浅析人工智能相关发明专利适格性

人工智能技术的飞速发展引发全球专利申请激增，但各国对AI发明专利适格性的审查标准存在显著差异。本文基于中美欧三地法律框架与实践案例，系统分析AI专利适格性的核心要件、审查趋势及应对策略，为创新主体提供实践指引。

一、专利适格性的法律界定与核心争议

（一）中国：技术方案的整体判断

根据《专利法》第二条，可专利主题需为”技术方案”。2023年《专利审查指南》明确，包含算法特征的AI发明需满足：

1. 技术手段：权利要求需记载利用自然规律的技术特征（如硬件配置、数据处理流程）；
2. 技术问题：解决具体技术问题（如提升图像识别速度）；
3. 技术效果：产生符合自然规律的技术效果（如降低计算资源消耗）。

典型案例显示，单纯描述”经过训练的神经网络”可能因缺乏技术特征被驳回，但若结合”两步训练法”等具体技术实现（如预处理训练数据、迭代优化模型），则可能通过审查。

（二）美国：Alice案两步法的严格适用

美国通过Alice案确立的”两步法”审查框架：

1. 步骤一：判断权利要求是否属于法定类别（工艺、机器等）；
2. 步骤二：
   • 2A：是否涉及抽象概念（如数学算法）；
   • 2B：是否包含”显著多余”要素将抽象概念转化为实际应用。

实践表明，AI算法专利需突出对计算机系统功能的改进（如优化数据库索引效率），而非仅自动化传统流程。例如，Enfish案中自我参照数据库系统因指向具体技术改进获准，而泛泛描述”提升识别率”的专利则易被驳回。

（三）欧洲：技术贡献原则的主导

欧洲专利局（EPO）依据《欧洲专利公约》第52条，要求AI发明需对技术领域作出贡献：

• 技术特征：权利要求需包含技术手段（如特定硬件配置）；
• 技术效果：需量化技术改进（如医疗诊断精度提升20%）。

EPO强调，单纯描述”使用AI进行预测”难以获准，但若结合具体应用场景（如通过优化神经网络拓扑结构降低能耗），则可能通过审查。

二、中美欧审查标准对比与启示

三、企业专利申请策略建议

1. 技术方案的具体化：
   • 避免仅描述算法本身，需结合硬件配置（如GPU加速）、数据处理流程（如预处理步骤）；
   • 量化技术效果（如”将模型推理速度提升30%”）。
2. 权利要求的分层设计：
   • 核心专利：聚焦算法与硬件的结合（如”一种基于边缘计算的AI模型部署方法”）；
   • 外围专利：覆盖具体应用场景（如”医疗影像分析中的异常检测算法”）。
3. 地域性策略调整：
   • 美国：强调”技术改进”，如算法对数据库性能的优化；
   • 欧洲：突出”技术贡献”，如通过算法解决具体工业问题；
   • 中国：注重技术特征与问题解决的对应关系。
4. 前瞻性布局：
   • 在专利中预留改进空间（如”所述神经网络可采用卷积或循环结构”）；
   • 结合技术发展趋势（如联邦学习、小样本学习）提前布局。

人工智能发明专利适格性的判断，本质是技术方案与法律标准的动态平衡。创新主体需深入理解各国审查逻辑，通过技术具体化、权利要求分层及地域性策略调整，有效提升专利授权率与保护强度。未来，随着AI技术的演进，专利适格性标准或将进一步细化，持续关注司法实践与指南更新至关重要。