中國(guó)自主研發(fā)的人工智能模型DeepSeek近日成為熱議焦點(diǎn)。這款國(guó)產(chǎn)技術(shù)不僅在智能水平上逼近國(guó)際頂尖水準(zhǔn)，中文理解能力尤為亮眼，加之價(jià)格大幅低于同類產(chǎn)品，迅速點(diǎn)燃了公眾對(duì)人工智能技術(shù)發(fā)展的新一輪熱情，被視作中國(guó)大模型領(lǐng)域突破的又一標(biāo)志性進(jìn)展。那么人工智能領(lǐng)域高價(jià)值專利該如何布局?

本文將結(jié)合對(duì)于谷歌Transformer模型中國(guó)同族專利申請(qǐng)案(201880007309X)的審查過(guò)程，探討該領(lǐng)域高價(jià)值專利的布局策略，以期帶給讀者一些啟發(fā)。該案在2024年1月23日被國(guó)知局駁回，后提復(fù)審繼續(xù)審查，國(guó)知局于2024年12月31日下發(fā)了第四次審查意見(jiàn)通知書，有趣的是，同日國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局發(fā)布了《人工智能相關(guān)發(fā)明專利申請(qǐng)指引（試行）》(以下簡(jiǎn)稱指引)，該指引為各創(chuàng)新主體撰寫及申報(bào)該領(lǐng)域申請(qǐng)?zhí)峁┝撕芎玫闹笇?dǎo)意義。

案情梳理

權(quán)利要求1：一種包括一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)和存儲(chǔ)指令的一個(gè)或多個(gè)存儲(chǔ)設(shè)備的系統(tǒng)，當(dāng)所述指令由所述一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)執(zhí)行時(shí)，使得所述一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)實(shí)施用于將具有按照輸入順序的多個(gè)輸入位置中的每一個(gè)輸入位置處的各自的網(wǎng)絡(luò)輸入的輸入序列轉(zhuǎn)換為具有按照輸出順序的多個(gè)輸出位置中的每一個(gè)輸出位置處的各自的網(wǎng)絡(luò)輸出的輸出序列的序列轉(zhuǎn)換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述序列轉(zhuǎn)換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，被配置為接收輸入序列并生成輸入序列中的每個(gè)網(wǎng)絡(luò)輸入的各自的編碼表示，所述編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括一個(gè)或多個(gè)編碼器子網(wǎng)的序列，每個(gè)編碼器子網(wǎng)被配置為接收多個(gè)輸入位置中的每一個(gè)輸入位置的各自的編碼器子網(wǎng)輸入，并生成多個(gè)輸入位置中的每一個(gè)輸入位置的各自的子網(wǎng)輸出，并且每個(gè)編碼器子網(wǎng)包括：編碼器自注意力子層，被配置為接收多個(gè)輸入位置中的每一個(gè)輸入位置的子網(wǎng)輸入，并且對(duì)于按照輸入順序的每個(gè)特定輸入位置：使用從特定輸入位置處的編碼器子網(wǎng)輸入導(dǎo)出的一個(gè)或多個(gè)查詢，在輸入位置處的編碼器子網(wǎng)輸入上應(yīng)用注意力機(jī)制，以生成特定輸入位置的各自的輸出;和 解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，被配置為接收編碼表示并生成輸出序列。

本案的爭(zhēng)議焦點(diǎn)在于審查員認(rèn)為權(quán)1要求保護(hù)的“對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)”是一種通用模型，盡管申請(qǐng)人在第三次OA答復(fù)時(shí)將應(yīng)用領(lǐng)域限定到“神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)、語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)療診斷系統(tǒng)或圖像處理系統(tǒng)”，也未得到審查員的認(rèn)可并被駁回。

駁回理由

①非專利法意義上的技術(shù)方案：權(quán)利要求限定的是對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)，解決的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身在序列轉(zhuǎn)換中的問(wèn)題，采用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算過(guò)程這一手段，達(dá)到的是提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法性能的效果，均不屬于專利法意義上的技術(shù)問(wèn)題、技術(shù)手段和技術(shù)效果。

②與具體應(yīng)用領(lǐng)域沒(méi)有關(guān)聯(lián)：該算法執(zhí)行與具體應(yīng)用領(lǐng)域無(wú)關(guān)聯(lián)，未解決具體技術(shù)領(lǐng)域的具體問(wèn)題，雖然由計(jì)算機(jī)實(shí)施，但與計(jì)算機(jī)沒(méi)有關(guān)聯(lián)，未改進(jìn)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部性能，沒(méi)有體現(xiàn)算法與計(jì)算機(jī)的特定技術(shù)關(guān)聯(lián)，因此不構(gòu)成技術(shù)方案。

在復(fù)審階段國(guó)知局下發(fā)的第四次審查意見(jiàn)不提客體問(wèn)題，又指出說(shuō)明書公開不充分的兩個(gè)新問(wèn)題：一是多頭注意力機(jī)制技術(shù)細(xì)節(jié)缺失，即未清楚記載如何整合多個(gè)注意力頭的輸出結(jié)果，使得技術(shù)方案無(wú)法實(shí)現(xiàn);二是按位置前饋層技術(shù)細(xì)節(jié)不完整，即未清楚記載多個(gè)學(xué)習(xí)的線性變換的具體步驟和非線性激活函數(shù)的設(shè)置，前饋層實(shí)現(xiàn)存在障礙。

