当前，随着人工智能迅速发展和知识产权保护意识的提高，人工智能领域的专利申请已成为业界广泛关注的热点。
而在实务中，企业在专利申请和保护方面涌现出一些共性的问题，如人工智能创新往往涉及商业秘密、专利、计算机软件著作权等不同类型的知识产权，应采取何种保护策略与方法河南侵权官司律师收费标准？在专利挖掘阶段，哪些技术可以申请专利，哪些技术方案授权前景比较高？在专利布局中如何宏观把握申请态势？在个案申请中如何撰写专利最为有利？
8月17日-19日，由知产前沿新媒体举办的“第二届中国人工智能知识产权峰会”在杭州召开，本次大会吸引了线上与线下近500位人工智能IP人士参加。在18日的会议中，金杜律师事务所合伙人林柯律师、金杜律师事务所顾问李争博士结合多年实务经验，就中、美两国人工智能领域的专利保护实践进行了分享。知产前沿新媒体现将林律师与李律师的主题分享整理成文，供人工智能知识产权从业人员参考学习。
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重点导读
一、专利布局之方法
1、专利布局原理——“知己、知彼、知大局”
2、专利布局方法论
3、方法示例——机器学习领域专利申请概况
二、专利撰写的注意事项
三、中国完成的发明进入美国的不同方式
一、专利布局之方法
（一）专利布局原理——“知己、知彼、知大局”
“知彼”即分析主要竞争对手专利信息，了解竞争对手的主要专利布局点。重点考察其对自身业务是否会带来侵权风险，对于其已经布局的关键技术点是否存在优化或包围的可能，以及找到相关竞争对手专利布局的空白点来布设相应的专利，进而提升企业的竞争力。
“知己”即按照技术树梳理自身技术，清楚自身有哪些技术，其中哪些是核心技术、基础技术，哪些是外围技术，以便通过对自身核心技术与产品的专利申请全覆盖切实保护好自身的产品和技术。
“知大局”即关注技术和产业的发展趋势以及潜在的市场需求，以使得专利布局契合企业当下及未来的主营方向、商业模式以及目标市场。在此前提下，多检视潜在申请主题与主营业务营收方向是否匹配，是否尽可能覆盖了主要商业模式下的不同潜在侵权主体的实施方式。围绕企业本身发展计划确定专利布局总体和阶段性目标，以及根据需求部署相关专利。
（二）专利布局方法论
从专利布局的具体方法论来看，一般会通过专利数据分析挖掘出重要信息河南侵权官司律师收费标准：
首先，需要确定目标技术、目标公司和目标市场；
其次，通过特定检索词和分类号描述所确定的目标技术，构建出理想的检索式在数据库当中进行检索，通过几轮的降噪优化，进而确定较为相关的文献群；
再者，根据行业的技术分类和/或企业自身兴趣点确定技术分支；
之后，根据所确定的技术分支人工标引所确定的较为相关的文献群；
最后，基于标引结果重点分析关键技术分支的专利数据和找出重要专利。
根据分析目的、需求以及发展阶段特性的不同，研究对象的确立也会有所不同。例如，企业专利布局分析的目的通常不尽相同，如，布局新技术、专利申请与管理计划、技术先进性分析、竞对技术情报分析等，通常基于上述不同的目的，所确定的目标技术、目标市场以及目标公司也会有所不同。
（三）方法示例——机器学习领域专利申请概况
机器学习是人工智能的一个子领域，机器学习分为无监督学习、监督学习和强化学习。深度学习则利用了机器学习的深度神经网络，属于机器学习的分支。以下示例性选取特定计算模型作为研究对象进行检索，以用于示例相关申请概况与布局特点。其中，特定计算模型包括“生物模型”“知识模型”“特定数学模式”“基于量子力学现象”“机器学习”等。
从图表中历年专利申请和公开的数量来看，特定计算模型领域的专利申请自2017年开始经历迅猛发展，至2021年国内申请量已经达到60069件。
从主要的专利申请人（未合并关联公司）的排布情况来看，第一位为北京百度网讯科技有限公司（以下简称百度公司），第二位为腾讯科技（深圳）有限公司（以下简称腾讯公司），二者专利申请数量非常接近。
从该领域专利创新主体类型的饼状图来看，约51%申请人来源于企业，40%的申请人来源于大专院校。通常而言，企业的专利申请较偏向商业化应用，大专院校的专利多为基础性研究，成果转化能力相对较弱。
