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 >>>  一 引言

算法類的專利申請，在以往的審查過程中，經常碰到的“攔路虎”是專利法第二十五條第一款第二項以及專利法第二條第二款涉及的保護客體的問題。

雖然在過去的多年里，審查指南對于算法類專利的審查也做了明確的規定：

例，在審查指南第九章第2節中所指出的“如果一項權利要求在對其進行限定的全部內容中既包括智力活動的規則或者方法的內容，又包含技術特征，則該權利要求就整體而言并不是智力活動的規則和方法，不應當依據專利法第二十五條排除其獲得專利權的可能性”，但是在實際作業過程中給予審查工作者以及代理師的引導性有限。

因此，為了適應大熱的人工智能、“互聯網+”、大數據以及區塊鏈等領域的創新審查，2019年12月31日，國家知識產權局發布了關于修改《專利審查指南》的公告（第343號），決定對《專利審查指南》作出修改，以明確算法類專利申請以及商業規則類專利申請的審查準則。

本次修改在《專利審查指南》第二部分第九章增加了包含算法特征或商業規則和方法特征的發明專利申請審查相關規定，在審查基準中規定“在審查中，不應當簡單割裂技術特征與算法特征或商業規則和方法特征等，而應將權利要求記載的所有內容作為一個整體，對其中涉及到的技術手段、解決的技術問題和獲得的技術效果進行分析”。

從審查基準可以看出

在對專利申請進行具體審查時，依然是軟件類專利常規的審查順序，即“A25.1（2）客體審查——A2.2客體審查——新創性審查”，而無論是三者中的哪一種，均強調了技術方案的整體性。

客體的審查中，強調了例如“如果權利要求中除了算法特征，還包含技術特征，該權利要求就整體而言并不是一種智力活動規則和方法”；再例如“對一項包含算法特征或商業規則和方法特征的權利要求是否屬于技術方案進行審查時，需要整體考慮權利要求中記載的全部特征。如果該項權利要求記載了對要解決的技術問題采用了利用自然規律的技術手段，并且由此獲得符合自然規律的技術效果，則該權利要求限定的解決方案屬于專利法第二條第二款所述的技術方案。”

新創性的審查中，也強調了整體性，例如“對包含算法特征或商業規則和方法特征的發明專利申請進行新穎性審查時，應當考慮權利要求記載的全部特征，所述全部特征既包括技術特征，也包括算法特征或商業規則和方法特征。對既包含技術特征又包含算法特征或商業規則和方法特征的發明專利申請進行創造性審查時，應將與技術特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關系的算法特征或商業規則和方法特征與所述技術特征作為一個整體考慮。

故而，結合對本次審查指南的修改分析，針對算法類專利申請，技術特征、技術方案、技術問題、技術效果、整體性，這些均是在撰寫時應該考量的因素。只有考慮了這些因素，才具有獲得專利權的可能性。

 >>>  二 面對算法類專利申請，該如何做

所謂的邊界性，實際上就是我們常規意義理解的保護范圍的確定性。

算法類專利申請，等同于計算機程序本身的申請，所謂的計算機程序本身，審查指南中明確指出“計算機程序本身是指為了能夠得到某種結果而可以由計算機等具有信息處理能力的裝置執行的代碼化指令序列，或者可被自動轉化成代碼化執行序列的符號化指令序列或者符號化語句系列”，換言之，計算機程序本身包括源程序和目標程序，由于其“可被執行”的特殊性和通用性，計算機程序本身是可以適用于任何領域或者任何通用的計算機上。

那么它的邊界在哪里，保護范圍又該如何確定呢？

一旦此類專利申請被授權，結合授權專利的排他性，那么此類專利申請無疑會對其他公眾的創造性權益造成損害，不利于技術的再次創新。

其次，當一件算法類專利申請具有邊界性時，我們緊接著還需要考慮其是否具有技術性？

所謂的技術性，是指該算法類專利申請是否采用了符合自然規律的技術手段、解決的問題是否是技術問題、產生的效果是否是技術效果，三者缺一不可。

如果一件具有邊界性的算法類專利申請，所解決的問題不具有技術性、所采用的手段依然是依賴人的主觀思維、所產生的效果不受自然規律約束，那么此類算法類專利申請仍然會存在A2.2所說的客體問題。

