許菲菲 王 晶

當(dāng)前，人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展給專(zhuān)利審查制度帶來(lái)了全新的挑戰(zhàn)，涉及人工智能的專(zhuān)利申請(qǐng)如何獲得專(zhuān)利保護(hù)是全世界共同面臨的問(wèn)題。同時(shí)，在世界范圍內(nèi)較為領(lǐng)先的我國(guó)人工智能技術(shù)，不僅希望得到中國(guó)專(zhuān)利保護(hù)，也急需獲得海外專(zhuān)利保護(hù)。筆者作為多年來(lái)一直從事人工智能領(lǐng)域?qū)＠麑彶榈膶彶閱T，在2021 年與英國(guó)專(zhuān)利局人工智能領(lǐng)域?qū)＠麑彶閱T進(jìn)行交流的基礎(chǔ)上，從專(zhuān)利審查實(shí)踐的角度，對(duì)人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利保護(hù)中的熱點(diǎn)問(wèn)題進(jìn)行對(duì)比分析。本文通過(guò)客體判斷標(biāo)準(zhǔn)對(duì)比、創(chuàng)造性判斷標(biāo)準(zhǔn)對(duì)比和典型案例對(duì)比，明晰中英兩國(guó)人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利審查標(biāo)準(zhǔn)，以助力中國(guó)創(chuàng)新主體在英國(guó)海外獲權(quán)。

一、客體判斷標(biāo)準(zhǔn)對(duì)比

（一）中國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局客體判斷標(biāo)準(zhǔn)

1.中國(guó)專(zhuān)利法第二十五條第一款第（二）項(xiàng)規(guī)定的智力活動(dòng)的規(guī)則和方法

智力活動(dòng)的規(guī)則和方法包括：商業(yè)規(guī)則、數(shù)學(xué)理論和換算方法、信息表述方式等。如果一項(xiàng)權(quán)利要求僅僅涉及智力活動(dòng)的規(guī)則和方法，則不應(yīng)當(dāng)被授予專(zhuān)利權(quán)。

對(duì)于涉及人工智能領(lǐng)域的發(fā)明，《專(zhuān)利審查指南》第二部分第九章第6.1.1 節(jié)還規(guī)定了：如果權(quán)利要求涉及抽象的算法或者單純的商業(yè)規(guī)則和方法，且不包含任何技術(shù)特征，則這項(xiàng)權(quán)利要求屬于專(zhuān)利法第二十五條第一款第（二）項(xiàng)規(guī)定的智力活動(dòng)的規(guī)則和方法，不應(yīng)當(dāng)被授予專(zhuān)利權(quán)。如果權(quán)利要求中除了算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征，還包含技術(shù)特征，該權(quán)利要求就整體而言并不是一種智力活動(dòng)的規(guī)則和方法，則不應(yīng)當(dāng)依據(jù)專(zhuān)利法第二十五條第一款第（二）項(xiàng)排除其獲得專(zhuān)利權(quán)的可能性。

2.中國(guó)專(zhuān)利法第二條第二款規(guī)定的技術(shù)方案

技術(shù)方案是對(duì)要解決的技術(shù)問(wèn)題所采取的利用了自然規(guī)律的技術(shù)手段的集合。未采用技術(shù)手段解決技術(shù)問(wèn)題，以獲得符合自然規(guī)律的技術(shù)效果，不屬于專(zhuān)利法第二條第二款規(guī)定的客體。

對(duì)于涉及人工智能領(lǐng)域的發(fā)明，《專(zhuān)利審查指南》第二部分第九章第6.1.2 節(jié)還規(guī)定了：如果要求保護(hù)的權(quán)利要求作為一個(gè)整體不屬于專(zhuān)利法第二十五條第一款第（二）項(xiàng)排除獲得專(zhuān)利權(quán)的情形，則需要就其是否屬于專(zhuān)利法第二條第二款所述的技術(shù)方案進(jìn)行審查。

對(duì)一項(xiàng)包含算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征的權(quán)利要求是否屬于技術(shù)方案進(jìn)行審查時(shí)，需要整體考慮權(quán)利要求中記載的全部特征。如果該項(xiàng)權(quán)利要求記載了對(duì)要解決的技術(shù)問(wèn)題采用了利用自然規(guī)律的技術(shù)手段，并且由此獲得符合自然規(guī)律的技術(shù)效果，則該權(quán)利要求限定的解決方案屬于專(zhuān)利法第二條第二款所述的技術(shù)方案。例如，如果權(quán)利要求中涉及算法的各個(gè)步驟體現(xiàn)出與所要解決的技術(shù)問(wèn)題密切相關(guān)，如算法處理的數(shù)據(jù)是技術(shù)領(lǐng)域中具有確切技術(shù)含義的數(shù)據(jù)，算法的執(zhí)行能直接體現(xiàn)出利用自然規(guī)律解決某一技術(shù)問(wèn)題的過(guò)程，并且獲得了技術(shù)效果，則通常該權(quán)利要求限定的解決方案屬于專(zhuān)利法第二條第二款所述的技術(shù)方案。

