11月12日，国家知识产权局宣布关于就《专利审查指南第二部分第九章修改草案（征求意见稿）》果真征求意见的通知。通知宣布了包括算法特征或商业规则和要领特征的发明专利申请审查相关划定这一条的相关修改内容，进一步明确涉及人工智能、区块链、商业规则和要领等新领域新业态专利审查规则的需求。

关于就《专利审查指南第二部分第九章修改草案（征求意见稿）》果真征求意见的通知

为周全贯彻党中央国务院关于增强知识产权
；さ囊幌盗兄甘揪，回应立异主体对进一步明确涉及人工智能、区块链、商业规则和要领等新领域新业态专利审查规则的需求，国家知识产权局起草形成了《专利审查指南第二部分第九章修改草案（征求意见稿）》（以下简称“征求意见稿”）。为普遍征求社会各界意见，现将该征求意见稿及其起草说明予以宣布。有关单位和各界人士可以在2019年12月11日前，选择以下方法中的一种，围绕征求意见稿的修改完善提出详细意见：

1. 电子邮件：tiaofasi@cnipa.gov.cn

2. 传真：010-62083681

3. 信函：北京市海淀区西土城路6号国家知识产权局条法司审查政策处? 邮编100088（请于信封左下角注明“审查指南”）

附件：1.《专利审查指南第二部分第九章修改草案（征求意见稿）》

2.《关于<专利审查指南第二部分第九章修改草案（征求意见稿）>的说明》

附件1：

专利审查指南第二部分第九章修改草案

（征求意见稿）

6. 包括算法特征或商业规则和要领特征的发明专利申请审查相关划定

涉及人工智能、互联网+、大数据以及区块链等的发明专利申请，一样平常包括算法或商业规则和要领等智力活动的规则和要领特征，本节旨在凭证专利法及着实施细则，对这类申请的审查特殊性做出划定。

6.1 审查基准

审查应当针对要求
；さ慕饩黾苹，即权力要求所限制的解决计划举行。在审查中，不应当简朴割裂手艺特征与算法特征或商业规则和要领特征等，而应将权力要求纪录的所有内容作为一个整体，对其中涉及的手艺手段、解决的手艺问题和获得的手艺效果举行剖析。

6.1.1凭证专利法第二十五条第一款第（二）项的审查

若是权力要求涉及笼统的算法或者纯粹的商业规则和要领，且不包括任何手艺特征，则这项权力要求属于专利法第二十五条第一款第（二）项划定的智力活动的规则和要领，不应当被授予专利权。例如，一种基于笼统算法且不包括任何手艺特征的数学模子建设要领，属于专利法第二十五条第一款第（二）项划定的不应当被授予专利权的情形。再如，一种凭证用户的消耗额度举行返利的要领，该要领中包括的特征所有是与返利规则相关的商业规则和要领特征，不包括任何手艺特征，属于专利法第二十五条第一款第（二）项划定的不应当被授予专利权的情形。

若是权力要求中除了算法特征或商业规则和要领特征，还包括手艺特征，该权力要求就整体而言并不是一种智力活动的规则和要领，则不应当依据专利法第二十五条第一款第（二）项扫除其获得专利权的可能性。

6.1.2凭证专利法第二条第二款的审查

若是要求
；さ娜σ笞魑桓稣宀皇粲谧ɡǖ诙十五条第一款第（二）项扫除获得专利权的情形，则需要就其是否属于专利法第二条第二款所述的手艺计划举行审查。

对一项包括算法特征或商业规则和要领特征的权力要求是否属于手艺计划举行审查时，需要整体思量权力要求中纪录的所有特征。若是该项权力要求纪录了对要解决的手艺问题接纳了使用自然纪律的手艺手段，并且由此获得切合自然纪律的手艺效果，则该权力要求的解决计划属于专利法第二条第二款所述的手艺计划。例如，若是权力要求中涉及算法的各个办法体现出与所要解决的手艺问题亲近相关，如算法处置惩罚的数据是手艺领域中具有确切手艺寄义的数据，算法的执行能直接体现出使用自然纪律解决某一手艺问题的历程，并且获得了手艺效果，则通常该权力要求的解决计划属于专利法第二条第二款所述的手艺计划。

6.1.3新颖性和创立性的审查

对包括算法特征或商业规则和要领特征的发明专利申请举行新颖性审查时，应当思量权力要求纪录的所有特征，所述所有特征既包括手艺特征，也包括算法特征或商业规则和要领特征。

对既包括手艺特征又包括算法特征或商业规则和要领特征的发明专利申请举行创立性审查时，应将与手艺特征功效上相相互互支持、保存相互作用关系的算法特征或商业规则和要领特征与所述手艺特征作为一个整体思量。“功效上相相互互支持、保存相互作用关系”是指算法特征或商业规则和要领特征与手艺特征细密连系、配合组成相识决某一手艺问题的手艺手段,并且能够获得响应的手艺效果。

例如，若是权力要求中的算法应用于详细的手艺领域，可以解决详细手艺问题，那么可以以为该算法特征与手艺特征功效上相相互互支持、保存相互作用关系，该算法特征成为所接纳的手艺手段的组成部分，在举行创立性审查时，应当思量所述的算法特征对计划作出的孝顺。

