加强新兴领域知识产权保护加快新质生产力发展

——人工智能专利保护实务与布局建议

北京市柳沈律师事务所

人工智能作为战略性新兴产业的核心基础，在培育新质生产力方面扮演着重要角色，其专利保护水平直接影响企业创新活力与产业发展质量。当前，我国人工智能技术快速迭代、应用场景加速落地，企业在专利申请、布局与维权中面临着诸多实务挑战。本文系统梳理我国在人工智能专利保护方面的关键规定与实务要点，提供可操作的布局建议，助力企业通过专利保护筑牢创新优势，推动人工智能技术创新与产业应用。

一、人工智能专利授权的核心法律规范与审查要点

在申请人工智能专利时，需精准把握相关法律规范与审查规则，这是提升授权成功率的关键。结合实务实践，归纳的核心审查要点集中在以下几个方面。

（一）伦理与法律合规性审查

《专利法》第五条第一款明确规定，对违反法律、社会公德或妨害公共利益的发明创造，不授予专利权。《专利审查指南》明确指出，关于专利法第五条第一款的审查覆盖说明书、权利要求书、附图等全部申请文件，而非仅局限于权利要求的字面表述。这意味着，即使权利要求书撰写得看似中立，若说明书中描述了违反法律、社会公德或者妨害公共利益的情形，则该申请仍无法获得授权。

根据《专利审查指南》的相关规定和示例说明，实务中，审查重点集中在三个场景：一是数据采集的合法性，例如技术方案未经同意采集个人信息用于商业用途，违反《个人信息保护法》而丧失授权资格；二是标签管理与规则设置的公正性，禁止歧视性、偏见性；三是推荐决策的伦理性，例如无人驾驶应急决策模型依据对象的性别、年龄选择规避方案或规划路线，违背生命平等原则，不授予专利权。

企业在技术研发与专利布局时，需提前排查合规风险，确保技术方案符合法律与伦理要求。

（二）可授权客体界定

人工智能专利授权的前提之一是“构成技术方案”，其审查方式遵循“两步法”：先判断是否属于《专利法》第二十五条规定的“智力活动的规则和方法”，再依据《专利法》第二条判断是否构成技术方案（满足“技术问题、技术手段、技术效果”三要素）。

此外，三类具体情形可认定为可授权客体：情形一，人工智能算法或模型处理的是技术领域中具有确切技术含义的数据（如图像数据、文本数据、语音数据等），例如在权利要求的主题名称或特征部分体现出算法处理的对象是具有确切技术含义的数据（如一种应用于电力系统负荷预测领域的数据预测方法），或者在权利要求中限定算法的输入和/或输出是具有确切技术含义的数据（如限定网络输入包括图像或从图像提取的特征）；情形二，人工智能算法或模型与计算机系统内部结构存在特定技术关联，例如能提升硬件运算效率或执行效果（如减少数据存储量、减少数据传输量、提高硬件处理速度等）；情形三，基于人工智能算法挖掘具体应用领域的大数据中符合自然规律的内在关联关系，该情形强调的是应用领域中的大数据处理，例如利用分类、聚类、回归分析、神经网络等挖掘数据中符合自然规律的内在关联关系（如用户行为特征与电子券产品使用倾向度之间的内在关联），据此解决如何提升具体应用领域大数据分析可靠性或精确性的技术问题。需注意，纯算法、纯数学模型，以及仅涉及人为规则、经济规律的方案（如单纯销售规则、价格预测等），不属于可授权客体。

在专利布局时，应注意将方案与具体应用场景、实现硬件或自然规律相结合。

（三）新颖性与创造性的判断

不应当简单割裂技术特征与算法特征或商业规则和方法特征等，而应将权利要求记载的所有内容作为一个整体，对其中涉及的技术手段、解决的技术问题和获得的技术效果进行分析。具体的，新颖性判断覆盖全部特征，创造性判断重点关注算法特征与技术特征的“功能关联性”——若算法与技术特征紧密结合、共同解决技术问题，则将算法特征视为对创造性做出贡献，纳入评价范围。

需注意，若算法仅简单应用于新领域，而模型结构、训练步骤等未改变，则不具备创造性；若针对具体场景优化了算法本身（如废钢等级划分中调整卷积层设置），则具备创造性。此外，用户体验提升若由技术特征或其与算法的结合带来，也可作为创造性评价的评价因素。

二、人工智能专利布局实务建议

结合战略性新兴产业企业实践，人工智能专利布局需围绕“授权优先、保护全面、便于行权”的原则，重点把握以下要点。

（一）权利要求撰写技巧

权利要求的撰写需重点注意：主题名称明确，例如一种“方法”、“装置”和“系统”等，避免一种“算法”或“技术”这样的模糊表述；二是技术方案完整，记载解决技术问题的全部必要技术特征；三是结合技术场景，将算法特征与技术特征紧密结合，突出二者的功能关联性。

此外，需在专利撰写阶段进行前瞻性布局，构建多层次的权利要求保护体系。独立权利要求争取宽范围保护，从属权利要求补充附加技术特征，形成“核心技术 细分场景”的保护梯度。权利要求应覆盖方法、系统、存储介质等多主题类型的权利要求，形成对核心方案的多角度支撑和保护。

（二）说明书撰写核心要求

说明书需满足“充分公开”与“支持权利要求”，这是专利授权与稳定的基础。撰写说明书时需注意：一是明确技术方案三要素（即清晰阐述技术问题、技术手段与技术效果），避免“黑盒式”描述；二是充分披露关键信息，涉及模型训练的，需记载模型模块、训练步骤与参数，而涉及场景应用的，需说明算法与场景的结合方式、输入输出数据的关联；三是足够的实施例，为权利要求的合理概括提供支撑，避免因保护范围过宽被驳回。

比如，上海智臻与苹果的“小i机器人”专利纠纷案充分说明，说明书需重点披露区别技术特征，而对于现有技术共有的特征则无需过度细化，但应确保本领域技术人员能够实现，避免因公开不充分影响专利稳定性。

（三）不同技术层的专利布局重点

人工智能技术可以划分为基础设施层、技术服务层和应用层，各层技术的专利布局各有不同：基础设施层，重点保护数据处理与算法优化相关技术，突出数据处理的技术手段与效果；技术服务层，聚焦模型构建、训练方法的创新，突出算法与硬件的适配性；应用层，重点布局技术与具体场景的结合方案，如医疗AI、工业AI等，突出场景化技术改进。

三、总结与展望

人工智能专利保护以“技术方案”为核心，以激励创新、服务产业为导向，与战略性新兴产业发展、新质生产力培育需求高度契合，因此应精准把握审查规则，聚焦技术落地与场景应用，通过科学布局、严谨撰写，提升专利授权率与稳定性，构建核心技术保护屏障，从而推动人工智能技术赋能新质生产力的发展。

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