開源創新驅動知識產權治理體系變革

創新是發展新質生產力的顯著特征。開源創新通過打破技術壟斷“黑箱”，加速創新要素流動，引領技術擴散機制的范式變革，正深刻改變著全球技術創新的格局。我國企業正以前所未有的熱情，積極融入全球開源生態。在這一進程中，如何完善與開源創新相適應的知識產權治理體系，成為新時代科技治理的關鍵命題。

一、工業革命推動創新從封閉到開源

開源創新是一種通過開放共享技術資源和知識，推動技術進步和協作的創新模式。它打破了傳統技術創新的封閉性，允許任何人參與開發、修改和擴散技術成果，從而實現更高效、低成本的創新。從蒸汽機時代的機械復制到智能時代的算法共生，生產力形態的每次質變都伴隨著人類協作方式的根本變革。歷次工業革命不僅重塑了生產要素組合方式，更孕育出與時代特征相匹配的生產力形態。從人類歷次產業變革的演進歷程來看，創新從封閉到開放、開源，推動著生產力水平的躍遷。

第一次工業革命是封閉式創新催生的機械生產力的崛起。18世紀蒸汽機的發明標志著人類首次突破自然力限制，但專利制度的確立，使關鍵技術被少數企業壟斷。這種“作坊式創新”雖孕育了新的生產力，卻因知識流動阻滯，導致技術擴散緩慢。英國紡織機械技術向歐洲大陸傳播耗時近半個世紀，技術創新呈現明顯的封閉特征。第二次工業革命是制度化創新催生的電氣產業的勃興。19世紀末電力技術的突破性發展，科學與技術的互動，加速了工業實驗室的崛起，展現了標準化與規模化創新的威力。愛迪生實驗室通過建制化研發團隊的研發和創新，完成大量專利積累，形成金字塔式創新體系，推動電力從實驗室走向工廠，加速了電力技術產業化進程。然而，通用電氣、西門子等大型跨國企業和工業壟斷巨頭構建的專利壁壘，使得中小型企業難以參與核心技術創新，抑制了技術生態的多樣性生長。第三次工業革命則以計算機和信息技術為基礎，產學研深度融合成為創新主流，是開放式協作催生的信息產業的爆發。20世紀70年代后，個人計算機與互聯網技術的普及徹底改變了創新范式。Linux（操作系統）通過GPL（通用公共許可證）協議構建開源生態，吸引全球開發者貢獻代碼，僅用20多年便占據服務器操作系統83%市場份額。這種“網絡化創新”使信息產業呈現指數級增長，催生出“開發者為生產者、用戶為創新者”新的生產要素配置模式。

第四次工業革命以人工智能、量子計算、生物技術為核心驅動力，推動生產力形態向智能化、網絡化、生態化躍遷。全球科技創新進入“開源定義生態”的新階段，開源創新已突破代碼共享的傳統邊界，深度重構技術研發范式與產業競爭格局。人工智能作為新質生產力的典型代表，其發展高度依賴開源生態。數據顯示，2025年全球開源項目貢獻者達1.2億人，開源技術覆蓋90%以上人工智能基礎設備，其開放共享、協同共創的特質，正突破傳統封閉式研發的邊界。以DeepSeek-V3開源大模型為例，其開源模型衍生應用突破10萬例，帶動200余家產業鏈企業完成智能化升級。這種“集市式創新”印證了開源模式的技術擴散效能。全球開源項目數量在知識共享、技術擴散、產業賦能等維度催生出“裂變效應”，推動創新資源從“獨占式積累”轉向“共享式增值”的開源生態范式躍遷。

二、開源創新引領技術擴散機制的范式變革

創新生態決定競爭優勢。開源創新突破傳統封閉式研發的邊界，以分布式協作網絡重構知識生產邏輯，讓創新從“閉門造車”轉向科技成果共享。開源創新已成為一種不可忽視的科技創新趨勢。

知識生產模式的顛覆性重構。科技創新需要人才、知識、資金的深度整合。開源創新通過“貢獻—反饋—改進”的價值共創機制，使技術創新從企業主導的線性模式轉向社會化的網絡協同模式。在知識共創性上，全球開發者通過“技術公地”實現突破。傳統創新理論中，知識生產遵循“基礎研究→應用研究→商業化”的線性路徑，而開源創新正從極客圈的小眾游戲，演變為驅動高質量發展的核心力量。開源協議減少專利授權費用，企業可將資源聚焦關鍵技術突破。例如，工業互聯網平臺通過開源戰略降低數字化轉型的邊際成本。深度學習框架TensorFlow（符號數學系統）開源后，全球科研機構在圖像識別、自然語言處理等領域形成技術突破合力，推動人工智能呈現“涌現式”進化特征。

