从网页抓取、比价插件，到电商领域的“一键搬家”“无货源开店”，围绕平台数据获取和利用产生的纠纷并不是一个新问题。近年来真正发生变化的，是数据利用链条被生成式人工智能进一步拉长：过去的数据搬运通常止于“抓取—复制—展示”，现在，一个平台上的商品图片、标题、价格等信息被批量取得后，还可能继续进入AI系统，被加工为新的营销文案、商品图片甚至短视频，再投放到其他平台完成商业化。由此产生的问题也从“数据能不能爬”进一步发展为：平台上的数据究竟在什么条件下受到保护？平台只是把用户、商户产生的数据收集起来，与进一步对这些数据进行分析、加工，法律评价是否相同？如果第三方取得数据以后又通过AI形成了新的内容，前端取得数据存在的问题是否会因为后端加工而发生变化？
2025年底，杭州市中级人民法院在（2025）浙01民初1729号案中，对“批量搬运商品数据并进一步利用商品图片生成AI视频”的经营模式进行了评价。法院并未把商品数据搬运和AI生成机械割裂，而是结合软件功能、数据来源以及整体商业模式进行判断，最终判令被告停止相关行为并赔偿100万元。但如果只把这起案件理解为一个新的“AI不正当竞争案”，容易忽略它真正所处的司法背景。从“生意参谋”“搬家大师”“盗图抄店”，到最高人民法院指导性案例262号、263号，我国法院已经逐步形成了一套围绕平台数据利益、数据获取方式和数据利用效果展开的裁判规则。1729号案的意义，更准确地说，是这套既有规则开始向“平台数据+AI二次利用”的新场景延伸。
一、平台数据的法律保护
讨论平台数据，首先需要避免陷入“数据到底归谁所有”的单一权属思维。我国现行法律并没有建立一种类似传统物权的统一、绝对的“数据所有权”。同一批平台数据可能同时承载不同主体的利益：商品图片、详情文案、视频可能涉及原作者或者商户的著作权；用户昵称、头像、交易和行为信息可能涉及个人信息权益；平台则可能因为长期收集、管理、加工和利用数据而形成受反不正当竞争法保护的经营性利益。因此，判断平台能够主张多大程度的保护，关键并不在于“数据存储在谁的服务器上”，而在于数据是谁产生的、平台围绕数据进行了什么投入，以及这些投入是否创造了独立于原始数据本身的新价值。最高人民法院在指导性案例262号中也明确，平台并不因为汇聚了用户上传的短视频就取得这些短视频本身的著作权，但平台对数据集合的形成、积累和运营作出持续投入，使数据集合产生了独立的经济价值，因此可以就由此形成的经营性利益请求保护。
沿着这一逻辑，就有必要进一步区分“收集数据”与“收集后进一步加工数据”。对于商品名称、价格、图片、SKU、评论等由用户或者商户直接产生的基础数据，平台首先承担的是收集、存储、组织、治理和维护功能。平台不能仅仅因为完成了收集，就主张对每一项基础数据取得全面排他的权利；但当海量分散数据经过平台持续汇集、分类、维护和技术治理，形成具有规模效应和商业价值的数据集合时，平台围绕这一集合所作的投入本身仍然可以形成值得保护的经营利益。指导性案例262号所保护的正是这一层利益。与此不同，如果平台在基础数据之上进一步进行清洗、去重、结构化、分类、标签化、统计、算法分析或者交叉计算，最终形成新的指标、趋势、画像或者独立数据产品，平台的贡献就不再停留于“把数据聚集起来”，而是直接参与了新的数据价值生成。“生意参谋”中的行业趋势、排行榜、交易指数等，就是在大量基础数据之上通过进一步计算、分析形成的结果。相较于单纯收集基础信息，这类数据中包含的平台新增贡献更为明显，其形成的竞争性利益也更加直接。
