摘要：本文針對包含數據處理內容的專利，基於專利法第二十五條和專利審查指南的相關規定，在申請的客體、獨立權利要求的內容、質量評價方法作為獨立權利要求的主題、數據處理方法專利的驗證實施例、涉及公開不充分的算法內容、數據處理方法的創造性體現幾個方面，對撰寫和實審中的應關注的內容進行了探討。
關鍵詞: 專利撰寫，數據處理，智力活動
隨著科技進步，計算機技術滲入到研發和生產的方方面面，很多技術領域的創新是和計算機結合在一起的，可以說，很多創新是用特定的計算機軟體做出的，或者使用計算機處理，獲得比現有技術效果更好的結果。研發單位有需求把這類創新技術轉化為企業的自主智慧財產權。
這一類技術包含數據處理的內容，往往有一個明顯特點是提供給代理機構的資料裡有算式，該算式不是教科書裡有過的表達普遍規律的數學式，而是發明人針對技術問題提出來的數學關係或具有圖形形式的數學模型。因為這類發明還包括測試或應用的技術，由學數學或計算機的代理人撰寫也有不懂部分技術內容的困難，還是需要非計算機或數學專業的代理人來處理。針對這類發明的撰寫和實審中的常見問題，下面探討了專利代理人處理案件中應注意的幾個方面。
一、關於申請的客體收到涉及數據處理的技術資料，代理人首先要關注是否屬於專利法第二十五條不授予專利權的客體。專利法第二十五條第一款規定中，不授予專利權的客體的第二和第三項：(二)智力活動的規則和方法; (三)疾病的診斷和治療方法，是涉及數據處理類發明時要予以關注的。審查指南更詳細地規定了[1]:
4.2智力活動的規則和方法 智力活動，是指人的思維運動，它源於人的思維，經過推理、分析和判斷產生出抽象的結果，或者必須經過人的思維運動作為媒介，間接地作用於自然產生結果。智力活動的規則和方法是指導人們進行思維、表述、判斷和記憶的規則和方法。
由於其沒有採用技術手段或者利用自然規律，也未解決技術問題和產生技術效果，因而不構成技術方案。它既不符合專利法第二條第二款的規定，又屬於專利法第二十五條第一款第（二）項規定的情形。因此，指導人們進行這類活動的規則和方法不能被授予專利權。
在判斷涉及智力活動的規則和方法的專利申請要求保護的主題是否屬於可授予專利權的客體時，應當遵循以下原則：（１）如果一項權利要求僅僅涉及智力活動的規則和方法，則不應當被授予專利權。
如果一項權利要求，除其主題名稱以外，對其進行限定的全部內容均為智力活動的規則和方法，則該權利要求實質上僅僅涉及智力活動的規則和方法，也不應當被授予專利權。
審查指南還規定：（２）除了上述（１）所描述的情形之外，如果一項權利要求在對其進行限定的全部內容中既包含智力活動的規則和方法的內容，又包含技術特徵，則該權利要求就整體而言並不是一種智力活動的規則和方法，不應當依據專利法第二十五條排除其獲得專利權的可能性。
以上規定中，較常被涉及的內容有數學理論和換算方法、疾病普查的方法和人口統計的方法、信息表述方法、電腦程式本身。
在專利審查指南2010版第二部分第九章所舉例2為：一種利用電腦程式實現自動計算動摩擦係數μ的方法，其特徵在於，包括以下步驟：
計算摩擦片的位置變化量Ｓ１和Ｓ２的比值；
計算變化量的比值Ｓ２／Ｓ１的對數logＳ２／Ｓ１；
求出對數logＳ２／Ｓ１與ｅ的比值。
這種解決方案不是對測量方法的改進，而是一種由電腦程式執行的數值計算方法，求解的雖然與物理量有關，但求解過程是一種數值計算，該解決方案整體仍舊屬於一種數學計算方法。因此，該發明專利申請屬於專利法第二十五條第一款第（二）項規定的智力活動的規則和方法，不屬於專利保護的客體。
