杜 鵑 尹海霞

涉及算法的專利申請文件的撰寫技巧

杜 鵑*尹海霞*

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，計算機技術(shù)已經(jīng)大量運用于工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等各個領(lǐng)域，并在不斷地創(chuàng)造出新的結(jié)合運用模式。這一趨勢使得越來越多的與“抽象方法”相關(guān)的專利申請出現(xiàn)，典型的如“涉及算法的發(fā)明專利申請”。對于“涉及算法的發(fā)明專利申請”，在撰寫時最常遇到的問題和困難，主要就是權(quán)利要求請求保護的主題是否屬于專利保護的客體。本文試圖通過兩個案例，從正反兩個方面探討如何才能撰寫出一份滿足《專利法》有關(guān)保護客體要求的專利申請文件。

算法 算法的應(yīng)用 保護客體

首先，需要明確的是，本文中的“算法”是指數(shù)學(xué)運算方法。其次，“算法”屬于人的思維運動，因此它具備不利用自然規(guī)律或者不受自然規(guī)律約束的特點。

涉及算法的專利申請可能存在的問題可以分為兩類：第一類屬于一般性問題，也就是所有專利申請都可能存在的問題，例如說明書的清楚完整性，請求保護的發(fā)明是否具備新穎性、創(chuàng)造性和實用性，權(quán)利要求的保護范圍是否清楚適當(dāng)。第二類屬于特殊性問題，這類問題是與算法的特點緊密相關(guān)的，具體來講，特殊性問題是指請求保護的發(fā)明是否屬于專利保護客體的問題。如果權(quán)利要求的全部內(nèi)容均為“算法”特征，也就是權(quán)利要求請求保護的是單純的算法，那么這樣的主題屬于《專利法》第25條第1款第（2）項的智力活動的規(guī)則和方法，不屬于《專利法》保護的客體。《專利審查指南》（2010版）中給出的求解圓周率和計算摩擦系數(shù)的案例均屬于這類情形。如果權(quán)利要求的限定內(nèi)容既包括算法特征又包括技術(shù)特征，例如權(quán)利要求涉及一種算法在具體工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用方法，該方法反映的是信息技術(shù)與傳統(tǒng)工農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的新融合，是一種新的結(jié)合運用模式。目前，涉及算法的專利申請大多屬于這種類型。由于這樣的權(quán)利要求就整體而言不是一種智力活動的規(guī)則和方法，因此不應(yīng)當(dāng)依據(jù)《專利法》第25條排除其獲得專利權(quán)的可能。但是，這類申請的最大撰寫難點在于，如何將抽象的算法與具體的應(yīng)用領(lǐng)域結(jié)合，以形成《專利法》保護的技術(shù)方案，滿足《專利法》第2條第2款有關(guān)保護客體的要求。

一、相關(guān)規(guī)定梳理

下面，對有關(guān)權(quán)利要求請求保護的主題是否屬于專利保護的客體的相關(guān)規(guī)定進行簡單的梳理。

（一）權(quán)利要求請求保護的主題是否屬于專利保護的客體

1.《專利法》第25條第1款第（2）項規(guī)定，智力活動的規(guī)則和方法不授予專利權(quán)

相應(yīng)地，《專利審查指南》（2010版）第二部分第一章第4.2節(jié)給出了判斷涉及智力活動的規(guī)則和方法的專利申請要求保護的主題是否屬于可授予專利權(quán)的客體時應(yīng)遵循的原則，其中，第一項原則為：“（1）如果一項權(quán)利要求僅僅涉及智力活動的規(guī)則和方法，則不應(yīng)當(dāng)被授予專利權(quán)。如果一項權(quán)利要求，除其主題名稱之外，對其進行限定的全部內(nèi)容均為智力活動的規(guī)則和方法，則該權(quán)利要求實質(zhì)上僅僅涉及智力活動的規(guī)則和方法，也不應(yīng)當(dāng)被授予專利權(quán)。”在該項原則下，《專利審查指南》（2010版）列舉了一些常見的該類發(fā)明，其中包括“數(shù)學(xué)理論和換算方法”。此外，《專利審查指南》（2010版）第二部分第九章第2節(jié)中規(guī)定：“如果一項權(quán)利要求僅僅涉及一種算法或數(shù)學(xué)計算規(guī)則，……則該權(quán)利要求屬于智力活動的規(guī)定和方法，不屬于專利保護的客體。如果一項權(quán)利要求除其主題名稱之外，對其進行限定的全部內(nèi)容僅僅涉及一種算法或者數(shù)學(xué)運算規(guī)則，……則該權(quán)利要求實質(zhì)上僅僅涉及智力活動的規(guī)定和方法，不屬于專利保護的客體?！币簿褪钦f，涉及單純算法的發(fā)明屬于智力活動的規(guī)則和方法。

