人工智能領域中英專利審查實踐對比

許菲菲 王 晶

當前，人工智能技術的飛速發展給專利審查制度帶來了全新的挑戰，涉及人工智能的專利申請如何獲得專利保護是全世界共同面臨的問題。同時，在世界范圍內較為領先的我國人工智能技術，不僅希望得到中國專利保護，也急需獲得海外專利保護。筆者作為多年來一直從事人工智能領域專利審查的審查員，在2021 年與英國專利局人工智能領域專利審查員進行交流的基礎上，從專利審查實踐的角度，對人工智能領域的專利保護中的熱點問題進行對比分析。本文通過客體判斷標準對比、創造性判斷標準對比和典型案例對比，明晰中英兩國人工智能領域的專利審查標準，以助力中國創新主體在英國海外獲權。

一、客體判斷標準對比

（一）中國國家知識產權局客體判斷標準

1.中國專利法第二十五條第一款第（二）項規定的智力活動的規則和方法

智力活動的規則和方法包括：商業規則、數學理論和換算方法、信息表述方式等。如果一項權利要求僅僅涉及智力活動的規則和方法，則不應當被授予專利權。

對于涉及人工智能領域的發明，《專利審查指南》第二部分第九章第6.1.1 節還規定了：如果權利要求涉及抽象的算法或者單純的商業規則和方法，且不包含任何技術特征，則這項權利要求屬于專利法第二十五條第一款第（二）項規定的智力活動的規則和方法，不應當被授予專利權。如果權利要求中除了算法特征或商業規則和方法特征，還包含技術特征，該權利要求就整體而言并不是一種智力活動的規則和方法，則不應當依據專利法第二十五條第一款第（二）項排除其獲得專利權的可能性。

2.中國專利法第二條第二款規定的技術方案

技術方案是對要解決的技術問題所采取的利用了自然規律的技術手段的集合。未采用技術手段解決技術問題，以獲得符合自然規律的技術效果，不屬于專利法第二條第二款規定的客體。

對于涉及人工智能領域的發明，《專利審查指南》第二部分第九章第6.1.2 節還規定了：如果要求保護的權利要求作為一個整體不屬于專利法第二十五條第一款第（二）項排除獲得專利權的情形，則需要就其是否屬于專利法第二條第二款所述的技術方案進行審查。

對一項包含算法特征或商業規則和方法特征的權利要求是否屬于技術方案進行審查時，需要整體考慮權利要求中記載的全部特征。如果該項權利要求記載了對要解決的技術問題采用了利用自然規律的技術手段，并且由此獲得符合自然規律的技術效果，則該權利要求限定的解決方案屬于專利法第二條第二款所述的技術方案。例如，如果權利要求中涉及算法的各個步驟體現出與所要解決的技術問題密切相關，如算法處理的數據是技術領域中具有確切技術含義的數據，算法的執行能直接體現出利用自然規律解決某一技術問題的過程，并且獲得了技術效果，則通常該權利要求限定的解決方案屬于專利法第二條第二款所述的技術方案。

（二）英國專利局客體判斷標準

1.英國專利法第1 條規定的排除的客體

其中規定的排除客體包括：（a）發現、科學理論或數學方法；（b）文學、戲劇、音樂或藝術作品或任何其他美學創作；（c）從事智力活動、游戲或商業活動的計劃、規則、或方法，或計算機程序；（d）信息的呈現。

2.對于涉及數學方法的發明，依據Aerotel 判例確立的判斷方法

其中判斷方法包括：i.正確解釋權利要求；ii.確定實際的貢獻；iii.判斷該貢獻是否僅屬于被排除的客體；iv.判斷實際的貢獻本質上是否是技術性的。

3.對于涉及計算機程序的發明，依據AT&T/HTC 判例確立的判斷方法

其中判斷方法包括：i.所聲稱的技術效果是否對在計算機外部執行的過程中具有技術效果；ii.所聲稱的技術效果是否在計算機架構的層面上運行，也就是說，無論正在處理的數據或正在運行的應用程序如何，是否都會產生技術效果；iii.所聲稱的技術效果是否使計算機以新的方式運行；iv.該程序是否使計算機在運行更高效和更有效的意義上成為更好的計算機；v.所認定的問題是否被要求保護的發明克服，而不是僅僅被規避。