（二）英國(guó)專(zhuān)利局客體判斷標(biāo)準(zhǔn)

1.英國(guó)專(zhuān)利法第1 條規(guī)定的排除的客體

其中規(guī)定的排除客體包括：（a）發(fā)現(xiàn)、科學(xué)理論或數(shù)學(xué)方法；（b）文學(xué)、戲劇、音樂(lè)或藝術(shù)作品或任何其他美學(xué)創(chuàng)作；（c）從事智力活動(dòng)、游戲或商業(yè)活動(dòng)的計(jì)劃、規(guī)則、或方法，或計(jì)算機(jī)程序；（d）信息的呈現(xiàn)。

2.對(duì)于涉及數(shù)學(xué)方法的發(fā)明，依據(jù)Aerotel 判例確立的判斷方法

其中判斷方法包括：i.正確解釋權(quán)利要求；ii.確定實(shí)際的貢獻(xiàn)；iii.判斷該貢獻(xiàn)是否僅屬于被排除的客體；iv.判斷實(shí)際的貢獻(xiàn)本質(zhì)上是否是技術(shù)性的。

3.對(duì)于涉及計(jì)算機(jī)程序的發(fā)明，依據(jù)AT&T/HTC 判例確立的判斷方法

其中判斷方法包括：i.所聲稱(chēng)的技術(shù)效果是否對(duì)在計(jì)算機(jī)外部執(zhí)行的過(guò)程中具有技術(shù)效果；ii.所聲稱(chēng)的技術(shù)效果是否在計(jì)算機(jī)架構(gòu)的層面上運(yùn)行，也就是說(shuō)，無(wú)論正在處理的數(shù)據(jù)或正在運(yùn)行的應(yīng)用程序如何，是否都會(huì)產(chǎn)生技術(shù)效果；iii.所聲稱(chēng)的技術(shù)效果是否使計(jì)算機(jī)以新的方式運(yùn)行；iv.該程序是否使計(jì)算機(jī)在運(yùn)行更高效和更有效的意義上成為更好的計(jì)算機(jī)；v.所認(rèn)定的問(wèn)題是否被要求保護(hù)的發(fā)明克服，而不是僅僅被規(guī)避。

（三）客體判斷標(biāo)準(zhǔn)中英對(duì)比

由于人工智能領(lǐng)域的很多專(zhuān)利申請(qǐng)涉及人工智能算法步驟上的改進(jìn)、訓(xùn)練方法的改進(jìn)等，對(duì)于其是否屬于專(zhuān)利保護(hù)客體是各國(guó)專(zhuān)利審查實(shí)踐中共性存在的問(wèn)題，也是最突出的問(wèn)題。從以上判斷標(biāo)準(zhǔn)可以看出，英國(guó)專(zhuān)利局和中國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局對(duì)于客體判斷所依據(jù)的法條不同、進(jìn)行判斷的步驟不同、判斷時(shí)考慮的因素不同，結(jié)合本文第三部分的案例對(duì)比可知，對(duì)于相同主題的專(zhuān)利申請(qǐng)，在中國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局和英國(guó)專(zhuān)利局可能獲得相同的客體結(jié)論，也可能獲得完全相反的客體結(jié)論。即便是客體結(jié)論相同的專(zhuān)利申請(qǐng)，中英進(jìn)行判斷的重點(diǎn)和思路也不同。但總體而言，英國(guó)要排除的客體問(wèn)題相比我國(guó)更多，我國(guó)對(duì)于人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利保護(hù)力度更強(qiáng)。

二、創(chuàng)造性判斷標(biāo)準(zhǔn)對(duì)比

（一）中國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局創(chuàng)造性判斷標(biāo)準(zhǔn)

《專(zhuān)利審查指南》第二部分第四章規(guī)定了創(chuàng)造性的判斷方法：

1.確定最接近的現(xiàn)有技術(shù)；

2.確定發(fā)明的區(qū)別特征和發(fā)明實(shí)際解決的技術(shù)問(wèn)題；

3.判斷要求保護(hù)的發(fā)明對(duì)本領(lǐng)域的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)是否顯而易見(jiàn)。

