1.国家知识产权局：加快推动《集成电路布图设计保护条例》修改

2.我国人工智能专利有效量居全球前列

3.施毅、李昀、王启晶团队《自然·电子》：有机半导体超宽温区金属型输运研究

4.Nature Communications | 南科大王中锐课题组联合中科院微电子所刘明院士团队，在模拟人工智能硬件领域取得重要进展

1.国家知识产权局：加快推动《集成电路布图设计保护条例》修改

在1月23日举行的国新办新闻发布会上，国家知识产权局相关负责人介绍了多项2025年知识产权工作的进展。

展望2026年，国家知识产权局副局长芮文彪介绍，将高质量编制实施知识产权“十五五”规划，加快推动商标法新一轮全面修改和《集成电路布图设计保护条例》修改，并完善人工智能等新领域新业态知识产权保护制度。

2025年知识产权数据情况：

（一）专利方面

全年共授权发明专利97.2万件，实用新型专利146.1万件，外观设计专利66.6万件。专利复审和无效结案9.6万件。发明专利审查周期压减至15个月，结案准确率提升至95.6%。受理PCT国际专利申请7.8万件。我国专利申请人通过海牙协定提交外观设计国际申请2844件。

截至2025年底，我国国内（不含港澳台）发明专利有效量达到532万件，每万人口高价值发明专利拥有量达到16件。专利密集型产业增加值占GDP比重升至2024年的13.38%，超额完成知识产权“十四五”规划预期目标。

（二）商标方面

全年注册商标420.6万件，审结各类商标评审案件38.4万件，异议案件11.2万件。商标注册平均审查周期稳定在4个月，审查合格率超过97%。全年收到中国申请人马德里国际商标注册申请6718件。

截至2025年底，我国国内（不含港澳台）有效注册商标量为4987.7万件。全球前5000个品牌中，我国品牌价值达1.81万亿美元，位居全球第二。

（三）地理标志方面

全年新认定地理标志产品104个，转换认定地理标志产品2639个，核准以地理标志作为集体商标、证明商标注册51件，核准使用地理标志专用标志经营主体超2万家。

截至2025年底，我国累计认定地理标志产品5066个，累计核准地理标志作为集体商标、证明商标注册7425件，核准使用地理标志专用标志经营主体超5.2万家。

（四）集成电路布图设计方面

全年集成电路布图设计登记发证1万件。

截至2025年底，我国集成电路布图设计累计登记发证9.3万件。

（五）数据知识产权试点方面

截至2025年10月，各试点地方合计颁发数据知识产权登记证书超4万张，融资增信和许可交易金额近150亿元。

针对“今年又是“十五五”的开局之年，知识产权工作将从哪些方面开始发力，实现“十五五”高质量开局？”的问题，芮文彪表示主要开展七方面的工作。

一是加强顶层设计。高质量编制实施知识产权“十五五”规划，做好与国家“十五五”规划纲要、知识产权强国建设纲要和相关领域规划的有机衔接和协调联动。深入推进知识产权强国建设示范创建工作，“一省一策”深化知识产权强省共建。

二是完善法治保障。加快推动商标法新一轮全面修改和《集成电路布图设计保护条例》修改。加强地理标志专门立法研究论证。完善人工智能等新领域新业态知识产权保护制度。不断健全数据知识产权保护规则，进一步深化相关试点。

三是突出质量导向。持续提高知识产权授权确权质量，精准服务关键核心技术攻关。深入开展知识产权代理行业专项整治，健全行业监管长效机制。加大对违反诚实信用原则的专利申请行为和商标恶意抢注行为的治理力度。

四是强化协同共治。高标准建设知识产权保护中心和快速维权中心，加强知识产权仲裁调解能力建设和信用监管，加大知识产权行政裁决工作力度。强化涉外知识产权保护，完善跨部门协同机制，加强标准必要专利等重点领域涉外风险预警和纠纷应对指导。建好国家地理标志保护示范区。

五是促进高效运用。构建知识产权转化运用长效机制，持续深化高校和科研机构存量专利盘点盘活工作。高标准建设重点领域专利池，大力实施商标品牌战略和地理标志运用促进工程。支持重点地区深化知识产权金融生态综合试点。

六是优化公共服务。编制知识产权公共服务国家标准，推动各类业务线上线下“同标准受理、无差别办理”。拓展“人工智能+知识产权服务”应用场景。深入开展知识产权助企惠企专项行动。

