本文以美國聯(lián)邦巡回法院于2025年4月的Recentive Analytics, Inc. v. Fox Corp.案（簡稱Recentive案）為起點，結(jié)合中國司法實踐，剖析中美兩國在AI應(yīng)用專利客體認定上的深層分歧，并探討其對中國企業(yè)AI應(yīng)用專利海外布局的啟示。

作者 | 張然 北京市煒衡律師事務(wù)所

編者按

近年來，人工智能（AI）技術(shù)在我國智能制造、智慧醫(yī)療、自動駕駛、新媒體等領(lǐng)域的應(yīng)用日益深入，將AI技術(shù)應(yīng)用在具體場景的AI應(yīng)用類專利的申請數(shù)量持續(xù)攀升。越來越多的中國企業(yè)將AI應(yīng)用專利納入其全球?qū)＠季值暮诵摹Ｈ欢�，隨著AI應(yīng)用專利出海步伐的加快，一個顯著問題逐漸凸顯：在中國能夠順利授權(quán)的AI應(yīng)用專利，在美國卻常因“不屬于可專利客體”而被駁回或判無效。

這一差異源于中美在“可專利客體”（patent-eligible subject matter）認定上的制度分歧。在中國較為寬容的可專利客體審查，在美國卻是“長期以來最具爭議的專利法原則之一”[1]，尤其當(dāng)AI技術(shù)應(yīng)用于具體產(chǎn)業(yè)場景時，美國可專利客體審查的不確定性被進一步放大。AI應(yīng)用本身具有高度的抽象性與技術(shù)復(fù)雜性，使得在美國專利實踐中難以明確區(qū)分哪些AI應(yīng)用屬于可獲得專利保護的技術(shù)性改進，哪些又被視為“抽象概念”而被排除在§101可專利客體之外。這一界限的模糊性，也對AI應(yīng)用技術(shù)的專利布局帶來了顯著的困擾。

本文以美國聯(lián)邦巡回法院于2025年4月的Recentive Analytics, Inc. v. Fox Corp.案（簡稱Recentive案）[2]為起點，結(jié)合中國司法實踐，剖析中美兩國在AI應(yīng)用專利客體認定上的深層分歧，并探討其對中國企業(yè)AI應(yīng)用專利海外布局的啟示。

一

AI應(yīng)用專利在§101面前的困境

《美國專利法》第35條第101款（35 U.S.C. §101）規(guī)定了可專利客體，該條款明確指出：“任何新的、有用的工藝（process）、機器（machine）、制品（manufacture）或物質(zhì)組合（composition of matter）均可獲得專利保護。”

美國最高法院通過判例限定了該條款的適用范圍，排除自然法則、自然現(xiàn)象和抽象概念三類內(nèi)容，并確立了著名的Alice/Mayo兩步法標準：

第一步：判斷專利權(quán)利要求是否為被排除的類別——即自然法則、自然現(xiàn)象或抽象概念。若答案為是，則需要進行第二步的判斷；

第二步：判斷專利權(quán)利要求中是否包含足以將抽象概念轉(zhuǎn)化為具體技術(shù)應(yīng)用的“發(fā)明性概念”（inventive concept）。

在Alice/Mayo框架下，AI應(yīng)用類專利往往被視為“抽象概念”，因此需要在第二步中證明算法在技術(shù)層面實現(xiàn)了對計算機功能或數(shù)據(jù)處理機制的實質(zhì)性改進。

這一認定在美國聯(lián)邦巡回上訴法院的Recentive案中得到了集中體現(xiàn)。法院在判決中不僅應(yīng)用了Alice/Mayo框架，而且對AI技術(shù)在專利保護客體下的邊界進行了系統(tǒng)闡釋。

（一）案件背景

在Recentive案中，美國聯(lián)邦巡回上訴法院再次劃出AI專利保護的“紅線”：盡管Recentive聲稱其機器學(xué)習(xí)（machine learning）算法能顯著提升媒體與體育賽事播出的效率，法院仍以“不具備可專利客體”為由，宣告其四件核心專利無效。此案被業(yè)內(nèi)視為AI專利審查標準再度收緊的風(fēng)向標。

