在美国专利审查中，客体（eligible）问题的影响远比中国专利甚至其它三局的客体问题要大。很多时候，同族国内申请、欧洲申请以及日本申请的审查过程中，审查员都没有针对授权客体问题提出质疑；然而，同族的美国申请却被审查员认定非授权客体。

然而，客体问题又与新颖性、创造性等问题不同。新颖性和创造性的法条比较简单，更多的是实质性的内容分析。而客体问题涉及的法律非常复杂，它不仅仅是简单的成文法，还涉及到相关的一系列的判例。因此，这与采用大陆法系的国内审查规范以及欧洲审查规范存在明显差异。特别地，美国申请中的客体问题的审查标准就是通过这些成文的法律、规则和一系列的判例逐步确定的，而且这些标准还不断地演化（尤其是近年针对人工智能领域算法，USPTO先后推出多个案例指导客体问题的判断准则）。

笔者拟就日常答复美国申请的客体问题答辩经验，拟就该类问题的应对技巧抛砖引玉，希望各位读者能够提出更为合理或稳妥的答辩策略。

1.      法律基础

根据美国专利法第101条（35 U.S.C. §101），凡发明或发现任何新颖而实用的方法、机器、产品、物质构成，或任何新颖而实用之改进者，可按本法规定的条件和要求获得专利。该条款对专利申请的保护客体提出了可专利性的要求，明确了何种类型的客体可获得专利保护，何种类型的客体无法获得专利保护。因此，该客体问题一般也被简称为101问题。该条文的原文如下：

Whoever invents or discovers any new and useful process, machine, manufacture, or composition of matter, or any new and useful improvement thereof, may obtain a patent therefor, subject to the conditions and requirements of this title.

参考译文：任何人发明或发现任何新的有用的工艺、机器、制造或物质成分，或其任何新的有用的改进，都可以根据本标题的条件和要求获得专利。

因此，基于法条原文，以下几类发明能够申请专利：

l  工艺（Processes）   包括方法、步骤、或者操作，如生产工艺等。

l  机器（Machines）   指的是制造产品或与产品相关的设备，例如机械装置、电子设备等。

l  制造物（Manufactures）      涵盖了通过手工或机械的方式产生的产品、材料或者化学物质等。

l  组合物（Compositions of matter）    包括了化学结合或机械混合的结果，或是气体、流体、粉末或固体的组合。

由此可见，101条款实际上规定的可专利客体范围相当广泛。然而，申请人在实务审查中仍面临复杂的法律适用困境。部分技术方案即使形式上符合这四类主题范畴，仍可能因涉及抽象概念、自然法则或非技术性创新等本质问题而触发可专利性争议。典型案例集中体现于软件算法、基因序列及商业方法等前沿领域，此类申请难以单纯依据该基础法条作出精准判断。

对于此类处于法律适用灰色地带的疑难案件，美国法院通过典型案例，例如Alice Corp. v. CLS Bank International和Mayo Collaborative Services v. Prometheus Laboratories, Inc.等最高法案件，为美国专利审查中的101问题审查提供了明确一致的可执行指导意见。为了进一步明确哪些客体符合35 U.S.C. §101的要求，USPTO在《2019年修订的专利适格性审查指南（2019 Revised Patent Subject Matter Eligibility Guidance）》中对“两步法”准则的流程进行了完善，以帮助审查员和申请人更好地理解和应用35 U.S.C. §101的规定。

例如，下图为笔者所处理的某项美国申请所收到的第一次非终通审查意见通知书截图，审查员就是援引前述法条和该项规范审核客体问题（见下图）。

该“两步法”准则的基本框架（即所谓的“Alice/Mayo两步测试法”）如下图所示

因此，现行101问题审查逻辑虽然采用上述四步框架，但该体系并非直接源自于《美国专利法》（35 U.S.C.）或《专利审查程序手册》（MPEP）的原始文本，而是经由判例法渐进发展，最终形成现有完备体系。

2.      Alice/Mayo两步测试法各阶段简述及应对策略

下文将按照上述测试流程，逐步分析每步测试的具体内容以及可能的应对策略。

Step 1   Is the claim directed to a process, machine, manufacture or composition of matter?