（三）客體判斷標準中英對比

由于人工智能領域的很多專利申請涉及人工智能算法步驟上的改進、訓練方法的改進等，對于其是否屬于專利保護客體是各國專利審查實踐中共性存在的問題，也是最突出的問題。從以上判斷標準可以看出，英國專利局和中國國家知識產權局對于客體判斷所依據的法條不同、進行判斷的步驟不同、判斷時考慮的因素不同，結合本文第三部分的案例對比可知，對于相同主題的專利申請，在中國國家知識產權局和英國專利局可能獲得相同的客體結論，也可能獲得完全相反的客體結論。即便是客體結論相同的專利申請，中英進行判斷的重點和思路也不同。但總體而言，英國要排除的客體問題相比我國更多，我國對于人工智能領域的專利保護力度更強。

二、創造性判斷標準對比

（一）中國國家知識產權局創造性判斷標準

《專利審查指南》第二部分第四章規定了創造性的判斷方法：

1.確定最接近的現有技術；

2.確定發明的區別特征和發明實際解決的技術問題；

3.判斷要求保護的發明對本領域的技術人員來說是否顯而易見。

對于涉及人工智能領域的發明，《專利審查指南》第二部分第九章第6.1.2 節還規定了：對既包含技術特征又包含算法特征或商業規則和方法特征的發明專利申請進行創造性審查時，應將與技術特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關系的算法特征或商業規則和方法特征與所述技術特征作為一個整體考慮。“功能上彼此相互支持、存在相互作用關系”是指算法特征或商業規則和方法特征與技術特征緊密結合共同構成了解決某一技術問題的技術手段，并且能夠獲得相應的技術效果。

（二）英國專利局創造性判斷標準

英國專利局創造性審查采用Windsurfing/Pozzoli判例確立的判斷方法，包括如下步驟：

1.確定“本領域技術人員”，確定該“本領域技術人員”的相關公知常識；

2.確定權利要求的發明構思，或者如果無法確定權利要求的發明構思，則對權利要求進行解釋；

3.確定“現有技術”與權利要求的發明構思或所解釋的權利要求之間存在哪些差異；

4.在沒有所要求保護發明的任何知識的情況下進行分析，該差異對于本領域技術人員來說是否顯而易見，或者是否需要任何程度的創造。

（三）創造性判斷標準中英對比

英國專利局進行創造性判斷的步驟中并不區分技術特征和非技術特征，這點與中國國家知識產權局的創造性判斷思路是一致的，英國專利局和中國國家知識產權局都更多地將非技術性問題放到了客體判斷階段。對于既包含技術內容又包含非技術內容的方案，英國專利局可能由于其中的非技術內容而排除客體，而中國國家知識產權局則更注重整體原則，對于“功能上彼此相互支持、存在相互作用關系”的非技術內容在創造性階段仍予考慮。

三、典型案例對比

（一）案例1 神經網絡模型優化

【背景技術】

目前的多層神經網絡模型一方面在運行時會產生大量的內存開銷，占用大量的處理器資源，另一方面無法在嵌入式設備上運行。

【權利要求】

一種多層神經網絡模型的優化方法，所述優化方法包括：

從待優化的多層神經網絡模型中劃分出至少一個子結構，其中，劃分出的子結構的尾層為量化層；

針對劃分出的各個子結構，將除量化層以外的其它層的運算參數傳遞到量化層中，并基于傳遞的運算參數更新量化層中的量化閾值參數。

【案例分析】

對于以上方案，中國國家知識產權局和英國專利局都認為不屬于專利保護客體，無法獲得專利保護。

根據中國專利法第25 條進行判斷，權利要求1要求保護一種多層神經網絡模型的優化方法，其僅僅是一種抽象的數學算法，不涉及任何具體的應用領域，權利要求1 中的“從多層神經網絡模型中劃分出至少一個子結構，其中，劃分出的子結構的尾層為量化層”、“將除量化層以外的其它層的運算參數傳遞到量化層中”和“基于傳遞的運算參數更新量化層中的量化閾值參數”均屬于優化多層神經網絡的數學算法步驟。因此，權利要求1 屬于智力活動的規則和方法，不符合專利保護客體。

根據英國Aerotel 判例進行判斷：i：正確解釋權利要求。ii：確定實際的貢獻。該案例的貢獻在于：通過調整量化層的閾值來優化神經網絡，使得對于一個給定的輸入，量化層的輸出與從量化層之前的一個或多個被移除層獲得的輸出相似。iii：判斷該貢獻是否僅屬于被排除的客體。該案例的貢獻涉及基于被替換層的權重、算法和輸出為量化層生成新閾值，即從數字輸入到數字輸出，是一種數學方法，屬于被排除的主題。iv：判斷實際的貢獻本質上是否是技術性的。雖然與未使用該方法優化的模型相比，該發明聲稱節省了內存和處理器資源，但這并不是對計算機本身的技術改進，而只是一種更高效的算法和更高效的軟件。因此，權利要求是一種數學算法，屬于排除客體。

