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| 01专利法规:审查指南_2023:210 [2023/12/22 18:57] – [6. 包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请审] admin | 01专利法规:审查指南_2023:210 [2024/03/05 13:30] (当前版本) – 外部编辑 127.0.0.1 | ||
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| - | ====== 第二部分 第九章 关于涉及计算机程序的发明专利申请 审查的若干规定 ====== | + | ====== 第二部分 第十章 关于化学领域发明专利申请审查的若干规定 ====== |
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| ===== 1. 引 言 ===== | ===== 1. 引 言 ===== | ||
| - | 涉及计算机程序的发明专利申请的审查具有一定的特殊 | + | 化学领域发明专利申请的审查存在着许多特殊的问题。例如，在多数情况下，化学发明能否实施往往难以预测，必须借助于试验结果加以证实才能得到确认；有的化学产品的结构尚不清楚，不得不借助于性能参数和/ |
| - | 涉及计算机程序的发明专利申请还具有与其他领域的发 明专利申请相同的一般性，对于本章未提及的一般性审查事 项，应当遵循本指南其他各章的规定，对涉及计算机程序的发 明专利申请进行审查。 | + | ===== 2. 不授予专利权的化学发明专利申请 |
| - | 本章所说的计算机程序本身是指为了能够得到某种结果 而可以由计算机等具有信息处理能力的装置执行的代码化指 令序列，或者可被自动转换成代码化指令序列的符号化指令序 列或者符号化语句序列。计算机程序本身包括源程序和目标程 序。 | + | ==== 2.1 天然物质 ==== |
| - | 本章所说的涉及计算机程序的发明是指为解决发明提出 | + | 人们从自然界找到以天然形态存在的物质，仅仅是一种发现，属于专利法< |
| - | ===== 2. 涉及计算机程序的发明专利申请的审查基准 ===== | + | ==== 2.2 物质的医药用途 |
| - | 审查应当针对要求保护的解决方案，即每项权利要求所限 | + | 物质的医药用途如果是用于诊断或者治疗疾病，则因属于专利法< |
| - | 根据专利法第二十五条第一款第（二）项的规定，对智力 活动的规则和方法不授予专利权。涉及计算机程序的发明专利 申请属于本部分第一章第4. 2节所述情形的，按照该节的原则 进行审查： | + | ===== 3. 化学发明的充分公开 ===== |
| - | （1）如果一项权利要求仅仅涉及一种算法或数学计算规 则，或者计算机程序本身或仅仅记录在载体（例如磁带、磁盘、 光盘、磁光盘、ROM、PROM、VCD、DVD或者其他的计算 机可读介质）上的计算机程序本身，或者游戏的规则和方法等， 则该权利要求属于智力活动的规则和方法，不属于专利保护的 客体。 | + | ==== 3.1 化学产品发明的充分公开 ==== |
| - | 如果一项权利要求除其主题名称之外，对其进行限定的全 部内容仅仅涉及一种算法或者数学计算规则，或者程序本身， | + | 这里所称的化学产品包括化合物、组合物以及用结构和/ |
| - | 例如，仅由所记录的程序本身限定的计算机可读存储介质 或者一种计算机程序产品，或者仅由游戏规则限定的、不包括 任何技术性特征，例如不包括任何物理实体特征限定的计算机 游戏装置等，由于其实质上仅仅涉及智力活动的规则和方法， 因而不属于专利保护的客体。但是，如果专利申请要求保护的 介质涉及其物理特性的改进，例如叠层构成、磁道间隔、材料 等，则不属此列。 | + | （1）化学产品的确认 |
| - | （2）除了上述（1）所述的情形之外，如果一项权利要求 在对其进行限定的全部内容中既包含智力活动的规则和方法 | + | 对于化合物发明，说明书中应当说明该化合物的化学名称及结构式（包括各种官能基团、分子立体构型等）或者分子式，对化学结构的说明应当明确到使本领域的技术人员能确认该化合物的程度；并应当记载与发明要解决的技术问题相关的化学、物理性能参数（例如各种定性或者定量数据和谱图等），使要求保护的化合物能被清楚地确认。此外，对于高分子化合物，除了应当对其重复单元的名称、结构式或者分子式按照对上述化合物的相同要求进行记载之外，还应当对其分子量及分子量分布、重复单元排列状态（如均聚、共聚、嵌段、接枝等） 等要素作适当的说明；如果这些结构要素未能完全确认该高分子化合物，则还应当记载其结晶度、密度、二次转变点等性能参数。 |
| - | 根据专利法第二条第二款的规定，专利法所称的发明是指 对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案。涉及计算机 程序的发明专利申请只有构成技术方案才是专利保护的客体。 | + | 对于组合物发明，说明书中除了应当记载组合物的组分外，还应当记载各组分的化学和/或物理状态、各组分可选择的范围、各组分的含量范围及其对组合物性能的影响等。 |
| - | 如果涉及计算机程序的发明专利申请的解决方案执行计 算机程序的目的是解决技术问题，在计算机上运行计算机程序 从而对外部或内部对象进行控制或处理所反映的是遵循自然 规律的技术手段，并且由此获得符合自然规律的技术效果，则 这种解决方案属于专利法第二条第二款所说的技术方案，属于 专利保护的客体。 | + | 对于仅用结构和/ |
| - | 如果涉及计算机程序的发明专利申请的解决方案执行计 算机程序的目的不是解决技术问题，或者在计算机上运行计算 机程序从而对外部或内部对象进行控制或处理所反映的不是 利用自然规律的技术手段，或者获得的不是受自然规律约束的 效果，则这种解决方案不属于专利法第二条第二款所说的技术 方案，不属于专利保护的客体。 | + | （2）化学产品的制备 |
| - | 例如，如果涉及计算机程序的发明专利申请的解决方案执 行计算机程序的目的是实现一种工业过程、测量或测试过程控 制，通过计算机执行一种工业过程控制程序，按照自然规律完 成对该工业过程各阶段实施的一系列控制，从而获得符合自然 规律的工业过程控制效果，则这种解决方案属于专利法第二条 第二款所说的技术方案，属于专利保护的客体。 | + | 对于化学产品发明，说明书中应当记载至少一种制备方法，说明实施所述方法所用的原料物质、工艺步骤和条件、专用设备等，使本领域的技术人员能够实施。对于化合物发明，通常需要有制备实施例。 |
| - | 如果涉及计算机程序的发明专利申请的解决方案执行计 算机程序的目的是处理一种外部技术数据，通过计算机执行一 种技术数据处理程序，按照自然规律完成对该技术数据实施的 一系列技术处理，从而获得符合自然规律的技术数据处理效 果，则这种解决方案属于专利法第二条第二款所说的技术方 案，属于专利保护的客体。 | + | （3）化学产品的用途和/ |
| - | 如果涉及计算机程序的发明专利申请的解决方案执行计 算机程序的目的是改善计算机系统内部性能，通过计算机执行 一种系统内部性能改进程序，按照自然规律完成对该计算机系 统各组成部分实施的一系列设置或调整，从而获得符合自然规 律的计算机系统内部性能改进效果，则这种解决方案属于专利 法第二条第二款所说的技术方案，属于专利保护的客体。 | + | 对于化学产品发明，应当完整地公开该产品的用途和/或使用效果，即使是结构首创的化合物，也应当至少记载一种用途。 |
| - | ===== 3. 涉及计算机程序的发明专利申请的审查示例 ===== | + | 如果所属技术领域的技术人员无法根据现有技术预测发明能够实现所述用途和/ |
| - | 以下，根据上述审查基准，给出涉及计算机程序的发明专 利申请的审查示例。 | + | 对于新的药物化合物或者药物组合物，应当记载其具体医药用途或者药理作用，同时还应当记载其有效量及使用方法。如果本领域技术人员无法根据现有技术预测发明能够实现所述医药用途、药理作用，则应当记载对于本领域技术人员来说，足以证明发明的技术方案可以解决预期要解决的技术问题或者达到预期的技术效果的实验室试验（包括动物试验）或者临床试验的定性或者定量数据。说明书对有效量和使用方法或者制剂方法等应当记载至所属技术领域的技术人员能够实施的程度。 |
| - | （1）属于专利法第二十五条第一款第（二）项范围之内的 涉及计算机程序的发明专利申请，不属于专利保护的客体。 | + | 对于表示发明效果的性能数据，如果现有技术中存在导致不同结果的多种测定方法，则应当说明测定它的方法，若为特殊方法，应当详细加以说明，使所属技术领域的技术人员能实施该方法。 |
| - | 【例1】 | + | ==== 3.2 化学方法发明的充分公开 ==== |
| - | 利用计算机程序求解圆周率的方法 | + | （1）对于化学方法发明，无论是物质的制备方法还是其他方法，均应当记载方法所用的原料物质、工艺步骤和工艺条件，必要时还应当记载方法对目的物质性能的影响，使所属技术领 域的技术人员按照说明书中记载的方法去实施时能够解决该发明要解决的技术问题。 |
| - | 申请内容概述 | + | （2）对于方法所用的原料物质，应当说明其成分、性能、制备方法或者来源，使得本领域技术人员能够得到。 |
| - | 发明专利申请的解决方案是一种利用计算机程序求解圆 周率的方法，该方法首先将一正方形的面积用均匀的足够精确 的“点”进行划分，再作此正方形的内切圆，然后执行一个计 算机程序来求解圆周率n, | + | ==== 3.3 化学产品用途发明的充分公开 ==== |
| - | {{:01专利法规: | + | 对于化学产品用途发明，在说明书中应当记载所使用的化学产品、使用方法及所取得的效果，使得本领域技术人员能够实施该用途发明。如果所使用的产品是新的化学产品，则说明书对于该产品的记载应当满足本章第3. 1节的相关要求。如果本领域的技术人员无法根据现有技术预测该用途，则应当记载对于本领域的技术人员来说，足以证明该物质可以用于所述用途并能解决所要解决的技术问题或者达到所述效果的实验数据。 |
| - | 在计算中，若取样的“点”划分得越多越细，则圆周率的 值也就计算得越精确。 | + | ==== 3.4 关于实施例 ==== |
| - | 申请的权利要求 | + | 由于化学领域属于实验性学科，多数发明需要经过实验证明，因此说明书中通常应当包括实施例，例如产品的制备和应用实施例。 |
| - | 一种利用计算机程序求解圆周率的方法，其特征在于，包 括以下步骤： | + | 说明书中实施例的数目，取决于权利要求的技术特征的概括程度，例如并列选择要素的概括程度和数据的取值范围；在化学发明中，根据发明的性质不同，具体技术领域不同，对实施例数目的要求也不完全相同。一般的原则是，应当能足以理解发明如何实施，并足以判断在权利要求所限定的范围内都可以实施并取得所述的效果。 |
| - | 计算一个正方形内“点”的数目； | + | ==== 3.5 关于补交的实验数据 ==== |
| - | 计算该正方形内切圆内“点”的数目； | + | 3.5.1 审查原则 |
| - | 根据公式： | + | 判断说明书是否充分公开，以原说明书和权利要求书记载的内容为准。 |
| - | {{: | + | 对于申请日之后申请人为满足专利法< |
| - | 来求解圆周率。 | + | 3.5.2 药品专利申请的补交实验数据 |
| - | 分析及结论 | + | 按照本章第 3.5.1节的审查原则，给出涉及药品专利申请的审查示例。 |
| - | 这种解决方案仅仅涉及一种由计算机程序执行的纯数学 运算方法或者规则，本质属于人的抽象思维方式，因此，该发 | + | 【例1】 |
| + | |||
| + | 权利要求请求保护化合物A, | ||
| 【例2】 | 【例2】 | ||
| - | 一种自动计算动摩擦系数4的方法 | + | 权利要求请求保护通式I化合物，说明书记载了通式I及其制备方法，通式I中多个具体化合物A、B等的制备实施例，也记载了通式I的抗肿瘤作用、测定抗肿瘤活性的实验方法和实验结果数据，实验结果数据记载为实施例化合物对肿瘤细胞 IC50值在10nM〜100nM范围内。为证明权利要求具备创造性，申请人补交了对比实验数据，显示化合物A的IC50值为15nM, |
| - | 申请内容概述 | + | ===== 4. 化学发明的权利要求 ===== |
| - | 发明专利申请的解决方案涉及一种使用计算机程序计算 动摩擦系数4的方法。测量动摩擦系数的传统方法是采用一种 装置以固定速度牵引被测绳状物，分别测出摩擦片的位置变化 量S1和S2，再按下列公式： | + | ==== 4.1 化合物权利要求 ==== |
| - | {{:01专利法规: | + | 化合物权利要求应当用化合物的名称或者化合物的结构式或者分子式来表征。化合物应当按通用的命名法来命名，不允许用商品名或者代号；化合物的结构应当是明确的，不能用含糊不清的措词。 |
| - | 计算出被测绳状物的动摩擦系数4。 | + | ==== 4.2 组合物权利要求 ==== |
| - | 申请的权利要求 | + | 4.2.1 开放式、封闭式及它们的使用要求 |
| - | 一种利用计算机程序实现自动计算动摩擦系数4的方法， | + | 根据专利法实施细则< |
| - | 计算摩擦片的位置变化量S1和S2的比值； | + | 组合物权利要求应当用组合物的组分或者组分和含量等组成特征来表征。组合物权利要求分开放式和封闭式两种表达方式。开放式表示组合物中并不排除权利要求中未指出的组分；封闭式则表示组合物中仅包括所指出的组分而排除所有其他的组分。开放式和封闭式常用的措词如下： |
| - | 计算变化量的比值S2 / | + | （1）开放式，例如“含有”“包括”“包含”“基本含有”“本质上含有”“主要由……组成”“主要组成为”“基本上由……组成”“基本组成为”等，这些都表示该组合物中还可以含有权利要求中所未指出的某些组分，即使其在含量上占较大的比例。 |
| - | 求出对数lg S2/ | + | （2）封闭式，例如“由……组成”“组成为”“余量为” 等，这些都表示要求保护的组合物由所指出的组分组成，没有别的组分，但可以带有杂质，该杂质只允许以通常的含量存在。 |
| - | 分析及结论 | + | 使用开放式或者封闭式表达方式时，必须要得到说明书的支持。例如，权利要求的组合物A+ B + C, |
| - | 这种解决方案不是对测量方法的改进，而是一种由计算机 程序执行的数值计算方法，求解的虽然与物理量有关，但求解 过程是一种数值计算，该解决方案整体仍旧属于一种数学计算 方法。因此，该发明专利申请属于专利法第二十五条第一款第 （二）项规定的智力活动的规则和方法，不属于专利保护的客 体。 | + | 另外还应当指出的是，一项组合物独立权利要求为 A ＋ B + C, |
