从专利到期到商业路径：激活创新档案的AI工作流

专利数据库是最大的公共技术知识档案之一，然而，一旦专利权到期或失效，这些知识中的大部分仍然难以识别、解释和重用。本文提出一个AI赋能的框架，用于发现到期和失效的专利，识别技术趋势，并将专利公开内容转化为商业路径。我们将路径定义为结构化的商业化路线，例如SaaS产品、服务、许可包、咨询手册、培训产品、数据产品或内部流程工具。该框架将专利到期视为一个商业信号和档案转变，而非主要是一个法律问题。法律状态仍然重要，但它是与客户需求、实施可行性、渠道准入和市场时机并列的风险筛选输入之一。我们描述了一个结合专利元数据、维护费记录、法律状态指标、语义搜索、专利族分析、市场信号和生成式AI工作流的系统架构。一个概念验证解析了官方每周CIPO ST.96档案中的所有378条记录，识别出20个到期、失效或即将到期的候选专利，测试了透明评分模型的稳定性，并使用本地托管的Qwen3.6模型填充结构化审查包。评估证明了可复现的摄取、权重扰动下的稳定排名以及符合模式的模型输出，同时也暴露了法律状态覆盖不完整以及对注册和专家审查的需求。我们认为，AI可以作为休眠技术知识的发现和翻译层，但此类系统必须明确表示法律不确定性、数据局限性和商业化风险。