《專利審查指南》（2010版）第二部分第一章第4.2節(jié)中還給出了判斷涉及智力活動的規(guī)則和方法的專利申請要求保護的主題是否屬于可授予專利權(quán)的客體時應(yīng)遵循的第二項原則，具體為：“（2）除了上述（1）所描述的情形之外，如果一項權(quán)利要求在對其進行限定的全部內(nèi)容中既包含智力活動的規(guī)則和方法的內(nèi)容，又包含技術(shù)特征，則該權(quán)利要求就整體而言并不是一種智力活動的規(guī)則和方法，不應(yīng)當(dāng)依據(jù)《專利法》第二十五條排除其獲得專利權(quán)的可能性?！贝送?，《專利審查指南》（2010版）第二部分第九章第2節(jié)中也給出了與此項原則一致的規(guī)定。

2. 《專利法》第2條第2款規(guī)定，發(fā)明是指對產(chǎn)品、方法或者其改進所提出的新的技術(shù)方案

相應(yīng)地，《專利審查指南》（2010版）第二部分第一章第2節(jié)規(guī)定，未采用技術(shù)手段解決技術(shù)問題，以獲得符合自然規(guī)律的技術(shù)效果的方案，不屬于《專利法》第2條第2款規(guī)定的客體。

這里的“技術(shù)手段”“技術(shù)問題”和“技術(shù)效果”被稱為“技術(shù)三要素”，若要滿足《專利法》第2條第2款規(guī)定的客體要求，必須具備“技術(shù)三要素”?！秾＠麑彶橹改稀罚?010版）還進一步限定，技術(shù)手段通常是由技術(shù)特征來體現(xiàn)的。技術(shù)方案是對要解決的技術(shù)問題所采取的利用了自然規(guī)律的技術(shù)手段的集合。

二、典型案例解析

現(xiàn)在，以兩個涉及算法的專利申請為例，探討一下這類專利申請文件在撰寫上可能遇到的困難以及需要注意的問題。

【案例1】基于馬爾科夫決策過程模型的生物芯片出錯檢測方法

（一）案情介紹

首先，什么是生物芯片？簡單說，生物芯片就是在一塊玻璃片、硅片、尼龍膜等材料上放上生物樣品，然后由一種儀器收集信號，用計算機分析數(shù)據(jù)結(jié)果。和電子芯片一樣，生物芯片也是在微小的尺寸上具有海量的數(shù)據(jù)信息。電子芯片上是一個個半導(dǎo)體電子單元，而生物芯片上是一個個的生物探針分子。也就是說，生物芯片是一種小型化的生化試驗片上系統(tǒng)，一個特定的生物芯片能夠自動完成整個傳統(tǒng)生化試驗流程。但是這種生物芯片的每項操作都有一定的概率出錯。

現(xiàn)有技術(shù)中有關(guān)生物芯片的各種操作出錯檢測的方式有通過攝像頭監(jiān)控點樣，通過溫度傳感器監(jiān)測溫度，通過壓力傳感器檢測點樣針堵塞，通過流速傳感器檢測液體泄漏或堵塞，通過吸光度檢測器檢測微閥的操作是否恰當(dāng)，通過頻閃儀實時觀測生物芯片操作的圖像來判斷閥是否正確開閉、液體泄漏、離心分離的異常等，也就是說現(xiàn)有技術(shù)中是采用傳感器或檢測器等硬件設(shè)備來對生物芯片的錯誤進行檢測，這些儀器檢測獲得的數(shù)據(jù)是判斷生物芯片操作中錯誤的決定因素。

