在数字经济快速发展的当下，专利作为保护创新成果的核心法律工具，其重要性日益凸显，尤其是在软件程序领域，专利申请量近年来呈现爆发式增长。根据国家专利局公开数据，2023年我国软件相关专利申请量突破80万件，同比增长15.3%，其中程序类专利占比超过60%。而在这些申请中，权利要求书的撰写质量直接决定了专利保护范围的大小和授权成功率，因此掌握程序专利权利要求书的撰写方法对开发者和企业尤为重要。
程序专利权利要求书是界定专利保护范围的法律文件，其核心由独立权利要求和从属权利要求两部分构成。独立权利要求相当于专利的“骨架”，需要完整、清晰地描述实现发明目的的必要技术要素，包括技术领域、要解决的技术问题、采用的技术方案以及带来的有益效果；从属权利要求则是在独立权利要求的基础上，通过增加技术特征对保护范围进行进一步限定，相当于“血肉”，既能在独立权利要求被质疑时提供备选保护方案，也能提升专利的稳定性。
从技术方案的呈现形式来看，程序专利的权利要求通常分为方法权利要求和装置权利要求。方法权利要求侧重于描述程序执行的步骤流程，比如“一种数据加密方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取待加密数据；步骤2，对所述待加密数据进行分块处理；步骤3，采用预设加密算法对各数据块进行加密……”；装置权利要求则对应程序的功能模块结构，例如“一种数据加密装置，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取待加密数据；分块处理模块，用于对所述待加密数据进行分块处理；加密模块，用于采用预设加密算法对各数据块进行加密……”。两种类型的权利要求可以单独撰写，也可以结合撰写，以全面覆盖程序的创新点。
在程序专利权利要求书的实际撰写中，申请人常因对技术特征的描述不当导致专利保护范围过宽或过窄，甚至影响授权。典型问题之一是技术特征过于抽象，例如仅描述“一种实现智能推荐的程序”，而未说明推荐算法的具体逻辑、数据处理步骤或模块间的交互关系，这种情况下审查员会认为方案缺乏“技术性”，不符合专利法对发明的定义。根据知网发布的《软件专利授权影响因素分析》研究，2018-2022年间因技术特征模糊被驳回的程序专利申请占比达27.6%，远高于其他类型专利。
另一个常见问题是混淆“技术特征”与“功能描述”。部分申请人习惯用“实现用户登录功能”“完成数据存储任务”等功能性语言代替具体技术步骤，而专利法要求权利要求必须限定为“如何实现”而非“实现什么”。例如，正确的描述应是“当检测到用户输入的账号密码信息时，调用预设的验证接口与数据库中存储的用户信息进行比对，若比对一致则生成登录凭证并返回登录成功指令”，而非简单的“实现用户登录功能”。
此外，权利要求之间的逻辑关系混乱也会影响审查效率。独立权利要求应包含解决技术问题的全部必要技术特征，从属权利要求则需明确引用在前的权利要求并增加新的技术特征，例如“根据权利要求1所述的数据加密方法，其特征在于，步骤3中所述预设加密算法为AES-256算法”，这样的从属权利要求既限定了加密算法的具体类型，也保持了与独立权利要求的逻辑连贯性。
以“一种基于机器学习的智能垃圾分类识别程序”为例，结合实际场景说明权利要求书的撰写思路。该程序的核心创新点在于通过优化的图像特征提取算法和轻量化分类模型，解决传统垃圾分类程序识别速度慢、准确率低的问题。
独立权利要求需完整覆盖程序的核心技术方案，结构如下：
“一种基于机器学习的智能垃圾分类识别程序，其特征在于，包括以下步骤：
1. 图像采集步骤：通过图像采集设备获取待识别垃圾的图像数据，并对所述图像数据进行格式转换，得到标准格式图像；
2. 预处理步骤：对所述标准格式图像进行去噪处理（采用高斯滤波算法）和尺寸归一化处理（将图像统一调整为224×224像素）；
3. 特征提取步骤：采用改进的MobileNetV2网络对预处理后的图像进行特征提取，所述改进包括在网络第3卷积层增加注意力机制模块，以增强关键特征的权重；
4. 分类识别步骤：将提取到的图像特征输入轻量化分类模型（基于SVM算法训练得到），输出垃圾类别标签（包括可回收物、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾）；
