如何撰写人工智能的专利申请

人工智能（AI）是研究用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学。该领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 从现有专利申请的角度来看，涉及人工智能的专利申请量在所有技术领域是增速最快的，全球各公司申请人都在积极布局专利申请，充分证明了人工智能的巨大前景。 在人工智能的各个技术分支上，专利量几乎均匀分布、齐头并进。中国发明人在一些基础领域和应用领域都有所突破，进行了大量的专利储备。 专利代理人针对特定领域的特定要求，需掌握一些特殊的专利撰写要求，才能满足技术企业的需求，把撰写工作做好。 人工智能专利撰写原则 第一，应用领域或者应用对象的扩展可能性，涉及人工智能的案件，要考虑模型的扩展可能性，从对象变化的角度去考虑。 第二，技术手段的扩展可能性，考虑训练输入的变化性，或者应用模型的变化性。 第三，应用和训练的结合程度，或者可独立性，对于基于神经网络的案件，要注意到改进在于模型本身还是应用端，或者二者兼有。 第四，单边撰写的可能性，考虑方案适用的对象，是否有不同终端、服务端或者云端的处理过程，这些过程是否可以独立描述为技术方案。 第五，显性撰写的可能性，考虑技术方案是否能够从输入、输出去显性表达，而不是停留在内部处理过程。 第六，虚拟系统的必要性，基于人工智能案件大多是方法类，考虑在应用中是否有可能或者有必要出现实体系统或者构建虚拟系统。 第七，客体问题，基于人工智能案件，会涉及一些规则的制定和适用，那么注意将规则、处理流程避免客体中的智力规则问题。 第八，方法撰写的常规考虑，需要注意对于操作的限定，描述动作的准确性，判断流程是否需要出现等。 构建权利要求，首先考虑的是创新特征，针对创新特征构建最小方案，考虑最小方案是否可以独立解决技术问题，从而设计独立权利要求；避免根据发明人的完整方案来构建权利要求，将较多的非必要特征纳入到权利要求中，尤其是独立权利要求中。 分析 构建权利要求，要考虑创新特征的独立性和组合性，将不同的创新特征争取设计独立的一个权利要求，或者尽可能围绕每个不同的创新特征构建不同的独立权利要求。 针对技术手段的扩展可能性，对于总体结构，神经网络模型可以选用现有特征，那么这个神经网络就可以在独权进行功能概述，在从权使用本方案的网络结构进行进一步限定。对于输入对象，考虑不同对象的选用的适用性，是每一帧图像都要用，还是关键帧图像就可以表达，要做不同的区分。 针对应用和训练的结合程度，在应用时候，独权一般不建议出现模型的详细结构，无论是通用模型还是改进模型，而通过功能性描述进行概括出现。但是对于改进仅仅是模型本身的时候，如果不出现模型具体结构，也会存在方案不完整的情况。 针对单边撰写的可能性，在从权中考虑如果应用到不同的终端，在处理输入和输出时候的区别特征。总的来说，在每个方案中，都要注意处理主体的唯一性，以及整套方案的处理主体的唯一性。 针对客体问题，，虽然发明人提供的说明材料可能是规则或者处理流程，但是考虑到来源于实业，必然有其具体的应用环境。结合应用环境，并且将特征归结到具体物理结构或者物理特征，可以避免这个问题，尤其针对本方案，有明确的应用对象和处理对象，这在客体问题上将不会产生困扰。 针对一些方法撰写的常规考虑，首先要注意到方案限定大多归结到对于操作动作的限定，避免用对象或者结构类特征去限定，尤其避免引入结构特征而限制应用范围；其次，描述动作要准确，计算、提取等除非准确表达、尽量避免用，而使用一些中性词汇来表达；再次，出现选择的分支方案时候，要考虑每次都会出现分支还是某个分支是主线，尽可能围绕主线来撰写，并且判断的动作并不一定会出现在执行主体上，会额外增加表达特征。
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