2019年12月31日《专利审查指南》针对算法类/商业规则类专利申请的审查进行了部分内容的新增，并于2020年2月1日起开始施行。此次修改内容主要涉及：算法类/商业规则类专利申请的客体的审查、算法类/商业规则类专利申请的新颖性和创造性的审查，并且列举了10个案例，给予了实务工作者一些指导方向。结合新的审查指南这一章节的学习，本文给出了一些算法类专利申请的具体撰写方向。
>>> 一 引言
算法类的专利申请，在以往的审查过程中，经常碰到的“拦路虎”是专利法第二十五条第一款第二项以及专利法第二条第二款涉及的保护客体的问题。
虽然在过去的多年里，审查指南对于算法类专利的审查也做了明确的规定：
例，在审查指南第九章第2节中所指出的“如果一项权利要求在对其进行限定的全部内容中既包括智力活动的规则或者方法的内容，又包含技术特征，则该权利要求就整体而言并不是智力活动的规则和方法，不应当依据专利法第二十五条排除其获得专利权的可能性”，但是在实际作业过程中给予审查工作者以及代理师的引导性有限。
因此，为了适应大热的人工智能、“互联网+”、大数据以及区块链等领域的创新审查，2019年12月31日，国家知识产权局发布了关于修改《专利审查指南》的公告（第343号），决定对《专利审查指南》作出修改，以明确算法类专利申请以及商业规则类专利申请的审查准则。
本次修改在《专利审查指南》第二部分第九章增加了包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请审查相关规定，在审查基准中规定“在审查中，不应当简单割裂技术特征与算法特征或商业规则和方法特征等，而应将权利要求记载的所有内容作为一个整体，对其中涉及到的技术手段、解决的技术问题和获得的技术效果进行分析”。
从审查基准可以看出
在对专利申请进行具体审查时，依然是软件类专利常规的审查顺序，即“A25.1（2）客体审查——A2.2客体审查——新创性审查”，而无论是三者中的哪一种，均强调了技术方案的整体性。
客体的审查中，强调了例如“如果权利要求中除了算法特征，还包含技术特征，该权利要求就整体而言并不是一种智力活动规则和方法”；再例如“对一项包含算法特征或商业规则和方法特征的权利要求是否属于技术方案进行审查时，需要整体考虑权利要求中记载的全部特征。如果该项权利要求记载了对要解决的技术问题采用了利用自然规律的技术手段，并且由此获得符合自然规律的技术效果，则该权利要求限定的解决方案属于专利法第二条第二款所述的技术方案。”
新创性的审查中，也强调了整体性，例如“对包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请进行新颖性审查时，应当考虑权利要求记载的全部特征，所述全部特征既包括技术特征，也包括算法特征或商业规则和方法特征。对既包含技术特征又包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请进行创造性审查时，应将与技术特征功能上彼此相互支持、存在相互作用关系的算法特征或商业规则和方法特征与所述技术特征作为一个整体考虑。
故而，结合对本次审查指南的修改分析，针对算法类专利申请，技术特征、技术方案、技术问题、技术效果、整体性，这些均是在撰写时应该考量的因素。只有考虑了这些因素，才具有获得专利权的可能性。
>>> 二 面对算法类专利申请，该如何做
首先，我们思考一下为什么单纯的算法类专利申请会涉及客体问题呢？因为它没有边界性。
所谓的边界性，实际上就是我们常规意义理解的保护范围的确定性。
算法类专利申请，等同于计算机程序本身的申请，所谓的计算机程序本身，审查指南中明确指出“计算机程序本身是指为了能够得到某种结果而可以由计算机等具有信息处理能力的装置执行的代码化指令序列，或者可被自动转化成代码化执行序列的符号化指令序列或者符号化语句系列”，换言之，计算机程序本身包括源程序和目标程序，由于其“可被执行”的特殊性和通用性，计算机程序本身是可以适用于任何领域或者任何通用的计算机上。