在测试的第一步，审查员将首先检查权利要求的主题是否落入前述四大法定主题。参考前述框架图，当落入这些法定主题后，审查员将不会进一步审查客体问题。然而，有时审查员会只关注权利要求的一部分。例如，虽然抽象的数据和软件不属于这四个类别之一，但驻留在物理计算机上的数据或软件将被视为该条款下的机器。

由于计算机是一台机器，即使它包含软件或数据，它也依然是一台机器；因此，针对一些涉及机器硬件装置的方法权利要求（例如RIS、UE/BS的天线布置方向等）的方案。申请人可以考虑在计算机和数据组合上回应驳回的论点，提醒审查员应该权利要求应被视为一个整体。

进一步，申请人也可以考虑将权利要求修订为落入前述法定主题之一。例如，除了声称电磁波具有某些特征（这是一项无法申请专利的发明）之外，申请人可以修改权利要求，以涵盖产生该电磁波的方法（在法定主题“工艺”类别下）或涵盖产生该电磁波的设备（在法定主题“机器”类别下）。

例如，国内撰写中惯常使用的“计算机可读介质”权利要求一般需要改写（通过巴黎公约直接进入）或主动修改（通过PCT进入）为“非暂时计算机可读介质”的必要性。前者的最宽泛的解释可能既包含物理计算机存储器（可授权），也包含瞬态电磁波（不可授权）。

Step 2A       Prong One-Does the claim recite Judicial Exception?

该步骤一般称为司法例外（Judicial Exception）检验，这是美国专利法中由法院通过一系列判例法发展出来的一系列例外情况。具体来说，尽管某些发明形式上符合35 U.S.C. §101规定的专利性要求（即发明属于某一类可专利的主题，如工艺、机器、制造品等），但如果发明涉及到某些特定的主题，仍然可能被排除在可专利性范围之外。这些例外情况大致上分为如下三类：

l  自然法则（Laws of Nature）      描述自然界中基本的物理、化学或生物规律，自然法则是科学基础的一部分，不能被任何个人或实体垄断，因此不能被授予专利；

l  自然现象（Natural Phenomena）       指自然界中发生的现象或事物，这类现象不经过人为干预或制造，比如人体新陈代谢的过程、基因的自然序列等（前两部分内容与我国《专利法》第25条中规定的“科学发现”类似）；

l  抽象概念（Abstract Ideas）        通常涉及人类的智力活动、数学公式、经济/商业实践等。例如，一种基于数学公式的算法，或一种普遍的商业方法（这部分内容与我国《专利法》第25条中规定的“智力活动的规则和方法”类似，但是范围更为宽阔，见下文讨论）。

在实践中，尤其是设计通信领域或者人工智能领域的案件中，绝大部分非授权客体问题都是由前述抽象概念所导致。如前所述，虽然国内《专利法》给出类似的规定，但是中国的审查员在判断时，更多的是基于中国《审查指南》中给出的示例。如果权利要求能够对标到示例，那么该专利申请才有可能被指出客体问题。这就导致中国申请被认为有客体问题的情况不多，而且能总结出一般性规律。

相反，美国审查员却采用完全不同思路进行判断。其审查逻辑如下：方案如不涉及司法例外，则发明符合35 U.S.C. §101规定；方案如果涉及到这些司法例外，则进入到第二步检验。

然而，美国审查员在上述第二步检验中，就远比中国审查员对标《审查指南》示例进行审查的方式，不自觉地带有更多的个人主观意见。

针对该测试步骤，一般可以考虑如下争辩策略：

1）援引指导案例Enfish LLC v. Microsoft Corporation, Fed.Cir, 2016（以下简称Enfish案，该案重点在于明确特定数据结构可以申请专利，特别地，神经网络等技术即是已有数据结构的新用途），指出审查员不能简单地将权利要求认定“高度抽象（at a high level of abstraction）”，否则“第101条的例外将吞噬规则（the exceptions to §101 swallow the rule）”；

2）要求审查员确定权利要求的“特征”，而不能先找到一个抽象概念，然后指出权利要求的哪些元素与该概念相关，从而认定其为“抽象概念”；正确的流程是首先分析整个权利要求和说明书，确定权利要求的“特征”和“所主张的相对于现有技术的进步”，然后再进行比较（参见MPEP 2106.04(a)）。

Step 2A       Prong Two-Does the claim recite additional elements that integrate the Judicial Exception into a Practical Application?

