前言
美国专利商标局（USPTO）依据 Alice/Mayo 判例确立的流程审查计算机程序类专利申请是否符合 101 条款，核心是避免申请沦为对抽象概念的保护。要通过审查，需围绕 “技术落地” 和 “发明性概念” 展开，通过明确技术场景、细化技术细节等方式证明方案并非抽象概念，具体方法如下：
Part.1贴合法定客体，避免纯概念性表述
根据 101 条款，可专利主题仅包括工艺、机器、制造物或物质组合。计算机程序类申请不能仅描述算法、逻辑等抽象内容，需将其与具体法定客体绑定。比如不能只主张 “一种数据排序的算法”，而应表述为 “一种基于改进冒泡算法的计算机数据排序方法” 或 “一种搭载该排序算法的智能数据处理终端”。若申请指向 AI 相关程序，避免仅请求保护 “经过训练的神经网络”，可改为保护 “训练神经网络的工艺” 或 “使用该神经网络进行图像识别的机器”，以此符合法定客体要求。
Part2绑定具体技术场景，解决实际技术难题
单纯的程序逻辑易被认定为抽象概念，而将程序与特定技术领域的实际问题结合，能体现其技术应用属性。USPTO 明确，若权利要求整体将抽象概念整合到实际技术应用中，就不视为指向司法例外。例如：
①针对图像识别领域，可说明程序通过优化像素处理逻辑，解决了现有技术中模糊图像识别率低的问题，如 USPTO 第 39 个 AI 相关例子中，程序通过面部图像数学变换和迭代训练算法，提升了人脸检测对图像移动、扭曲的鲁棒性；
②针对工业控制场景，可描述程序通过实时数据采集与分析算法，解决了生产线设备响应延迟的技术缺陷，而非仅表述为 “一种数据处理程序”。
Part3细化程序技术细节，凸显非常规技术手段
权利要求中需详细披露程序的独特技术设计，证明其并非对常规程序的简单拼凑，这是体现 “发明性概念” 的关键。具体可从两方面入手：
①算法层面：明确算法的改进点，如修改传统算法的核心步骤、优化参数设置等。比如对比传统卷积神经网络，说明程序中新增的特征提取层结构，或改进的迭代训练流程，像采用两步训练法，先在变换图像集训练，再基于错误反馈二次训练，这种独特流程会被认定为非抽象的技术设计；
②数据处理层面：阐述数据预处理、存储或传输的特殊方式。例如程序通过自定义数据加密格式实现传输安全，或通过分块预处理减少大数据运算的内存占用，这些细节能证明方案是具体的技术实现，而非抽象的逻辑构想。
Part4关联硬件，体现对计算机或设备的功能改进
当计算机程序与硬件结合，且能推动硬件功能升级时，会显著降低被认定为抽象概念的概率。申请文件中需说明程序如何与硬件协同作用并优化硬件性能：比如某程序通过动态调节 CPU 运算优先级，解决了嵌入式设备多任务运行时的卡顿问题；或某图像处理程序通过优化显存调用逻辑，让显卡的图像渲染速度提升 30%。这种对计算机硬件功能的实质性改进，会被 USPTO 认可为具备专利适格性的技术方案。
Part5明确技术效果的可验证性，强化技术属性
用具体数据或可量化的结果证明程序的技术价值，避免模糊表述。例如说明程序运行后，数据处理效率提升多少百分比、设备能耗降低多少、错误率下降多少等。比如某财务数据校验程序，不能仅说 “提高校验准确性”，而应表述为 “通过交叉校验算法，将财务数据录入错误率从 0.5% 降至 0.01%”。可验证的技术效果能佐证方案是切实的技术应用，而非抽象的思维构想，契合 101 条款对 “有用的” 技术方案的要求。
以上就是今天的内容分享了
如果您在知识产权方面还有其他任何有关疑问
欢迎随时留言告诉我们，我们将持续为您解答~~~