| - | 【例3】 | + | 4.2.2 组合物权利要求中组分和含量的限定 |
| - | 一种全球语言文字通用转换方法 | + | （1）如果发明的实质或者改进只在于组分本身，其技术问 题的解决仅取决于组分的选择，而组分的含量是本领域的技术人员根据现有技术或者通过简单实验就能够确定的，则在独立权利要求中可以允许只限定组分；但如果发明的实质或者改进既在组分上，又与含量有关，其技术问题的解决不仅取决于组分的选择，而且还取决于该组分特定含量的确定，则在独立权利要求中必须同时限定组分和含量，否则该权利要求就不完整，缺少必要技术特征。 |
| - | 申请内容概述 | + | （2）在某些领域中，例如在合金领域中，合金的必要成分及其含量通常应当在独立权利要求中限定。 |
| - | 现有的自动翻译系统只是一对一、一对多或者多对多的语 言处理系统，其存在的问题是程序复杂、各种词性的词性标注 方式不同、数量繁多且复杂。针对上述缺陷，发明专利申请提 供一种统一的、针对全球任意多种语言进行翻译的方法，利用 与世界语辅助语标注方式相同的“全球语言文字输入方法” 实现不同语言在语法、句法上一体化，在语言转换时，使用世 界语和世界语辅助语作为机器翻译的中介语。 | + | （3）在限定组分的含量时，不允许有含糊不清的用词，例如“大约”“左右”“近”等，如果出现这样的词，一般应当删去。组分含量可以用“ |
| - | 申请的权利要求 | + | 示，以“ 0〜X ”表示的，为选择组分，“< |
| - | 一种利用计算机进行全球语言文字通用转换的方法，包括 以下步骤： | + | 的含义为包括X= 0。通常不允许以“> |
| - | 将全球语言文字统一在单词后先以辅音字母标词法，后以 辅音字母标句法的方式，形成与各种录入语言相对应的录入语 言辅助语； | + | （4）一个组合物中各组分含量百分数之和应当等于100%，几个组分的含量范围应当符合以下条件： |
| - | 利用中介语与录入的语言辅助语的对应关系进行语言转 换，所述中介语为世界语和世界语辅助语； | + | 某一组分的上限值+其他组分的下限值≤ 100 |
| - | 其特征在于，所述录入时的标词法和标句法方式与形成世 界语辅助语的标词法和标句法方式相同，其中标词法方式为： -m为名词，-x为形容词，-y为复数，-s为数量词，f为副词； 所述标句法的方式为：-z为主语，-w为谓语，/ | + | 某一组分的下限值+其他组分的上限值≥ 100 |
| - | 分析及结论 | + | （5）用文字或者数值难以表示组合物各组分之间的特定关系的，可以允许用特性关系或者用量关系式，或者用图来定义权利要求。图的具体意义应当在说明书中加以说明。 |
| - | 这种解决方案虽然在主题名称中包括有计算机，但对其限 定的全部内容只是利用统一的翻译中介语，通过人为规定全球 语言文字的录入规则，实现对全球语言进行统一方式的翻译转 换。该解决方案不是对机器翻译方法的改进，没有在机器翻译 上体现不同语言文字自身固有的客观语言规律与计算机技术 | + | (6)用文字定性表述来代替数字定量表示的方式，只要其意思是清楚的，且在所属技术领域是众所周知的，就可以接受，例如“含量为足以使某物料湿润” “催化量的”等。 |
| - | （2）为了解决技术问题而利用技术手段，并获得技术效果 | + | 4.2.3 组合物权利要求的其他限定 |
| - | 【例4】 | + | 组合物权利要求一般有三种类型，即非限定型、性能限定型以及用途限定型。例如： |
| - | 一种控制橡胶模压成型工艺的方法 | + | (1) “一种水凝胶组合物，含有分子式(I)的聚乙烯醇、皂化剂和水”(分子式(I)略)； |
| - | 申请内容概述 | + | (2) “一种磁性合金，含有10%〜60% (重量)的A和 90%〜40% (重量)的B”； |
| - | 发明专利申请涉及一种利用计算机程序对橡胶模压成型 工艺进行控制的方法，该计算机程序可以精确、实时地控制该 成型工艺中的橡胶硫化时间，克服了现有技术的橡胶模压成型 工艺过程中经常出现的过硫化和欠硫化的缺陷，使橡胶产品的 质量大为提高。 | + | (3) ) “一种丁烯脱氢催化剂，含有Fe3O4和K2O……”。 |
| - | 申请的权利要求 | + | 以上(1)为非限定型，(2)为性能限定型，(3)为用途限定型。 |
| - | 一种采用计算机程序控制橡胶模压成型工艺的方法，其特 征在于包括以下步骤： | + | 当该组合物具有两种或者多种使用性能和应用领域时，可以允许用非限定型权利要求。例如，上述(1)的水凝胶组合物，在说明书中叙述了它具有可成型性、吸湿性、成膜性、粘结性以及热容量大等性能，因而可用于食品添加剂、上胶剂、粘合剂、涂料、微生物培养介质以及绝热介质等多种领域。 |
| - | 通过温度传感器对橡胶硫化温度进行采样； | + | 如果在说明书中仅公开了组合物的一种性能或者用途，通常需要写成性能限定型或者用途限定型，例如(2)、(3)。在某些领域中，例如合金，通常应当写明发明合金所固有的性能和/ |
| - | 响应所述硫化温度计算橡胶制品在硫化过程中的正硫化 时间； | + | ==== 4.3 仅用结构和/ |
| - | 判断所述的正硫化时间是否达到规定的正硫化时间； | + | 对于仅用结构和/ |
| - | 当所述正硫化时间达到规定的正硫化时间时即发出终止 硫化信号。 | + | (1)允许用物理、化学参数来表征化学产品权利要求的情况是：仅用化学名称或者结构式或者组成不能清楚表征的结构不明的化学产品。参数必须是清楚的。 |
| - | 分析及结论 | + | (2)允许用制备方法来表征化学产品权利要求的情况是： 用制备方法之外的其他特征不能充分表征的化学产品。 |
| - | 该解决方案是利用计算机程序控制橡胶模压成型工艺过 程，其目的是防止橡胶的过硫化和欠硫化，解决的是技术问题， 该方法通过执行计算机程序完成对橡胶模压成型工艺进行的 处理，反映的是根据橡胶硫化原理对橡胶硫化时间进行精确、 实时控制，利用的是遵循自然规律的技术手段，由于精确实时 地控制了硫化时间，从而使橡胶产品的质量大为提高，所获得 的是技术效果。因此，该发明专利申请是一种通过执行计算机 程序实现工业过程控制的解决方案，属于专利法第二条第二款 规定的技术方案，属于专利保护的客体。 | + | ==== 4.4 化学方法权利要求 ==== |
| - | 【例5】 | + | 化学领域中的方法发明，无论是制备物质的方法还是其他方法（如物质的使用方法、加工方法、处理方法等），其权利要求可以用涉及工艺、物质以及设备的方法特征来进行限定。 |
| - | 一种扩充移动计算设备存储容量的方法 | + | 涉及工艺的方法特征包括工艺步骤（也可以是反应步骤） 和工艺条件，例如温度、压力、时间、各工艺步骤中所需的催化剂或者其他助剂等； |
| - | 申请内容概述 | + | 涉及物质的方法特征包括该方法中所采用的原料和产品的化学成分、化学结构式、理化特性参数等； |
| - | 现有移动计算设备例如便携式计算机、手机等由于其体积 以及便携性的要求，通常使用存储容量较小的闪存卡作为存储 介质，使得移动计算设备由于受到存储容量的限制而不能处理 需要大存储容量的多媒体数据，因而在移动计算设备上无法应 用多媒体技术。发明专利申请提供了一种利用虚拟设备文件系 统来扩充移动计算设备的存储容量的方法，使移动计算设备能 够将服务器上的大容量存储空间用于本地应用。 | + | 涉及设备的方法特征包括该方法所专用的设备类型及其与方法发明相关的特性或者功能等。 |
| - | 申请的权利要求 | + | 对于一项具体的方法权利要求来说，根据方法发明要求保护的主题不同、所解决的技术问题不同以及发明的实质或者改进不同，选用上述三种技术特征的重点可以各不相同。 |
| - | 一种利用虚拟设备文件系统扩充移动计算设备存储容量 的方法，其特征在于，包括以下步骤： | + | ==== 4.5 用途权利要求 ==== |
| - | 在移动计算设备上建立一个虚拟设备文件系统模块，并挂 入移动设备的操作系统； | + | 4.5.1 用途权利要求的类型 |
| - | 通过虚拟设备文件系统模块向移动计算设备上的应用提 供一个虚拟的存储空间，并把对这个虚拟存储空间的读写请求 通过网络发送到远端服务器； | + | 化学产品的用途发明是基于发现产品新的性能，并利用此性能而作出的发明。无论是新产品还是已知产品，其性能是产品本身所固有的，用途发明的本质不在于产品本身，而在于产品性能的应用。因此，用途发明是一种方法发明，其权利要求属于方法类型。 |
| - | 在远端服务器上，把从移动计算设备传来的读写请求转化 | + | 如果利用一种产品A而发明了一种产品B, |
| - | 分析及结论 | + | 审查员应当注意从权利要求的撰写措词上区分用途权利要求和产品权利要求。例如，“用化合物X作为杀虫剂”或者 “化合物X作为杀虫剂的应用”是用途权利要求，属于方法类型，而“用化合物X制成的杀虫剂”或者“含化合物X的杀虫剂”，则不是用途权利要求，而是产品权利要求。 |
| - | 该解决方案是一种改进移动计算设备存储容量的方法，解 决的是如何增加便携式计算机等移动计算设备的有效存储容 量的技术问题，该方法通过执行计算机程序实现对移动计算设 备内部运行性能的改进，反映的是利用虚拟设备文件系统模块 在本地计算机上建立虚拟存储空间，将对本地存储设备的访问 转换为对服务器上的存储设备的访问，利用的是遵循自然规律 | + | 还应当明确的是，不应当把“化合物 X 作为杀虫剂的应用”理解为与“作杀虫剂用的化合物X”相等同。后者是限定用途的产品权利要求，不是用途权利要求。 |
| - | 【例6】 | + | 4.5.2 物质的医药用途权利要求 |
| - | 一种去除图像噪声的方法 | + | 物质的医药用途如果以“用于治病”“用于诊断病”“作为药物的应用”等这样的权利要求申请专利，则属于专利法< |
| - | 申请内容概述 | + | 上述的属于制药方法类型的用途权利要求可撰写成例如 “化合物X作为制备治疗Y病药物的应用”或者与此类似的形式。 |
| - | 现有技术通常采用均值滤波方式，即用噪声周围的像素点 的均值替代噪声的像素值的方式来去除图像噪声，但这会造成 相邻像素的灰度差值被缩小，从而产生图像模糊的现象。发明 | + | ===== 5. 化学发明的新颖性 ===== |
| - | 申请的权利要求 | + | ==== 5.1 化合物的新颖性 ==== |
| - | 一种去除图像噪声的方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取输入计算机的待处理图像的各个像素数据； | + | （1）专利申请要求保护一种化合物的，如果在一份对比文件中记载了化合物的化学名称、分子式（或者结构式）等结构信息，使所属技术领域的技术人员认为要求保护的化合物已经被公开，则该化合物不具备新颖性，但申请人能提供证据证明在申请日之前无法获得该化合物的除外。 |
| - | 使用该图像所有像素的灰度值，计算出该图像的灰度均值 及其灰度方差值； | + | 如果依据一份对比文件中记载的结构信息不足以认定要求保护的化合物与对比文件公开的化合物之间的结构异同，但在结合该对比文件记载的其他信息，包括物理化学参数、制备方法和效果实验数据等进行综合考量后，所属技术领域的技术人员有理由推定二者实质相同，则要求保护的化合物不具备新 颖性，除非申请人能提供证据证明结构确有差异。 |
| - | 读取图像所有像素的灰度值，逐个判断各个像素的灰度值 是否落在均值上下3倍方差内，如果是，则不修改该像素的灰 度值，否则该像素为噪声，通过修改该像素的灰度值去除噪声。 | + | （2）通式不能破坏该通式中一个具体化合物的新颖性。一个具体化合物的公开使包括该具体化合物的通式权利要求丧失新颖性，但不影响该通式所包括的除该具体化合物以外的其他化合物的新颖性。一系列具体的化合物能破坏这系列中相应的化合物的新颖性。一个范围的化合物（例如Ci — 4）能破坏该范围内两端具体化合物（Ci和C4）的新颖性，但若C4化合物有几种异构体，则Ci-4化合物不能破坏每个单独异构体的新 颖性。 |
| - | 分析及结论 | + | (3)天然物质的存在本身并不能破坏该发明物质的新颖 性，只有对比文件中公开的与发明物质的结构和形态一致或者直接等同的天然物质，才能破坏该发明物质的新颖性。 |
| - | 该解决方案是一种图像数据处理方法，所要解决的问题是 如何在有效地去除图像噪声的同时，又能够减少因去除图像噪 声处理产生的图像模糊现象，是技术问题，该方法通过执行计 算机程序实现图像数据的去除噪声处理，反映的是根据具有技 术含义的像素数据的灰度均值及其灰度方差值，对灰度值落在 均值上下3倍方差外的像素点视为图像噪声予以去除，对灰度 值落在均值上下3倍方差内的像素点视为图像信号不修改其灰 度值，避免像现有技术那样对所有像素点都用均值替代的缺 陷，利用的是遵循自然规律的技术手段，获得既能有效去除图 像噪声又能减少因去除图像噪声处理造成的图像模糊现象的 效果，同时由于被替换的像素点明显减少，使得系统的运算量 减少，图像处理速度和图像质量提高，因而获得的是技术效果。 因此，该发明专利申请是一种通过执行计算机程序实现外部技 术数据处理的解决方案，属于专利法第二条第二款规定的技术 方案，属于专利保护的客体。 | + | ==== 5.2 组合物的新颖性 ==== |
| - | 【例7】 | + | (1)仅涉及组分时的新颖性判断 |
| - | 一种利用计算机程序测量液体粘度的方法 | + | 一份对比文件公开了由组分(A + B + C)组成的组合物甲，如果 |
| - | 申请内容概述 | + | (i)发明专利申请为组合物乙(组分：A+ B), |
| - | 液体粘度是液体生产和应用过程中一个常用的重要技术 指标，通常的液体粘度测量方法是利用一种旋转式测量装置通 过人工操作的方式进行的，首先电机带动转子在液体中旋转， 转子转动的角度通过指针在刻度盘上扭转的角度反映出来，然 后读取刻度盘上的扭转角度，从而测出液体粘度值。该测量方 法存在的问题是测量过程由人工操作完成，测量速度慢，精度 低，不适宜在生产现场实时检测。发明专利申请提出一种利用 计算机程序控制的粘度测量方法，通过执行计算机程序对液体 粘度测量的数据采集、数据处理和数据显示过程进行自动控 制，实现在生产现场对液体粘度进行实时检测。 | + | (ii)上述发明组合物乙的权利要求采用开放式撰写形式，如“含有A+ B”，且该发明与组合物甲所解决的技术问题相同，则该权利要求无新颖性。 |
| - | 申请的权利要求 | + | (iii)上述发明组合物乙的权利要求采取排除法撰写形式，即指明不含C, |