對於本例，筆者的思考是：如果請求保護的是動摩擦係數的求取方法，且求取方法中包括了對物體運動時摩擦力和壓力的測量，這個方案就包含了對物理實體的操作，因而具有可專利性。物理實體的對象和技術性的數據處理兩者應該是缺一不可的[2]。本代理機構曾收到的一份技術交底資料，其內容概要為：一種對植物枝葉製品口感的評價方法。該方法是找一些人，每人都品嘗該植物枝葉製品，然後根據自己的口感打分，打分數據代入加總計算公式，計算得到的數值為植物枝葉製品的品質數值。
本技術方案針對的對象為物理實體，對數據的處理也具有技術性，這裡關鍵是品嘗、打分是否具有技術屬性？結合《專利審查指南（2010版）》第二部分第五章關於重現性的討論，可判斷這種口感評價方法類似於疾病治療方法，不具備可專利性。本代理機構針對類似口感評價方法的專利還進行了檢索，檢索結果是權利要求中僅請求保護評價方法的申請都沒有獲得授權。經過討論，將檢索結果提供給委託人，建議了委託人撤案。
二、撰寫的討論
（一）獨立權利要求的撰寫內容此處以專利申請CN103521917A為例。
該申請的權利要求1請求保護一種基於高通量分型的高密度遺傳圖譜構建方法，包括的步驟有1）通過高通量測序方法對遺傳分離群體進行全基因組標記開發和分型，獲得遺傳分離群體的基因分型數據；2）對兩兩標記進行遺傳連鎖檢驗，將分子標記劃分為不同的連鎖群，3）利用SGS算法獲得每個連鎖群內標記的線性排序並計算相鄰位點之間的遺傳距離，基於SGS算法得到的標記順序，利用KNN算法進行糾錯和補缺失處理，終獲得遺傳圖譜。
在這種申請的撰寫中，一是要注意有針對物理實體的操作，如對對遺傳分離群體進行全基因組標記，即使該發明的創新點在於用商業軟體處理基因標記數據，基因標記只是現有技術，也要在申請文件中有這部分內容；二是數據處理的發明專利，其權利要求都是方法的權利要求。用數據處理方法獲得的「產品」是數學模型、圖形、資料庫等，這些都不是專利保護的客體。
（二）質量評價方法作為獨立權利要求的討論
專利CN103521917A的公開文本中，權利要求7請求保護一種遺傳圖譜質量的評價方法：一種遺傳圖譜質量的評價方法，其特徵在於，從標記排序和遺傳圖距估計的準確性兩個角度，通過可視化方法評估遺傳圖譜的質量。
在第一次審查意見中，審查員即指出該評價方法是是用物種本身或近緣物種的參考基因組對得到的遺傳圖譜通過分析得到圖行，進行遺傳圖譜構建準確性判斷。判斷的手段是生物信息學算法，因此該權利要求僅涉及一種算法，屬於智力活動的規則和方法，不屬於專利保護的客體。針對審查意見，申請人將遺傳圖譜質量的評價方法合併至權利要求1中，克服了審查員指出的缺陷。
由以上的實質審查過程推而廣之，涉及數據處理的發明專利中，不能僅以評價方法、準確性判斷方法、用相關係數衡量準確性等內容作為獨立權利要求的技術方案。
（三）數據處理方法專利的驗證實施例
在方法類發明的撰寫中，代理人會注意撰寫至少一個實施例，驗證技術方案的有益效果。例如製備方法的技術方案，在實施例中體現製得的產品性能更好、產率更高；分析方法的技術方案，在實施例裡體現精確度高、偏差小。
但是數據處理的技術方案往往具有這樣的主要步驟：通過對物理實體的檢測獲得大量數據，將所得數據用數學方法處理，處理得到一個數學模型，該數學模型是預測模型、或關聯方程、或擬合圖。本代理機構的代理人曾就一個關聯方程獲得方法的專利展開討論：該關聯方程是從已知樣品的數據擬合而得，是否還需要提供一個實施例證明這個關聯方程在檢測未知樣品時與真值相符呢？這個關聯方程的獲得過程是由已知樣品的檢測數據擬合得到，這個擬合過程已經含有了對真值的驗證。現在常用的計算軟體在提出擬合結果的提示提供相關係數。對於相關係數具有可信度的擬合結果，就不必再去檢測樣品真值與擬合結果的符合度了。
