IP Pilot 转向 AI：AutoPilot 正式发布
从一个问题到增长战略。
AutoPilot，助力知识产权律所发展的 AI。
IP Pilot 描绘出全球知识产权领域中谁与谁合作：谁把案件转介到哪里，以及是否有回流。我们花了多年时间构建这张关系图，将来自 180 多个司法管辖区的 1.2 亿+ 条专利和 1.9 亿+ 条商标记录归并到每一位代理人。然后，我们让它一目了然。
但大量工作仍要由您完成：运行哪种检索，设置哪些筛选条件，导出什么，这一切又意味着什么。
那时我们意识到：掌握数据并不等于拥有洞察。而从数据走到一份结构化的增长行动计划，还有很长的路。
用日常语言提问，它会根据数据作答。深入下去，它会为贵所制定增长战略行动计划。通过 MCP 连接后，同样的智能也能在贵所自己的 AI 工具中使用。
从市场情报到战略：IP Pilot 已成为您掌舵律所的工具。
AutoPilot 服务贵所的三种方式。
AutoPilot 对话提问
无需构建检索，无需设置筛选。用日常语言提问，无论在独立对话窗口还是在应用的任意页面，几秒内即可得到答案及其对贵所的意义。
深度分析掌舵
从回顾过去，到规划下一步。AutoPilot 梳理您的合作网络，制定战略行动计划：守住哪些关系，争取哪些关系，互惠在哪里下滑。
MCP Connector连接
IP Pilot 的关系数据直接进入贵所自己的 AI 工具，与您的案件和客户并列。回答任何一方都无法单独回答的问题。客户数据始终留在贵所。
AutoPilot 已上线
用日常语言提问。
把繁琐工作交给它。
IP Pilot 已经描绘的一切，现在都可以直接提问。
AutoPilot 对话提问
答案来自数据，而非记忆。
AutoPilot 是内置于 IP Pilot 应用中的 AI 智能体，建立在 IP Pilot 自有数据之上。它不只是检索信息，而是自己想清楚如何回答您的问题，收集事实并加以解释。整个交互由 AI 驱动：从理解您的问题，到判断数据集、功能说明或 Help Center 中的哪些内容能够回答，再到整合答案并解释其含义。每位合伙人都能用上 IP Pilot 的全部深度，而不只是资深用户。
模型不了解知识产权市场，我们的数据了解。模型的任务，是向数据提出正确的问题。
这正是它与通用 AI 的区别。聊天机器人凭训练时吸收的内容作答，不知道时就会自信地编造。AutoPilot 只根据刚刚检索到的、经过归并的申请数据作答，并告诉您每个数字的来源。
两种使用方式
独立对话：适合较长的分析，界面人人熟悉。
Contextual Panel：内置于应用之中，知道您正在哪里。在您查看某个档案时，它会读取您已完成的分析，并建议下一步。
工作原理
您提问。
像问同事一样，用日常语言提出问题。
模型制定计划。
大语言模型（LLM）判断问题需要哪些步骤，以及先后顺序。
我们的工具获取事实。
模型不凭记忆作答。它调用 IP Pilot 自有的数据服务，我们称之为工具：例如查找某家律所、调取应用图表中显示的相同数字，或列出某个数字背后的申请。
AutoPilot 撰写答案。
答案只依据这些工具返回的内容撰写。每个数字都可追溯到我们的数据，每家律所和每位代理人都链接到其在应用中的页面，因此您只需点击一次即可核查任何说法。
示例问题
哪些境外事务所在2021-2022年每年向我们转介至少10件专利案件，而在2024-2025年转介数量减少？
[境外合作事务所]的哪些客户在2023-2025年通过我们以外的当地事务所在[司法管辖区]提交了专利申请？
在[技术领域]，哪些境外申请人在2024-2025年于[司法管辖区]提交了申请，并委托了不止一家当地事务所？
深度分析掌舵
描述数据并不难，客户最想要的是下一步怎么做。
在深度分析模式下，AutoPilot 从回答转向建议。它分多个步骤梳理您的合作网络，并将结果转化为结构化的增长行动计划。它所针对的，正是合伙人真正关心的问题：
哪些关系正在疏远，现在就需要关注？
哪家律所值得接触，以改善互惠并赢得来案，依据是什么？
任何通用模型都会给出答案，而且听起来很有道理。但它无法知道，对贵所而言什么才是重要的：哪段关系值得挽回，在您所在的司法管辖区和贵所规模下健康的互惠是什么样子，申请模式中的哪种变化是真实信号，哪种只是噪音。
这种判断不来自模型，而来自我们围绕它构建的各个层。
1. 战略层
AutoPilot 内置一套由我们团队撰写的知识产权律所战略与业务拓展框架。它就像一位资深业务拓展顾问的实战手册，告诉 AutoPilot 该向数据提出哪些问题，如何针对贵所这类律所解读结果，以及应当给出什么建议。
该框架遵循律所实际制定战略的方式，分为五个部分：
诊断
决策
增长
守护
执行
大语言模型提供推理，框架提供方法，数据提供事实。因此，您得到的建议以归并后的申请数据为依据，遵循清晰的战略逻辑，并始终附带背后的推理。
2. Help Center 层
依据我们自己的功能说明和 Help Center 回答关于 IP Pilot 的操作问题，直接在对话中给出具体解决方案，并附上相关文章链接。您可以即时获得帮助，无需离开应用或提交支持工单。
3. 更多层级
新的层级正在开发中。
MCP Connector连接
市场与贵所，一个答案。
IP Pilot 的数据告诉您市场的情况。您自己的系统了解您的案件、客户以及与他们的往来历史。值得提出的问题，通常两者都需要：
“我们收费最高的客户中，哪些在我们所在的司法管辖区申请量增加，但委托的是其他律所，而不是我们？”
任何一方都无法单独回答这个问题。过去，回答它意味着先从一个系统导出，再从另一个系统导出，然后在电子表格中手工匹配。
MCP 省去了这一步。模型上下文协议（MCP）是一项开放标准，让 AI 助手能够安全地连接 IP Pilot 的数据源。如果贵所使用支持 MCP 的 AI 助手（例如 Claude），只需把 IP Pilot 作为 Connector 添加进去。此后，助手即可通过一组既定工具直接查询 AutoPilot，就像读取您自己的记录一样。合伙人用日常语言提问，而不必再去制作 CSV 文件。
您这一侧
您的系统
案件、客户、账单记录。它们留在原处。
通道
您的 AI 助手
把两侧整合成一个答案。它运行在您这一侧，而不是我们这一侧。
IP Pilot
AutoPilot
通过助手可以运行的一组查询提供。
不是导出按钮，而是真正的集成。
对贵所的改变
访问权限与许可绑定
为什么您需要 AI 才能生存，需要 IP Pilot 才能胜出。
客户已经在压低费用，因为他们知道 AI 完成了部分工作，而采用这些 AI 的成本却在攀升。很快，每一家有实力的律所都会使用同样的通用工具，AI 成为入场门槛：您需要它来生存，而不是胜出。
决定谁胜出的，是获取业务的能力，而这种能力存在于合作网络之中。
AI 让什么变成标配
撰写与申请审查
更快、更便宜。每家律所都用同样的工具。
通用 AI 触及不到的
合作网络
谁把境外申请托付给您。谁的案件会回流。哪些关系正在悄悄变淡。
它历经多年积累，没有现成的可用记录，也没有任何模型能凭空生成。这正是我们所衡量的，而我们打造的 AI 正是建立在它之上，为贵所带来优势。
