——涉及計算機程序的發明專利申請審查
新修改的《專利審查指南》將于2024年1月20日起施行，為更好地引導專利申請和審查實踐，現對《專利審查指南》（下稱審查指南）第二部分第九章涉及計算機程序的發明專利申請審查部分修改的主要內容進行介紹和解讀。
一、修改背景
為深入落實習近平總書記關于“健全大數據、人工智能、基因技術等新領域新業態知識產權保護制度”的重要指示，全面貫徹黨中央、國務院對新領域新業態創新成果保護的具體部署，此次審查指南的修改強化了對新領域新業態相關發明創造的保護，積極回應了創新主體對完善大數據、人工智能領域審查規則的訴求，有助于解決審查實踐中出現的新情況新問題，進一步完善了審查基準，為實施創新驅動發展戰略、推動高質量發展提供有力支撐。
二、修改內容
（一）關于權利要求書撰寫相關內容的修改
1.明確允許將計算機程序產品作為權利要求的主題名稱（第二部分第九章第5.2節）
審查指南修改明確涉及計算機程序的發明專利申請的權利要求可以寫成一種方法權利要求，也可以寫成一種產品權利要求，例如實現該方法的裝置、計算機可讀存儲介質或者計算機程序產品。審查指南修改進一步明確計算機程序產品應當理解為主要通過計算機程序實現其解決方案的軟件產品。此外，在本節增加撰寫示例4，以“一種去除圖像噪聲的方法”的發明專利申請為基礎，分別給出方法、裝置、計算機可讀存儲介質和計算機程序產品權利要求的撰寫示例。
修改解讀
隨著互聯網技術的發展，越來越多的計算機軟件已不再依托于傳統的光盤、磁盤等有形存儲介質，而是通過互聯網以信號的形式進行傳輸、分發和下載。為滿足創新主體強化計算機軟件保護的訴求并與國際規則接軌，審查指南本節修改進一步豐富了涉及計算機程序的發明專利申請的保護主題類型，允許以計算機程序產品作為保護主題類型，使得對于計算機程序的保護不再限于有形的存儲介質，同時明確了計算機程序產品同樣屬于產品權利要求。
本節增加撰寫示例，對計算機程序的發明專利申請的權利要求給出四種常見的保護主題類型撰寫示例，對權利要求書的撰寫給出了清晰的指引。
（二）關于人工智能、大數據客體審查基準及示例相關內容的修改
2.增加算法實現計算機系統內部性能改進的客體審查基準及示例（第二部分第九章第6.1.2節、第6.2節）
審查指南第6.1.2節修改增加了涉及人工智能、大數據算法改進的客體審查基準。如果權利要求的解決方案涉及深度學習、分類、聚類等人工智能、大數據算法的改進，該算法與計算機系統的內部結構存在特定技術關聯，能夠解決如何提升硬件運算效率或執行效果的技術問題，包括減少數據存儲量、減少數據傳輸量、提高硬件處理速度等，從而獲得符合自然規律的計算機系統內部性能改進的技術效果，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。審查指南第6.2節增加審查示例5，以“一種深度神經網絡模型的訓練方法”為例，闡釋算法實現計算機系統內部性能改進時客體審查基準的適用情形。
修改解讀
隨著新領域新業態的快速發展，涉及人工智能、大數據等發明專利申請通常包含算法、商業規則和方法等智力活動的規則和方法特征?，F審查指南規定，審查應當針對要求保護的解決方案，即權利要求所限定的解決方案進行。在審查中，不應當簡單割裂技術特征與算法特征或商業規則和方法特征等，而應將權利要求記載的所有內容作為一個整體，對其中涉及的技術手段、解決的技術問題和獲得的技術效果進行分析?，F審查指南同時規定，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。
為完善大數據、人工智能發明專利申請的客體審查基準，審查指南修改進一步增加針對權利要求中未限定具體技術領域的算法改進的客體審查基準。審查指南第6.1.2節明確，算法與計算機系統的內部結構存在特定技術關聯，并且解決了提升硬件運算效率或執行效果的技術問題、獲得符合自然規律的計算機系統內部性能改進的技術效果，則屬于專利法第二條第二款所述的技術方案。
