软件发明获得专利保护的成功策略

一、为何要为软件发明申请专利？

相较于计算机硬件或机械结构相关发明，软件发明的专利获取与维权难度更大。

一方面，软件发明的技术方案本质上通过计算机程序或代码实现。通常认为，与有形设备相比，程序或代码的可检测性较低，这使得专利获取(尤其维权)难度增加。

此外，在侵权诉讼、许可等维权场景中，许多专利权人更倾向于使用视觉可感知、可检测的专利，以降低举证压力与维权成本，导致不少程序专利被认为难以变现。

另一方面，越来越多企业转向商业秘密保护核心技术(如人工智能算法与模型)。与专利不同，商业秘密无需披露任何技术信息，可防止核心技术被竞争对手获取；且其保护期理论上不受限，无需经过审查，也无需持续投入专利申请与维护所需的、逐年增加的资金。

在此背景下，许多企业的研发部门与法务团队都会提出疑问：为何要投入大量人力、物力与资源申请软件发明专利？

我们认为可从以下几方面寻找答案：

1. 专利制度的核心定位：专利是鼓励与保护发明创造的法律制度。如今，越来越多发明创造通过计算机代码实现，因此从专利制度的初衷来看，尽管面临诸多挑战，专利保护仍是软件发明创造强有力的保护方式之一。更重要的是，部分技术(如用户界面、交互方式、通信协议相关技术)会被公众知晓或推导，无法通过商业秘密或其他知识产权形式保护。

2. 软件专利的潜在影响力：尽管软件专利的可检测性相对较低，但其影响力与潜在作用不容忽视。后文将提及，通过恰当的撰写、许可及/或诉讼策略，可检测性(进而可执行性)能得到提升；且计算机技术本身的发展也在客观上提高程序专利的可检测性。例如，生成式人工智能的技术方案会产生更直观可见的输出，降低专利维权难度与成本。此外，涉及底层算法的专利可与可检测性更高的专利(如与该算法相关的人机交互专利)结合，联合维权，并搭配开源等其他措施。

3. 专利的多元价值：除作为企业资产核心组成部分的直接作用与价值外，专利还是企业技术实力的重要体现，在并购、融资、投资等商业活动中时常发挥关键作用。专利可作为商业谈判的战略筹码，提升企业市场价值；同时，程序专利还能吸引研发人才，推动企业技术创新，培育可持续发展文化。

二、我国软件专利的审查实践

在我国，专利审查、授权与维权的法律依据包括《中华人民共和国专利法》(以下简称《专利法》)、《中华人民共和国专利法实施细则》及知识产权局(CNIPA)发布的《专利审查指南》。

除通用审查规则外，计算机程序专利的审查与授权面临两大核心挑战：

专利适格性与创造性。

（一）关于专利适格性

根据《专利法》第2.2条，一项权利要求的技术方案能否获得发明专利保护，取决于其是否具备“技术性”。具体而言，具备适格性的发明需采用技术手段、解决技术问题并实现技术效果，这三者被称为“技术三要素”。

2019年之前，适格性是软件发明审查实践中的重大难题。许多涉及广告、电子优惠券、利润分配、金融、贸易、房地产、银行业乃至在线电商的专利申请，均因缺乏技术性被驳回。尤其在人工智能领域，适用于多个应用场景或技术领域的通用底层算法，常被认定为“人为规则或数学方法”，不具备技术性。

2019年4月，知识产权局修订《专利审查指南》，针对互联网与大数据领域专利申请做出调整：计算机可读介质被纳入适格保护对象；产品权利要求可同时包含硬件与软件特征，且不被认定为表述不清楚；若权利要求的技术方案同时包含技术特征与商业特征，审查员不得直接以“不符合专利适格性”为由驳回申请。

2020年2月，知识产权局进一步修订指南，坚持“技术性”原则：若权利要求包含技术特征，则不属于《专利法》第25.1(2)条规定的“智力活动的规则和方法”；只要权利要求明确“算法应用于特定技术领域、解决技术问题并实现技术效果”，即符合第2.2条规定的“技术方案”。

换言之，人工智能算法相关权利要求必须明确其应用的技术领域，无技术领域限制的通用人工智能算法不具备专利适格性。

2020年底，知识产权局发布《专利审查指南》大规模深度修订草案，提出“若技术方案采用计算机实现的技术手段，则必然解决技术问题并实现相应技术效果，符合第2.2条的适格性要求”——这是将“技术三要素”整合为一的大胆尝试，但该修订草案终未获通过。

