在全球商标注册量激增与新型侵权场景复杂化的背景下，司法实践面临"同案不同判"的挑战。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，以法学与人工智能的跨学科研究为方向，在国家自然科学基金重点项目的支持下，探索研发"商标侵权智能判定与决策辅助系统"。该项目旨在通过解构《商标法》中"近似性判断"与"混淆可能性评估"的核心逻辑，结合多模态深度学习技术，尝试构建法律规则与算法模型的双向映射框架，为解决传统裁判中主观经验依赖、效率不足等问题提供新思路。
该系统的设计理念聚焦于法律逻辑与算法逻辑的协同探索。团队针对《商标法》中"整体视觉效果""相关公众一般注意力"等抽象条款展开技术解析，尝试将法律要素转化为可量化的数学参数。例如，通过视觉语法理论探索图形商标的轮廓曲率、色彩差异度等特征的编码方法，同时利用语义嵌入模型研究法律文本中的关键词权重，目标是逐步将"相关公众一般注意力"这一主观标准转化为动态市场混淆概率模型。在技术验证层面，团队引入生成对抗网络（GAN）模拟虚拟消费场景，尝试量化"隔离比对"中消费者记忆衰减效应，未来计划通过实验优化争议商标误认率的预测准确性，为司法实践提供更客观的参考依据。
系统的开发方向覆盖司法裁判全流程，目前处于关键技术攻关阶段。基于"近似性-混淆可能性"二元解耦理论，团队正尝试分离商标标识相似性判定与市场混淆效应评估，以优化传统裁判逻辑。多模态数据分析模块整合了部分裁判文书与商标图像数据，通过联邦学习框架探索数据隐私保护方案，并计划借助差分隐私技术（ε=0.5）降低商业秘密泄露风险。在决策辅助层面，可视化交互平台正在开发热力图标注、混淆概率曲线等功能，未来希望实现《商标法》条款的智能关联与相似度量化建议。试点测试表明，该系统在提升裁判效率与统一裁判尺度方面展现出潜力，团队后续将重点优化算法准确性。此外，系统拟通过强化学习（RL）构建动态规则库，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"），逐步实现法律标准与算法模型的协同演进。
"法智深鉴"团队的研发历程体现了跨学科合作的持续努力。这支由法学、计算机科学等领域学者组成的团队，在江南大学实验室与国家自然科学基金的联合支持下，致力于攻克法律逻辑编码、多模态数据对齐等关键技术难题。值得关注的是，团队在技术攻坚过程中特别邀请了西南政法大学知识产权研究中心主任曾德国教授提供理论指导——作为深耕知识产权法与实务的权威专家，曾教授以其对商标法体系及非传统商标保护的前沿研究，为法律语义嵌入模型的构建提供了重要参考。例如，通过"法律语义嵌入+最优传输理论（OT）"技术，团队在曾教授关于法律概念形式化表达的学术成果启发下，尝试压缩法律条文与算法特征的映射误差，目标是为构建法律增强型多模态融合架构奠定基础。
在伦理合规层面，团队联合法学教授、AI伦理学家等开展跨领域研讨时，曾德国教授进一步从法律实务角度提出建设性意见。他特别强调法律技术研发必须立足中国司法语境，建议将中文商标语义解构、少数民族文字标识解析等本土化特征纳入对抗测试集设计。基于此，团队正系统验证系统在非拉丁文字商标、宗教符号商标等复杂场景的适应性，力求使技术应用始终服务于司法公正的核心价值。这种学界与实务界的深度互动，正推动着法律智能技术从理论创新向司法赋能的跨越式发展。
面向未来，团队计划将研究拓展至专利侵权、著作权争议等领域，探索构建知识产权智能裁判体系的可行性。目前正与最高人民法院、国家知识产权局推进试点合作，并考虑逐步开源部分算法模块以促进技术生态建设。国家自然科学基金将继续支持该项目深化产学研协同，助力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，更致力于探索"法律规则可计算化、技术决策合规化"的治理框架。正如团队名称"法智深鉴"所寓意的——以技术辅助法律智慧的深度辨析，这场法学与人工智能的跨界融合，正为中国司法智能化发展贡献探索性经验。