粤港澳大湾区智能制造产业司法观察2025.docx

粤港澳大湾区智能制造产业司法观察报告

广州互联网法院课题组

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目 录

一、司法观察背景 1
二、智能制造产业反映、问题分析与司法对策 2
（一）数据维度：需关注规范数据要素利用与高效流通秩序 3
1 ．产业反映 3
2 ．问题分析 5
3 ．司法对策 7
（二）算法维度：需关注人工智能权责界定与应用安全限度 9
1 ．产业反映 10
2 ．问题分析 11
3 ．司法对策 13
（三）主体维度：需关注调适新型生产关系与权利义务边界 15
1 ．产业反映 15
2 ．问题分析 17
3 ．司法对策 19
三、下一步工作思路方向 20
（一）更新司法理念，以包容审慎态度为产业创新预留空间 21
（二）深化专业审判，以过硬司法能力应对产业技术挑战 22
（三）加快规则供给，以高质量司法裁判稳定市场发展预期 23
（四）推进协同共治，以系统性思维凝聚产业治理合力 23

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一、司法观察背景

党的二十大报告与“十四五”规划纲要明确指出，要“推动制 造业高端化、智能化、绿色化发展”“加快发展数字经济” 。在国 家深入推进中国式现代化、构建新发展格局的宏大布局中，以人 工智能、工业互联网、大数据等前沿技术为引擎的智能制造，不 仅是一个产业方向，更是我国从“制造大国”迈向“制造强国”的主 攻方向，是保障产业链供应链安全、构筑国家长远竞争新优势的 战略核心。不仅为产业发展擘画了宏伟蓝图，也为包括人民法院 在内的国家治理参与者，指明了服务中心大局的方向。
作为国家治理体系的重要组成部分，人民法院如何有效护航 智能制造产业高质量发展，既是时代赋予的重大政治责任，也是 需要回应的核心实践课题。为此，2025 年 6 月至 8 月，广州互 联网法院院长带队围绕“ 以高质量司法服务保障智能制造发展” 主题，深入广汽集团、亿航智能、文远知行、里工实业、致景科 技、南方电网等 6 家智能制造企业园区一线，开展实地调研。结 合对相关法律法规、政策文件和典型案例的研究，为司法机关护 航智能制造产业高质量发展提供决策参考与实践指引。

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二、智能制造产业反映、问题分析与司法对策

随着新一代信息技术与制造业的深度融合，产业的法律形态 正在发生变化。调研中发现的典型法律问题与现象，可归纳为 4 点。其一，以数据、算法为代表的新型生产要素引出 了新权利的 界定问题。这类无形权益的价值主要在动态流转与应用中实现， 其权利归属与利益分配方式与传统物权或知识产权法的静态保 护维度存在差异，司法实践中需要探索适应其动态特性的新规则。 其二，人工智能决策的“黑箱”特性带来了新风险的责任划分问 题。当智能系统造成损害时，在设计者、开发者与使用者等多环 节间的技术溯源与法律归责，使得传统“过错责任”原则的适用 面临挑战，并对司法机关的技术事实查明能力提出了要求。其三， 智能制造催生的平台用工、共享制造等新业态，在一定程度上模 糊了传统法律关系的边界，引发发展与规制方面的讨论。司法裁 判需要为新模式下的风险承担与权益保障提供指引。其四，产业 发展本身蕴含着多重价值的平衡诉求。司法裁判需要在鼓励数据 流通与保障数据安全、激励技术创新与防范伦理风险、促进人才 流动与保护核心技术资产等多重价值间进行权衡，以实现个案正 义与产业发展的良性互动。
为系统性研究上述问题，调研组从数据、算法和主体等 3 维 度建构分析路径，将智能制造引发的法律现象解构为 3 个核心逻 辑单元：数据是基础生产要素，算法是核心驱动引擎，而主体则

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是权利义务的归宿。通过对这 3 个维度的独立剖析与关联互动研 究，有助于构建一个较为清晰的分析体系，对新兴业态进行体系 化的法律回应。同时，该框架围绕数字经济的特征展开，不仅可 以用于解释当前已出现的法律争议，也有助于对未来可能出现的 潜在问题进行研判。
（一）数据维度：需关注规范数据要素利用与高效流通秩序

数据作为国家基础性战略资源和关键生产要素，正加速融入 智能制造全链条，成为驱动产业变革、衡量核心竞争力的重要支 撑。当前，智能制造领域的数据要素化进程，对现有法律框架的 适应性提出了新的要求，需要通过高质量司法供给，保障数据要 素价值的有序释放。数据产生于工业现场、管理运营、产品消费、 供应链协同等多个环节，并贯穿于设计、生产、管理、服务全生 命周期。这一进程不仅涉及复杂的法律客体，更因其技术应用的 深度与广度，衍生出一系列有待厘清的法律问题。
1 ．产业反映

