今天，樂知網小編 給大家分享 知識產權領域7類行為被明確為失信行為，知識產權領域嚴重失信將受多重懲戒

知識產權領域7類行為被明確為失信行為

知識產權領域7類行為被明確為失信行為　　中工網訊（工人日報-中工網記者杜鑫）國家知識產權局近日印發的《國家知識產權局知識產權信用管理規定》（以下簡稱《規定》）明確將7類行為依法依規列為失信行為。



這些失信行為分別是：不以保護創新為目的的非正常專利申請行為；惡意商標注冊申請行為；違反法律、行政法規從事專利、商標代理并受到國家知識產權局行政處罰的行為；提交虛假材料或隱瞞重要事實申請行政確認的行為；適用信用承諾被認定承諾不實或未履行承諾的行為；對作出的行政處罰、行政裁決等，有履行能力但拒不履行、逃避執行的行為；其他被列入知識產權領域公共信用信息具體條目且應被認定為失信的行為。



《規定》同時明確，存在非正常專利申請行為，但能夠及時糾正、主動消除后果的，可以不被認定為失信行為，以進一步引導非正常專利申請人積極糾錯。



根據《規定》，國家知識產權局將從信用管理角度出發，對失信主體實施以下管理措施：對財政性資金項目申請予以從嚴審批；對專利、商標有關費用減繳、優先審查等優惠政策和便利措施予以從嚴審批；取消國家知識產權局評優評先參評資格；取消國家知識產權示范和優勢企業申報資格，取消中國專利獎等獎項申報資格；列為重點監管對象，提高檢查頻次，依法嚴格監管；不適用信用承諾制；依據法律、行政法規和黨中央、國務院政策文件應采取的其他管理措施。



為鼓勵失信主體主動糾正錯誤、積極消除后果，《規定》還明確，主體被認定存在失信行為滿6個月，已糾正失信行為、履行相關義務、主動消除有關后果，且沒有再次被認定存在失信行為的，可以向失信行為認定部門提交信用修復申請書及相關證明材料申請信用修復。



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知識產權領域嚴重失信將受多重懲戒

知識產權領域嚴重失信將受多重懲戒知識產權領域的嚴重失信行為，或將受到處罰和“曝光”等多重懲戒。



25日召開的北京市十五屆人大常委會第三十五次會議，對《北京市知識產權保護條例(草案)》進行了二審。



法院的強制執行公告，給曾經引發廣泛關注的瓊瑤訴于正抄襲案畫上休止符，瓊瑤也終于等來了遲到已久的“道歉”。



針對諸如此類的知識產權“老賴”行為，草案二審稿強化了相應的“信用管理”，提出本市建立健全知識產權信用評價和失信懲戒機制，依法對知識產權領域嚴重失信行為實施相應管理和懲戒措施。



知識產權保護管理部門應當依法將有關行政處罰等信息，共享到本市公共信用信息服務平臺，并向社會公布。



同時，市人大常委會組成人員和有關方面提出，北京作為全國文化中心，聚集了豐富的文化資源，文化市場繁榮，作品創作高度活躍，因此，應當對著作權保護和促進分別作出專門規定。



為此，草案二審稿提出，版權、文化和旅游部門應當加強對著作權侵權違法行為的監管，制定適應網絡環境和數字經濟形態的著作權保護措施。



市版權部門應當依法確定重點監管網站，建立重點作品預警制度，對國家和本市版權部門確定的重點監管網站加強監管。



考慮到北京大型賽事、演出活動密集等特點，草案二審稿還提出，體育、文化等重要活動的主辦方、承辦方，應當在知識產權保護管理部門的指導下，依法加強知識產權保護，規范知識產權使用行為。

知識產權：知識圖譜步入高質量發展關鍵階段

知識圖譜步入高質量發展關鍵階段知識圖譜是顯示知識發展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形。



