人工智能技術的飛速發(fā)展引發(fā)全球專利申請激增，但各國對AI發(fā)明專利適格性的審查標準存在顯著差異。本文基于中美歐三地法律框架與實踐案例，系統(tǒng)分析AI專利適格性的核心要件、審查趨勢及應對策略，為創(chuàng)新主體提供實踐指引。

一、專利適格性的法律界定與核心爭議

（一）中國：技術方案的整體判斷

根據《專利法》第二條，可專利主題需為”技術方案”。2023年《專利審查指南》明確，包含算法特征的AI發(fā)明需滿足：

1. 技術手段：權利要求需記載利用自然規(guī)律的技術特征（如硬件配置、數據處理流程）；
2. 技術問題：解決具體技術問題（如提升圖像識別速度）；
3. 技術效果：產生符合自然規(guī)律的技術效果（如降低計算資源消耗）。

典型案例顯示，單純描述”經過訓練的神經網絡”可能因缺乏技術特征被駁回，但若結合”兩步訓練法”等具體技術實現（如預處理訓練數據、迭代優(yōu)化模型），則可能通過審查。

（二）美國：Alice案兩步法的嚴格適用

美國通過Alice案確立的”兩步法”審查框架：

1. 步驟一：判斷權利要求是否屬于法定類別（工藝、機器等）；
2. 步驟二：
   • 2A：是否涉及抽象概念（如數學算法）；
   • 2B：是否包含”顯著多余”要素將抽象概念轉化為實際應用。

實踐表明，AI算法專利需突出對計算機系統(tǒng)功能的改進（如優(yōu)化數據庫索引效率），而非僅自動化傳統(tǒng)流程。例如，Enfish案中自我參照數據庫系統(tǒng)因指向具體技術改進獲準，而泛泛描述”提升識別率”的專利則易被駁回。

（三）歐洲：技術貢獻原則的主導

歐洲專利局（EPO）依據《歐洲專利公約》第52條，要求AI發(fā)明需對技術領域作出貢獻：

• 技術特征：權利要求需包含技術手段（如特定硬件配置）；
• 技術效果：需量化技術改進（如醫(yī)療診斷精度提升20%）。

EPO強調，單純描述”使用AI進行預測”難以獲準，但若結合具體應用場景（如通過優(yōu)化神經網絡拓撲結構降低能耗），則可能通過審查。

二、中美歐審查標準對比與啟示

三、企業(yè)專利申請策略建議

1. 技術方案的具體化：
   • 避免僅描述算法本身，需結合硬件配置（如GPU加速）、數據處理流程（如預處理步驟）；
   • 量化技術效果（如”將模型推理速度提升30%”）。
2. 權利要求的分層設計：
   • 核心專利：聚焦算法與硬件的結合（如”一種基于邊緣計算的AI模型部署方法”）；
   • 外圍專利：覆蓋具體應用場景（如”醫(yī)療影像分析中的異常檢測算法”）。
3. 地域性策略調整：
   • 美國：強調”技術改進”，如算法對數據庫性能的優(yōu)化；
   • 歐洲：突出”技術貢獻”，如通過算法解決具體工業(yè)問題；
   • 中國：注重技術特征與問題解決的對應關系。
4. 前瞻性布局：
   • 在專利中預留改進空間（如”所述神經網絡可采用卷積或循環(huán)結構”）；
   • 結合技術發(fā)展趨勢（如聯邦學習、小樣本學習）提前布局。

人工智能發(fā)明專利適格性的判斷，本質是技術方案與法律標準的動態(tài)平衡。創(chuàng)新主體需深入理解各國審查邏輯，通過技術具體化、權利要求分層及地域性策略調整，有效提升專利授權率與保護強度。未來，隨著AI技術的演進，專利適格性標準或將進一步細化，持續(xù)關注司法實踐與指南更新至關重要。