AI技術正高速爆發，但想把“AI成果”變成海外專利，并沒有想象中那么容易。尤其是在美國和歐洲，AI發明正面臨比其他技術更嚴苛的審查規則。很多企業一開始信心滿滿，結果屢屢被拒，問題出在沒理解這些國家對AI發明到底怎么看。

美國方面

    先說美國。USPTO對AI專利的核心考量是：有沒有“具體的技術改進”。光說你的模型多智能、算法多復雜，遠遠不夠。如果專利只是泛泛地描述“提升識別率”“自動生成結果”，就很容易被判定為抽象概念（abstract idea），不符合可專利性（101條款）。要提高通過率，就要在申請中突出一點：你的算法是怎么改進計算機系統本身的功能，比如提升圖像識別速度、降低模型部署資源消耗，或者解決具體硬件瓶頸。總之，要讓審查員看到技術落地、系統改進的“實錘”。

歐洲方面

    再看歐洲。EPO對AI專利采取的是“技術貢獻”原則。簡單說，不是所有AI發明都可申請專利，必須是對現有技術帶來了可量化的技術效果。比如你開發了一個新算法，在醫療影像診斷中提升了具體的識別精度，這種場景化+應用效果的敘述方式，比單純談模型架構更容易被接受。而如果你的專利只是在說“本系統使用AI進行預測”，那對不起，很可能被直接駁回。

關鍵點

    此外，無論是美歐，都非常關注權利要求（claim）怎么寫。AI發明很多都是流程、方法類，不能僅用抽象術語堆疊，要細化到數據輸入、處理步驟、輸出用途。如果你能明確數據來源、使用場景和技術瓶頸，專利文本就會更“接地氣”，也更容易通過。

    還有一個常被忽視的點：AI技術更新快，專利周期卻很長。如果你的申請內容缺乏“前瞻性”，到拿到授權時可能已經被替代。所以建議企業在申請時同步準備多個層級的改進方案，不僅寫現在的做法，還提前布局后續版本的可能演進路徑。

    AI技術想走出去，專利是品牌壁壘、也是市場通行證。但別忘了，美國看的是“是否解決了技術問題”，歐洲看的是“是否帶來技術效果”。如果你還在用傳統算法邏輯去包裝AI發明，可能連門檻都過不了。

    真正高質量的AI專利，一定不是“AI+場景”的堆疊，而是對技術本質問題的實質改進。了解規則、調整策略，出海專利才能少走彎路。