实用新型专利权利要求组分特征撰写，实用新型审查意见A26.3的答复

今天，乐知网律师 给大家分享： 实用新型专利权利要求中组分特征的撰写，实用新型审查意见A26.3的答复 。

实用新型专利权利要求中组分特征的撰写

根据专利法第2条第3款规定：实用新型，是指对产品的形状、构造或者其结合所提出的适于实用的新的技术方案。

实用新型专利只保护产品，产品应当是经过产业方法制造的，有确定形状、构造且占据一定空间的实体。

根据审查指南记载：产品的形状是指产品所具有的、可以从外部观察到的确定的空间形状；产品的构造是指产品的各个组成部分的安排、组织和相互关系。

组分特征既可以表现为物质的含量又可以表现为产品的形状或构造，当组分特征表现为产品的形状或构造时，此时包含该组分特征的技术方案属于实用新型的保护客体。

因此，对于组分特征在撰写的时候，要避免因为不符合专利法第2条第3条的规定而被认定不属于实用新型的保护客体。

下面笔者结合两个案例分享组分特征的撰写技巧。

实用新型审查意见A26.3的答复策略

随着实用新型申请审查力度趋于严格，不符合A26.3的审查意见通知的数量相较于往年明显增加，如何回应关于A26.3的审查意见，以使得更好地说服审查员，保障申请人应有的权利？本文将围绕这一出发点，基于实际案例进行探讨。

专利法26.3规定：说明书应当对发明或者实用新型作出清楚、完整的说明，以所属技术领域的技术人员能够实现为准。

对于大多数的实用新型来说，A26.3的审查意见就像被判了不立即执行的死刑，具有“难答复，很纠结”的特点，面对收到的A26.3款的审查意见，常常会让代理师有种“闻风丧胆”的恐惧感。

案例简述 针对A26.3的审查意见答复，先从案例入手，下面通过意见陈述成功说服审查员的一个简单经典的案例展开。

关于专利申请名称为“手术交换车”发出的第一次审查意见通知的部分内容如下：审查员认为：该专利申请涉及一种手术交换车，其所要解决的技术问题是转移病人环节需要多人合力来完成，通常采用绷带或床单将病人提起到病床上，因为受手术交换车和病床位置的限制，人的施力角度非常不便，所费的体力非常大，并且也给术后病患刚缝合的伤口带来不安全隐患，但是该技术方案中如何保证交换车能够适应不同高度的床体，从而实现病人的转移，以及如何支撑病人在履带上，如何避免转移过程中病人受到伤害，说明书中均未有详细记载。

综上所述，对所属技术领域的技术人员来说采用该手段并不能解决实用新型所要解决的问题，附图中也缺少实施该设想的具体产品结构，使得说明书所记载的内容不能构成一个清楚完整的技术方案，因而不符合专利法26.3的规定。

1：明确审查员指出的问题具体是什么，也就是审查员认为哪些地方是不清楚、无法理解的1、如何保证交换车能够适应不同高度的床体，从而实现病人的转移；2、如何支撑病人在履带上；3、如何避免转移过程中病人受到伤害。

有些代理师，将审查意见通知书中审查员的问题罗列之后就开始有针对性的一一作答，还是太年轻啊，莫急莫慌，分析出了审查员的疑惑，还要考虑审查员的疑惑是否跟本申请有关，举个例子，想保护一种地上行走的工具，对方却提出为什么不能飞的问题，不要被跑偏的对方带跑偏，否则，极容易陷入对方挖的陷阱。

分析出了哪些疑问是需要和审查员正面刚的，哪些疑问是需要带领审查员回归正题的，再一一答复。

例如，关于“如何保证交换车能够适应不同高度的床体，从而实现病人的转移”的问题，就有跑偏的嫌疑。

笔者陈述理由：本申请公开了一种手术交换车，所要解决的技术问题是由于病房场地有限，现有手术交换车和病床之间转移病人时，费时费力、导致不方便的问题，而并非审查意见中指出的如何保证交换车适应不同高度的病床的问题。

