创新是发展新质生产力的显著特征。开源创新通过打破技术垄断“黑箱”，加速创新要素流动，引领技术扩散机制的范式变革，正深刻改变着全球技术创新的格局。我国企业正以前所未有的热情，积极融入全球开源生态。在这一进程中，如何完善与开源创新相适应的知识产权治理体系，成为新时代科技治理的关键命题。
开源创新是一种通过开放共享技术资源和知识，推动技术进步和协作的创新模式。它打破了传统技术创新的封YY易游体育闭性，允许任何人参与开发、修改和扩散技术成果，从而实现更高效、低成本的创新。从蒸汽机时代的机械复制到智能时代的算法共生，生产力形态的每次质变都伴随着人类协作方式的根本变革。历次工业革命不仅重塑了生产要素组合方式，更孕育出与时代特征相匹配的生产力形态。从人类历次产业变革的演进历程来看，创新从封闭到开放、开源，推动着生产力水平的跃迁。
第一次工业革命是封闭式创新催生的机械生产力的崛起。18世纪蒸汽机的发明标志着人类首次突破自然力限制，但专利制度的确立，使关键技术被少数企业垄断。这种“作坊式创新”虽孕育了新的生产力，却因知识流动阻滞，导致技术扩散缓慢。英国纺织机械技术向欧洲大陆传播耗时近半个世纪，技术创新呈现明显的封闭特征。第二次工业革命是制度化创新催生的电气产业的勃兴。19世纪末电力技术的突破性发展，科学与技术的互动，加速了工业实验室的崛起，展现了标准化与规模化创新的威力。爱迪生实验室通过建制化研发团队的研发和创新，完成大量专利积累，形成金字塔式创新体系，推动电力从实验室走向工厂，加速了电力技术产业化进程。然而，通用电气、西门子等大型跨国企业和工业垄断巨头构建的专利壁垒，使得中小型企业难以参与核心技术创新，抑制了技术生态的多样性生长。第三次工业革命则以计算机和信息技术为基础，产学研深度融合成为创新主流，是开放式协作催生的信息产业的爆发。20世纪70年代后，个人计算机与互联网技术的普及彻底改变了创新范式。Linux（操作系统）通过GPL（通用公共许可证）协议构建开源生态，吸引全球开发者贡献代码，仅用20多年便占据服务器操作系统83%市场份额。这种“网络化创新”使信息产业呈现指数级增长，催生出“开发者为生产者、用户为创新者”新的生产要素配置模式。
第四次工业革命以人工智能、量子计算、生物技术为核心驱动力，推动生产力形态向智能化、网络化、生态化跃迁。全球科技创新进入“开源定义生态”的新阶段，开源创新已突破代码共享的传统边界，深度重构技术研发范式与产业竞争格局。人工智能作为新质生产力的典型代表，其发展高度依赖开源生态。数据显示，2025年全球开源项目贡献者达1.2亿人，开源技术覆盖90%以上人工智能基础设备，其开放共享、协同共创的特质，正突破传统封闭式研发的边界。以DeepSeek-V3开源大模型为例，其开源模型衍生应用突破10万例，带动200余家产业链企业完成智能化升级。这种“集市式创新”印证了开源模式的技术扩散效能。全球开源项目数量在知识共享、技术扩散、产业赋能等维度催生出“裂变效应”，推动创新资源从“独占式积累”转向“共享式增值”的开源生态范式跃迁。
创新生态决定竞争优势。开源创新突破传统封闭式研发的边界，以分布式协作网络重构知识生产逻辑，让创新从“闭门造车”转向科技成果共享。开源创新已成为一种不可忽视的科技创新趋势。
知识生产模式的颠覆性重构。科技创新需要人才、知识、资金的深度整合。开源创新通过“贡献—反馈—改进”的价值共创机制，使技术创新从企业主导的线性模式转向社会化的网络协同模式。在知识共创性上，全球开发者通过“技术公地”实现突破。传统创新理论中，知识生产遵循“基础研究→应用研究→商业化”的线性路径，而开源创新正从极客圈的小众游戏，演变为驱动高质量发展的核心力量。开源协议减少专利授权费用，企业可将资源聚焦关键技术突破。例如，工业互联网平台通过开源战略降低数字化转型的边际成本。深度学习框架TensorFlow（符号数学系统）开源后，全球科研机构在图像识别、自然语言处理等领域形成技术突破合力，推动人工智能呈现“涌现式”进化特征。