那么它的边界在哪里，保护范围又该如何确定呢？
一旦此类专利申请被授权，结合授权专利的排他性，那么此类专利申请无疑会对其他公众的创造性权益造成损害，不利于技术的再次创新。
其次，当一件算法类专利申请具有边界性时，我们紧接着还需要考虑其是否具有技术性？
所谓的技术性，是指该算法类专利申请是否采用了符合自然规律的技术手段、解决的问题是否是技术问题、产生的效果是否是技术效果，三者缺一不可。
如果一件具有边界性的算法类专利申请，所解决的问题不具有技术性、所采用的手段依然是依赖人的主观思维、所产生的效果不受自然规律约束，那么此类算法类专利申请仍然会存在A2.2所说的客体问题。
综上，结合以上对算法类专利申请的客体原因分析，我们就能够追根溯源，从边界性和技术性上解决这类专利申请的撰写问题。
>>> 三 当专利代理师拿到一篇
算法类专利交底书时，该如何做
Step1 判断专利交底属于哪种算法类案件？
从笔者的实务经验来看，算法类案件一般分为两大类，具体为：
（1）发明人给出了算法的步骤流程，且每个步骤没有确切的技术含义或者物理含义，例如模型训练的交底，文字中仅涉及训练样本输入、训练结果输出、损失函数、迭代、分类模型、卷积层、激活层、池化层等抽象数学词汇，代理师无法从文字剖析中具体在对什么对象做处理，又为什么针对这个对象做处理，或者做这样一件事情具体是针对哪个领域做改进的；
（2）发明人没有给出算法的步骤流程，交底文字只是记录了一些软件底层框架、软件接口、调用命令甚至通篇的是代码指令，交底文字仅针对代码实现、函数调用、堆栈、压栈等进行描述，缺乏实际技术领域或者具体技术对象。
针对第（1）类案件，示例如下：
一种模型训练方法，包括：获取训练样本集，该训练样本集包括样本和样本标签；将训练样本集输入至初始的分类模型，得到模型输出结果，并将模型输出结果与样本标签输入至损失函数，得到损失函数的值，并判断该损失函数的值是否小于1，若否，则根据该损失函数的值调整分类模型的训练参数，并再次将训练样本集输入至调整后的分类模型中，直至模型输出结果与样本标签的损失值小于1为止，并将最后的分类模型作为最终的分类模型。
针对第（2）类案件，示例如下：
使用cordova create cordova-demo程序初始化，使用cordova的CLI命令快速创建不同平台的Native工程，在Native容器模块中嵌入Web功能模块，采用自定义的插件供 Web模块调用。另外，将调用的对象预先压栈。
Step2 针对第（1）类案件，为算法类专利申请设定技术边界，即描述算法特征的技术应用；针对第（2）类案件，除了为其设定技术边界，还需将程序语言进行转换，描述成技术语言。
针对第（1）类案件，这类案件比较好处理，只要将算法类专利申请与技术领域相结合即可，具体结合方式包括：将算法处理的数据处理为具有本领域内确切技术含义或者物理含义的数据，将算法处理的前后过程进行技术上关联，总而言之，是让读者能够知道这个方案究竟是针对谁做出来，针对的对象是否具有明确的物理指向。
上面第（1）类案件，修改如下：
一种模型训练方法，包括：获取图像训练样本集，该图像训练样本集包括图像样本和图像样本标签，所述标签用于表征所述图像样本中的对象名称；将图像训练样本集输入至初始的图像分类模型，得到模型输出结果，并将模型输出结果与图像样本标签输入至损失函数，得到损失函数的值，该值用于表征模型输出结果与标签的差异度，并判断该损失函数的值是否小于1，若否，则根据该损失函数的值调整分类模型的训练参数，并再次将图像训练样本集输入至调整后的分类模型中，直至模型输出结果与样本标签的损失值小于1为止，并将最后的分类模型作为最终的分类模型。
针对第（2）类案件，这类案件相对来说非常考验代理师的处理功底，一不小心就会被发明人的交底带着走，导致最终输出的案件权要均是代码化语言。