對(duì)于涉及人工智能領(lǐng)域的發(fā)明，《專(zhuān)利審查指南》第二部分第九章第6.1.2 節(jié)還規(guī)定了：對(duì)既包含技術(shù)特征又包含算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征的發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)進(jìn)行創(chuàng)造性審查時(shí)，應(yīng)將與技術(shù)特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系的算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征與所述技術(shù)特征作為一個(gè)整體考慮?！肮δ苌媳舜讼嗷ブС?、存在相互作用關(guān)系”是指算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征與技術(shù)特征緊密結(jié)合共同構(gòu)成了解決某一技術(shù)問(wèn)題的技術(shù)手段，并且能夠獲得相應(yīng)的技術(shù)效果。

（二）英國(guó)專(zhuān)利局創(chuàng)造性判斷標(biāo)準(zhǔn)

英國(guó)專(zhuān)利局創(chuàng)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(lǐng)域技術(shù)人員”，確定該“本領(lǐng)域技術(shù)人員”的相關(guān)公知常識(shí)；

2.確定權(quán)利要求的發(fā)明構(gòu)思，或者如果無(wú)法確定權(quán)利要求的發(fā)明構(gòu)思，則對(duì)權(quán)利要求進(jìn)行解釋?zhuān)?/p>

3.確定“現(xiàn)有技術(shù)”與權(quán)利要求的發(fā)明構(gòu)思或所解釋的權(quán)利要求之間存在哪些差異；

4.在沒(méi)有所要求保護(hù)發(fā)明的任何知識(shí)的情況下進(jìn)行分析，該差異對(duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人員來(lái)說(shuō)是否顯而易見(jiàn)，或者是否需要任何程度的創(chuàng)造。

（三）創(chuàng)造性判斷標(biāo)準(zhǔn)中英對(duì)比

英國(guó)專(zhuān)利局進(jìn)行創(chuàng)造性判斷的步驟中并不區(qū)分技術(shù)特征和非技術(shù)特征，這點(diǎn)與中國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局的創(chuàng)造性判斷思路是一致的，英國(guó)專(zhuān)利局和中國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局都更多地將非技術(shù)性問(wèn)題放到了客體判斷階段。對(duì)于既包含技術(shù)內(nèi)容又包含非技術(shù)內(nèi)容的方案，英國(guó)專(zhuān)利局可能由于其中的非技術(shù)內(nèi)容而排除客體，而中國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局則更注重整體原則，對(duì)于“功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系”的非技術(shù)內(nèi)容在創(chuàng)造性階段仍予考慮。

三、典型案例對(duì)比

（一）案例1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化

【背景技術(shù)】

目前的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一方面在運(yùn)行時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量的內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)，占用大量的處理器資源，另一方面無(wú)法在嵌入式設(shè)備上運(yùn)行。

【權(quán)利要求】

一種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化方法，所述優(yōu)化方法包括：

從待優(yōu)化的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中劃分出至少一個(gè)子結(jié)構(gòu)，其中，劃分出的子結(jié)構(gòu)的尾層為量化層；

針對(duì)劃分出的各個(gè)子結(jié)構(gòu)，將除量化層以外的其它層的運(yùn)算參數(shù)傳遞到量化層中，并基于傳遞的運(yùn)算參數(shù)更新量化層中的量化閾值參數(shù)。

【案例分析】

對(duì)于以上方案，中國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局和英國(guó)專(zhuān)利局都認(rèn)為不屬于專(zhuān)利保護(hù)客體，無(wú)法獲得專(zhuān)利保護(hù)。

根據(jù)中國(guó)專(zhuān)利法第25 條進(jìn)行判斷，權(quán)利要求1要求保護(hù)一種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化方法，其僅僅是一種抽象的數(shù)學(xué)算法，不涉及任何具體的應(yīng)用領(lǐng)域，權(quán)利要求1 中的“從多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中劃分出至少一個(gè)子結(jié)構(gòu)，其中，劃分出的子結(jié)構(gòu)的尾層為量化層”、“將除量化層以外的其它層的運(yùn)算參數(shù)傳遞到量化層中”和“基于傳遞的運(yùn)算參數(shù)更新量化層中的量化閾值參數(shù)”均屬于優(yōu)化多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)算法步驟。因此，權(quán)利要求1 屬于智力活動(dòng)的規(guī)則和方法，不符合專(zhuān)利保護(hù)客體。

