作者 赣商律师事务所 王昱雯 王福春 万爱玲 黄梦云 葛欣

【摘要】本文以赣商律师承办的5.8亿江西人工智能计算中心项目及Manus等赣商六小龙企业为研究背景，探讨了算法专利保护的法律困境与应对策略。研究揭示：技术性判断的模糊性、侵权认定的隐蔽性及保护路径的单一性是当前三大核心矛盾。例如，随机梯度下降算法因抽象数学属性常被排除专利客体，而算法黑箱特性与代码形式差异进一步加剧司法鉴证难度。通过中美欧典型案例对比，指出差异化法律框架下技术特征论证的实践分歧，并揭示单一保护路径的脆弱性。基于此，本文从不同角度提出实务策略：在专利申请中强化技术特征融合与权利要求优化，构建“专利+商业秘密+著作权”立体保护体系；针对国际审查差异，建议企业以具体技术参数应对中国审查标准，以实际结果应对美国审查标准，以可实施性应对欧盟审查标准；同时，创新区块链存证与算力溯源技术以破解侵权取证难题。未来立法需建立动态审查机制与算法伦理规则，平衡开源共享与专利垄断。

【关键词】数字经济、人工智能、算法保护、专利、客体适格性

第一章 引言：算法专利保护的时代背景

人工智能、大数据与算力技术的深度融合，正在重塑全球产业竞争格局。算法（Algorithm）作为技术创新的底层逻辑，本质是“解题方案的准确描述”，即以有限步骤对特定输入进行加工并输出确定结果的操作集合。其核心特征表现为有穷性（有限步骤终止）、确切性（无歧义指令）、输入/输出性（数据转化路径）及可行性（可分解为计算机基础操作）。算法作为数字经济的核心引擎，驱动着从医疗影像诊断到智能交通优化等场景的技术革新。截至2024年3月，我国算力企业授权专利总量已突破52万件（《新质生产力⑩ | 2024算力行研报告》），算力规模近五年年均增速近30%，凸显算法技术创新的活跃态势。然而，技术的指数级发展与法律保护的滞后性形成了尖锐矛盾：一方面，算法黑箱、算力资源隐蔽性等特征导致侵权行为难以溯源（如云服务后台数据不可见问题）；另一方面，传统知识产权制度对算法“技术性”的认定标准模糊，例如大模型训练中常用的随机梯度下降算法因核心逻辑被归为数学规则而难以通过专利审查，这直接削弱了企业对算法创新的投入动力。

全球范围内，算法专利保护已从单一的技术秘密模式转向多元化策略。美国通过判例确认算法与具体技术结合的可专利性（如Arrhythmia案中生理信号处理算法的专利授权），而欧盟则通过《欧洲专利公约》明确排除“纯计算机程序”的专利适格性。我国《专利审查指南》虽强调算法需与技术特征整体评估，但在实践中仍面临论证的模糊性。这种法律适配性不足的矛盾，不仅加剧了企业维权成本，更可能阻碍生成式AI、量子计算等新兴技术的商业化进程。

在此背景下，如何平衡技术创新激励与知识产权保护的有效性，成为亟待解决的全球性议题。本文将从律所实务视角，剖析算法专利保护的法律困境，探索兼顾技术垄断与产业共享的平衡策略，为构建适应数字时代的知识产权体系提供参考。

第二章 全球算法专利保护的现状与法律基础

当前全球算法专利保护呈现差异化发展格局。

中国《专利审查指南》4.2条明确规定，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的内容，又包含技术特征，则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，不应当依据专利法第二十五条排除其获得专利权的可能性。即如果一项算法具有“技术特征”，则在被视作智力活动规则的同时，具备专利客体适格性。然而，在现行《专利法》《专利法实施细则》《专利审查指南》中，并未提到“技术特征”的具体定义。学术上和实务中常引用北京市高级人民法院《专利侵权判定指南（2017）》第8条规定：技术特征是指在权利要求所限定的技术方案中，能够相对独立地执行一定的技术功能、并能产生相对独立的技术效果的最小技术单元。在2021年发明专利ZL201710494585.0“高炉炉况调整喷吹用混合煤粉中配加兰炭数量方法”复审决定中，国务院专利复审委员会指出，该算法处理的高炉鼓风温度、富氧率等技术参数“具有实际意义”，属于技术特征，整体方案为技术方案，不属于依据专利法第25条排除其获得专利权的可能性的情形。