生產要素的全球化再配置。開源生態中數據的自由流動使生產要素配置效率提升40%以上，這是關于新質生產力中強調的“生產要素創新性配置”的生動體現。開源協議創造的“知識公地”，使數據、算法、算力等新型生產要素突破地理邊界自由流動。GitHub（開源項目托管平臺）最新數據顯示，2024年中國開發者對全球開源項目的貢獻度達22%，較五年前增長3倍，平臺實現“問題發現→代碼提交→迭代優化”的實時協同，將知識創造周期壓縮60%以上。阿帕奇基金會管理的350個開源項目，每年吸引來自187個國家的開發者貢獻超過2億行代碼。這種“分布式生產力”使發展中國家得以接入全球創新網絡，中國人工智能企業在計算機視覺、語音識別等領域從中受益，并快速躋身世界第一梯隊。

創新治理的生態化轉型。開源創新打破了傳統封閉式創新的邊界，形成“核心開發者+多元參與者”的生態化創新網絡。“集市型”與“層級型”組織通過規則協調降低創新成本，驗證了去中心化治理的效率優勢。傳統知識產權制度強調排他性權利保護，而開源社區發展出“貢獻度確權+收益共享”的新型治理規則。其創新活力在華為“開源使能計劃”中得到驗證。華為昇騰社區通過設立技術治理委員會，既保障核心技術的可控性，又通過開放接口吸引3000余家開發者參與創新。這種“可控開放”模式平衡了知識創造與產權保護，為新質生產力發展提供了制度保障和研發韌性。

三、開源創新和知識產權治理協同演進

知識產權制度通過賦予創新者排他性權利，為技術研發提供了穩定的預期收益，是激發創新活力的基石。在全球經濟數字化轉型的關鍵期，開源創新正以摧枯拉朽之勢重構技術演進路徑。通過“開源創新”和“知識產權”的協同發展，企業可以在開放合作中維護品牌價值，鞏固技術成果，促進創新成果轉化和商業化應用。在鼓勵開源創新的同時，加強知識產權保護，既是防控產業創新領域風險和挑戰的必要舉措，也是加快科技自立自強步伐的戰略選擇，最終服務于國家創新驅動發展戰略。企業在采取開源、開放策略的同時，也要加強核心技術的商業秘密保護，探索“算法開源+專利保護”混合模式，更好統籌技術安全與開放創新，堅持“保護中開放、開放中創新”，推動開源創新和知識產權治理協同演進。

開源創新在釋放技術紅利的同時，也給知識產權治理帶來新挑戰。首先，法律適用困境。現有知識產權治理體系難以適配開源創新的爆發式增長。開源創新中知識共享與知識產權保護的獨占性存在沖突，可能導致企業對是否將創新成果納入知識產權保護范圍及如何保護產生困惑。以DeepSeek-R1大模型為例，其訓練數據涉及40國版權素材，但現行《著作權法》對數據挖掘的“合理使用”界定模糊，導致企業面臨跨國訴訟風險。生成式AI（人工智能）的創作主體認定、算法專利的“黑箱”特性、數據訓練中的版權爭議等問題。開源許可證效力還存在司法爭議，跨境合規風險加劇。其次，專利生態脆弱。開源軟件的廣泛使用增加了侵權風險。與傳統知識產權制度強調排他性不同，開源創新構建了“使用權開放—所有權保留”的共生體系。開源企業專利儲備不足，開源項目參與者多、來源廣，確定知識產權歸屬復雜，硬件領域侵權風險高企，易引發權屬糾紛，影響企業在實施知識產權戰略中對權利的清晰界定和有效管理。再次，傳統產權保護模式在開源場景下面臨效能困境。由于數據確權模糊，大模型訓練數據版權爭議頻發，隱性知識（如工程經驗）保護缺失。AI（人工智能）生成內容權屬爭議案件年均增長250%，跨界技術專利糾紛數量增長180%，開源模型訓練引發的隱私訴訟占比35%，開源創新的跨國協作需求與屬地化治理體系存在沖突，美歐在開源許可證兼容性、數據跨境流動等規則上仍設置技術性壁壘。WIPO（世界知識產權組織）統計顯示，開源技術跨國仲裁案件平均耗時22個月，遠超商業創新周期，凸顯全球治理機制的“系統性遲滯”。