| - | 一种利用计算机程序测量液体粘度的方法，其特征在于包 括以下步骤： | + | (2)涉及组分含量时的新颖性判断 |
| - | 通过前置参数信号处理程序，根据液体种类确定合适的传 感探头转速； | + | 涉及组分含量时的新颖性判断适用本部分第三章第3. 2. 4 节的规定。 |
| - | 通过传感探头控制程序启动传感探头，使传感探头在液体 中以上述转速做旋转剪切运动，并将传感探头感应到的液体粘 滞阻力值变换成电流信号； | + | ==== 5.3 用物理化学参数或者用制备方法表征的化学产品的新颖 性 ==== |
| - | 通过传感探头信号处理程序，根据上述电流信号计算出液 体的粘度值，并将计算得到的粘度值传送到液晶显示器上显 示，或者通过通讯接口送入生产控制中心。 | + | (1)对于用物理化学参数表征的化学产品权利要求，如果无法依据所记载的参数对由该参数表征的产品与对比文件公开的产品进行比较，从而不能确定采用该参数表征的产品与对比文件产品的区别，则推定用该参数表征的产品权利要求不具备专利法< |
| - | 分析及结论 | + | (2)对于用制备方法表征的化学产品权利要求，其新颖性审查应针对该产品本身进行，而不是仅仅比较其中的制备方法是否与对比文件公开的方法相同。制备方法不同并不一定导致产品本身不同。 |
| - | 该解决方案是一种测量液体粘度的方法，所要解决的是如 | + | 如果申请没有公开可与对比文件公开的产品进行比较的参数以证明该产品的不同之处，而仅仅是制备方法不同，也没有表明由于制备方法上的区别为产品带来任何功能、性质上的改变，则推定该方法表征的产品权利要求不具备专利法< |
| - | （3）未解决技术问题，或者未利用技术手段，或者未获得 技术效果的涉及计算机程序的发明专利申请，不属于专利法第 二条第二款规定的技术方案，因而不属于专利保护的客体。 | + | ==== 5.4 化学产品用途发明的新颖性 ==== |
| - | 【例8】 | + | 一种新产品的用途发明由于该产品是新的而自然具有新 颖性。 |
| - | 一种计算机游戏方法 | + | 一种已知产品不能因为提出了某一新的应用而被认为是一种新的产品。例如，产品X作为洗涤剂是已知的，那么一种用作增塑剂的产品X不具有新颖性。但是，如果一项已知产品的新用途本身是一项发明，则已知产品不能破坏该新用途的新 颖性。这样的用途发明属于使用方法发明，因为发明的实质不在于产品本身，而在于如何去使用它。例如，上述原先作为洗涤剂的产品X，后来有人研究发现将它配以某种添加剂后能作为增塑剂用。那么如何配制、选择什么添加剂、配比多少等就是使用方法的技术特征。这时，审查员应当评价该使用方法本身是否具备新颖性，而不能凭产品X是已知的认定该使用方法不具备新颖性。 |
| - | 申请内容概述 | + | 对于涉及化学产品的医药用途发明，其新颖性审查应考虑以下方面： |
| - | 就现有计算机游戏类型而言，一种是通过问答方式达到寓 教于乐的目的，另一种是成长类游戏，根据游戏角色的成长来 | + | （1）新用途与原已知用途是否实质上不同。仅仅表述形式不同而实质上属于相同用途的发明不具备新颖性。 |
| - | 申请的权利要求 | + | （2）新用途是否被原已知用途的作用机理、药理作用所直接揭示。与原作用机理或者药理作用直接等同的用途不具有新 颖性。 |
| - | 一种向用户提供兼具成长类及问答类游戏方式的计算机 游戏方法，其特征在于，该方法包括： | + | （3）新用途是否属于原已知用途的上位概念。已知下位用途可以破坏上位用途的新颖性。 |
| - | 提问步骤，当使用者通过计算机游戏装置进入该计算机游 戏的游戏环境时，从存储的题目资料、对应该题目资料的答案 资料及游戏进度资料中调出对应该游戏进度的问题资料，并将 问题资料显示给使用者； | + | （4）给药对象、给药方式、途径、用量及时间间隔等与使用有关的特征是否对制药过程具有限定作用。仅仅体现在用药过程中的区别特征不能使该用途具有新颖性。 |
| - | 成绩判断步骤，根据提供的问题资料判断使用者所输入的 答案是否与存储的对应该题目的答案资料一致，若是，则进到 下一步骤，若否，则返回提问步骤； | + | ===== 6. 化学发明的创造性 ===== |
| - | 改变游戏状态步骤，依据成绩判断步骤的判断结果及所存 储的问答成绩记录资料，决定受使用者操作的游戏角色在该计 算机游戏中的等级、装备或环境，若答对问题的次数达到一定 的标准，则其等级、装备或环境会相应升级、增加；若未达到 一定的次数标准，则其等级、装备或环境不予改变。 | + | ==== 6.1 化合物的创造性 ==== |
| - | 分析与评述 | + | （1）判断化合物发明的创造性，需要确定要求保护的化合物与最接近现有技术化合物之间的结构差异，并基于进行这种结构改造所获得的用途和/ |
| - | 该解决方案是利用公知计算机执行问答游戏过程控制的 程序，从而形成将问答类游戏及成长类游戏结合在一起的计算 机游戏方法，该方法通过问答以及改变游戏角色状态的方式， 使游戏角色和环境在问答过程中相应变化。该解决方案虽然通 过游戏装置进入计算机游戏环境并通过执行计算机程序对游 戏过程进行控制，但该游戏装置是公知的游戏装置，对游戏过 程进行的控制既没有给游戏装置的内部性能例如数据传输、内 部资源管理等带来改进，也没有给游戏装置的构成或功能带来 任何技术上的改变。而该方案所要解决的问题是如何根据人的 主观意志来兼顾两种游戏的特点，不构成技术问题，采用的手 段是根据人为制定的活动规则将问答类游戏和成长类游戏结 合，而不是技术手段，获得的效果仅仅是对问答类游戏和成长 类游戏结合的过程进行管理和控制，该效果仍然只是对游戏过 程或游戏规则的管理和控制，而不是技术效果。因此，该发明 专利申请不属于专利法第二条第二款规定的技术方案，不属于 专利保护的客体。 | + | 需要注意的是，如果所属技术领域的技术人员在现有技术的基础上仅仅通过合乎逻辑的分析、推理或者有限的试验就可以进行这种结构改造以解决所述技术问题，得到要求保护的化合物，则认为现有技术存在技术启示。 |
| - | ===== 4. 汉字编码方法及计算机汉字输入方法 ===== | + | （2）发明对最接近现有技术化合物进行的结构改造所带来的用途和/ |
| - | 汉字编码方法属于一种信息表述方法，它与声音信号、语 言信号、可视显示信号或者交通指示信号等各种信息表述方式 一样，解决的问题仅取决于人的表达意愿，采用的解决手段仅 | + | （3）需要说明的是，判断化合物发明的创造性时，如果要求保护的技术方案的效果是已知的必然趋势所导致的，则该技术方案没有创造性。例如，现有技术的一种杀虫剂A-R, |
| - | 例如，一项发明专利申请的解决方案仅仅涉及一种汉语字 根编码方法，这种汉语字根编码方法用于编纂字典和利用所述 字典检索汉字，该发明专利申请的汉字编码方法仅仅是根据发 明人的认识和理解，人为地制定编码汉字的相应规则，选择、 指定和组合汉字编码码元，形成表示汉字的代码/ | + | （4）创造性判断示例 |
| - | 但是，如果把汉字编码方法与该编码方法可使用的特定键 盘相结合，构成计算机系统处理汉字的一种计算机汉字输入方 法或者计算机汉字信息处理方法，使计算机系统能够以汉字信 息为指令，运行程序，从而控制或处理外部对象或者内部对象， 则这种计算机汉字输入方法或者计算机汉字信息处理方法构 成专利法第二条第二款所说的技术方案，不再属于智力活动的 规则和方法，而属于专利保护的客体。 | + | （5） 【例1】 |
| - | 对于这种由汉字编码方法与该编码方法所使用的特定键 盘相结合而构成的计算机汉字输入方法的发明专利申请，在说 明书及权利要求书中应当描述该汉字输入方法的技术特征，必 要时，还应当描述该输入方法所使用键盘的技术特征，包括该 键盘中对各键位的定义以及各键位在该键盘中的位置等。 | + | （6） 现有技术： |
| - | 例如，发明专利申请的主题涉及一种计算机汉字输入方 | + | {{:01专利法规:审查指南_2023: |
| - | 该发明专利申请涉及将汉字编码方法与特定键盘相结合 的计算机汉字输入方法，通过该输入方法，使计算机系统能够 运行汉字，增加了计算机系统的处理功能。该发明专利申请要 解决的是技术问题，采用的是技术手段，并能够产生技术效果， 因此该发明专利申请构成技术方案，属于专利保护的客体。 | + | （Ia） |
| - | ===== 5. 涉及计算机程序的发明专利申请的说明书及权利要求书 ===== | + | 申请： |
| - | 的撰写 | + | {{: |
| - | 涉及计算机程序的发明专利申请的说明书及权利要求书 的撰写要求与其他技术领域的发明专利申请的说明书及权利 要求书的撰写要求原则上相同。以下仅就涉及计算机程序的发 明专利申请的说明书及权利要求书在撰写方面的特殊要求作 如下说明。 | + | （Ib） |
| - | 5.1 说明书的撰写 | + | （I b）与（Ia）的母核结构不同，但二者具有相同的用途。所属技术领域的技术人员通常认为结构接近的化合物具有相同或者类似的用途，且结构接近通常是指化合物具有相同的基本核心部分或者基本的环。现有技术中不存在对（Ia）的基本的环进行改造以获得（I b）且用途不变的技术启示，故 （I b）具有创造性。 |
| - | 涉及计算机程序的发明专利申请的说明书除了应当从整 体上描述该发明的技术方案之外，还必须清楚、完整地描述该 计算机程序的设计构思及其技术特征以及达到其技术效果的 实施方式。为了清楚、完整地描述该计算机程序的主要技术特 征，说明书附图中应当给出该计算机程序的主要流程图。说明 书中应当以所给出的计算机程序流程为基础，按照该流程的时 间顺序，以自然语言对该计算机程序的各步骤进行描述。说明 书对该计算机程序主要技术特征的描述程度应当以本领域的 技术人员能够根据说明书所记载的流程图及其说明编制出能 够达到所述技术效果的计算机程序为准。为了清楚起见，如有 必要，申请人可以用惯用的标记性程序语言简短摘录某些关键 部分的计算机源程序以供参考，但不需要提交全部计算机源程 序。 | + | 【例2】 |
| - | 涉及计算机程序的发明专利申请包含对计算机装置硬件 结构作出改变的发明内容的，说明书附图应当给出该计算机装 置的硬件实体结构图，说明书应当根据该硬件实体结构图，清 楚、完整地描述该计算机装置的各硬件组成部分及其相互关 系，以本领域的技术人员能够实现为准。 | + | 现有技术：H2N-C6H4-SO2NHR1 （II a） |
| - | 5.2 权利要求书的撰写 | + | 申请：H2N-C6H4-SO2NHCONHR1 （II b） |
| - | 涉及计算机程序的发明专利申请的权利要求可以写成一种方法 权利要求，也可以写成一种产品权利要求，例如实现该方法的装置、 计算机可读存储介质或者计算机程序产品。无论写成哪种形式的权利 要求，都必须得到说明书的支持，并且都必须从整体上反映该发明的 技术方案，记载解决技术问题的必要技术特征，而不能只概括地描述 该计算机程序所具有的功能和该功能所能够达到的效果。如果写成方 法权利要求，应当按照方法流程的步骤详细描述该计算机程序所执行 | + | （II b）是在（II a）NHR1结构片段中插入了-CONH-，二者用途完全不同，（II a）磺胺是抗菌素，（II b）磺酰脲是抗糖尿病药。所属技术领域的技术人员没有动机将抗菌素中的R1改造为CONHR1以获得抗糖尿病药，故（II b）具有创造性。 |
| - | 如果全部以计算机程序流程为依据，按照与该计算机程序流程的 各步骤完全对应一致的方式，或者按照与反映该计算机程序流程的方 法权利要求完全对应一致的方式，撰写装置权利要求，即这种装置权 利要求中的各组成部分与该计算机程序流程的各个步骤或者该方法 权利要求中的各个步骤完全对应一致，则这种装置权利要求中的各组 成部分应当理解为实现该程序流程各步骤或该方法各步骤所必须建 立的程序模块，由这样一组程序模块限定的装置权利要求应当理解为 主要通过说明书记载的计算机程序实现该解决方案的程序模块构架， 而不应当理解为主要通过硬件方式实现该解决方案的实体装置。 | + | 【例3】 |
| - | 计算机程序产品应当理解为主要通过计算机程序实现其解决方 案的软件产品。 | + | 现有技术：H2N-C6H4-SO2NHCONHR1 （IIIa） |
| - | 下面给出涉及计算机程序的发明分别撰写成产品权利要求和方 法权利要求的例子，以供参考。 | + | 申请：H3C-C6H4-SO2NHCONHR1 （IIIb） |
| - | 【例1】 | + | （III a）氨基-磺酰脲与（III b）甲基-磺酰脲之间仅存在 NH2 与 CH3 的结构差异，两者均为抗糖尿病药，且效果相当，（III b）相对于（III a）为所属技术领域提供了另一种抗糖尿病药。由于 NH2 与 CH3 是经典一价电子等排体，所属技术领域的技术人员为获得相同或者相当的抗糖尿病活性有动机进行这种电子等排体置换，故（III b）无创造性。 |
| - | 一件关于“对CRT屏幕上的字符进行游标控制”的发明专利申 请，其独立权利要求可以按下述方法权利要求撰写。 | + | 【例4】 |
| - | 一种CRT显示屏幕的游标控制方法，包括： | + | 现有技术： |
| - | 用于输入信息的输入步骤； | + | {{: |
| - | 用于将游标水平和垂直移动起始位置地址存储到 H/V 起始位置 存储装置中的步骤； | + | （IV a） |
| - | 用于将游标水平和垂直移动终点位置地址存储到 H/V 终点位置 存储装置中的步骤； | + | 申请： |
| - | 用于将游标当前位置的水平和垂直地址存储到游标位置存储装 置中的步骤； | + | {{: |
| - | 其特征是所述游标控制方法还包括： | + | （IV b） |
| - | 用于分别将存储在所述游标位置存储装置中的游标当前的水平 | + | （IVb）与（Va）化合物的区别仅在于嘌呤6-位上以-O-替换了-NH-。尽管-O-与-NH-为所属技术领域公知的经典电子等排体，但（Vb）的癌细胞生长抑制活性比（Va）提高约40 倍，（Vb）相对于（Va）取得了预料不到的技术效果，由此反映（Vb）是非显而易见的，故（Vb）具有创造性。 |
| - | 及垂直地址与存储在所述 H/V 终点位置存储装置中相应于其水平及 垂直终点位置的地址进行比较的比较步骤； | + | 【例5】 |
| - | 由所述输入键盘输出信号和所述比较器输出信号控制的游标位 置变换步骤，该步骤可对如下动作进行选择： | + | 现有技术： |
| - | 对存储在游标位置存储装置中的水平及垂直地址，按单个字符位 置给予增1， | + | {{: |
| - | 或对存储在游标位置存储装置中的水平及垂直地址，按单个字符 位置给予减1， | + | (V a) |