由此，平台数据大致可以沿着“原始数据—数据集合—加工后的衍生数据或数据产品 ”理解。三者之间并不是简单的保护与不保护关系，而是平台形成利益的基础不同：对于原始数据，平台自身的新增贡献相对有限；对于经过持续治理形成的数据集合，保护主要来自规模化汇集、组织和运营形成的整体价值；对于深度加工形成的数据产品，保护基础则进一步来自平台创造的新增信息和独立商业价值。现行《反不正当竞争法》第十三条第三款也没有使用“数据所有权”这样的概念，而是禁止经营者以欺诈、胁迫、避开或者破坏技术管理措施等不正当方式，获取、使用其他经营者“合法持有”的数据。因此，进入具体纠纷后，真正需要判断的就不再只是“数据属于谁”，而是第三方取得的是哪一层数据成果、采取了什么方式取得，以及其利用是否侵害了平台围绕该层数据形成的合法竞争利益。我国近年来的数据搬运案件，实际上正是在逐步回答这些问题。
二、数据搬运的裁判脉络
如果把近年来有代表性的案件放在一起观察，可以发现，我国司法并没有形成“平台数据一律不得搬运”的简单规则。裁判的发展大致经历了三个层次：首先确认经营者围绕数据作出的投入可以形成受保护利益；其次开始区分公开数据、平台数据集合和深度加工数据产品，并审查第三方的数据取得方式；最后进一步把判断重心放到数据利用产生的实际竞争效果上，即后来者究竟是在正常利用数据创造新的价值，还是在低成本复制、替代原经营者已经建立的产品和市场。
案例 | 涉案数据及利用方式 | 裁判要旨 |
“生意参谋”案【（2017）浙8601民初4034号；（2018）浙01民终7312号】 | 在大量基础数据上分析、计算形成的数据产品，通过账号共享等方式向未购买用户提供 | 网络大数据产品可以为运营者所实际控制和使用，为网络运营者带来相应的经济利益。数据分析被作为数据产品的主要内容进行商业销售，可以为网络运营者带来直接经营收入，属于竞争法意义上的财产权益，同时构成网络运营者的竞争优势，应当受到反不正当竞争法的保护。 |
腾讯新闻数据案【（2022）津0319民初11108号】 | 批量获取公开新闻数据，并在自身产品中直接展示 | 公开信息数据并不同于公共信息。对于公共信息，网络经营者可以利用技术手段合法收集、利用，而对于公开信息，网络经营者不可以不受任何限制地获取和使用。认定获取和使用公开数据的行为是否构成不正当竞争，应结合获取、使用数据的具体手段和方式，综合考虑该行为是否违反了相关行业的商业道德，对其他经营者的合法权益、消费者利益以及市场竞争秩序所产生的影响等方面进行分析判断。因涉案信息数据并不属于公共信息，故某乙公司的该项抗辩意见，本院不予采纳。 |
“搬家大师”案【（2022）浙01民初1477号；（2023）浙民终1113号】 | 批量复制商品标题、图片、SKU、价格等，实现“一键上货”“全店复制” | 原告付出经济成本，通过构建分类指引填写、算法修正的商品处理生成系统，合法采集、存储涉案商品数据，实施规范运营管理、采取技术保护措施等一系列举措，逐步积累形成了优质可靠、规模可观的商品数据库，并以此为基础构建了平台、消费者、商家互为促进、良性循环的电子商务生态，据此拥有了可为其带来经营收益的竞争优势，应认定原告对涉案整体商品数据享有竞争法意义上的合法权益。被诉侵权软件系利用技术手段实施商品数据的收集、传输、存储、使用、提供等处理活动，其所实现的链接复制效果，导致原告平台的商品数据尤其关键核心数据，可以轻而易举地、大规模地、无差别地被复制到其他电子商务平台，导致其他平台及商家对于两原告平台及商家的实质性替代，势必动摇原告的核心竞争力，增加了原告平台内的不正常流量，妨碍原告的流量监控和服务效能，使得原告即使开展诚信经营也难以实现预期收益，破坏了原告的合法正常经营，属于《中华人民共和国反不正当竞争法》第十二条第二款第四项规定的情形，构成不正当竞争。 |
江苏“盗图抄店”案【（2023）苏11民初29号；（2024）苏民终212号】 | 绕过验证、反爬措施获取商品数据，并据此经营“无货源店铺” | 该案涉商品数据系淘某公司、天某公司通过平台系统及算法合法收集、处理、生成、加工而成的，并以商品ID为对应关系的一一映射的商品数据集合，淘某公司、天某公司对该数据享有反不正当竞争法意义上的合法权益。微某乙公司、微某甲公司未经淘某公司、天某公司和平台商家授权，长期帮助其软件用户利用技术手段爬取淘宝、天猫平台海量商品数据，并复制至其他电商平台。再利用淘宝、天猫平台完成其他电商平台的订单，增加了淘宝、天猫平台的运营成本，导致淘宝、天猫平台及商家被其他电商平台和商家实质性替代，妨碍、破坏了淘某公司、天某公司提供的电商服务的正常运行，其行为构成反不正当竞争法第十二条第二款第四项规制的不正当竞争行为。 |