七是坚持开放共赢。深度参与世界知识产权组织多边合作，推动新领域新业态知识产权国际规则制定。持续深化“一带一路”知识产权合作。积极在中美欧日韩五局合作、金砖国家知识产权合作中发挥重要作用，巩固推进小多边、周边、双边务实合作。

2.我国人工智能专利有效量居全球前列

1月23日，国家知识产权局副局长芮文彪在国新办新闻发布会上表示，我国国内高价值发明专利数量达229.2万件。信息技术管理方法、计算机技术、医学技术等领域的有效发明专利增速最快，人工智能专利有效量居全球前列。（来源： 新华网）

3.施毅、李昀、王启晶团队《自然·电子》：有机半导体超宽温区金属型输运研究

2026年1月20日，南京大学施毅院士、李昀教授、王启晶助理教授团队，联合英国剑桥大学Henning Sirringhaus教授和北京理工大学乔婧思教授，在《Nature Electronics》上发表题为“Metallic charge transport in conjugated molecular bilayers”的研究论文。

金属型输运是指材料电导率随温度降低而升高的电荷输运行为，通常仅在单晶硅等无机半导体中出现。受限于分子间相互作用弱、结构动态无序性强等因素，在有机半导体中实现宽温区的金属型电荷输运长期以来被认为极具挑战。

针对上述难题，研究团队基于超薄单晶中分子层间共轭耦合增强新手段，提出并验证了“范德华桥联的分子双层输运网络”的全新超二维电荷输运机制，不仅显著增强层间电荷隧穿和轨道耦合，而且通过提升结构刚性抑制分子振动引起的动态无序，并有效削弱电荷载流子之间的库仑相互作用对其输运的影响。在未掺杂的有机半导体材料中，首次观测到低至8 K的超宽温区金属型输运，其电导率高达245 S cm−1，霍尔迁移率超过100 cm2 V−1 s−1。该结果不仅显著突破了已报道的有机场效应晶体管性能极限，其电导水平更接近重掺杂硅和宽禁带 GaAs 等无机半导体材料。这一发现从物理本质上打破了“弱范德华作用必然导致低温载流子局域化”的传统认识，同时突破了“有机材料性能难以媲美无机材料”的性能壁垒，为高性能有机电子材料的基础研究和应用发展提供了全新思路。

进一步，研究团队通过可控引入缺陷，在有机半导体体系中首次清晰观测到了无序驱动的金属绝缘体相变及其量子临界标度行为。这是有机半导体领域极为罕见的结果。这一结果在有机半导体研究领域极为罕见，不仅成功将经典无机半导体和强关联电子体系中的量子相变物理拓展至有机体系，也为研究有机Mott–Anderson体系提供了理想的模型平台。

本研究由南京大学、剑桥大学、中国人民大学、北京理工大学等多家单位联合攻关完成，第一作者为鲁姱姱博士、李昀教授、王启晶助理教授和伍琳璐博士，通讯作者为李昀教授、王启晶助理教授、乔婧思教授、施毅院士以及Henning Sirringhaus教授。剑桥大学任兴龙博士，南京大学黎松林教授、王欣然教授、张春峰教授、李朝升教授，中国人民大学季威教授，北京理工大学王业亮教授、武旭教授，上海科技大学陈刚教授，上海大学周丽旗副教授，常州大学姜赛副教授，以及英国华威大学王鹏教授对本工作提供重要支持。相关研究工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、江苏省自然科学基金等项目的资助。

原文链接: https://www.nature.com/articles/s41928-025-01553-5

图1. 基于Ph-BTBT-C10分子层间共轭苯环对的“范德华桥联的分子双层输运网络”。a，HTH结构的Ph-BTBT-C10示意图。b，Ph-BTBT-C10、Th-BTBT-C10和BTBT-C10的层间、层内结合能及范德华间隙。c，Ph-BTBT-C10晶体的GIWAXS表征。d，Ph-BTBT-C10晶体的AFM和HRAFM表征。e，Ph-BTBT-C10分子排列示意图，以及Ph-BTBT-C10、Th-BTBT-C10和 BTBT-C10的转移积分。

图2. 超宽温区金属型电荷输运。a，四探针结构的器件示意图及对应的光学显微镜图像。b，不同载流子浓度下，电导率随温度的变化关系。c，霍尔迁移率随温度的变化关系。d，高迁移率有机单晶半导体统计。

图3. 无序驱动的金属绝缘体相变及量子临界标度行为。a，不同电场下的面电阻随温度变化关系。b，当电场E趋近临界场ET时，激活能隙Δ和温度标度参数T0。c，金属绝缘体相变附近的电阻随温度变化曲线。

