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>>>  三、新審查趨勢(shì)下，如何撰寫(xiě)AI算法改進(jìn)類(lèi)專(zhuān)利申請(qǐng)案？

結(jié)合對(duì)以上案例的分析可以看出，在沒(méi)有具體限定技術(shù)領(lǐng)域或者應(yīng)用領(lǐng)域的前提下，其依然能通過(guò)客體審查關(guān)口，并且對(duì)權(quán)利要求的保護(hù)范圍幾乎沒(méi)有太大影響，以上案例在權(quán)利要求保護(hù)范圍和A2.2的客體問(wèn)題之間做到了良好的平衡。故而，基于以上案例以及引言中所指出的AI算法類(lèi)創(chuàng)新的案件類(lèi)型，筆者基于未來(lái)可能的審查基準(zhǔn)，給出一些撰寫(xiě)AI算法類(lèi)案件的建議，供各大創(chuàng)新主體以及知識(shí)產(chǎn)權(quán)同行參考。

第一步，確保獨(dú)立權(quán)利要求的解決方案與人工智能領(lǐng)域直接或者間接相關(guān)。
在對(duì)具體處理數(shù)據(jù)或者訓(xùn)練樣本不做限定的前提下，獨(dú)立權(quán)利要求在撰寫(xiě)時(shí)需要在權(quán)利要求中體現(xiàn)與AI算法有關(guān)的關(guān)鍵詞，比如人工智能、聚類(lèi)處理、分類(lèi)、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等。

第二步，在獨(dú)立權(quán)利要求中體現(xiàn)該算法與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在關(guān)聯(lián)。
在AI算法改進(jìn)的案件中，不同架構(gòu)層上的創(chuàng)新，體現(xiàn)算法與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在關(guān)聯(lián)的方式有所不同，具體如下：
A：AI基礎(chǔ)層創(chuàng)新類(lèi)案件，例如涉及數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)注等過(guò)程的創(chuàng)新等。
此類(lèi)案件經(jīng)過(guò)分析，在客體審查過(guò)程中審查尺度略寬松于AI技術(shù)層創(chuàng)新案件的審查尺度，因?yàn)檫@類(lèi)案件大部分都會(huì)涉及對(duì)訓(xùn)練樣本的處理、更新、選擇、篩選、檢測(cè)等操作，而這些動(dòng)作在過(guò)去的審查歷史中經(jīng)常會(huì)被認(rèn)定為與計(jì)算機(jī)內(nèi)部CPU之間存在特定關(guān)聯(lián)，因此只需要在撰寫(xiě)時(shí)盡量采用與計(jì)算機(jī)內(nèi)部結(jié)構(gòu)（例如，內(nèi)部器件、內(nèi)部線(xiàn)程等）相關(guān)的用詞即可，例如涉及到數(shù)據(jù)庫(kù)、存儲(chǔ)、緩存、存儲(chǔ)空間、存儲(chǔ)性能等。
B：AI技術(shù)層創(chuàng)新類(lèi)案件，例如涉及模型訓(xùn)練、模型結(jié)構(gòu)、調(diào)參上的創(chuàng)新等。
此類(lèi)案件經(jīng)過(guò)分析，大部分案件都會(huì)涉及AI算法本身的改進(jìn)，尤其是涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練過(guò)程、或者模型結(jié)構(gòu)的改進(jìn)，那么在撰寫(xiě)此類(lèi)案件時(shí)，可以嘗試在權(quán)利要求中采用直接關(guān)聯(lián)或者間接關(guān)聯(lián)的方式引入與計(jì)算機(jī)內(nèi)部系統(tǒng)有特定關(guān)聯(lián)的特征。
例如，直接關(guān)聯(lián)的方式可以如案例二中所述的引入單多處理器的訓(xùn)練方案，候選訓(xùn)練方案直接與處理器相關(guān)；間接關(guān)聯(lián)的方式，例如，可以引入“調(diào)用預(yù)先存儲(chǔ)的訓(xùn)練樣本”“調(diào)用待訓(xùn)練模型以及訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練”“對(duì)在預(yù)設(shè)存儲(chǔ)空間內(nèi)的訓(xùn)練樣本進(jìn)行特征提取”“記錄訓(xùn)練結(jié)果”等描述方式，布局與計(jì)算機(jī)內(nèi)部系統(tǒng)有特定關(guān)聯(lián)的特征。