人工智能落地到具體應(yīng)用領(lǐng)域時(shí)，可能出現(xiàn)介于專利法規(guī)定內(nèi)的技術(shù)方案與數(shù)學(xué)計(jì)算方法之間邊界不清的情形，例如，對(duì)于涉及抽象人工智能算法或模型的權(quán)利要求，可在權(quán)利要求中體現(xiàn)算法或模型處理的是技術(shù)領(lǐng)域中具有確切技術(shù)含義的文本、圖像、音頻或視頻等數(shù)據(jù)，使得基于本領(lǐng)域技術(shù)人員的理解，算法的執(zhí)行能直接體現(xiàn)出利用自然規(guī)律解決該領(lǐng)域某一技術(shù)問(wèn)題的過(guò)程，并且獲得了技術(shù)效果。

需要注意的是，如果利用人工智能算法或模型挖掘出的指標(biāo)參數(shù)與預(yù)測(cè)結(jié)果之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系僅僅受到經(jīng)濟(jì)規(guī)律或社會(huì)規(guī)律的制約，則屬于未遵循自然規(guī)律的情形。在《指引》中列舉了這樣一個(gè)例子：一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)估地區(qū)經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)的方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和用電數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系，并基于該內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行地區(qū)經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)的預(yù)測(cè)。由于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和用電數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系受到經(jīng)濟(jì)規(guī)律制約，不受自然規(guī)律約束，因此該方案未利用技術(shù)手段，不構(gòu)成技術(shù)方案。

根據(jù)上述谷歌的案例我們可以得到以下幾點(diǎn)撰寫思路和啟示：

一、緊扣新創(chuàng)性，結(jié)合應(yīng)用場(chǎng)景

1.避免通用模型表述：不能僅將發(fā)明描述成通用模型，要突出在特定場(chǎng)景下的獨(dú)特應(yīng)用和解決的特定問(wèn)題，如在圖像識(shí)別場(chǎng)景中，針對(duì)特定類型圖像或特定識(shí)別任務(wù)的優(yōu)化等。

2.強(qiáng)調(diào)跨領(lǐng)域應(yīng)用創(chuàng)新：人工智能技術(shù)應(yīng)用到新的領(lǐng)域并產(chǎn)生獨(dú)特效果，需詳細(xì)描述應(yīng)用場(chǎng)景及解決的新問(wèn)題。比如，某公司將人工智能圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測(cè)，通過(guò)無(wú)人機(jī)采集農(nóng)田圖像，利用定制的深度學(xué)習(xí)算法精準(zhǔn)識(shí)別病蟲害種類及受災(zāi)程度，此前圖像識(shí)別多應(yīng)用在安防、交通等領(lǐng)域，而此次在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用就是創(chuàng)新突破。申請(qǐng)專利時(shí)，要清晰說(shuō)明如何針對(duì)農(nóng)業(yè)場(chǎng)景特點(diǎn)對(duì)圖像識(shí)別算法進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，像考慮到不同農(nóng)作物葉片形態(tài)、顏色變化以及田間復(fù)雜光照等因素，進(jìn)而體現(xiàn)出該技術(shù)在這個(gè)特定領(lǐng)域應(yīng)用的創(chuàng)新性。

3.體現(xiàn)與硬件的關(guān)聯(lián)：當(dāng)發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部性能改進(jìn)時(shí)，可將原申請(qǐng)文件中體現(xiàn)了算法與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在特定技術(shù)關(guān)聯(lián)的技術(shù)特征加入權(quán)利要求。比如，在一項(xiàng)涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法的權(quán)利要求中，加入利用分布式系統(tǒng)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法產(chǎn)生特定技術(shù)關(guān)聯(lián)的分布式計(jì)算節(jié)點(diǎn)的資源調(diào)配、信息交互傳遞等特征，從而體現(xiàn)出方案能夠提升訓(xùn)練時(shí)硬件的執(zhí)行效果,獲得符合自然規(guī)律的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部性能改進(jìn)的技術(shù)效果又如，涉及利用人工智能算法或模型對(duì)具體應(yīng)用領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、預(yù)測(cè)或者評(píng)價(jià)、評(píng)估等的解決方案，在撰寫時(shí)，應(yīng)在權(quán)利要求中明確記載采用哪些指標(biāo)、參數(shù)等，采用何種算法或模型以得到何種預(yù)測(cè)結(jié)果，在答復(fù)審查意見(jiàn)時(shí)，應(yīng)著重分析算法或模型處理的數(shù)據(jù)與要分析和預(yù)測(cè)的結(jié)果之間為何受自然規(guī)律約束，而不是僅僅體現(xiàn)管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等非自然規(guī)律。如果算法與硬件有交互，要描述清楚交互的機(jī)制和過(guò)程，如傳感器數(shù)據(jù)的采集與算法處理的協(xié)同等。