| - | 或把存储在 H/V 起点存储装置中的水平及垂直起始位置的地址 向游标位置存储装置进行置位； | + | 其中 R1=OH, R2=H 且 R3=CH2CH(CH3)2。 |
| - | 用于根据所述游标位置存储装置中的存储状态在显示屏上显示 所述游标当前位置的游标显示步骤。 | + | 申请： |
| - | 【例2】 | + | {{: |
| - | 将上述例1所述涉及计算机程序的发明专利申请的权利要求写成 装置权利要求。 | + | （V b） |
| - | 一种CRT显示屏幕的游标控制器，包括： | + | 其中 R1 和 R2 选自 H 或 OH，R3 选自 C1-6 烷基，并包括了 R1=OH，R2=H 且R3=CHCH3CH2CH3 的具体化合物（V b1）。且（V b1）的抗乙肝病毒活性明显优于（V a）。 |
| - | 用于输入信息的输入装置； | + | 当要求保护（V b）通式化合物时，（V b）与（V a）的区别仅在于磷酰基烷基与氨基酸残基之间的连接原子不同，（V b）为-S-，而（V a）为-O-。（V b）通式化合物相对于（V a）为所属技术领域提供了另一种抗乙肝病毒药。由于-S-与-O-性质接近，为获得同样具有抗乙肝病毒活性的其他药物，所属技术领域的技术人员有动机进行这种替换并获得所述（V b）通式化合物，故（V b）无创造性。 |
| - | 用于存储游标水平和垂直移动起始位置地址的 H/V 起始位置存 储装置； | + | 当要求保护（V b1）具体化合物时，（V b1）与（V a）的区别不仅在于上述连接原子不同，而且 R3 位取代基亦不相同，（V b1）的抗乙肝病毒活性明显优于（V a）。现有技术华不存在通过所述结构改造以提升抗乙肝病毒活性的技术启示，故（V b1）具有创造性。 |
| - | 用于存储游标水平和垂直移动终点位置地址的 H/V 终点位置存 储装置； | + | ==== 6.2 化学产品用途发明的创造性 ==== |
| - | 用于存储游标当前位置的水平和垂直地址的游标位置存储装置； | + | （i）新产品用途发明的创造性 |
| - | 其特征是所述游标控制器还包括： | + | 对于新的化学产品，如果该用途不能从结构或者组成相似的已知产品预见到，可认为这种新产品的用途发明有创造性。 |
| - | 用于分别将存储在所述游标位置存储装置中的游标当前的水平 及垂直地址与存储在所述 H/V 终点位置存储装置中相应于其水平及 垂直终点位置的地址进行比较的比较器； | + | （2）已知产品用途发明的创造性 |
| - | 由所述输入键盘输出信号和所述比较器输出信号控制的游标位 置变换装置，该装置包含： | + | 对于已知产品的用途发明，如果该新用途不能从产品本身的结构、组成、分子量、已知的物理化学性质以及该产品的现 |
| - | 对存储在游标位置存储装置中的水平及垂直地址，按单个字符位 置给予增1的装置， | + | 有用途显而易见地得出或者预见到，而是利用了产品新发现的性质，并且产生了预料不到的技术效果，可认为这种已知产品的用途发明有创造性。 |
| - | 或对存储在游标位置存储装置中的水平及垂直地址，按单个字符 位置给予减1的装置， | + | ===== 7. 化学发明的实用性 ===== |
| - | 或把存储在 H/V 起点存储装置中的水平及垂直起始位置的地址 向游标位置存储装置进行置位的装置； | + | ==== 7.1 菜肴和烹调方法 ==== |
| - | 用于根据所述游标位置存储装置中的存储状态在显示屏上显示 所述游标当前位置的游标显示装置。 | + | 不适于在产业上制造和不能重复实施的菜肴，不具备实用性，不能被授予专利权；依赖于厨师的技术、创作等不确定因素导致不能重复实施的烹调方法不适于在产业上应用，也不具备实用性，不能被授予专利权。 |
| - | 【例3】 | + | ==== 7.2 医生处方 ==== |
| - | 一件有关“适用作顺序控制和伺服控制的计算机系统”的发明 专利申请，其采用并行处理，以打开、关闭和暂停三种指令作为在第 一和第二程序之间并行处理指令来进行顺序控制和伺服控制。其写成 | + | 医生处方，指医生根据具体病人的病情所开的药方。医生处方和医生对处方的调剂以及仅仅根据医生处方配药的过程，均没有工业实用性，不能被授予专利权。 |
| - | 利用打开、关闭和暂停指令作为并行处理指令来进行顺序控制和 伺服控制的方法，其特征在于采用下列步骤： | + | ===== 8. 化学发明的单一性 ===== |
| - | 将欲执行任务的顺序控制或者伺服控制程序存入该计算机系统 的程序存储器中； | + | ==== 8.1 马库什权利要求的单一性 ==== |
| - | 启动该计算机系统工作，CPU按程序计数器内容读取指令、执行 操作，并根据所执行指令的内容更新程序计数器； | + | 8.1.1 基本原则 |
| - | 当所执行指令为通常的程序指令时，程序计数器的更新与通用计 算机相同； | + | 如果一项申请在一个权利要求中限定多个并列的可选择要素，则构成马库什权利要求。马库什权利要求同样应当符合专利法< |
| - | 当所执行指令为打开指令时，程序计数器被更新为此打开指令之 后指令的地址，即要打开的并行处理程序的首地址，从而启动控制子 过程操作； | + | 当马库什要素是化合物时，如果满足下列标准，应当认为它们具有类似的性质，该马库什权利要求具有单一性： |
| - | 当所执行指令为关闭指令时，程序计数器由地址表中选择得到的 地址，或者此关闭指令之后指令的地址来更新，从而使发出该关闭指 令的程序本身或者另一并行程序终止执行，同时伴随着启动其他的并 行程序； | + | （1）所有可选择化合物具有共同的性能或者作用；和 |
| - | 当所执行的指令为暂停指令时，程序计数器由该暂停指令之后的 指令地址更新，从而使此程序按需要暂停执行一定的时间，同时在此 期间内启动另一并行程序。 | + | （2）所有可选择化合物具有共同的结构，该共同结构能够构成它与现有技术的区别特征，并对通式化合物的共同性能或者作用是必不可少的；或者在不能有共同结构的情况下，所有的可选择要素应属于该发明所属领域中公认的同一化合物类别。 |
| - | 【例4】 | + | “公认的同一化合物类别”是指根据本领域的知识可以 预期到该类的成员对于要求保护的发明来说其表现是相同的一类化合物。也就是说，每个成员都可以互相替代，而且可以 预期所要达到的效果是相同的。 |
| - | 一件有关“一种去除图像噪声的方法”的发明专利申请，可以按 下述方式撰写成方法、装置、计算机可读存储介质和计算机程序产品 权利要求。 | + | 8.1.2 举例 |
| - | 1 .一种去除图像噪声的方法，其特征在于，包括以下步骤： | + | 【例1】 |
| - | 获取输入计算机的待处理图像的各个像素数据； | + | 权利要求1: |
| - | 使用该图像所有像素的灰度值，计算出该图像的灰度均值及其灰 度方差值； | + | {{: |
| - | 读取图像所有像素的灰度值，逐个判断各个像素的灰度值是否落 在均值上下3倍方差内，如果是，则不修改该像素的灰度值，否则该 像素为噪声，通过修改该像素的灰度值去除噪声。 | + | 的化合物，式中R1为吡啶基；R2 — R4是甲基、甲苯基或苯基，……该化合物是用作进一步提高血液吸氧能力的药物。 |
| - | 2 .一种计算机装置/ | + | 说明：通式中吲哚部分构成所有马库什化合物的共有部分，但是由于现有技术中存在以所述吲哚部分为共同结构且具有增强血液吸氧能力的化合物，因此吲哚部分不能够构成权利要求1通式化合物与现有技术的区别技术特征，所以无法根据吲哚部分判断权利要求1的单一性。 |
| - | 3 .一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/ | + | 权利要求1通式化合物将吲哚上的R1基团改变为3 —吡啶基，其作用是进一步提高血液吸氧能力，因此，可以将3－ 吡啶基吲哚部分看作是对通式化合物的作用不可缺少的，是区别于现有技术的共同结构，所以该马库什权利要求具有单一性。 |
| - | 4 .一种计算机程序产品，包括计算机程序/ | + | 【例2】 |
| - | ===== 6. 包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请审 ===== | + | 权利要求1：通式为 |
| - | 查相关规定 | + | {{: |
| - | 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，一般包含算法或商业规则和方法等智力活动的规则和方法特 征，本节旨在根据专利法及其实施细则，对这类申请的审查特殊性作 出规定。 | + | 的化合物，式中100≥n≥50, |
| - | 6.1 审查基准 | + | {{: |
| - | 审查应当针对要求保护的解决方案，即权利要求所限定的解决方 案进行。在审查中，不应当简单割裂技术特征与算法特征或商业规则 和方法特征等，而应将权利要求记载的所有内容作为一个整体，对其 中涉及的技术手段、解决的技术问题和获得的技术效果进行分析。 | + | 说明：说明书中指出，所述化合物是由已知的聚亚己基对苯二甲酸酯的端基经酯化制得的。当酯化成（I）时，具有抗热降解性能；但当酯化成（II）时，因为有“ CH2 = ch―”存在而不具有抗热降解性能。因此，它们没有共同的性能，所以该马库什权利要求不具有单一性。 |
| - | 6.1.1 根据专利法第二十五条第一款第（二）项的审查 | + | 【例3】 |
| - | 如果权利要求涉及抽象的算法或者单纯的商业规则和方法，且不 包含任何技术特征，则这项权利要求属于专利法第二十五条第一款第 （二）项规定的智力活动的规则和方法，不应当被授予专利权。例如， | + | 权利要求1：一种杀线虫组合物，含有作为活性成分的以下通式化合物： |
| - | 如果权利要求中除了算法特征或商业规则和方法特征，还包含技 | + | {{:01专利法规: |
| - | 术特征，该权利要求就整体而言并不是一种智力活动的规则和方法， 则不应当依据专利法第二十五条第一款第（二）项排除其获得专利权 的可能性。 | + | 式中 m、n＝1、2 或 3；X＝O、S；R3＝H、C1－C8 烷基；R1 |
| - | 6.1.2 根据专利法第二条第二款的审查 | + | 说明：该通式的所有化合物，虽具有共同的杀线虫作用，但是，它们分别为五元、六元或七元环化合物，并且是不同类别的杂环化合物，因此它们没有共同的结构；同时根据本领域的现有技术不能够预期到这些化合物对于发明来说具有相同的表现，可以相互代替并且得到相同的效果。所以该马库什权利要求不具有单一性。 |
| - | 如果要求保护的权利要求作为一个整体不属于专利法第二十五 条第一款第（二）项排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技术方案进行审查。 | + | 【例4】 |
| - | 对一项包含算法特征或商业规则和方法特征的权利要求是否属 于技术方案进行审查时，需要整体考虑权利要求中记载的全部特征。 如果该项权利要求记载了对要解决的技术问题采用了利用自然规律 的技术手段，并且由此获得符合自然规律的技术效果，则该权利要求 限定的解决方案属于专利法第二条第二款所述的技术方案。 | + | 权利要求1: 一种除草组合物，包括有效量的A和B两种化合物的混合物和稀释剂或惰性载体，A是2, |
| - | 如果权利要求中涉及算法的各个步骤体现出与所要解决的技术 问题密切相关，如算法处理的数据是技术领域中具有确切技术含义的 数据，算法的执行能直接体现出利用自然规律解决某一技术问题的过 程，并且获得了技术效果，则通常该权利要求限定的解决方案属于专 利法第二条第二款所述的技术方案。 | + | 说明：在此情况下，由于马库什要素B没有共同的结构而且不能根据本领域内现有技术预期这些马库什要素 B 的各类化合物在作除草成分时可以相互替代并且得到相同结果，因而在该发明的相关技术中也不能被认为是属于同一类化合物，而是属于如下不同类的化合物：（a）无机盐：硫酸铜，氯化钠，氨基磺酸铵；（b）有机盐或酸：三氯醋酸钠，二氯丙酸，3 — 氨基一2, |
| - | 如果权利要求的解决方案涉及深度学习、分类、聚类等人工智能、 大数据算法的改进，该算法与计算机系统的内部结构存在特定技术关 联，能够解决如何提升硬件运算效率或执行效果的技术问题，包括减 少数据存储量、减少数据传输量、提高硬件处理速度等，从而获得符 合自然规律的计算机系统内部性能改进的技术效果，则该权利要求限 定的解决方案属于专利法第二条第二款所述的技术方案。 | + | 【例5】 |
| - | 如果权利要求的解决方案处理的是具体应用领域的大数据，利用 分类、聚类、回归分析、神经网络等挖掘数据中符合自然规律的内在 关联关系，据此解决如何提升具体应用领域大数据分析可靠性或精确 性的技术问题，并获得相应的技术效果，则该权利要求限定的解决方 案属于专利法第二条第二款所述的技术方案。 | + | 权利要求 |
| - | 6.1.3 新颖性和创造性的审查 | + | 说明：说明书华，X 使 RCH3 氧化成 RCH2OH，X＋A 使 RCH3 氧化成 RCOOH。这两种催化剂具有共同的作用，都是用于 RCH3 的氧化，虽然 X＋A 使 RCH3 氧化得更完全，但作用是相同的，并且这两种催化剂都具有区别于现有技术并对该共同作用是必不可少的共同成分 X，所以权利要求 |
| - | 对包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请进行新 颖性审查时，应当考虑权利要求记载的全部特征，所述全部特征既包 括技术特征，也包括算法特征或商业规则和方法特征。 | + | ==== 8.2 中间体与最终产物的单一性 ==== |
| - | 对既包含技术特征又包含算法特征或商业规则和方法特征的发 明专利申请进行创造性审查时，应将与技术特征功能上彼此相互支 持、存在相互作用关系的算法特征或商业规则和方法特征与所述技术 特征作为一个整体考虑。“功能上彼此相互支持、存在相互作用关系” 是指算法特征或商业规则和方法特征与技术特征紧密结合、共同构成 了解决某一技术问题的技术手段，并且能够获得相应的技术效果。 | + | 涉及中间体的申请的单一性同样需要符合专利法< |
| - | 如果权利要求中的算法应用于具体的技术领域，可以解决具体技 术问题，那么可以认为该算法特征与技术特征功能上彼此相互支持、 存在相互作用关系，该算法特征成为所采取的技术手段的组成部分， 在进行创造性审查时，应当考虑所述的算法特征对技术方案作出的贡 献。 | + | 8.2.1 基本原则 |
