近年来，随着我国知识产权事业的蓬勃发展，商标注册申请量持续高位运行，对审查效率和质量提出了更高要求。为应对这一挑战，国家知识产权局积极探索审查模式创新，在部分领域试点推行“机器预审+人工复核”的新型审查机制。这一变革并非简单的技术叠加，而是人机协同、智能增效的深刻实践，旨在优化审查流程，提升审查质效，为创新主体提供更加优质、高效的服务。初步数据显示，采用该模式的领域，商标注册申请的初审通过率得到了显著提升，增幅达到18%，这标志着我国商标审查工作迈入了智能化、精准化的新阶段。

一、 背景与动因：效率与质量的双重压力催生审查模式变革

商标作为区分商品或服务来源的标志，是企业核心资产与品牌价值的载体。随着市场经济活力迸发和全社会创新意识增强，我国商标申请量已连续多年位居世界第一。海量的申请背后，是审查人员面临的巨大工作压力。传统的人工审查模式虽然确保了专业判断的灵活性，但在处理大规模、标准化信息时，难免面临效率瓶颈。审查周期较长、积压案件较多等问题，一度成为制约知识产权公共服务效能提升的短板。

与此同时，社会公众和市场主体对商标审查质量与一致性的期待日益提高。审查标准的统一性、审查结论的稳定性，直接关系到商标权利的确定性和可预期性，是营造稳定、公平、透明、可预期营商环境的重要一环。在纯粹依赖人工审查的情况下，虽有多重质检机制，但不同审查员之间对近似判断、显著性认定等复杂问题的尺度把握，仍可能存在细微差异。

正是在效率与质量的双重压力下，国家知识产权局审时度势，将目光投向了以人工智能为代表的新兴技术。利用机器在处理结构化数据、进行模式识别、执行重复性任务方面的巨大优势，辅助甚至部分前置审查环节，从而释放人力资源，聚焦于更需要专业经验和复杂判断的核心工作，成为了一条清晰的改革路径。“机器预审+人工复核”模式，便是在这一思路下孕育而生的系统性解决方案。

二、 机制解析：“机器预审”与“人工复核”的协同作战

“机器预审+人工复核”并非用机器取代人，而是构建了一套分工明确、优势互补的人机协同工作流程。这套机制的核心在于，将审查过程进行精细化分解，让机器和人在各自擅长的环节发挥最大效能。

1. 机器预审：高效精准的“第一道筛网”

“机器预审”阶段，由基于深度学习、自然语言处理、图像识别等先进技术构建的AI审查系统率先介入。该系统经过海量历史审查数据、商标法规和案例的训练，已经具备了初步的商标审查知识图谱和判断模型。当一件新商标申请进入系统后，机器预审模块会快速完成以下工作：

形式检查自动化： 自动核验申请文件格式、类别填报、申请人信息等要素是否齐全、符合规范，即时反馈补正要求，替代了大量基础性、事务性的人工核对工作。

绝对理由风险初筛： 依据《商标法》关于禁止注册和使用标志的规定（如国徽、国旗、带有欺骗性、有害于社会主义道德风尚等），对商标图样和文字进行快速扫描与比对，标识出存在明显违规风险的申请。

相对理由（近似）检索与初判： 这是机器预审最具技术含量的环节。系统将申请商标的文字、图形要素进行数字化解析，在庞大的现有商标数据库中进行全类或指定类别的相似度检索。它不仅能进行字形、字义的文本比对，还能对图形商标的构图、轮廓、主要元素进行图像特征比对，快速生成一份包含高度近似、中度近似商标的检索报告，并基于算法模型给出一个初步的近似概率评估。

分类与路由： 根据预审结果，系统对申请进行智能分类。对于机器判断为明显无冲突、符合要求且材料完备的“低风险”申请，可标记为“快速通道”，直接推送至人工复核员进行确认；对于检索出存在潜在近似冲突或其他复杂情形的“高风险”或“疑难”申请，则进行特别标注，并可能根据冲突类型分派给具有相关专长领域经验的审查员。