（来源： 南京大学集成电路学院）

4.Nature Communications | 南科大王中锐课题组联合中科院微电子所刘明院士团队，在模拟人工智能硬件领域取得重要进展

近日，南方科技大学微电子学院王中锐副教授课题组联合中国科学院微电子研究所刘明院士团队尚大山研究员、许晓欣研究员，在面向模拟人工智能优化的电阻式存储器领域取得重要研究进展。团队提出了一种基于边剪枝拓扑优化的软硬件协同设计框架，针对随机加权的电阻存储神经网络，有效解决了模拟计算中器件编程随机性、非线性以及高编程能耗与时间开销等核心瓶颈。该方法受大脑Hebb规则与结构可塑性启发，通过“保留有效连接、剪除冗余边”直接优化网络拓扑，利用电阻存储器电成形过程的内在随机性低成本生成大规模随机权重，并将器件随机性转化为计算优势，实现对非理想特性的天然鲁棒性与显著能耗降低。相关研究成果以“Pruning random resistive memory for optimizing analog AI”为题发表于Nature Communications（DOI:10.1038/s41467-025-67960-6）。南方科技大学为论文的通讯单位，王中锐副教授为通讯作者。中国科学院微电子研究所为重要合作单位，尚大山研究员和许晓欣研究员为共同通讯作者。论文的第一作者是南方科技大学、中国科学院微电子研究所和香港大学共同培养的博士毕业生李熠以及博士生王松琦。

人工智能尤其是深度学习模型规模的迅猛增长带来了巨大的计算资源需求与能耗挑战，引发了对环境可持续性的广泛关注。模拟存算一体计算借助电阻式存储器等新型模拟器件，直接在器件中处理连续信号，在能效上展现出显著优势：实现存储与计算合一、避免冯·诺依曼架构频繁数据搬运、具备优异可扩展性与三维集成潜力、非易失性支持断电数据保持。然而，模拟计算系统仍面临器件编程过程中的随机性与非线性、远高于数字存储的编程能耗与时间开销等关键难题。这些非理想特性严重限制了模拟AI硬件的实际部署与大规模应用，尤其在精度要求高的复杂任务中难以实现高效训练与推理。因此，如何在充分发挥模拟计算高能效潜力的同时，克服编程非理想性与高成本，已成为新型存储器基AI硬件领域的亟待突破的核心问题。

针对上述挑战，研究团队提出了一种脑启发边剪枝拓扑优化软硬件协同框架，在算法、器件、电路与系统层面实现系统性创新：

1.在算法层面，团队在随机初始化的过参数化网络中固定权重，仅通过学习边的重要性动态剪除或恢复连接，直接优化网络拓扑结构，而非依赖对存储器电导的精确连续调控。该方法继承了随机网络可剪枝出等效性能子网络的理论观点，在图像分类、语音分类、图像分割等多项基准任务上显著提升准确率。

2.在器件与硬件层面，充分利用电阻存储器电成形过程中的内在随机性，以低成本生成大规模随机权重，将器件随机性从“非理想因素”转化为“计算资源”。通过简单的复位（reset）或置位（set）操作实现物理连接的剪除与恢复，避免精细模拟编程，从而对器件随机性、非线性具有天然鲁棒性，并将编程操作和推理能耗降低两个数量级以上。

3.在系统架构层面，采用混合模拟-数字设计，以电阻存储器阵列为核心执行高并行向量-矩阵乘法与物理剪枝操作，数字处理器负责反向传播与控制逻辑，有效缓解数据搬运瓶颈。实验验证显示，该框架在多个数据集上实现显著性能提升与能效优化，并展现向ResNet-50等大规模模型的可扩展潜力。

该研究将生物启发的拓扑优化与电阻存储器随机性巧妙融合，从根本上缓解了模拟AI计算中的随机性与能耗瓶颈，展现出优异的准确率、能效与鲁棒性综合优势。该框架不仅适用于电阻存储器，还可推广至其他模拟非易失存储技术，为构建高能效、可扩展的下一代人工智能硬件提供了通用且实用的解决方案。未来，团队将继续推进软硬件协同优化与芯片集成，推动该技术向更大阵列规模与更复杂AI应用演进，有望为边缘智能、可持续计算等领域打破传统架构能耗壁垒提供关键技术路径。

本研究获国家自然科学基金、深圳市相关计划等项目资助。

论文原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-025-67960-6

图1：基于边剪枝的软硬件协同模拟计算总体框架（图示生物启发机制、算法原理、系统架构与电路实现的对比整合）

（来源： 南方科技大学深港微电子学院）