指导性案例262号 | 大规模搬运短视频、用户昵称、头像、评论等数据，形成内容高度同质化的APP | 某文化公司未经许可，抓取搬运案涉数据集合中大量用户信息、短视频和用户评论在乙APP使用，导致乙APP与甲APP内容高度同质化，网络用户不使用甲APP，通过乙APP也可观看相同内容，实质性替代了某科技公司经营的甲APP产品和服务。由此，某文化公司抓取搬运案涉数据，并在乙APP使用的行为，损害了某科技公司的经营性利益。综上，某文化公司的案涉行为扰乱市场竞争秩序，损害其他经营者、消费者合法权益。但案涉行为不属于反不正当竞争法第二章规定的不正当竞争行为，且某科技公司对案涉数据集合享有的经营性利益也无法依据著作权法等规定寻求保护，故人民法院依法适用反不正当竞争法第二条的规定，认定某文化公司的案涉行为构成不正当竞争行为。 |
指导性案例263号 | 经企业用户授权，将其已经合法取得的简历数据同步至另一管理平台 | 某信息公司经用户授权获取、保存、使用甲网站简历数据的行为不构成不正当竞争行为。其一，某信息公司所提供的关联账号服务，需要由招聘企业用户自行选择是否关联、是否自动同步或者保存简历，并自行输入其在甲网站等其他网站的账号、密码。关联账号功能服务的实现均为用户自己的意愿，且需要由用户自行实施相应操作。其二，经技术调查官查证，某信息公司设置程序读取验证码，系实现关联账号功能所使用的一种技术手段，便于用户关联账号后无需另行验证即可登录网站，不构成《中华人民共和国反不正当竞争法》规定的“妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为”。其三，招聘企业用户使用乙网站的关联账号服务并选择同步简历，会使其在甲网站上获取的简历下载至乙网站服务器，这是关联账号功能实现的必然结果。同时，同步到乙网站的简历只能在招聘企业用户的账号中搜索浏览，他人无法在乙网站获取。故而，案涉获取、保存数据的行为亦不属于不正当竞争行为。 |
宁波数据案【（2024）浙02民初562号】 | 通过Cookie等方式突破平台风控措施取得商品数据，并进一步商业化利用 | 数据保护的判断重心，已经从“数据是否公开、平台是否拥有数据”，转向“数据如何取得、如何利用以及是否破坏公平竞争秩序”。即使部分商品数据属于公开或附条件公开数据，经营者通过绕过技术措施等不正当方式批量获取，并进一步进行ToB商业化利用，损害平台、商户、消费者及其他经营者利益的，仍可能构成不正当竞争。 |
从上述案件可以看出，我国司法对平台数据的保护并不以“是否经过深度加工”为唯一标准，而是更关注平台围绕相关数据究竟投入了什么、形成了什么样的经营价值。“生意参谋”案中，平台已经在基础数据之上进行了分析、计算和加工，第三方所利用的是平台已经形成的数据产品和增值成果，因此其保护基础较为直接；“搬家大师”和指导性案例262号则进一步表明，即使数据尚未被加工成独立的数据产品，只要平台通过长期汇集、治理、组织和运营，使大量分散数据形成具有规模效应和商业价值的数据集合，同样可以就该数据集合形成的经营性利益获得保护。腾讯新闻案则从另一侧说明，即使相关数据本身属于公开信息，也不能仅以“公开可见”为由当然否定平台的竞争利益；如果第三方对相关数据进行大规模复制，并直接向自身用户提供高度相同的内容和服务，导致对原平台形成明显替代，仍可能构成不正当竞争。由此可见，司法关注的重点并不是简单区分“加工过”还是“没加工过”，而是判断平台是否通过合法投入形成了值得保护的经营成果，以及第三方利用的究竟只是原始信息，还是已经实质利用了平台汇集、治理、加工所形成的价值。