美国通过司法判例逐步确立算法与具体技术结合的可专利性标准。与“高炉炉况复审案”相类似，在Arrhythmia Research Technology v. Corazonix案中，法院认定处理心电信号的算法因处理实际的生理信号数据而具备专利适格性，只要算法通过数学计算产生了实用和有形的技术效果，就可被授予专利权。相对的，美国专利商标局（USPTO）2024年发布的有关专利客体适格性的指南更新（Guidance Update）中多个示例说明，“利用AI实现特定功能的算法”或“依赖数学计算的AI训练算法”本身并不具备专利客体适格性。

欧盟则延续《欧洲专利公约》（EPC）的审慎态度，欧盟对纯算法采取严格审查，要求算法必须产生“进一步技术效果”，例如优化芯片架构的分布式计算算法。

第三章 算法专利保护的核心挑战

一、可专利性争议：技术性判断的模糊性

算法专利保护的首要争议在于其是否符合“技术方案”的法定标准。根据《专利法》第25条，“智力活动的规则和方法”被排除在专利保护之外。然而，抽象算法与具体技术方案的界限难以明确。例如，随机梯度下降算法作为机器学习中的核心优化方法，其本质是数学逻辑的应用，但若未与特定硬件（如GPU或TPU的并行计算架构）结合，可能因缺乏“自然规律的技术手段”而被视为非技术方案。此外，技术效果论证的模糊性加剧了审查难度。例如，能耗降低、训练效率提升等数据的量化，在实践中往往因技术效果难以剥离算法抽象性而举证不足。《专利审查指南》虽强调“整体技术方案”审查原则，但在AI算法的随机性与黑箱特征下，技术贡献的认定仍依赖主观裁量。

二、侵权认定困境：技术隐蔽性与司法能力鸿沟

算法的侵权认定面临多重障碍。一方面，算法黑箱与隐蔽运行特性导致取证困难。例如，分布式算力服务后台数据不可见，侵权者可通过云平台隐蔽使用算法，权利人难以追踪实际运行路径。另一方面，代码相似性与功能等效性的司法判断冲突突出。例如，不同编程语言实现的同一算法（如Python与C++版本）可能因表达形式差异规避侵权认定，而功能等效性需依赖技术专家进行复杂比对，算法内部推理过程的不可回溯性进一步削弱了司法鉴定的可信度。

三、权利保护路径的局限性：多维保护体系的失衡

现有知识产权制度对算法的保护存在结构性缺陷：

1.著作权保护的表达局限。仅覆盖代码的“表达形式”，无法保护算法数学逻辑的核心思想，他人可通过改写代码实现相同功能。

2.商业秘密保护的风险性。技术秘密易因开源协议或反向工程泄露。如DeepSeek开源模型虽通过协议限制商业使用，但算法核心仍面临黑客攻击与非法复制风险。

3.专利保护的公开悖论。专利要求充分公开技术方案，而算法公开可能加速技术模仿。OpenAI仅获批14项美国专利，其核心技术更多依赖商业秘密保护，但商业秘密的保护又存在员工泄密或逆向工程风险。

上述局限暴露了单一保护路径的脆弱性，亟需构建著作权、专利、商业秘密协同的立体保护框架。

第四章 算法专利保护的实务策略

1.专利申请策略：技术特征融合与权利要求优化

在算法专利申请中，技术特征融合是突破“抽象性”审查的关键。需将算法嵌入具体技术场景，例如将深度学习模型与芯片架构优化结合（如特斯拉的NPU并行计算专利），或通过硬件适配实现算法与传感器的动态标定（如激光设备中的温度漂移补偿技术）。权利要求书撰写需避免纯流程描述，转而突出数据处理的技术效果，例如医疗影像诊断模型中“基于特征提取的病灶识别率提升20%”等量化指标。此外，可借鉴美国专利法对“技术效果显著”的审查标准，通过多层级权利要求设计（如独立权利要求描述技术架构，从属权利要求细化算法参数），扩大保护范围。