在智能制造领域，数据已成为一种核心的生产要素与驱动智 能化的基础资源。它贯穿于产品设计、生产制造、供应链管理、 市场服务等全生命周期的各个环节，其高效地收集、传输、存储、 分析与应用，是衡量制造业现代化水平的重要标志。由于数据涉 及广泛的法律客体，其在全流程中的应用也带来了多方面的法律

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与规范议题，因此，深入理解智能制造中数据的来源、流转与应 用场景具有现实意义。
智能制造场景下的数据呈现来源多源化、结构异构化、应用 贯穿化的特征，构成了其智能化决策与优化的基础。一是工业现 场数据。这类数据通过部署在生产一线的传感器、RFID标签、
控制芯片、数据监测仪器、工业机器人、3D打印机及智能机床 等设备，系统能够实时采集大量的过程数据。这些数据具体涵盖 了设备的运行状态、工艺参数、生产环境信息、产品在线质量数 据以及能耗数据等。二是管理与运营数据。这类数据主要源自企 业的各类工业软件与信息管理系统，如制造执行系统（MES）、 产品生命周期管理（PLM）、企业资源计划（ERP）以及供应链 管理（SCM）等，同时也包含了来自业务管理、销售、采购等经 营决策层面的数据，共同支持企业进行深度的运营状况评估、生 产要素效率分析与工厂整体调度优化。三是产品与消费者数据。 随着产品智能化水平的提升，越来越多的产品本身内嵌了传感器、 存储器、通信模块与处理器，使其具备了动态数据存储、远程通 讯与分析的能力，实现产品的可追溯、可追踪、可定位。企业通 过线上线下多渠道采集消费者使用产品的行为数据与反馈信息， 可以构建相对精准的消费者画像，进而洞察市场需求变化。四是 复杂的供应链数据。这类数据涉及供应商、承运商、仓储、物流 直至终端客户等全链条环节间的信息协同。五是传感器数据。随 着具身智能技术的发展，机器人通过其物理身体上搭载的各类传

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感器，在与真实物理环境进行交互的过程中，实时采集并获取多 模态、强异构的数据，其中包含了任务语言描述、场景语义、3D 空间结构、本体状态、运动轨迹以及视触感知信息等，为实现更 高阶的机器人智能提供了数据基础。
2 ．问题分析

（1）数据产权与市场流转规则供给不足，要素价值释放受 阻。数据作为生产要素，其价值的充分释放有赖于清晰的权益界 定和顺畅的流通机制。当前，相关法律规则的供给尚显不足，对 数据要素市场的培育和发展形成了一定的制约。一是数据权益归 属与价值分配规则不清。数据的价值在于流动，工业数据由多方 参与生成，权益交叠，现行法律对数据“ 持有权、使用权、经营 权” 等分置运行的产权界定较为原则。 同时， 由于缺乏科学合理 的数据资产评估体系，在数据交易与合作中，各参与方在数据价 值评估、收益分配等问题上易产生争议，影响数据要素价值共创 共享。二是新型数据空间运营模式引发新问题。 以“ 可信数据空 间” 为例，其内部运营规则（如主体退出、权益清算等条款）的 公平性与合理性缺乏外部司法审查标准，可能因格式条款导致权 利义务失衡。同时，数据空间内的不正当竞争行为（如数据抓取） 和知识产权侵权（如数据衍生作品著作权认定）等问题，也对现 有司法保护边界提出了新挑战。三是数据流通标准缺失形成“数 据壁垒” 。 因缺乏统一的数据格式、接口等标准，不同系统间数

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据难以互联互通，降低了产业链协同效率。

（2）数据侵权责任认定复杂，传统纠纷解决机制较难适应。 当前，数据要素市场的快速发展，也使其法律责任的认定与纠纷 解决机制面临一些新的课题。这集中表现为，传统法律框架在适 应数据驱动型经济的复杂性与动态性方面，存在一个逐步调适的 过程。一方面，数据侵权的责任认定日趋复杂，对传统侵权法理 论提出了挑战。在算法“黑箱” 、数据安全保障义务边界不清、第 三方网络攻击等情形下，如何合理划分各方主体的注意义务与法 律责任，是司法实践中需要审慎研究的难点。另一方面，面对上 述不确定性，市场主体已在探索如“尽职免责”等新型内部风险管 理机制。然而，此类商业实践创新的法律效力与适用边界，尚有 待司法裁判予以明确和指引。