该步骤旨在考察“附加元素”是否将前述司法例外整合至实际应用中，具体地，附加元素是指在权利要求中除了属于司法例外（自然法则、自然现象或抽象概念）的部分之外的其他技术特征。这些附加元素必须在权利要求中被明确描述，并且在专利审查过程中，审查员会根据这些附加元素判断发明是否具有足够的技术贡献，从而超越司法例外的范畴，进而被认为是适格的（eligibility）。

总体来说，在Step 2A Prong Two中，附加元素被整合入实际应用是指这些附加元素不仅仅是对司法例外的简单应用或抽象概念的运用，而是通过具体的方式将其与现实世界中的实际技术或工艺结合，使得整个发明在技术上具有实质性的应用价值或改进。此类整合应当展示出发明在特定技术领域中的具体应用，而不仅仅是抽象的思想或自然法则的表达。特别地，“可专利性必须取决于权利要求是否将抽象概念整合到实际应用中，而非其是否恰好使用了方程式或算法（eligibility must hinge on whether the claim integrates the abstract idea into a practical application, rather than on whether it happens to use equations or algorithms）”。

举个例子，虽然一个涉及数据加密的方法单独来看可能属于抽象概念（如数学公式或算法），但如果该加密方法被整合到一种具有硬件结构的网络安全系统中，并且解决了现有技术中的具体问题（例如，提高了电脑在数据传输的安全性和效率），这样的整合展示了该加密方法在实际网络安全系统中的应用，从而可以认为超越了司法例外的范畴。

然而，需要注意的是，这并不意味着将非抽象的物理硬件结构加入权利要求中就必然能克服101问题。

典型的如前述指导案例Alice Corp. v. CLS Bank International。该案的争议焦点在于计算机化金融结算方法的可专利性。美国最高法院最终判决认为涉案专利核心（第三方担保交易）属于商业方法抽象概念，且计算机仅执行基础功能（如数据存储），未优化技术性能，因此不可专利。

又例如，假设一个专利申请涉及一种新的商业方法（例如，在线广告的竞价算法），并且该算法是在通用计算机上运行的。仅仅将算法在计算机上执行，并不能视为实际应用的整合，因为计算机本身只是执行指令的通用设备，没有为该商业方法带来技术上的创新或具体应用。因此，该发明可能仍会被视为仅仅涉及抽象概念，无法获得专利。

因此，计算机实施专利需证明技术改进（如提升算法效率），而非单纯流程数字化。这也是代理人争辩授权客体问题的重点突破口，即争辩权利要求中的附加元素将司法例外整合到了实际应用中。如前述参考案例，我方在答复的授权客体问题过程中，始终将重点放在论述该方案所带来的有益技术效果。

虽然针对该步测试的争辩理由主要在于强调申请所带来的技术效果，但是由于考虑到日后维权和无效过程中避免被对手将权利要求的解释限缩在某个狭窄的范围内，因此美国申请一般不会在说明书中直接强调本申请的所解决的技术问题和技术效果。按照美国申请撰写习惯，这些内容一般都是零碎地分散在说明书的各个角落，从而提高对方限缩权利要求包含范围的门槛。

作为总体思路，在实际答辩过程中，可以考虑采用如下答辩策略争辩这些附加元素将前述司法例外整合至实际应用中：

1）力求将权利要求的特征定义为一个解决技术问题的方案，并明确指出说明书中描述的问题以及本发明如何改进该技术（关键是确保所主张的改进在权利要求本身中有所体现，否则需修改权利要求）；