但这种保护并不意味着平台可以据此控制一切数据流动。指导性案例262号与263号正好共同划出了边界：262号强调，未经许可大规模搬运平台数据并向公众重新提供，对原平台产品或者服务形成“实质性替代”的，可以构成不正当竞争；263号则明确，用户已经依法取得的数据，在其授权范围内进行合理迁移和管理，且未进入新的公共数据库、未对原平台形成替代的，并不当然违法。两案结合起来看，我国司法真正建立的并不是“数据不得搬运”的绝对规则，而是一套围绕平台投入、数据取得方式、授权范围、数据增值程度以及竞争替代效果展开的判断方法。也正是在这一既有框架下，1729号案中出现的AI加工才构成新的问题：当数据搬运之后又增加了AI生成这一环节，原有关于数据取得和利用的判断标准，是否以及在多大程度上需要调整？
三、AI介入后的法律问题
从这一脉络出发，（2025）浙01民初1729号案真正增加的新变量，并不是一种新的“AI数据权利”，而是AI使传统数据搬运的后端利用方式发生了变化。过去，“搬家软件”取得商品标题、图片、SKU等信息以后，通常直接复制到另一平台；1729号案中，搬运所得的商品图片又继续进入AI功能，被加工成商品讲解视频等营销内容。这里首先要区分两个容易混为一谈的“加工”：前一种是平台在合法收集的数据基础上进行治理、分析和计算，从而形成自己的数据集合或数据产品 ，这关系到平台为什么形成受保护的增量利益；后一种则是第三方在取得平台数据以后，再通过AI进行二次加工 ，此时首先需要解决的是第三方有没有权取得作为加工原料的数据。两者虽然都存在“加工”，但法律评价的起点完全不同。如果第三方本来就合法取得数据，其进一步利用AI创造新的产品，应当有合理的创新空间；但如果前端数据取得本身已经存在未经许可、大规模抓取或者规避技术措施等问题，后端增加一道AI工序显然不能反向证明前端取得因此变得正当。
因此，对AI二次利用更合适的分析并不是简单作出“前端违法则AI结果一定违法”或者“AI生成新内容后与前端无关”两个极端判断，而是依次审查取得和利用两个阶段。首先判断行为人取得的是基础数据、数据集合还是经过平台加工的数据产品，取得行为本身是否具有授权或其他正当依据；在此基础上，再考察AI处理是否进一步利用了平台的增值成果、是否形成真正独立的新价值，以及后续产品是否继续对原平台形成实质性替代。如果前端数据搬运和后端AI功能由同一个经营者设计、控制，AI输入素材直接来源于其前端抓取功能，并且两项功能共同服务于同一商业模式，那么前后环节在事实和竞争效果上就是连续的，此时整体评价并不是因为“用了AI所以责任更重”，而是因为人为切割两个环节无法真实反映整个业务的运行方式。1729号案的核心价值也正在这里：AI改变了数据的表现形式，却没有因此遮蔽数据来源和取得方式本身需要接受的法律评价。
进一步说，这也决定了“技术中立”不能脱离具体业务场景讨论。一个仅向不特定用户提供通用模型能力的主体，与一个自行开发“抓取特定平台商品—获取商品图片—AI生成营销视频—跨平台发布”完整流程的应用服务商，对输入数据来源的认知和控制程度显然不同。这里不能简单推导出所有AI应用服务商都负有统一的“事前审查义务”，但经营者对整个数据链条控制越强、产品功能越具有特定导向，其以“不知道用户数据从哪里来”为由主张完全中立的空间就越小。《生成式人工智能服务管理暂行办法》第七条规定的“使用具有合法来源的数据”直接针对的是预训练、优化训练等训练数据处理活动，而不是所有即时输入场景，因此对于1729号案这类应用端纠纷，核心规范仍然是数据取得、知识产权以及反不正当竞争规则。不过，这一国内问题并非完全孤立。国外围绕公开数据抓取和AI训练发生的争议，同样在反复处理“能否取得数据”和“取得后能否继续利用”之间的关系。
四、域外规则与比较观察