（二）案例2 應用人工智能技術來回答多項選擇問題

【背景技術】

回答問題系統的可靠性主要基于用于預測答案的問題回答模型的質量。這種模型的質量又可以基于用于開發這種模型的訓練數據集的質量。然而訓練數據通常是不平衡的。為了糾正數據中的這種不平衡，需要使用大量訓練數據來訓練系統。然而，獲得和預處理如此大量的訓練數據可能是不可行的。

【權利要求】

一種用于回答多項選擇問題的系統，所述系統包括至少一個處理器，所述至少一個處理器被配置為創建問題回答模型，平衡訓練數據集中的不平衡；通過在訓練數據集被分類到的多個類別中生成至少一個少數類別的合成實例來實現訓練數據集的平衡；使用合成少數過采樣技術來生成所述至少一個少數類別的所述合成實例；所述合成實例使用下式生成：xnew=x+r(xnn-x），其中，“x”是少數類別中的實例；“xnew”是少數類別中的合成實例；“xnn”是與實例“x”相鄰的少數類別中的實例；以及“r”是0 至1 之間的數。

【案例分析】

對于以上方案，中國國家知識產權局和英國專利局都認為不屬于專利保護客體，無法獲得專利保護，但判斷思路不同。

根據中國專利法第二條第二款進行判斷，該申請要解決的問題是分類中訓練數據正負樣本不平衡的問題，為了解決該問題采用了在訓練數據集中生成至少一個少數類別的合成實例的手段。雖然權利要求中限定了是一種用于回答多項選擇問題的系統，但該方案要解決的并非問答系統中的具體問題，權利要求中的算法步驟并沒有與問答系統密切相關，其實質是一種訓練算法的改進，其可以應用于問答系統。因此，該方案要解決的是訓練數據不平衡的問題，是訓練算法和訓練模型本身的問題，并非技術問題。所采用的手段是生成少數類別的合成實例作為訓練數據，是訓練算法和訓練模型自身優化的手段，并非技術手段；所獲得的也并非符合自然規律的技術效果，不屬于專利法第二條第二款所規定的技術方案，不符合專利保護客體。

根據英國Aerotel 判例進行判斷：i：正確解釋權利要求。權利要求存在明顯的不清楚的問題。該系統是“用于回答多項選擇題”的，但并沒有真正使用，缺失了問答模型的結構或定義。ii：確定實際的貢獻。一個解決數據不平衡問題的計算機程序，在一個法律文件組成的文本訓練數據集，生成合成少數類的實例在一個多元化的類別,訓練數據集的元素一直在隨后進行歸類,這樣一個模型訓練的訓練數據集可以更可靠地在執行過程中對法律文件進行分類。iii：判斷該貢獻是否僅屬于被排除的客體。從商業方法的角度，由于權利要求1 唯一的貢獻是實現針對法律文件的分析，因此，權利要求1 的貢獻屬于一種開展業務的方法，因此不屬于專利保護的客體。從計算機程序的角度，依據AT&T/ HTC 判例確立的規則，計算機程序的特征都沒有指向技術方面的貢獻，對計算機之外的東西沒有任何技術影響，計算機本身在技術上也沒有被改進，也沒有解決技術問題。iv：判斷實際的貢獻本質上是否是技術性的。該發明應用于分析文檔和文檔的語義被認為是非技術性的。因此，權利要求屬于排除客體。

（三）案例3 圖像處理

【背景技術】

處理圖像數據例如以檢測圖像的特征的方法是計算密集的，因此檢測圖像特征的效率不高。

【權利要求】

一種圖像處理系統，包括：

圖像數據接口，被布置為接收表示動態場景的采用連續圖像數據幀的形式的圖像數據；

對象分類器，被布置為在對象分類循環中執行對象分類，其中，在給定對象分類循環中，所述對象分類器在選擇的圖像幀中執行對象分類；

存儲裝置，被布置為存儲類別數據，所述類別數據包括供所述對象分類器使用的對象定義的集合，所述對象定義的集合以對象定義層級進行布置，并且所述對象定義的集合至少包括第一對象定義等級處的第一組粗略等級對象定義和第二對象定義等級處的第二組精細等級對象定義，所述第二對象定義等級低于所述第一對象定義等級，所述對象分類器被布置為：配置第一對象分類循環和后續的第二對象分類循環；在所述第一對象分類循環和所述第二對象分類循環二者期間在給定圖像幀中執行對象分類；或在所述第一對象分類循環期間在給定圖像幀中執行對象分類，并且在所述第二對象分類循環期間在所述給定圖像幀的后續的圖像幀中執行對象分類。