開源創新以其開放、協同、共享的特征，有助于實現開源創新與知識產權治理的相互促進、共同發展。一方面，開源需在模塊化、低成本和明確權屬框架下運行，開源許可證通過著作權授權機制保障代碼自由共享；另一方面，商標保護、專利聯盟等設計在開放中維護創新企業核心利益。如Linux（操作系統）專利互不侵犯社區，有效抵御了非專利實施主體的訴訟威脅，證明開源與知識產權保護可以實現協同共生、協同迭代。以中國為例，《“十四五”國家知識產權保護和運用規劃》明確提出加強關鍵核心技術知識產權布局，截至2024年底，我國高價值發明專利擁有量達197.8萬件，每萬人口高價值發明專利擁有量達到14件，提前完成“十四五”規劃目標，有效促進了創新鏈與產業鏈的深度融合。開源創新通過“擴散應用”和“風險共擔”機制，降低了技術迭代門檻。以國產開源大模型DeepSeek為例，通過全球開發者協作，以極低成本實現技術突破，打破傳統閉源模式的資源壁壘。這種模式不僅加速技術普惠化，更推動人工智能從實驗室走向千行百業，成為產業升級的“催化劑”。

四、知識產權治理如何適應開源創新

從本質上講，知識產權治理適應開源創新的發展，是生產關系適應生產力發展的動態調適過程。對此，應制定和完善與開源創新相關的知識產權法律法規，明確開源軟件的版權歸屬、使用許可、侵權認定等關鍵問題，為開源創新提供有力的法律支撐。今年的《政府工作報告》中提出，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未來產業；加強知識產權保護和運用。在對未來產業這一戰略制高點的爭奪過程中，以加大基礎研究的政策和資金扶持為出發點，以開源創新和全球協同為抓手，多措并舉，在全球范圍內布局未來網絡、超級計算、無人駕駛、精準醫療等未來產業領域。同時，圍繞新質生產力建立框架，在保護與共享之間尋求動態平衡。

在技術層面，建立差異化保護體系。推動大科學裝置、實驗數據的開源共享，為“東數西算”工程建立算力資源開源調度平臺，使西部地區的能源優勢轉化為算法創新的基礎設施支撐。建設“異構算力”平臺（如國家超算互聯網），適配國產芯片廠商，降低智能轉型成本。強化數據主權保護，構建高質量中文開源數據集，規避訓練數據版權爭議。對基礎性、戰略性技術強化知識產權保護，如量子計算、腦機接口等“無人區”領域實施專利優先審查；對應用型技術鼓勵開源共享，通過“專利承諾”機制推動行業標準共建，在開源核心算法的同時，保留關鍵模塊的商業授權，實現“開源獲客、閉源盈利”的商業模式創新。

在組織層面，發展開源友好型知識產權管理。建立“有限共享”機制，通過分離知識產權與使用權，構建“貢獻者協議”等新型契約。借鑒歐盟經驗，探索開源許可證分級管理，企業需建立覆蓋全生命周期的開源合規體系。通過“開源辦公室”、“貢獻者許可協議”等企業知識產權管理經驗，從代碼引入、修改到分發的全流程審查，明確代碼知識產權歸屬，既保障社區活力，又防范法律風險。組建跨行業開源聯盟，制定兼容性認證標準與技術遷移指南，借鑒“社區數據許可協議”，在保障隱私安全前提下，管理AI（人工智能）訓練數據，推動數據要素共享。

在生態層面，完善國家創新體系的法治保障和政策支持。開源創新是人工智能產業生態建設的基石，模型源代碼的公開意味著技術通用性的增強與開發效率的提升，盡可能地滿足各類常態化、場景化乃至碎片化的國家治理需求。應制定“開源創新促進法”，加快《中華人民共和國數據安全法》、《生成式人工智能服務管理暫行辦法》配套細則出臺，明確數據主權與代碼確權邊界。同時，政府應發揮“制度供給者”角色，設立國家級開源創新產業基金，對基礎性項目給予持續性資助，建設開源代碼托管平臺，實現算力資源彈性調度。培育開源文化，將開源課程納入計算機學科必修課，完善開源人才職業認證體系，在“雙一流”高校廣泛開設開源工程專業，培養開源技術人才。推廣華為鴻蒙系統通過“開源內核+自主服務”架構的成功經驗，既融入全球生態又保障安全可控，全球IT技術向多元異構計算、開源趨勢轉向，促進打破傳統跨國科技巨頭壟斷的局面。

（作者：中南財經政法大學知識產權研究中心文瀾特聘教授）

責任編輯：肖景華