专利的转让信息能够传递出相关领域内技术合作、运营、实施等动向。在该示例中，从专利转让数量的柱状图来看，从2019年到2021年，尤其是2021年，特定计算模型领域的专利转让数量呈现了明显的提升。从主要的转让人和受让人排序及其相应专利数量来看，部分专利转让属于关联公司之间的转让，也有部分属于技术转移转化。
此外，根据专利申请法律状态饼状图，该领域授权专利仅占19.91%，授权率较低，其中主要有两个可能原因：一方面是仍有66.43%的专利申请还在实质审查阶段，另一方面该领域涉及特定计算模型的改进，专利申请撰写难度较大。
就该领域专利许可概况而言，许可数量在2021年有了显著提高。另一方面，通过主要的许可人和被许可人排序及其相应专利数量的图表，能够看出哪些创新主体的技术输出较为突出。如果对相应的数据进行深入挖掘，可以进而得出该主体的研发方向以及运营方向的变化。
对主要申请人百度公司和腾讯公司的申请趋势和技术分布情况进行对比，可以发现，用于阅读或识别印刷或书写字体、涉及生物模型的体系结构以及机器学习等技术领域，百度公司的申请量更为突出，在应用电子设备进行识别的方法以及图像分析等技术分支，腾讯公司更加具有优势。
具体分析机器学习模型改进的技术领域，显示出其主要申请人的申请量情况，以腾讯公司和百度公司为前列。从机器学习模型领域相关专利申请的趋势图可知，该领域的专利申请数量同样自2017年开始至2021年显著提升。
同时，涉及机器学习的专利申请在不同的技术分支下亦有不同的申请状况，主要集中在涉及到机器学习模型本身、应用电子设备进行识别的方法、预测或优化以及用于阅读和识别印刷或书写字符等技术分支上。
二、专利撰写的注意事项
（一）案例分析
在一个技术方案中，示例性描述了一项关于前车目标对象识别的系统设计，涉及自动驾驶领域。
在本方案中，首先由软件需求出发，选择合适的算法模型，基于该模型构建识别前车目标的神经网络结构。选择样本和测试数据，并确定这些样本和测试数据的预处理过程，进而形成适合当前网络模型和前车目标检测应用场景的数据。对所得数据进行打标签，输入网络模型以便通过训练过程进行网络模型的参数调整。调整至理想状态，软件代码固定，最终部署到计算设备。
在上述过程中可以衍生出不同类型的知识产权保护。如果当前技术创新点在于数据的预处理或者训练方法，可以申请发明专利；对于最终生成的源代码可以进行计算机软件著作权登记；如果涉及车机上的计算设备，如GPGPU的改进，则可能涉及到发明专利、实用新型专利和集成电路布图设计的IP保护形式；若系统装载至车机上或者部分功能装载在移动终端上，显示有人机交互界面以及手机显示界面，针对该界面可以申请外观设计专利。
（二）专利撰写的追求
在专利撰写时建议遵从以下的撰写原则，针对案件的具体情况设计权利要求的架构和特征布局：
高授权可能；
个案上更大的保护范围；
表达清晰、注意表层现象、可测，便于维权；
覆盖主营产品和业务营收；
更稳定、不易被无效；
单一主体侧撰写；
更全面的保护主题；
立体布局相结合。
（三）专利撰写的“坑”
基于从业经验，发言人总结出当前人工智能类专利撰写过程中常见遇到的问题如下：
第一，不遵守单一主体原则，增加侵权主体及其责任判定的复杂性；
第二，写入过多后台流程难以举证；
第三，写入不必要的技术特征，范围小；
第四，单纯写模型，未体现技术性；第五未挖掘出创新点，授权困难。
下面将结合具体案例进行分析。
1.写入过多后台特征不利于维权
原告作为专利侵权诉讼的启动方，首先要从被诉侵权产品的操作现象和功能上证明该产品实现了涉案专利所能实现的技术效果，证明被告基本侵权事实存在的高度可能性。被告作为被诉侵权产品后台处理过程的实际知情及相关证据的控制者，在原告完成上述举证责任的情况下，举证责任转移到被告，应证明被诉侵权产品采用了不同于涉案专利保护的技术方案实现了上述表象一致的技术效果，否则应承担不利的法律后果。
启示：尽量从输入数据、输出数据、以及其他可测的、与功能或操作现象上相关联的数据或处理逻辑进行描述，以提高维权便利性。
2.可授权客体
关于可授权客体，专利法第二十五条列举出不能授权的排除客体，第二条正面规定了只有技术方案才能以发明或实用新型加以保护。
具体到人工智能领域，根据此次专利审查指南修改草案征求意见稿，能够改善计算机内部性能以及利用大数据解决具体应用领域技术问题的方案都属于专利法第二条第二款所述的技术方案，构成可授权的客体。
3.关于技术方案、维权便利性