将审查员的思路拉回正轨，带着本申请所要解决的技术问题去看本申请的技术方案。

审查指南修改中人工智能方法的客体

在修改的指南中，对于人工智能案件，并没有给出明确的审查指导，而是通过算法规则类案件的一般性原则和具体案例，来解决人工智能案件等的客体问题。

首先，从客体审查基准进行调整，引入“计算机实施”作为技术手段的一种，包括记载硬件或者通过硬件执行。

其次，比较关注的是人工智能方法是否能够突破算法规则的一般性审查原则，从“一种深度神经网络模型的训练方法”的案例看，虽然给出案例指引，但是没有明确给出审查指导意见。

在审查指南中，增加了“如果该项权利要求限定的解决方案利用了计算机实施的技术手段，由于其必然能够解决技术问题并获得技术效果，即使权利要求中包含算法特征或商业规则和方法特征，该权利要求限定的解决方案也属于专利法第二条第二款规定的技术方案。

”。

通过示例性的给出两种情形进行解释，可以认为一定程度上对于算法规则的方法在客体认定时给予了宽松化处理。

但是对于人工智能案件，在给出的案例2中，明确的分析意见是因为处理数据为图像数据，记载了神经网络对于图像数据进行技术处理的内容，属于利用计算机实施，所以属于专利保护的客体。

在案例5中，神经网络模型训练方法记载了适配不同性能处理器，记载了硬件，属于利用了计算机实施的计算手段，所以属于专利保护的客体。

通过上述两个案例，结合审查基准调整的原则，可以看到，对于人工智能案件，虽然没有给出具体的说明，但是从案例还是会产生需要结合到具体应用或者结合到具体的计算机硬件才属于保护客体，尤其没有说明这两个案例和人工智能案件的关系，从而对于业界预期的人工智能的客体审查造成一定的疑惑。

人工智能不等同于算法规则 实际上从审查指南上，出发点是进行普遍性审查，不针对具体的这个新型领域给予差别性待遇，也就无需明确人工智能案件的审查特殊性原则。

但是在举例中，由于引用了两个神经网络的方法，造成了这两个案例等同于人工智能案件的现象，应该给出解释。

所以，对于审查指南，应该明确人工智能和算法规则的区别，对于人工智能属于特定技术领域也要进行明确的说明，在案例解释时，将人工智能案件和机器学习等算法进行明确的技术性边界确定，以避免混淆。

这样，对于人工智能相关案件，就能确定哪部分属于技术方案，哪部分属于算法规则。

那么，属于技术方案的就是保护客体，属于单纯的算法规则就不是保护客体。

从定义上来看，首先，区分人工智能和机器学习等概念的差异，不能把机器学习等算法规则等同于人工智能。

人工智能属于具体的工业技术领域，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，属于计算机科学的一个分支。

那么，人工智能就不是智力活动或者单纯的算法规则，而是具体产业领域的技术。

但是，机器学习包括决策树、随机森林、人工神经网络和贝叶斯学习，这些都是算法规则。

例如，人工神经网络的定义中，其是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

明确的说明包括人工神经网络在内的机器学习属于算法模型，属于算法规则。

但是，人工智能是应用了这些算法规则的一个具体技术领域，和其他应用这些算法规则的产业领域没有区别，所以不能将人工智能和机器学习进行等同。

人工智能算法规则的处理对象突破 那么可以理解，包括神经网络在内的机器学习规则本身是算法规则，属于智力活动的规则和方法，不属于专利保护的客体。

但是，这些算法应用于人工智能领域，那么就属于具体算法规则的应用，包括通过计算机实施，包括针对于具体的应用对象，就属于专利保护的客体。

那么在认定上，就需要确认的不是神经网络或者机器学习规则是否属于算法规则，而是确认神经网络或者机器学习算法规则是否应用到具体的人工智能领域中，或者通过计算机硬件进行实施，所以，人工智能案件是否属于专利保护的客体，这个论点本身就不是一个正确的命题。

但是，对于业界的期望，是希望将这些算法规则在人工智能领域应用进行广泛化处理，基于人工智能领域下的算法规则的特殊性，希望应用对象一定程度上可以将扩大化。


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