二、做到充分公開，完整清晰呈現(xiàn)技術(shù)方案

1.完整描述技術(shù)方案核心內(nèi)容：對(duì)于人工智能技術(shù)涉及的算法、模型、數(shù)據(jù)處理等各方面，進(jìn)行全方位的清晰闡述。若申請(qǐng)一個(gè)人工智能語(yǔ)音合成專利，要詳細(xì)說(shuō)明語(yǔ)音特征提取的具體算法(如梅爾頻率倒譜系數(shù)的計(jì)算方法等)、文本到語(yǔ)音轉(zhuǎn)換的模型架構(gòu)(如采用的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、各層神經(jīng)元連接情況等)以及訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)來(lái)源和預(yù)處理方式等，不留關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)的模糊點(diǎn)。

2.補(bǔ)充示例與附圖輔助說(shuō)明：提供豐富的具體應(yīng)用示例、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)以及繪制準(zhǔn)確清晰的附圖。例如在申請(qǐng)人工智能圖像分類專利時(shí)，給出不同類型圖像(如風(fēng)景、人物、動(dòng)物等)在不同環(huán)境下(強(qiáng)光、暗光等)的分類準(zhǔn)確率測(cè)試數(shù)據(jù)，同時(shí)附上模型架構(gòu)圖展示各模塊關(guān)系、分類流程示意圖展示數(shù)據(jù)流向等，以便審查員老師能夠直觀且深入地理解技術(shù)方案的可行性和優(yōu)勢(shì)。

三、確權(quán)要求合理，清晰界定保護(hù)范圍

1.權(quán)利要求表述清晰明確：使用嚴(yán)謹(jǐn)、準(zhǔn)確且本領(lǐng)域公認(rèn)的術(shù)語(yǔ)來(lái)撰寫權(quán)利要求，避免模糊不清或有歧義的表述。比如在定義人工智能算法中的某個(gè)關(guān)鍵參數(shù)時(shí)，要明確其取值范圍、計(jì)算方式等具體限定條件，清晰界定專利所保護(hù)的技術(shù)范圍。

2.涵蓋必要技術(shù)特征：獨(dú)立權(quán)利要求中須包含解決技術(shù)問(wèn)題所不可或缺的全部技術(shù)特征，以完整地確定發(fā)明的保護(hù)范圍。例如，對(duì)于人工智能自動(dòng)駕駛技術(shù)專利，獨(dú)權(quán)中要涵蓋環(huán)境感知傳感器(如激光雷達(dá)、攝像頭等的關(guān)鍵參數(shù)及布置方式)、決策算法(如基于深度學(xué)習(xí)的路徑規(guī)劃算法具體特征)以及車輛控制執(zhí)行模塊等關(guān)鍵技術(shù)特征，避免因缺少必要特征而導(dǎo)致保護(hù)范圍過(guò)窄或被認(rèn)定無(wú)效。

3.不違反其他法律規(guī)定：人工智能技術(shù)用于數(shù)據(jù)收集時(shí)，要遵循數(shù)據(jù)隱私保護(hù)相關(guān)法律法規(guī)，在專利申請(qǐng)中可說(shuō)明采取的合法合規(guī)的數(shù)據(jù)獲取、存儲(chǔ)及使用方式等，確保整個(gè)專利從技術(shù)到應(yīng)用都符合法律要求。

當(dāng)然，一項(xiàng)核心技術(shù)有時(shí)并非僅通過(guò)申請(qǐng)一項(xiàng)專利就能得到保護(hù)，往往需要形成多專利組合的專利布局策略。如科大訊飛的“一種語(yǔ)音意圖識(shí)別方法及裝置” 這項(xiàng)專利在首屆長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高價(jià)值專利轉(zhuǎn)化運(yùn)用大賽亮相，該專利采用全新語(yǔ)音意圖識(shí)別方法，提高了語(yǔ)音意圖識(shí)別的準(zhǔn)確性與時(shí)效性，增強(qiáng)語(yǔ)音交互和分析的靈活性與準(zhǔn)確性，其端到端語(yǔ)音意圖識(shí)別是原生多模態(tài)大模型雛形。在專利布局方面圍繞核心專利布局 318 件外圍專利，構(gòu)建全面專利保護(hù)網(wǎng)絡(luò)，為產(chǎn)品業(yè)務(wù)落地提供法律保障，體現(xiàn)對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的重視;此外，通過(guò)與上下游企業(yè)合作，構(gòu)建完善產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，開放合作促進(jìn)技術(shù)共享與創(chuàng)新，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展;該項(xiàng)目已廣泛應(yīng)用于汽車、運(yùn)營(yíng)商、金融、公安、司法、國(guó)防等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，為同類型企業(yè)提供了很好的示范作用。

可見(jiàn)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)在很大程度上體現(xiàn)著一個(gè)企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，在知識(shí)產(chǎn)權(quán)由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段的今天，持續(xù)輸出高價(jià)值專利，打造中國(guó)專利壁壘的矛與盾對(duì)每個(gè)科技型企業(yè)都提出了新的挑戰(zhàn)，也對(duì)代理從業(yè)者們提出了更高的要求。

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