1、DeepSeek来了！人工智能知识产权法律保护须强化
2、清华大学奇瑞汽车分体式飞行汽车专利公布
3、北京大学深圳研究生院莫凡洋团队在AI for Chromatography方面取得新进展
4、中国科学院科研人员研制出超导双光子空间符合计数器
5、上海交大崔勇教授团队与合作者Nature发文提出新的材料合成策略
1、DeepSeek来了！人工智能知识产权法律保护须强化
2025年1月28日，深度探索DeepSeek发布，在世界产生巨大反响，DeepSeek在知识问答、长文本处理、代码生成和数学能力等方面达到顶尖水平，实现中国人工智能技术的突破性进展，开源大模型对全球人工智能产业格局产生深远影响。当前，以大模型为代表的人工智能飞速发展实现了从“复制”到“创造”的跨越，对现有创作模式产生颠覆性的变化，对知识产权法律保护带来前所未有的机遇与挑战。近年来，《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》等法规颁布，其目的是预防技术滥用带来的各类安全风险，确保技术创新发展符合知识产权规范，防止滥用，预防风险。在科技创新和新质生产力发展的新时期，强化法律监管和创新司法实践是预防知识产权带来的法律合规风险的有效手段，是促进人工智能安全可靠发展的制度保障。
开展模型训练的合理使用
生成式人工智能全生命周期主要阶段包括模型训练、应用运行和模型优化等阶段，涉及开发者、服务提供者、服务使用者等多方主体。模型训练阶段涉及大量数据收集、数据清洗、分词后用于模型训练和验证。生成式人工智能的数据来源主要分为两个部分：第一部分为生成式人工智能的训练数据库，内容几乎涵盖所有能收集到的人类数字化信息，包括公共数据、网络信息、数字化图书、自媒体对话数据集、报纸杂志、科学论文等，可能遭遇知识产权瓶颈；第二部分为生成式人工智能在服务用户的过程中所收集和输出的信息，也就是人工智能合成数据收集，可以减少知识产权风险。生成式人工智能的治理应顺应技术发展给社会生产带来的变化，改变原有的“技术支持者—服务提供者—内容生产者”的监管体系，构建“基础模型—专业模型—服务应用”的生成式人工智能分层治理体系。
从输入端看，训练数据来源的合法合规问题十分突出，生成式人工智能需要进行海量的阅读和摄取，在海量数据的摄取过程中，包括爬虫技术无法识别抓取内容的著作权问题，已经成为生成式人工智能合规发展中制约性的难题。《生成式人工智能服务管理暂行办法》规定：“生成式人工智能服务提供者应当依法开展预训练、优化训练等训练数据处理活动，使用具有合法来源的数据和基础模型；不得侵害他人依法享有的知识产权；涉及个人信息的，应当取得个人同意或者符合法律、行政法规规定的其他情形。”该条款的主要目的是规范生成式人工智能服务提供者数据来源的合法性问题，如果数据来源不合法不合规，该产品将无法进入市场应用阶段。从输出端来看，终端用户、模型提供者的生成内容是否拥有著作权，人工智能服务的提供者生成的内容是否侵权，都是法律监管和司法实践中面临的难点问题。
在大模型产业快速发展和应用的过程中，围绕创作激励与产业发展的作品使用行为性质面临诸多争议，目前已发生多起作者、版权方针对生成式人工智能模型训练过程中未经授权的作品使用行为提起诉讼。近期，四位绘画创作者将某社交平台诉至法院，诉称其未经授权使用了原告的原创作品作为训练数据，从而生成与原作高度相似的图片，侵犯其创作者的合法权益，目前案件仍在审理中。去年广州互联网法院开庭审理并一审判决被称为“全球AIGC平台侵权第一案”。原告发现被告经营的网站具有AI对话及AI绘画功能，其生成的奥特曼形象与原告公司获得独占性授权以及独立维权权利的奥特曼形象构成实质性相似，遂向法院提起诉讼，争议焦点是人工智能生成内容的著作权定性问题及应用中对作品使用的合法性问题。广州互联网法院最终认定，网络平台作为生成式人工智能服务提供者未尽合理注意义务，未采取措施避免侵权行为，违反了《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务深度合成管理规定》。被告AI公司未经许可，复制了案涉奥特曼作品，构成直接侵犯奥特曼著作权的复制权；上述行为构成对案涉奥特曼作品的改编，且被告未经许可，改编了案涉奥特曼作品，侵犯了原告对案涉奥特曼作品的改编权，并责令其停止侵权行为，赔偿原告经济损失。该案例的重要性在于确立了网络平台作为人工智能服务提供者的责任边界，在司法上落实了《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务深度合成管理规定》的合规要求。