綜上，結合以上對算法類專利申請的客體原因分析，我們就能夠追根溯源，從邊界性和技術性上解決這類專利申請的撰寫問題。

 >>>  三 當專利代理師拿到一篇

算法類專利交底書時，該如何做

Step1  判斷專利交底屬于哪種算法類案件？

從筆者的實務經驗來看，算法類案件一般分為兩大類，具體為：

（1）發明人給出了算法的步驟流程，且每個步驟沒有確切的技術含義或者物理含義，例如模型訓練的交底，文字中僅涉及訓練樣本輸入、訓練結果輸出、損失函數、迭代、分類模型、卷積層、激活層、池化層等抽象數學詞匯，代理師無法從文字剖析中具體在對什么對象做處理，又為什么針對這個對象做處理，或者做這樣一件事情具體是針對哪個領域做改進的；

（2）發明人沒有給出算法的步驟流程，交底文字只是記錄了一些軟件底層框架、軟件接口、調用命令甚至通篇的是代碼指令，交底文字僅針對代碼實現、函數調用、堆棧、壓棧等進行描述，缺乏實際技術領域或者具體技術對象。

針對第（1）類案件，示例如下：

一種模型訓練方法，包括：獲取訓練樣本集，該訓練樣本集包括樣本和樣本標簽；將訓練樣本集輸入至初始的分類模型，得到模型輸出結果，并將模型輸出結果與樣本標簽輸入至損失函數，得到損失函數的值，并判斷該損失函數的值是否小于1，若否，則根據該損失函數的值調整分類模型的訓練參數，并再次將訓練樣本集輸入至調整后的分類模型中，直至模型輸出結果與樣本標簽的損失值小于1為止，并將最后的分類模型作為最終的分類模型。

針對第（2）類案件，示例如下：

使用cordova create cordova-demo程序初始化，使用cordova的CLI命令快速創建不同平臺的Native工程，在Native容器模塊中嵌入Web功能模塊，采用自定義的插件供 Web模塊調用。另外，將調用的對象預先壓棧。

Step2  針對第（1）類案件，為算法類專利申請設定技術邊界，即描述算法特征的技術應用；針對第（2）類案件，除了為其設定技術邊界，還需將程序語言進行轉換，描述成技術語言。

針對第（1）類案件，這類案件比較好處理，只要將算法類專利申請與技術領域相結合即可，具體結合方式包括：將算法處理的數據處理為具有本領域內確切技術含義或者物理含義的數據，將算法處理的前后過程進行技術上關聯，總而言之，是讓讀者能夠知道這個方案究竟是針對誰做出來，針對的對象是否具有明確的物理指向。

上面第（1）類案件，修改如下：

一種模型訓練方法，包括：獲取圖像訓練樣本集，該圖像訓練樣本集包括圖像樣本和圖像樣本標簽，所述標簽用于表征所述圖像樣本中的對象名稱；將圖像訓練樣本集輸入至初始的圖像分類模型，得到模型輸出結果，并將模型輸出結果與圖像樣本標簽輸入至損失函數，得到損失函數的值，該值用于表征模型輸出結果與標簽的差異度，并判斷該損失函數的值是否小于1，若否，則根據該損失函數的值調整分類模型的訓練參數，并再次將圖像訓練樣本集輸入至調整后的分類模型中，直至模型輸出結果與樣本標簽的損失值小于1為止，并將最后的分類模型作為最終的分類模型。