該發(fā)明請求保護一種基于馬爾科夫決策過程模型的生物芯片出錯檢測方法，是馬爾科夫決策過程模型在生物芯片操作的出錯概率的檢測中的運用。如說明書所述，其要解決的問題是克服現(xiàn)有的微流體控制生物芯片的每項操作都可能出錯而無法將有限的片上光學(xué)檢測器分配給最需要檢測的操作的缺陷。

該發(fā)明的獨立權(quán)利要求1如下：

1. 一種基于馬爾科夫決策過程模型的生物芯片出錯檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

根據(jù)樣本操作構(gòu)建第一狀態(tài)和第二狀態(tài)；

通過所述第一狀態(tài)和所述第二狀態(tài)構(gòu)建馬爾科夫決策過程模型；

通過所述馬爾科夫決策過程模型對所述第一狀態(tài)和所述第二狀態(tài)中的錯誤概率進行檢測。

從屬權(quán)利要求進一步限定了以下內(nèi)容：

所述通過所述第一狀態(tài)和所述第二狀態(tài)構(gòu)建馬爾科夫決策過程模型包括：

遍歷決策樹對應(yīng)的子樹，所述子樹包括多個節(jié)點；

獲取所述節(jié)點對應(yīng)的策略；

根據(jù)所述策略、當(dāng)前自然狀態(tài)的自信程度、當(dāng)前自然狀態(tài)轉(zhuǎn)移到下一自然狀態(tài)的收益和所述當(dāng)前自然狀態(tài)轉(zhuǎn)移到所述下一自然狀態(tài)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率獲取當(dāng)前信用狀態(tài)和下一信用狀態(tài)之間的收益；

根據(jù)所述當(dāng)前信用狀態(tài)和所述下一信用狀態(tài)之間的收益、所述當(dāng)前信用狀態(tài)和所述下一信用狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率和折扣系數(shù)獲取期望收益的最大值；

根據(jù)所述期望收益的最大值確定最優(yōu)策略。

從屬權(quán)利要求中限定了如下公式：

從屬權(quán)利要求還對上述公式中的參數(shù)進行了如下限定：

ρ（a，b）為所述當(dāng)前信用狀態(tài)和所述下一信用狀態(tài)之間的收益；

T（s′，a，s）為所述當(dāng)前自然狀態(tài)轉(zhuǎn)移到所述下一自然狀態(tài)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率；

τ（b′，a，b）為所述當(dāng)前信用狀態(tài)轉(zhuǎn)移到所述下一信用狀態(tài)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率；

V*（b）為在t時刻所述期望收益的最大值；

b（s′）為所述下一自然狀態(tài)的自信程度；

Ω（o，a，s′）為所述下一自然狀態(tài)的觀測概率，T（s′，a，s）為所述當(dāng)前自然狀態(tài)轉(zhuǎn)移到所述下一自然狀態(tài)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。

（二）案例解析

在該案中，馬爾科夫決策過程模型是一種數(shù)學(xué)算法，它并不對生物芯片操作過程作直接檢測，而是對檢測數(shù)據(jù)作數(shù)據(jù)處理，而數(shù)學(xué)算法對檢測數(shù)據(jù)作處理必須將檢測數(shù)據(jù)與算法中的函數(shù)參數(shù)進行對應(yīng)，也就是需要獲得生物芯片的操作過程與算法的函數(shù)參數(shù)的對應(yīng)關(guān)系。

