在技术创新的最前沿，人工智能(AI)与生物医药领域的专利保护，被视为知识产权服务领域的“皇冠上的明珠”。这两个领域技术迭代快、与法律边界交织紧密，对专利代理师提出了前所未有的挑战。为此，我们虚拟专访了恒和大知识产权在该领域的两位顶尖专家——范伦(电学、软通专家)与高元吉(化学、药物专家)，请他们分享在AI算法与生物医药专利保护中的独特见解与实战策略。

　　一、 AI算法专利：在“抽象思想”与技术应用间找到平衡点

　　采访对象：范伦，前专利审查员，恒和大电学/软通领域资深代理师

　　Q：AI算法专利申请的难点是什么?

　　范伦：核心难点在于满足美国专利法第101条关于“专利适格性”的要求。USPTO和各国专利局对于纯粹的数学方法、抽象思维过程是不授予专利的。难点在于如何证明你的算法不是“抽象概念”本身，而是一种具体的技术应用或技术改进。

　　Q：恒和大通常如何应对这一挑战?

　　范伦：我们的策略是“软硬结合，聚焦效果”。在撰写权利要求和说明书时，我们会刻意地将算法与特定的硬件环境(如专用处理器、传感器阵列、服务器集群) 或具体的技术问题(如图像识别准确度提升XX%、数据中心能耗降低XX%) 紧密绑定。

　　例如，我们为一位客户处理一个机器学习模型优化专利申请时，重点描述了该模型是如何在客户独特的边缘计算芯片架构上部署，从而实现了毫秒级响应延迟的突破，这种具体的技术效果是审查员认可其专利性的关键。

　　Q：在布局上有什么建议?

　　范伦：AI领域的布局必须是立体和超前的。我们不仅保护核心算法模型，还会围绕其训练方法、数据预处理流程、模型部署应用场景等多个维度进行专利组合布局。同时，要密切关注USPTO的最新审查指南和法院判例，动态调整撰写策略。

　　二、 生物医药专利：在“充分公开”与“保护范围”间走钢丝

　　采访对象：高元吉，前国知局数据专家，恒和大化学/药物领域资深代理师

　　Q：生物医药专利，尤其是化合物和生物序列专利，有何特殊要求?

　　高元吉：这个领域对“充分公开”(Enablement)和“书面描述”(Written Description)的要求近乎苛刻。你不能仅仅声称一个化合物有疗效，必须提供足以让本领域技术人员能够重复实施的实验数据和方法。对于基因序列，必须提供具体的序列标识符或测定方法。

　　Q：如何在满足公开要求的同时，争取的保护范围?

　　高元吉：这是一门精妙的艺术。我们的做法是构建“金字塔”式的权利要求体系。塔尖是最具体的核心化合物或序列(授权基础最稳)，塔身是通式结构(马库什权利要求)，塔基则可能是其制备方法、制药用途或衍生物。

　　例如，在一个抗癌药物的专利申请中，我们会精心设计通式结构，用大量的实施例数据来支撑该通式内所有化合物都具有预期效果的合理性，从而说服审查员接受一个较宽的保护范围。这需要代理师兼具深厚的化学、生物学背景和法律文书功底。

　　Q：中美审查实践有何主要差异?

　　高元吉：美国对实验数据的要求更加灵活，允许补交后续实验数据来证明创造性(如预料不到的技术效果)，但这需要策略性的操作。而中国对“公开充分”的审查非常严格，初始提交的说明书必须完整。因此，我们在服务客户进行中美双报时，会制定差异化的申请策略，在说明书的撰写上预先兼顾两国的要求。

　　结论：专业化分工是应对尖端挑战的路径

　　AI与生物医药专利的复杂性，决定了“万金油”式的代理服务已完全无法胜任。恒和大之所以能在这两个尖端领域为深圳大学、华大基因、以及众多AI科技公司提供高质量服务，正是得益于像范伦、高元吉这样拥有交叉学科背景和深度实践经验的专家，以及我们内部按技术领域精细分工的团队协作模式。面对前沿技术的专利保护，唯有极致专业，方能洞见未来，筑牢壁垒。