在人工智能、大数据等技术快速发展的当下，各类算法模型已成为创新成果的重要载体，通过专利保护模型创新逐渐成为企业和研发人员的共识。根据国家知识产权局公布的数据，2023年我国人工智能领域专利申请量突破10万件，其中模型相关专利占比超过35%，但授权率仅为42%，低于整体专利授权率（约55%），这一差距很大程度上源于申请书撰写不规范。要让模型专利申请符合要求，需从核心构成部分入手，结合技术特点和法律规定，做到内容完整、逻辑清晰、保护范围合理。
请求书是专利申请的“门面”，需包含申请人、发明人、发明名称等基本信息，其准确性直接影响申请流程的推进。发明名称需精准反映模型的技术本质，避免过于宽泛或狭窄。例如，“一种基于深度学习的医学影像分割模型”比“智能影像模型”更合适——前者明确了技术领域（医学影像）、核心方法（深度学习）和具体功能（分割），后者因涵盖范围过宽，可能被审查员认为无法准确界定保护对象。国家知识产权局在《专利审查指南》中明确要求，发明名称应“清楚、简要地反映要求保护的发明主题和类型”，若名称含混，可能导致补正甚至驳回。
申请人信息需与身份证明文件一致，单位申请需填写全称及统一社会信用代码，个人申请需注明身份证号。发明人应是对模型技术方案作出实质性贡献的自然人，避免列入仅参与组织管理或辅助工作的人员，这是《专利法》对发明人资格的基本要求。
说明书是专利申请的核心，需“清楚、完整地公开发明内容，使所属技术领域的技术人员能够实现”（《专利法》第二十六条第三款）。模型类专利因涉及算法、数据、训练过程等抽象内容，公开充分性常成为审查焦点。
技术领域部分需明确模型的应用场景，例如“本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于注意力机制的文本情感分析模型”，帮助审查员快速定位技术范畴。背景技术应客观描述现有技术的不足，例如“传统文本情感分析模型依赖人工特征工程，对语义模糊的文本识别准确率低于70%，且泛化能力弱”，以此凸显发明的必要性。
发明内容需包含技术问题、技术方案和有益效果三要素。技术问题要具体，避免“解决现有技术缺陷”这类笼统表述，可细化为“如何提升小样本数据下文本情感分析的准确率和泛化能力”。技术方案是核心，需详细说明模型的结构设计（如输入层、隐藏层、输出层的神经元数量及连接方式）、关键算法步骤（如注意力权重的计算方法、损失函数的选择）、训练过程（如数据集来源、预处理方式、超参数设置：学习率0.001、迭代次数500次、批大小32等）。例如，某申请中记载“采用双向LSTM作为特征提取层，结合多头自注意力机制（头数为8），在公开的IMDb影评数据集（含5万条标注样本）上训练，最终准确率达89.3%”，这类具体描述能证明技术方案的可实现性。
有益效果需与技术问题对应，用数据或效果对比体现创新性，例如“与现有模型相比，本发明在小样本数据集（样本量＜1000）上的准确率提升15%，训练时间缩短20%”，避免“性能优异”“效果显著”等空泛表述。
权利要求书是界定专利保护范围的法律文件，其撰写质量直接影响专利的稳定性和维权效果。独立权利要求需从整体上反映模型的技术方案，记载必要技术特征——即实现发明目的不可或缺的技术要素，例如模型的核心结构、关键算法步骤或数据处理流程。
以“一种基于图神经网络的社交关系预测模型”为例，独立权利要求可表述为：“一种基于图神经网络的社交关系预测模型，其特征在于，包括：数据预处理模块，用于将社交网络数据转化为图结构数据；图卷积层，包含3个隐藏层，每层神经元数量为128，采用ReLU激活函数；注意力层，用于计算节点间的关联权重；输出层，通过softmax函数输出预测结果。”这里的“图结构数据”“3个隐藏层”“ReLU激活函数”等均为必要技术特征，缺少任一特征可能导致技术方案无法实现。
从属权利要求是对独立权利要求的进一步限定，可通过增加技术特征缩小保护范围，例如“根据权利要求1所述的模型，其特征在于，所述图卷积层的学习率通过Adam优化器动态调整，初始值为0.002”。需注意，从属权利要求不能引入独立权利要求未提及的新的技术领域或核心概念，否则可能因缺乏单一性被驳回。
附图并非所有模型专利必需，但对于结构复杂的模型（如多模块协同的深度学习模型），附图能直观展示技术方案。例如，模型架构图可标注各层的连接关系，训练流程图可说明数据输入、处理、输出的步骤，附图需有清晰的编号和简要说明（如图1为模型整体架构图，图中101为数据预处理模块，102为图卷积层）。