審查指南第6.2節的審查示例5中，深度神經網絡模型的訓練方法為解決訓練速度慢的問題，針對不同大小的訓練數據，選擇適配具有不同處理效率的單處理器訓練方案或多處理器訓練方案，該算法與計算機系統的內部結構存在特定技術關聯，提升了模型訓練過程中硬件的執行效果，獲得符合自然規律的計算機系統內部性能改進的技術效果。該解決方案屬于專利法第二條第二款規定的技術方案。
3. 增加涉及大數據處理的客體審查基準及示例（第二部分第九章第6.1.2節、第6.2節）
審查指南第6.1.2節修改增加了涉及大數據處理的客體審查基準。如果權利要求的解決方案處理的是具體應用領域的大數據，利用分類、聚類、回歸分析、神經網絡等挖掘數據中符合自然規律的內在關聯關系，據此解決如何提升具體應用領域大數據分析可靠性或精確性的技術問題，并獲得相應的技術效果，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。審查指南第6.2節增加審查示例6、審查示例7、審查示例10，分別以“一種電子券使用傾向度的分析方法”“一種知識圖譜推理方法”“一種金融產品的價格預測方法”為例，闡釋涉及大數據處理的客體審查基準的適用情形。
修改解讀
為完善大數據、人工智能發明專利申請的審查基準，審查指南修改增加了針對權利要求的解決方案處理的是具體應用領域的大數據的客體審查基準。審查指南第6.1.2節明確，解決方案處理的是具體應用領域的大數據時，如果挖掘出數據的內在關聯關系符合自然規律，并且解決了如何提升具體應用領域大數據分析可靠性或精確性的技術問題，則該解決方案屬于專利法第二條第二款所述的技術方案。針對大數據處理的手段，列舉了分類、聚類、回歸分析、神經網絡等。
審查指南第6.2節的審查示例6中，電子券使用傾向度的分析方法涉及大數據處理電子券領域的具體應用，該解決方案處理的對象是電子券相關的大數據，對電子券進行歸類、獲取樣本數據、確定行為特征并進行模型訓練，通過模型訓練挖掘出用戶行為特征與電子券使用傾向度之間的內在關聯關系，這種內在關聯關系符合自然規律，解決了如何提升分析用戶對電子券使用傾向度的精確性的技術問題，并且獲得了相應的技術效果。該解決方案屬于專利法第二條第二款規定的技術方案。在大數據處理分析領域，單個用戶的個體行為存在一定主觀性和隨機性，但是群體用戶的行為往往具有規律性，不同行為間的關聯關系能夠體現并符合特定的自然規律。因此，用于挖掘群體用戶不同行為關聯關系的手段也構成技術手段。
審查指南第6.2節的審查示例7中，知識圖譜作為一種基于圖形的數據結構，廣泛應用于大數據挖掘。該方案處理的對象為自然語言中的文本數據或者語義信息等技術數據，通過對問答系統、語義搜索中相關聯的知識進行實體識別和關系抽取構建知識圖譜并進行知識圖譜推理，能夠解決文本嵌入及語義搜索過程中豐富語義信息和提高推理準確性的技術問題，利用的是遵循自然規律的技術手段，并獲得了相應的技術效果。該解決方案屬于專利法第二條第二款規定的技術方案。
審查指南第6.2節的審查示例10中，金融產品的價格預測方法涉及大數據處理在金融領域的具體應用，該方案處理的對象是金融產品相關的大數據，利用神經網絡模型挖掘歷史金融產品的價格數據與未來價格數據之間的內在關聯關系，但是金融產品的價格走勢遵循經濟學規律，歷史價格的高低并不能決定未來價格的走勢，金融產品的歷史價格數據與未來價格數據之間不存在符合自然規律的內在關聯關系，該方案解決的是如何預測金融產品價格的問題，不構成技術問題，獲得的相應的效果不是技術效果。該方案不屬于專利法第二條第二款規定的技術方案。