（3）湾区“一国两制三法域”下，数据要素市场规则衔接面 临挑战。在粤港澳大湾区一体化发展的宏观战略下，数据作为关 键生产要素的跨境流通，面临着特殊制度环境问题：内地、香港、 澳门三地在数据安全与个人信息保护领域的法律制度与监管逻 辑存在差异。内地的《数据安全法》《个人信息保护法》等法律 体系，将数据安全提升至国家安全层面，并确立了以分类分级为 基础的管理制度，其中“重要数据 ”的出境受到严格监管。香港、 澳门地区的法律体系关注重点在于个人隐私权的保障，并未设置 与内地“重要数据 ”相对应的法律概念。内地相关法律制度将数

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据安全置于较高地位，对“重要数据 ”的出境活动设有专门的监 管要求。与此同时，“重要数据 ”的具体识别标准在法律层面有 待进一步细化和明确，三地规则衔接的难度也随之增加，对数据 跨境的顺畅流转构成了一定影响。
3 ．司法对策

面对智能制造数据要素化带来的法律问题，人民法院承担着 通过个案裁判明确行为边界、统一法律适用、平衡多元利益的关 键职责。为及时回应产业发展需求与社会关切，妥善解决前述难 题，广州互联网法院立足互联网审判职能，在系统开展智能制造 领域法律问题专项调研的基础上，结合司法实践经验，建议从以 下几个方面开展工作：
（1）完善数据产权与市场流转司法保护，赋能要素价值释 放。在现有法律框架内，积极探索数据权益司法认定路径。审判 中应依据数据来源和生成特征，区分公共数据、企业数据和个人 数据，准确把握不同类型数据的权益认定标准，并充分尊重可信 数据空间内部通过协议或共识规则形成的数据权益分配机制。在 审理数据交易、服务等合同纠纷时，应充分考量数据来源合法、 数据质量保证、数据安全保障等多维度因素，结合行业标准和合 同约定，合理确定违约责任。对于数据价值与收益分配纠纷，应 坚持“市场评价贡献、贡献决定报酬”原则，区分原始数据提供、 技术加工、平台运营等不同贡献类型，合理确定各参与方的价值

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贡献比例。同时，应加强数据要素市场竞争秩序和知识产权的司 法保护，依法规制不正当竞争行为，维护公平竞争市场环境。
（2）强化涉数据案件的审判指引作用，健全数据侵权责任 与纠纷解决体系。为妥善应对数据领域的新型纠纷，并为市场发 展提供更为清晰、稳定的规则预期，建议从个案审理的针对性与 司法指引的系统化两个维度，稳步推进相关工作。在个案审理层 面，应针对数据侵权案件的技术性特点，继续探索并健全“技术 调查官+专家辅助人+ 司法鉴定 ”的多元化技术事实查明体系。 在审理涉数据安全责任的纠纷时，可结合各方主体的角色定位、 职责范围、技术能力，以及其所采取的安全措施是否与数据规模、 敏感程度相匹配等因素，进行综合考量，以合理分配各方责任。 对于涉及算法偏见等新型侵权形态的案件，可将审查重点置于开 发者和使用者是否建立了必要的算法透明度机制，是否提供了合 理的解释与申诉渠道等方面。与此同时，应积极引导和支持数据 纠纷的多元化解，鼓励当事人优先通过可信数据空间等场域的内 部争议解决机制化解矛盾，并依法审慎确认内部调解协议的法律 效力，以促进纠纷的源头预防与高效化解。在发挥系统性司法指 引作用方面，建议探索建立常态化机制，定期汇总、分类发布市 场化数据流通过程中有代表性的典型案例，为企业规范经营提供 参照。针对市场主体在数据共享、风险处置等方面探索“尽职免 责 ”机制并希望获得司法指导的需求，法院系统可适时通过发布 审判白皮书、提出司法建议等方式，对“尽职 ”的司法认定标准

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进行阐述，为企业在风险可控前提下的模式创新提供一定的探索 空间。
（3）服务保障大湾区数据要素一体化流通。针对粤港澳大 湾区数据跨境流通所面临的制度性问题，为提供更高水平的司法 服务与保障，应从宏观与微观两个层面协同发力，稳步推进相关 工作。在宏观层面，探索建立与大湾区发展相适应的数据司法协 作新模式，须加强司法机关间在信息共享、案例互鉴、司法互助 等方面的常态化交流。处理涉数据跨境民商事纠纷时，应注重司 法保护的平衡性与确定性。诉讼管辖可综合考量合同签订地、履 行地、侵权行为地以及数据存储地、处理地等因素，合理认定案 件与我国内地法域的“适当联系 ”。同时，充分尊重当事人依法 作出的管辖选择协议，审慎运用平行管辖、不方便法院等原则， 妥善化解管辖权冲突，为市场主体提供稳定、可预期的司法环境。 在微观层面，通过司法实践积极发挥规则明确与价值引领作用， 审慎处理“重要数据 ”的识别与保护边界问题。对于业内通行的 技术性指引文件，在国家层面出台明确的法律或行政规定前，司 法实践应持审慎态度。法院在审理个案时，不宜将其直接作为裁 判的法律依据，但可作为审查相关主体是否尽到注意义务的参考。
（二）算法维度：需关注人工智能权责界定与应用安全限定

