随着人工智能技术的迅猛发展，其对各行业产生了深远的影响。在近年来的发明专利申请中，涉及人工智能算法模型的专利申请数量日益增多。笔者最近注意到一件涉及算法模型的专利权无效宣告请求案，发明名称为“一种建立废钢等级划分神经网络模型方法”，其权利要求1的具体内容如下：一种建立废钢等级划分神经网络模型方法，其特征在于，所述图像数据特征的提取是对图像画面像素点矩阵数据进行卷积神经网络卷积计算的集合实现的提取……

无效宣告请求人提供了3份专利文件作为证据材料，认为权利要求1与证据1相比具有区别技术特征，但无效宣告请求人认为该区别技术特征被证据2和公知常识公开，或者该区别技术特征被证据2和证据3公开。而合议组在无效决定中指出：在判断包含算法特征的发明专利的创造性时，应将其算法和应用场景进行整体把握。即使现有技术公开了相同或类似的算法架构及相关模块，但由于算法应用到不同场景时，需要根据应用场景的不同、所要解决的技术问题的不同对算法的训练模式、重要参数或相关步骤等进行调整，如果该调整解决了不同应用场景下特定的技术问题并相应获得了有益的技术效果，则具有创造性，最终判定维持该案专利权有效。

笔者根据该案的创造性的判断思路，对算法模型专利申请文件的撰写进行分析并提出以下思考：

其一，在该案中，具体限定该案的应用场景为废钢等级划分。由于该案不是一种抽象的模型建立方法，所以在申请文件中，需将处理对象、过程和结果均与具体应用场景进行结合。因此，在撰写算法模型类的专利申请文件时，为了提升案件的创造性，笔者建议代理师将算法本身与具体的应用场景进行结合，以符合对包含算法特征的发明专利申请审查的相关规定。需要注意的是，在撰写专利申请文件时，代理师需要在保护主题上限定应用场景，也需要写清楚权利要求中的输入数据、输出数据与应用场景之间的关联性。另外，笔者也建议代理师在申请文件中体现算法模型的至少部分结构或组成要素，例如，输入层、卷积层等，以及在算法模型的结构上与该案涉及的具体应用场景的关联。

其二，在该案中，为了能够实现对废钢料等级的划分还具体限定了等级划分神经网络模型的结构。因此，在撰写时，代理师要确保算法模型对应的各个方法步骤与限定的应用场景之间具有明确的技术关联，并且需要注意该计算步骤是否具有该应用场景相应的物理技术含义。代理师还应明确说明在应用该算法模型对应的各个方法步骤时能够解决的该应用场景的技术问题以及明确说明在该应用场景能够达到的技术效果。

综上所述，笔者认为在撰写算法模型专利申请文件时，需要注意以下两方面问题：一方面需要将算法本身与具体的应用场景进行结合；另一方面需要注意技术方案与应用场景的关联性，保证算法模型对应的各个方法步骤、解决的技术问题以及达到的技术效果均与具体应用场景之间具有明确的技术关联。通过提升案件的创造性，争取案件的授权以及保证案件保护范围的稳定性，更大程度地保护申请人的权益。（周春枚 张文星）

（来源：中国知识产权报/中国知识产权资讯网）