在人工智能、大數據等新興技術蓬勃發展的今天，算法已成為科技創新的核心驅動力。然而，許多企業在申請算法專利時頻頻遭遇“保護客體不符”的駁回，導致創新成果無法獲得有效保護。本文將解析算法專利的客體審查規則，幫助讀者理解從技術構思到專利申請的轉換路徑。

一、什么是可保護的算法專利？

根據《專利法》第二條，專利保護的客體必須是技術方案，即通過技術手段解決技術問題，并產生相應的技術效果。單純的數學算法、商業規則和抽象思維方法因缺乏技術屬性，無法獲得專利保護。例如僅優化計算效率的通用排序算法不是專利保護的客體；又例如，用于醫學影像識別的深度學習算法，結合圖像處理技術提升醫生的診斷精度是專利保護的客體。即改進的算法必須與具體的技術領域深度融合，形成相應的技術性改造。

如果算法不與技術領域相結合，就需要明確算法與計算機系統的內部結構結合，算法改進能提升硬件上的效率，也可以屬于技術方案。

二、客體審查的核心要素

客體審查的三大核心要素分別為技術問題、技術手段和技術效果。

在算法專利的審查過程中，需要明確算法解決的是具體技術場景中的問題，而非抽象的數學問題。例如，最高人民法院知識產權法庭對一起涉及商業方法的專利申請駁回復審行政糾紛案作出終審判決，涉案專利名稱為“一種分享自動改變數值方法”，該方法針對現有技術中僅將商品分享到社交平臺，而沒有跟蹤訂單功能導致用戶缺乏分享動力的問題，提出了拼購的商業方式。一審法院認為，本申請要解決的不是技術問題，采用的不是技術手段，所獲得的效果是通過拼購的方式實現多人購買價格便宜，其效果僅是為了促銷，不是符合自然規律的技術效果。最高院認為，本申請雖然提出的是拼購的商業模式，其保護的是一種自動結算尾款的方法，從申請文件中可知采用了信息加密解密、數據匹配等技術手段來解決如何確定哪些用戶通過分享信息進行商品訂購的技術問題，從而實現了準確判斷分享鏈接使用情況的技術效果，其符合客體審查的三大核心要素，屬于專利法二條二款規定的技術方案。

技術手段是指算法要與硬件架構、數據處理流程或特定技術參數相結合。例如審查指南的案例的“一種卷積神經網絡CNN模型的訓練方法”，在該方法中，融入了圖像尺寸適配技術，通過水平池化操作優化圖像尺寸適應性，在不同卷積層上對圖像進行不同處理并訓練，解決了傳統CNN模型固定尺寸限制的問題，因此其采用的是技術手段，屬于專利保護客體。

技術效果需要體現出自然規律的應用，例如提升設備能效、優化信號傳輸質量等，而并非單純的商業收益或用戶體驗的提升。

三、如何撰寫“客體合規”的算法專利

代理人在撰寫過程中，要明確技術場景，避免泛化的描述（例如，可以適用于任何領域）。如果該算法是一個較為普遍的改進，還需要與技術人員溝通，最想保護的場景和可能會應用的場景，從而布局相關場景的權項進行保護，并在說明書中提供多個實施例進行豐富。

需要注意的是，在與應用場景相結合的過程中，僅聲明數據的技術屬性還不夠。還需要進一步體現該數據是如何與算法緊密結合的。如果不想限定技術場景，就需要在算法中明確如何與計算機硬件相結合，如何提升硬件上的效率。

隨著數字經濟崛起，法院和專利局對涉算法專利的審查呈現“客體審查寬松化、創造性審查嚴格化”趨勢，更注重技術貢獻的實質評估。企業應提前布局，在研發階段就同步啟動專利保護規劃。算法專利的保護客體問題既是法律紅線，也是技術創新的試金石。唯有將算法深度嵌入技術場景，實現“數據—算法—硬件”的閉環設計，才能跨越審查門檻，讓創新成果真正獲得法律護城河。