算法是实现智能制造由自动化向智能化演进的关键，是连接 数据与物理实体、实现价值转化的核心环节。随着人工智能技术，

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特别是大模型的突破性进展，算法的应用正从辅助性工具向生产 核心系统的角色转变。这种转变在催生新质生产力的同时，其内 在的复杂性、决策过程的不透明性以及对生产经营活动的深度介 入，也带来了一系列需要审慎对待的法律问题，对现有治理体系 提出了新的要求。
1 ．产业反映

智能制造是先进制造技术、新一代信息技术与人工智能技术 的深度融合体，其目标在于推动我国制造业向数字化、 网络化、 智能化的高阶形态转型升级，最终实现高质量发展。在此进程中， 算法扮演着整个制造体系“ 大脑” 与“ 灵魂” 的角色，是实现环境感 知、数据分析、科学推理、智能决策乃至自主学习与持续优化的 逻辑载体，引领着生产方式向更高阶的智能化、柔性化、服务化 及个性化定制演进，成为企业在新一轮产业竞争中实现提质、增 效、降本、拓新的重要动力。
算法在智能制造中的赋能作用，具体通过几种相辅相成的通 用方式得以实现。一是数据驱动决策。智能制造系统依托遍布产 线的传感器与互联设备，实时采集生产全要素数据，算法对这些 多源异构的数据进行深度挖掘与关联分析，为管理层提供科学决 策的依据，例如通过分析设备能耗数据指导节能减排。二是自动 化与优化控制。算法是生产线实现精确、稳定运行的基础，它通 过对生产过程、工艺参数等进行实时监控与自适应调节，减少了

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非必要的人工干预，提升了生产效率与工艺精度，典型应用包括 工业机器人运动轨迹的优化等。三是预测与预警能力。基于历史 数据与工业机理模型，算法能够构建预测模型，对潜在的设备故 障、产品质量缺陷等进行前瞻性预判，使得企业能够提前采取预 防性维护等措施，有助于降低运营风险。四是自适应与学习进化。 以机器学习等为核心的算法，赋予了智能系统自我学习和持续优 化的能力，使其能够通过与物理环境的交互，不断迭代模型、优 化策略，适应动态变化的任务需求。
2 ．问题分析

人工智能的核心是算法，算法为人工智能提供了学习、推理与 决策的底层逻辑和数学模型。正因如此，以先进算法为驱动的人工 智能技术，已成为推动智能制造产业转型升级的关键力量。其深度 应用在重塑生产关系的同时，也带来了新的法律挑战，亟需我们持 续关注与研究。人工智能在智能制造中的价值实现，关键在于完成 从“模型层”（通用基础模型）到“应用层”（特定工业场景）的 转化。这一过程并非简单的技术部署，而是伴随着权利义务关系的 重构与法律风险的转移，由此衍生出以下主要问题。
（1）人工智能决策不透明，企业行为预期不明朗。 以深度 学习为代表的前沿人工智能技术，其决策逻辑往往呈现出不易被 直接理解的“黑箱 ”特征，当其应用于智能制造关键环节时，企 业在面对潜在损害的责任认定时面临显著风险。一是归因与因果

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关系梳理难度大。当人工智能决策出现偏差并导致损害时，其原 因可能源于模型层的固有缺陷，也可能源于应用层的二次训练数 据偏差或参数设置不当。决策过程的不透明性，使得企业事后技 术溯源、在模型提供方与使用者之间划分责任的难度增大，常规 的“谁主张、谁举证 ”原则面临适用难题。二是技术优化目标与 法律价值规范存在差异性。人工智能以提升效率、降低成本等为 主要优化目标，其技术导向的决策路径，可能与法律所要求的安 全、公平等多重价值规范位阶不一致。 当此类行为引发损害时， 如何在缺乏明确法律规定的情况下，清晰界定人工智能系统设计 者与使用者合理注意义务的边界，成为新的法律难题。
（2）人工智能训练数据偏差，可能引发歧视性风险。人工 智能的决策倾向性源于其学习的训练数据。当训练数据本身反映 了现实中存在的某些偏差时，人工智能可能学习、固化甚至放大 这些偏差，形成歧视性风险。一是数据源偏差可能引致歧视性后 果。在人力资源管理、供应链伙伴选择等场景，如用于训练模型 的历史数据存在偏差，人工智能可能在后续决策中对特定群体或 企业给予不公平的较低权重，形成事实上的歧视，而受影响方往 往难以证明其受到了传统意义上的不平等待遇。二是决策过程不 透明增加公平性审查难度。由于“黑箱 ”的存在，受人工智能决 策影响的个人或企业，难以知晓具体的决策依据，难以提出有效 的申诉。这种程序上的不透明，在一定程度上影响了利害关系方 的知情权与申辩权。