再如，若是权力要求中的商业规则和要领特征的实验需要手艺手段的调解或刷新，那么可以以为该商业规则和要领特征与手艺特征功效上相相互互支持、保存相互作用关系，在举行创立性审查时，应当思量所述的商业规则和要领特征对计划作出的孝顺。

6.2 审查示例

以下，凭证上述审查基准，给出包括算法特征或商业规则和要领特征的发明专利申请的审查示例。

（1）属于专利法第二十五条第一款第（二）项规模之内的包括算法特征或商业规则和要领特征的发明专利申请，不属于专利
；さ目吞。

【例1】

一种建设数学模子的要领

申请内容概述

发明专利申请的解决计划是一种建设数学模子的要领，通过增添训练样本数目，提高建模的准确性。该建模要领将与第一分类使命相关的其它分类使命的训练样本也作为第一分类使命数学模子的训练样本，从而增添训练样本数目，并使用训练样本的特征值、提取特征值、标签值等对相关数学模子举行训练，并最终获得第一分类使命的数学模子，战胜了由于训练样本少导致过拟合而建模准确性较差的缺陷。

申请的权力要求

一种建设数学模子的要领，其特征在于，包括以下办法：

凭证第一分类使命的训练样本中的特征值和至少一个第二分类使命的训练样本中的特征值，对初始特征提取模子举行训练，获得目的特征提取模子
；其中，所述第二分类使命是与所述第一分类使命相关的其它分类使命
；

凭证所述目的特征提取模子，划分对所述第一分类使命的每个训练样本中的特征值举行处置惩罚，获得所述每个训练样本对应的提取特征值
；

将所述每个训练样本对应的提取特征值和标签值组成提取训练样本，对初始分类模子举行训练，获得目的分类模子
；

将所述目的分类模子和所述目的特征提取模子组成所述第一分类使命的数学模子。

剖析及结论

该解决计划不涉及任何详细的应用领域，其中处置惩罚的训练样本的特征值、提取特征值、标签值、目的分类模子以及目的特征提取模子都是笼统的通用数据，使用训练样本的相关数据对数学模子举行训练等处置惩罚历程是一系列笼统的数学要领办法，最后获得的效果也是笼统的通用分类数学模子。该计划是一种笼统的模子建设要领，其处置惩罚工具、历程和效果都不涉及与详细应用领域的连系，属于对笼统的数学要领的优化，且整个计划并不包括任何手艺特征，该发明专利申请的解决计划属于专利法第二十五条第一款第（二）项划定的智力活动的规则和要领，不属于专利
；た吞。

（2）为相识决手艺问题而使用手艺手段，并获到手艺效果的包括算法特征或商业规则和要领特征的发明专利申请属于专利法第二条第二款划定的手艺计划，因而属于专利
；さ目吞。

【例2】

一种卷积神经网络模子的训练要领

申请内容概述

发明专利申请在各级卷积层上对训练图像举行卷积操作和最大池化操作后，进一步对最大池化操作后获得的特征图像举行水平池化操作，使训练好的CNN 模子在识别图像种别时，能够识别恣意尺寸的待识别图像。

申请的权力要求

一种卷积神经网络 CNN 模子的训练要领，其特征在于，所述要领包括：

获取待训练 CNN 模子的初始模子参数，所述初始模子参数包括各级卷积层的初始卷积核、所述各级卷积层的初始偏置矩阵、全毗连层的初始权重矩阵和所述全毗连层的初始偏置向量
；

获取多个训练图像
；

在所述各级卷积层上，使用所述各级卷积层上的初始卷积核和初始偏置矩阵，对每个训练图像划分举行卷积操作和最大池化操作，获得每个训练图像在所述各级卷积层上的第一特征图像
；

对每个训练图像在至少一级卷积层上的第一特征图像举行水平池化操作，获得每个训练图像在各级卷积层上的第二特征图像
；

凭证每个训练图像在各级卷积层上的第二特征图像确定每个训练图像的特征向量
；

凭证所述初始权重矩阵和初始偏置向量对每个特征向量举行处置惩罚，获得每个训练图像的种别概率向量
；

凭证所述每个训练图像的种别概率向量及每个训练图像的初始种别，盘算种别误差
；

基于所述种别误差，对所述待训练 CNN 模子的模子参数举行调解
；

基于调解后的模子参数和所述多个训练图像，继续举行模子参数调解的历程，直至迭代次数抵达预设次数
；

将迭代次数抵达预设次数时所获得的模子参数作为训练好的 CNN 模子的模子参数。

剖析及结论

该解决计划是一种卷积神经网络 CNN 模子的训练要领，其中明确了模子训练要领的各办法中处置惩罚的数据均为图像数据以及各办法如那里置图像数据，体现入迷经网络逊с法与图像信息处置惩罚亲近相关。该解决计划所解决的是怎样战胜CNN 模子仅能识别具有牢靠尺寸的图像的手艺问题，该计划接纳了在差别卷积层上对图像举行差别处置惩罚并训练的手段，使用的是遵照自然纪律的手艺手段，获得了训练好的 CNN 模子能够识别恣意尺寸待识别图像的手艺效果。因此，该发明专利申请的解决计划属于专利法第二条第二款划定的手艺计划，属于专利
；た吞。