| - | 如果权利要求中的算法与计算机系统的内部结构存在特定技术 关联，实现了对计算机系统内部性能的改进，提升了硬件的运算效率 或执行效果，包括减少数据存储量、减少数据传输量、提高硬件处理 速度等，那么可以认为该算法特征与技术特征功能上彼此相互支持、 存在相互作用关系，在进行创造性审查时，应当考虑所述的算法特征 对技术方案作出的贡献。 | + | （1）中间体与最终产物之间同时满足以下两个条件, |
| - | 如果权利要求中的商业规则和方法特征的实施需要技术手段的 调整或改进，那么可以认为该商业规则和方法特征与技术特征功能上 彼此相互支持、存在相互作用关系，在进行创造性审查时，应当考虑 所述的商业规则和方法特征对技术方案作出的贡献。 | + | （i）中间体与最终产物有相同的基本结构单元，或者它们的化学结构在技术上密切相关, |
| - | 如果发明专利申请的解决方案能够带来用户体验的提升，并且该 用户体验的提升是由技术特征带来或者产生的，或者是由技术特征以 及与其功能上彼此相互支持、存在相互作用关系的算法特征或商业规 则和方法特征共同带来或者产生的，在创造性审查时应当予以考虑。 | + | （ii）最终产物是直接由中间体制备的，或者直接从中间体分离出来的。 |
| - | 6.2 审查示例 | + | （2）由不同中间体制备同一最终产物的几种方法, |
| - | 以下，根据上述审查基准，给出包含算法特征或商业规则和方法 特征的发明专利申请的审查示例。 | + | （3）用于同一最终产物的不同结构部分的不同中间体，不能在同一件申请中要求保护。 |
| - | （1）属于专利法第二十五条第一款第（二）项范围之内的包含算 法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请，不属于专利保护的客 体。 | + | 8.2.2 举例 |
| 【例1】 | 【例1】 | ||
| - | 一种建立数学模型的方法 | + | 权利要求1: |
| - | 申请内容概述 | + | {{: |
| - | 发明专利申请的解决方案是一种建立数学模型的方法，通过增加 训练样本数量，提高建模的准确性。该建模方法将与第一分类任务相 关的其他分类任务的训练样本也作为第一分类任务数学模型的训练 样本，从而增加训练样本数量，并利用训练样本的特征值、提取特征 值、标签值等对相关数学模型进行训练，并最终得到第一分类任务的 数学模型，克服了由于训练样本少导致过拟合而建模准确性较差的缺 陷。 | + | 权利要求2： |
| - | 申请的权利要求 | + | {{:01专利法规: |
| - | 一种建立数学模型的方法，其特征在于，包括以下步骤： | + | 说明：以上中间体与最终产物的化学结构在技术上密切相关，中间体的基本结构单元进入最终产物，并可从该中间体直接制备最终产物。因此，权利要求1和2有单一性。 |
| - | + | ||
| - | 根据第一分类任务的训练样本中的特征值和至少一个第二分类 任务的训练样本中的特征值，对初始特征提取模型进行训练，得到目 标特征提取模型，其中，所述第二分类任务是与所述第一分类任务相 关的其他分类任务； | + | |
| - | + | ||
| - | 根据所述目标特征提取模型，分别对所述第一分类任务的每个训 练样本中的特征值进行处理，得到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，对初始分类模型进行训练，得到目标分类模型； | + | |
| - | + | ||
| - | 将所述目标分类模型和所述目标特征提取模型组成所述第一分 类任务的数学模型。 | + | |
| - | + | ||
| - | 分析及结论 | + | |
| - | + | ||
| - | 该解决方案不涉及任何具体的应用领域，其中处理的训练样本的 特征值、提取特征值、标签值、目标分类模型以及目标特征提取模型 都是抽象的通用数据，利用训练样本的相关数据对数学模型进行训练 等处理过程是一系列抽象的数学方法步骤，最后得到的结果也是抽象 的通用分类数学模型。该方案是一种抽象的模型建立方法，其处理对 象、过程和结果都不涉及与具体应用领域的结合，属于对抽象数学方 法的优化，且整个方案并不包括任何技术特征，该发明专利申请的解 决方案属于专利法第二十五条第一款第（二）项规定的智力活动的规 则和方法，不属于专利保护客体。 | + | |
| - | + | ||
| - | （2）为了解决技术问题而利用技术手段并获得技术效果的包含算 法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请，属于专利法第二条第 二款规定的技术方案，因而属于专利保护的客体。 | + | |
| 【例2】 | 【例2】 | ||
| - | 一种卷积神经网络模型的训练方法 | + | 权利要求1：一种无定型聚异戊二烯（中间体） |
| - | 申请内容概述 | + | 权利要求2：一种结晶聚异戊二烯（最终产物） |
| - | 发明专利申请的解决方案是，在各级卷积层上对训练图像进行卷 积操作和最大池化操作后，进一步对最大池化操作后得到的特征图像 进行水平池化操作，使训练好的CNN模型在识别图像类别时能够识 别任意尺寸的待识别图像。 | + | 说明：在此例中，无定型聚异戊二烯经过拉伸后直接得到结晶型的聚异戊二烯，它们的化学结构相同，该两项权利要求有单一性。 |
| - | 申请的权利要求 | + | ===== 9. 生物技术领域发明专利申请的审查 ===== |
| - | 一种卷积神经网络CNN模型的训练方法，其特征在于，所述方 法包括： | + | 在本节中，术语“生物材料”是指任何带有遗传信息并能够自我复制或者能够在生物系统中被复制的材料，如基因、质粒、微生物、动物和植物等。 |
| - | 获取待训练CNN模型的初始模型参数，所述初始模型参数包括 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、全连接 层的初始权重矩阵和所述全连接层的初始偏置向量； | + | 术语“动物”“植物”的定义适用本部分第一章第4.4节的规定。其中所述的动物和植物可以是动物和植物的各级分类单位，如界、门、纲、目、科、属和种等。 |
| - | 获取多个训练图像； | + | ==== 9.1 对要求保护的客体的审查 ==== |
| - | 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，对每个训练图像分别进行卷积操作和最大池化操作，得 到每个训练图像在所述各级卷积层上的第一特征图像； | + | 9.1.1 依据专利法< |
| - | 对每个训练图像在至少一级卷积层上的第一特征图像进行水平 池化操作，得到每个训练图像在各级卷积层上的第二特征图像； | + | 在本部分第一章第3.1.2节中例举了一些属于专利法< |
| - | 根据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； | + | 9.1.1.1 处于各形成和发育阶段的人体 |
| - | 根据所述初始权重矩阵和初始偏置向量对每个特征向量进行处 理，得到每个训练图像的类别概率向量； | + | 处于各个形成和发育阶段的人体，包括人的生殖细胞、受精卵、胚胎及个体，均属于专利法< |
| - | 根据所述每个训练图像的类别概率向量及每个训练图像的初始 类别，计算类别误差； | + | 9.1.1.2 违法获取或者利用遗传资源完成的发明创造 |
| - | 基于所述类别误差，对所述待训练CNN模型的模型参数进行调 整； | + | 违反法律、行政法规的规定获取或者利用遗传资源，并依赖该遗传资源完成的发明创造，属于专利法< |
| - | 基于调整后的模型参数和所述多个训练图像，继续进行模型参数 调整的过程，直至迭代次数达到预设次数； | + | 9.1.2 根据专利法< |
| - | 将迭代次数达到预设次数时所得到的模型参数作为训练好的 CNN模型的模型参数。 | + | 9.1.2.1 微生 物 |
| - | 分析及结论 | + | 微生物包括：细菌、放线菌、真菌、病毒、原生动物、藻类等。由于微生物既不属于动物，也不属于植物的范畴，因而微生物不属于专利法< |
| - | 该解决方案是一种卷积神经网络CNN模型的训练方法，其中明 确了模型训练方法的各步骤中处理的数据均为图像数据以及各步骤 如何处理图像数据，体现出神经网络训练算法与图像信息处理密切相 关。该解决方案所解决的是如何克服CNN模型仅能识别具有固定尺 寸的图像的技术问题，采用了在不同卷积层上对图像进行不同处理并 训练的手段，利用的是遵循自然规律的技术手段，获得了训练好的 CNN 模型能够识别任意尺寸待识别图像的技术效果。因此，该发明 专利申请的解决方案属于专利法第二条第二款规定的技术方案，属于 专利保护客体。 | + | 但是未经人类的任何技术处理而存在于自然界的微生物由于属于科学发现，所以不能被授予专利权。只有当微生物经过分离成为纯培养物，并且具有特定的工业用途时，微生物本身才属于可给予专利保护的客体。 |
| - | 【例3】 | + | 9.1.2.2 基因或者DNA片段 |
| - | 一种共享单车的使用方法 | + | 无论是基因或是DNA片段，其实质是一种化学物质。这里所述的基因或者DNA片段包括从微生物、植物、动物或者人体分离获得的，以及通过其他手段制备得到的。 |
| - | 申请内容概述 | + | 正如本章第2. 1节所述，人们从自然界找到以天然形态存在的基因或者DNA片段，仅仅是一种发现，属于专利法< |
| - | 发明专利申请提出一种共享单车的使用方法，通过获取用户终端 设备的位置信息和对应一定距离范围内的共享单车的状态信息，使用 户可以根据共享单车的状态信息准确地找到可以骑行的共享单车进 行骑行，并通过提示引导用户进行停车，该方法方便了共享单车的使 用和管理，节约了用户的时间，提升了用户体验。 | + | 9.1.2.3 动物和植物个体及其组成部分 |
| - | 申请的权利要求 | + | 动物的胚胎干细胞、动物个体及其各个形成和发育阶段例如生殖细胞、受精卵、胚胎等，属于本部分第一章第4. 4节所述的“动物品种”的范畴，根据专利法< |
| - | 一种共享单车的使用方法，其特征在于，包括以下步骤： | + | 动物的体细胞以及动物组织和器官（除胚胎以外）不符合本部分第一章第4. 4节所述的“动物”的定义，因此不属于专利法< |
| - | 步骤一，用户通过终端设备向服务器发送共享单车的使用请求； | + | 可以借助光合作用，以水、二氧化碳和无机盐等无机物合成碳水化合物、蛋白质来维系生存的植物的单个植株及其繁殖材料（如种子等），属于本部分第一章第 4. 4节所述的“植物品种”的范畴，根据专利法< |
| - | 步骤二，服务器获取用户的第一位置信息，查找与所述第一位置 信息对应一定距离范围内的共享单车的第二位置信息，以及这些共享 单车的状态信息，将所述共享单车的第二位置信息和状态信息发送到 终端设备，其中第一位置信息和第二位置信息是通过 GPS 信号获取 | + | 植物的细胞、组织和器官如果不具有上述特性，则其不能被认为是“植物品种”，因此不属于专利法< |
| - | 步骤三，用户根据终端设备上显示的共享单车的位置信息，找到 可以骑行的目标共享单车； | + | 9.1.2.4 转基因动物和植物 |
| - | 步骤四，用户通过终端设备扫描目标共享单车车身上的二维码， 通过服务器认证后，获得目标共享单车的使用权限； | + | 转基因动物或者植物是通过基因工程的重组DNA技术等生物学方法得到的动物或者植物。其本身仍然属于本部分第一章第4. 4节定义的“动物品种”或者“植物品种”的范畴，根据专利法< |
| - | 步骤五，服务器根据骑行情况，向用户推送停车提示，若用户将 车停放在指定区域，则采用优惠资费进行计费，否则采用标准资费进 行计费； | + | ==== 9.2 说明书的充分公开 ==== |
| - | 步骤六，用户根据所述提示进行选择，骑行结束后，用户进行共 享单车的锁车动作，共享单车检测到锁车状态后向服务器发送骑行完 毕信号。 | + | 9.2.1 生物材料的保藏 |
| - | 分析及结论 | + | （1）专利法< |
| - | 该解决方案涉及一种共享单车的使用方法，所要解决的是如何准 确找到可骑行共享单车位置并开启共享单车的技术问题，该方案通过 执行终端设备和服务器上的计算机程序实现了对用户使用共享单车 行为的控制和引导，反映的是对位置信息、认证等数据进行采集和计 算的控制，利用的是遵循自然规律的技术手段，实现了准确找到可骑 行共享单车位置并开启共享单车等技术效果。因此，该发明专利申请 的解决方案属于专利法第二条第二款规定的技术方案，属于专利保护 的客体。 | + | 通常情况下，说明书应当通过文字记载充分公开申请专利保护的发明。在生物技术这一特定的领域中，有时由于文字记载很难描述生物材料的具体特征，即使有了这些描述也得不到生物材料本身，所属技术领域的技术人员仍然不能实施发明。在这种情况下，为了满足专利法< |
| - | 【例4】 | + | 如果申请涉及的完成发明必须使用的生物材料是公众不能得到的，而申请人却没有按专利法实施细则< |
| - | 一种区块链节点间通信方法及装置 | + | 对于涉及公众不能得到的生物材料的专利申请，应当在请求书和说明书中均写明生物材料的分类命名、拉丁文学名、保藏该生物材料样品的单位名称、地址、保藏日期和保藏编号。在说明书中第一次提及该生物材料时，除描述该生物材料的分类命名、拉丁文学名以外，还应当写明其保藏日期、保藏该生物材料样品的保藏单位全称及简称和保藏编号；此外，还应当将该生物材料的保藏日期、保藏单位全称及简称和保藏编号作为说明书的一个部分集中写在相当于附图说明的位置。如果申请人按时提交了符合专利法实施细则< |
| - | 申请内容概述 | + | （2）专利法实施细则< |
| - | 发明专利申请提出一种区块链节点通信方法和装置，区块链中的 业务节点在建立通信连接之前，可以根据通信请求中携带的CA证书 以及预先配置的CA信任列表，确定是否建立通信连接，从而减少了 业务节点泄露隐私数据的可能性，提高了区块链中存储数据的安全 性。 | + | 以下情况被认为是公众可以得到、而不要求进行保藏： |
| - | 申请的权利要求 | + | （i）公众能从国内外商业渠道买到的生物材料，应当在说明书中注明购买的渠道，必要时，应提供申请日（有优先权的，指优先权日）前公众可以购买得到该生物材料的证据； |
| - | 一种区块链节点通信方法，区块链网络中的区块链节点包括业务 节点，其中，所述业务节点存储证书授权中心CA发送的证书，并预 先配置有CA信任列表，所述方法包括： | + | （ii）在各国专利局或者国际专利组织承认的用于专利程序的保藏机构保藏的，并且在向我国提交的专利申请的申请日 （有优先权的，指优先权日）前已在专利公报中公布或者已授权的生物材料； |