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（3）人工智能创新成果的保护路径不明晰。人工智能模型 与算法作为企业的核心数字资产，其研发投入较大，但现行知识 产权法律体系在为其提供有效保护方面，存在一些适用性难题。 一是不同保护路径各有局限。商业秘密保护是核心路径，但面临 维权举证难、成本高的问题；专利保护对“智力活动的规则和方 法 ”有严格限制，申请门槛高、周期长，难以适应技术快速迭代 的特点；著作权仅针对代码的“表达形式 ”提供保护，无法覆盖 算法的“思想内核 ”，保护范围局限于表层，难以实质保障企业 核心技术。二是衍生创新成果的权属不清。在“模型层-应用层 ” 的转化过程中，基于基础模型二次开发产生的专用模型、算法改 进等衍生创新成果的归属，若无明确约定，极易引发纠纷，影响 产学研合作与技术转化。三是开源技术的法律风险需要关注。企 业在研发中普遍使用开源算法，但部分开源许可证带有强制性的 “代码共享 ”义务和要求，可能导致企业被迫公开其作为核心商 业秘密的自研算法代码，存在商业秘密泄露的风险。
3 ．司法对策

（1）创新裁判规则，破解人工智能“算法黑箱 ”归因困境。 法院在审理相关案件时，可依据公平与诚信原则，合理分配举证 责任。在权利人完成初步举证后，可要求掌握技术优势的人工智 能技术提供方（模型层）与使用者（应用层）就各自环节的决策 逻辑、风险评估及内控措施等承担相应的说明义务。对于当事人

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之间通过“模型-应用转换协议 ”（MCP）等方式对责任分配作 出明确约定的，在不违反法律强制性规定和公序良俗的前提下， 原则上尊重其约定，这对于鼓励和保障人工智能向智能制造生产 力转化具有重要意义。逐步探索建立与风险等级相适应的人工智 能解释义务，对涉及人身安全、重大财产利益等高风险场景，确 立更高标准的司法审查要点。同时，还需要强化技术调查官、专 家辅助人等制度在查明技术因果关系、判定技术缺陷等关键环节 的运用。
（2）明确审查标准，防范与化解人工智能歧视风险。坚持 以人为本，在审理涉人工智能歧视的劳动争议或不正当竞争等案 件时，重点审查人工智能系统的设计目的、模型层训练数据的来 源与构成、应用层决策对不同群体的差异化影响，以及是否为用 户提供了有效的申诉和救济渠道。通过发布典型案例，清晰阐明 司法对人工智能公平性的审查路径与评判标准，为企业规范经营 提供明确的行为指引，引导企业在人工智能的设计、开发、应用 全流程中，建立有效的风险管理和权利保障机制。
（3）完善保护路径，加大对人工智能创新成果的司法保护 力度。在现有法律框架下，通过明确法律适用和明晰裁判边界， 为技术创新提供有力的司法保障。在审理涉及人工智能核心算法 等商业秘密侵权案件时，准确界定商业秘密的保护范围，明确在 公知技术基础上进行创新性组合、优化形成的特定算法模型，符

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合法定要件的，可获得保护。对于因“模型层-应用层 ”合作开 发产生的衍生人工智能成果的归属纠纷，尊重当事人在“模型- 应用转换协议 ”（MCP）等合同中的约定；约定不明的，可综合 考量各方在数据、技术、资本等方面的贡献程度，合理地确定权 益归属。对于开源软件许可协议引发的纠纷，遵循诚信原则准确 解释协议条款，最大限度还原双方订立合同的真实意图，帮助企 业识别并规避法律风险。对于涉及人工智能核心算法的专利和著 作权案件，平衡技术发展与权利保护的关系，审慎探索其保护边 界。
（三）主体维度：需关注调适新型生产关系与权利义务边界