通過將應用數學、圖形學、信息可視化技術、信息科學等學科理論與計量學引文分析、共現分析等方法結合，并利用可視化的圖譜，形象地展示學科的核心結構、發展歷史、前沿領域以及整體知識架構，實現多學科融合目的的現代理論。



知識圖譜技術目前已經成為互聯網知識驅動的智能應用的基礎設施。



從國家工業信息安全發展研究中心知識產權所（工信部電子知識產權中心）發布的《2021中國人工智能高價值專利及創新驅動力分析報告》（簡稱報告）來看，知識圖譜步入高質量發展關鍵階段。



就中國專利申請趨勢而言，2001年至今，知識圖譜領域共申請專利36572件，總體呈增長上升態勢。



2012年起，在算法與數據理論的推動作用下，知識圖譜技術快速發展，領域專利申請量大幅增長，知識圖譜領域愈發得到各創新主體的重視。



2020年，知識圖譜專利申請量達到峰值，共計7256件。



結合國家數字化轉型、智能化發展的總體戰略，在人工智能技術與應用全面發展的進程中，知識圖譜技術將得到更加廣泛的研究與應用。



圖1 中國知識圖譜技術專利申請趨勢分析（受公開滯后影響，2021年專利數據不完整）從中國自然語言處理技術主要創新主體的專利申請量和授權量排名來看，百度公司申請專利1219件，在知識圖譜領域展現了較為突出的專利申請優勢，排名第2至5位的依次是騰訊公司、阿里巴巴、平安科技和微軟公司。



從專利申請與授權情況看，前十創新主體專利授權數量均明顯低于專利申請數量。



進一步結合法律狀態分析，同樣是由于有大部分專利尚處于審中狀態。



因此，能夠反映出知識圖譜領域尚處于新技術發展的初步階段，在此階段各創新主體在制定技術路線、產品策略和市場規劃的同時，更須同時加強知識產權軟實力建設，加強高質量專利的培育和儲備，提早構建技術優勢。



從依據本報告高價值專利評價模型的“創造力”、“保護力”、“運用力”、“競爭力”、“影響力”五大指標維度對自然語言處理技術的主要創新主體進行高價值專利及其創新驅動力的評價結果來看，在自然語言處理技術創新主體高價值專利及創新驅動力排名中，百度和阿里公司的高價值專利排名靠前，其中，百度公司在知識圖譜領域進行了較長時間的研究和積累，建立了通用圖譜和針對不同應用場景的事件圖譜、多媒體圖譜等多種類型的圖譜。



阿里公司也綜合應用實體識別、實體鏈指和語義分析等技術，構建巨大的知識圖譜。



清華大學作為唯一躋身前五的科研院校，位列第四名。



排名第三、五位的分別是華為公司和平安科技。



表1 中國知識圖譜技術高價值專利及創新驅動力排名排名創新主體TOP1百度公司TOP2阿里巴巴TOP3華為公司TOP4清華大學TOP5平安科技在知識圖譜的細分技術領域中，創新主體高價值專利主要布局在信息抽取、關系抽取、事件抽取、知識表示和實體鏈接。



其中，信息抽取領域的專利申請數量最多，而知識表示領域布局的企業最多。



從創新主體的角度分析，百度在知識圖譜的各個分支均有專利申請，且各分支的申請量均排名靠前，表現了較強的綜合創新實力。



隨著人們對知識的關注日益增加，知識圖譜的研究與研發將不斷深化。



面對互聯網環境下多樣、復雜的信息，推動知識結構化、智能化將會是最優選擇，知識圖譜解決方案也將具有極佳的應用價值。



2012年至今，以百度、騰訊等公司為代表的國內科技公司依托自身業務，在搜索引擎、電商、醫療等領域開始應用知識圖譜技術，解決辦法服務商們也從大數據賽道中脫穎而出，將知識圖譜技術擴展到安防、金融、教育等更多領域，讓人工智能跳出感知智能的商業局限，向解決各產業生產環節中的核心痛點更進一步。



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