根據(jù)英國(guó)Aerotel 判例進(jìn)行判斷：i：正確解釋權(quán)利要求。ii：確定實(shí)際的貢獻(xiàn)。該案例的貢獻(xiàn)在于：通過(guò)調(diào)整量化層的閾值來(lái)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使得對(duì)于一個(gè)給定的輸入，量化層的輸出與從量化層之前的一個(gè)或多個(gè)被移除層獲得的輸出相似。iii：判斷該貢獻(xiàn)是否僅屬于被排除的客體。該案例的貢獻(xiàn)涉及基于被替換層的權(quán)重、算法和輸出為量化層生成新閾值，即從數(shù)字輸入到數(shù)字輸出，是一種數(shù)學(xué)方法，屬于被排除的主題。iv：判斷實(shí)際的貢獻(xiàn)本質(zhì)上是否是技術(shù)性的。雖然與未使用該方法優(yōu)化的模型相比，該發(fā)明聲稱(chēng)節(jié)省了內(nèi)存和處理器資源，但這并不是對(duì)計(jì)算機(jī)本身的技術(shù)改進(jìn)，而只是一種更高效的算法和更高效的軟件。因此，權(quán)利要求是一種數(shù)學(xué)算法，屬于排除客體。

（二）案例2 應(yīng)用人工智能技術(shù)來(lái)回答多項(xiàng)選擇問(wèn)題

【背景技術(shù)】

回答問(wèn)題系統(tǒng)的可靠性主要基于用于預(yù)測(cè)答案的問(wèn)題回答模型的質(zhì)量。這種模型的質(zhì)量又可以基于用于開(kāi)發(fā)這種模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的質(zhì)量。然而訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常是不平衡的。為了糾正數(shù)據(jù)中的這種不平衡，需要使用大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練系統(tǒng)。然而，獲得和預(yù)處理如此大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能是不可行的。

【權(quán)利要求】

一種用于回答多項(xiàng)選擇問(wèn)題的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括至少一個(gè)處理器，所述至少一個(gè)處理器被配置為創(chuàng)建問(wèn)題回答模型，平衡訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的不平衡；通過(guò)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集被分類(lèi)到的多個(gè)類(lèi)別中生成至少一個(gè)少數(shù)類(lèi)別的合成實(shí)例來(lái)實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的平衡；使用合成少數(shù)過(guò)采樣技術(shù)來(lái)生成所述至少一個(gè)少數(shù)類(lèi)別的所述合成實(shí)例；所述合成實(shí)例使用下式生成：xnew=x+r(xnn-x），其中，“x”是少數(shù)類(lèi)別中的實(shí)例；“xnew”是少數(shù)類(lèi)別中的合成實(shí)例；“xnn”是與實(shí)例“x”相鄰的少數(shù)類(lèi)別中的實(shí)例；以及“r”是0 至1 之間的數(shù)。

【案例分析】

對(duì)于以上方案，中國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局和英國(guó)專(zhuān)利局都認(rèn)為不屬于專(zhuān)利保護(hù)客體，無(wú)法獲得專(zhuān)利保護(hù)，但判斷思路不同。

根據(jù)中國(guó)專(zhuān)利法第二條第二款進(jìn)行判斷，該申請(qǐng)要解決的問(wèn)題是分類(lèi)中訓(xùn)練數(shù)據(jù)正負(fù)樣本不平衡的問(wèn)題，為了解決該問(wèn)題采用了在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中生成至少一個(gè)少數(shù)類(lèi)別的合成實(shí)例的手段。雖然權(quán)利要求中限定了是一種用于回答多項(xiàng)選擇問(wèn)題的系統(tǒng)，但該方案要解決的并非問(wèn)答系統(tǒng)中的具體問(wèn)題，權(quán)利要求中的算法步驟并沒(méi)有與問(wèn)答系統(tǒng)密切相關(guān)，其實(shí)質(zhì)是一種訓(xùn)練算法的改進(jìn)，其可以應(yīng)用于問(wèn)答系統(tǒng)。因此，該方案要解決的是訓(xùn)練數(shù)據(jù)不平衡的問(wèn)題，是訓(xùn)練算法和訓(xùn)練模型本身的問(wèn)題，并非技術(shù)問(wèn)題。所采用的手段是生成少數(shù)類(lèi)別的合成實(shí)例作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，是訓(xùn)練算法和訓(xùn)練模型自身優(yōu)化的手段，并非技術(shù)手段；所獲得的也并非符合自然規(guī)律的技術(shù)效果，不屬于專(zhuān)利法第二條第二款所規(guī)定的技術(shù)方案，不符合專(zhuān)利保護(hù)客體。