| - | 第一区块链节点接收第二区块链节点发送的通信请求，其中，所 述通信请求中携带有第二区块链节点的第二证书； | + | （iii）专利申请中必须使用的生物材料在申请日（有优先权的，指优先权日）前已在非专利文献中公开的，应当在说明书中注明了文献的出处，说明了公众获得该生物材料的途径，并由专利申请人提供了保证从申请日起二十年内向公众发放生物材料的证明。 |
| - | 确定所述第二证书对应的CA标识； | + | （3）在国家知识产权局认可的机构内保藏的生物材料，应当由该单位确认生物材料的生存状况，如果确认生物材料已经死亡、污染、失活或者变异的，申请人必须将与原来保藏的样品相同的生物材料和原始样品同时保藏，并将此事呈报专利局，即可认为后来的保藏是原来保藏的继续。 |
| - | 判断确定出的所述第二证书对应的CA标识，是否存在于所述CA 信任列表中； | + | （4）国家知识产权局认可的保藏单位是指布达佩斯条约承认的生物材料样品国际保藏单位，其中包括位于我国北京的中国微生物菌种保藏管理委员会普通微生物中心（CGMCC）、位于武汉的中国典型培养物保藏中心（CCTCC）和位于广州的广东省微生物菌种保藏中心（GDMCC）。 |
| - | 若是，则与所述第二区块链节点建立通信连接； | + | 9.2.2 涉及遗传工程的发明 |
| - | 若否，则不与所述第二区块链节点建立通信连接。 | + | 术语“遗传工程”指基因重组、细胞融合等人工操作基因的技术。涉及遗传工程的发明包括基因（或者DNA片段）、载体、重组载体、转化体、多肽或者蛋白质、融合细胞、单克隆抗体等的发明。 |
| - | 分析及结论 | + | 9.2.2.1 产品发明 |
| - | 本申请要解决的问题是联盟链网络中如何防止区块链业务节点 泄露用户隐私数据的问题，属于提高区块链数据安全性的技术问题， 通过在通信请求中携带CA证书并预先配置CA信任列表的方式确定 是否建立连接，限制了业务节点可建立连接的对象，利用的是遵循自 然规律的技术手段，获得了业务节点间安全通信和减少业务节点泄露 隐私数据可能性的技术效果。因此，该发明专利申请的解决方案属于 专利法第二条第二款规定的技术方案，属于专利保护的客体。 | + | 对于涉及基因、载体、重组载体、转化体、多肽或者蛋白质、融合细胞、单克隆抗体本身的发明，说明书应当包括下列内容：产品的确认，产品的制备，产品的用途和/或效果。 |
| - | 【例5】 | + | （1）产品的确认 |
| - | 一种深度神经网络模型的训练方法 | + | 对于涉及基因、载体、重组载体、转化体、多肽或者蛋白质、融合细胞、单克隆抗体等的发明，说明书应明确记载其结构，如基因的碱基序列，多肽或者蛋白质的氨基酸序列等。在无法清楚描述其结构的情况下，应当描述其相应的物理、化学参数，生物学特性和/ |
| - | 申请内容概述 | + | （2）产品的制备 |
| - | 发明专利申请提出一种深度神经网络模型的训练方法，针对某一 大小的训练数据，从多个候选训练方案中选取训练耗时最小的方案用 于模型训练，以解决固定地采用同一种单处理器或多处理器训练方案 不适用于所有大小的训练数据而导致训练速度慢的问题。 | + | 说明书中应描述制造该产品的方式，除非本领域的技术人员根据原始说明书、权利要求书和附图的记载和现有技术无需 该描述就可制备该产品。 |
| - | 申请的权利要求 | + | 对于涉及基因、载体、重组载体、转化体、多肽或者蛋白质、融合细胞、单克隆抗体等的发明，如果说明书中描述的制备所述产物的方法，是本领域技术人员不能重复实施的方法，则获得的导入了基因、载体、重组载体的转化体（包括产生多肽或者蛋白质的转化体）或者融合细胞等应当按照专利法实施细则< |
| - | 一种深度神经网络模型的训练方法，包括： | + | 对于制备基因、载体、重组载体、转化体、多肽或者蛋白质、融合细胞、单克隆抗体等的方法，如果其实施过程中使用了在申请日（有优先权的，指优先权日）前公众不能获得的生物材料，则应当按照专利法实施细则< |
| - | 当训练数据的大小发生改变时，针对改变后的训练数据，分别计 算所述改变后的训练数据在预设的候选训练方案中的训练耗时； | + | 具体可采用下列方式进行描述： |
| - | 从预设的候选训练方案中选取训练耗时最小的训练方案作为所 述改变后的训练数据的最佳训练方案，所述候选训练方案包括单处理 器训练方案和基于数据并行的多处理器训练方案； | + | （i）基因、载体或者重组载体 |
| - | 将所述改变后的训练数据在所述最佳训练方案中进行模型训练。 | + | 对于产生基因、载体或者重组载体的方法，应当描述其各自的起源或者来源，获得所述基因、载体或者重组载体的方法，所用的酶、处理条件、收集和纯化它的步骤、鉴定方法等。 |
| - | 分析及结论 | + | （ii）转化体 |
| - | 该解决方案是一种深度神经网络模型的训练方法，该模型训练方 法为解决训练速度慢的问题，针对不同大小的训练数据，选择适配具 有不同处理效率的单处理器训练方案或多处理器训练方案，该模型训 练方法与计算机系统的内部结构存在特定技术关联，提升了训练过程 中硬件的执行效果，从而获得符合自然规律的计算机系统内部性能改 进的技术效果。因此，该发明专利申请的解决方案属于专利法第二条 第二款规定的技术方案，属于专利保护的客体。 | + | 对于制备转化体的方法，应当描述导入的基因或者重组载体、宿主（微生物、植物或者动物）、将基因或者重组载体导入宿主的方法、选择性收集转化体的方法或者鉴定方法等。 |
| - | 【例6】 | + | （iii）多肽或者蛋白质 |
| - | 一种电子券使用倾向度的分析方法 | + | 对于以基因重组技术制备多肽或者蛋白质的方法，应当描述获得编码多肽或者蛋白质的基因的方法、获得表达载体的方法、获得宿主的方法、将基因导入宿主的方法、选择性收集转化体的方法、从导入基因的转化体收集和纯化多肽或者蛋白质的步骤或者鉴定所获得的多肽或者蛋白质的方法等。 |
| - | 申请内容概述 | + | (iv)融合细胞 |
| - | 为吸引用户，商家会向用户发放各类电子券。但是无目的地投放 电子券，不但无法吸引真正有需要的用户，反而给用户增加了浏览和 筛选的负担。发明专利申请提供一种电子券使用倾向度的分析方法， | + | 对于制备融合细胞(例如杂交瘤等)的方法，应当描述亲本细胞的来源、对亲本细胞的预处理、融合条件、选择性收集 融合细胞的方法或者其鉴定方法等。 |
| - | 申请的权利要求 | + | (v)单克隆抗体 |
| - | 一种电子券使用倾向度的分析方法，其特征在于，包括： 根据电子券的信息对电子券进行归类以得到电子券种类； 根据电子券的应用场景获取用户样本数据； | + | 对于制备单克隆抗体的方法，应当描述获得或者制备免疫原的方法、免疫方法、选择性获得产生抗体的细胞的方法或者鉴定单克隆抗体的方法等。 |
| - | 根据用户行为，从所述用户样本数据中提取用户行为特征，所述 | + | 当发明涉及满足特定条件(例如用特定的结合常数来说明其与抗原A的亲和性)的单克隆抗体时，即使按照上文“(iv) 融合细胞”部分所述记载了制备产生满足所述特定条件的单克隆抗体的杂交瘤的方法，但是由于实施该方法获得某一特定结果是随机的，不能重复再现，因此所述杂交瘤应当按照专利法实施细则< |
| - | 以用户样本数据作为训练样本，以用户行为特征作为属性标签， | + | (3)产品的用途和/ |
| - | 针对不同种类的电子券来训练电子券使用倾向度识别模型； | + | 对于涉及基因、载体、重组载体、转化体、多肽或者蛋白质、融合细胞、单克隆抗体等的发明，应在说明书中描述其用途和/ |
| - | 通过训练后的电子券使用倾向度识别模型对电子券的被使用概 率进行预测，得到用户对于不同种类电子券的使用倾向度。 | + | 例如，应在说明书中提供证据证明基因具有特定的功能，对于结构基因，应该证明所述基因编码的多肽或者蛋白质具有特定的功能。 |
| - | 分析及结论 | + | 9.2.2.2 制备产品的方法发明 |
| - | 该解决方案涉及一种电子券使用倾向度的分析方法，该方法处理 的是电子券相关的大数据，通过对电子券进行归类、获取样本数据、 确定行为特征及进行模型训练，挖掘出用户行为特征与电子券使用倾 向度之间的内在关联关系，浏览时间长、搜索次数多、使用电子券频 繁等行为特征表示对相应种类电子券的使用倾向度高，这种内在关联 关系符合自然规律，据此解决了如何提升分析用户对电子券使用倾向 度的精确性的技术问题，并且获得了相应的技术效果。因此，该发明 专利申请的解决方案属于专利法第二条第二款规定的技术方案，属于 专利保护的客体。 | + | 对于制备基因、载体、重组载体、转化体、多肽或者蛋白质、融合细胞和单克隆抗体等的方法的发明，说明书应当清楚、完整地描述所述方法以使本领域技术人员能使用该方法制备所述的产品，而且当所述产品为新物质时，应记载所述产品的 |
| - | 【例7】 | + | 至少一种用途。具体要求适用本章第9. 2. 2. 1节的规定。 |
| - | 一种知识图谱推理方法 | + | 9.2.3 核苷酸或者氨基酸序列表 |
| - | 申请内容概述 | + | （1）当发明涉及由 10个或者更多核苷酸组成的核苷酸序歹h或者由4个或者更多L-氨基酸组成的蛋白质或者肽的氨基酸序列时，应当递交符合国家知识产权局规定的序列表电子文件。 |
| - | 知识图谱在许多自然语言处理应用中有非常重要的作用，例如问 答系统、语义搜索等。但由于知识获取的不确定性，基于实体识别和 | + | （2）序列表应作为说明书的一个单独部分。有关序列表的提交参见第一部分第一章第4.2节。 |
| - | 申请的权利要求 | + | 如果申请人提交的计算机可读形式的核苷酸或者氨基酸序列表与说明书和权利要求书中书面记载的序列表不一致，则以书面提交的序列表为准。 |
| - | 一种基于关系注意力的知识图谱推理方法，所述方法包括： | + | 9.2.4 涉及微生物的发明 |
| - | 获取知识图谱中节点的初始嵌入表示，将所述初始嵌入表示转换 | + | （1）经保藏的微生物应以分类鉴定的微生物株名、种名、属名进行表述。如未鉴定到种名的应当给出属名。在说明书中，第一次提及该发明所使用的微生物时，应用括号注明其拉丁文学名。如果该微生物已按专利法实施细则< |
| - | 获取所述知识图谱中目标节点的邻居节点集合，根据所述目标节 点与所述邻居节点集合中邻居节点的关系类型，构建邻居子图； | + | （2）当涉及的微生物属于新种时，要详细记载其分类学性质，要写明鉴定为新种的理由，并给出作为判断基准的有关文献。 |
| - | 根据所述目标节点的高维嵌入表示和所述邻居子图中邻居节点 的高维嵌入表示，得到所述目标节点嵌入邻居子图中信息的邻居嵌入 表示； | + | ==== 9.3 生物技术领域发明的权利要求书 ==== |
| - | 将所述目标节点的高维嵌入表示与所述邻居嵌入表示进行聚合， | + | 权利要求书应当符合专利法< |
| - | 得到目标节点的聚合嵌入表示； | + | 9.3.1 涉及遗传工程的发明 |
| - | 根据每个所述邻居子图的第一注意力分值，对所述聚合嵌入表示 | + | 对于涉及基因、载体、重组载体、转化体、多肽或者蛋白质、融合细胞和单克隆抗体等的发明，其权利要求可按下面所述进行描述。 |
| - | 根据所述融合嵌入表示，计算所述目标节点对应三元组的得分， 根据得分进行三元组推理。 | + | 9.3.1.1 基因 |
| - | 分析及结论 | + | （1）直接限定其碱基序列。 |
| - | 该解决方案是一种基于关系注意力的知识图谱推理方法，该方法 各步骤中处理的数据是自然语言中的文本数据或者语义信息等技术 数据，通过对问答系统、语义搜索中相关联的知识进行实体识别和关 系抽取构建知识图谱，从而进行知识图谱推理。该解决方案所解决的 是文本嵌入及语义搜索过程中如何丰富语义信息、提高推理准确性的 技术问题，利用的是遵循自然规律的技术手段，获得了相应的技术效 果。因此，该发明专利申请的解决方案属于专利法第二条第二款规定 | + | （2）对于结构基因，可限定由所述基因编码的多肽或者蛋白质的氨基酸序列。 |
| - | （3）未解决技术问题，或者未利用技术手段，或者未获得技术效 果的包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请，不属于专 利法第二条第二款规定的技术方案，因而不属于专利保护的客体。 | + | （3）当该基因的碱基序列或者其编码的多肽或者蛋白质的氨基酸序列记载在序列表或者说明书附图中时，可以采用直接参见序列表或者附图的方式进行描述。 |
| - | 【例8】 | + | 【例如】 |
| - | 一种消费返利的方法 | + | 一种DNA分子，其碱基序列如SEQ ID NO：1（或附图1） 所示。 |
| - | 申请内容概述 | + | （4）对于具有某一特定功能，例如其编码的蛋白质具有酶 A活性的基因，可采用术语“取代、缺失或添加”与功能相结合的方式进行限定。 |
| - | 发明专利申请提出一种消费返利的方法，通过计算机执行设定的 返利规则给予消费的用户现金券，从而提高了用户的消费意愿，为商 家获得了更多的利润。 | + | 【例如】 |
| - | 申请的权利要求 | + | 编码如下蛋白质（a）或（b）的基因： |
| - | 一种消费返利的方法，其特征在于，包括以下步骤： | + | （a）由 Met－Tyr－…－Cys－Leu 所示的氨基酸序列组成的蛋白质， |
| - | 用户在商家进行消费时，商家根据消费的金额返回一定的现金 券，具体地， | + | （b）在（a）限定的氨基酸序列华经过取代、缺失或添加一个或几个氨基酸且具有酶 A 活性的由（a）衍生的蛋白质。 |
| - | 商家采用计算机对用户的消费金额进行计算，将用户的消费金额 R划分为M个区间，其中，M为整数，区间1到区间M的数值由小 到大，将返回现金券的额度F也分为M个值，M个数值也由小到大 进行排列； | + | 允许用上述方式表示的条件是： |
| - | 根据计算机的计算值，判断当用户本次消费金额位于区间1时， 返利额度为第1个值，当用户本次消费金额位于区间2时，返利额度 为第2个值，依次类推，将相应区间的返利额度返回给用户。 | + | I.说明书例如实施例中例举了（b）所述的衍生的蛋白质； |
| - | 分析及结论 | + | II.说明书中记载了制备（b）所述衍生的蛋白质以及证明其功能的技术手段（否则认为说明书公开不充分）。 |
| - | 该解决方案涉及一种消费返利的方法，该方法是由计算机执行 的，其处理对象是用户的消费数据，所要解决的是如何促进用户消费 的问题，不构成技术问题，所采用的手段是通过计算机执行人为设定 的返利规则，但对计算机的限定只是按照指定的规则根据用户消费金 额确定返利额度，不受自然规律的约束，因而未利用技术手段，该方 案获得的效果仅仅是促进用户消费，不是符合自然规律的技术效果。 因此，该发明专利申请不属于专利法第二条第二款规定的技术方案， 不属于专利保护的客体。 | + | （5）对于具有某一特定功能，例如其编码的蛋白质具有酶 A活性的基因，可采用在严格条件下“杂交”，并与功能相结合的方式进行限定。 |