2024年1月20日，新版《专利审查指南》生效，软件产品首在我国获得专利适格性保护。指南还规定：若权利要求的技术方案与计算机内部结构直接相关，且解决硬件性能相关问题，则具备技术性；若方案涉及特定应用领域的大数据分析，且解决“提升大数据分析可靠性”等技术问题，同样被认定为具备技术性。

（二）关于创造性

在审查实践中，专利申请人面临的一大困扰是审查员在审查过程中使用“惯用技术手段”与“公知常识”——这一问题与“区别技术特征的认定”及“实际要解决的技术问题”密切相关。

在以往审查实践中，若审查员主张“区别技术特征属于惯用技术手段、公知常识，或本领域技术人员容易想到”，申请人反驳该审查意见的成功率较低，部分原因在于指南未要求审查员为其主张提供证据。近年来，随着指南的多次修订，这一领域出现了诸多积极信号与变化：

1. 2020年2月修订：发明要解决的技术问题，需根据“区别技术特征在权利要求技术方案中产生的技术效果”确定；且需将“功能上相互支持或关联的区别技术特征”作为一个整体考量。若审查员主张“对解决技术问题有贡献的技术特征属于公知常识”，通常需提供证据支持。

2. 新版指南规定：确定接近的现有技术时，应优先考虑“技术领域相同或相近”的现有技术，且重点关注“与发明要解决的技术问题相关”的现有技术。因此，审查员在认定现有技术时，除“技术领域”外，还需考量引用的现有技术是否涉及权利要求技术方案要解决的技术问题。实践中，若审查员引用的接近现有技术仅“技术领域相同或相关”，但未涉及发明要解决的技术问题，申请人可依据指南反驳该现有技术的认定。

3. 创造性审查的细化规则：新指南针对“确定发明实际要解决的技术问题”新增两项具体规定。此前实践中，“如何确定权利要求技术方案实际要解决的技术问题”缺乏统一标准，部分审查员甚至直接将“区别技术特征本身”认定为“要解决的技术问题”，或把“包含区别技术特征暗示/启示的问题”认定为“技术问题”——修订后的指南明确禁止此类做法。

4. 软硬件结合方案的创造性审查：对于软硬件结合实现的技术方案，审查创造性时需考量算法特征的贡献，不得随意将“技术特征”与“算法特征”割裂评估。

5. 用户体验提升的考量：“用户体验提升”也需纳入创造性审查范畴，其既包括“仅通过技术特征实现的提升”，也包括“技术特征与相关算法特征/商业规则结合实现的提升”。因此，“用户体验提升效果”成为申请人反驳“创造性驳回”的重要依据。

三、软件专利撰写的通用原则

以下总结软件专利撰写中需重点关注的核心要点：

（一）合理拓展保护范围

撰写专利申请文件时，需对发明的技术方案进行合理拓展，覆盖潜在的技术变体与应用场景。“拓展”是实现良好概括性的基础，对软件专利尤为重要：

• 避免保护范围过窄：保护范围拓展不足，可能导致第三方通过“规避设计”利用创新成果却不构成侵权；且审查过程中，即便初始权利要求范围较窄，审查员通常仍会要求申请人进一步缩小范围——若撰写阶段未合理拓展，专利权人可能无法获得本应享有的合理保护范围。

• 避免过度拓展：需避免权利要求的“过度拓展”或“技术上不当的拓展”。过度拓展可能导致优质创新成果无法获得专利授权或难以维权，例如：范围过宽会使审查员、无效宣告请求人扩大现有技术检索范围，找到更多阻碍授权或挑战专利有效性的文献；同时，过度拓展可能给审查员留下“负面一印象”，使其认为“该技术方案相较于现有技术无实质改进或贡献”，增加审查难度(例如，审查员可能将后续权利要求修改均认定为“公知常识”或“惯用手段”)。

专利代理人撰写时，需充分获取有效信息，凭借专业知识与经验判断“可省略的内容”与“可变更的内容”。发明者通常长期聚焦特定研发方向，代理人需与发明者协作，将其关注的“点”或“线”拓展为“面”。具体而言，发明者常将“技术上优选的实施方式”认定为“必需方案”，代理人需明确：“技术上的必需”不等于“法律上的必需”，否则可能错失合理拓展机会。

软件发明可拓展的方向包括：方法步骤的省略或顺序调整、特定算法的替换、基于物理/数学含义的公式拓展、伪代码与表格的调整、类似或平行概念的替换(如触摸屏与接近感应屏)、应用环境或条件的替换等。