机器预审的价值在于其“快”与“准”。它能够7x24小时不间断工作，在几分钟甚至几秒钟内完成以往需要人工数小时才能完成的检索和初步分析，极大地压缩了前期处理时间。同时，基于大数据和算法的判断，能够在很大程度上保证检索的全面性和客观性，减少因人工疲劳或疏忽导致的漏检。

2. 人工复核：专业权威的“最终守门人”

经过机器预审的“粗加工”后，案件流转至“人工复核”环节。此时的审查员角色发生了积极转变，从过去事无巨细的“操作工”，更多转变为聚焦关键决策的“裁判官”。他们的工作重心包括：

复核机器判断： 对机器预审给出的检索结果、风险标识和初步结论进行专业性审核。审查员会运用其法律知识、审查经验和商业常识，判断机器检索出的近似商标是否构成《商标法》意义上的混淆性近似，评估机器认为的“风险”是否真实存在且法律上成立。

处理复杂与边缘情形： 商标审查中存在大量非标准化、需要价值权衡的复杂情况。例如，商标的显著性判断（尤其是经过使用取得显著性的情形）、含有非物质文化遗产元素商标的审查、涉及商品/服务类似关系交叉领域的判断、以及因历史文化、社会观念产生的特殊含义解读等。这些领域高度依赖人类的理解力、语境感知和价值判断，是当前AI难以完全驾驭的。人工复核员在此发挥不可替代的核心作用。

做出最终审查决定： 在综合机器预审报告和自身专业判断的基础上，审查员形成最终的审查结论——予以初步审定公告或驳回申请，并撰写详实的审查意见书。对于初步审定的，其工作负担因机器的前置筛选而大大减轻；对于驳回的，其理由阐述可以借助机器提供的详尽比对信息，更加精准、高效。

反馈与优化系统： 人工复核员在另一个重要角色，是AI系统的“导师”。当审查员修正或推翻了机器的预判时，这些带有明确结论和理由的案例，会成为反馈给AI系统的宝贵学习样本，用于持续优化算法模型，提升下一次预审的准确性。这种人机之间的互动闭环，是系统不断进化的关键。

人机协同的优势在此凸显：机器以极高的效率完成基础性、重复性的信息处理和海量数据比对，为审查员提供了全面、结构化的“情报支持”；审查员则凭借其专业智慧、法律素养和人文洞察，专注于做出最终的、负责任的司法性判断。两者结合，实现了“1+1>2”的效能提升。

三、 成效显现：初审通过率提升18%背后的多维价值

试点工作取得的初步成效令人鼓舞，初审通过率提升18%是一个直观的量化指标，但其背后蕴含的价值是多维度的、系统性的。

1. 审查质效的实质性飞跃

效率提升： 机器预审大幅压缩了每件申请的前期处理时间，使整体审查周期显著缩短。审查员从繁琐的检索和形式审查中解放出来，能够处理更多核心审查任务，单位时间内的人均审查效能得到提升。

质量增强： AI检索的全面性和客观性，减少了重大近似冲突的漏检可能，为审查结论的稳定性打下了更好基础。同时，审查员有更充分的时间专注于复杂案件的法律适用和说理，使审查意见的质量更加扎实、有说服力。

通过率变化分析： 初审通过率的提升，不能简单理解为审查标准放宽。其更主要的原因是：(a) 前端引导作用： 智能系统在申请提交环节即可提供近似查询反馈，部分申请人据此主动修改或放弃了冲突概率高的标识，提升了申请质量。(b) 审查一致性提高： 机器辅助减少了不同审查员个体间的尺度差异，使符合授权条件的申请更稳定地通过初审。(c) 资源优化配置： 审查员得以将更多精力投入到确有授权前景的案件分析上，而非消耗在明显无效或问题重重的申请上，决策过程更加精准。

2. 对申请人与市场环境的积极影响

可预期性增强： 更短的审查周期和更稳定的审查结果，使得申请人能够更快地确立商标权利，更准确地规划品牌和市场活动，降低了制度性交易成本。

申请行为更理性： 公开、高效的智能检索工具与预审反馈机制，起到了良好的普法与引导作用，有助于市场主体在申请前进行更充分的自我筛查，减少盲目申请和恶意注册，从源头上促进申请秩序的优化。

