>>>  三、新(xīn)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(fēn)析可(kě)以看出，在沒有(yǒu)具(jù)體(tǐ)限定技(jì )術領域或者應用(yòng)領域的前提下，其依然能(néng)通過客體(tǐ)審查關口，并且對權利要求的保護範圍幾乎沒有(yǒu)太大影響，以上案例在權利要求保護範圍和A2.2的客體(tǐ)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(zhōng)所指出的AI算法類創新(xīn)的案件類型，筆(bǐ)者基于未來可(kě)能(néng)的審查基準，給出一些撰寫AI算法類案件的建議，供各大創新(xīn)主體(tǐ)以及知識産(chǎn)權同行參考。

第一步，确保獨立權利要求的解決方案與人工(gōng)智能(néng)領域直接或者間接相關。
在對具(jù)體(tǐ)處理(lǐ)數據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(zhōng)體(tǐ)現與AI算法有(yǒu)關的關鍵詞，比如人工(gōng)智能(néng)、聚類處理(lǐ)、分(fēn)類、深度學(xué)習、機器學(xué)習等。

第二步，在獨立權利要求中(zhōng)體(tǐ)現該算法與計算機系統的内部結構存在關聯。
在AI算法改進的案件中(zhōng)，不同架構層上的創新(xīn)，體(tǐ)現算法與計算機系統的内部結構存在關聯的方式有(yǒu)所不同，具(jù)體(tǐ)如下：
A：AI基礎層創新(xīn)類案件，例如涉及數據清洗、數據标注等過程的創新(xīn)等。
此類案件經過分(fēn)析，在客體(tǐ)審查過程中(zhōng)審查尺度略寬松于AI技(jì )術層創新(xīn)案件的審查尺度，因為(wèi)這類案件大部分(fēn)都會涉及對訓練樣本的處理(lǐ)、更新(xīn)、選擇、篩選、檢測等操作(zuò)，而這些動作(zuò)在過去的審查曆史中(zhōng)經常會被認定為(wèi)與計算機内部CPU之間存在特定關聯，因此隻需要在撰寫時盡量采用(yòng)與計算機内部結構（例如，内部器件、内部線(xiàn)程等）相關的用(yòng)詞即可(kě)，例如涉及到數據庫、存儲、緩存、存儲空間、存儲性能(néng)等。
B：AI技(jì )術層創新(xīn)類案件，例如涉及模型訓練、模型結構、調參上的創新(xīn)等。
此類案件經過分(fēn)析，大部分(fēn)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内部結構、訓練過程、或者模型結構的改進，那麽在撰寫此類案件時，可(kě)以嘗試在權利要求中(zhōng)采用(yòng)直接關聯或者間接關聯的方式引入與計算機内部系統有(yǒu)特定關聯的特征。
例如，直接關聯的方式可(kě)以如案例二中(zhōng)所述的引入單多(duō)處理(lǐ)器的訓練方案，候選訓練方案直接與處理(lǐ)器相關；間接關聯的方式，例如，可(kě)以引入“調用(yòng)預先存儲的訓練樣本”“調用(yòng)待訓練模型以及訓練樣本進行訓練”“對在預設存儲空間内的訓練樣本進行特征提取”“記錄訓練結果”等描述方式，布局與計算機内部系統有(yǒu)特定關聯的特征。

第三步：說明書在描述技(jì )術效果時，要與計算機内部性能(néng)的改進有(yǒu)關。
如何理(lǐ)解“提升了計算機的内部性能(néng)”？首先，專利申請人或專利撰寫人要明确計算機的内部性能(néng)包括哪些維度。

常見的計算機的内部性能(néng)主要包括：
計算機的吞吐量
計算機的利用(yòng)率
計算機的響應時間
計算機内部CPU的性能(néng)（例如CPU中(zhōng)運算器與存儲器之間的總線(xiàn)寬度、CPU運行效率、CPU的處理(lǐ)字長(cháng)）
存儲器容量
計算機的CPI（即執行一條指令所需要的時鍾周期數）等
在了解了這些内部性能(néng)的内容之後，撰寫技(jì )術效果時就相對來說容易多(duō)了。

常見的與計算機内部系統性能(néng)改進的技(jì )術效果包括：
減少數據存儲量
減少數據傳輸量
提高硬件處理(lǐ)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
優化訓練樣本後節省了存儲空間
訓練耗時縮短節省了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(jì )術層算法本身改進的案件中(zhōng)，技(jì )術效果的描述尤為(wèi)重要。由于此類案件在撰寫時，通常想要體(tǐ)現出算法與計算機系統的内部結構具(jù)有(yǒu)特定的技(jì )術關聯并非一件易事；所以，此類案件在布局技(jì )術效果時，需要做到層層剖析，将實際的技(jì )術方案可(kě)能(néng)引發計算機内部性能(néng)改進的原理(lǐ)或者原因要具(jù)體(tǐ)落地分(fēn)析，避免後期審查過程中(zhōng)的客體(tǐ)問題。

 >>>  四、結 語

本文(wén)旨在結合國(guó)家知識産(chǎn)權局《專利審查指南修改草(cǎo)案（征求意見稿）》中(zhōng)針對“未結合具(jù)體(tǐ)技(jì )術領域的人工(gōng)智能(néng)算法的改進方案如何構成專利保護的客體(tǐ)”的修訂補充内容的導向，為(wèi)專利代理(lǐ)師以及各大創新(xīn)主體(tǐ)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(xīn)的修訂内容還未生效，但是在這個過渡階段可(kě)以嘗試對一些AI算法改進類案件從新(xīn)的角度進行布局，以期兼顧AI算法改進類案件的客體(tǐ)審查問題以及權利要求保護範圍。當然，以上僅是筆(bǐ)者的一些從業經驗以及分(fēn)析方向，實務(wù)作(zuò)業中(zhōng)案件千變萬化，專利代理(lǐ)師還需要結合實際案件情況靈活應對。