智能制造不仅革新了生产方式，更深层次地，重塑了人与机 器、人与人，以及产业链上各个主体之间的生产关系。技术变革 触及生产关系的核心—人，对传统的劳动关系、用工模式和人才 价值均带来影响。智能制造并非单一企业的内部革新，而是由设 备制造商、软件服务商、系统集成商、终端用户乃至科研机构等 多元主体共同参与的复杂生态系统。这些主体在产业链中扮演不 同角色，彼此间形成复杂多样的权利义务关系，对现行法律适用 提出新的要求。
1 ．产业反映

智能制造是信息技术与先进制造技术的深度融合，它催生了

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新的产业形态与法律关系。在这场变革中，作为生产活动主体的 人，其角色定位、能力要求和思维方式正经历深刻调整。这些产 业观察特征与后续法律问题紧密相关，主要体现在以下 3 方面。
一是生产系统高度集成，产品与服务的边界模糊化。智能制 造的核心特征在于将硬件设备、软件算法、工业数据与网络通信 融为一体，形成了复杂的“物理－信息系统 ”（Cyber-Physical Systems）。这使得生产系统的运行状态不再仅由单一硬件决定， 而是多重技术因素交织作用的结果。同时，这一特征催生了“服 务型制造 ”等新业态，供应商不仅交付有形产品，更通过远程监 控、数据分析、预测性维护等方式提供持续性服务。产品与服务 的深度绑定，导致在发生生产事故或质量问题时，责任链条变得 复杂，传统的以有形产品为中心的归责模式面临挑战。
二是人机关系深度重塑，劳动生产关系面临新课题。智能制 造深刻影响了作为生产主体的“人 ”的角色定位。一方面，自动 化与智能化进程引致部分传统岗位被替代或重构，劳动合同的变 更与解除易发争议；另一方面，工人的角色从传统操作者向人机 协同的管理者、系统维护者与数据分析者转变，带来了新的职业 安全风险与劳保要求。同时，职业类型的转型催生了对掌握核心 算法、工艺知识的复合型高技能人才的巨大需求，使得人才流动 中的商业秘密保护与劳动者自由择业权的平衡问题愈发凸出。
三是创新模式开放协同，创新成果的归属与治理复杂化。智

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能制造的技术迭代高度依赖开放的产业生态。单一企业难以覆盖 全链条技术，跨主体、跨领域的协同创新成为常态，产业链上下 游企业及“政产学研 ”各方共同研发、共享数据成为推动技术进 步的关键。这种开放式的合作模式，使得共同研发成果的权益归 属若无清晰事先约定，极易产生纠纷。企业在参与产业生态、开 放共享技术接口的同时，如何有效保护自身的专有技术与核心数 据，也成为了开放与保护之间的治理难题。
2 ．问题分析

（1）侵权责任链条复杂化，传统归责模式面临挑战。智能 制造系统是一个软硬件高度集成的复杂集合体，其任何一个环节 的瑕疵都可能引发连锁反应，使得传统的责任划分模式面临挑战。 一是责任主体多元且形态交织。当生产事故或产品质量问题发生 时，其根源可能来自硬件设备缺陷（产品责任），也可能源于软 件编程错误、系统集成不兼容或后期运维疏忽（服务合同责任）。 在“ 服务型制造” 趋势下，产品与服务的界限愈发模糊，责任形态 从一次性的产品交付责任，扩展到持续性的服务保障责任，认定 难度增加。二是损害成因多重因素共同作用。实践中，一个故障 的产生往往是硬件、软件、网络、数据、操作等多重因素共同作 用的结果。要从中剥离出某一主体的单一责任，在事实认定和法 律适用上均存在较大难度，对传统的、以有形产品为中心的产品 责任法律框架构成了适用性考验。

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（2）劳动生产关系呈现新变化，劳动者权益保障面临新课 题。智能制造的技术革新对传统劳动关系产生影响，对劳动者权 益保护提出了新课题。一是岗位调整的合理性边界不清。 以“机 器换人”为特征的自动化进程，引发了一定程度的岗位替代与劳 动合同变更问题。司法实践对于单纯的技术升级是否构成劳动合 同变更或解除的“客观情况发生重大变化”，宜持审慎态度，而现 行法律对于技术变革背景下企业“岗位调整合理性”的判定标准 尚不够细化，易引发劳动争议。二是新型职业安全风险显现。人 机协同的新型工作场景，带来了新的职业安全风险，不仅包括物 理伤害，也涵盖了因长期接受算法监督与管理而产生的心理健康 问题。现有劳动安全法规对于如何评估和防范此类新型风险，以 及如何界定用人单位的安全保障义务，规定尚不充分。三是人才 流动中的商业秘密保护与择业自由平衡困难。关键技术人才的流 动，往往伴随着商业秘密泄露的风险。如何在保护企业核心技术 资产与保障劳动者自由择业权之间寻求平衡，尤其是在竞业限制 协议的适用和“隐性知识”的界定上，是司法实践中需要审慎处理 的难题。