营商环境优化： 高效、透明、公正的知识产权审查，是营商环境的重要组成部分。这一模式的推广，向国内外创新主体传递了中国持续优化知识产权保护与服务能力的明确信号。

3. 对审查队伍建设的深远意义

角色升级： 审查员从重复劳动中解脱，向“专家型”、“决策型”人才转型，工作价值感和专业性得到提升。

能力拓展： 与AI系统协同工作，要求审查员不仅要懂法律、懂审查，还需要具备一定的数字素养，理解技术逻辑，并能与机器有效“对话”，促进了复合型人才的培养。

经验传承数字化： 人机交互过程中产生的优质案例和判断规则，不断沉淀到AI模型中，使得资深审查员的宝贵经验得以数字化保存和传承，有助于克服人员流动带来的知识损耗，提升整体队伍的基准水平。

四、 挑战与展望：迈向更加成熟的人机协同未来

尽管试点成效显著，但“机器预审+人工复核”模式的成熟与推广仍面临一些挑战，未来的发展也充满想象空间。

面临的挑战：

技术瓶颈： 当前AI在理解商标的“神韵”、文化内涵、商业语境以及处理跨类别近似、声音商标等非传统类型方面仍有局限。对审查标准中“易使公众产生误认”、“不良影响”等主观性条款的把握，仍需人类主导。

数据与算法偏见： AI模型的性能高度依赖训练数据的质量和代表性。如果历史数据中存在某些系统性偏差（如对特定类型商标的审查尺度波动），算法可能会将其放大。确保算法的公平、公正、透明，是一个持续性的课题。

人机职责与法律责任的界定： 当审查决定由人机共同完成时，如何清晰界定各自的职责边界？如果出现审查错误，责任如何划分？这需要从工作流程和制度规范层面进一步细化。

审查员的适应与培训： 新模式对审查员的技能提出了新要求。如何帮助他们顺利转型，有效驾驭AI工具，同时保持和提升其核心专业判断力，是管理方面临的重要任务。

未来展望：

深度智能化： 未来的AI辅助系统将向更深层次发展，不仅限于检索和初筛，还可能在对审查意见的自动起草、案例的智能推送、审查标准的动态学习等方面发挥更大作用，成为审查员的“超级智能助理”。

全流程覆盖： 当前模式主要聚焦于实质审查阶段。未来有望向申请前咨询、申请中管理、公告后异议、乃至确权后的维权环节延伸，打造全链条的商标知识产权智慧服务生态系统。

服务模式创新： 基于该模式积累的能力，可以向公众提供更加智能化、个性化的商标信息查询、风险预警、布局建议等公共服务产品，将审查能力转化为普惠性的创新基础设施。

国际协作与引领： 中国在商标审查智能化领域的探索和实践，可以为世界知识产权体系应对全球申请量增长挑战提供“中国方案”，通过分享经验、协作研发，共同推动全球知识产权治理体系的现代化。

结语

国家知识产权局试点的“机器预审+人工复核”模式，是一次成功的、以技术驱动业务变革的生动实践。它不仅仅是审查通过率数字上的提升，更是审查理念、工作方式和公共服务范式的深刻革新。通过将人工智能的“算力”与人类的“智力”创造性结合，我们正在构建一个更加高效、精准、透明的商标审查体系。这既顺应了数字时代的发展潮流，也切实回应了市场主体对知识产权保护的迫切需求。展望未来，随着技术的不断迭代和制度的持续完善，人机协同必将迈向更高水平，为我国从知识产权大国向知识产权强国迈进，提供更加坚实有力的支撑。这条探索之路，彰显了中国知识产权事业勇于创新、追求卓越的坚定步伐，也为全球知识产权治理贡献着宝贵的东方智慧。

审查AI辅助：国家知识产权局试点“机器预审+人工复核”，初审通过率提升18%由商标转让发布