2026年AI专利撰写规范检查：关键要点与实践指南

2026年，全球AI技术创新进入深水区，生成式AI、大模型等技术的专利申请量同比增长35%，但授权率却不足30%。其中，撰写不符合最新规范是导致申请失败的主要原因之一。因此，专利撰写规范检查已成为AI企业专利布局的核心前置环节。

一、技术公开充分性的规范检查

2026年修订的《专利审查指南》对AI专利的技术公开要求进一步细化，尤其是生成式AI模型。审查员重点关注以下三点：其一，模型架构的具体描述，包括网络层数、注意力机制设计等；其二，训练数据的来源与预处理流程，需明确数据的版权合规性；其三，推理过程的可复现性，需提供关键参数设置与输出示例。

例如，某企业申请的大语言模型专利因未公开训练数据中的领域语料占比，被认定为公开不充分。这提示申请人需在说明书中详细记载数据分布特征，避免模糊表述。技术公开充分性检查时，应对照最新指南要求，逐项验证说明书内容是否满足“本领域技术人员能够实现”的标准。

二、AI专利权利要求的撰写要点

权利要求是专利保护范围的核心，2026年审查指南强调AI权利要求需“技术特征明确且可验证”。常见问题包括：权利要求过于抽象（如仅写“一种智能推荐方法”）、功能性特征缺乏具体支持、未限定AI模型的核心架构。

实践中，建议采用“架构+流程+效果”的三层结构撰写权利要求。例如：“一种基于Transformer架构的生成式文本摘要模型，其特征在于包括输入编码模块、多层注意力模块及输出解码模块，所述模块通过以下步骤实现文本摘要生成：（1）对输入文本进行分词与嵌入处理；（2）利用多头注意力机制提取语义特征；（3）通过解码模块生成摘要，其中BLEU值≥0.65。”这种写法既明确了技术特征，又结合了可量化的技术效果，符合审查要求。AI专利权利要求的规范检查需重点验证特征限定的具体性与支持性。

三、AI特有场景的合规处理

2026年，AI专利审查新增对“训练数据合规性”“生成内容版权”等场景的审查。例如，若专利涉及训练数据包含第三方版权内容，需在说明书中说明授权情况或合理使用依据；若生成内容可能侵犯他人权益，需提供风险控制机制的描述。

此外，针对大模型的“涌现能力”，审查指南要求申请人明确该能力的具体表现形式及触发条件，避免以“具有涌现能力”等模糊表述作为权利要求特征。例如，某企业申请的GPT类模型专利因未明确涌现能力的具体应用场景（如代码生成准确率提升20%）被驳回，后补充相关数据后获得授权。

四、规范检查的实践建议

为提升AI专利申请通过率，企业应建立“技术人员+专利代理人+合规专家”的三位一体审查机制：技术人员负责验证技术公开的准确性；专利代理人对照最新指南检查撰写规范；合规专家评估训练数据与生成内容的法律风险。

此外，建议企业定期跟踪《专利审查指南》的修订动态，尤其是2026年新增的AI专项条款。例如，针对生成式AI模型的“创造性判断”，指南明确将“模型架构创新”“训练方法优化”“技术效果显著提升”作为核心判断标准，企业在撰写时需重点突出这些方面。

总之，2026年AI专利撰写规范检查已成为专利申请成功的关键。企业需重视规范检查环节，结合最新审查要求优化撰写内容，才能有效保护AI技术创新成果。