生产要素的全球化再配置。开源生态中数据的自由流动使生产要素配置效率提升40%以上，这是关于新质生产力中强调的“生产要素创新性配置”的生动体现。开源协议创造的“知识公地”，使数据、算法、算力等新型生产要素突破地理边界自由流动。GitHub（开源项目托管平台）最新数据显示，2024年中国开发者对全球开源项目的贡献度达22%，较五年前增长3倍，平台实现“问题发现→代码提交→迭代优化”的实时协同，将知识创造周期压缩60%以上。阿帕奇基金会管理的350个开源项目，每年吸引来自187个国家的开发者贡献超过2亿行代码。这种“分布式生产力”使发展中国家得以接入全球创新网络，中国人工智能企业在计算机视觉、语音识别等领域从中受益，并快速跻身世界第一梯队。
创新治理的生态化转型。开源创新打破了传统封闭式创新的边界，形成“核心开发者+多元参与者”的生态化创新网络。“集市型”与“层级型”组织通过规则协调降低创新成本，验证了去中心化治理的效率优势。传统知识产权制度强调排他性权利保护，而开源社区发展出“贡献度确权+收益共享”的新型治理规则。其创新活力在华为“开源使能计划”中得到验证。华为昇腾社区通过设立技术治理委员会，既保障核心技术的可控性，又通过开放接口吸引3000余家开发者参与创新。这种“可控开放”模式平衡了知识创造与产权保护，为新质生产力发展提供了制度保障和研发韧性。
知识产权制度通过赋予创新者排他性权利，为技术研发提供了稳定的预期收益，是激发创新活力的基石。在全球经济数字化转型的关键期，开源创新正以摧枯拉朽之势重构技术演进路径。通过“开源创新”和“知识产权”的协同发展，企业可以在开放合作中维护品牌价值，巩固技术成果，促进创新成果转化和商业化应用。在鼓励开源创新的同时，加强知识产权保护，既是防控产业创新领域风险和挑战的必要举措，也是加快科技自立自强步伐的战略选择，最终服务于国家创新驱动发展战略。企业在采取开源、开放策略的同时，也要加强核心技术的商业秘密保护，探索“算法开源+专利保护”混合模式，更好统筹技术安全与开放创新，坚持“保护中开放、开放中创新”，推动开源创新和知识产权治理协同演进。
开源创新在释放技术红利的同时，也给知识产权治理带来新挑战。首先，法律适用困境。现有知识产权治理体系难以适配开源创新的爆发式增长。开源创新中知识共享与知识产权保护的独占性存在冲突，可能导致企业对是否将创新成果纳入知识产权保护范围及如何保护产生困惑。以DeepSeek-R1大模型为例，其训练数据涉及40国版权素材，但现行《中华人民共和国著作权法》对数据挖掘的“合理使用”界定模糊，导致企业面临跨国诉讼风险。生成式AI（人工智能）的创作主体认定、算法专利的“黑箱”特性、数据训练中的版权争议等问题。开源许可证效力还存在司法争议，跨境合规风险加剧。其次，专利生态脆弱。开源软件的广泛使用增加了侵权风险。与传统知识产权制度强调排他性不同，开源创新构建了“使用权开放—所有权保留”的共生体系。开源企业专利储备不足，开源项目参与者多、来源广，确定知识产权归属复杂，硬件领域侵权风险高企，易引发权属纠纷，影响企业在实施知识产权战略中对权利的清晰界定和有效管理。再次，传统产权保护模式在开源场景下面临效能困境。由于数据确权模糊，大模型训练数据版权争议频发，隐性知识（如工程经验）保护缺失。AI（人工智能）生成内容权属争议案件年均增长250%，跨界技术专利纠纷数量增长180%，开源模型训练引发的隐私诉讼占比35%，开源创新的跨国协作需求与属地化治理体系存在冲突，美欧在开源许可证兼容性、数据跨境流动等规则上仍设置技术性壁垒。WIPO（世界知识产权组织）统计显示，开源技术跨国仲裁案件平均耗时22个月，远超商业创新周期，凸显全球治理机制的“系统性迟滞”。
