作的核心环节。这种技术赋能不仅显著提升了内容生产效率，更通过算法优化与数据驱动，在特效渲染精度与艺术表现力上实现了双重突破。
在 AI技术重构电影产业生态的过程中，专利保护领域的适配性需求日益凸显。当前，AI特效算法、智能拍摄系统等技术创新迭代涌现。面对作为核心技术的深度学习算法，许多电影特效公司难以在专利公开与技术秘密保护之间找到平衡点。训练数据的合规性问题也构成影响专利稳定性的难题。在侵权认定环节，AI技术跨学科融合的特性显著增加了判定难度。笔者认为，为应对这些挑战，亟需建立专门针对 AI技术的保护机制。
技术革新与创新实践
（一）AI赋能电影生产全流程的技术革新
智能创作系统是指基于 Trans-former架构的生成式预训练模型（如DeepSeek、ChatGPT等），通过对海量剧本数据进行语义分析与特征提取，构建包含叙事逻辑、人物弧光、戏剧冲突等核心要素在内的创作知识图谱。这些系统不仅能够自动生成多版本剧本初稿，还可以通过 NLP技术实现台词风格匹配与多语种同步翻译。
智能拍摄系统是指将计算机视觉技术与深度学习算法结合，催生出的智能摄影辅助系统。该系统通过实时分析画面元素，依据格式塔心理学的视觉组织原则与电影语言学的镜头语法，动态调整焦距、机位与运动轨迹。
实时渲染与合成是指 AI驱动的实时渲染技术突破了传统渲染的算力瓶颈，借助 GAN实现虚拟场景与实拍画面的毫秒级合成。
（二）AI赋能电影的创新实践
以《Our T2 Remake》为代表的全 AI生成电影，整合 GPT-4、Mid-journey、Stable Diffusion等多模态 AI工具，实现了从剧本生成、角色建模到镜头调度的全流程自动化。更具突破性的是，其 AI系统能够基于观众情感反馈数据进行实时创作优化，使叙事逻辑与视听表达实现动态平衡。
在《封神》系列电影中，雷震子等数字角色的创作采用了高精度动作捕捉与 AI表情映射技术。影片中的墨麒麟、九尾狐、龙须虎、饕餮等奇幻生物均依托 AI、空间计算、CG特效等数字技术制作完成，显著提升了视觉表现力与制作效率。
《哪吒之魔童闹海》创新性地将AI粒子系统与中国水墨画美学相结合，通过深度学习算法模拟传统水墨的晕染效果，在3D动画中实现了“墨分五色”的视觉奇观。其混合现实交互系统可实时计算流体动力学参数，使火焰、水流等特效元素与角色动作产生物理真实的交互反馈，开创了东方奇幻电影的视觉新语言。
专利保护的困境与挑战
（一）发明主体的认定困境
我国现行专利法体系以《保护工业产权巴黎公约》确立的“自然人/法人主体原则”为基础，明确将专利申请人限定为具有民事权利能力的自然人或法人。然而，在电影 AI技术创新场景中，大量技术方案呈现出显著的“算法自主决策”特征。例如，某影视科技公司开发的 AI系统通过分析10万小时电影素材，自主生成动态镜头调度算法。该技术虽显著提升了拍摄效率，但在现行法律框架下，既无法将 AI系统认定为发明人，也难以清晰界定开发者、使用者各自的实质贡献比例。
英国“Thaler诉 UKIPO案”即体现了这一困境。原告主张 AI系统DABUS自主生成的食品容器等应获专利，但法院最终以“法律主体资格缺失”为由驳回申请。此类判决在一定程度上反映了各国现行法律条文与AI自主创新现实之间的适配性问题。
（二）创造性判断的技术维度挑战
我国专利法要求发明须具备“非显而易见性”。然而，AI生成技术方案的创新路径具有鲜明的数据驱动特征。以电影色彩校正算法为例，某 AI系统通过分析全球2000部电影的1亿帧画面数据，提出新型色彩平衡模型。此类基于超大规模数据的创新成果，较难区分其本质是基于数据优势的常规优化，还是真正的技术突破。
AI技术的快速迭代特性进一步加剧了创造性判断难度。在电影特效领域，新型粒子模拟算法的研发周期较快，专利审查员在评估创造性时，可能因难以及时获取最新技术信息作为参照而导致评估结果滞后于技术发展。
（三）专利保护范围的跨学科界定难题
电影 AI技术的跨学科集成属性（如计算机视觉、机器学习、传感器控制等）导致其专利保护范围界定困难。以智能场景生成系统为例，其技术交叉性使得侵权判定需同时分析算法逻辑、数据处理流程、硬件接口等多维度要素，显著增加了司法认定的复杂性。
电影制作设备智能化进程中，标准必要专利（SEP）相关的问题日益凸显。例如，智能摄像机的自动对焦系统在实现过程中，可能会涉及多项
SEP的应用；当设备制造商运用 AI技术对系统进行优化升级时，在专利权利的梳理与适配方面可能面临挑战。据笔者观察，部分国产电影设备厂商因未获得相关 SEP的许可，在拓展海外市场时面临高额侵权诉讼风险。
（四）侵权责任链条的多层级溯源困境
AI技术应用形成了“开发者-使用者-数据提供者”的复杂责任网络。在具体侵权案件中，法院需同时审查多个关键问题，如，平台算法是否侵犯基础专利（开发者责任），训练数据是否包含侵权技术方案（数据提供者责任），使用者是否尽到合理的技术审查义务（使用者责任）。
深度学习模型的相关特性进一步加剧了侵权认定难度。当 AI生成的特效技术涉嫌侵权时，权利人通常难以获取算法源代码进行技术比对。若诉讼当事人以商业秘密为由拒绝公开算法细节，法院在进行技术特征比对时将面临实质性困难。