| - | 【例9】 | + | 【例如】 |
| - | 一种基于用电特征的经济景气指数分析方法 | + | 如下（a） 或（b） |
| - | 申请内容概述 | + | （a）其核苷酸序列为ATGTATCGG…TGCCT所示的DNA 分子， |
| - | 发明专利申请通过统计各项经济指标和用电指标，来评估待检测 地区的经济景气指数。 | + | （b）在严格条件下与（a）限定的DNA序列杂交且编码具有酶A活性的蛋白质的DNA分子。 |
| - | 申请的权利要求 | + | 允许用上述方式表示的条件是： |
| - | 一种基于地区用电特征的经济景气指数分析方法，其特征在于， 包括以下步骤： | + | I.说明书中详细描述了 “严格条件”； |
| - | 根据待检测地区的经济数据和用电数据，选定待检测地区的经济 景气指数的初步指标，其中，所述初步指标包括经济指标和用电指标； | + | II.说明书如实施例中例举了（b）所述DNA分子。 |
| - | 通过计算机执行聚类分析方法和时差相关分析法，确定所述待检 测地区的经济景气指标体系，包括先行指标、一致指标和滞后指标； | + | （6）当无法使用前述五种方式进行描述时，通过限定所述基因的功能、理化特性、起源或者来源、产生所述基因的方法 |
| - | 根据所述待检测地区的经济景气指标体系，采用合成指数计算方 法，获取所述待检测地区的经济景气指数。 | + | 等描述基因才可能是允许的。 |
| - | 分析及结论 | + | 9.3.1.2 载体 |
| - | 该解决方案是一种经济景气指数的分析和计算方法，该方法是由 计算机执行的，其处理对象是各种经济指标、用电指标，解决的问题 是对经济走势进行判断，不构成技术问题，所采用的手段是根据经济 数据和用电数据对经济情况进行分析，仅是依照经济学规律采用经济 管理手段，不受自然规律的约束，因而未利用技术手段，该方案最终 可以获得用于评估经济的经济景气指数，不是符合自然规律的技术效 果，因此该解决方案不属于专利法第二条第二款规定的技术方案，不 属于专利保护的客体。 | + | （1）限定其DNA的碱基序列。 |
| - | 【例10】 | + | （2）利用DNA的裂解图谱、分子量、碱基对数量、载体来源、生产该载体的方法、该载体的功能或者特征等进行描述。 |
| - | 一种金融产品的价格预测方法 | + | 9.3.1.3 重组载体 |
| - | 申请内容概述 | + | 重组载体可通过限定至少一个基因和载体来描述。 |
| - | 现有的金融产品价格预测方法，大多由专家根据经验给出建议， 预测的准确性和时效性不高。发明专利申请提供一种金融产品的价格 预测方法，通过金融产品的历史价格数据对神经网络模型进行训练， 从而对金融产品的未来价格走势进行预测。 | + | 9.3.1.4 转化体 |
| - | 申请的权利要求 | + | 转化体可通过限定其宿主和导入的基因（或者重组载体）来描述。 |
| - | 一种金融产品的价格预测方法，其特征在于，所述方法包括： | + | 9.3.1.5 多肽或者蛋白质 |
| - | 使用金融产品的N+1个日指标历史价格数据对神经网络模型进 行训练得到价格预测模型，其中，前N个日指标历史价格数据作为样 本输入数据，最后1个日指标历史价格数据作为样本结果数据； | + | （1）限定氨基酸序列或者编码所述氨基酸序列的结构基因的碱基序列。 |
| - | 使用所述价格预测模型和最近N个日指标历史价格数据来预测 未来一天金融产品的价格数据。 | + | （2）当其氨基酸序列记载在序列表或者说明书附图中时，可以采用直接参见序列表或者附图的方式进行描述。 |
| - | 分析及结论 | + | 【例如】 |
| - | 该解决方案涉及一种金融产品的价格预测方法，该方法处理的是 金融产品相关的大数据，利用神经网络模型挖掘过去一段时间内金融 产品的价格数据与未来价格数据之间的内在关联关系，但是，金融产 品的价格走势遵循经济学规律，由于历史价格的高低并不能决定未来 价格的走势，因此，金融产品的历史价格数据与未来价格数据之间不 存在符合自然规律的内在关联关系，该方案所要解决的是如何预测金 融产品价格的问题，不构成技术问题，获得的相应的效果不是技术效 果。因此，该发明专利申请不属于专利法第二条第二款规定的技术方 案，不属于专利保护的客体。 | + | 一种蛋白质，其氨基酸序列如SEQ ID NO： 2（或附图2） |
| - | （4）在进行创造性审查时，应当考虑与技术特征在功能上彼此相 互支持、存在相互作用关系的算法特征或商业规则和方法特征对技术 方案作出的贡献。 | + | 所示。 |
| - | 【例11】 | + | （3）对于具有某一特定功能，例如具有酶A活性的蛋白质，可采用术语“取代、缺失或添加”与功能相结合的方式进行限定，具体方式如下： |
| - | 一种基于多传感器信息仿人机器人跌倒状态检测方法 | + | 如下（a）或（b）的蛋白质： |
| - | 申请内容概述 | + | （a）由 Met－Tyr－…－Cys－Leu 所示的氨基酸序列组成的蛋白质， |
| - | 现有对仿人机器人步行时跌倒状态的判定主要利用姿态信息或 ZMP点位置信息，但这样判断是不全面的。发明专利申请提出了基于 多传感器检测仿人机器人跌倒状态的方法，通过实时融合机器人步态 阶段信息、姿态信息和ZMP点位置信息，并利用模糊决策系统，判 定机器人当前的稳定性和可控性，为机器人下一步动作提供参考。 | + | （b）在（a）华的氨基酸序列经过取代、缺失或添加一个或几个氨基酸且具有酶 A 活性的由（a）衍生的蛋白质。 |
| - | 申请的权利要求 | + | 允许用上述方式表示的条件是： |
| - | 一种基于多传感器信息仿人机器人跌倒状态检测方法，其特征在 于包含如下步骤： | + | I .说明书例如实施例中例举了（b）所述的衍生的蛋白质； |
| - | (1)通过对姿态传感器信息、零力矩点ZMP传感器信息和机器 人步行阶段信息进行融合，建立分层结构的传感器信息融合模型； | + | II .说明书中记载了制备（b）所述衍生的蛋白质以及证明其功能的技术手段（否则认为说明书公开不充分）。 |
| - | (2)分别利用前后模糊决策系统和左右模糊决策系统来判定机器 人在前后方向和左右方向的稳定性，具体步骤如下： | + | III 当无法使用前述三种方式进行描述时，采用所述多肽或者蛋白质的功能、理化特性、起源或者来源、产生所述多肽或者蛋白质的方法等进行描述才可能是允许的。 |
| - | ①根据机器人支撑脚和地面之间的接触情况与离线步态规划确 定机器人步行阶段； | + | 9.3.1.6 融合细胞 |
| - | ②利用模糊推理算法对ZMP点位置信息进行模糊化； | + | 融合细胞可通过限定亲本细胞，融合细胞的功能和特征，或者产生该融合细胞的方法等进行描述。 |
| - | ③利用模糊推理算法对机器人的俯仰角或滚动角进行模糊化； | + | 9.3.1.7 单克隆抗体 |
| - | ④确定输出隶属函数； | + | 针对单克隆抗体的权利要求可以用结构特征限定，也可以用产生它的杂交瘤来限定。 |
| - | ⑤根据步骤①〜步骤④确定模糊推理规则； | + | 【例如】 |
| - | ⑥去模糊化。 | + | (1)抗原A的单克隆抗体，其包含氨基酸序列如SEQ ID NO: |
| - | 分析及结论 | + | (2)抗原A的单克隆抗体，由保藏号为CGMCC NO: |
| - | 对比文件1公开了仿人机器人的步态规划与基于传感器信息的反 馈控制，并根据相关融合信息对机器人稳定性进行判断，其中包括根 据多个传感器信息进行仿人机器人稳定状态评价，即对比文件1公开 了发明专利申请的解决方案中的步骤(1)，该解决方案与对比文件1 的区别在于采用步骤(2)的具体算法的模糊决策方法。 | + | 9.3.2 涉及微生物的发明 |
| - | 基于申请文件可知，该解决方案有效地提高了机器人的稳定状态 以及对其可能跌倒方向判断的可靠性和准确率。姿态信息、ZMP点位 置信息以及步行阶段信息作为输入参数，通过模糊算法输出判定仿人 机器人稳定状态的信息，为进一步发出准确的姿势调整指令提供依 据。因此，上述算法特征与技术特征在功能上彼此相互支持、存在相 互作用关系，相对于对比文件1，确定发明实际解决的技术问题为： 如何判断机器人稳定状态以及准确预测其可能的跌倒方向。上述模糊 决策的实现算法及将其应用于机器人稳定状态的判断均未被其他对 比文件公开，也不属于本领域公知常识，现有技术整体上并不存在使 本领域技术人员改进对比文件1以获得要求保护发明的启示，要求保 护的发明技术方案相对于最接近的现有技术是非显而易见的，具备创 造性。 | + | (1)权利要求中所涉及的微生物应按微生物学分类命名法进行表述，有确定的中文名称的，应当用中文名称表述，并在第一次出现时用括号注明该微生物的拉丁文学名。如果微生物已在国家知识产权局认可的保藏单位保藏，还应当以该微生物的保藏单位的简称和保藏编号表述该微生物。 |
| - | 【例12】 | + | (2)如果说明书中没有提及某微生物的具体突变株，或者虽提及具体突变株，但是没有提供相应的具体实施方式，而权利要求中却要求保护这样的突变株，则不允许。 |
| - | 基于合作协同进化和多种群遗传算法的多机器人路径规划系统 | + | 对于要求保护某一微生物的“衍生物”的权利要求，由于 “衍生物”含义不仅是指由该微生物产生的新的微生物菌株，而且可以延伸到由该微生物产生的代谢产物等，因此其含义是不确定的，这样的权利要求的保护范围是不清楚的。 |
| - | 申请内容概述 | + | ==== 9.4 新颖性、创造性和实用性的审查 ==== |
| - | 现有的多移动机器人运动规划控制结构通常采用集中式规划方 法，该方法将多机器人系统视为一个具有多个自由度的复杂机器人， 由系统中的一个规划器来统一完成对所有机器人的运动规划，其缺点 在于计算时间较长，实用性不佳。发明专利申请提供了一种基于合作 协同进化和多种群遗传算法的多机器人路径规划系统。机器人的每一 条路径都采用一个染色体表示，将最短距离、平滑度、安全距离作为 设计路径适应度函数的三个目标，通过Messy遗传算法对每个机器人 的路径进行优化得到最佳路径。 | + | 9.4.1 涉及遗传工程的发明的新颖性 |
| - | 申请的权利要求 | + | (1)基因 |
| - | 一种基于合作协同进化和多种群遗传算法的多机器人路径规划 系统，其特征在于： | + | 如果某蛋白质本身具有新颖性，则编码该蛋白质的基因的发明也具有新颖性。 |
| - | (1)机器人的一条路径采用一个染色体表示，染色体就表示成节 点的链表形式，即[(x, | + | （2）重组蛋白 |
| - | (2)每个机器人Robot (i)的路径path (j)的适应度函数表示成 ①(Pi，j)： | + | 如果以单一物质形式被分离和纯化的蛋白质是已知的，那么由不同的制备方法定义的、具有同样氨基酸序列的重组蛋白的发明不具有新颖性。 |
| - | {{: | + | （3）单克隆抗体 |
| - | 其中| |Pi，j| |是距离、平滑度和时间消耗的线性组合，ws是平滑 加权因子，wt是时间加权因子；Distance (Pi, j)表示路径长度，smooth (Pir)表示路径的平滑度，Time (Pi，j)是路径的时间消耗；每个机 器人采用所述适应度函数，通过Messy遗传算法优化得到最优路径。 | + | 如果抗原A是新的，那么抗原A的单克隆抗体也是新的。但是，如果某已知抗原A‘的单克隆抗体是已知的，而发明涉及的抗原A具有与已知抗原A’相同的表位，即推定已知抗原 A‘的单克隆抗体就能与发明涉及的抗原A结合。在这种情况下，抗原A的单克隆抗体的发明不具有新颖性，除非申请人能够根据申请文件或者现有技术证明，申请的权利要求所限定的单克隆抗体与对比文件公开的单克隆抗体的确不同。 |
| - | 分析及结论 | + | 9.4.2 创造性 |
| - | 对比文件1公开了一种基于合作协同进化的多机器人路径规划方 法，其中采用适应度函数，通过混沌遗传算法来获得最优路径。发明 | + | 生物技术领域发明创造性的判断，同样要判断发明是否具备突出的实质性特点和显著的进步。判断过程中，需要根据不同保护主题的具体限定内容，确定发明与最接近的现有技术的区别特征，然后基于该区别特征在发明中所能达到的技术效果确定发明实际解决的技术问题，再判断现有技术整体上是否给出了技术启示，基于此得出发明相对于现有技术是否显而易见。 |
| - | 实现多机器人路径规划。 | + | 生物技术领域的发明创造涉及生物大分子、细胞、微生物个体等不同水平的保护主题。在表征这些保护主题的方式中，除结构与组成等常见方式以外，还包括生物材料保藏号等特殊方式。创造性判断需要考虑发明与现有技术的结构差异、亲缘关系远近和技术效果的可预期性等。 |
| - | 在该解决方案中，采用Messy遗传算法优化后得到机器人的前进 路径，该解决方案的算法特征与技术特征在功能上相互支持、存在相 互作用关系，实现了对机器人前进路径的优化。相对于对比文件1， 确定发明实际解决的技术问题为：如何基于特定的算法使机器人以最 优路径前进。对比文件2已经公开了包括所述混沌遗传算法在内的多 种遗传算法都可被用来进行路径优化，同时采用Messy遗传算法可以 解决其他算法的弊端，从而获得更合理的优化结果。基于对比文件2 给出的启示，本领域技术人员有动机将对比文件1与对比文件2结合 得到发明专利申请的技术方案。因此，要求保护的发明技术方案相对 于对比文件1和对比文件2的结合是显而易见的，不具备创造性。 | + | 以下，示出本领域不同保护主题创造性判断中的一些具体情形。 |
| - | 【例13】 | + | 9.4.2.1 涉及遗传工程的发明 |
| - | 一种物流配送方法 | + | （1）基因 |
| - | 申请内容概述 | + | 如果某结构基因编码的蛋白质与已知的蛋白质相比，具有不同的氨基酸序列，并具有不同类型的或者改善的性能，而且现有技术没有给出该序列差异带来上述性能变化的技术启示，则编码该蛋白质的基因发明具有创造性。 |
| - | 在货物配送过程中，如何有效提高货物配送效率以及降低配送成 本，是发明专利申请所要解决的问题。在物流人员到达配送地点后， | + | 如果某蛋白质的氨基酸序列是已知的，则编码该蛋白质的基因的发明不具有创造性。如果某蛋白质已知而其氨基酸序列是未知的，那么只要本领域技术人员在该申请提交时可以容易地确定其氨基酸序列，编码该蛋白质的基因发明就不具有创造性。但是，上述两种情形下，如果该基因具有特定的碱基序列，而且与其他编码所述蛋白质的、具有不同碱基序列的基因相比，具有本领域技术人员预料不到的技术效果，则该基因的发明具有创造性。 |