优质的权利要求范围如同合身的衣物：既不因过度拓展而“过大”，也不因过于紧身而缺乏审查阶段缩小范围的空间。正如我国文学评论著作《人间词话》所言，创作佳作需“入乎其内，故有生气；出乎其外，故有高致”。撰写软件专利申请文件、实现合理拓展时，代理人需“深入理解发明”以确保技术准确性，同时“跳出发明本身”，从更高维度把握技术演进脉络与相关因素，从而实现合理且恰当的范围拓展。

（二）说明书的支持作用

根据中国《专利法》及审查实践，“说明书的充分支持”是专利授权与有效性的关键。

• 通常建议：所有权利要求特征在说明书中均有明确的文字支持；且每个重要权利要求特征至少需详细描述两个实施例。若某一权利要求特征在说明书中仅记载一个实施例，审查阶段极有可能被要求将该特征限定为该特定实施例。

• “漏斗式”描述策略：需充分挖掘重要特征的潜在替代方案，并在说明书中以“漏斗式”结构呈现——首先为该特征提供明确文字支持；必要时补充相关概念、定义、原理及/或推理过程，可采用权利要求式语言进行定义，便于后续根据需要将其纳入权利要求；接着描述该特征的一个或多个主要实施方式(作为不同实施例)；说明其他拓展变体或替代方案。若确实无其他替代方案，至少需使用具有概括性的表述，以确保说明书对权利要求的充分支持。

（三）技术效果的论述

为获取并维护专利权，需重点论述“权利要求技术方案相较于现有技术实现的效果”：

• 技术效果在审查中的作用：审查阶段，技术效果在“新颖性、创造性、技术性”的争辩中至关重要。例如，若审查员主张“区别技术特征属于惯用技术手段或公知常识”，申请人若能证明“该特征为权利要求技术方案带来相较于现有技术的有益效果”，且该效果在说明书中明确记载，则反驳驳回意见的成功率将大幅提升；反之，若说明书未论述任何技术效果，极难避免审查员的驳回。

• 技术效果的论述技巧：对每个重要特征，可从不同角度、多个层面，采用不同表述在说明书中多次论述其技术效果——丰富的效果描述可能在专利获取、维护与维权中发挥意外作用。例如，描述方法时可提及“降低错误率”的效果，描述对应设备时可提及“降低错误恢复难度”的效果。部分跨国企业为适应全球多法域要求，不愿在说明书中明确记载“要解决的技术问题”，此时“技术效果的记载”可成为有效替代：既避免直接提及技术问题可能带来的不利影响，又能在需要时(如面临适格性挑战)为论述提供依据。

• 避免空泛论述：技术效果的论述需避免空泛，应分析“技术特征与所实现效果之间的因果关系”，并建议对比“权利要求方案与传统方案”；同时，提供实验数据、一定规模的用户实验结果、各类定量分析等，可增强技术效果论述的说服力。

• 需关注的“非官方认可效果”：“用户体验提升”虽未被官方明确认定为“技术效果”，但需纳入考量——如下文所述，其对用户交互类专利尤为关键。

（四）技术特征与非技术特征的结合

部分软件发明同时包含《专利法》意义上的“技术特征”与“非技术特征”。例如，人工智能算法相关发明中，与数学方法相关的“算法特征”属于非技术特征；商业应用相关发明中，与商业规则相关的“规则特征”属于非技术特征。

为便于在我国获得专利授权，建议将“技术特征与非技术特征”结合描述，并确保二者紧密对应——需以“相互支持、关联且不可分割”的方式撰写，使审查员难以在创造性评估等环节简单排除所谓的“非技术特征”。

反之，若说明书先描述非技术特征(如商业规则、数学推导等)，再描述其技术实现方式(或反之)，可能让读者认为“该发明仅是采用已知技术手段实现非技术目的”，即“要解决的问题不属于《专利法》意义上的技术问题”，进而影响适格性与创造性的审查结果。

四、用户交互类软件发明的撰写原则

（一）用户交互类专利的重要性

用户交互类软件发明(以下简称“交互发明”或“交互专利”)的核心贡献通常源于“界面设计”与/或“交互范式”的创新，而非底层算法或模型。此类发明对用户体验与商业价值影响巨大——过去数十年间，无数案例证明：用户界面的改进可使产品成为“爆款”，甚至推动企业占据显著领先地位。

例如，在苹果公司与三星公司的专利诉讼中，苹果要求三星赔偿25亿美元；2012年庭审中，陪审团裁定三星侵犯苹果多项交互专利与设计专利，判决三星赔偿苹果10.5亿美元。由此可见，交互发明的专利保护具有极高价值。

