近年来，人工智能机器人已从实验室走向产业应用的各个角落，无论是家庭场景中的清洁机器人、教育陪伴机器人，还是工业领域的协作机械臂、物流仓储机器人，这些融合了AI算法与机械结构的智能系统正成为技术创新的核心载体。而在技术成果转化与市场竞争中，专利作为保护创新的法律武器，其保护范围的合理界定直接关系到权利人的权益边界——范围过宽可能因缺乏创造性而无法授权，范围过窄则易被竞争对手规避。因此，如何科学确定人工智能机器人专利的保护范围，成为企业、研发者乃至专利审查机构共同关注的课题。
人工智能机器人专利保护范围的确定，本质上是通过法律文件（即权利要求书）对技术方案的技术特征进行清晰界定，再结合现有技术判断这些特征的独特性。其核心要素可分为技术特征的提炼与权利要求书的撰写两方面，二者共同构成保护范围的“骨架”。
与传统机械专利不同，人工智能机器人的技术方案往往是硬件结构与AI算法的深度融合，因此技术特征的界定需兼顾“物理实体”与“逻辑规则”。硬件层面，常见的技术特征包括传感器（如激光雷达、摄像头）、执行器（如伺服电机、机械爪）、通信模块等物理组件的选型与连接方式；算法层面，则涉及数据处理（如传感器数据融合）、决策逻辑（如路径规划、避障算法）、学习模型（如深度学习网络架构）等软件特征。
例如，某家庭服务机器人专利中，若仅描述“具有避障功能”，则技术特征过于模糊，保护范围无法明确；而细化为“采用激光雷达采集环境点云数据，通过改进的A算法生成避障路径”，则硬件（激光雷达）与算法（改进A）的组合形成了具体的技术特征，这也是专利审查中判断保护范围的基础。国家专利局在《专利审查指南》中明确指出，对于包含算法的发明，需将算法与具体应用场景、硬件结合，形成“技术性方案”而非单纯的智力活动规则，才能获得保护。
权利要求书是界定专利保护范围的法定文件，其撰写质量直接影响保护范围的有效性。实践中，权利要求书需遵循“清晰、简要、支持”的原则，即技术特征的描述需明确无歧义，避免使用“大约”“高效”等模糊词汇；同时，保护范围需与说明书中的技术方案相匹配，不能超出说明书公开的内容。
独立权利要求作为保护范围最宽的部分，通常包含实现发明目的所必需的“必要技术特征”。例如，某工业协作机器人专利的独立权利要求可能表述为“一种基于力反馈的协作机器人，包括机械臂本体、六维力传感器、控制器，所述控制器根据力传感器采集的力信号调整机械臂运动参数”，其中“机械臂本体、六维力传感器、控制器”及“力信号调整运动参数”共同构成必要技术特征。而从属权利要求则通过增加技术特征（如“所述六维力传感器的采样频率不低于1kHz”）进一步缩小保护范围，形成“梯度保护”。
八月瓜发布的《2023年人工智能机器人专利质量报告》显示，权利要求中技术特征模糊或缺少必要技术特征，是导致人工智能机器人专利被驳回或无效的主要原因之一。因此，撰写时需在“保护宽度”与“授权稳定性”之间找到平衡——过宽可能因缺乏创造性被驳回，过窄则易被规避。
人工智能机器人的特殊性，给专利保护范围的确定带来了传统技术领域未有的挑战，其中最突出的是AI算法的“黑箱特性”与机器人动态交互场景的复杂性。
深度学习等AI算法的“黑箱”特性，使得算法的内部逻辑难以通过传统方式完整描述。例如，某情感陪伴机器人的专利中，若涉及“基于面部表情识别的情绪反馈算法”，传统撰写方式需描述算法的具体步骤（如特征提取、分类器类型等）；但对于基于神经网络的端到端模型，其决策过程由大量参数决定，难以用文字完全界定。此时，权利要求的撰写需结合“功能+效果”的方式，例如“一种情感陪伴机器人的情绪反馈方法，其特征在于：通过摄像头采集用户面部图像，输入预训练的卷积神经网络模型，输出情绪类别并控制机器人执行对应反馈动作”，既明确了技术手段（预训练卷积神经网络），又限定了应用场景（面部图像输入、情绪反馈输出）。
知网相关研究指出，AI算法专利的权利要求中，若仅以“神经网络模型”等上位概念描述，可能因保护范围过宽被认定为“公开不充分”；而过度限定参数（如“包含12层卷积层的神经网络”），又可能因技术细节公开过多导致保护范围过窄。因此，需结合算法的创新点（如网络结构改进、训练方法优化）提炼核心技术特征。
