在人工智能、大数据等新兴技术蓬勃发展的今天，算法已成为科技创新的核心驱动力。然而，许多企业在申请算法专利时频频遭遇“保护客体不符”的驳回，导致创新成果无法获得有效保护。本文将解析算法专利的客体审查规则，帮助读者理解从技术构思到专利申请的转换路径。

一、什么是可保护的算法专利？

根据《专利法》第二条，专利保护的客体必须是技术方案，即通过技术手段解决技术问题，并产生相应的技术效果。单纯的数学算法、商业规则和抽象思维方法因缺乏技术属性，无法获得专利保护。例如仅优化计算效率的通用排序算法不是专利保护的客体；又例如，用于医学影像识别的深度学习算法，结合图像处理技术提升医生的诊断精度是专利保护的客体。即改进的算法必须与具体的技术领域深度融合，形成相应的技术性改造。

如果算法不与技术领域相结合，就需要明确算法与计算机系统的内部结构结合，算法改进能提升硬件上的效率，也可以属于技术方案。

二、客体审查的核心要素

客体审查的三大核心要素分别为技术问题、技术手段和技术效果。

在算法专利的审查过程中，需要明确算法解决的是具体技术场景中的问题，而非抽象的数学问题。例如，最高人民法院知识产权法庭对一起涉及商业方法的专利申请驳回复审行政纠纷案作出终审判决，涉案专利名称为“一种分享自动改变数值方法”，该方法针对现有技术中仅将商品分享到社交平台，而没有跟踪订单功能导致用户缺乏分享动力的问题，提出了拼购的商业方式。一审法院认为，本申请要解决的不是技术问题，采用的不是技术手段，所获得的效果是通过拼购的方式实现多人购买价格便宜，其效果仅是为了促销，不是符合自然规律的技术效果。最高院认为，本申请虽然提出的是拼购的商业模式，其保护的是一种自动结算尾款的方法，从申请文件中可知采用了信息加密解密、数据匹配等技术手段来解决如何确定哪些用户通过分享信息进行商品订购的技术问题，从而实现了准确判断分享链接使用情况的技术效果，其符合客体审查的三大核心要素，属于专利法二条二款规定的技术方案。

技术手段是指算法要与硬件架构、数据处理流程或特定技术参数相结合。例如审查指南的案例的“一种卷积神经网络CNN模型的训练方法”，在该方法中，融入了图像尺寸适配技术，通过水平池化操作优化图像尺寸适应性，在不同卷积层上对图像进行不同处理并训练，解决了传统CNN模型固定尺寸限制的问题，因此其采用的是技术手段，属于专利保护客体。

技术效果需要体现出自然规律的应用，例如提升设备能效、优化信号传输质量等，而并非单纯的商业收益或用户体验的提升。

三、如何撰写“客体合规”的算法专利

代理人在撰写过程中，要明确技术场景，避免泛化的描述（例如，可以适用于任何领域）。如果该算法是一个较为普遍的改进，还需要与技术人员沟通，最想保护的场景和可能会应用的场景，从而布局相关场景的权项进行保护，并在说明书中提供多个实施例进行丰富。

需要注意的是，在与应用场景相结合的过程中，仅声明数据的技术属性还不够。还需要进一步体现该数据是如何与算法紧密结合的。如果不想限定技术场景，就需要在算法中明确如何与计算机硬件相结合，如何提升硬件上的效率。

随着数字经济崛起，法院和专利局对涉算法专利的审查呈现“客体审查宽松化、创造性审查严格化”趋势，更注重技术贡献的实质评估。企业应提前布局，在研发阶段就同步启动专利保护规划。算法专利的保护客体问题既是法律红线，也是技术创新的试金石。唯有将算法深度嵌入技术场景，实现“数据—算法—硬件”的闭环设计，才能跨越审查门槛，让创新成果真正获得法律护城河。