本书选择了专利法领域的核心问题，向读者展示与之相关的经典案例和前沿学术观点，然后针对性地提出问题。本书每个章节的内容大致分三个部分： 第一部分是对该章核心议题的简要介绍；第二部分是案例和论文节选，以案例为主，论文为辅；第三部分是提示说明，对案例或论文所涉及的法律问题进行更深入的提示和质疑，要求读者有更进一步的思考，来寻找问题的答案。

崔国斌，北京大学理学学士(化学)、法学硕士和法学博士，耶鲁大学法学硕士。2002年加入清华大学法学院，现为全职副教授。研究兴趣为知识产权法、财产法和竞争法。讲授专利法、知识产权许可、知识产权法、产品责任法、中国民法等课程。加入清华之前，在北京康达律师事务所(上海分所)执业数年，主要负责网络知识产权的许可与诉讼工作。2001年7月到10月，在纽约Cohen Pontani Lieberman&Pavane事务所实习。2008年9月到2009年1月，在美国联邦巡回上诉法院(The United States Court ofAppeals for.the Federal Circuit)跟随首席法官Randall R.Rader实习，同时在美国乔治华盛顿大学法学院作访问学者。

本书选择了专利法领域的核心问题，向读者展示与之相关的经典案例和前沿学术观点，然后针对性地提出问题。本书每个章节的内容大致分三个部分： 第一部分是对该章核心议题的简要介绍；第二部分是案例和论文节选，以案例为主，论文为辅；第三部分是提示说明，对案例或论文所涉及的法律问题进行更深入的提示和质疑，要求读者有更进一步的思考，来寻找问题的答案。

本书以严谨的思考、务实的笔法对2001年7月1日施行的经过第二次修改的《中华人民共和国专利法》各章各条依次予以说明解析，详尽介绍了生一处修改的具体内容。本书对《中华人民共和国专利法实施细则》的修改之处也进行了逐条说明。 本书还给出了1984年、1992年、2000年专利法及其实施细则三个文本的对照，为广大读者研究、学习我国专利制度的完善与发展过程提供了方便。 本书由直接参与我国专利法起草、修订具体工作的国家知识产权局条法司编写，具有较高的指导性、权威性。 读者对象：法律界专业人士、知识产权界工作人员、高等院校相关专业师生、企业事业单位相关领域工作人员。

《美国专利法(Patent Law)》由乔治·华盛顿法学院教授MartinJ．Adelman、美国联邦上诉法院法官RandallR．Rader以及美国知识产权律师CordonP．Klancnik撰写而成，为美国超过40所知名大学法学院指定之教材．《美国专利法(Patent Law)》分为16章，完整介绍了美国专利法的基础理论、专利的取得、专利适格性、实用性、预期、法定阻却、新颖性、非显而易见性、适当揭露、专利请求项、其他防御方法、侵权救济、国际专利法等，从专利权的取得到实施，涵盖知识产权相关法令规章及法院判例。《美国专利法(Patent Law)》适合作为大学教材，同时也为律师、企业法务等相关领域的从业者提供了完整的参考数据。

《中国专利法详解》以严谨的治学态度和立体、全面、周密的研究方法对自2009年10月1日起施行的经第三次修改的《专利法》逐条解析、说明，提出了很多作者独到的见解。《中国专利法详解》详尽介绍了《专利法》每一处修改的历史沿革，同时还列出了1984年、1992年、2000年、2008年《专利法》及其实施细则四个文本的对照表。是学习、研究、运用中国专利法律制度的经典著作。《中国专利法详解》入选新闻出版总署首批“经典中国国际出版工程”项目。

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专利制度的基本规范集中体现在专利法中，或者说，专利法以规范的形式体现了专利制度的基本内容。所以，制定与实施专利法就可以有效地发挥专利制度的积极作用，认识并肯定这种作用，将是理解并实施专利法的必要思想基础。《专利法理论与实务》主要包含专利法概述、专利保护的客体、专利保护的条件、专利申请、专利审查、专利权效力和专利权保护等章节，体系完备，内容全面。充分吸收了国内外专利领域理论研究最新成果，系统性强，学术价值高；结合司法实践进行分析阐述，便于读者学习和领悟，实践价值高。《专利法理论与实务》是系统学习、掌握专利法基本内容的理想教科书，也是知识产权法从事教学、科研和实务工作的必备参考书。

人工智能的发展促进了工业4.0的技术创新。从弱人工智能到强人工智能，专利制度急需回应人工智能生成技术方案专利申请数量的爆炸、主体资格的多样等挑战，如人工智能自动生成新技术方案可能冲击专利的授权判断标准；多主体参与人工智能生成技术方案过程，将深度影响“创造性贡献”认定、权属分配、归责原则等制度规则的运行。在人工智能时代，仍须恪守“人类中心主义”的基本立场，完善人工智能发明的披露义务以解决发明人资格认定问题；应重新拟制“普通技术人员标准”，区分创造性判断标准；弱人工智能辅助人类完成发明应判断不同主体的贡献大小，强人工智能时代应立足人工智能使用人的激励模式，为解决产业利润分配提供范式；构建多元责任规则，为技术创新、专利布局和产业发展提供可操作的指引。