上述權(quán)利要求涉及如何基于馬爾科夫決策過程模型對生物芯片的操作過程進行出錯檢測，其中雖然記載了馬爾科夫決策過程模型應(yīng)用于生物芯片出錯檢測領(lǐng)域，但是僅僅是以一種寬泛的方法概括了一個“模型算法”和生物芯片出錯檢測領(lǐng)域的結(jié)合，因為缺少馬爾科夫決策過程模型中各函數(shù)參數(shù)與生物芯片操作的檢測數(shù)據(jù)的相互關(guān)聯(lián)，這種結(jié)合過于抽象，因此，不認(rèn)為該方案是應(yīng)用在某一具體的技術(shù)領(lǐng)域中。并且，上述方案中的“第一狀態(tài)”“第二狀態(tài)”“決策樹”“子樹”“節(jié)點”“策略”“自然狀態(tài)”“自信狀態(tài)”“信用狀態(tài)”“收益”等特征都是模型算法中的抽象概念，這種寬泛的限定導(dǎo)致其本身直接屬于一種抽象概念，而并非結(jié)合了實際內(nèi)容的具體概念，權(quán)利要求的方案僅僅停留在馬爾可夫決策過程模型本身，停留在純數(shù)學(xué)算法，停留在模型中各個參數(shù)本身的定義。因此，馬爾科夫決策過程模型算法和其聲稱的應(yīng)用領(lǐng)域（生物芯片出錯檢測）并沒有達到緊密的結(jié)合，權(quán)利要求請求保護的主題是抽象的模型算法本身，也就是一種單純的算法，其占先①此處的“占先”借鑒于美國聯(lián)邦最高法院在Bilski案的判決中針對“抽象方法”相關(guān)申請?zhí)岢?“算法獨占性”的理論。數(shù)學(xué)算法或原理本身屬于科學(xué)研究中的基礎(chǔ)理論，一方面，由于這些基礎(chǔ)理論是所有應(yīng)用學(xué)科的研究基礎(chǔ)，如果對其進行專利保護，則將使得專利權(quán)人獲得某種基礎(chǔ)原理的獨占權(quán)，從而對所有需要采用該基礎(chǔ)原理的應(yīng)用學(xué)科的技術(shù)創(chuàng)新與發(fā)展帶來不利影響。另一方面，任何國家或地區(qū)的專利法，都會對可專利的對象進行限定，這些限定無一例外地都排除了對抽象概念或智力活動規(guī)則進行授權(quán)。而數(shù)學(xué)算法與原理本身是一種典型的人類智力活動的規(guī)則和方法的延伸，也是一種抽象的概念和理論，因而，在主要國家和地區(qū)的專利審查中都對這類申請不給予專利保護。了算法的所有實質(zhì)性特定應(yīng)用，因此屬于智力活動的規(guī)則和方法，不屬于專利保護的客體。

（三）案件提示

（1）根據(jù)《專利審查指南》（2010版）第二部分第九章第2節(jié)的規(guī)定，“如果一項權(quán)利要求除其主題名稱之外，對其進行限定的全部內(nèi)容僅僅涉及一種算法或者數(shù)學(xué)運算規(guī)則，……則該權(quán)利要求實質(zhì)上僅僅涉及智力活動的規(guī)定和方法，不屬于專利保護的客體”，也就是說，涉及單純算法的發(fā)明專利申請屬于智力活動的規(guī)則和方法，不屬于專利保護的客體。

具體到該案，在判斷權(quán)利要求請求保護的方案是否智力活動的規(guī)則和方法時，不能僅僅從文字層面來判斷該申請是否應(yīng)用于特定技術(shù)領(lǐng)域，更應(yīng)當(dāng)從實質(zhì)內(nèi)容上進行分析。權(quán)利要求必須作為一個整體進行考慮，不應(yīng)當(dāng)將其進行拆分，并刻意忽略其中某一部分。對于如該案這樣，權(quán)利要求是數(shù)學(xué)算法的應(yīng)用方法時，數(shù)學(xué)算法應(yīng)當(dāng)與應(yīng)用領(lǐng)域緊密結(jié)合。如果僅僅是聲稱應(yīng)用于某一技術(shù)領(lǐng)域，或者是以一種寬泛的方式描述了算法與技術(shù)領(lǐng)域的結(jié)合，而沒有清楚地表明解決方案中各步驟與該技術(shù)領(lǐng)域中相應(yīng)物理實現(xiàn)的對應(yīng)關(guān)系，則該方案仍然屬于智力活動的規(guī)則和方法。