【案例分析】

對于以上方案，中國國家知識產權局認為屬于專利保護客體，而英國專利局認為不屬于專利保護客體。

根據中國專利法第二條第二款進行判斷，該申請要解決的問題是圖像處理中的具體問題，即檢測圖像特征的效率問題，屬于技術問題。所采用的手段是圖像通過第一組粗略級別對象定義、第一個對象分類循環和第二組精細級別對象定義、第二個對象分類循環，將圖像數據中的對象通過層次級的方式進行循環分類，屬于符合自然規律的技術手段，從而可以實現圖像特征的高效化檢測，屬于技術效果。因此，該方案屬于專利法第二條第二款規定的技術方案，屬于專利保護的客體。

根據英國Aerotel 判例進行判斷：i：正確解釋權利要求。ii：確定實際的貢獻，改進后的圖像處理系統可能降低處理資源和減少能耗。iii：判斷該貢獻是否僅屬于被排除的客體。iv：判斷實際的貢獻本質上是否是技術性的。從計算機程序的角度，依據AT&T/ HTC 判例確立的規則，傳感數據的特性并未限定，該申請也并未限定到任何特定的技術領域或任務，所聲稱的降低處理資源和減少能耗的效果不能在任何情況下保證；該發明并未在系統結構層操作也并沒有對當下的計算機系統做出任何改變，沒有使計算機成為更好的計算機。計算機程序沒有使計算機以一種新的方式操作以使計算機運行得更高效。方案要解決的問題并沒有以技術的方式解決，如執行圖像更細節分析的改進算法，而是通過從外部數據源的控制數據中為兩種對象分類循環選擇分類數據的子集，這僅是繞過問題，而非克服問題。因此，權利要求中并未做出技術貢獻，屬于排除客體。

四、結論與思考

（一）對于人工智能領域的專利審查，中英審查標準不同可能導致審查結論和審查思路不同

通過以上審查標準對比和案例對比可知，對于不同類型的涉及人工智能的專利申請，由于兩國審查思路存在差異，中英會存在審查結論不同的情形。

由案例2 可知，中國更多地從算法是否與應用領域密切相關的角度進行判斷，而英國由于在說明書中提及對于合同的處理，因此認為是一種商業方法，屬于專利排除的范圍。雖然最終中英都認同此案不屬于專利保護客體的結論，但是判斷的角度卻完全不同。

由案例3 可知，英國在對客體判斷時，更加關注權利要求的技術貢獻，只有將系統硬件的狀態和圖像分類軟件的操作之間提供明確而且具體的聯系，或者算法的改進是克服問題而非繞過問題時，才屬于技術貢獻。而中國是從人工智能方法與圖像處理密切相關的角度進行考慮根據技術問題、技術手段、技術效果認為此案屬于專利保護客體，英國從圖像處理算法并未使計算機成為更好的計算機的角度進行考慮認為此案不屬于專利保護客體。

綜上所述，對于人工智能算法相關專利、人工智能應用相關專利，中國會考慮是否屬于抽象的數學算法、算法與應用是否密切相關、以及算法是否能夠提升計算機內部性能等方面來通過技術問題、技術手段、技術效果進行技術方案的判斷。英國通過Aerotel判例確定的判斷方法和AT&T/ HTC 判定的判斷方法來判斷，會考慮是否屬于數學方法、是否屬于商業方法、是否有硬件改進、是否克服問題等進行技術貢獻的判斷。

（二）我國對于人工智能領域的專利保護具有更高的開放性，英國對于人工智能領域的專利保護呈現保守性

英國人工智能專利分析報告和我國人工智能專利分析報告均顯示，人工智能技術領域目前世界領先的國家主要是中美兩國，英國涉及人工智能的專利申請量與中國差距很大。這種人工智能技術發展程度和專利申請體量的不同，必然帶來對于人工智能專利保護的需求不同，也造成了中英兩局對于涉及人工智能專利保護上態度的不同和標準的不同。