例如：使用cordova初始化，采用CLI命令创建Native工程，基于native工程执行js函数。
而这种撰写方式非常容易出现A25.1（2）的问题。
面对此类文件时，首先要明确每一个程序动作对应的技术手段究竟是什么？
例如“使用cordova的CLI命令快速创建不同平台的Native工程”，创建这个工程是为了干什么呢？是为不同平台提供一个调用其他应用程序的空间？
再例如“在Native容器模块中嵌入Web功能模块”，嵌入Web功能模块是为了干什么？是因为这个功能模块具有js函数，基于这个函数才能实现一些APP功能的调用？
再例如“将调用的对象预先压栈”实际上是为了调用方便，将调用的对象预先缓存到某一内存空间处。
基于以上分析，结合相应的技术领域，修改后的权要如下：
获取待调用的应用程序文件；其中，所述待调用的应用程序文件预先存储在预设的内存地址处；在当前调用空间满足预设调用条件时，基于所述内存地址调用所述应用程序文件。
Step3 审视专利交底中的方案所采用的手段是否是技术手段、效果是否是客观的、受自然规律约束的技术效果，解决的问题是否是技术问题？
首先明确何为技术方案，所谓的技术方案实际上是一些技术特征的集合，在计算机上执行该技术方案可以对外部或者内部对象进行控制或者处理，其反映的是遵循自然规律的技术手段，产生的效果是符合自然规律的效果。
自然规律指的是不经人为干预、属于客观事物的自身运动，其变化和发展与自身运动存在必然联系。
例如，在工业过程控制中，执行的是控制程序，控制程序的执行过程不以人的意志为转移，且执行结果是对工作过程实现控制（对外部对象的控制），是执行过程必然导致的结果，符合客观的自然规律。
再例如，本次审查指南修改中所举的案例5，通过计算机执行设定的返利规则给予消费的用户现金券，从而提高了用户的消费意愿，为商家获得了更多的利润，这案例中的方法是由计算机执行的，其处理对象是用户的消费数据，即该案例具有边界性符合A25.1（2），但是其所要解决的是如何促进用户消费的问题，不构成技术问题，所采用的手段是通过计算机执行人为设定的返利规则，其对计算机的限定只是按照指定的规则根据用户消费金额确定返利额度（并没有给计算机的内部性能带来改进，也没有给计算机的构成或者功能上带来任何技术上的改变），返利额度以及促进用户消费的效果受人为意愿左右，不受自然规律的约束。
结合上述分析，在实务作业中，对于一些技术领域明确、算法步骤明确，提出的问题具有技术性的案件。
例如：
误码率高、图像分辨率低、智能性差等，通常撰写出来的案件基本能够满足A2.2的要求，只需在撰写时谨慎处理，按照数据流向、步骤顺序、输入与输出的关系，将算法特征与技术特征结合布局权利要求即可；
而对于涉及到管理方法、程序指令、统计、文字编码等案件，代理师在处理时需要格外审视方案是否是技术方案，而审视的原则就是计算机执行该算法是否会对外部或者内部对象实现控制或者处理，并且反映的技术手段是否符合客观的自然规律，另外，还需要进一步注意解决的问题是否是技术问题，所产生的效果是否是不受人为意愿左右的、计算机执行技术方案客观导致的技术效果。
而且在撰写说明书时，还要考虑算法特征和技术特征组成的技术方案的整体性，在一种情况下，专利申请阶段带来创造性的是技术特征，但是在实际审查阶段，技术特征被公开，只剩下算法特征，那么如果说明书中将算法特征和技术特征结合，不仅撰写技术特征的技术效果，还将整体的技术效果比如技术应用上带来的创新也加入到说明书中，这无疑是为后期答复审查意见，为申请人争取授权提供了一些可能性。
>>> 四 结语
本文主要在审查指南修改后，为代理师撰写算法类专利提供了一些思路，从A25.1（2）以及A2.2涉及的专利保护客体的原因出发，为代理师追根溯源，从源头上解决此类问题，并且对算法类案件进行了分类。当然，以上仅是笔者的一些从业经验，实务作业中案件千变万化，专利代理师还需要结合实际案件情况灵活应对。