算法可以申请什么专利｜算法与技术场景结合的授权边界

【摘要】算法能否申请专利，取决于其是否与具体技术场景结合。纯数学算法属于智力活动规则，依《专利法》第二十五条不授予专利权。与硬件、信号处理、图像识别、工业控制等技术特征结合并产生技术效果的算法，则可以申请发明专利。授权边界在于：算法特征须与技术特征相互支持，共同解决技术问题。本文以情景清单梳理可申请与不可申请的算法情形，给出撰写步骤与技术效果论证要点，以及规避驳回的实务建议，供申请人和代理机构参考。

【目录】

一、算法专利的法律定位

二、可申的算法专利情景清单

三、不可申的算法专利情景

四、算法专利撰写技巧

五、算法专利审查实务

六、⚠️算法专利常见的坑

一、算法专利的法律定位

算法是一组按步骤求解的计算规则，它不占物理空间，也不直接改变物质世界。

我国《专利法》第二十五条第一款第（二）项规定，智力活动的规则和方法不授予专利权。

依据国家知识产权局的审查实践，仅仅记载算法步骤、未与具体技术特征结合的权利要求，通常被认定为智力活动规则。

《专利法》第二条第二款规定，发明是指对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案。

所谓技术方案，是对要解决的技术问题所采取的利用了自然规律的技术手段的集合。

因此算法能否申请专利，关键看它是否与具体技术场景结合、是否构成技术方案。

《专利审查指南》第二部分第九章专门规定了包含算法特征的发明专利申请的审查规则。

该章确立了算法特征与技术特征作为一个整体进行审查的原则。

只有当一项权利要求中的算法特征与技术特征相互支持、共同解决技术问题，才具备可专利性。

纯粹依赖算法本身、未落地到技术问题的权利要求，即便推导再复杂，也属于智力活动规则。

• 判断算法可否申请，第一步看权利要求是否包含技术特征。
• 判断算法可否申请，第二步看算法特征与技术特征是否相互关联而非简单拼凑。
• 判断算法可否申请，第三步看整体方案是否解决技术问题并产生技术效果。
• 三步判断全部通过，算法方案才有进入实质审查的资格。

二、可申的算法专利情景清单

结合审查指南与授权实务，以下几类算法情景通常具备可专利性。

情景一，与硬件结合的算法。

例如移动终端基于陀螺仪数据的手势识别算法，其输出直接驱动屏幕翻转控制。

该权利要求的特征包含传感器、处理器、显示屏等硬件，算法与硬件共同完成技术动作。

情景二，与信号处理结合的算法。

例如通信系统中信道估计与均衡算法，算法计算出的修正参数直接用于解调信号。

又如音频降噪算法，对麦克风采集的信号滤波后输出降噪后的语音。

情景三，与图像识别结合的算法。

例如目标检测算法，对摄像头采集的图像帧进行特征提取与目标定位。

其输出结果用于安防监控的报警触发，或用于工业质检的缺陷标记。

情景四，与工业控制结合的算法。

例如压缩机转速控制算法，依据压力、温度传感器数据计算目标转速并输出控制信号。

又如无人机避障路径规划算法，输出飞行航向指令以规避障碍。

情景五，与网络资源调度结合的算法。

例如基站资源分配算法，根据信道质量动态分配频谱与功率资源。

情景六，与数据安全结合的算法。

例如加密算法在特定通信协议中的应用，算法特征结合密钥管理流程实现数据保护。

可申情景	典型例子	落点技术效果
硬件结合	手势识别控制屏幕翻转	提升交互效率
信号处理	信道估计、音频降噪	改善通信与语音质量
图像识别	目标检测辅助安防报警	提高检测准确率
工业控制	压缩机调速、无人机避障	降低能耗、避免碰撞
资源调度	基站频谱与功率分配	提升网络吞吐量
数据安全	协议内加密与密钥管理	提升通信安全性

注意以上情景的共同规律：算法输出不停留在纸面结果，而是驱动硬件、控制设备或改善信号。

• 可申情景的共性：算法特征有明确的技术应用场景。
• 可申情景的共性：算法结果反哺技术系统，形成数据闭环。
• 可申情景的共性：权利要求能够对应到具体可验证的技术效果。

