IP慧眼丨AI专利猛增，审查标准修改，授权可否无忧？
IP慧眼
郝聪慧，IP慧眼专栏作者，集慧智佳高级咨询师，专利代理师，炫狗狂魔，NBA（库里）爱好者，典型处女座。
深耕专利基础撰写业务多年，喜欢研究一切与IP有关的事物。希望用一双慧眼，解读各个领域有关知识产权的大道理小鸡毛，偶尔侃侃大山、蹭蹭热点。
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。
数据显示，我国人工智能领域专利申请量呈快速增长的趋势。在2010年后增长速度明显加快，近三年的增长则尤为迅猛，仅2018年一年的专利申请量就比2000-2011年12年的申请总量还要多。
图1 我国人工智能专利申请量年度变化趋势
（数据来源：集慧智佳研究。受公开滞后影响，2019年专利数据统计不全）
据人工智能主要专利权利人数据统计显示，不管是国内还是国外的申请主体都在人工智能领域积极布局。
中国科学院以4757件占据申请数量榜首（为方便统计，将中国科学院自动化所等下属机构均统一合并到中国科学院这一申请主体中）。百度以申请量3145件次之，是公司主体中布局人工智能专利最多的。其次，浙江大学、腾讯、清华大学、PHILIPS、小米、西安电子科技大学、欧珀等均在人工智能领域布局了较多专利。
在TOP10专利权人中，北京集中了近5家公司或科研机构。PHILIPS、MICROSOFT、SONY、SAMSUNG、SIEMENS等外企在我国均申请了较多的人工智能专利。
图2 申请人在中国的专利申请数量排名
（数据来源：集慧智佳研究。受公开滞后影响，2019年专利数据统计不全）
在实务中，笔者也发现越来越多的企业致力于在深度学习、语音识别、自然语言处理、计算机视觉、智能驾驶、云计算、智能机器人等人工智能领域申请专利。这类专利往往包含大量算法等智力活动的规则和方法特征，在实务撰写、审查、诉讼过程中均存在自身的特殊性。
最近，国家知识产权局发布了《专利审查指南第二部分第九章修改草案（征求意见稿）》（以下简称“征求意见稿”），其修改草案在第二部分第九章专门增加第6节，结合具体案例，对涉及人工智能、区块链、商业规则和方法等新领域专利申请的授权客体、新颖性和创造性、权利要求书和说明书撰写进行了明确。
1是否符合专利保护客体的问题
本次征求意见稿中明确了：在审查中，不应当简单割裂技术特征与算法特征，而应将权利要求记载的所有内容作为一个整体，对其中涉及的技术手段、解决的技术问题和获得的技术效果进行分析。
在判断某一具体方案时，首先应当判断其是否是一种基于抽象算法且不包括任何技术特征的纯数学算法，如果是的话，显然是不符合专利保护客体的。如果不是，即方案中存在技术特征的情况是否符合专利保护客体呢。实践中往往较难判断且存在较多的争议。
本次征求意见稿中指出此种情况需从：采用的技术手段是利用自然规律的，由此获得的技术效果也是符合自然规律的这一角度来评判。例如：采用卷积神经网络CNN模型对图像进行识别的方案，采用了在不同卷积层上对图像进行不同处理并训练的手段，利用的是遵循自然规律的技术手段，获得了训练好的CNN模型能够识别任意尺寸待识别图像的技术效果，因此属于专利的保护客体。而另一案例中公开了一种建立数学模型的方法，其利用训练样本的相关数据对数学模型进行训练等处理过程是一系列抽象的数学方法步骤，最后得到的结果也是抽象的通用分类数学模型。该方案的处理对象、过程和结果都不涉及与具体应用领域的结合，属于对抽象的数学方法的优化，且整个方案并不包括任何技术特征，因此不属于专利的保护客体。
因此，在处理人工智能领域的专利申请时，需注意不能仅仅涉及一种通用的模型，需要将该模型应用于某一个具体场景中，例如上述卷积神经网络CNN模型具体应用于图像识别这一应用场景中，结合该具体场景描述对应的技术特征。
2是否具有创造性的问题
本次征求意见稿中明确了：对既包含技术特征又包含算法特征的发明专利申请进行创造性审查时，应将与技术特征功能上彼此相互支持、存在相互作用关系的算法特征与所述技术特征作为一个整体考虑。“功能上彼此相互支持、存在相互作用关系”是指算法特征与技术特征紧密结合、共同构成了解决某一技术问题的技术手段，并且能够获得相应的技术效果。
笔者认为，针对人工智能这一领域的专利申请，在创造性的审查过程中仍然是按照三步法确定出区别技术特征，进一步确定发明实际解决的技术问题，以及是否存在技术启示。只不过是需要考虑各个技术特征之间的关联性，是否为解决技术问题存在相互作用关系。如果找到的区别技术特征是孤立的特征，与其他技术特征之间不存在相互作用关系，则单独考虑该特征对于整个技术方案的贡献。
3专利申请说明书和权利要求书撰写的问题
本次征求意见稿中明确了：说明书中应当写明技术特征和与其功能上彼此相互支持、存在相互作用关系的算法特征如何共同作用并且产生有益效果。例如，包含算法特征时，应当将抽象的算法与具体的技术领域结合，至少一个参数的定义应当与技术领域中的具体数据对应关联起来。权利要求应当记载技术特征以及与技术特征功能上彼此相互支持、存在相互作用关系的算法特征。
人工智能算法虽然可以理解为一个“黑匣子”，在训练好该“黑匣子”之后通过接收输入便可以输出对应的结果。但是在撰写时，也需要阐述出人工智能算法具体是采用何种方式进行训练，训练好之后是如何使用，算法是如何与其他技术特征共同作用以实现特定技术效果的。
除了上述撰写中存在的问题之外，企业在人工智能算法专利布局过程中还需要去考量采用何种策略来保护知识产权的问题。算法看不见摸不着，也难以通过反向工程推导，在侵权诉讼过程中难以取证。如果行权较为困难，是否将人工智能算法作为企业的商业秘密进行保护是一种更优的选择？这些都是知识产权从业人员值得思考的问题。
人工智能时代已来，你的专利布局做好了吗？
图片来源丨壹伴
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