根據(jù)英國(guó)Aerotel 判例進(jìn)行判斷：i：正確解釋權(quán)利要求。權(quán)利要求存在明顯的不清楚的問(wèn)題。該系統(tǒng)是“用于回答多項(xiàng)選擇題”的，但并沒(méi)有真正使用，缺失了問(wèn)答模型的結(jié)構(gòu)或定義。ii：確定實(shí)際的貢獻(xiàn)。一個(gè)解決數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題的計(jì)算機(jī)程序，在一個(gè)法律文件組成的文本訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，生成合成少數(shù)類(lèi)的實(shí)例在一個(gè)多元化的類(lèi)別,訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的元素一直在隨后進(jìn)行歸類(lèi),這樣一個(gè)模型訓(xùn)練的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集可以更可靠地在執(zhí)行過(guò)程中對(duì)法律文件進(jìn)行分類(lèi)。iii：判斷該貢獻(xiàn)是否僅屬于被排除的客體。從商業(yè)方法的角度，由于權(quán)利要求1 唯一的貢獻(xiàn)是實(shí)現(xiàn)針對(duì)法律文件的分析，因此，權(quán)利要求1 的貢獻(xiàn)屬于一種開(kāi)展業(yè)務(wù)的方法，因此不屬于專(zhuān)利保護(hù)的客體。從計(jì)算機(jī)程序的角度，依據(jù)AT&T/ HTC 判例確立的規(guī)則，計(jì)算機(jī)程序的特征都沒(méi)有指向技術(shù)方面的貢獻(xiàn)，對(duì)計(jì)算機(jī)之外的東西沒(méi)有任何技術(shù)影響，計(jì)算機(jī)本身在技術(shù)上也沒(méi)有被改進(jìn)，也沒(méi)有解決技術(shù)問(wèn)題。iv：判斷實(shí)際的貢獻(xiàn)本質(zhì)上是否是技術(shù)性的。該發(fā)明應(yīng)用于分析文檔和文檔的語(yǔ)義被認(rèn)為是非技術(shù)性的。因此，權(quán)利要求屬于排除客體。

（三）案例3 圖像處理

【背景技術(shù)】

處理圖像數(shù)據(jù)例如以檢測(cè)圖像的特征的方法是計(jì)算密集的，因此檢測(cè)圖像特征的效率不高。

【權(quán)利要求】

一種圖像處理系統(tǒng)，包括：

圖像數(shù)據(jù)接口，被布置為接收表示動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的采用連續(xù)圖像數(shù)據(jù)幀的形式的圖像數(shù)據(jù)；

對(duì)象分類(lèi)器，被布置為在對(duì)象分類(lèi)循環(huán)中執(zhí)行對(duì)象分類(lèi)，其中，在給定對(duì)象分類(lèi)循環(huán)中，所述對(duì)象分類(lèi)器在選擇的圖像幀中執(zhí)行對(duì)象分類(lèi)；

存儲(chǔ)裝置，被布置為存儲(chǔ)類(lèi)別數(shù)據(jù)，所述類(lèi)別數(shù)據(jù)包括供所述對(duì)象分類(lèi)器使用的對(duì)象定義的集合，所述對(duì)象定義的集合以對(duì)象定義層級(jí)進(jìn)行布置，并且所述對(duì)象定義的集合至少包括第一對(duì)象定義等級(jí)處的第一組粗略等級(jí)對(duì)象定義和第二對(duì)象定義等級(jí)處的第二組精細(xì)等級(jí)對(duì)象定義，所述第二對(duì)象定義等級(jí)低于所述第一對(duì)象定義等級(jí)，所述對(duì)象分類(lèi)器被布置為：配置第一對(duì)象分類(lèi)循環(huán)和后續(xù)的第二對(duì)象分類(lèi)循環(huán)；在所述第一對(duì)象分類(lèi)循環(huán)和所述第二對(duì)象分類(lèi)循環(huán)二者期間在給定圖像幀中執(zhí)行對(duì)象分類(lèi)；或在所述第一對(duì)象分類(lèi)循環(huán)期間在給定圖像幀中執(zhí)行對(duì)象分類(lèi)，并且在所述第二對(duì)象分類(lèi)循環(huán)期間在所述給定圖像幀的后續(xù)的圖像幀中執(zhí)行對(duì)象分類(lèi)。

【案例分析】

對(duì)于以上方案，中國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局認(rèn)為屬于專(zhuān)利保護(hù)客體，而英國(guó)專(zhuān)利局認(rèn)為不屬于專(zhuān)利保護(hù)客體。

根據(jù)中國(guó)專(zhuān)利法第二條第二款進(jìn)行判斷，該申請(qǐng)要解決的問(wèn)題是圖像處理中的具體問(wèn)題，即檢測(cè)圖像特征的效率問(wèn)題，屬于技術(shù)問(wèn)題。所采用的手段是圖像通過(guò)第一組粗略級(jí)別對(duì)象定義、第一個(gè)對(duì)象分類(lèi)循環(huán)和第二組精細(xì)級(jí)別對(duì)象定義、第二個(gè)對(duì)象分類(lèi)循環(huán)，將圖像數(shù)據(jù)中的對(duì)象通過(guò)層次級(jí)的方式進(jìn)行循環(huán)分類(lèi)，屬于符合自然規(guī)律的技術(shù)手段，從而可以實(shí)現(xiàn)圖像特征的高效化檢測(cè)，屬于技術(shù)效果。因此，該方案屬于專(zhuān)利法第二條第二款規(guī)定的技術(shù)方案，屬于專(zhuān)利保護(hù)的客體。

