人工智能（AI）领域的专利撰写
在探讨人工智能（AI）领域的专利撰写时，我们首先需要理解人工智能的核心技术，它包括但不限于语音识别、图像处理、自然语言处理、大数据分析和计算机视觉等。这些技术往往依赖于复杂的数学模型来实现。随着人工智能技术的快速发展，专利申请数量也在迅速增长。根据国家工业信息安全发展研究中心和工信部电子知识产权中心发布的《2020人工智能中国专利技术分析报告》，中国的人工智能技术专利申请量在2019年首次超过美国，成为全球最多的国家。即使在2020年新冠肺炎疫情的影响下，中国的人工智能技术创新并未放缓，专利申请量持续增长。
在这样的背景下，专利代理行业的从业者需要掌握人工智能类专利的撰写技巧，以提升专业能力。基于个人的撰写经验，我认为人工智能发明创造的专利撰写可以从以下几个方面入手：
首先，对于模型结构的改进，我们可以在撰写方法权利要求时，将模型的各个模块具体化，详细描述每一层的处理过程。例如，如果在一个现有模型的基础上增加了一个新的质量评估层，我们可以在独权中详细描述这个新层的作用和处理过程。
其次，对于训练过程的改进，独权应该重点描述训练的具体步骤，而实际应用过程可以通过静态限定或从权来描述。例如，如果改进点在于损失函数的计算，那么独权应该详细说明如何根据样本数据和分布评估指标来确定损失函数。
最后，对于实际应用过程的改进，独权应重点描述应用的具体过程。如果技术方案同时包含训练和应用阶段的创新，可以考虑构建两个独立的权利要求。如果创新点主要在应用阶段，而训练阶段只是现有技术的简单组合，那么可以将训练过程作为从属权利要求。
在撰写专利时，我们还需要考虑到技术方案的完整性。如果改进点无法独立成章，那么应该描述完整的训练方案。同时，对于特定应用场景的改进，我们应该在独权中详细描述，而不是过分关注模型的内部结构。
人工智能领域的专利撰写需要根据具体情况灵活处理，既要突出发明点，又要保持技术的完整性。希望这些建议能为专利代理行业的从业者提供一些参考。