人工智能生成内容的著作权问题
《民法典》规定网络服务提供者责任承担的一般原则，即网络服务提供者无须为用户利用网络服务的侵权行为承担责任，但对于其知道或应当知道的网络用户侵权行为应及时采取必要措施以避免损害扩大。在人工智能面向终端用户提供服务的场景下，生成内容是算法自身基于对人工智能服务使用者输入内容的理解，通过算法生成的方式完成。由于人工智能需要利用现有作品进行模型训练，通过依赖训练作品形成的算法模型产生人工智能生成内容，不可避免的携带训练作品的记忆或痕迹，可能呈现出训练作品的某些元素、特征、风格等。如果人工智能生成内容与训练作品在表达上构成实质性相似状况，则可能存在侵权风险。目前我国《著作权法》中著作权属主体不包括人工智能模型，因此人工智能模型本身是否能够成为《著作权法》保护的主体存在争议。在当下的司法实务中，通常是由生成式人工智能的使用者向法院请求著作权保护的方式进行维权。北京互联网法院近期针对人工智能生成图片作品（AI绘画图片）著作权侵权纠纷作出一审判决，认定人工智能生成的图片作品体现了原告的智力投入，具备“智力成果”要件和“独创性”要件，应当认定为作品，受《著作权法》保护，体现了人工智能绘画作品保护的司法创新。人类大量投入研发、优化的人工智能算法生成的内容应当被认定为满足“创造性”的要求。法院认可自然人对其利用人工智能绘画大模型生成图片在符合一定条件下享有知识产权，有利于保护和强化人在人工智能产业发展中的主导地位，鼓励人们使用人工智能软件创作更多高质量作品，促进新技术、新业态的健康发展。该判决填补了人工智能技术快速发展导致《著作权法》保护滞后的空白。
利用海量的数据进行深度学习、训练并调用，很可能涉及他人仍在著作权保护期内的作品。《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确规定，生成式人工智能开展训练数据处理活动应当使用合法来源的数据，不得侵害他人知识产权。如果生成式人工智能深度学习、训练、调用的数据中，涉及他人仍在著作权保护期内的作品，或者有他人公开的具有竞争利益的数据或者素材，但未经他人特别授权的，是否会构成侵权或者不正当竞争？根据《著作权法》第五十二条的规定，剽窃他人作品的，“未经著作权人许可，以改编、翻译、注释等方式使用作品的（本法另有规定的除外）”，均构成对他人著作权的侵权行为，应依法承担侵权民事责任。所以，生成式人工智能服务提供者通过其人工智能生成并输出的内容，与他人仍在著作权保护期内的在先公开作品构成实质性相似的，只要未经著作权人许可，应当构成对他人著作权的侵犯，承担侵权责任。（新华网）
2、清华大学奇瑞汽车分体式飞行汽车专利公布
三言科技2月7日消息，天眼查App显示，近日，清华大学、奇瑞汽车股份有限公司申请的“分体式飞行汽车”专利公布。
摘要显示，本申请提供一种分体式飞行汽车，包括：飞行器模块、座舱模块和底盘模块，分体式飞行汽车具有地面模式、飞行模式、起飞模式和降落模式；飞行器模块与座舱模块的顶部相连，底盘模块与座舱模块的底部可拆卸地连接；其中，在分体式飞行汽车从起飞模式切换到飞行模式后，底盘模块与座舱模块分离；在分体式飞行汽车从飞行模式切换到降落模式后，底盘模块与座舱模块对接。通过该设置，在分体式飞行汽车从起飞模式切换到飞行模式后，底盘模块可以与座舱模块分离，减小飞行阻力，降低飞行能耗；在分体式飞行汽车从飞行模式切换到降落模式后，底盘模块能够与座舱模块对接，使分体式飞行汽车平稳地滑行降落，提高降落效率。
3、北京大学深圳研究生院莫凡洋团队在AI for Chromatography方面取得新进展
近日，深圳研究生院莫凡洋团队与东方理工大学张东晓团队合作，通过结合统计学和机器学习方法，首次明确揭示了薄层色谱（TLC）与柱色谱（CC）之间的量化关系。该研究提出了一种知识发现技术、建立了可解释的公式，将专家经验（Chemist’s experience）转化为“人工智能经验”（AI experience），为色谱分离实验条件的确定与优化提供了理论支持。相关成果发表于《自然·通讯》（Nature Communications）。