（二）适格性挑战的应对

撰写交互专利时，代理人首先需全力满足“适格性要求”：

• 突出技术性：需尽大努力凸显技术方案的技术性，避免让审查员认为“方案仅依赖一系列人为交互规则或界面布局规则”。为此，代理人不仅要准确描述用户界面布局与/或交互的各类实施方式，还需挖掘其中的“技术问题与技术效果”；且需从“计算机或机器的信息处理流程”角度描述发明，而非从“用户视角”将其表述为“用户界面设计或交互的标准/规则集合”。

• 技术问题的识别：可结合认知心理学，通过分析“传统方案的缺陷”与“权利要求方案的效果”来识别技术问题。具体而言，人机交互理论表明：更符合用户认知心理与习惯的交互范式，能提升操作效率与准确性，改善用户体验；反之，从用户视角看，交互缺陷或障碍的根源往往是“传统交互范式未充分契合用户认知特征(至少在特定场景下)”。因此，针对“已知交互框架中交互缺陷”的解决方案，需识别“现有技术中偏离科学原理的不足”——根据指南，若方案克服了现有技术的缺陷，即被认定为“解决了技术问题”。在“技术三要素”中，技术问题是基础：一旦方案被认定为“解决技术问题”，则极有可能被认定为《专利法》意义上的“技术方案”。

（三）创造性挑战的应对

如前文所述，最新指南明确“审查创造性时需考量用户体验提升”——尽管“用户体验提升”未被官方认定为“技术效果”，但无疑是交互发明反驳“创造性驳回”的重要依据。论述“用户体验提升”时，建议遵循以下策略：

1. 结合认知心理学视角：从“降低认知负荷、消除认知障碍、契合认知习惯”等角度展开分析。

2. 避免空泛论述：结合“用户界面设计”与/或“交互范式”，详细论述“用户体验的具体提升点”，建立“用户体验与技术要素”的直接关联。

3. 提供用户实验证据：若条件允许，可描述包含多名参与者的用户实验——我国审查实践中，用户实验数据对创造性争辩具有支持作用。

4. 使用专利术语撰写：交互发明相对直观，相较于复杂算法或模型类发明更易理解，因此其创造性可能被低估。撰写时应尽量使用“专利语言”或“权利要求式语言”(而非通俗表述)，若能以标准化专利语言描述交互流程或步骤，可降低创造性被低估的风险。

五、算法相关程序发明的撰写原则

（一）适格性挑战的应对

审查算法相关程序发明(以下简称“算法发明”或“算法专利”)时，创造性通常可依据常规标准评估，但“适格性驳回风险”远高于其他类型专利申请——对算法专利(尤其人工智能相关专利)而言，适格性是核心挑战。

例如，数年前某跨国公司在我国提交一系列“通用基础人工智能算法”(如模型训练算法)相关申请，因权利要求与说明书未载明“适用技术领域”，多数申请被认定为“采用人为规则解决非技术问题，缺乏技术性”而驳回。

如今，针对不同类型的人工智能算法，申请人需采取差异化策略满足“技术性要求”：

1. 涉及计算机内部结构的算法：部分算法与计算机内部结构相关，且能提升硬件性能。此类情况下，若权利要求明确记载“硬件性能提升”的内容，其技术性将被认可。新指南提供了如下指导性案例：

◦ 权利要求内容：一种深度神经网络模型的训练方法，包括：当训练数据量变化时，计算至少两种预设候选训练方案对变化后训练数据的训练时长；从所述至少两种预设候选训练方案中，选择训练时长短的方案作为变化后训练数据的优训练方案(其中，至少两种候选训练方案包括至少一种单处理器方案与至少一种基于数据并行的多处理器方案)；采用所述优训练方案，使用变化后训练数据训练模型。

◦ 指南认定：该方案是“旨在解决训练速度慢问题的深度神经网络模型训练方法”，通过为不同数据量选择“适配的单处理器/多处理器训练方案(二者处理效率不同)”，与计算机系统内部结构存在特定技术关联，提升了“训练过程中的硬件执行效果”，实现“依据自然规律提升计算机系统内部性能”的技术效果。因此，该发明申请的技术方案属于《专利法》第2.2条规定的“技术方案”，具备专利适格性。

由此可见，上述案例中的权利要求属于“神经网络模型通用训练算法”，未限定具体应用技术领域——这意味着：只要算法能“提升计算机内部硬件性能”，即便为通用底层算法，在我国也可获得专利保护，与以往实践相比有显著变化。