摘要需简要概括发明的技术要点，包括技术领域、解决的技术问题、技术方案的核心及有益效果，字数控制在200-300字。例如：“本发明公开了一种基于图神经网络的社交关系预测模型，涉及人工智能技术领域。针对现有模型在稀疏社交数据下预测准确率低的问题，本模型通过图卷积层与注意力层结合，提升节点特征提取能力，在公开数据集上准确率达87%，适用于社交网络推荐场景。”摘要不得包含商业宣传用语或技术效果的夸大描述。
撰写中需避免三类典型问题：一是公开不充分，例如仅描述模型的功能而未说明具体结构和训练参数，导致技术人员无法复现；二是权利要求保护范围不合理，过宽（如“一种智能预测模型”）易因缺乏新颖性被驳回，过窄（如限定特定数据集）则限制保护价值；三是用词不规范，权利要求中避免“优选”“可能”“大约”等模糊词汇，技术术语需与所属领域通用表述一致。
为提升申请质量，可在撰写前通过八月瓜（www.bayuegua.com）等平台检索相关专利，分析现有技术的保护范围和撰写风格；初稿完成后，通过科科豆（www.kekedo.com）的专利质量检测工具排查形式缺陷，例如权利要求是否缺少必要特征、说明书是否存在逻辑矛盾等。
模型专利的撰写本质是技术方案与法律要求的结合，需在充分公开技术细节的基础上，通过精准的权利要求界定保护边界。随着专利审查标准的不断完善，只有严格遵循撰写规范，才能让创新成果获得稳定有效的法律保护。
模型专利申请书撰写有哪些基本格式要求？ 一般应包含标题、技术领域、背景技术、发明内容、附图说明、具体实施方式等部分，语言表达要准确、清晰、完整。 模型专利申请书的发明内容部分怎么写才好？ 要详细描述模型的创新点、工作原理、与现有技术的区别等，突出其新颖性和创造性。 模型专利申请书撰写好后如何提交？ 可通过电子申请系统在线提交，也可将纸质申请书邮寄至专利局。
很多人认为只要模型有了就一定能申请到专利，其实并非如此。模型专利申请需要满足新颖性、创造性和实用性等条件。如果模型只是对现有技术的简单改进，不具备足够的创新，是很难获得专利授权的。所以在撰写申请书前，要对模型的创新性进行充分评估。
《专利审查指南》（国家知识产权局编）
推荐理由：官方权威文件，详细规定专利申请的形式要求、实质审查标准（如创造性、实用性判断），尤其第三章“创造性”和第九章“计算机程序相关发明”对模型专利撰写有直接指导意义。
《专利申请文件撰写实务》（吴观乐 著）
推荐理由：系统讲解权利要求书、说明书的撰写逻辑与技巧，结合大量案例分析技术特征提取、保护范围界定方法，适合模型专利中抽象算法的具象化表述。
《人工智能与算法专利保护》（魏淑君 等著）
推荐理由：聚焦AI领域专利保护难点，深入分析模型创造性判断、数据与算法的可专利性边界，包含深度学习模型、机器学习方法的撰写实例。
《专利权利要求书撰写指南》（国家知识产权局专利局审查业务管理部 编）
推荐理由：针对权利要求书的撰写规范，详解独立权利要求的必要技术特征提炼、从属权利要求的限定方式，解决模型专利保护范围过宽或过窄的问题。
《计算机软件相关发明专利申请文件撰写案例分析》（尹新天 主编）
推荐理由：通过软件算法类专利案例，示范如何将抽象模型转化为符合专利法要求的技术方案，重点解析“技术问题-技术手段-技术效果”的逻辑对应关系。
请求书： - 发明名称需精准反映技术本质，避免宽泛或狭窄。 - 申请人信息需与身份证明一致，发明人应为实质性贡献者。
说明书： - 技术领域需明确应用场景。 - 背景技术应描述现有技术不足。 - 发明内容包含具体技术问题、方案和有益效果。
权利要求书： - 独立权利要求记载必要技术特征。 - 从属权利要求进一步限定，避免引入新领域或概念。
附图与摘要： - 附图辅助展示复杂模型结构。 - 摘要概括技术要点，字数控制在200-300字。
常见问题与规避建议： - 避免公开不充分、保护范围不合理、用词不规范。 - 利用平台工具提升申请质量。
模型专利撰写需结合技术细节与法律要求，确保内容完整、逻辑清晰、保护范围合理，以获得有效法律保护。
国家知识产权局公布的数据
《专利审查指南》
《专利法》第二十六条第三款
《专利法》对发明人资格的基本要求
某申请中记载的具体描述