（五）审查标准的适应性变革需求
AI技术的专业性对专利审查员提出了更高要求。例如，审查涉及电影智能剪辑系统的专利，需要同时理解 NLP、计算机视觉和影视美学等多领域知识。
综上所述，人工智能与电影产业的深度融合，对专利保护体系产生了深远影响。随着技术创新形态的不断演变，如何有效回应这些新需求，成为需要探索的重要议题。
专利保护的优化建议
（一）完善法律体系，明确权利边界
结合上述案例，笔者认为，应考虑完善相应的法律法规。例如，明确 AI生成技术方案的专利主体资格，可探索将 AI开发者或使用者作为专利申请人，但需在法律中明确规定其必须对 AI的技术贡献有实质参与（如核心算法设计、关键数据标注等），防止“搭便车”现象。此外，笔者认为，可适当调整创造性判断标准。例如，针对 AI生成技术的“数据驱动”特性，在审查中着重区分“基于海量数据的常规优化”与“真正的技术突破”，可通过评估算法是否引入了新的逻辑框架、解决了传统技术无法攻克的难题等来进行判断。
（二）强化技术防护，构建智能保护体系运用 AI技术反哺知识产权管理。可以开发 AI驱动的专利查重与侵权监测工具，运用 NLP和图像识别技术，实时扫描全球专利数据库，自动比对电影制作中应用的 AI技术（如智能剪辑算法、特效生成模型等）是否侵犯现有专利权，及时对潜在风险进行预警。
通过区块链存证固化权利证据。可以将电影制作中的 AI技术方案、数据来源、创作流程等关键信息上链存证，形成具有法律效力的、不可篡改的时间戳证据链，便于在专利纠纷中快速证明技术原创性和使用时间点。
推动技术开源与专利池建设。可以鼓励建立电影行业 AI技术开源社区，引导企业将非核心技术（如基础剪辑工具、通用特效模板）开源，节约研发资源，促进整体行业创新。同时，建立行业专利池，允许成员企业交叉授权使用核心 AI相关专利（如高精度面部捕捉技术、特定渲染算法等），有效降低专利诉讼成本和交易成本。
（三）优化审查机制
笔者认为，还应不断优化专利审查流程，适应技术迭代。针对电影产业中发展迅速的 AI技术（如实时虚拟制片系统等），可设立专利“快速审查通道”，优先审查，缩短授权周期。同时，可以开发并应用专门针对电影 AI技术领域的 AI辅助审查工具，提升专利检索效率和技术特征比对的准确性。
（四）加强数据合规与明确侵权追责
规范 AI训练数据来源。要求电影行业在使用 AI技术时，确保训练数据来源合法合规。例如，开发智能调色算法时，需确认训练用的电影画面必须获得相应的版权授权。
明确侵权责任划分规则。笔者认为，需要制定清晰的 AI技术侵权责任划分规则，若 AI在电影制作中侵犯专利权，可根据主体过错划分责任。
（五）推动国际规则协调
积极参与国际治理。主动参与世界知识产权组织（WIPO）等国际组织关于 AI知识产权规则的制定，倡导建立跨国 AI电影技术专利互认机制。
推动统一保护标准。在国际条约谈判中，努力推动就 AI生成技术的可专利性、保护范围、侵权认定等关键问题形成相对统一的国际标准，减少因各国法律差异导致的跨境侵权纠纷和法律冲突。
（六）中国电影的知识产权保护实践
以《哪吒之魔童闹海》的制作团队为例，其构建了“创新-布局-防控”三位一体的知识产权保护体系。在技术创新上，团队设立了专门的 AI动画部门，持续产出技术创新点。在专利、商标和版权的布局方面，与导演关联紧密的成都可可豆动画影视有限公司、成都自在境界文化传媒有限公司，围绕核心技术提前布局数十件发明专利，拥有约700件著作权；发行方北京光线影业有限公司则为哪吒系列申请了逾2000件文字及图形商标。在风险防控环节，团队建立了侵权预警机制，通过区块链技术对创作过程全链路存证，以此强化在先权利证明。同时，团队运用数字水印技术，将唯一标识嵌入角色形象，便于侵权内容溯源与快速维权。此外，团队部署了实时监测系统，利用 AI内容指纹技术对短视频平台进行扫描，自动识别未经授权的电影片段并发起下架投诉。
总结
人工智能赋能电影产业是时代发展的必然趋势，为电影创作与制作带来了前所未有的机遇与挑战，同时也给专利制度带来了亟需应对的新课题。AI自主生成技术对专利申请主体的认定构成挑战，大数据驱动下的技术迭代对“非显而易见性”的创造性判断提出新要求，电影 AI技术的跨学科融合属性使得专利保护范围界定存在困难，深度学习模型的相关特性加剧了侵权认定的复杂性……面对这一系列挑战，本文提出了相应的应对策略，如完善法律体系以明晰权利边界、运用 AI技术反哺知识产权管理、优化审查机制并设立快速通道、强化数据合规要求并建立分层侵权责任制度、积极推动国际规则协调等。
展望未来，笔者认为，唯有通过专利制度的不断调适、完善与科技的不断进步、发展，才能有效回应人工智能技术带来的深刻变革，保障电影创作者的合法权益，充分激发电影文化产业的创新活力，最终促进电影产业在人工智能时代的可持续繁荣发展。（杜宇坤 作者单位：国家知识产权局专利局专利审查协作江苏中心）
（编辑：刘珊）
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