根據(jù)英國(guó)Aerotel 判例進(jìn)行判斷：i：正確解釋權(quán)利要求。ii：確定實(shí)際的貢獻(xiàn)，改進(jìn)后的圖像處理系統(tǒng)可能降低處理資源和減少能耗。iii：判斷該貢獻(xiàn)是否僅屬于被排除的客體。iv：判斷實(shí)際的貢獻(xiàn)本質(zhì)上是否是技術(shù)性的。從計(jì)算機(jī)程序的角度，依據(jù)AT&T/ HTC 判例確立的規(guī)則，傳感數(shù)據(jù)的特性并未限定，該申請(qǐng)也并未限定到任何特定的技術(shù)領(lǐng)域或任務(wù)，所聲稱(chēng)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(fā)明并未在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)層操作也并沒(méi)有對(duì)當(dāng)下的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)做出任何改變，沒(méi)有使計(jì)算機(jī)成為更好的計(jì)算機(jī)。計(jì)算機(jī)程序沒(méi)有使計(jì)算機(jī)以一種新的方式操作以使計(jì)算機(jī)運(yùn)行得更高效。方案要解決的問(wèn)題并沒(méi)有以技術(shù)的方式解決，如執(zhí)行圖像更細(xì)節(jié)分析的改進(jìn)算法，而是通過(guò)從外部數(shù)據(jù)源的控制數(shù)據(jù)中為兩種對(duì)象分類(lèi)循環(huán)選擇分類(lèi)數(shù)據(jù)的子集，這僅是繞過(guò)問(wèn)題，而非克服問(wèn)題。因此，權(quán)利要求中并未做出技術(shù)貢獻(xiàn)，屬于排除客體。

四、結(jié)論與思考

（一）對(duì)于人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利審查，中英審查標(biāo)準(zhǔn)不同可能導(dǎo)致審查結(jié)論和審查思路不同

通過(guò)以上審查標(biāo)準(zhǔn)對(duì)比和案例對(duì)比可知，對(duì)于不同類(lèi)型的涉及人工智能的專(zhuān)利申請(qǐng)，由于兩國(guó)審查思路存在差異，中英會(huì)存在審查結(jié)論不同的情形。

由案例2 可知，中國(guó)更多地從算法是否與應(yīng)用領(lǐng)域密切相關(guān)的角度進(jìn)行判斷，而英國(guó)由于在說(shuō)明書(shū)中提及對(duì)于合同的處理，因此認(rèn)為是一種商業(yè)方法，屬于專(zhuān)利排除的范圍。雖然最終中英都認(rèn)同此案不屬于專(zhuān)利保護(hù)客體的結(jié)論，但是判斷的角度卻完全不同。

由案例3 可知，英國(guó)在對(duì)客體判斷時(shí)，更加關(guān)注權(quán)利要求的技術(shù)貢獻(xiàn)，只有將系統(tǒng)硬件的狀態(tài)和圖像分類(lèi)軟件的操作之間提供明確而且具體的聯(lián)系，或者算法的改進(jìn)是克服問(wèn)題而非繞過(guò)問(wèn)題時(shí)，才屬于技術(shù)貢獻(xiàn)。而中國(guó)是從人工智能方法與圖像處理密切相關(guān)的角度進(jìn)行考慮根據(jù)技術(shù)問(wèn)題、技術(shù)手段、技術(shù)效果認(rèn)為此案屬于專(zhuān)利保護(hù)客體，英國(guó)從圖像處理算法并未使計(jì)算機(jī)成為更好的計(jì)算機(jī)的角度進(jìn)行考慮認(rèn)為此案不屬于專(zhuān)利保護(hù)客體。

綜上所述，對(duì)于人工智能算法相關(guān)專(zhuān)利、人工智能應(yīng)用相關(guān)專(zhuān)利，中國(guó)會(huì)考慮是否屬于抽象的數(shù)學(xué)算法、算法與應(yīng)用是否密切相關(guān)、以及算法是否能夠提升計(jì)算機(jī)內(nèi)部性能等方面來(lái)通過(guò)技術(shù)問(wèn)題、技術(shù)手段、技術(shù)效果進(jìn)行技術(shù)方案的判斷。英國(guó)通過(guò)Aerotel判例確定的判斷方法和AT&T/ HTC 判定的判斷方法來(lái)判斷，會(huì)考慮是否屬于數(shù)學(xué)方法、是否屬于商業(yè)方法、是否有硬件改進(jìn)、是否克服問(wèn)題等進(jìn)行技術(shù)貢獻(xiàn)的判斷。

