Core of Kaiwu löst das Dilemma der Erfinder mit "Zhuanqili AI" und sucht eine Seed-Finanzierung

In den letzten Jahren hat sich das Bewusstsein für den Schutz des geistigen Eigentums im Inland kontinuierlich erhöht, und die jährliche Anzahl von Patentanmeldungen steigt stetig mit den wachsenden Innovationsinvestitionen. Dennoch besteht nach wie vor ein Missverhältnis zwischen Angebot und Nachfrage bei allgemein zugänglichen Patentdienstleistungen: Herkömmliche Patentvertretungsdienste haben hohe Hürden, die Kosten für die Erstellung einer einzelnen Erfindungspatentanmeldung belaufen sich oft auf mehrere Tausend bis Zehntausend Yuan, und der Prozess ist langwierig, sodass sie den effizienten und kostengünstigen Anforderungen von normalen Erfindern, Startup-Teams, Universitätslehrkräften und -studenten kaum gerecht werden können. Die meisten KI-Tools für geistiges Eigentum auf dem Markt hingegen sind Produkte, die auf allgemeinen großen Modellen aufbauen. Sie leiden häufig unter KI-Halluzinationen, sodass die erstellten Patente Probleme wie ungenaue Schutzbereiche der Ansprüche und erfundene Stand der Technik aufweisen. Auch bei der Recherche kommt es oft zu Fehlern, sodass sie die grundlegenden Anforderungen der Innovationssubjekte an die Patenterstellung und -recherche kaum erfüllen können. Vor diesem Hintergrund betritt das inländische KI-native Patenttool „Zhuanqili AI“ den Markt mit einem selbst entwickelten, patent-nativen großen Modell, das auf branchenspezifischen privaten Daten basiert. Durch Generierungsregeln, die mit der fachlichen Logik von Patenten übereinstimmen, werden KI-Halluzinationen von Grund auf vermieden. Derzeit sucht das Projekt nach einer Seed-Finanzierung.

1. Missverhältnis zwischen Angebot und Nachfrage bei allgemein zugänglichen Patentdienstleistungen – KI-Tools für geistiges Eigentum stecken in der „Halluzinationsfalle“

Die zentrale Hürde von Patentdienstleistungen liegt in ihrem fachlichen Charakter: Man muss sowohl die Innovationspunkte technischer Lösungen verstehen, als auch den Erteilungslogik von Patenten entsprechen und die Vergleichsregeln der Recherchedatenbanken gut kennen. Dies führt dazu, dass die Kosten herkömmlicher Vertretungsdienste stetig hoch bleiben. Normale Erfinder, Universitätsstudenten und kleine Startup-Teams können die oft zehntausend Yuan betragenden Erstellungskosten kaum tragen und neigen eher dazu, kostengünstige KI-Tools auszuprobieren. Die meisten derzeit auf dem Markt befindlichen KI-Produkte für geistiges Eigentum wurden jedoch nur einfach an allgemeine große Modelle angepasst, ohne dass sie mit fachlichen Texten aus dem Patentbereich trainiert wurden. Sie verstehen die zentrale Logik der Patenterstellung – „Schutzbereiche durch technische Merkmale definieren“ – nicht. Die generierten Inhalte weisen häufig „Halluzinationsprobleme“ wie erfundene Rechtsvorschriften, falsch zugeordnete technische Merkmale und fehlende zentrale Vergleichsdokumente bei der Recherche auf. Die letztendlich erstellten Patente können entweder die Prüfung nicht bestehen oder haben unangemessene Schutzbereiche, was den Innovationssubjekten potenzielle Risiken bringt.

Da die Anzahl der Patentanmeldungen von einzelnen und kleinen sowie mittleren Innovationssubjekten im Inland Jahr für Jahr steigt, fehlt es nach wie vor an effizienten und zuverlässigen KI-Patenttools im mittleren und unteren Marktsegment. Produkte, die sowohl die fachliche Logik von Patenten verstehen als auch KI-Halluzinationen vermeiden können, sind zu einer grundlegenden Notwendigkeit der Branche geworden. Genau auf dieses fehlende Bedürfnis zielt Zhuanqili AI ab, um den Markt zu betreten.

2. Selbst entwickeltes patent-natives Modell – KI-Halluzinationen von Grund auf vermeiden

Im Gegensatz zu den meisten Produkten, die auf bestehenden Modellen aufbauen, verwendet Zhuanqili AI ein selbst entwickeltes patent-natives großes Modell, statt nur oberflächliche Anpassungen an einem allgemeinen großen Modell vorzunehmen. Seine zentrale Generierungslogik lautet: „Zuerst die zentralen technischen Merkmale der technischen Lösung erfassen, dann die KI die Ausführungsdetails um diese Kernmerkmale ergänzen“. Dies entspricht vollständig den fachlichen Regeln der Patenterstellung, sodass die meisten Halluzinationsprobleme, die bei allgemeinen Modellen häufig auftreten, bereits an der Quelle der Inhaltsgenerierung vermieden werden. Die Genauigkeit und Praktikabilität des Produkts liegen über dem Branchendurchschnitt.