2）强调计算机“不只是工具”，相关特征改善计算机的运作，而不仅仅是使用计算机作为工具而改进另一个抽象过程，相应地应解释新过程如何提高计算机效率，并引用Enfish案（如前所述，对软件数据库的改进被认定为可授权）、Core Wireless Licensing S.A.R.L. v. LG Electronics, Inc. 880 F.3d 1356 (Fed. Cir. 2018)等案例；

3）主张权利要求不仅仅是“收集、分析和输出数据”，审查员常将“以数据开始，添加算法，以新形式数据结束”的权利要求视为抽象概念，为了克服这一点，可以论证本申请不关心特定数据内容，而是改善计算机的功能，无论数据描述什么，有时可以通过修改权利要求去掉数据内容而绕过这一障碍。

Step 2B       Does the claim recite additional elements that amount to significantly more than the Judicial Exception?

这一步为前述Step 2A的自然延伸。“具有更多显著意义”指的是附加元素必须为发明提供足够的技术改进或创新，使得该发明不仅仅是对司法例外的简单应用或陈述。

这里的“显著”并不是指新颖性或非显而易见性，而是指附加元素在整体发明中是否引入了某种技术实质上的改进、具体的应用场景，或者解决了现有技术中的特定问题。

具体地，可以参考USPTO关于授权客体问题给出的指导示例47。该示例涉及一种使用人工神经网络检测计算机网络异常的技术，旨在提高异常检测的准确性与效率。现有的系统使用各种检测技术检测潜在的恶意网络包，并向网络管理员发出警报。与传统的网络异常解决方案不同，该示例通过专门训练的人工神经网络，能够实时识别恶意网络包并自动采取措施，例如丢弃可疑包及阻止可疑源地址流量等，避免网络管理员对网络入侵的响应滞后，从而显著增强系统的安全防护能力。该示例给出正反两方面权利要求例子。下文首先给出反面例子。

A method of using an artificial neural network (ANN) comprising:

(a) receiving, at a computer, continuous training data;

(b) discretizing, by the computer, the continuous training data to generate input data;

(c) training, by the computer, the ANN based on the input data and a selected training

algorithm to generate a trained ANN, wherein the selected training algorithm includes a backpropagation algorithm and a gradient descent algorithm;

(d) detecting one or more anomalies in a data set using the trained ANN;

(e) analyzing the one or more detected anomalies using the trained ANN to generate anomaly data; and

(f) outputting the anomaly data from the trained ANN.

参考译文：

一种使用人工神经网络（ANN）的方法，包括：

(a) 在计算机上接收连续的训练数据；

(b) 通过计算机将所述连续的训练数据离散化，以生成输入数据；

(c) 通过计算机根据所述输入数据和选定的训练算法训练所述ANN，以生成训练好的ANN，其中，所述选定的训练算法包括反向传播算法和梯度下降算法；

(d) 使用所述训练好的ANN检测数据集中的一个或多个异常；

(e) 使用所述训练好的ANN分析所述一个或多个检测到的异常，以生成异常数据；以及

(f) 从所述训练好的ANN输出所述异常数据。

该方法具体包括接收并离散化数据、训练人工神经网络、使用训练完毕的人工神经网络检测并分析异常以及输出异常数据。

在Step 1中，权利要求被认定为属于方法的法定类别，因此需进行Step 2A的判断。

在步骤Step 2A Prong One中，权利要求被认定为涉及数学概念和心理活动的抽象概念。具体而言，“离散化”、“选定的训练算法”被认为属于数学概念；“检测”、“分析”被认为是在人类心智中可以实现的观察和评价，属于心理活动。因此，需进行Step 2A Prong Two的判断。