（3）协同创新权益归属模糊化，知识产权治理难度增加。 以协同创新为特征的产业生态对各主体的知识产权归属与治理 提出了更高要求。一是合作研发成果的权属易产生争议。智能制 造高度依赖“政产学研”以及产业链上下游企业间的协同创新，共 同研发的技术成果（如专利、软件著作权等）的知识产权归属成

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为核心法律问题。如果合作各方在初期未能通过清晰的合同条款 进行明确约定，事后更易因权益不清而产生纠纷，影响创新成果 的转化与应用。二是开放共享与专有技术保护存在矛盾。产业生 态在鼓励“开放共享”的同时，也增加了知识产权被侵犯的风险。 企业如何在开放核心接 口、参与开源社区的同时，有效保护自身 的专有技术，并防范因使用第三方技术而无意中侵犯他人知识产 权，形成了一个开放与保护之间的治理难题。
3 ．司法对策

（1）完善事实查明与法律适用，厘定多元主体责任。充分 认识到涉及智能制造系统的产品责任或服务合同纠纷技术复杂 性和多因一果的可能性，积极并深度运用技术调查官、专家辅助 人、司法鉴定等制度，借助外部专业力量，对事故原因进行回溯 分析，准确辨别损害结果是由硬件缺陷、软件错误、集成疏忽还 是用户操作不当所致。在查明事实的基础上，综合运用《民法典》 中的产品责任、服务合同、侵权责任等相关规定，对不同责任主 体的过错程度、原因力大小进行综合判断，合理分配赔偿责任。
（2）践行司法为民宗旨，平衡技术进步与劳动者权益保护。 审理因“机器换人”引发的岗位调整类劳动争议时，在遵循“协商 一致”的基础上，细化“岗位调整合理性”的司法认定标准。通过 发布典型案例，明确将技术升级的客观必要性、新旧岗位的关联 度、企业是否提供有效培训、调整后的薪酬待遇是否公平等作为

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核心审查要素，为企业规范经营和劳动者维权提供清晰指引。对 于人机协同场景下的新型工伤认定问题，可在现有法律框架内， 秉持保护劳动者的原则，对“工作原因、工作场所”等要素作适应 性解释。对于人才流动中的竞业限制纠纷，应严格审查相关条款 的合理性，在保护企业核心技术的同时，防止不当限制人才的合 理流动。
（3）强化合同意思自治与规则引领，保障协同创新生态健 康发展。在调处因产学研合作、共同开发等产生的创新成果归属 纠纷时，可以优先适用“合同意思自治”原则，尊重当事方在协议 中的明确约定。当协议约定不明时，应依据《民法典》及相关司 法解释，结合各方对创新成果的实质性贡献大小、行业惯例等因 素，进行公平合理的裁量。通过裁判，确立和强化“契约在前” 的规则导向，引导创新主体通过前瞻性的合同设计规避未来风险。
三、下一步工作思路方向

智能制造作为发展新质生产力的主阵地和推动高质量发展 的关键引擎，其产业生态的复杂性与技术迭代的前沿性，对人民 法院的司法服务保障工作提出了全新的、更高的要求。面对产业 界在理念更新、规则供给、审判能力和协同治理等方面的核心期 盼，为更好回应产业需求，护航智能制造产业行稳致远，人民法 院应当以更高的站位、更宽的视野、更深的洞察，去理解和回应 这场重要的变革。下一步工作应紧密围绕国家重大方针政策，聚

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焦产业发展的痛点与需求，系统性提升服务保障能力与水平，将 法院工作深度融入国家发展大局，为建设制造强国提供坚实有力 的司法保障。
（一）更新司法理念，以包容审慎态度为产业创新预留空间

人民法院服务保障产业创新，首要在于司法理念的与时俱进。 面对技术发展伴随的未知风险与多重价值冲突，必须坚持包容审 慎的司法态度，在规则适用中寻求最佳平衡点，为创新探索活动 提供稳定、明确的法律指引。一是坚持审慎包容，在多重价值目 标间寻求平衡。准确把握和适用“ 比例协调” 原则，在激励创新与 防范风险、保护个体权益与促进产业发展等多重价值目标间寻求 最佳平衡，为新技术、新业态的健康发展留足法律空间。在个案 裁判中体现对创新风险的适度宽容，审慎审查企业是否已尽到当 时技术水平下的注意义务，为产业探索创新提供可预期的法律环 境。二是强化权益激励，夯实产业创新权益根基。旗帜鲜明地依 法平等保护各类市场主体的知识产权与数据权益，通过具有示范 意义的判决，明确数据处理者投入智力劳动形成的数据产品的合 法权益与市场价值，为数据要素市场化配置提供清晰规则指引。 三是树立穿透思维，把握新业态模式本质。树立“ 穿透式、实质 化” 的审判思维，针对智能制造领域高度复合的商业模式，应穿 透表象直击本质，准确界定各方在新业态中的角色定位与权利义 务，避免因沿用传统、形式化的审判思维而导致裁判结果偏离产

