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开篇语
技术秘密作为知识产权体系的重要组成部分，是企业核心竞争力的关键载体。最新发布的《最高人民法院知识产权法庭年度报告（2025）》显示，最高人民法院知识产权法庭建庭以来受理技术秘密侵权实体案件343件、审结334件，其中2025年审结51件。研读最高院的裁判思路无疑是办理技术秘密案件的必要环节。为此，安杰世泽组织部分律师撰写案件解读系列文章，与行业同仁共同学习探讨最高院技术秘密案件。
在(2023)最高法知民终1503号（简称“点读机案”）案中，涉案商业秘密涉及人工智能模型。在双方均未于二审程序中提交新证据的情况下，最高人民法院直接改判了一审法院的行为定性，认定侵权成立。对于涉及人工智能模型的侵害商业秘密纠纷，应当如何结合模型本身的性质、特点，突破传统商业秘密案件的裁判思路，合理分配举证责任，值得关注和借鉴。
一、关于行为定性的主要认定
一审法院关于行为定性的认定
原告上海领腾智能科技有限公司（下称“原告”或“领腾公司”）主张的秘点1-7符合商业秘密的法定构成要件。但在领腾公司的点读产品上市之前，第三方主体已经公开了能够实现点读功能的基本相同技术方案的专利申请。自然人被告张某（法人被告上海纸上绝知智能科技有限公司（简称“被告”或“纸上绝知公司”）法定代表人）在进入领腾公司之前即具备与涉案商业秘密相同领域的技术能力，并了解如何实现原告产品功能的现有技术方案。同时，原告产品与被诉侵权产品在点读识别内容上的差异，反映了两者针对指向内容的采集范围存在差异；被诉侵权产品是学生平板电脑，原告产品是带有摄像装置的柱状物，须与手机配合使用；二者使用的芯片也不同。基于原告产品与被诉侵权技术的识别内容、使用的硬件设备、实现功能等方面的差异，一审法院认定被诉侵权技术信息与原告涉案秘点1至秘点7不相同的可能性极大，最终驳回原告全部诉讼请求。
二审法院关于行为定性的认定
尽管第三方主体曾在先公开了具有类似功能的专利申请，但该专利申请中的技术方案，并不必然在被诉侵权行为发生前就已公开本案所涉商业秘密。张某加入原告之前所发表的相关学术研究成果可能构成原告涉案项目的研发基础，但原告后期研发过程形成的涉案商业秘密承载的是经其投入研发成本和反复测试后形成的智力劳动成果，张某在入职原告之前发表的相关学术研究成果与上述待证事实之间同样不具有内在关联性。
原告在本案中请求保护的技术信息，是指在打造一款具有指尖识别及定位功能的人工智能模型过程中，由据以训练打磨该模型的素材（训练图片）和相应算法的训练代码所共同构建的“指尖识别及定位”技术方案，该技术方案主要指向的是支撑硬件产品实现相应功能的底层逻辑技术。也即，原告本案请求保护的技术秘密，对应的并非最终的硬件产品或内置于硬件产品中的芯片。不能简单基于原告产品和被告商业合作伙伴的产品在硬件设备、实现功能、适用群体、配置芯片等方面存在的差异，便径行得出“被诉侵权技术信息与涉案相关秘点对应的技术信息不同的可能性极大”的结论。
反不正当竞争法规制的商业秘密使用行为，既包括“照搬照抄”式使用，也包括在商业秘密基础上“改头换面”式使用（修改、调整、优化、改进）。本案关切的核心问题在于，从被告于2019年5月21日成立至其商业合作伙伴优某某的UM*产品2019年7月4日在网络上展现出“手指定位及识别”的全新功能，在前述不到两个月的时间内，被告向其商业合作伙伴提供“技术支持”中的“技术”是否具有合法来源。即便原告在本案一审中确认被告提交的保密证据中的技术信息（集中形成于2020年5月至2020年12月期间的相关代码、标注数据和训练图片）与涉案秘点1-7对应的技术信息不同，也不能当然表明被告等五被诉侵权人在2019年5月至2019年7月期间“从未使用”原告涉案秘点1-7对应的技术信息。
基于以上分析，结合双方提交的在案证据，应认为原告关于纸上绝知公司等五被诉侵权人实施了侵害涉案商业秘密的主张成立，本院予以支持。
二、二审法院的主要改判内容
二审判决完全推翻了一审法院关于侵权定性的认定，充分考虑了AI模型训练过程和技术特点，适用举证责任转移规则推定侵权成立。这也是本案二审判决的核心变化。