（2）就該案而言，專利申請文件應(yīng)該如何撰寫才能滿足專利法有關(guān)保護客體的要求和說明書清楚、完整地描述請求保護的發(fā)明的要求呢？筆者認(rèn)為，首先，權(quán)利要求書應(yīng)當(dāng)清楚地表明解決方案中各步驟以及各函數(shù)參數(shù)與具體的技術(shù)領(lǐng)域中相應(yīng)物理實現(xiàn)的對應(yīng)關(guān)系，各個參數(shù)要結(jié)合具體的技術(shù)領(lǐng)域，有領(lǐng)域、有指向，不能僅僅是名義上進行生物芯片出錯檢測，而實質(zhì)沒有任何具體的限定。其次，說明書不僅要記載具體的技術(shù)領(lǐng)域，還要將馬爾科夫決策過程模型中各函數(shù)參數(shù)與生物芯片操作的檢測數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來，使得所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員按照說明書記載的內(nèi)容，就能夠?qū)崿F(xiàn)基于馬爾科夫決策過程模型的生物芯片出錯檢測。

【案例2】一種縱向抽樣型可靠性鑒定試驗方法

（一）案情介紹

可靠性鑒定試驗是為了鑒定產(chǎn)品與規(guī)定的可靠性要求是否一致，由訂購方、第三方用有代表性的產(chǎn)品在規(guī)定條件下所作的試驗，是產(chǎn)品批量定型、量化生產(chǎn)的重要前提和依據(jù)。可靠性鑒定試驗是根據(jù)抽樣理論制定出來的抽樣方案。一般是橫向抽樣，例如從10 000個中抽取100個，進行連續(xù)試驗，試驗指標(biāo)是計時型指標(biāo)，比如說平均故障間隔時間，即用多長時間壞1次。

作為該案中可靠性鑒定試驗的對象，船用吊艇架是在船上用來放下和吊起救生艇或工作艇的專用設(shè)備。對于船用吊艇架這類大型船用機電產(chǎn)品，通常不具備足夠數(shù)量的抽取樣本（一般每種類型僅有幾個或幾臺），且正常使用屬于間歇性工作（0.5～1次/天），如果在實驗室進行完整連續(xù)的可靠性鑒定試驗，若MTBF＝2 000，0.5h/次，則至少需要進行4 000次試驗，這是任何吊艇架都無法承受的工作強度。因此，吊艇架不可能像家具合頁等產(chǎn)品的質(zhì)量測試那樣在實驗室連續(xù)的起吊，進行可靠性測試。

該發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的受試產(chǎn)品批量小且試驗成本日益提高、產(chǎn)品可靠性指標(biāo)的確定存在困難、尚不掌握確定這類產(chǎn)品可靠性指標(biāo)的方法和模式等問題，提出要解決的技術(shù)問題是：如何在受試產(chǎn)品數(shù)量極少、受試產(chǎn)品的正常使用屬于間歇性工作，且單次使用時間短的情況下進行可靠性鑒定試驗。

該發(fā)明的發(fā)明構(gòu)思體現(xiàn)在兩個方面：一是通過將從批量產(chǎn)品抽取部分產(chǎn)品的橫向抽樣方法變成從產(chǎn)品的整個壽命周期的使用次數(shù)中抽取部分使用次數(shù)作為試驗樣本的縱向抽樣方法解決如何選擇樣本的問題；二是通過將計時型指標(biāo)（平均故障間隔時間）變成計數(shù)型指標(biāo)（平均故障間隔次數(shù)）解決如何選擇可靠性指標(biāo)的問題。

在該發(fā)明方案中有幾個參數(shù)是很重要的，其中，針對計數(shù)型指標(biāo)（平均故障間隔次數(shù)MNBF）設(shè)置了上下限值，即SV（平均故障間隔次數(shù)的合格規(guī)定值）和MAV（平均故障間隔次數(shù)的最低可接受值）。另外兩個重要的參數(shù)是表征研制方風(fēng)險的α和表征使用方風(fēng)險的β。②抽樣檢驗是從總體N中抽出一部分使用次數(shù)的樣本，根據(jù)n個樣本試驗的結(jié)果來判斷總體N的可靠性是否符合要求，其本質(zhì)是以事物的局部來代表事物的全局。因而不可避免地會帶來判斷上的兩種錯誤：可能將合格的總體判斷為不合格而拒收（生產(chǎn)方風(fēng)險率α）；也可能將不合格的總體判為合格而接收（使用方風(fēng)險率β）。 一個好的抽檢方案應(yīng)當(dāng)具有如下特點：當(dāng)總體可靠性較好時，保證以高概率接收，即生產(chǎn)方風(fēng)險率α很小；當(dāng)總體可靠性壞到某個規(guī)定限度時，保證以高概率拒收，即使用方風(fēng)險率β很小。在本領(lǐng)域中，α和β通常是在試驗開始前，由研制單位與使用單位通過合同規(guī)定，一般來說α＝β。