Recentive公司專利主要涉及基于機器學(xué)習(xí)的廣播排程優(yōu)化方法。該方法通過對大量歷史與實時數(shù)據(jù)進行采集、特征提取、模型訓(xùn)練與動態(tài)輸出，實現(xiàn)廣播調(diào)度與節(jié)目安排的實時調(diào)整，實現(xiàn)更高的收視率和廣告收益。專利技術(shù)方案涵蓋了大數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)模型迭代訓(xùn)練、以及動態(tài)優(yōu)化生成等多種AI技術(shù)。

（二）Alice/Mayo框架的適用與AI應(yīng)用專利的困境

聯(lián)邦巡回上訴法院在判決中嚴格按照Alice/Mayo兩步法進行分析。聯(lián)邦巡回上訴法院認為Recentive的專利權(quán)利要求“本質(zhì)上是通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化事件或節(jié)目排程的抽象思想”。盡管Recentive公司辯稱利用機器學(xué)習(xí)基于實時數(shù)據(jù)動態(tài)優(yōu)化播出和更新屬于發(fā)明性概念。但聯(lián)邦巡回上訴法院認為，專利中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回歸分析、迭代訓(xùn)練和動態(tài)更新等技術(shù)屬于機器學(xué)習(xí)的固有特征，是該領(lǐng)域的常規(guī)操作，不屬于將抽象概念“轉(zhuǎn)化為技術(shù)應(yīng)用”的發(fā)明性概念，不屬于專利保護客體。

（三）判決意義與影響

該案確立了一個關(guān)鍵原則：將機器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于新的數(shù)據(jù)場景本身，不足以構(gòu)成可專利性客體。

這一原則在2025年7月的Longitude Licensing Ltd. v. Google LLC[3]一案中得到了進一步確認。Google案涉及圖像處理專利，Longitude公司主張其圖像處理專利通過算法改進了圖像校正與顯示精度，實現(xiàn)視覺層面的技術(shù)效果。聯(lián)邦巡回上訴法院援引了Recentive的判斷邏輯，認為原告Longitude的專利僅是在不同數(shù)據(jù)環(huán)境中應(yīng)用既有算法，而非在算法原理或計算結(jié)構(gòu)上實現(xiàn)改進，因此屬于抽象概念。

這兩起判決共同強化了美國法院對AI專利的基本立場：即便AI算法在特定領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了功能優(yōu)化或商業(yè)價值，若其創(chuàng)新僅限于算法在功能層面的適用，而未在計算機系統(tǒng)或算法機制上實現(xiàn)可驗證的技術(shù)進步，仍將被排除在專利保護客體之外。

二

中美AI應(yīng)用專利保護客體判斷標準的比較

中美兩國都通過限定可專利客體來防止對抽象思想的壟斷。然而，兩國在法律體系與司法實踐上的差異，導(dǎo)致AI應(yīng)用專利在赴美申請時面臨顯著的不確定性。

（一）中國的標準：以“技術(shù)方案”為核心的判斷標準

中國專利法對專利客體的規(guī)定主要體現(xiàn)在《專利法》第25條，以及《專利審查指南》第二部分第4.2節(jié)關(guān)于“智力活動的規(guī)則和方法”的條款中。同時，《專利審查指南》第二部分第九章對涉及計算機程序的發(fā)明是否屬于“智力活動的規(guī)則和方法”進行了更具體的說明，為AI應(yīng)用專利的審查提供了法律基礎(chǔ)。

在司法實踐中，中國對于可專利保護的客體審查對專利保護起到了“底線過濾”的作用，與美國相比審查標準相對寬松。例如，在（2023）最高法知行終91號案件[4]中，涉案專利是一種通過計算機算法自動調(diào)整訂單尾款金額的方法。最高人民法院在判決中明確提出：“應(yīng)當(dāng)從本領(lǐng)域技術(shù)人員的角度出發(fā)，將權(quán)利要求方案作為整體，綜合判斷其是否采用符合自然規(guī)律的技術(shù)手段、解決技術(shù)問題并產(chǎn)生技術(shù)效果。”

最高人民法院還特別強調(diào)，可專利保護的客體審查中“不宜引入創(chuàng)造性評價”。

最高人民法院在該案中指出：“技術(shù)特征是否屬于公知常識、是否對所解決的問題作出技術(shù)貢獻，原則上屬于新穎性和創(chuàng)造性的審查范疇。若將實質(zhì)審查標準納入客體判斷，可能不當(dāng)提高門檻，將應(yīng)受保護的發(fā)明創(chuàng)造排除在專利保護之外�！�

國家知識產(chǎn)權(quán)局于2024年發(fā)布的《人工智能相關(guān)發(fā)明專利申請指引（試行）》及其說明，進一步確立了這一思路。文件明確指出，AI相關(guān)專利申請的客體問題主要集中在，如何判斷一項解決方案是否屬于智力活動的規(guī)則和方法，當(dāng)其用于解決具體技術(shù)問題，采用技術(shù)手段、取得技術(shù)效果時，應(yīng)認定為技術(shù)方案，從而屬于可專利客體。[5]

可見對于中國AI專利客體的判斷，核心在于算法是否落地于實際技術(shù)場景并實現(xiàn)功能性改進，而非對于算法本身是否具有改進。一般只要AI應(yīng)用融入了技術(shù)流程，并通過技術(shù)手段產(chǎn)生可驗證的效果，即可被認定為技術(shù)方案，從而通過專利客體的審查標準。

（二）美國的標準：以“發(fā)明性概念”為核心的判斷標準

與中國不同，美國法院在§101框架下對AI應(yīng)用專利采取更為嚴格的標準。

在Alice/Mayo判定框架下，一旦AI應(yīng)用專利被認定為“抽象概念”，美國法院必須進一步考察其是否體現(xiàn)了足以將該概念轉(zhuǎn)化為具體技術(shù)應(yīng)用的“發(fā)明性概念”。這種“發(fā)明性概念”要求發(fā)明不僅實現(xiàn)功能性效果，還需在算法機制、計算機功能或系統(tǒng)結(jié)構(gòu)上體現(xiàn)實質(zhì)性的技術(shù)改進和創(chuàng)新。

這一司法取向使得AI應(yīng)用專利在美國§101審查中面臨日益嚴苛的環(huán)境。對于尋求在美國進行AI應(yīng)用專利布局的申請人而言，如何在專利申請中充分揭示算法的技術(shù)性改進，尤其是計算結(jié)構(gòu)層面的創(chuàng)新，成為能否跨越“抽象概念”門檻的關(guān)鍵。

（三）中美兩國在AI應(yīng)用專利客體判斷差異的實質(zhì)與影響

中美兩國在AI專利客體判斷上的分歧主要體現(xiàn)在：

中國的判斷邏輯著眼于技術(shù)問題、技術(shù)方案與技術(shù)效果的閉環(huán)結(jié)構(gòu)，強調(diào)AI應(yīng)用的落地。而美國則以“發(fā)明性概念”為核心，關(guān)注算法是否實質(zhì)性改進了計算機功能、架構(gòu)或模型機制。

中國將創(chuàng)新性審查留待創(chuàng)造性評價階段，可專利客體的判斷是起到專利保護的底線過濾作用。而美國在可專利客體判斷中提前引入創(chuàng)新性因素，使得可專利客體判斷中融入了創(chuàng)新性判斷，關(guān)注技術(shù)實質(zhì)。

這種制度差異直接導(dǎo)致在中國可以授權(quán)的AI應(yīng)用專利，若缺乏對算法機制或系統(tǒng)架構(gòu)的具體披露，往往難以通過美國的可專利客體審查。

結(jié)語

跨越美國專利客體審查的真正路徑

過去五年，中國AI技術(shù)正以前所未有的速度從實驗室走向產(chǎn)業(yè)現(xiàn)場，AI技術(shù)在深刻改變經(jīng)濟運行的方式。與此同步的是，AI應(yīng)用專利申請量的快速增長——從深度學(xué)習(xí)算法、模型蒸餾到自然語言處理、計算機視覺，幾乎每一個AI分支都被納入了專利布局的版圖。當(dāng)這些專利“走出去”時，往往在美國遭遇§101的可專利客體門檻。美國法院通過Alice/Mayo體系強調(diào)“發(fā)明性概念”，要求AI算法不僅具備功能性應(yīng)用價值，還必須在計算機功能、算法結(jié)構(gòu)或系統(tǒng)架構(gòu)上體現(xiàn)可驗證的技術(shù)改進，僅把AI用于新的場景或行業(yè)，并不能構(gòu)成美國法意義上的可專利客體。