相关工作于1月19日发表于Nature Communications
薄层色谱和柱色谱都是一种基于色谱原理（Chromatography）的分析分离方法，广泛应用于合成化学实验室。在进行柱色谱实验时，往往需要先进行薄层色谱分析，通过保留因子（RF值）来评估混合物中组分与流动相的相对极性。在实际操作过程中，流动相的组成和比例通常会根据需要进行调整，以确保目标化合物的RF值大致在0.2到0.3之间。这一源于经验的方法非常有效，然而其背后的原理尚未得到充分阐明，存在“知其然而不知其所以然”的现象，阻碍了研究者对色谱分离化学本质的深入理解。
色谱分离的专家经验与数据驱动的关系量化
为回应这一科学问题，研究团队采取以数据为中心的视角，试图直接从大量实验数据中识别出薄层色谱与柱色谱之间的潜在耦合关系，并将其表达为简洁的方程形式。为此，研究团队开发了一种自动化柱层析平台，系统采集了不同实验条件下192种化合物的柱色谱保留体积，共获得了5984条数据。基于此，研究团队通过机器学习方法分析了薄层色谱的保留因子（RF值）与柱色谱保留体积之间的关系，并通过符号回归方法得出了明确的数学公式。
柱色谱的保留时间与薄层色谱的RF值之间关系的公式识别与预测效果
研究揭示了柱色谱中化合物的保留体积分布范围与其RF值存在的显式关系。此外，通过迁移学习还可实现该公式在不同色谱柱规格上的推广。该研究结合机器学习方法，运用AI在识别科学数据集中的模式与关系的能力，破解了化学经验的“黑箱”，为实验化学中的色谱分离原理提供了重要的理论支持，有助于确定色谱分离的条件，有望为相关研究带来更高效的解决方案。
莫凡洋、张东晓为本论文的共同通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金、博士后科学基金、北京大学深圳研究生院AI4S交叉专项计划等项目的支持。
4、中国科学院科研人员研制出超导双光子空间符合计数器
中国科学院上海微系统与信息技术研究所尤立星与李浩团队在面向多光子空间符合探测方面取得进展。1月30日，相关研究成果以《具有组合时间逻辑和幅度复用的超导纳米线双光子空间符合计数器》（A superconducting nanowire two-photon coincidence counter with combinatorial time logic and amplitude multiplexing）为题，发表在《自然-光子学》（Nature Photonics）上。
光量子计算需要调控多个光子，具有多种输出模式，因此需要在末端集成大规模的多光子探测器阵列；为提高计算复杂度，光子纠缠维度越来越高，需要可以分辨更多空间态的符合探测单元，这在当前的独立探测器框架下面临较大挑战。
该研究提出了新型超导纳米线组合延时逻辑方法，突破了延迟线上单光子和多光子事件的信号混叠限制，实现了16通道结构中所有152中单光子和双光子事件的完备解析。这一计数器可扩展性强，降低了超导低温环境的热负载限制；具有多光子自符合特性，无需复杂的符合处理电路。
上述成果有望为光量子计算的多空间态符合探测提供支撑。
5、上海交大崔勇教授团队与合作者Nature发文提出新的材料合成策略
2025年2月6日，国际顶级学术期刊Nature发表了崔勇教授团队及其合作伙伴的研究成果“金属-卤化物多孔框架超晶格”(Metal-halide porous framework superlattices)。上海交通大学化学化工学院、变革性分子前沿科学中心和金属基复合材料国家重点实验室为第一完成单位, 博士研究生张文强同学为第一作者。上海交通大学化学化工学院崔勇教授、美国UCLA段镶锋教授以及浙工大朱艺涵教授为共同通讯作者。华中科技大学李德慧教授、新加坡国立大学姜建文教授以及中国科学技术大学张群教授分别在手性光学研究、分子动力学模拟和超快光谱实验方面提供了重要支持。