Von der Projektinitiierung bis zur Einführung der offiziellen Version V3.0 hat das Team während des Entwicklungsprozesses zwei zentrale Probleme gelöst: die unzureichende Effizienz bei der Massenrecherche von Patenten und die Anpassung der KI-gestützten 3D-Modellierung. Diese Probleme wurden in der Version V3.0 behoben. Die zentralen technischen Lösungen sind vorerst nicht öffentlich zugänglich, da sie Geschäftsgeheimnisse betreffen. Nach der Markteinführung wurde das Produkt bereits von der „Huanggang Daily“ und „Huanggang News Network“ thematisch empfohlen. Außerdem gewann es den dritten Platz des Preises für industrielle Anwendungsinnovationen im Sternenkorridor (im Bereich technischer Algorithmen), der gemeinsam von dem Nationalen Ingenieur-Forschungsinstitut für Tiefenlern-Technologien und -Anwendungen und dem Verband der chinesischen KI-Industrie (AIIA) geleitet und ausgewählt wurde. Die Anerkennung in der Branche steigt kontinuierlich. Derzeit bietet Zhuanqili AI seine Dienste über die offizielle Website www.zhuanqili.cn an. Die Website ist bereits für mobile Geräte angepasst, und Mini-Programme, mobile Apps sowie Desktop-Produkte befinden sich in der Planung.

3. Von einem Team mit gemischtem Hintergrund selbst entwickelt – Projekt läuft eigenständig und sucht Seed-Finanzierung

Zhuanqili AI wurde von Lan Yang gegründet, der zuvor bei Baidu und im Informationszentrum der China Aviation Industry Corporation tätig war. Er verfügt über einen gemischten beruflichen Hintergrund in großen Internetunternehmen und im Bereich der industriellen Informatisierung. Der Projektname „Zhuanqili“ stammt aus den Werken „Diskussionen über Salz und Eisen – Verbot des Ackerbaus“ („Reiche Privatpersonen nutzen es eigenmächtig und beherrschen seinen Nutzen“) und von Liu Zongyus „Der Fänger der Schlangen“ („Die Familie Jiang beherrscht diesen Nutzen seit drei Generationen“). Die ursprüngliche Bedeutung lautet, dass der Nutzen wenigen vorbehalten ist – heute wird das Gegenteil verfolgt: Normale Erfinder und kleine Innovatoren können ebenfalls den Nutzen ihrer Innovation genießen. Auf kommerzieller Ebene zielt Zhuanqili AI auf verschiedene Nutzergruppen ab: normale Erfinder, Startup-Teams, Patentvertretungen, Universitätslehrkräfte und -studenten. Derzeit erreicht es seine zielgerichteten Nutzer hauptsächlich über Kanäle wie Xiaohongshu, WeChat-Offizielle Konten, WeChat-Video-Kanäle, Douyin, Weibo, Zhihu und selbst aufgebaute Gruppen der Marke. Seit der Markteinführung hat es viele positive Rückmeldungen von Nutzern erhalten, wobei die häufigste Bewertung lautet: „Ein tolles Produkt – macht weiter so“. Derzeit stammen die Projektmittel aus der Selbstfinanzierung des Teams und den Einnahmen aus dem Produktgeschäft, sodass es einen stabilen eigenständigen Betrieb aufrechterhält. Bei dieser Suche nach einer Seed-Finanzierung werden die Mittel hauptsächlich für die anschließende Iteration des nativen Modells, die Vervollständigung der Produktpalette und die Vermarktung über zielgerichtete Kanäle verwendet.

Zu den weiteren Plänen äußerte das Team von Zhuanqili AI, dass es kurzfristig darauf abzielt, die Effizienz der Patentrecherche weiter zu steigern, Probleme in mehreren Phasen der Patentanmeldung frühzeitig zu diagnostizieren und Kollisionsrisiken von Patenten bereits in einem frühen Stadium zu erkennen. Anschließend wird es schrittweise Rückmeldungen von Nutzern sammeln, um die gesamte Dienstleistungsqualität kontinuierlich zu verbessern. KI + geistiges Eigentum ist eine Branche, die fachliche Akkumulation erfordert. „Auf Bewährtes setzen und Überraschendes schaffen – der Weg ist lang“, sagt das Team, das zuerst die Bedürfnisse in den Mittelpunkt stellen und das aktuelle Produkt gut umsetzen wird.