需注意的是，据我们了解，仅在权利要求中记载“CPU、GPU、FPGA、存储器”等与“内部结构或硬件组件”相关的术语，不足以满足“技术性要求”——权利要求的撰写需让读者明确“方案确实与计算机内部结构相关，且能提升硬件性能”。这一领域的审查实践仍需持续关注知识产权局的新动态。

2. 不涉及计算机内部结构改进的算法：部分人工智能算法不涉及计算机内部结构改进，且可应用于多个领域或场景，因此许多申请人不愿将权利要求限定于特定技术领域。但根据我国当前审查实践，“既不涉及内部结构改进，又未限定特定应用领域”的通用算法，不具备专利适格性。因此，若算法不涉及计算机内部结构改进，权利要求需明确“发明应用的技术领域”。

若申请人在申请时确实不愿在权利要求中限定技术领域，建议至少在说明书中“详细描述一个或多个特定领域的实施方式”，为后续必要时的修改提供依据。

即便权利要求限定了特定技术领域，仍可能被知识产权局以“缺乏技术性”驳回。例如，2024年1月28日(新指南已生效)针对“我国专利申请号201880007309.X”作出的驳回决定中，尽管权利要求明确“神经网络训练方案应用于自然语言理解领域”，但知识产权局仍认定“其要解决的问题是神经网络自身的问题，不属于《专利法》意义上的技术问题”(注：该驳回决定作出时间距新指南生效时间较近，可能存在审查员尚未完全适应新指南的情况)。

因此，在指导后续撰写与审查答复工作时，需持续关注知识产权局的审查实践，明确“技术领域记载”的具体要求。

（二）创造性挑战的应对

审查算法发明的创造性时，需重点关注“中层改进”类发明——此类发明既不聚焦“基础模型/流程”，也不局限于“模型在特定场景的简单应用”，而是“基于底层模型或算力进行封装”，使人工智能能力更契合特定应用场景的用户需求，或更便于用户与人工智能引擎交互(例如“提示引擎”：用于生成问题或指令，辅助用户与聊天机器人等人工智能系统交互)。

此类发明撰写时面临的困境：若从“底层视角”撰写权利要求，可检测性可能较低(与基础算法发明类似)；若从“用户交互视角”撰写，可能面临与交互发明类似的问题(创造性被低估)。

为解决这一问题，建议借鉴“通信领域案例的撰写思路”——多维度撰写权利要求。通信领域专利常涉及“基站(BS)侧”与“用户设备(UE)侧”，例如撰写5G/6G技术相关专利时，代理人通常会同时撰写“基站侧”与“用户设备侧”的权利要求，且二者技术方案相关联、特征相对应。多数情况下，即便发明的改进或贡献主要集中于某一侧，若该侧权利要求的创造性被认可，对应侧的权利要求通常也会获得授权。

撰写“提示引擎”等中层发明专利时，可借鉴此思路：同时撰写两套权利要求，一套聚焦“底层模型”，另一套聚焦“用户交互”。其优势在于：底层侧权利要求的创造性不易被低估，可提升专利授权成功率；维权时可使用“可检测性更高的交互侧权利要求”，从而在“授权可能性”与“维权便利性”之间实现平衡。

（三）可检测性的提升

算法专利(尤其底层算法相关专利)面临的另一挑战是“可检测性低”——此类专利的权利要求需记载“算法/流程步骤”，而这些步骤通常无法在用户界面上体现(或至少无法直接体现)，因此可检测性低于交互发明。

为提升可检测性，建议在权利要求中尽量记载“具有可检测特征”的内容(如输入、输出，或可通过简单实验验证的特征)，避免仅包含“难以检测的底层操作/步骤”。具体而言，需识别并排除“非必需的不可检测特征”(至少在独立权利要求中排除)。

若必须记载“不可检测特征”，可采用“三明治式”撰写结构——将不可检测特征置于可检测特征之间。例如，可将“底层处理步骤”夹在“输入步骤”与“输出步骤”之间，提升其可检测性。这样，在后续维权中，专利权人可设计实验向法院证明：在相同输入下，被诉侵权产品始终产生相同或类似输出，并实现相同技术效果。通过此类“黑箱实验”，有望实现“举证责任转移”，即要求被告提供“不侵权证据”。

我国司法实践中已出现此类案例：例如，某两高科技公司就输入法展开的系列专利侵权诉讼中，原告向法院提交实验测试结果，证明“被告被诉输入法软件实现了涉案专利的技术效果”，并主张“举证责任转移”，该主张获得法院支持。

来源：孟杰雄 免责声明：版权归原创所有仅供学习参考之用，禁止用于商业用途，部分文章推送时未能及时与原作者取得联系，若来源标错误侵犯到您的权益烦请告知我们将立即删除。