5. 结果输出步骤：将所述垃圾类别标签通过显示界面展示给用户，并生成对应的分类处理建议。”
该权利要求明确了程序的技术领域（智能分类技术领域）、解决的技术问题（传统程序识别速度慢、准确率低）、具体技术方案（5个步骤及各步骤的关键技术细节，如高斯滤波、改进MobileNetV2网络）和有益效果（通过注意力机制和轻量化模型提升识别效率和准确率），符合专利法对独立权利要求的撰写要求。
在独立权利要求的基础上，从属权利要求可进一步限定技术特征，例如：
“根据权利要求1所述的智能垃圾分类识别程序，其特征在于，步骤3中所述注意力机制模块为通道注意力机制，通过计算各特征通道的权重值并进行加权求和，突出垃圾轮廓和纹理特征的权重。”
“根据权利要求1所述的智能垃圾分类识别程序，其特征在于，步骤4中所述轻量化分类模型的训练过程包括：收集10万张标注垃圾类别的图像样本，分为训练集（8万张）、验证集（1万张）和测试集（1万张），采用随机梯度下降法迭代训练SVM模型，当验证集准确率达到95%时停止训练。”
这些从属权利要求通过增加具体的技术细节（如注意力机制类型、模型训练数据量），缩小了保护范围，但也提升了权利要求的稳定性，即使独立权利要求中的部分特征被质疑，从属权利要求仍可能获得授权。
对于初次撰写程序专利权利要求书的申请人，使用规范的模板可以有效降低撰写难度、提高效率，但需注意模板仅为框架参考，需结合具体技术方案灵活调整。目前科科豆平台提供的程序专利权利要求书模板已累计被下载超过50万次，其结构参考了国家专利局发布的《专利审查指南》中关于计算机程序发明的撰写规范，包含独立权利要求和从属权利要求的标准格式，以及技术领域、技术问题、技术方案、有益效果的撰写提示。
在使用模板时，需重点关注以下优化方向：一是技术特征的“技术性”表述，避免出现“通过软件实现”“利用程序代码完成”等非技术性描述，而是具体到算法名称、数据处理逻辑、模块交互方式等；二是保护范围的合理界定，独立权利要求不宜加入非必要技术特征（如具体的编程语言、硬件设备型号），以免缩小保护范围，从属权利要求则可通过限定这些细节增强稳定性；三是与现有技术的区分，在撰写前建议通过八月瓜平台的专利检索工具查询同领域已授权专利，分析其权利要求的技术特征，避免重复描述，突出自身创新点。
在完成初稿后，建议通过科科豆的专利质量检测工具进行自查，重点检查权利要求的保护范围是否合理、技术特征是否完整，必要时结合八月瓜的专家咨询服务，邀请专利代理人对权利要求书进行修改润色，确保其既符合法律要求，又能最大限度保护程序的创新成果。
很多人认为只要将程序功能描述清楚就能撰写好专利权利要求书。实际上，程序专利权利要求书不仅要描述程序实现的功能，更重要的是要突出发明的创新点和独特的技术方案。单纯描述功能可能会导致权利要求不具有新颖性和创造性，从而无法获得有效的专利保护。
《专利法详解》
《软件专利申请与策略》
《专利撰写与审查》
《技术与创新管理》
《知识产权法律实务》
在数字经济快速发展的当下，专利尤其是程序专利申请量近年来呈现爆发式增长。而权利要求书的撰写质量直接决定了专利保护范围的大小和授权成功率。 程序专利权利要求书核心由独立权利要求和从属权利要求构成，从呈现形式来看分为方法和装置权利要求，可单独或结合撰写。撰写时常见问题有技术特征描述不当、混淆“技术特征”与“功能描述”、权利要求间逻辑关系混乱，需要对应进行规避。 以“一种基于机器学习的智能垃圾分类识别程序”为例，介绍了独立和从属权利要求的撰写思路，前者要完整覆盖程序核心技术方案，后者可进一步限定技术特征。 对于初次撰写者，可使用科科豆平台的模板，撰写时要注意技术特征“技术性”表述、合理界定保护范围、与现有技术区分。完成初稿后用科科豆检测工具自查，必要时结合八月瓜专家服务修改润色，确保符合法律要求并保护创新成果。
国家专利局公开数据
知网《软件专利授权影响因素分析》研究
科科豆平台提供的程序专利权利要求书模板下载数据
国家专利局发布的《专利审查指南》
八月瓜平台的专利检索工具及专家咨询服务