（三）關于創造性審查基準及示例相關內容的修改
4. 增加算法實現計算機系統內部性能改進的創造性審查基準及示例（第二部分第九章第6.1.3節、第6.2節）
審查指南第6.1.3節修改增加了算法實現計算機系統內部性能改進的創造性審查基準。如果權利要求中的算法與計算機系統的內部結構存在特定技術關聯，實現了對計算機系統內部性能的改進，提升了硬件的運算效率或執行效果，包括減少數據存儲量、減少數據傳輸量、提高硬件處理速度等，那么可以認為該算法特征與技術特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關系，在進行創造性審查時，應當考慮所述的算法特征對技術方案作出的貢獻。審查指南第6.2節增加審查示例15，以“一種用于適配神經網絡參數的方法”為例，闡釋算法實現計算機系統內部性能改進的創造性審查基準的適用情形。
修改解讀
審查指南對發明專利申請進行創造性審查時，遵循整體考慮原則?，F審查指南已經明確，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。
為完善大數據、人工智能發明專利申請的創造性審查基準，審查指南修改進一步增加算法實現計算機系統內部性能改進的創造性審查基準。審查指南第6.1.3節明確，如果權利要求中的算法與計算機系統的內部結構存在特定技術關聯，實現了對計算機系統內部性能的改進，則該算法特征與技術特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關系，從而肯定算法特征對技術方案作出的貢獻。
審查指南第6.2節的審查示例15中，“用于適配神經網絡參數的方法”中的算法實現了計算機系統內部性能的改進，該示例的方案將權重參數的尺寸填充為基于硬件使用率確定的、對應維度上的目標尺寸，以便當支持神經網絡的硬件對神經網絡的數據進行運算時，硬件能夠高效處理所述數據，該方案中的算法提升了硬件的運算效率。該方案中用于適配神經網絡參數的算法特征與技術特征在功能上彼此相互支持、存在相互作用關系，在創造性判斷時應當考慮上述算法特征對技術方案作出的貢獻。
5. 增加用戶體驗提升的創造性審查基準并修改示例（第二部分第九章第6.1.3節、第6.2節）
審查指南第6.1.3節修改增加了涉及用戶體驗提升的創造性審查基準。如果發明專利申請的解決方案能夠帶來用戶體驗的提升，并且該用戶體驗的提升是由技術特征帶來或者產生的，或者是由技術特征以及與其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共同帶來或者產生的，則在創造性審查時應當予以考慮。審查指南第6.2節修改了審查示例13，以“一種物流配送方法”為例，闡釋涉及用戶體驗提升的創造性審查基準的適用情形。
修改解讀
在人工智能、大數據等領域中，相當數量發明的出發點是為了提升用戶體驗。為了回應創新主體針對專利審查創造性判斷中對用戶體驗的關切，審查指南修改明確在創造性審查時需要考慮用戶體驗提升的情形，但是用戶體驗提升在創造性審查時予以考慮的前提是該用戶體驗的提升是由技術特征帶來或產生的，或者是由技術特征以及與其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共同帶來或者產生的。上述審查基準既充分考慮創新主體作出的技術貢獻，又避免了在判斷用戶體驗時的主觀性。
審查指南第6.2節的審查示例13中，物流配送方法中物流派送人員的操作更便利、訂貨用戶接收取貨通知更及時，取送貨雙方的用戶體驗均得到提升，這種用戶體驗的提升是由功能上彼此相互支持、存在相互作用關系的數據架構和數據通信方式的調整以及取件通知規則和具體的批量通知實現方式共同帶來的，因此該用戶體驗的提升在創造性審查時應當予以考慮。