第三步：說(shuō)明書(shū)在描述技術(shù)效果時(shí)，要與計(jì)算機(jī)內(nèi)部性能的改進(jìn)有關(guān)。
如何理解“提升了計(jì)算機(jī)的內(nèi)部性能”？首先，專(zhuān)利申請(qǐng)人或?qū)＠珜?xiě)人要明確計(jì)算機(jī)的內(nèi)部性能包括哪些維度。

常見(jiàn)的計(jì)算機(jī)的內(nèi)部性能主要包括：
計(jì)算機(jī)的吞吐量
計(jì)算機(jī)的利用率
計(jì)算機(jī)的響應(yīng)時(shí)間
計(jì)算機(jī)內(nèi)部CPU的性能（例如CPU中運(yùn)算器與存儲(chǔ)器之間的總線(xiàn)寬度、CPU運(yùn)行效率、CPU的處理字長(zhǎng)）
存儲(chǔ)器容量
計(jì)算機(jī)的CPI（即執(zhí)行一條指令所需要的時(shí)鐘周期數(shù)）等
在了解了這些內(nèi)部性能的內(nèi)容之后，撰寫(xiě)技術(shù)效果時(shí)就相對(duì)來(lái)說(shuō)容易多了。

常見(jiàn)的與計(jì)算機(jī)內(nèi)部系統(tǒng)性能改進(jìn)的技術(shù)效果包括：
減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量
減少數(shù)據(jù)傳輸量
提高硬件處理速度
提升了硬件運(yùn)算效率
提高了CPU在某一方面例如訓(xùn)練模型的訓(xùn)練效果
優(yōu)化訓(xùn)練樣本后節(jié)省了存儲(chǔ)空間
訓(xùn)練耗時(shí)縮短節(jié)省了CPU的訓(xùn)練資源等

需要注意的是，在模型訓(xùn)練、模型結(jié)構(gòu)改進(jìn)等涉及AI技術(shù)層算法本身改進(jìn)的案件中，技術(shù)效果的描述尤為重要。由于此類(lèi)案件在撰寫(xiě)時(shí)，通常想要體現(xiàn)出算法與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)具有特定的技術(shù)關(guān)聯(lián)并非一件易事；所以，此類(lèi)案件在布局技術(shù)效果時(shí)，需要做到層層剖析，將實(shí)際的技術(shù)方案可能引發(fā)計(jì)算機(jī)內(nèi)部性能改進(jìn)的原理或者原因要具體落地分析，避免后期審查過(guò)程中的客體問(wèn)題。

 >>>  四、結(jié) 語(yǔ)

本文旨在結(jié)合國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局《專(zhuān)利審查指南修改草案（征求意見(jiàn)稿）》中針對(duì)“未結(jié)合具體技術(shù)領(lǐng)域的人工智能算法的改進(jìn)方案如何構(gòu)成專(zhuān)利保護(hù)的客體”的修訂補(bǔ)充內(nèi)容的導(dǎo)向，為專(zhuān)利代理師以及各大創(chuàng)新主體給出AI算法改進(jìn)類(lèi)案件在撰寫(xiě)方向上的一些參考。

雖然，專(zhuān)利審查指南新的修訂內(nèi)容還未生效，但是在這個(gè)過(guò)渡階段可以嘗試對(duì)一些AI算法改進(jìn)類(lèi)案件從新的角度進(jìn)行布局，以期兼顧AI算法改進(jìn)類(lèi)案件的客體審查問(wèn)題以及權(quán)利要求保護(hù)范圍。當(dāng)然，以上僅是筆者的一些從業(yè)經(jīng)驗(yàn)以及分析方向，實(shí)務(wù)作業(yè)中案件千變?nèi)f化，專(zhuān)利代理師還需要結(jié)合實(shí)際案件情況靈活應(yīng)對(duì)。