二审判决的改判内容包括以下方面：
- 第一，准确界定本案的商业秘密客体。一审法院基于被诉侵权技术方案所应用的产品与原告产品硬件设备、实现功能、配置芯片等的比对，将外化的比对对象与涉案秘点1-7进行了对应，据此作出不符合同一性的推定，客观上是将最终的硬件产品或内置于硬件产品中的芯片作为涉案秘点的载体。二审法院对此进行了纠正，明确将模型训练素材和相应算法的训练代码作为涉案商业秘密的客体，并在此基础上进行侵权审查。
- 第二，严格适用《反不正当竞争法（2019）》第三十二条第二款关于举证责任的规定。二审法院纠正了一审法院对涉案秘点和被诉侵权技术方案在最终硬件产品和功能层面的比对方式，围绕本案商业秘密的客体，强调举证责任的转移规则。在原告达到初步证明标准的情况下，被告有义务对被诉技术信息系由其自主研发提供充分的证据。在被告不能提供被诉侵权技术方案所应用产品上线之前的研发记录、不能对被诉侵权技术方案的合法来源作出合理解释的情况下，应当承担案件的不利后果。
- 第三，明确了商业秘密“使用”行为的具体内涵。二审法院指出“使用”商业秘密的形式，同时包括“照搬照抄”式使用和“改头换面”式使用（修改、调整、优化、改进），纠正了一审判决否定同一性的逻辑。涉案秘点与被诉侵权技术方案对应产品的外化差异系由被告对涉案秘点修改、调整和优化所致，修改、调整和优化能够部分掩盖“同一性”问题，但不能改变“使用”行为的本质。
三、为什么证据没变，结果变了？
本案双方均未在二审程序中提交新证据。那为什么证据没变，结果却变了？
二审法院的侵权定性建立于充分查明模型技术的特点和价值。模型不同于计算机软件，开源代码的组合、修改、编译等仅能形成软件作品或可执行程序，无法形成人工智能模型。模型系经大量数据训练后由一系列数据结构和参数组成的文件。对人工智能模型进行训练的实质是通过向模型持续输入数据，再根据结果反馈不断优化数据结构和参数，使得最终输出结果的准确率不断提高。没有数据的“投喂”，模型将无法有效工作。人工智能模型被“投喂”的数据越丰富、数据规模越大、数据质量越高，展现的认知水平和处理能力就越好。虽然被诉侵权技术的最初来源主要是被告从各种开源渠道收集的相关开源代码，但如何将这些从不同渠道获取的开源代码加以整合形成一个初始模型，并通过后期大量训练进一步形成性能完善的模型，既是研发中的关键环节，也是研发中的核心难点。原告采集的数据样本量、标注后用于训练的图片量与被告提供的图片数量、标注后用于训练的图片数量完全不是一个数量级。基于模型技术本身的原理和特点，在缺乏数据投喂的情况下，仅靠开源代码，被告无法在极短时间内完成模型训练，更无法形成完整的被诉侵权技术方案。
不同于以往涉及计算机软件或硬件产品的侵害商业秘密纠纷，被诉侵权产品是涉案秘点的载体，通过反向工程硬件设备、反编译软件代码等方式可以查明被诉侵权技术方案的具体内容。本案的涉案商业秘密主要由模型训练素材和训练代码构成，涉及模型的前期研发和中期测试，大概率不包含于被诉侵权产品中。一审法院认定涉案秘点与被诉侵权产品实现功能的差异，核心源于训练好的模型在输出端的差异；一审法院客观上遗漏了本案真正具有价值的商业秘密——即模型训练过程所涉技术信息。基于模型本身的特点及其价值所在，如果仅关注产品的外化功能，极易导致案件认定偏差。
二审法院即是抽丝剥茧，从产品外化的硬件和功能，到模型的识别能力和输出结果，再到基于数据投喂的模型训练过程，层层深入至案件的核心技术事实，最终基于被告模型训练数据的匮乏和模型开发时间的不合常理，认定被诉侵权技术方案中的人工智能模型缺乏合法来源，进而推定侵权成立。
四、实务中的启示
本案二审裁判给我们最大的启示是，当涉案技术秘密涉及人工智能模型时，需要跳出传统技术秘密的保护思维，充分结合模型技术本身的特点，区分开源算法、开源代码与作为商业秘密核心客体的模型优化方案，关注模型训练的隐蔽性、价值性和模型输出结果的外显性、可比性，确定科学、准确的诉讼策略和举证方案。
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