在Step 2A Prong Two中，权利要求中的附加元素（“在计算机上接收连续的训练数据”、“使用训练好的人工神经网络”、“从训练好的人工神经网络输出异常数据”）被认定为未能将抽象概念整合到实际应用中。具体而言，在权利要求中，“计算机”仅作为执行通用计算机功能的工具，等同于使用通用计算机执行简单的指令。“使用训练好的人工神经网络”这一元素所提供的也仅仅是用于在通用计算机上实现抽象概念的简单指令，它只是将抽象概念的应用限制在一个特定的技术环境中，而未能为权利要求增加任何实质性的创造性概念。因此，需进行Step 2B的判断。

在Step 2B中，权利要求中的附加元素被认定为没有达到显著多于法定例外的程度。具体而言，“使用训练好的人工神经网络”这一元素只是对抽象概念的应用指令，无法提供任何创造性的概念；“在计算机上接收连续的训练数据”以及“从训练好的人工神经网络输出异常数据”的描述具有高度的概括性。因此，这些附加元素实质上等同于通过网络接收或传输数据的行为，而这些行为是众所周知、常规且传统的。

作为对比，正面示例如下。

A method of using an artificial neural network (ANN) to detect malicious network packets comprising:

(a) training, by a computer, the ANN based on input data and a selected training algorithm to generate a trained ANN, wherein the selected training algorithm includes a backpropagation algorithm and a gradient descent algorithm;

(b) detecting one or more anomalies in network traffic using the trained ANN;

(c) determining at least one detected anomaly is associated with one or more malicious network packets;

(d) detecting a source address associated with the one or more malicious network packets in real time;

(e) dropping the one or more malicious network packets in real time; and

(f) blocking future traffic from the source address.

参考译文：

一种使用人工神经网络（ANN）检测恶意网络数据包的方法，包括：

(a) 由计算机根据输入数据和选定的训练算法训练ANN，以生成训练好的ANN，其中所述选定的训练算法包括反向传播算法和梯度下降算法；

(b) 使用所述训练好的ANN检测网络流量中的一个或多个异常；

(c) 确定至少一个检测到的异常与一个或多个恶意网络数据包有关；

(d) 实时检测与所述一个或多个恶意网络数据包相关的源地址；

(e) 实时丢弃所述一个或多个恶意网络数据包；以及

(f) 阻止来自所述源地址的未来流量。

正面示例的权利要求涉及使用人工神经网络检测恶意网络数据包的方法，该方法具体包括训练人工神经网络、使用训练好的人工神经网络检测异常、确定异常与恶意网络数据包有关并实时检测其源地址、实时丢弃恶意网络数据包以及阻止来自该源地址的未来流量。

在Step 1中，该权利要求被认定为属于方法的法定类别，因此需进行Step 2A的判断。

在Step 2A Prong One中，该权利要求被认定为涉及数学概念和心理活动的抽象概念。具体而言，“选定的训练算法”被认为属于数学概念；“检测”、“确定”被认为是在人类心智中可以实现的观察和评价，属于心理活动。因此，需进行Step 2A Prong Two的判断。

在Step 2A Prong Two中，该权利要求中的附加元素（“检测与一个或多个恶意网络包相关的源地址”、“丢弃一个或多个恶意网络包”、“阻止来自源地址的未来流量”）被认定为成功将抽象概念整合到实际应用中。具体而言，上述附加元素通过使用检测信息来增强系统安全性，实时采取主动措施减轻网络异常的威胁，体现了在网络入侵检测技术领域内的实质性改进。

综上所述，权利要求中记载了法定例外，但这些法定例外被有效整合到具体的实际应用中，因此权利要求是可授权客体。

请注意，反面示例和正面示例的区别在于，正面示例的权利要求明确指出了如何利用人工神经网络的输出处理所识别到的计算机网络异常。这种具体的应用被视为在网络安全技术方面的改进。相比之下，反面示例的权利要求虽然涉及使用人工神经网络进行异常检测，但并未详细说明如何具体利用检测结果有效地处理处理异常。因此，正面示例的权利要求通过提供具体的应对措施（例如，检测与恶意网络包相关的源地址、丢弃恶意网络包以及阻止可疑的未来流量），体现了技术上的进步和实际应用的价值。