开源创新以其开放、协同、共享的特征，有助于实现开源创新与知识产权治理的相互促进、共同发展。一方面，开源需在模块化、低成本和明确权属框架下运行，开源许可证通过著作权授权机制保障代码自由共享；另一方面，商标保护、专利联盟等设计在开放中维护创新企业核心利益。如Linux（操作系统）专利互不侵犯社区，有效抵御了非专利实施主体的诉讼威胁，证明开源与知识产权保护可以实现协同共生、协同迭代。以中国为例，《“十四五”国家知识产权保护和运用规划》明确提出加强关键核心技术知识产权布局，截至2024年底，我国高价值发明专利拥有量达197.8万件，每万人口高价值发明专利拥有量达到14件，提前完成“十四五”规划目标，有效促进了创新链与产业链的深度融合。开源创新通过“扩散应用”和“风险共担”机制，降低了技术迭代门槛。以国产开源大模型DeepSeek为例，通过全球开发者协作，以极低成本YY易游体育实现技术突破，打破传统闭源模式的资源壁垒。这种模式不仅加速技术普惠化，更推动人工智能从实验室走向千行百业，成为产业升级的“催化剂”。
从本质上讲，知识产权治理适应开源创新的发展，是生产关系适应生产力发展的动态调适过程。对此，应制定和完善与开源创新相关的知识产权法律法规，明确开源软件的版权归属、使用许可、侵权认定等关键问题，为开源创新提供有力的法律支撑。今年的《政府工作报告》中提出，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业；加强知识产权保护和运用。在对未来产业这一战略制高点的争夺过程中，以加大基础研究的政策和资金扶持为出发点，以开源创新和全球协同为抓手，多措并举，在全球范围内布局未来网络、超级计算、无人驾驶、精准医疗等未来产业领域。同时，围绕新质生产力建立框架，在保护与共享之间寻求动态平衡。
在技术层面，建立差异化保护体系。推动大科学装置、实验数据的开源共享，为“东数西算”工程建立算力资源开源调度平台，使西部地区的能源优势转化为算法创新的基础设施支撑。建设“异构算力”平台（如国家超算互联网），适配国产芯片厂商，降低智能转型成本。强化数据主权保护，构建高质量中文开源数据集，规避训练数据版权争议。对基础性、战略性技术强化知识产权保护，如量子计算、脑机接口等“无人区”领域实施专利优先审查；对应用型技术鼓励开源共享，通过“专利承诺”机制推动行业标准共建，在开源核心算法的同时，保留关键模块的商业授权，实现“开源获客、闭源盈利”的商业模式创新。
在组织层面，发展开源友好型知识产权管理。建立“有限共享”机制，通过分离知识产权与使用权，构建“贡献者协议”等新型契约。借鉴欧盟经验，探索开源许可证分级管理，企业需建立覆盖全生命周期的开源合规体系。通过“开源办公室”、“贡献者许可协议”等企业知识产权管理经验，从代码引入、修改到分发的全流程审查，明确代码知识产权归属，既保障社区活力，又防范法律风险。组建跨行业开源联盟，制定兼容性认证标准与技术迁移指南，借鉴“社区数据许可协议”，在保障隐私安全前提下，管理AI（人工智能）训练数据，推动数据要素共享。
在生态层面，完善国家创新体系的法治保障和政策支持。开源创新是人工智能产业生态建设的基石，模型源代码的公开意味着技术通用性的增强与开发效率的提升，尽可能地满足各类常态化、场景化乃至碎片化的国家治理需求。应制定“开源创新促进法”，加快《中华人民共和国数据安全法》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》配套细则出台，明确数据主权与代码确权边界。同时，政府应发挥“制度供给者”角色，设立国家级开源创新产业基金，对基础性项目给予持续性资助，建设开源代码托管平台，实现算力资源弹性调度。培育开源文化，将开源课程纳入计算机学科必修课，完善开源人才职业认证体系，在“双一流”高校广泛开设开源工程专业，培养开源技术人才。推广华为鸿蒙系统通过“开源内核+自主服务”架构的成功经验，既融入全球生态又保障安全可控，全球IT技术向多元异构计算、开源趋势转向，促进打破传统跨国科技巨头垄断的局面。
（作者：中南财经政法大学知识产权研究中心文澜特聘教授）