超晶格材料通过设计和调控周期性势能及高精度层状结构，能够实现可调的电子和光学特性，在二维电子气、高电子迁移率晶体管、量子级联激光器等领域得到广泛应用。传统的生长技术，如分子束外延和化学气相沉积，虽然能够实现亚纳米级厚度的调控，但这限制了超晶格材料的进一步发展。如今，超晶格材料正从传统的半导体超晶格向多尺度构筑单元（如纳米颗粒、纳米线、纳米片和分子）的自组装体系转型。自组装超晶格的组分通常局限于同一维度及相同或互补拓扑结构的构筑单元，这一定程度上制约了超晶格结构的多样性及其功能的可调性。由不同维度构筑单元组装而成的异质/异维度超晶格，能带来全新的电子、光学及量子特性，极大丰富了超晶格家族；尤其对于手性超晶格材料，其在手性光学器件、手性电子学器件以及手性超导材料等领域展现出巨大的应用潜力。然而，由于构筑单元界面间的结构无序性，单晶态、多维度超晶格的精准合成与原子级结构表征极为困难。因此，发展新的合成策略，成功实现单晶超晶格的制备与结构解析，成为配位化学、合成化学和材料化学等交叉学科中的关键挑战之一。上海交通大学崔勇教授团队长期致力于手性聚集和结晶研究，专注于非均相不对称催化、手性分离及光电功能材料器件的创新。
团队通过发展新型手性多孔材料，推动了相关领域的快速进展（Nat. Synth., 2025, 4, 43–52；Nat. Chem. 2024, 16, 1398–1407；Nature 2022, 602, 606–611；Chem. Rev., 2022, 122, 9078–9144；J. Am. Chem. Soc., 2024, 146, 31807-31815）。为解决前述单晶超晶格研究中的科学难题，团队提出了“MOF模板（MOF templates）”策略，基于Zr-MOF配位模板，利用锆簇不饱和配位节点的导向作用，成功合成了多系列高度有序的单晶多孔超晶格框架。在不同三维锆基MOF框架内，原位限域生长的金属卤化物（如PbI2、PbBr2、CdI2和NiBr2）与MOF模板晶格精准复合，成功制备出多维度的单晶超晶格框架。同时，超晶格材料的手性转换与手性光功能调控得以实现，为手性材料的构筑与应用开辟了新的思路与方法。
图1 多维度超晶格的结构表征研究团队展示了MOF孔道环境（如腔体的大小和形状以及相邻结合位点的方向）在调整金属卤化物亚晶格的维度方面（零维、一维、二维）发挥了关键作用。这些超晶格晶体通过单晶X射线衍射（SC-XRD）和低剂量高分辨率透射电子显微镜（HR-TEM）进行表征（图2），证实了该框架具有精确原子坐标的高阶超晶格结构。图2 PbI2@MOF超晶格的低剂量高分辨电子显微成像为进一步探究限域成核的生长机制，研究团队进行了时间依赖的成核控制实验，跟踪和监测PbI2在MOF中的原位生长过程。以PCN-606为例，如图3所示，从SCXRD数据中可以精确地监测PbI2亚晶格的形成过程，从部分填充的零维纳米簇（PbI2@PCN-606-I、II、III）或一维纳米片（PbI2@PCN-606-IV），逐步演变为完全填充的二维纳米层（PbI2@PCN-606-V）。图3 二维PbI2@PCN-606超晶格原位限域生长基于PbI2类材料的光电性能以及单晶PbI2@MOF超晶格的多孔特性，作者利用简单的分子扩散法，将有机胺配体引入到多孔超晶格框架中，形成了类有机-无机杂化钙钛矿结构，从而改变了超晶格的电子能带结构、电荷载流子动力学以及光致发光性能。在不同胺类分子的修饰下，类钙钛矿超晶格表现出维度依赖的光致发光和手性诱导的圆偏振发光性能（图4）。
其中，手性偏振比P值高达29%，是目前有机无机碘化铅杂化材料中最高水平，这对于自旋电子设备和先进光子系统的发展至关重要。这种结构/维度依赖的光电性能可以极大地推动光电子学的发展，在量子计算、安全通信和高效显示器方面具有潜在应用价值。图4 胺修饰的类钙钛矿PbI2@MOFs超晶格的制备及光学性能表征综上所述，该研究围绕配位模板驱动原位组装策略展开，利用锆基金属有机框架模板实现金属卤化物亚晶格的定向成核生长，成功构筑了一系列新型多维单晶多孔超晶格框架。通过精确的单晶结构解析，揭示了超晶格的复杂结构及其与功能之间的构效关系，进一步阐明了限域原位生长机理，显著提高了超晶格的稳定性。研究还成功引入手性胺制备了手性类钙钛矿超晶格，实现材料的手性转换与手性发光功能调控。基于MOF模板和无机构筑单元的多样性，本研究开辟了构建高阶单晶多孔超晶格的新平台，超越传统晶体固体，为调控超晶格材料的手性、电子、光学和量子特性提供了新的思路和重要基础。该研究得到国家自然科学基金委、科技部和上海科委的资助。