该权利要求在实审过程中被驳回，驳回决定认为：权利要求仅仅是对神经网络的训练过程，没有应用到技术领域，属于专利法第二十五条第一款第（二）项的智力活动的规则和方法。之后，复审决定撤销驳回决定，认为本申请应用于具体技术领域，即信息推荐领域，不属于智力活动的规则和方法。在再次进入实审程序后，申请人加入了具体的网络结构的内容，最终获得授权。授权权利要求如下：
启示：权利要求中应体现所应用的具体技术领域，描述利用人工智能模型进行实际应用的具体过程。
4.全面的主题、三不原则
以上案例中，权利要求写得比较上位，申请涉及具体的模型，但是权利要求概括得较为宏观，涵盖了利用各种模型预测肿瘤类型的情形，涵盖的保护范围较大。权利要求中重点针对输入、输出数据以及其他可测的数据或处理逻辑进行描述，便于日后维权。因此，上述案例具有一定借鉴性。
另外，需要注意的是，该案例的主题同时涉及了方法、计算设备、计算机介质，所主张的保护较为全面，针对不同潜在的侵权方式均布局对应的权利要求。需要指出的是，根据指南修改意见稿，“涉及计算机程序的发明专利申请的权利要求可以写成一种方法权利要求，也可以写成一种产品权利要求，例如实现该方法的装置、计算机可读存储介质或计算机程序产品。”，因此，在未来也可以考虑加入计算机程序产品。
此外，需要注意的是，与医疗相关的AI领域的改进方案适用“三不原则”，即输出信息不能够直接得出疾病的诊断结果或健康状况、不以诊断或治疗为直接目的、不以人或者动物体为直接实施对象，以免申请被以“疫病的诊断和治疗方法”为由被驳回。
三、中国完成的发明进入美国的不同方式
（一）先撰写中国专利申请并提交，然后中译英通过PCT或者巴黎公约进入美国。
中国专利申请撰写质量很大程度上决定了美国专利申请的质量，如果中国专利在撰写时没有考虑不同法律体系的区别，中国专利的质量可能会降低国外专利的质量。以下列举了几个中国完成的发明进入美国常出现的问题：
第一，AI算法类中文权利要求中常用的词汇诸如“模块”“单元”，英文翻译为“module”“unit”，有可能被解释为软件而不受客体保护，或者被解释为功能性限定语言，导致过窄的权利要求范围。因此，在美国专利法语境下需要避免使用此类词汇翻译。
第二，AI算法类中文方法权利要求中常用“第一步”“第二步”，但在美国法下方法的执行顺序默认无限制。
第三，美国法下，说明书background中的内容可能会被视为申请人自己承认的在先参考文献（Applicant Admitted Prior Art - AAPA）被审查员引用来拒绝该专利申请，建议尽量简短书写。
第四，如果中文说明书翻译后有明显缺陷，进入美国后再弥补可能会比较困难。
（二）先撰写美国专利申请，然后英译中先提交中国专利申请和保密审查，保密审查通过后，将已经写好的美国专利申请通过巴黎公约进入美国。
该方式为很多美国、欧洲企业运用。其优点在于，依据当地国家的法律来写当地国家的专利，避免了上述由于不熟悉他国法律法规所造成的影响与错误。同时，由于中国专利法的法律移植背景，把英语翻译成中文，很可能提高中文专利的质量。
例如该案例，2018年8月3日在中国提交了专利申请，2018年8月31日在美国提交。看起来是先提交了中国专利，实际上美国专利已在2018年6月份就写好了，后翻译成中文，8月3日在中国提交，待通过保密审查后，通过巴黎公约进入美国。
（三）思考
在上述基本问题的讨论后，有两个疑难点值得思考：
1.50%发明在中国完成，50%发明在美国完成，应该在哪国先提交专利申请？
目前通常的做法是在美国获取国外申请许可（Foreign Filling License），通过保密审查后先在中国提交专利申请，但这样做美国会收取一部分的官方费用，也会涉及一部分律师费。
2.PCT还是巴黎公约？
推荐通过巴黎公约进行申请。
企业通常选择PCT申请主要有两方面目的：第一，该申请仅作为placeholder将来进入其他国家；第二，获得国际阶段的检索和可专利性报告。
针对第一个目的，通过PCT进入国家阶段通常要求原文翻译，此时又会牵涉到上述专利翻译和补正问题，而通过巴黎公约不必须原文翻译，相比之下优势较为明显。对于第二个目的，通常认为欧洲专利局（EPO）能够提供更好的报告质量，为此多数美国企业都会选择EPO。
作者：林柯 李争
编辑：Sharon