該發(fā)明的獨立權(quán)利要求1如下：

1. 一種縱向抽樣型可靠性鑒定試驗方法，用于對船用吊艇架進行可靠性鑒定試驗，其特征在于，包括以下步驟：

1）選擇試驗樣本，選用單個受試產(chǎn)品，將所述產(chǎn)品的預(yù)期總使用次數(shù)作為抽樣整體，記為N，選取某一段時間內(nèi)的使用次數(shù)作為一個抽樣樣本，記為n；

2）確定試驗指標(biāo)，所述試驗指標(biāo)為計數(shù)型指標(biāo)MNBF，所述試驗指標(biāo)MNBF的合格規(guī)定值SV和最低可接受值MAV通過受試產(chǎn)品的壽命周期、使用強度、單位時間內(nèi)允許的故障次數(shù)進行確定；

3）確定SV值和MAV值之后，按照公式p0＝1/SV和p1＝1/MAV，計算得到受試產(chǎn)品的合格水平p0和不合格水平p1，然后按照公式d＝p1/p0確定鑒別比d；

4）確定研制方風(fēng)險α和使用方風(fēng)險β；

5）確定試驗方案，根據(jù)參數(shù)α、β、p0、p1和d，通過計算法確定具體試驗方案 （n，c），其中c為允許的試驗不成功次數(shù)；具體步驟為：首先確定α與β，然后將選定的α與β代入下列（3）、（4）式，引用（1）或（2）式并使其同時成立而解得的n和c即為所需的試驗參數(shù)：

其中，q為產(chǎn)品可靠使用的概率，q=1-p。

（二）案例解析

1. 權(quán)利要求請求保護的主題是否屬于智力活動的規(guī)則和方法

首先，權(quán)利要求中不涉及數(shù)學(xué)算法的步驟，例如以單個受試產(chǎn)品的平均故障間隔次數(shù)作為計數(shù)型指標(biāo)、可靠性指標(biāo)平均故障間隔次數(shù)的合格規(guī)定值SV和最低可接受值MAV的確定思路等步驟作為算法與吊艇架可靠性鑒定這個具體的應(yīng)用領(lǐng)域之間緊密關(guān)聯(lián)的橋梁，無法從整體方案中剝離出來，如果將其剝離出來，后面確定的試驗方案中的數(shù)學(xué)計算就將失去意義。

其次，四個參數(shù)SV、MAV、α、β根據(jù)產(chǎn)品的實際使用情況、用戶需求、研制方和用戶能夠接受的風(fēng)險程度確定，這些參數(shù)并不是隨意確定的，是和產(chǎn)品的實際情況密切相關(guān)的。

最后，權(quán)利要求是以具體的方式進行描述的，其所尋求保護的對象不是抽象的數(shù)學(xué)公式本身，保護的范圍僅僅是利用數(shù)理統(tǒng)計計算公式獲得試驗參數(shù)的過程，沒有占先所述數(shù)理統(tǒng)計計算公式的所有實質(zhì)性特定應(yīng)用。

權(quán)利要求1涉及吊艇架可靠性鑒定領(lǐng)域中如何獲得總試驗次數(shù)n和允許故障次數(shù)c的縱向抽樣型可靠性鑒定試驗方法，該方法是將抽象的數(shù)理統(tǒng)計計算方法應(yīng)用到了一個具體的吊艇架可靠性鑒定領(lǐng)域，其中的數(shù)理統(tǒng)計計算方法與吊艇架的可靠性鑒定試驗密切關(guān)聯(lián)，是數(shù)學(xué)算法在特定應(yīng)用領(lǐng)域的具體應(yīng)用。因此，權(quán)利要求1請求保護的主題不屬于智力活動的規(guī)則和方法。

2. 權(quán)利要求是否符合《專利法》第2條第2款的規(guī)定

該發(fā)明所解決的技術(shù)問題是：如何在受試產(chǎn)品數(shù)量極少且受試產(chǎn)品的正常使用屬于間歇性工作（即單次使用時間短）的情況下進行可靠性鑒定試驗。