三、不可申的算法专利情景

与可申情景相对，以下几类算法即使描述得再详细，也难以获得授权。

情景一，纯排序算法。

例如把一组数据从小到大排序的算法，其改进只体现在排序速度上。

单纯描述排序步骤、未结合数据库系统或硬件实现，属于智力活动规则。

情景二，纯统计与回归模型。

例如纯粹对历史数据做线性回归、计算均值方差的算法。

若未指明数据来源与用途，方案便停留在数学运算层面。

情景三，商业评分模型。

例如依据用户消费数据计算信用分、推荐指数的算法。

其解决的是商业经营问题而非技术问题，属于商业规则和方法。

情景四，纯优化数学模型。

例如单纯用某优化算法求解数学函数的极值。

方案没有落到具体的物理系统或技术对象上。

情景五，游戏规则类算法。

例如棋牌游戏中判定胜负、计算得分的算法。

不可申情景	典型例子	驳回原因
纯排序	通用排序步骤	属于智力活动规则
纯统计	均值方差计算	未结合技术特征
商业评分	用户信用评分	解决商业而非技术问题
纯优化	数学函数求极值	无技术应用场景
游戏规则	胜负判定计分	属于规则方法

• 判断不可申的捷径：删掉算法部分后，看技术系统是否还能正常运转。
• 若算法只是计算工具、结果不驱动任何技术装置，基本可判定不可申。
• 若方案解决的是商业、管理或娱乐问题，也基本可判定不可申。

四、算法专利的撰写技巧

把算法写成可授权的方法权利要求，核心是让算法特征与技术特征深度融合。

第一步，先确定技术问题。

例如写"降低压缩机运行能耗"，比写"优化寻优算法"更容易被审查员接受。

第二步，把算法写成具体步骤。

用采集、处理、输出的流程呈现，让每个步骤有明确的数据来源与去向。

第三步，引入技术特征锚点。

在步骤中写明传感器、处理器、控制信号、显示单元等技术载体。

第四步，写明技术效果。

在说明书中论证算法改进带来的能耗下降、准确率提升等可验证效果。

第五步，避免过宽概括。

限定算法的输入输出与实际技术对象对应，防止方案被视作纯算法。

撰写要点清单：

• 权利要求的每一个算法步骤都应有技术上下文。
• 用"根据……数据"写明输入来源，用"输出……信号"写明作用对象。
• 独立权利要求以方法步骤呈现，从属权利要求补充具体参数范围。
• 说明书公开足够多实现细节，以支撑算法改进带来的效果。
• 涉及硬件改进的，可采用装置与方法双轨布局。

简化示例（示意，非正式文本）：

一种压缩机控制方法，其特征在于，包括以下步骤。

步骤一，采集压缩机的排气压力与吸气温度数据。

步骤二，根据排气压力与吸气温度数据计算目标转速。

步骤三，依据目标转速调整压缩机的驱动电机输出频率。

• 上述示例中，数据来自传感器，结果作用于电机，算法便有了技术落点。
• 撰写时把计算、判断、确定等算法动作与物理量绑定，避免空泛描述。

五、算法专利的审查实务

审查员对包含算法特征的申请，会依据审查指南第二部分第九章进行整体判断。

检索环节，建议先通过专利检索及分析系统 cpsc.cnipa.gov.cn 检索在先公开的同场景算法专利。

电子申请则通过中国专利电子申请网 cponline.cnipa.gov.cn 提交，并注意发明分类号的准确选择。

收到审查意见时，重点回应权利要求是否构成技术方案。

应对策略是把算法解决的技术问题、采用的技术手段、达到的技术效果三点串联论证。

• 技术效果论证要落到可验证的数据上，如误码率、能耗、时延、准确率等指标。
• 主动援引审查指南第二部分第九章，主张算法特征与技术特征的整体性。
• 若审查员指出现有技术特征为公知常识，应补充对比文件之外的改进点。
• 必要时修改权利要求，把说明书中的技术细节补入权利要求以拉开区别。
• 答复要逐条对应审查意见，避免笼统说理，提高一次授权概率。

六、⚠️算法专利常见的坑

本篇针对算法申请，列出最容易踩的三个坑。

坑一，把抽象算法直接申请。

例如把论文里的算法原样写成权利要求，未附加任何技术场景。

结果通常是被审查员认定为智力活动规则，收到驳回通知。

坑二，缺技术场景支撑。

例如通篇只出现"处理器"三个字，算法输出与硬件没有任何交互。

审查员会认为技术特征与算法特征是简单拼凑，不构成整体技术方案。

坑三，把数学公式当技术方案。

例如只记载一个公式及其求解过程，未说明参数来源与结果去向。

数学公式是智力活动规则的典型代表，必须先绑定物理量与应用场景。

• 申请前自查：删除算法部分后，技术特征是否还能独立运行。
• 自查清单：每个算法步骤是否有输入来源与输出去向。
• 自查清单：技术效果是否可被实验数据或测试验证。
• 自查清单：方案是否避免纯商业、纯管理目的的表述。