| - | 申请的权利要求 | + | 如果一项发明要求保护的结构基因是一个已知结构基因的可自然获得的突变结构基因，且该要求保护的结构基因与该已知结构基因源于同一物种，也具有相同的性质和功能，则该发明不具备创造性。 |
| - | 一种物流配送方法，其通过批量通知用户取件的方式来提高物流 配送效率，该方法包括： | + | （2）多肽或者蛋白质 |
| - | 当派件员需要通知用户取件时，派件员通过手持的物流终端向服 务器发送货物已到达的通知； | + | 如果发明要求保护的多肽或者蛋白质与已知的多肽或者蛋白质在氨基酸序列上存在区别，并具有不同类型的或者改善的性能，而且现有技术没有给出该序列差异带来上述性能变化的技术启示，则该多肽或者蛋白质的发明具有创造性。 |
| - | 服务器批量通知派件员派送范围内的所有订货用户； | + | （3）重组载体 |
| - | 接收到通知的订货用户根据通知信息完成取件； | + | 如果发明针对已知载体和/ |
| - | 其中，服务器进行批量通知具体实现方式为，服务器根据物流终 端发送的到货通知中所携带的派件员ID、物流终端当前位置以及对应 的配送范围，确定该派件员ID所对应的、以所述物流终端的当前位 置为中心的配送距离范围内的所有目标订单信息，然后将通知信息推 送给所有目标订单信息中的订货用户账号所对应的订货用户终端。 | + | 如果载体与插入的基因都是已知的，通常由它们的结合所得到的重组载体的发明不具有创造性。但是，如果由它们的特定结合形成的重组载体的发明与现有技术相比具有预料不到的技术效果，则该重组载体的发明具有创造性。 |
| - | 分析及结论 | + | （4）转化体 |
| - | 对比文件1公开了一种物流配送方法，其由物流终端对配送单上 | + | 如果发明针对已知宿主和/ |
| - | 发明专利申请的解决方案与对比文件1的区别在于批量通知用 户订货到达，为实现批量通知，方案中服务器、物流终端和用户终端 之间的数据架构和数据通信方式均做出了相应调整，取件通知规则和 具体的批量通知实现方式在功能上彼此相互支持、存在相互作用关 系。相对于对比文件1，确定发明实际解决的技术问题是如何提高订 单到达通知效率进而提高货物配送效率。由此可以使物流派送人员的 操作更便利、订货用户接收取货通知更及时，提高了取送货双方的用 户体验。本申请的解决方案能够获得提高订单到达通知效率进而提高 货物配送效率的技术效果以及用户体验的提升，这种用户体验的提升 是由功能上彼此相互支持、存在相互作用关系的数据架构和数据通信 方式的调整以及取件通知规则和具体的批量通知实现方式共同带来 的。由于现有技术并不存在对上述对比文件1做出改进从而获得发明 专利申请的技术方案的技术启示，要求保护的发明技术方案具备创造 性。 | + | 如果宿主与插入的基因都是已知的，通常由它们的结合所得到的转化体的发明不具有创造性。但是，如果由它们的特定结合形成的转化体的发明与现有技术相比具有预料不到的技术效果，则该转化体的发明具有创造性。 |
| - | 【例14】 | + | （5）融合细胞 |
| - | 一种动态观点演变的可视化方法 | + | 如果亲代细胞是已知的，通常由这些亲代细胞融合所得到的融合细胞的发明不具有创造性。但是，如果该融合细胞与现有技术相比具有预料不到的技术效果，则该融合细胞的发明具有创造性。 |
| - | 申请内容概述 | + | （6）单克隆抗体 |
| - | 近年来人们越来越多地通过社交平台发表他们的意见和想法，人 们在社交平台上发表的带有情感的内容反映了人们观点的演变，并可 以由此看出事件的发展、变化和趋势。发明专利申请通过自动采集社 交平台人们发表的信息并对其中的情感进行分析，通过计算机绘制情 感可视化图来帮助人们更好地理解情感在不同时间的强度变化和随 时间而演变的趋势。 | + | 如果抗原是已知的，采用结构特征表征的该抗原的单克隆抗体与已知单克隆抗体在决定功能和用途的关键序列上明显不同，且现有技术没有给出获得上述序列的单克隆抗体的技术启示，且该单克隆抗体能够产生有益的技术效果，则该单克隆抗体的发明具有创造性。 |
| - | 申请的权利要求 | + | 如果抗原是已知的，并且很清楚该抗原具有免疫原性（例如由该抗原的多克隆抗体是已知的或者该抗原是大分子多肽就能得知该抗原明显具有免疫原性），那么仅用该抗原限定的单克隆抗体的发明不具有创造性。但是，如果该发明进一步由分泌该抗原的单克隆抗体的杂交瘤限定，并因此使其产生了预 料不到的技术效果，则该单克隆抗体的发明具有创造性。 |
| - | 一种动态观点演变的可视化方法，所述方法包括： | + | 9.4.2.2 涉及微生物的发明 |
| - | 步骤一，由计算设备确定所采集的信息集合中信息的情感隶属度 和情感分类，所述信息的情感隶属度表示该信息以多大概率属于某一 情感分类； | + | （1）微生物本身 |
| - | 步骤二，所述情感分类为积极、中立或消极，具体分类方法为： | + | 与已知种的分类学特征明显不同的微生物（即新的种）具有创造性。如果发明涉及的微生物的分类学特征与已知种的分类学特征没有实质区别，但是该微生物产生了本领域技术人员 预料不到的技术效果，那么该微生物的发明具有创造性。 |
| - | 步骤三，基于所述信息的情感分类，自动建立所述信息集合的情 感可视化图形的几何布局，以横轴表示信息产生的时间，以纵轴表示 属于各情感分类的信息的数量； | + | （2）有关微生物应用的发明 |
| - | 步骤四，所述计算设备基于所述信息的情感隶属度对所建立的几 何布局进行着色，按照信息颜色的渐变顺序为各情感分类层上的信息 着色。 | + | 对于微生物应用的发明，如果发明中使用的微生物是已知的种，并且该微生物与已知的、用于同样用途的另一微生物属于同一个属，那么该微生物应用的发明不具有创造性。但是，如果与应用已知的、属于同一个属中的另一微生物相比，该微生物的应用产生了预料不到的技术效果，那么该微生物应用的发明具有创造性。 |
| - | 分析及结论 | + | 如果发明中所用的微生物与已知种的微生物具有明显不同的分类学特征（即发明所用的微生物是新的种），那么即使用途相同，该微生物应用的发明也具有创造性。 |
| - | 对比文件1公开了一种基于情感的可视化分析方法，其中时间被 表示为一条水平轴，每条色带在不同时间的宽度代表一种情感在该时 间的度量，用不同的色带代表不同的情感。 | + | 9.4.3 实用性 |
| - | 发明专利申请的解决方案与对比文件1的区别在于步骤二中设定 的情感的具体分类规则。从申请内容中可以看出，即使情感分类规则 不同，对相应数据进行着色处理的技术手段也可以是相同的，不必作 出改变，即上述情感分类规则与具体的可视化手段并非功能上彼此相 互支持、存在相互作用关系。与对比文件1相比，发明专利申请只是 提出了一种新的情感分类的规则，没有实际解决任何技术问题，也没 有针对现有技术作出技术贡献。因此，要求保护的发明技术方案相对 于对比文件1不具备创造性。 | + | 在生物技术领域中，某些发明由于不能重现而不具有工业实用性，因此不能被授予专利权。 |
| - | 【例15】 | + | 9.4.3.1 由自然界筛选特定微生物的方法 |
| - | 一种用于适配神经网络参数的方法 | + | 这种类型的方法由于受到客观条件的限制，且具有很大随机性，因此在大多数情况下都是不能重现的。例如从某省某县某地的土壤中分离筛选出一种特定的微生物，由于其地理位置的不确定和自然、人为环境的不断变化，再加上同一块土壤中特定的微生物存在的偶然性，致使不可能在专利有效期二十年内能重现地筛选出同种同属、生化遗传性能完全相同的微生物体。因此，由自然界筛选特定微生物的方法，一般不具有工业实用性，除非申请人能够给出充足的证据证明这种方法可以重复实施，否则这种方法不能被授予专利权。 |
| - | 申请内容概述 | + | 9.4.3.2 通过物理、化学方法进行人工诱变生产新微生物的方法 |
| - | 针对不同的应用场景需设计不同的神经网络架构，并且需在某一 | + | 这种类型的方法主要依赖于微生物在诱变条件下所产生的随机突变，这种突变实际上是DNA复制过程中的一个或者几个碱基的变化，然后从中筛选出具有某种特征的菌株。由于碱基变化是随机的，因此即使清楚记载了诱变条件，也很难通过重复诱变条件而得到完全相同的结果。这种方法在绝大多数情况下不符合专利法< |
| - | 申请的权利要求 | + | ==== 9.5 遗传资源来源的披露 ==== |
| - | 一种用于适配神经网络参数的方法，所述方法包括： | + | 9.5.1 术语的解释 |
| - | 针对神经网络至少一层中的每一层的权重参数，选择多个维度； 确定所述权重参数在所述多个维度中每个维度上的尺寸； 基于支持神经网络计算的硬件的使用率，确定所述权重参数在所 述多个维度中每个维度上的目标尺寸的候选值集合； | + | 专利法所称遗传资源的直接来源，是指获取遗传资源的直接渠道。申请人说明遗传资源的直接来源，应当提供获取该遗传资源的时间、地点、方式、提供者等信息。 |
| - | 选取所述候选值集合中大于或等于对应维度上的尺寸的所有候 | + | 专利法所称遗传资源的原始来源，是指遗传资源所属的生物体在原生环境中的采集地。遗传资源所属的生物体为自然生长的生物体的，原生环境是指该生物体的自然生长环境；遗传资源所属的生物体为培植或者驯化的生物体的，原生环境是指该生物体形成其特定性状或者特征的环境。申请人说明遗传资源的原始来源，应当提供采集该遗传资源所属的生物体的时 |
| - | 选值子集，确定所述候选值子集中的最小值为对应维度上的目标尺 寸； | + | 间、地点、采集者等信息。 |
| - | 如果所述权重参数在多个维度中的至少一个维度上的尺寸小于 对应维度上的目标尺寸，则在所述维度上对权重参数进行填充，使得 填充之后获得的权重参数在每个维度上的尺寸等于对应维度上的目 标尺寸。 | + | 9.5.2 对披露内容的具体要求 |
| - | 分析及结论 | + | 就依赖遗传资源完成的发明创造申请专利，申请人应当在请求书中予以说明，并且在专利局制定的遗传资源来源披露登记表（以下简称为登记表）中填写有关遗传资源直接来源和原始来源的具体信息。 |
| - | 对比文件1公开了面向神经网络处理器的设计方法，该方法根据 神经网络拓扑结构、神经网络层中各层的权重参数和维度参数，以及 硬件资源约束参数等，从已构建的神经网络组件库中查找单元库，并 依据单元库生成对应于神经网络模型的神经网络处理器的硬件描述 语言代码，进而将所述硬件描述语言代码转化为所述神经网络处理器 的硬件电路。其中将神经网络特征数据和权重数据划分为适当的数据 块集中存储和访问。发明专利申请的解决方案与对比文件1的区别在 于确定神经网络每一层权重参数在每个维度上的尺寸，基于硬件使用 率确定权重参数在每个维度上的目标尺寸的候选值集合，选取对应维 度上的候选值子集并确定其中最小值为目标尺寸，如果权重参数在至 少一个维度上的尺寸小于目标尺寸则对所述维度上的权重参数进行 填充。 | + | 申请人对直接来源和原始来源的披露应符合登记表的填写要求，清楚、完整地披露相关信息。 |
| - | 基于申请文件可知，该解决方案通过将权重参数的尺寸填充为等 于目标尺寸，当支持神经网络的硬件对神经网络的数据进行运算时， 硬件能够高效处理所述数据，该解决方案中的算法提升了硬件的运算 效率。因此，上述用于适配神经网络参数的算法特征与技术特征在功 能上彼此相互支持、存在相互作用关系。相对于对比文件1，确定发 | + | 如果遗传资源的直接来源为从某个机构获得，例如保藏机构、种子库（种质库）、基因文库等，该机构知晓并能够提供原始来源的，申请人应当提供该遗传资源的原始来源信息。申请人声称无法说明原始来源的，应当陈述理由，必要时提供有关证据。例如指明“该种子库未记载该遗传资源的原始来源” “该种子库不能提供该遗传资源的原始来源”，并提供该种子库出具的相关书面证明。 |
| - | 6.3 说明书及权利要求书的撰写 | + | 9.5.3 遗传资源来源披露的审查 |
| - | 6.3.1 说明书的撰写 | + | 在依据专利法< |
| - | 包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请的说明书 应当清楚、完整地描述发明为解决其技术问题所采用的解决方案。所 述解决方案在包含技术特征的基础上，可以进一步包含与技术特征功 能上彼此相互支持、存在相互作用关系的算法特征或商业规则和方法 特征。 | + | 对于依赖于遗传资源完成的发明创造，审查员应当审查申请人是否提交了登记表。 |
| - | 说明书中应当写明技术特征和与其功能上彼此相互支持、存在相 互作用关系的算法特征或商业规则和方法特征如何共同作用并且产 生有益效果。例如，包含算法特征时，应当将抽象的算法与具体的技 术领域结合，至少一个输入参数及其相关输出结果的定义应当与技术 领域中的具体数据对应关联起来；包含商业规则和方法特征时，应当 对解决技术问题的整个过程进行详细描述和说明，使得所属技术领域 的技术人员按照说明书记载的内容，能够实现该发明的解决方案。 | + | 如果申请人未提交登记表，审查员应当在审查意见通知书中告知申请人补交登记表，通知书中还应当具体指明哪些遗传资源需要披露来源并说明理由。 |
| - | 说明书应当清楚、客观地写明发明与现有技术相比所具有的有益 效果，例如质量、精度或效率的提高，系统内部性能的改善等。如果 从用户的角度而言，客观上提升了用户体验，也可以在说明书中进行 说明，此时，应当同时说明这种用户体验的提升是如何由构成发明的 技术特征，以及与其功能上彼此相互支持、存在相互作用关系的算法 特征或商业规则和方法特征共同带来或者产生的。 | + | 如果申请人提交的登记表中仅披露了部分遗传资源的来源，审查员应当在审查意见通知书中告知申请人补全登记表，通知书中还应当具体指明需要补充披露来源的遗传资源并说明理由。 |
| - | 6.3.2 权利要求书的撰写 | + | 如果申请人提交了登记表，审查员应当审查该登记表中是否说明了该遗传资源的直接来源和原始来源；对于未说明原始来源的，是否说明了理由。如果申请人填写的登记表不符合规定，审查员应当在审查意见通知书中指出登记表中存在的缺陷。经申请人陈述意见或者进行修改后仍不符合专利法< |
| - | 包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请的权利要 求应当以说明书为依据，清楚、简要地限定要求专利保护的范围。权 利要求应当记载技术特征以及与技术特征功能上彼此相互支持、存在 相互作用关系的算法特征或商业规则和方法特征。 | + | 需要注意的是，登记表中的内容不属于原说明书和权利要求书记载的内容，因此不能作为判断说明书是否充分公开的依据，也不得作为修改说明书和权利要求书的基础。 |