适用场景
计划或正在将人工智能、大数据、商业方法等新业态技术应用于海外业务的中国出海企业，特别是在进行技术研发、产品创新和知识产权布局的阶段。
核心要点
1. 保护主题扩大：软件创新获更强专利保护
最新的审查实践明确将‘计算机可读存储介质’和‘计算机程序产品’纳入可授权的权利要求主题。这意味着，不仅存储在物理介质上的软件，连发布在互联网上的无形程序产品也能获得专利保护，显著扩大了保护范围和降低了侵权取证难度。
2. 专利客体判断：关键在于关联‘技术性’
判断AI等新业态发明是否属于可专利的‘技术方案’，核心在于考察其是否与‘技术’关联。具体有三种典型情形：算法处理的数据具有确切技术含义；算法与计算机内部结构存在特定技术关联以改进性能；或算法挖掘的是数据中符合自然规律的内在关联关系。
3. 创造性审查：整体考量技术与非技术特征的互动
审查创造性时，会整体考虑算法特征、商业规则特征与技术特征之间的相互作用。例如，算法是否解决了具体技术问题，或商业规则的实施是否 necessitated 技术手段的调整。用户体验提升可作为辅助考虑因素，但必须与技术手段及其效果相结合。
4. 数据关联关系的性质界定：自然规律 vs. 人为规则
利用算法挖掘数据内在关系时，该关系需符合‘自然规律’才可能构成技术方案。涉及个体具体行为（如用户点击、浏览）的数据关联通常被认为符合自然规律；而涉及群体统计特征（如金融市场价格波动）的关联则多被视为经济学或社会学规律，难以获得专利保护。
实务建议
- 在专利申请中，积极增加‘计算机可读存储介质’和‘计算机程序产品’类型的权利要求，以覆盖更广泛的潜在侵权产品形态。
- 撰写说明书时，务必阐明算法处理数据的‘技术含义’，或详细描述算法如何与计算机系统的软硬件内部结构（如处理器、存储器、线程）进行特定互动以实现性能改进。
- 若方案涉及从数据中挖掘关联关系，在申请文件中应论证该内在关联关系所符合的‘自然规律’，例如将其与个体生物学行为而非群体社会统计规律相联系。
- 强调特征间的相互作用：清晰描述算法改进如何解决具体技术领域的问题，或商业规则创新具体需要哪些技术手段的调整与配合。
- 在利用‘用户体验提升’支持创造性时，必须同时阐明具体是哪些技术手段（或技术与非技术手段的结合）以何种方式带来了这种提升，并关联记载技术效果。
风险提示
- 误区：认为所有基于大数据或AI的算法创新都能自动获得专利保护。注意：纯粹抽象算法、商业规则或仅符合经济学规律的数据模型可能被排除在专利保护客体之外。
- 误区：仅强调‘用户体验好’或‘商业成功’来争辩创造性。注意：用户体验提升必须与技术手段及其产生的技术效果紧密结合论述，不能独立作为创造性理由。
- 注意事项：在挖掘数据关联时，需谨慎区分关联关系是基于‘自然规律’还是‘人为规则’（如经济学规律）。后者通常难以获得专利保护。
- 注意事项：避免撰写仅涉及抽象算法本身改进（如通用排序算法）而未能体现与计算机系统内部结构特定技术关联的方案，这可能无法满足对‘计算机系统内部性能改进’的要求。