（二）我國(guó)對(duì)于人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利保護(hù)具有更高的開(kāi)放性，英國(guó)對(duì)于人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利保護(hù)呈現(xiàn)保守性

英國(guó)人工智能專(zhuān)利分析報(bào)告和我國(guó)人工智能專(zhuān)利分析報(bào)告均顯示，人工智能技術(shù)領(lǐng)域目前世界領(lǐng)先的國(guó)家主要是中美兩國(guó)，英國(guó)涉及人工智能的專(zhuān)利申請(qǐng)量與中國(guó)差距很大。這種人工智能技術(shù)發(fā)展程度和專(zhuān)利申請(qǐng)?bào)w量的不同，必然帶來(lái)對(duì)于人工智能專(zhuān)利保護(hù)的需求不同，也造成了中英兩局對(duì)于涉及人工智能專(zhuān)利保護(hù)上態(tài)度的不同和標(biāo)準(zhǔn)的不同。

英國(guó)對(duì)于人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利持保守態(tài)度，進(jìn)行審查時(shí)采用的是傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)時(shí)代所使用的通用客體判斷思路或涉及計(jì)算機(jī)程序的客體判斷思路，這兩種思路或注重技術(shù)性或注重硬件，其在適應(yīng)人工智能技術(shù)的算法驅(qū)動(dòng)特點(diǎn)時(shí)存在一定的障礙。在英國(guó)就人工智能領(lǐng)域向公眾征求意見(jiàn)中也可看出，英國(guó)公眾對(duì)于目前英國(guó)的客體判斷方面存在很多希望放開(kāi)的呼聲。

中國(guó)對(duì)于人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利持開(kāi)放態(tài)度，響應(yīng)于黨中央的政策決定和人工智能產(chǎn)業(yè)界的保護(hù)呼聲，通過(guò)審查標(biāo)準(zhǔn)的修改，使得中國(guó)的審查標(biāo)準(zhǔn)和審查思路更加適應(yīng)人工智能技術(shù)的特點(diǎn)和本質(zhì)。目前中國(guó)的審查標(biāo)準(zhǔn)不僅僅通過(guò)傳統(tǒng)的技術(shù)問(wèn)題、技術(shù)手段、技術(shù)效果的技術(shù)三要素判斷，還通過(guò)《專(zhuān)利審查指南》對(duì)于“第九章第六節(jié) 包含算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征的發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)審查相關(guān)規(guī)定”更加適應(yīng)于人工智能的客體判斷方法，對(duì)于人工智能相關(guān)專(zhuān)利申請(qǐng)中出現(xiàn)的算法特征、商業(yè)規(guī)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(guó)由于說(shuō)明書(shū)中出現(xiàn)了此方法可用于合同文本，因此認(rèn)定為商業(yè)方法，不屬于專(zhuān)利保護(hù)客體。而中國(guó)對(duì)于人工智能應(yīng)用到商業(yè)場(chǎng)景、業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的情況會(huì)根據(jù)方案實(shí)際解決的問(wèn)題、手段、效果來(lái)進(jìn)行判斷，并不會(huì)因?yàn)槌霈F(xiàn)合同，就直接認(rèn)定為不屬于專(zhuān)利保護(hù)客體。

（三）相比中國(guó)，英國(guó)對(duì)于涉及人臉識(shí)別、文本處理的專(zhuān)利申請(qǐng)更為嚴(yán)格

2019 年英中央數(shù)字和數(shù)據(jù)辦公室和人工智能辦公室發(fā)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(tǒng)可能引起的個(gè)人和社會(huì)危害。AI 系統(tǒng)引起危害的主要方式包括：①濫用。系統(tǒng)被用于并非其設(shè)計(jì)和傾向的用途；②存疑設(shè)計(jì)。發(fā)明人沒(méi)有完全考慮到與算法偏見(jiàn)和安全風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的技術(shù)問(wèn)題；③無(wú)意的負(fù)作用。發(fā)明人完全沒(méi)有考慮他們系統(tǒng)對(duì)于所影響到的個(gè)人和社區(qū)的潛在負(fù)面影響。AI項(xiàng)目應(yīng)確保：倫理可容許的、公平和無(wú)歧視的、值得公眾信任的、正當(dāng)?shù)摹?/p>

