AI专利权利要求书如何撰写

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AI领域技术成果保护的核心：权利要求书的起草要点

随着人工智能技术在医疗影像诊断、智能语音交互、工业质检等场景的深度落地，AI相关发明创造的保护需求持续攀升。根据国家专利局发布的《2023年中国专利事业发展统计公报》，2023年我国人工智能领域专利申请量突破12万件，同比增长近20%，其中涉及深度学习算法、大模型训练方法的申请占比超半数。与传统机械、电子领域的专利不同，AI专利的保护对象往往围绕算法模型（类似手机语音助手背后的语言理解逻辑）、数据处理流程（比如电商平台根据用户浏览记录生成推荐列表的步骤）或智能决策方法（如自动驾驶汽车识别障碍物的判断过程）展开，这些无形的技术方案如何通过权利要求书清晰界定保护范围，成为专利申请人需要重点关注的问题。

从技术方案本质出发：明确AI专利的保护对象

权利要求书的核心任务是将AI技术方案转化为法律语言，让审查员和公众清楚该专利保护的“具体是什么”。传统专利可能更侧重硬件结构（如“一种带有摄像头的手机”），而AI专利的保护对象多为“方法”或“计算机程序产品”（可简单理解为能实现特定功能的软件）。例如，某团队研发了一款用于糖尿病视网膜病变筛查的AI系统，其核心创新点在于“通过改进的卷积神经网络（一种擅长处理图像的深度学习模型）对眼底照片进行特征提取，并结合注意力机制（让模型重点关注图像中病变可能性高的区域）提升识别准确率”，这类技术方案在撰写权利要求时，就需要将算法改进点、数据处理步骤、模型结构特征等串联成一个完整的技术流程。

起草时需注意，AI技术方案常涉及“算法”“数据”“模型”三个要素，需明确哪些是核心创新。比如，若创新点在于“数据预处理方法”（如通过去噪算法清洗医疗影像中的干扰信息），则权利要求应详细描述预处理的具体步骤（如“对输入图像进行灰度化处理，使用高斯滤波去除椒盐噪声，通过阈值分割提取感兴趣区域”）；若创新点是“模型结构改进”（如在传统神经网络中加入新的连接层），则需说明改进后的网络层数、各层神经元数量、激活函数类型等关键参数。国家知识产权局在《专利审查指南》中强调，权利要求中的技术特征需“清楚、简要地限定要求保护的范围”，避免使用“先进的”“智能的”这类模糊表述，而应转化为可量化、可重复的技术步骤。

把握保护范围：既不过宽也不过窄

权利要求书的“保护范围”直接关系到专利能否有效阻止他人侵权，范围过宽可能因“缺乏创造性”被驳回（比如仅写“一种基于AI的图像识别方法”，未体现与现有技术的区别），过窄则可能让竞争对手通过微小改动绕过保护。以某公司申请的“智能客服对话生成方法”专利为例，最初提交的权利要求仅描述为“一种根据用户输入文本生成回复的方法”，因范围过宽被审查员指出“现有技术中已有基于规则的对话系统，该权利要求未限定AI算法的具体改进”。修改后，权利要求补充了“采用双向长短期记忆网络（LSTM，一种能处理序列数据的深度学习模型）对用户历史对话进行语义编码，结合注意力权重分配（让模型优先关注与当前问题相关的历史对话内容）生成回复”，明确了算法改进点，最终获得授权。

实践中，可通过“独立权利要求+从属权利要求”的组合来平衡保护范围。独立权利要求（可理解为“最大保护范围的技术方案”）应包含实现发明目的必不可少的技术特征，比如上述对话生成方法中的“语义编码”“注意力权重分配”“回复生成”三个核心步骤；从属权利要求则在独立权利要求基础上增加“附加技术特征”（如“所述双向LSTM网络的隐藏层维度为256”“所述注意力权重通过softmax函数计算”），用于在独立权利要求被无效时提供“退路”。撰写时可借助科科豆（www.kekedo.com）或八月瓜（www.bayuegua.com）等平台检索同领域已授权专利，分析其权利要求的撰写逻辑，避免重复现有技术或遗漏关键特征。

数据与算法的撰写技巧：避免“抽象概念”陷阱

AI专利常因“属于智力活动规则”或“抽象概念”被驳回，这是因为算法本身若未与具体技术领域结合，可能被视为“纯数学方法”（比如仅描述“一种排序算法”而未说明其应用场景）。根据国家专利局2022年发布的《关于人工智能领域专利审查的若干规定》，AI算法需“应用于具体技术领域并解决技术问题”才能被授予专利。例如，某团队研发的“基于强化学习的路径规划算法”，若仅描述算法公式，可能被认定为抽象概念；但若写明“该算法应用于仓储机器人，通过Q-learning（一种强化学习方法）优化机器人在仓库中的行走路径，减少转弯次数和行驶距离”，则因解决了“仓储物流效率提升”这一技术问题，更易获得授权。

