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>>>  三、新審查趨勢下，如何撰寫AI算法改進類專利申請案？

結合對以上案例的分析可以看出，在沒有具體限定技術領域或者應用領域的前提下，其依然能通過客體審查關口，并且對權利要求的保護范圍幾乎沒有太大影響，以上案例在權利要求保護范圍和A2.2的客體問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算法類創(chuàng)新的案件類型，筆者基于未來可能的審查基準，給出一些撰寫AI算法類案件的建議，供各大創(chuàng)新主體以及知識產權同行參考。

第一步，確保獨立權利要求的解決方案與人工智能領域直接或者間接相關。
在對具體處理數(shù)據(jù)或者訓練樣本不做限定的前提下，獨立權利要求在撰寫時需要在權利要求中體現(xiàn)與AI算法有關的關鍵詞，比如人工智能、聚類處理、分類、深度學習、機器學習等。

第二步，在獨立權利要求中體現(xiàn)該算法與計算機系統(tǒng)的內部結構存在關聯(lián)。
在AI算法改進的案件中，不同架構層上的創(chuàng)新，體現(xiàn)算法與計算機系統(tǒng)的內部結構存在關聯(lián)的方式有所不同，具體如下：
A：AI基礎層創(chuàng)新類案件，例如涉及數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標注等過程的創(chuàng)新等。
此類案件經過分析，在客體審查過程中審查尺度略寬松于AI技術層創(chuàng)新案件的審查尺度，因為這類案件大部分都會涉及對訓練樣本的處理、更新、選擇、篩選、檢測等操作，而這些動作在過去的審查歷史中經常會被認定為與計算機內部CPU之間存在特定關聯(lián)，因此只需要在撰寫時盡量采用與計算機內部結構（例如，內部器件、內部線程等）相關的用詞即可，例如涉及到數(shù)據(jù)庫、存儲、緩存、存儲空間、存儲性能等。
B：AI技術層創(chuàng)新類案件，例如涉及模型訓練、模型結構、調參上的創(chuàng)新等。
此類案件經過分析，大部分案件都會涉及AI算法本身的改進，尤其是涉及神經網絡模型內部結構、訓練過程、或者模型結構的改進，那么在撰寫此類案件時，可以嘗試在權利要求中采用直接關聯(lián)或者間接關聯(lián)的方式引入與計算機內部系統(tǒng)有特定關聯(lián)的特征。
例如，直接關聯(lián)的方式可以如案例二中所述的引入單多處理器的訓練方案，候選訓練方案直接與處理器相關；間接關聯(lián)的方式，例如，可以引入“調用預先存儲的訓練樣本”“調用待訓練模型以及訓練樣本進行訓練”“對在預設存儲空間內的訓練樣本進行特征提取”“記錄訓練結果”等描述方式，布局與計算機內部系統(tǒng)有特定關聯(lián)的特征。

第三步：說明書在描述技術效果時，要與計算機內部性能的改進有關。
如何理解“提升了計算機的內部性能”？首先，專利申請人或專利撰寫人要明確計算機的內部性能包括哪些維度。

常見的計算機的內部性能主要包括：
計算機的吞吐量
計算機的利用率
計算機的響應時間
計算機內部CPU的性能（例如CPU中運算器與存儲器之間的總線寬度、CPU運行效率、CPU的處理字長）
存儲器容量
計算機的CPI（即執(zhí)行一條指令所需要的時鐘周期數(shù)）等
在了解了這些內部性能的內容之后，撰寫技術效果時就相對來說容易多了。

常見的與計算機內部系統(tǒng)性能改進的技術效果包括：
減少數(shù)據(jù)存儲量
減少數(shù)據(jù)傳輸量
提高硬件處理速度
提升了硬件運算效率
提高了CPU在某一方面例如訓練模型的訓練效果
優(yōu)化訓練樣本后節(jié)省了存儲空間
訓練耗時縮短節(jié)省了CPU的訓練資源等

需要注意的是，在模型訓練、模型結構改進等涉及AI技術層算法本身改進的案件中，技術效果的描述尤為重要。由于此類案件在撰寫時，通常想要體現(xiàn)出算法與計算機系統(tǒng)的內部結構具有特定的技術關聯(lián)并非一件易事；所以，此類案件在布局技術效果時，需要做到層層剖析，將實際的技術方案可能引發(fā)計算機內部性能改進的原理或者原因要具體落地分析，避免后期審查過程中的客體問題。

 >>>  四、結 語

本文旨在結合國家知識產權局《專利審查指南修改草案（征求意見稿）》中針對“未結合具體技術領域的人工智能算法的改進方案如何構成專利保護的客體”的修訂補充內容的導向，為專利代理師以及各大創(chuàng)新主體給出AI算法改進類案件在撰寫方向上的一些參考。

雖然，專利審查指南新的修訂內容還未生效，但是在這個過渡階段可以嘗試對一些AI算法改進類案件從新的角度進行布局，以期兼顧AI算法改進類案件的客體審查問題以及權利要求保護范圍。當然，以上僅是筆者的一些從業(yè)經驗以及分析方向，實務作業(yè)中案件千變萬化，專利代理師還需要結合實際案件情況靈活應對。