（四）關於公開不充分的算法內容
數據處理方法往往是由計算軟體完成的，而且是現有的商業軟體，諸如origin，R-Language, SPSS，MATLAB，S-PLUS，SAS，EXCEL，JoinMap4.1軟體。但為了避免公開不充分的風險，應提醒發明人提供計算軟體名稱，包括計算所使用的Linux平臺等（常規的windows系統則不必寫出）。
本代理機構收到過一個客戶的關於考種的技術資料，其用攝像技術處理作物果實，將圖形資料轉變為可視化信息，用計算機查找缺陷果實，可處理大量作物果實，具有很好的技術效果。但是客戶稱圖形資料轉變為可視化信息的軟體是他們單位自己開發的，不打算在專利申請中公開。經代理人和發明人交流，在具體實施方式裡寫為：採用本領域公知的二值化方法作為處理手段，避免了可能公開不充分的風險。
（五）數據處理方法的創造性體現
涉及數據處理的專利，其技術內容決定了只能寫成發明專利，無法以實用新型的形式提出申請。也就是說，這一類發明專利申請，都要面臨關於創造性的審查。
體現數據處理方法相對於現有技術的突出性實質特點的內容，往往是由計算軟體完成的，而且是現有的商業軟體，請求保護的技術方案相對於現有技術做出貢獻的地方可能在數據提取方面，例如取樣方法、制樣方法、分析手段等；更可能的，是在數據處理過程中，例如設定一個驗證集，其評價參數包括校正集標準偏差（SEC）、交互驗證標準偏差（SECV）、驗證集標準偏差（SEP）、校正集相關係數（Rc）、驗證集相關係數（Rp）等是常規手段；或某一類數據處理方法在新的測試領域的應用。或採用抽樣技術對大量的測試數據進行準確定位和快速排序，利用已有的算法對測試數據進行去噪和糾錯。
上述的技術內容相對於現有技術具有顯著的進步可以是：整個數據處理過程更快捷；準確性更高。很有說服力的一種體現創造性的理由是處理數據量大。前述的專利CN103521917A在實審過程中，審查員引用了採用JoinMap4.1軟體處理遺傳數據的對比文件，並質疑了該技術的創造性。而該申請從標記排序和遺傳圖距估計的準確性兩個角度，對所構建的遺傳圖譜進行全面評估，包括：利用物種本身或近緣物種的參考基因組，通過共線性圖譜來檢驗遺傳圖譜標記排序的準確性。基於以上區別技術特徵可知，本申請要解決的技術問題是提出一種高密度遺傳圖譜構建方法，實現不同物種不同遺傳分離群體的高密度遺傳圖譜的高準確性、高通量構建。該申請的說明書說明可以進行更多的標記的運算，具體實施方式部分記載的實施例1中對10011個標記使用本發明方法進行劃分圖譜構建，並實現了雜點率2% 以下的效果。現有技術中，JoinMap由於其軟體平臺限制，只能對4500個標記以下的數據進行分析審查員引用的對比文件1摘要中提及的分析數據共有1720及504個位點。得以證明本申請相對於現有技術具有更好的技術效果。
三、結論
本代理人處理涉及數據處理的發明申請不多，但自2014年起這類案件量上升很明顯，對於非數學和計算機專業出身的代理人是一個不小的挑戰。由以上對常見的涉及數據處理案件的討論，撰寫和實審答覆過程中注意保護客體的審查、避免計算手段的公開不充分、在申請文件中充分體現創造性，則可避免創新點未被保護、或權利要求內容不是授權客體等風險，拓展了代理人處理業務的領域，也能更好地為委託人提供服務。