美国关于网络数据抓取的典型案件，首先说明“可以访问”与“可以利用”是两个需要分别判断的问题。在hiQ Labs v. LinkedIn中，第九巡回上诉法院处理的核心是《计算机欺诈和滥用法》（CFAA）中的“未经授权访问”：对于无需登录、普通网络用户即可访问的公开页面，仅因网站经营者发送了停止函，并不能当然使后续访问构成CFAA意义上的“without authorization”。这一判决经常被简单概括成“美国允许抓取公开数据”，实际上并不准确。它只是说明，针对公开网页的数据抓取未必构成特定计算机访问法律意义上的越权访问；至于抓取以后是否侵犯版权、违反合同、侵犯隐私或者产生其他责任，仍然需要依据不同法律规范继续判断。这与我国的裁判方法虽然制度基础不同，但都提示了同一个问题：数据的开放状态首先影响的是“能否取得”，并不自动回答“取得以后能做什么”。
进入AI训练领域以后，这种“取得—利用”分层判断更加明显。2025年的Bartz v. Anthropic中，美国联邦地区法院认为，在该案事实下，将书籍复制用于大语言模型训练属于高度转换性的使用，并可以构成合理使用；但法院同时明确区分了模型训练与Anthropic此前通过盗版渠道取得数百万册书籍、建立并长期保留中央资料库的行为，后者不能仅仅因为部分书籍后来用于训练模型而自动获得合理使用保护。这与本文前面对AI二次利用的分析形成了直接呼应：后续使用具有新的目的或者增加了新的价值，并不会当然反向改变前端取得行为的性质。 换句话说，“加工带来新的价值”能够影响后续利用的合法性判断，却不是一张可以覆盖数据来源问题的通行证。
欧盟则通过文本与数据挖掘（TDM）制度将这种区分进一步制度化：对于涉及受版权或数据库权控制行为的文本与数据挖掘，相关主体原则上应首先对作品或其他客体具有合法访问基础，在此基础上，再根据具体情形判断是否适用相应的TDM法定例外以及权利人是否依法保留相关权利。与美国通过CFAA、合同和版权合理使用分别判断不同，我国目前针对平台数据搬运更突出反不正当竞争法上的经营性利益和竞争秩序，但三种制度背后存在一个可以互相印证的基本思路：数据取得、数据加工和最终商业利用并不是一个可以一次性判断的问题，而是连续但相互独立的法律环节。原始数据能够公开访问，不意味着平台在汇集、加工后形成的新增价值可以被无成本复制；第三方进一步加入算法或者AI加工，也不意味着前端数据取得方式可以不再审查。国外实践真正值得参考的，不是“国外究竟允不允许爬数据”这样的单一答案，而是这种按数据生命周期逐层分析的思路。
结语
回过头看，我国近年来的平台数据司法实践已经形成了一条较为连贯的逻辑：平台并不会因为“收集了数据”就当然获得对所有数据的绝对控制，但平台通过长期汇集、组织和治理形成规模化数据集合，可以就由此形成的经营性利益获得保护；如果平台又进一步利用算法、分析和计算创造了新的衍生数据或者数据产品，其对新增价值的贡献更加直接，保护基础也会进一步明确。与之对应，第三方利用数据是否合法，也不能只看有没有发生“复制”，而应继续判断其取得了哪一层数据成果、以什么方式取得、是否具有用户或者权利人的授权、后续加工是否形成真正的新增价值，以及最终是否对原经营者的产品和服务形成实质性替代。1729号案只是在这一逻辑上增加了AI这一新的技术环节。AI确实可以把基础数据进一步转化为新的文字、图片和视频，并显著提高数据再利用的效率，但这并没有改变数据竞争问题的起点。合法取得数据之后通过AI创造新的价值，与未经正当依据取得数据后再借助AI扩大其商业利用，是两个性质不同的问题。前者需要为技术创新和数据流通保留空间，后者则不能仅仅因为最终输出形式发生变化，就切断对数据来源和上游经营投入的审查。
参考资料：
[1]《批量搬运平台商品数据并利用AI生成视频，构成不正当竞争》
[2]《商业平台数据法律保护的边界》
[3]《数据权益的保护边界与路径探析》
[4]《HiQ Labs v. LinkedIn 后续[再审之后]》
[5]《美国法院在Anthropic版权案中认定购买合法书籍训练AI构成合理使用》