考慮到人臉識(shí)別可能引起個(gè)人肖像的隱私權(quán)侵犯、人臉識(shí)別可能涉及種族或性別偏見(jiàn)、不準(zhǔn)確的人臉識(shí)別可能造成的人身不自由、人臉識(shí)別濫用在監(jiān)控方面可能缺乏安全監(jiān)督等等問(wèn)題，英國(guó)對(duì)于涉及人臉識(shí)別的專(zhuān)利保護(hù)更為慎重。而中國(guó)涉及人臉識(shí)別的專(zhuān)利保護(hù)同其他領(lǐng)域并無(wú)不同。目前，人臉識(shí)別已成為中國(guó)人工智能技術(shù)發(fā)展重要的創(chuàng)新方向和重要的專(zhuān)利保護(hù)分支，并在技術(shù)和專(zhuān)利保護(hù)上占有世界領(lǐng)先地位。

而對(duì)于文本處理，英國(guó)認(rèn)為語(yǔ)義分析、語(yǔ)義理解（例如抽取文檔的摘要、根據(jù)文章內(nèi)容進(jìn)行分類(lèi)）不屬于專(zhuān)利保護(hù)的客體，但是認(rèn)為識(shí)別文本的方法（例如在圖像中識(shí)別文本的位置、OCR 文字識(shí)別）屬于專(zhuān)利保護(hù)的客體，這是其特殊的審查規(guī)則。而對(duì)于我國(guó)而言，對(duì)于文本的分析、識(shí)別等文本處理并不必然被排除在專(zhuān)利保護(hù)客體之外。由此也可看出，對(duì)于人臉識(shí)別、文本處理的專(zhuān)利申請(qǐng)，英國(guó)的專(zhuān)利客體標(biāo)準(zhǔn)更為嚴(yán)格。

（四）現(xiàn)階段我國(guó)創(chuàng)新主體在英國(guó)申請(qǐng)專(zhuān)利應(yīng)當(dāng)注意撰寫(xiě)形式、申請(qǐng)策略和專(zhuān)利布局

現(xiàn)階段，對(duì)于人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利申請(qǐng)，英國(guó)對(duì)客體排除更為嚴(yán)格，中國(guó)創(chuàng)新主體要在了解英國(guó)審查標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上適應(yīng)性地撰寫(xiě)專(zhuān)利申請(qǐng)、進(jìn)行專(zhuān)利布局。一方面，通過(guò)了解英國(guó)對(duì)涉及人工智能專(zhuān)利的審查標(biāo)準(zhǔn)和判斷思路，以更好地撰寫(xiě)專(zhuān)利申請(qǐng)，如算法相關(guān)的專(zhuān)利申請(qǐng)，盡量將算法與硬件相結(jié)合、算法應(yīng)用時(shí)盡量體現(xiàn)技術(shù)性。另一方面，對(duì)于英國(guó)不予保護(hù)的主體，要采取合理的申請(qǐng)策略，如涉及人臉識(shí)別，可以圖像識(shí)別作為發(fā)明專(zhuān)利的主體，在說(shuō)明書(shū)中不要提及生物信息；涉及商業(yè)方法，可以將相關(guān)的人工智能技術(shù)作為發(fā)明專(zhuān)利的主體，在說(shuō)明書(shū)中不要提及與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)相關(guān)的具體應(yīng)用場(chǎng)景。

通過(guò)人工智能審查實(shí)踐的對(duì)比研究，希望能夠幫助人工智能技術(shù)領(lǐng)先的國(guó)內(nèi)創(chuàng)新主體順利在英國(guó)獲得更好的專(zhuān)利保護(hù)，使得中國(guó)人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)能夠在知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保駕護(hù)航下實(shí)現(xiàn)技術(shù)輸出和知識(shí)產(chǎn)權(quán)輸出，在英國(guó)市場(chǎng)保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

專(zhuān)家點(diǎn)評(píng)

本文圍繞人工智能領(lǐng)域?qū)＠Ｗo(hù)的熱點(diǎn)問(wèn)題，首先，將中英兩國(guó)對(duì)人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利申請(qǐng)的客體判斷標(biāo)準(zhǔn)和創(chuàng)造性判斷標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了梳理和對(duì)比。然后，通過(guò)三個(gè)具體案例詳細(xì)解析了中英兩國(guó)對(duì)于相同主題的專(zhuān)利申請(qǐng)進(jìn)行客體判斷時(shí)審查思路和審查結(jié)論的異同。最后，對(duì)中英人工智能專(zhuān)利審查實(shí)踐的不同之處進(jìn)行了深入思考，并給我國(guó)人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新主體和代理在英國(guó)申請(qǐng)專(zhuān)利給出了實(shí)操性的建議。