▍导读 ▍

       在欧美等海外国家的软件（计算机、通信、金融科技等）领域的专利申请中，有相当一部分直接或间接与AI技术相关，包括AI引擎架构、训练侧、推理侧、预处理、计算机硬件等。这些相关主题的权利要求中，大部分可运用软件类权利要求的撰写技巧，但也有其特点。本文将结合若干美国的专利申请的示例，分享AI相关专利申请中权利要求撰写的注意事项。

▍五、在权利要求中故意撰写一条单独的MPF权利要求 ▍

继续上一节的讨论，法院会考虑专利权人在撰写权利要求时的意图，以确定权利要求是否应被解释为MPF权利要求。

由于“权利要求区分（claim differentiation）”原则，使得在某些情况下添加一个单独的表明专利权人的明确意图的MPF权利要求可能会非常有帮助，这会使得潜在侵权人更难辩称其他权利要求应狭义地解释为MPF权利要求。

对于软件领域，如人工智能，在某些情况下，MPF权利要求还可能会被广义地解释。例如，在说明书附图中提供以宽泛范围绘制的流程图。

例06：使用MPF标准语言的示例权利要求

A vehicle comprising:

means for detecting a sign along a path as the vehicle is driven along the path toward the sign; and
means for recognizing the detected sign.

▍六、权利要求撰写应考虑针对单一侵权人 ▍

权利要求应针对单个侵权人（即，执行或提供所有权利要求特征的一方）。然而，AI发明和许多软件发明一样，往往涉及多侧，因此，撰写人需要回答以下问题：
a）目标侵权人是谁？
b）汽车制造商？
c）向汽车制造商出售黑匣子的“黑匣子”制造商？
d）与车辆交互的移动终端？
e）编写能从应用商店（App store）下载的终端应用（App）的程序员？
f）应用商店？
g）在云中与车辆交互的服务器操作者？

可考虑撰写多个单独的独立权利要求，以分别涵盖各个侵权人，同时考虑美国专利商标局（USPTO）对额外权利要求（超出4个独立权利要求或20条权利要求）的收费。

例07：针对车辆制造商的权利要求
车辆,包括：
a）至少一个存储指令的存储器；
b）至少一个处理器，其执行所述指令以使得执行以下操作：当车辆沿着朝向标志的路径行驶时，检测沿着路径的标志；
c）识别检测到的标志。

例08：针对向汽车制造商销售黑匣子的人工智能“黑匣子”制造商的权利要求
可安装在车辆中的装置，该装置包括：
a）存储指令的存储器；
b）处理器，通过安装在车辆中的设备，执行指令以使得执行以下操作：当车辆沿着朝向标志的路径行驶时，检测沿着路径的标志；
c）识别检测到的标志。

例09：针对“云”的权利要求
一种装置，包括：
a）至少一个存储指令的存储器；
b）至少一个处理器，其执行所述指令以使得执行以下操作：从车辆接收指示该车辆正朝其行驶的物体的信号；
c）从接收信号所指示的物体中识别符号；
d）向车辆发送识别所识别的标志的信号。

例10：计算机可读介质权利要求

从属权利要求：
一种非暂时性计算机可读介质，存储有计算机可读指令，当其由至少一个处理器执行时，使得如权利要求1所述的方法被执行。

独立权利要求：
一种非暂时性计算机可读介质，存储有计算机可读指令，当其由至少一个处理器执行时，使得以下操作被执行：检测到信号…识别检测到的标志。

学习：计算机可读介质权利要求所针对的侵权人可涵盖应用程序制造商、车辆制造商、服务器、移动终端和应用程序商店，从应用程序商店下载到移动终端或车辆的应用程序。

▍七、U.S.C 101 - 高抽象级别的权利要求的客体适格性 ▍

充分“植根于技术”的权利要求应该能满足35 U.S.C 101的客体适格性，然而，对于那些植根于技术但撰写为高抽象层次的权利要求，可能很难满足35 U.S.C 101，例如：

例11：
一种装置，包括：
a）至少一个存储指令的存储器；
b）至少一个处理器，其执行所述指令以使得执行以下操作：当车辆沿着路径朝着标志行驶时，检测沿着路径的标志；
c）执行机器学习以识别检测到的标志。

问题：该权利要求似乎植根于技术，但处于非常高的抽象层次。该权利要求企图抢占通过机器学习识别标志的所有方式。

从授权角度来看，宽泛而抽象的独立权利要求可能会遭到35 U.S.C 101客体适格性问题的驳回。

从专利稳定性来看，宽泛的独立权利要求会使得竞争对手容易检索到许多适用的现有技术，从而较轻易地无效该权利要求。

对策1：写完这条独立权利要求后，再写一系列更窄的从属权利要求怎么样？

对策2：可考虑先写一条单独的较窄的独立权利要求，以同时避免客体适格性问题和避免招致大量现有技术，然后再写其他较宽的独立权利要求。

例12：在满足35 U.S.C 101客体适格性下的人工智能权利要求示例
一种装置，包括：
a）至少一个存储指令的存储器；
b）至少一个处理器，其执行所述指令以使得执行以下操作：当车辆沿着路径朝着标志行驶时，检测未知标志沿着路径的角度；
c）对已知标志的角度执行机器学习，以从检测到的角度识别未知标志。