2.国际专利协同：中美欧差异化审查标准的应对策略

3.侵权应对与维权：技术鉴证与证据保全创新

面对算法黑箱与隐蔽运行的侵权难题，需综合运用技术鉴证与法律手段：

算法比对技术：通过代码相似度检测工具（如Plagscan）结合司法鉴定，分析侵权模型与原始算法的输入输出一致性；

算力溯源：借助云服务商的日志记录，追踪分布式算力资源的非法调用行为；

诉前证据保全：针对易篡改的电子数据，采用区块链存证或时间戳技术固定侵权行为。

此外，可引入专家辅助人制度，由算法工程师与法律专家共同出具技术分析报告，破解司法实践中“功能等效性”的认定困境（如不同编程语言实现的同一算法）。

4.多维度保护路径协同

实务中可建立“专利+商业秘密+著作权”的立体保护体系：将核心算法作为商业秘密保护，通过加密存储与权限分级管理防止泄密；对算法应用接口、用户界面等申请软件著作权；结合具体技术方案申请方法类专利。例如，特斯拉通过“核心算法保密+硬件专利公开”的策略，既保护技术秘密，又通过外围专利构建竞争壁垒。又如，最高院2025年发布的保护科创典型案例（2021）粤03民初3843号深圳市智某公司诉光某公司案中，法院将智能检索算法纳入商业秘密保护。涉案算法通过模型优化实现精准信息推荐，法院认定其符合“不为公众所知悉”和“商业价值”要件，判决被告赔偿20万元。该案亦展示了商业秘密作为补充保护路径的实际效果。

5.算法合规与风险预防体系构建

律师应将算法合规审查嵌入企业治理全流程。依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》第四条进行算法伦理审查，重点检测训练数据集的版权合法性（如商业API调用授权链）及输出内容的歧视性参数（如性别、种族敏感词过滤规则），防范专利无效风险。针对欧盟《人工智能法案》等高规制区域，建议完善数据跨境传输记录（符合GDPR的BCR认证）、算法可解释性说明文档（如SHAP值可视化报告）及体系审计、体系认证（如ISO/IEC 42001 AI管理体系认证）等，这些既是应对专利侵权指控的抗辩证据，也可作为技术效果论证的辅助材料。

第五章 未来展望与立法建议

随着算法技术的迭代加速，现有专利保护制度面临更深层次的适应性挑战。基于技术创新与法律规制的动态平衡需求，未来立法需从技术驱动、制度优化及伦理约束三方面展开系统性重构。

一、技术驱动的法律革新

1.动态审查标准构建。针对生成式AI、量子计算等新兴技术场景，需建立“技术效果动态评估机制”。例如，在运行能耗、数据处理效率等量化指标用于专利“有益效果”审查的同时，通过判例积累明确“自然规律应用”与“抽象规则”的边界，如对随机梯度下降算法中硬件适配性的技术性审查。

2.算法专利数据库建设：依托区块链技术构建全球算法专利比对平台，将专利权利要求中的算法特征（如模型参数、数据流转路径）进行结构化标注，提升侵权比对效率。区块链存证技术已在湖北法院用于固定技术证据，欧盟《数字服务法》（DSA）也已建立的算法透明度机制，均可提供经验和借鉴。

二、立法完善方向

1.细化公序良俗条款。增设“算法伦理审查规则”，参考欧盟《人工智能法案》针对高风险AI系统的监管机制，明确排除具有歧视性、不可解释性的算法专利授权。例如，金融风控算法若存在种族、性别等偏见参数，应直接纳入禁止范畴。

2.开源与专利保护的平衡机制。借鉴Apache 2.0协议的“专利许可条款”，要求算法开源主体声明专利授权范围，避免“专利陷阱”。对于参与国家新基建的算力核心技术，可推行“部分开源换共享”模式，要求企业开放非核心代码以换取技术生态协同发展。

第六章 结论：算法专利保护的战略价值

在算法技术创新迭代加速的背景下，专利保护需构建多维度战略框架。

企业端应结合技术特性选择“专利+商业秘密+著作权”的立体保护模式，重点将算法嵌入硬件架构、优化权利要求的技术特征描述以突破可专利性审查瓶颈，同时通过专利资产证券化、交叉许可等实现商业化运营。

司法端需推动技术事实查明机制革新，建立算法黑箱的第三方鉴证标准，完善技术专家库与算力溯源规则以破解侵权认定困境。

政策端应强化专利审查与产业创新的动态适配，建立细分领域的技术效果量化指引，探索开源算法与专利保护的协同机制以平衡垄断与共享。律师事务所在该进程中需发挥桥梁作用，通过技术法律交叉能力为创新主体提供全周期风险防控方案，助力构建兼具激励效应与公共利益平衡的知识产权生态。（版权赣商律师、转载注明来源）

参考文献

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