新规解读 | 专利审查指南2023版：第二部分第九章涉及计算机程序的发明专利申请看点解析
作者 | 朱颖 北京同立钧成知识产权代理有限公司
编辑 | 布鲁斯
2023版审查指南日前公布，该版从完善新业态、新领域保护制度、对标国际规则、保护创新成果等多角度对审查规则做出调整。其中，备受关注的第二部分第九章涉及计算机程序的发明专利申请亦有重大调整，主要涉及以下四个方面。
修改看点一
涉及计算机程序产品的发明保护
1. 审查指南关于“计算机程序产品”审查的历史回顾：
1985年：仅考虑计算机硬件改进，直接排除计算机软件发明被授予专利权的可能。
1993年：考虑计算机软件与硬件结合的情况，承认软件辅助、从属的地位。
2001年：首次区分计算机程序本身和涉及计算机程序的发明，保护主题为“方法”，方法的技术特征为涉及计算机程序的发明的执行步骤。
2006年：保护主题增加“虚拟装置”，即装置中不必须包含对计算机硬件的改变，采用与“方法”保护主题一一对应的“功能模块”撰写方式。
2017年：保护主题增加“计算机硬件+软件程序”的“实体装置”，以及增加“可读存储介质”保护主题。
2. 本次修改明确了涉及计算机程序的发明可以“保护计算机程序或计算机程序产品”
在2017年允许存储介质保护主题之后，保护主题进一步延伸至“程序产品”本身，而权利要求的撰写方式可以采用“一种计算机程序产品/程序指令”等方式，进一步满足创新主体需求，使得涉及计算机程序的发明保护主题覆盖更为全面，与欧、美、日、韩等审查标准进一步对接。
修改看点二
涉及人工智能、大数据等技术领域“客体”审查基准
人工智能/大数据算法，无需限定数据是技术领域中具有明确技术含义的数据，如果数据之间的内在关联关系符合自然规律，则符合专利保护的客体。
1. 涉及客体问题的审查逻辑：
先是进行专利法第25条第1款第2项的审查，再进行专利法第2条第2款的审查。
对于专利法第25条第1款第2项的审查：如果权利要求仅涉及抽象的算法或单纯的商业规则而并不包含任何技术特征。则属于专利法第25条第1款第2项规定的智力活动规则和方法，不应当被授予专利权。例如：不包含任何技术特征的数学模型的建立方法；仅包含商业规则的消费额度的返利方法。
如果除了算法特征或商业特征之外，还包含有技术特征。那么不能割裂算法特征或商业特征，应当从技术方案整体考虑原则出发，则不能仅以专利法第25条第1款第2项排除其获得专利权的可能性。
对于专利法第2条第2款的审查：同样要从技术方案整体考虑原则出发，判断是否利用了符合自然规律的技术手段解决了技术问题，并且获得符合自然规律的技术效果。即三要素判断方法。
2. 数据之间的内在关联关系是否符合自然规律：
从三要素出发，尽管人工智能、大数据算法本身并没有对计算机硬件做出改进，但算法的改进与计算机系统的内部结构存在特定技术关联，例如：算法设置或调整对计算机内部系统硬件资源的调度，因此，与计算机系统内部结构存在了技术关联。而其技术目的是从减少数据存储量，减少数据传输量、提高硬件处理速度等技术问题出发，从而获得符合自然规律的计算机系统内部性能改进的技术效果，例如硬件执行/处理效率的提升，精准度的提升。因此，符合专利法第2条第2款的规定。
1）审查指南新增示例中符合自然规律的示例分析：
示例“深度神经网络模型的训练方法”分析：根据训练的数据量可以适配单处理器或多处理器，则该模型训练算法和计算机系统内部结构存在特定技术关联，能够提升处理器执行训练速度的执行的效果。因此，虽然未限定训练数据是具体应用领域中的特定数据数据，但训练数据与计算机系统内部结构存在的关联关系符合自然规律，因此符合专利保护的客体。
示例“电子券使用倾向度分析”分析：对电子券进行种类归类，根据用户行为特征数据去训练电子券使用倾向度识别模型，从而通过训练后的模型预测电子券使用概率。用户行为特征和电子券使用倾向度之间的一个内在关联关系。关联关系不依赖个体，而是消费群体的行为特征，因此是符合自然规律的。
2）审查指南新增示例中不符合自然规律的示例分析：
示例“金融产品价格预测方法”分析：金融产品的价格遵循经济学规律，经济学规律是市场行为，因此，价格预测模型并不能决定未来价格的趋势，因此不符合自然规律。