机器人的核心价值在于与环境、用户的动态交互，而交互场景的多样性（如家庭、工厂、医疗等）使得权利要求的范围界定更复杂。例如，某物流机器人专利若仅限定“在仓库中进行货物搬运”，则保护范围可能涵盖所有仓库场景；但若进一步限定“在具有货架高度不超过3米、地面平整度误差小于5mm的电商仓库中，通过二维码导航进行货物搬运”，则场景限定过窄，无法覆盖其他类型仓库。
实践中，可通过“功能性描述+场景适应性”的方式平衡。例如，权利要求可表述为“一种物流机器人导航方法，其特征在于：根据环境标志物（如二维码、RFID标签）的位置信息，结合里程计数据进行定位，并动态调整运动路径以适应不同场景的地面摩擦系数”，既通过“环境标志物+里程计融合定位”明确技术方案，又通过“适应不同场景的地面摩擦系数”覆盖多种应用场景。
确定人工智能机器人专利保护范围，离不开对现有技术的检索分析与同类专利案例的参考。目前，通过专业专利检索工具与数据库，可高效定位相关技术，辅助判断创新点与保护边界。
在撰写专利前，需通过检索确认现有技术，避免重复研发，同时明确自身技术的创新点。科科豆等专利检索平台提供了语义检索、分类号筛选等功能，可快速定位人工智能机器人领域的相关专利。例如，检索“AI机器人+路径规划”时，通过科科豆的“技术特征聚类”功能，可发现现有专利多采用传统SLAM算法，而新方案若引入“基于强化学习的动态路径规划”，则这一算法改进可作为核心创新点写入权利要求。
检索时需重点关注权利要求中的技术特征组合，例如“激光雷达+SLAM”“视觉识别+机械臂抓取”等常见组合，判断自身技术是否在这些组合基础上增加了新特征（如传感器类型、算法改进）。国家专利局的专利公布公告系统也提供了免费的检索入口，可获取最新授权专利的权利要求书，作为撰写参考。
通过分析已授权或无效的人工智能机器人专利案例，可总结保护范围界定的实践规则。例如，国家知识产权局公布的“一种基于视觉引导的机器人抓取方法”专利（授权公告号CN10XXXXXX）中，权利要求限定了“采用双目摄像头采集物体三维坐标，结合SVM分类器识别物体姿态，控制机械臂完成抓取”，其保护范围明确了硬件（双目摄像头）、算法（SVM分类器）与应用（物体姿态识别）的组合，最终获得授权。
而某“智能对话机器人”专利因权利要求仅描述“通过大数据分析实现智能对话”，未限定具体算法或数据处理步骤，被认定为“属于智力活动规则”而驳回。这些案例表明，技术特征的具体性与技术性是保护范围有效的关键。
随着人工智能机器人技术的快速迭代，专利保护范围的确定将更依赖于技术特征的精准提炼与权利要求的科学撰写。无论是硬件与算法的融合描述，还是动态场景下的适应性界定，核心都在于以“技术方案”为中心，平衡保护宽度与授权稳定性。未来，随着AI生成技术、多模态交互等新形态的出现，专利保护范围的确定还将面临更多新课题，但万变不离其宗——清晰、具体的技术特征，始终是专利权利边界的基石。
很多人认为只要是人工智能机器人相关的技术都能获得专利保护。实际上，并非所有与人工智能机器人相关的发明创造都属于专利保护的客体。例如，单纯的算法如果不与具体的硬件或应用场景相结合形成完整的技术方案，可能无法获得专利保护。只有符合专利法规定的新颖性、创造性和实用性要求的技术方案，才能在合适的保护范围内得到专利保护。
《专利审查指南》
《专利法》及相关法律法规
《人工智能专利申请与保护》
《专利检索与分析》
《专利撰写技巧》
随着人工智能机器人在产业应用中日益广泛，合理界定其专利保护范围至关重要。 确定保护范围的核心要素包括技术特征的提炼与权利要求书的撰写。技术特征需兼顾硬件和算法，如硬件层面的物理组件，算法层面的数据处理、决策逻辑等。权利要求书撰写要遵循“清晰、简要、支持”原则，独立权利要求包含必要技术特征，从属权利要求进一步缩小范围。 实践中，面临AI算法“黑箱”特性和动态交互场景带来的挑战。对于AI算法，可结合“功能+效果”撰写权利要求，提炼核心技术特征；对于动态交互场景，采用“功能性描述+场景适应性”平衡保护范围。 确定保护范围还需借助检索分析和案例参考。通过专业平台检索现有技术，明确创新点；分析授权/无效案例，总结实践规则。 总之，技术特征的精准提炼和权利要求的科学撰写是关键，未来新形态将带来更多课题，清晰具体的技术特征是专利权利边界的基石。
八月瓜发布的《2023年人工智能机器人专利质量报告》
知网相关研究
国家专利局的《专利审查指南》
科科豆等专利检索平台
国家知识产权局公布的“一种基于视觉引导的机器人抓取方法”专利（授权公告号CN10XXXXXX）