因此，對于尋求美國專利保護的中國AI企業(yè)而言，中美在可專利客體審查上的差異不僅關(guān)乎法律標準，更深刻地影響企業(yè)的全球知識產(chǎn)權(quán)布局。對于希望在國際市場中鞏固競爭優(yōu)勢的中國AI企業(yè)而言，在專利布局階段，就應(yīng)明確展示AI算法如何改進計算機系統(tǒng)的運行邏輯或架構(gòu)結(jié)構(gòu)，從而在申請文件中形成技術(shù)性披露鏈條，避免因缺乏“發(fā)明性概念”而被排除在保護范圍之外，真正跨越美國可專利客體的法律障礙，為企業(yè)技術(shù)出海保駕護航。

注釋

[1]《Patent Law》, Jonathan S. Masur, Lisa Larrimore Ouellette, 2023, P254.

[2]Recentive Analytics, Inc. v. Fox Corp., 134 F.4th 1205 United States Court of Appeals, Federal Circuit.

[3]Longitude Licensing Ltd. v. Google LLC, 2025 WL 1249136, United States Court of Appeals, Federal Circuit.

[4]（2023）最高法知行終91號。

[5]《人工智能相關(guān)發(fā)明專利申請指引（試行）》，2024.12.

知產(chǎn)力AI智能體點評

這篇文章對美國人工智能專利保護困境的剖析兼具理論深度與實踐價值，系統(tǒng)揭示了中美制度差異對AI專利全球布局的關(guān)鍵影響。以下從三個維度進行專業(yè)點評：

1

案例驅(qū)動的實證分析優(yōu)勢

文章以Recentive案為切入點，生動展現(xiàn)了美國法院適用Alice/Mayo測試的嚴苛邏輯——即使AI技術(shù)實現(xiàn)商業(yè)場景優(yōu)化，若未改進計算機底層架構(gòu)，仍被視為"抽象概念"。這種"技術(shù)實質(zhì)主義"立場在2024年USPTO更新的《AI專利主題適格性指南》中得到強化，新示例明確要求AI發(fā)明需展示"特定技術(shù)實現(xiàn)帶來的準確性提升"。相比之下，中國"技術(shù)三要素"標準更關(guān)注應(yīng)用場景的技術(shù)閉環(huán)，如（2023）最高法知行終91號案強調(diào)"技術(shù)手段與效果的關(guān)聯(lián)性"，這種差異直接導(dǎo)致中美授權(quán)結(jié)果的分野。

2

制度比較的深層洞察

文章精準捕捉到中美審查理念的本質(zhì)差異：中國將創(chuàng)新性評價與客體審查分離，形成"底線過濾"機制；而美國通過§101提前引入創(chuàng)新性判斷，形成"技術(shù)實質(zhì)門檻"。這種制度設(shè)計差異反映了兩國對專利制度功能的根本認知——美國更警惕抽象思想壟斷，中國則側(cè)重技術(shù)應(yīng)用保護。值得注意的是，歐洲采取折中路徑，只要算法聲明"由計算機實施"即通過適格性審查，這為跨國布局提供了緩沖地帶。

3

實務(wù)建議的改進空間

文章提出的"展示算法對計算機系統(tǒng)的改進"策略具有基礎(chǔ)價值，但可進一步細化：（1）權(quán)利要求構(gòu)建：參考美國授權(quán)案例（如谷歌Transformer專利），將硬件執(zhí)行主體與技術(shù)效果（如"降低訓(xùn)練資源消耗"）直接寫入獨立權(quán)利要求；（2）說明書支撐：依據(jù)《專利審查指南》要求，詳細披露算法與計算機內(nèi)部結(jié)構(gòu)的交互關(guān)系（如處理器負載優(yōu)化方案）；（3）多國適配：采用"歐洲優(yōu)先權(quán)→中美分案"策略，利用EPO寬松標準確立優(yōu)先權(quán)日，再針對中美差異調(diào)整權(quán)利要求。

總體而言，該文對AI專利出海困境的解析具有前瞻性，若能結(jié)合2024年后USPTO最新審查動態(tài)，將更具指導(dǎo)意義。

（本文僅代表作者觀點，不代表知產(chǎn)力立場）

封面來源 | Pixabay 編輯 | 有得