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业实际。

（二）深化专业审判，以过硬司法能力应对产业技术挑战

智能制造领域案件普遍存在技术壁垒高、事实认定难等特点， 对传统审判能力构成新的挑战。为确保裁判能够经受住法律和技 术的双重检验，让真正的创新得到有效保护，亟需深化专业审判 机制，全面提升司法队伍的专业素养与履职能力。一是推进审判 组织的迭代升级。在现有涉数据纠纷专业合议庭的良好基础上， 可顺应技术发展趋势，创建并升级为以人工智能为中心的专业化 合议庭，专门应对算法侵权、模型训练、智能决策等前沿法律纠 纷，实现从“ 数据要素” 审判到“ 产业智能” 审判的跨越。二是构建 外部智力支持体系。创建专家智库，广泛吸纳智能制造、数据科 学、人工智能伦理等领域的顶尖专家，为复杂技术类案件的审理 提供常态化、体系化的咨询意见与前瞻指引，有效破解技术事实 “ 认定难” 的瓶颈。建立健全“ 技术调查官+专家辅助人+ 司法鉴定+ 行业专家咨询” 的四位一体多元化技术事实查明体系，确保作出 的裁判经得起法律和技术的双重检验，让“ 真创新” 受到“ 真保护”。 三是创新司法实践锻炼机制。为真正实现法官队伍对产业的深度 理解，可借鉴海事法院法官“ 上船见习” 等成熟经验，开创性地建 立“ 入厂学习” 机制，定期选派法官进入大湾区的智能制造龙头企 业进行短期跟班学习，亲身体验从研发设计到生产运维的全流程， 实现从书本知识到产业认知的深刻转变，全面提升司法裁判与产

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业实际的贴合度。

（三）加快规则供给，以高质量司法裁判稳定市场发展预期

法律规则的明确性和稳定性是市场经济的基石，也是稳定市 场主体发展信心的前提。人民法院必须充分发挥司法裁判的规则 引领作用，通过高质量的司法裁判，加快构建适应智能制造发展 的规则体系，为产业发展提供稳定的行为预期。一是聚焦前沿问 题，填补新兴领域规则空白。积极通过个案裁判，探索确立数据 权益“ 贡献度分析+应用场景界定” 的动态分配模型， 以及算法侵 权领域“ 初步举证+说明义务” 的证据规则，明确新兴领域的权利 边界与责任划分。二是强化案例指导，阐明统一司法适用标准。 建立前沿领域典型案例的培育与发布机制，优先审理和发布一批 具有规则创设意义的典型案例，加强裁判文书的说理性，向市场 主体阐明法院的裁判思路、价值取向和规则标准，引导企业规范 经营。三是完善体系指引，传递明确稳定行业预期。对于智能驾 驶、低空经济等技术密集型产业，可联合监管部门、行业协会出 台专门的审判工作指引。同时，主动联合科研机构和产业界，对 机器人的法律主体地位、脑机接口数据隐私保护等未来议题进行 前瞻性研究，为未来立法与司法实践夯实理论储备。
（四）推进协同共治，以系统性思维凝聚产业治理合力

智能制造产业的发展是一项开放、协同的系统工程，其健康

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生态的构建需要凝聚各方力量。人民法院应坚持和发展新时代 “枫桥经验”，积极推动治理模式从终端裁判向源头治理延伸，与 行政机关、行业组织等形成治理合力，共同营造良好的产业发展 环境。一是深化区域司法协作，促进要素顺畅流动。紧密围绕粤 港澳大湾区发展规划，深化“一国两制三法域”下的司法规则衔接 与机制对接，建立常态化司法交流与案例互鉴机制，在数据跨境 流动、知识产权互认等前沿问题上逐步寻求共识。二是构建良性 互动格局，形成治理合力。加强与市场监管、工信、数据管理等 行政部门的常态化沟通协作，通过召开联席会议、共享信息等方 式，推动司法裁判标准与行政执法尺度的有效衔接。三是完善多 元纠纷解决体系，提升治理效能。坚持和发展新时代“枫桥经验”， 推动建立针对智能制造产业的专业性、行业性调解组织，健全诉 调对接机制，实现法律“硬约束”与行业“软治理”的有机结合，为 市场主体提供更加经济、高效的纠纷解决方案。
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