关于客体问题的调整也是本次指南中非常大的修改内容，修改以客体问题的基本审查逻辑为前提，在专利法第2条第2款的审查过程中，在判断技术问题、技术手段和技术效果的三要素过程中，不再限定算法是否具有具体应用领域，不再限定算法涉及的数据是否为特定技术领域具有明确含义的数据，而更加关注数据之间的内在关联关系符合自然规律，既使得创新主体对于“模型”应用场景受限这一困惑得到解决，又明确了不符合自然规律的模型算法，例如遵循经济学规律、社会学规律等非自然规律的算法予以排除。
修改看点三
涉及算法实现系统内部性能改进的创造性审查
算法实现了系统内部性能改进，应当考虑算法对技术上做出的贡献。
在涉及专利法第2条第2款客体问题的审查中，“算法的改进与计算机系统的内部结构存在特定技术关联，例如：算法设置或调整对计算机内部系统硬件资源的调度，因此，与计算机系统内部结构存在了技术关联。而其技术目的是从减少数据存储量，减少数据传输量、提高硬件处理速度等技术问题出发，从而获得符合自然规律的计算机系统内部性能改进的技术效果，例如硬件执行/处理效率的提升，精准度的提升。”该审查逻辑同样适用于创造性的审查，可以认为该算法特征与技术特征在功能上彼此相互支持，存在相互作用关系，应当考虑算法的贡献。
审查指南新增示例“一种用于适配神经网络参数的方法”分析：对于不同的神经网络架构，适配不同的硬件资源，神经网络中每一层的传入参数，参数维度确定，每个维度上的尺寸可以基于神经网络计算的硬件的使用率确定。因此神经网络的参数适配提升了硬件的运算效果，也就是说适配神经网络参数的算法特征与技术特征，在功能上彼此相互支持，存在相互作用关系，解决的问题是如何使硬件高效的执行神经网络中的运算，因此要考虑技术上做出了贡献。
关于算法特征在创造性评价中的贡献问题一直是业界讨论焦点，本次修改也给出了明确的审查思路，在不割裂算法特征或者商业特征的整体考虑原则基础之上，关注算法特征是否实现了计算机系统内部性能的改进，或者，算法特征与技术特征的结合是否实现了计算机系统内部性能的改进，并据此考虑算法特征的贡献。这种审查思路也为后续相关技术的挖掘和改进，以及如何进行发明申请给出了明确的方向性指引。
修改看点四
用户体验提升在创新评判中的考量
用户体验的提升是由技术特征直接带来或者产生的，或者是由技术特征以及与其功能上彼此相互支持、存在互相作用关系的算法特征或商业规则和方法特征共同带来或产生的，在创造性审查时应当予以考虑。
1. 什么是用户体验
感官体验、心理体验、情感体验等皆为用户体验，例如：操作便捷性、界面视觉感官体验等，程序响应快速性等等。
2. 用户体验不是个体体验，用户体验问题本质是技术问题
审查指南新增示例“一种物流配送方法”分析：解决的是如何有效提高货物配送效率及降低配送成本的问题，通过服务器根据派件员手持终端ID、当前位置及配送范围，来批量推送订单信息等技术手段，达到提升配送效率及降低配送成本的技术效果。即提升了配送员的体验，也提升了订货用户体验。而体验的提升由技术特征和配送相关的商业特征共同带来，因此，评价创造性时应当予以考虑。相反，如果配送效率的提升仅是由用户/平台提高红包金额带来，那么用户体验的提升仅是由商业特征带来，则评价创造性时不应当予以考虑。
人工智能、大数据相关领域的技术，其产品设计的出发点往往从用户体验角度出发，本次修改明确了用户体验并非因人而异的个体体验，进一步挖掘其本质，感官/心理/情感体验较差，其本质可能是由操作不便、界面显示效果不流畅、程序响应速度慢等技术问题带来，因此，用户体验问题的本质是技术问题，而实现用户体验的提升是由技术特征直接带来，或者与其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特征共同带来的，那么该用户体验的提升在创造性的判断中应当予以考量。
本次审查指南第二部分第九章涉及计算机程序的发明审查规则的修改，涵盖保护主题、客体、创造性的审查等多个方面，进一步满足新业态、新领域等创新主体的保护需求，对激励创新有重大意义。
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