針對第（2）類案件，這類案件相對來說非常考驗代理師的處理功底，一不小心就會被發明人的交底帶著走，導致最終輸出的案件權要均是代碼化語言。

例如：使用cordova初始化，采用CLI命令創建Native工程，基于native工程執行js函數。

而這種撰寫方式非常容易出現A25.1（2）的問題。

面對此類文件時，首先要明確每一個程序動作對應的技術手段究竟是什么？

例如“使用cordova的CLI命令快速創建不同平臺的Native工程”，創建這個工程是為了干什么呢？是為不同平臺提供一個調用其他應用程序的空間？

再例如“在Native容器模塊中嵌入Web功能模塊”，嵌入Web功能模塊是為了干什么？是因為這個功能模塊具有js函數，基于這個函數才能實現一些APP功能的調用？

再例如“將調用的對象預先壓棧”實際上是為了調用方便，將調用的對象預先緩存到某一內存空間處。

基于以上分析，結合相應的技術領域，修改后的權要如下：

獲取待調用的應用程序文件；其中，所述待調用的應用程序文件預先存儲在預設的內存地址處；在當前調用空間滿足預設調用條件時，基于所述內存地址調用所述應用程序文件。

Step3  審視專利交底中的方案所采用的手段是否是技術手段、效果是否是客觀的、受自然規律約束的技術效果，解決的問題是否是技術問題？

首先明確何為技術方案，所謂的技術方案實際上是一些技術特征的集合，在計算機上執行該技術方案可以對外部或者內部對象進行控制或者處理，其反映的是遵循自然規律的技術手段，產生的效果是符合自然規律的效果。

自然規律指的是不經人為干預、屬于客觀事物的自身運動，其變化和發展與自身運動存在必然聯系。

例如，在工業過程控制中，執行的是控制程序，控制程序的執行過程不以人的意志為轉移，且執行結果是對工作過程實現控制（對外部對象的控制），是執行過程必然導致的結果，符合客觀的自然規律。

再例如，本次審查指南修改中所舉的案例5，通過計算機執行設定的返利規則給予消費的用戶現金券，從而提高了用戶的消費意愿，為商家獲得了更多的利潤，這案例中的方法是由計算機執行的，其處理對象是用戶的消費數據，即該案例具有邊界性符合A25.1（2），但是其所要解決的是如何促進用戶消費的問題，不構成技術問題，所采用的手段是通過計算機執行人為設定的返利規則，其對計算機的限定只是按照指定的規則根據用戶消費金額確定返利額度（并沒有給計算機的內部性能帶來改進，也沒有給計算機的構成或者功能上帶來任何技術上的改變），返利額度以及促進用戶消費的效果受人為意愿左右，不受自然規律的約束。

結合上述分析，在實務作業中，對于一些技術領域明確、算法步驟明確，提出的問題具有技術性的案件。

例如：

誤碼率高、圖像分辨率低、智能性差等，通常撰寫出來的案件基本能夠滿足A2.2的要求，只需在撰寫時謹慎處理，按照數據流向、步驟順序、輸入與輸出的關系，將算法特征與技術特征結合布局權利要求即可；

而對于涉及到管理方法、程序指令、統計、文字編碼等案件，代理師在處理時需要格外審視方案是否是技術方案，而審視的原則就是計算機執行該算法是否會對外部或者內部對象實現控制或者處理，并且反映的技術手段是否符合客觀的自然規律，另外，還需要進一步注意解決的問題是否是技術問題，所產生的效果是否是不受人為意愿左右的、計算機執行技術方案客觀導致的技術效果。

而且在撰寫說明書時，還要考慮算法特征和技術特征組成的技術方案的整體性，在一種情況下，專利申請階段帶來創造性的是技術特征，但是在實際審查階段，技術特征被公開，只剩下算法特征，那么如果說明書中將算法特征和技術特征結合，不僅撰寫技術特征的技術效果，還將整體的技術效果比如技術應用上帶來的創新也加入到說明書中，這無疑是為后期答復審查意見，為申請人爭取授權提供了一些可能性。

 >>>  四 結語