英國對于人工智能領域的專利持保守態度，進行審查時采用的是傳統計算機時代所使用的通用客體判斷思路或涉及計算機程序的客體判斷思路，這兩種思路或注重技術性或注重硬件，其在適應人工智能技術的算法驅動特點時存在一定的障礙。在英國就人工智能領域向公眾征求意見中也可看出，英國公眾對于目前英國的客體判斷方面存在很多希望放開的呼聲。

中國對于人工智能領域的專利持開放態度，響應于黨中央的政策決定和人工智能產業界的保護呼聲，通過審查標準的修改，使得中國的審查標準和審查思路更加適應人工智能技術的特點和本質。目前中國的審查標準不僅僅通過傳統的技術問題、技術手段、技術效果的技術三要素判斷，還通過《專利審查指南》對于“第九章第六節 包含算法特征或商業規則和方法特征的發明專利申請審查相關規定”更加適應于人工智能的客體判斷方法，對于人工智能相關專利申請中出現的算法特征、商業規則或方法特征并非一刀切，而是有了更加具體深入的判斷。如案例3 中，英國由于說明書中出現了此方法可用于合同文本，因此認定為商業方法，不屬于專利保護客體。而中國對于人工智能應用到商業場景、業務場景下的情況會根據方案實際解決的問題、手段、效果來進行判斷，并不會因為出現合同，就直接認定為不屬于專利保護客體。

（三）相比中國，英國對于涉及人臉識別、文本處理的專利申請更為嚴格

2019 年英中央數字和數據辦公室和人工智能辦公室發布了《理解人工智能倫理和安全的指引》，指出AI 倫理起源于AI 系統可能引起的個人和社會危害。AI 系統引起危害的主要方式包括：①濫用。系統被用于并非其設計和傾向的用途；②存疑設計。發明人沒有完全考慮到與算法偏見和安全風險相關的技術問題；③無意的負作用。發明人完全沒有考慮他們系統對于所影響到的個人和社區的潛在負面影響。AI項目應確保：倫理可容許的、公平和無歧視的、值得公眾信任的、正當的。

考慮到人臉識別可能引起個人肖像的隱私權侵犯、人臉識別可能涉及種族或性別偏見、不準確的人臉識別可能造成的人身不自由、人臉識別濫用在監控方面可能缺乏安全監督等等問題，英國對于涉及人臉識別的專利保護更為慎重。而中國涉及人臉識別的專利保護同其他領域并無不同。目前，人臉識別已成為中國人工智能技術發展重要的創新方向和重要的專利保護分支，并在技術和專利保護上占有世界領先地位。

而對于文本處理，英國認為語義分析、語義理解（例如抽取文檔的摘要、根據文章內容進行分類）不屬于專利保護的客體，但是認為識別文本的方法（例如在圖像中識別文本的位置、OCR 文字識別）屬于專利保護的客體，這是其特殊的審查規則。而對于我國而言，對于文本的分析、識別等文本處理并不必然被排除在專利保護客體之外。由此也可看出，對于人臉識別、文本處理的專利申請，英國的專利客體標準更為嚴格。

（四）現階段我國創新主體在英國申請專利應當注意撰寫形式、申請策略和專利布局

現階段，對于人工智能領域的專利申請，英國對客體排除更為嚴格，中國創新主體要在了解英國審查標準的基礎上適應性地撰寫專利申請、進行專利布局。一方面，通過了解英國對涉及人工智能專利的審查標準和判斷思路，以更好地撰寫專利申請，如算法相關的專利申請，盡量將算法與硬件相結合、算法應用時盡量體現技術性。另一方面，對于英國不予保護的主體，要采取合理的申請策略，如涉及人臉識別，可以圖像識別作為發明專利的主體，在說明書中不要提及生物信息；涉及商業方法，可以將相關的人工智能技術作為發明專利的主體，在說明書中不要提及與經濟、社會相關的具體應用場景。

通過人工智能審查實踐的對比研究，希望能夠幫助人工智能技術領先的國內創新主體順利在英國獲得更好的專利保護，使得中國人工智能技術的優勢能夠在知識產權的保駕護航下實現技術輸出和知識產權輸出，在英國市場保持競爭優勢。

專家點評

本文圍繞人工智能領域專利保護的熱點問題，首先，將中英兩國對人工智能領域的專利申請的客體判斷標準和創造性判斷標準進行了梳理和對比。然后，通過三個具體案例詳細解析了中英兩國對于相同主題的專利申請進行客體判斷時審查思路和審查結論的異同。最后，對中英人工智能專利審查實踐的不同之處進行了深入思考，并給我國人工智能領域的創新主體和代理在英國申請專利給出了實操性的建議。