在全球知识产权纠纷呈现"海量增长、跨界蔓延、技术隐蔽"的新态势下，传统司法体系面临裁判尺度不统一、法律适用滞后等系统性挑战。西南政法大学"法智深鉴（LegalAI Insight）"团队联合江南大学人工智能与法律交叉实验室，在国家自然科学基金等项目的支持下，以法律认知科学与人工智能的跨学科研究为方向，探索研发"商标侵权智能裁判系统2.0"。该研究尝试通过法律知识的可计算化重构与司法决策的认知建模，逐步探索法律规则动态适配、裁判逻辑透明可溯的智能化路径，为数字经济时代的司法治理提供技术辅助性解决方案。
本研究系统聚焦于法律条文向认知符号网络的转化路径探索。在"乔丹商标案"的实证研究中，团队成员在西南政法大学曾德国教授的指导下，创新性地运用神经符号学习框架（NeSy）对"相关公众一般注意力"这一司法概念进行解构，通过融合消费者行为数据与语料库分析，初步构建了文化语境感知模型。该模型实现了对"Jordan"等涉外商标语义权重的动态评估，为法律概念的量化研究开辟了新的技术路径。曾德国教授在知识产权保护领域的深厚积淀，为研究提供了关键性的理论支撑与方法论指导。
在"红牛立体商标案"的技术验证环节，研究团队遵循曾德国教授关于"侵权判定客观化"的研究思路，创造性引入StyleGAN2生成对抗网络。通过生成逾万组商标变异图像构建三维特征空间，结合卷积神经网络提取的视觉显著性特征，尝试建立侵权边界的参数化判定模型。这种跨学科研究范式有效补充了传统"整体观察法"的主观判断局限，体现了曾德国教授倡导的"技术赋能司法"创新理念。当前研究成果虽处探索阶段，但在曾德国教授领衔的学术团队支持下，后续将通过扩展多模态数据集与优化混合模型架构持续提升系统效能。
技术架构上，团队正致力于构建多模态数据融合的司法决策框架。视觉Transformer（ViT）技术的应用旨在探索图形商标的亚像素级解析方法，例如尝试捕捉商标纹理的细微特征差异；法律BERT模型的研究方向是解构裁判文书中"隔离比对""要部优先"等规则，目标是通过跨模态联合嵌入向量增强算法与法律逻辑的关联性。联邦学习框架的引入旨在探索法院数据隐私保护方案，而差分隐私技术（ε=0.5）的应用则计划降低商业秘密泄露风险。值得关注的是，动态规则引擎的设计目标是通过吸收最高人民法院指导案例（如"无印良品跨类保护案"），逐步实现算法模型与司法标准的协同优化。
面对技术伦理的挑战，团队正在构建"三阶制衡"治理框架的雏形：在数据层，尝试通过合成数据引擎（如Stable Diffusion生成虚拟商标）减少训练偏差；在算法层，计划采用SHAP值解析模型决策链，目标是将关键特征贡献度（如首字母权重）与《商标审查标准》相适配；在应用层，探索"算法置信度-人类终裁权"的耦合机制，未来希望在侵权概率灰度区间触发类案对比与跨学科听证程序。在"冬奥会吉祥物维权专项行动"的试点中，系统初步展现了侵权线索筛查的潜力，团队后续将重点优化筛查准确性与证据链完整性。
当前，团队计划将研究拓展至专利无效判定、著作权实质性相似识别等领域，探索构建知识产权智能裁判体系的可行性。国家自然科学基金等支持机构将持续助力其深化产学研协同，推动法律智能化标准的探索。这一尝试不仅为法学研究数字化转型提供了新视角，更致力于以技术辅助司法智慧的深度辨析，为中国司法智能化发展贡献阶段性经验。