采取了如下的技術(shù)手段：

（1）提供了此類產(chǎn)品試驗樣品和可靠性指標(biāo)類型的選擇方式：選擇單個受試產(chǎn)品，將現(xiàn)有技術(shù)的計時型指標(biāo)（平均故障間隔時間）改為計數(shù)型指標(biāo)（平均故障間隔次數(shù)）。

（2）給出了可靠性指標(biāo)的確定模式和計算方法，包括其上下限的確定模式和計算方法：合格規(guī)定值SV（1/p0）和最低可接受值MAV（1/p1） 。

（3）設(shè)計試驗方案：在以上技術(shù)手段的基礎(chǔ)上，根據(jù)上述可靠性指標(biāo)和數(shù)理統(tǒng)計原理，通過計算法確定總試驗次數(shù)n和允許故障次數(shù)c。

獲得了提高可靠性鑒定試驗的可信度技術(shù)效果。

因此，該案的權(quán)利要求1具備技術(shù)三要素，屬于《專利法》第2條第2款規(guī)定的客體。

（三）案例提示

在判斷涉及算法的發(fā)明專利申請請求保護的主題是否屬于智力活動的規(guī)則和方法時，筆者認(rèn)為，可以從以下三個方面考量：

首先，必須將權(quán)利要求作為一個整體進行考慮，不應(yīng)刻意忽略其中某一部分。

其次，算法必須應(yīng)用于特定技術(shù)領(lǐng)域，并與特定物理實現(xiàn)緊密的結(jié)合，這種結(jié)合必須緊密到該權(quán)利要求中不涉及算法的步驟無法從整體方案中剝離出來。③WILLIAM C．ROWLAND，WEIWEI Y．STILTNER，任慶濤． Bilski v． Kappos——關(guān)于美國商業(yè)方法專利和軟件專利的最新評論[J]．中國知識產(chǎn)權(quán)，2010（8）：57-60．

最后，權(quán)利要求必須以具體的方式進行描述，不能夠占先算法這種“抽象方法”的所有實質(zhì)性的特定應(yīng)用，其判斷標(biāo)準(zhǔn)是該權(quán)利要求是否將完全獨占所述抽象方法，以至于其所尋求保護的對象是抽象的數(shù)學(xué)公式本身。

三、小 結(jié)

（1）在判斷涉及算法的發(fā)明專利申請請求保護的主題是否屬于智力活動的規(guī)則和方法時，可以從以下三個方面考量：

① 權(quán)利要求必須作為一個整體進行考慮，不應(yīng)刻意忽略其中某一部分。

② 算法必須應(yīng)用于特定技術(shù)領(lǐng)域，并與特定物理實現(xiàn)緊密的結(jié)合，這種結(jié)合必須緊密到該權(quán)利要求中不涉及算法的步驟無法從整體方案中剝離出來。

③ 權(quán)利要求必須以具體的方式進行描述，不能夠占先算法的所有實質(zhì)性的特定應(yīng)用，其判斷標(biāo)準(zhǔn)是該權(quán)利要求是否將完全獨占所述算法，以至于其所尋求保護的對象是抽象的數(shù)學(xué)公式本身 。

（2）根據(jù)《專利法》第25條第1款的規(guī)定，單純的數(shù)學(xué)公式、數(shù)學(xué)模型、數(shù)學(xué)算法屬于不授權(quán)的客體，但是運用數(shù)學(xué)公式解決了技術(shù)問題的技術(shù)方案屬于可授權(quán)對象，二者不能等同。應(yīng)該注意的是，解決技術(shù)問題要針對具體的應(yīng)用領(lǐng)域，參數(shù)的選擇要結(jié)合具體的技術(shù)領(lǐng)域，有領(lǐng)域、有指向，如果只是名義上冠以技術(shù)領(lǐng)域的帽子，而實質(zhì)沒有任何具體限定，很有可能導(dǎo)致說明書公開不充分，或者權(quán)利要求保護的主題落入智力活動的規(guī)則和方法范疇內(nèi)。

國家知識產(chǎn)權(quán)局專利局光電技術(shù)發(fā)明審查部。