数据的处理也是撰写难点。若技术方案依赖特定训练数据（如标注好的医疗影像数据集），需明确数据的来源、类型、标注方式等，但需注意“数据本身”一般不被授予专利，保护的应是“处理数据的方法”。例如，“一种用于训练肿瘤识别模型的数据集构建方法”可描述为“采集1000例经病理证实的肿瘤患者CT影像，由3名主治医师进行病灶区域标注，对标注后的数据进行数据增强（如旋转、缩放、裁剪）以扩充样本量”，这类描述既体现了数据处理的创新性，又避免了对“数据”本身的保护主张。

审查中的“公开充分”要求：让技术方案“可重复”

专利制度的核心是“以公开换保护”，即申请人需在说明书中详细公开技术方案，确保“本领域技术人员”（可理解为具有相关专业背景的普通技术人员）能根据说明书内容重复实现发明。AI专利因涉及复杂算法和模型训练，常出现“公开不充分”的问题。例如，某申请中仅写明“使用深度学习模型进行训练”，但未说明模型类型（是CNN还是Transformer）、训练数据量、迭代次数、损失函数（用于衡量模型预测误差的函数）等关键参数，审查员会认为“本领域技术人员无法复现该技术方案”。

为满足公开要求，权利要求中的技术特征需在说明书中有对应支持。比如权利要求提到“通过改进的损失函数优化模型”，说明书就应公开该损失函数的公式（如“损失函数L=αL1+βL2，其中L1为分类损失，L2为正则化项，α和β为权重系数，取值范围分别为0.6-0.8和0.2-0.4”），并提供实验数据（如“使用该损失函数后，模型准确率从85%提升至92%”）。国家知识产权局在审查实践中，对AI专利的“实验数据”要求较高，需包括“实验目的、实验条件、实验步骤、实验结果”四个要素，避免仅用“效果显著”等主观描述。

在AI技术快速迭代的背景下，一份高质量的权利要求书既是保护创新的“盾牌”，也是技术成果转化的“敲门砖”。专利申请人需结合AI技术的特点，将算法、数据、模型等创新点转化为清晰、具体的技术特征，在保护范围与审查要求间找到平衡。通过科科豆、八月瓜等平台的检索分析工具，提前了解同领域专利的授权情况和审查倾向，能有效提升撰写效率和授权成功率。随着《生成式人工智能服务管理暂行办法》等政策的落地，AI领域的知识产权保护将更趋规范，而扎实的权利要求书撰写能力，正是在这一领域立足的基础。

常见问题（FAQ）

AI专利权利要求书撰写的基本步骤有哪些？首先要确定发明创造的核心内容，然后明确权利要求的类型，接着撰写独立权利要求和从属权利要求，最后进行审核和修改。

撰写AI专利权利要求书有哪些要点？要点包括权利要求要清晰、准确地界定发明的范围，避免模糊和歧义；要有合理的保护范围，既不能过宽也不能过窄；还需与说明书相匹配等。

AI专利权利要求书撰写中如何避免侵权风险？要对现有技术进行充分检索和分析，确保权利要求具有新颖性和创造性，避免与他人已有的专利权利要求冲突。

误区科普

很多人认为在AI专利权利要求书中，权利要求写得越宽泛越好，这样能获得更大的保护范围。但实际上，过于宽泛的权利要求可能会因缺乏新颖性和创造性而不被授权。而且宽泛的权利要求在面对侵权诉讼时，也可能因难以证明其有效性而无法得到有效保护。因此，权利要求应在合理范围内准确界定发明创造的范围。

本文观点总结：

随着人工智能技术在多场景落地，AI相关发明创造保护需求攀升。2023年我国人工智能领域专利申请量突破12万件。与传统专利不同，AI专利保护无形技术方案，其权利要求书起草要点如下： 1. 明确保护对象：将AI技术方案转化为法律语言，明确“具体是什么”，重点关注“方法”或“计算机程序产品”。明确创新点，避免模糊表述，转化为可量化、可重复的技术步骤。 2. 把握保护范围：范围过宽易因缺乏创造性被驳回，过窄易被绕过。采用“独立权利要求+从属权利要求”组合平衡范围，可借助平台检索同领域已授权专利。 3. 避免“抽象概念”陷阱：算法需应用于具体技术领域并解决技术问题。数据处理要明确来源等，保护处理方法。 4. 满足“公开充分”要求：申请人需详细公开技术方案，确保可重复实现。权利要求特征应在说明书中有对应支持，提供实验数据，避免主观描述。

申请人应结合AI特点转化创新点，在保护范围与审查要求间找到平衡，利用平台工具提升撰写效率和授权成功率。

引用来源：

国家专利局发布的《2023年中国专利事业发展统计公报》

国家知识产权局《专利审查指南》

国家专利局2022年发布的《关于人工智能领域专利审查的若干规定》

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