特别地，上述技术效果对应于USPTO所列出的具备此类显著性元素例子中的“改善计算机本身的功能（Improvement to the functioning of the computer itself）”一项，从而是授权客体。

因此，针对该步测试，一般可以考虑如下争辩策略：

1）积极定义“附加元素”，如前所述，虽然“附加元素”的数量多寡不能作为是否“具有更多显著意义”的硬性指标，但是至少使得争辩理据更为充分全面，从而论证这些“附加元素”构成了发明构思（可以遵循Bascom案的思路，该案允许在定义更具体实现方式的元素中找到发明构思）；

2）注意这不是针对第103（非显而易见性）条的答复，审查员不能仅仅由于某元素在现有技术中被发现就认定其为“常规”，从而否定该方案“具有更多显著意义”；

3）在前述2）的基础上，可以考虑各个“附加元素”的有机组合，即使单个元素都是已知和常规的，这些元素的特定组合（ordered combination）也可能使得方案“具有更多显著意义”；

4）结合前面Step 2A Prong Two论证附加元素改进了计算机性能，特别地，MPEP本身也承认关于改进计算机性能改进的论点在Step 2A Prong Two和Step 2B中极为相似。因此，可以在Step 2A Prong Two提出该论点，然后提醒审查员“即使改进不足以在Step 2A Prong Two中证明可授权，它仍可能在Step 2B分析中为可授权客体做出贡献”（引用MPEP §2106.04(a)）；

5）仅仅使用通用计算机硬件通常不足以使得方案“具有更多显著意义”，但如果是专用设备，或者特定的组件排列方式（如BASCOM Global Internet v. AT&T Mobility, LLC, 827 F.3d 1341案中的特定配置）则未必，可以考虑积极论证该点；

6）使用领域限制，即证明权利要求的“附加元素”已作为一个整体被整合到权利要求中，就像Diamond v. Diehr, 450 U. S. 175 (1981)案那样（MPEP §2106.05(h)）。

3.      总结和建议

在处理美国专利申请的工作中，为了降低出现客体问题的风险，笔者建议在国内撰写阶段如果确认该案有意在后继阶段申请美国专利，就可以根据具体个案的情况有针对以下一个或多个方面进行考虑：

1. 确保权利要求中包含具体的技术特征

例如特定的硬件组件、数据处理流程或算法实现。明确描述这些技术特征，以便为权利要求所限定的技术方案带来技术效果，或者至少在说明书中有相应的字面描述，作为进入美国阶段的修改基础。

2. 详细描述具体的实施步骤和技术细节

在说明书中详细描述具体的实施步骤和技术细节，确保权利要求中的每个步骤都有明确的技术实现方式，避免被认定为一般性地应用抽象概念。特别地，针对前一条所描述的技术特征，可以在说明书中的相应段落分散地描述其所带来的技术效果，例如提高了系统的响应速度、降低了错误率或增强了系统的稳定性。

3. 将抽象概念整合到具体应用中

在权利要求中明确描述所涉及的抽象概念如何被整合到具体的实际应用中，例如在工业控制中的应用。在说明书中强调这些具体应用解决了哪些实际问题，例如提高了生产效率或通信效率。

4. 突出对计算机技术的改进

在说明书中明确指出权利要求中的技术特征如何改进了现有的计算机技术，例如提高了算法的效率、优化了数据存储结构或增强了系统的安全性。在权利要求中描述这些技术改进的具体实现方式，例如使用特定的编程语言、数据库管理系统或网络协议。

以上就是笔者根据自身日常处理经验就授权客体问题所提出的一些策略。然而，授权客体本身就是一个动态的概念。尤其是人工智能领域的飞速发展，USPTO近年也不断对专利的适格性修订判断准则以应对新状况。作为粗略的思路方向，希望前述答辩策略能为相关人员的应对美国申请中遇到的授权客体问题提供有益的帮助。

P.S. 本文所涉及的部分原始资料由Perkins律师事务所提供，在此感谢其团队对我所的大力支持，以及其为中国企业向美国申请专利所提供的知识分享与帮助。