学习：例12的权利要求不会取代所有识别标志的方式，其可能满足35 U.S.C 101。然而，一些审查员和法院可能仍然认为权利要求是一个抽象的概念，因为权利要求的结果是“识别未知的标志”，而权利要求未对结果进行进一步处理。

例13：在满足35 U.S.C 101客体适格性下的人工智能权利要求示例
一种装置，包括：
a）至少一个存储指令的存储器；
b）至少一个处理器，其执行所述指令以使得执行以下操作：存储已知标志信息的数据库；
c）当车辆沿着路径朝着标志行驶时，检测未知标志沿着路径的角度；
d）对已知标志的角度进行机器学习，从检测到的角度识别未知标志；
e）根据识别的标志控制车辆的转向和加速。

学习：例13的权利要求对例12的结果进行进一步处理，这更有助于满足35 U.S.C 101。

问题：描述用于存储特定信息的数据库有助于使本发明更具技术性（相对抽象而言），从而再进一步地有助于满足35 U.S.C 101。然而，该额外的描述可能会改变侵犯方。例如，数据库的增加可能会改变侵权方。同样，云服务器可能会侵犯例12的权利要求，但可能不会侵犯例13的权利要求，因为，云服务器可能不执行控制操作。

对策：应始终保持单一侵权人（单侧）撰写原则，避免使用过量或非必要的技术特征来满足35 U.S.C 101。

▍八、“商业方法”中的人工智能 ▍

根据35 U.S.C 101，针对“商业方法”的权利要求在克服可授权客体问题方面较为困难。

在包含人工智能技术的软件领域，针对“软件”的权利要求有时被视为仅仅实现了众所周知的人类活动，例如，处理贷款申请，检测医疗保险账单欺诈，管理营销活动等。

在基于商业方法的许多人工智能发明中，大部分可能被认为是用于实现人类活动。这是由于，这类发明的权利要求经常在过高的抽象层次上进行撰写，导致可能难以满足35 U.S.C 101。

例14：
一种设备系统，包括：
a）存储医疗账单记录的数据库；
b）人工智能引擎，用于应用人工智能来审查存储的医疗记账记录，以检测欺诈性记账记录。

为克服或避免35 U.S.C 101问题，我们来尝试对例14的权利要求进行可能的修正/修订。

例15：面向商业方法的基于人工智能技术权利要求
一种装置，包括：
a）存储医疗账单记录的数据库；
b）神经网络；
c）至少一个处理器，其执行指令以：使所述神经网络机器学习所存储的医疗记账记录的属性，并且识别所存储的医疗记账记录，其中所述医疗记账记录具有超过平均值的两个标准偏差的学习属性的组合；
d）将识别出的医疗账单记录标记为潜在欺诈。

修订点：
权利要求详述了如何识别欺诈性医疗账单记录。
权利要求叙述了非人类进行的活动。
权利要求叙述了更多细节-较低的抽象层次。
与商业方法相反，权利要求更直接针对技术。

问题：
细心的读者可能发现，本权利要求的训练过程和推理过程好像混在一起了，在笔者的另一篇文章《机器学习相关专利的客体问题和权利要求布局策略》中，介绍了如何区分开训练侧和推理侧。

以上实例和部分分析由美国专利律师保罗.I.克拉维茨提供，在此表示感谢。本文仅以美国为例，根据美国专利法，结合若干实例，以非穷举的方式进行探讨，以帮助期望获得授权海外专利并获得专利保护的申请人得以参考并延伸考虑各个国家的相关AI专利的申请特点，从而争取更大的利益。

为方便阅读，本文中所用示例已进行适当调整，与实际专利递交格式可能稍有出入。

▍作者介绍 ▍

林伟峰先生毕业于广东工业大学机电一体化专业，获学士学位。

加入嘉权后，一直专注并擅长于计算机软硬件、传感器、微电子、光电技术等领域的专利申请，主要负责涉外专利申请代理、撰写、翻译及审查意见答复等工作，并为客户提供咨询检索服务。凭借9年与外国客户交流的工作经验，有扎实的外语基础，精通英语。

2018年赴美国Vivacqua Law事务所参加长达三个月的专利实务培训，主要包括美国专利申请理论、美国专利申请实务、美国专利诉讼旁听课、美国专利商标局专项课程，囊括了专利申请文件撰写、权利要求书撰写、专利答辩策略等内容。尤其是考虑到中国专利进入美国市场的各种“水土不服”，专门学习“中国专利进入美国的适应性修改”课程。