2026年AI专利权利要求书：精准划定保护范围的核心策略与实践指南

2026年，人工智能技术的商业化落地进入深水区：大语言模型的垂直领域定制、多模态AI的产业场景渗透、生成式AI的知识产权边界争议……这一切都让专利权利要求书的价值愈发凸显——它不仅是申请专利的核心文件，更是划定AI技术专利保护范围界定的法律标尺。如何在AI技术的抽象性与专利审查的具象性要求之间找到平衡，成为2026年企业专利布局的关键命题。

一、AI权利要求书保护范围的特殊性挑战

与传统机械、电子领域的专利不同，AI技术的核心在于算法逻辑、模型架构与数据处理规则，这些要素具有天然的抽象性，而专利法的核心是保护“具体的技术方案”，而非抽象的思想。这一矛盾在2026年的专利审查中表现得尤为突出：一方面，企业希望通过上位化的权利要求获得更宽的保护范围，覆盖未来的技术迭代；另一方面，国家知识产权局（CNIPA）及海外审查机构（如USPTO、EPO）对AI权利要求的“技术实用性”要求愈发严格，过度抽象的权利要求极易因“属于智力活动规则”被驳回。

例如，2026年上半年，国内某头部AI企业提交的“一种多模态AI生成方法”专利申请，因独立权利要求仅描述了“基于文本与图像输入生成内容”的抽象逻辑，未限定具体的模型训练框架、数据预处理规则等技术细节，最终被审查员以“未构成完整技术方案”为由发出驳回决定。这一案例折射出2026年AI专利审查的核心趋势：权利要求书必须在抽象性的算法逻辑与具象性的技术实现之间找到精准平衡点。

二、2026年AI权利要求书保护范围的界定逻辑

根据CNIPA2025年底更新的《人工智能专利审查指南（试行）》，2026年AI权利要求书的保护范围界定需遵循“技术特征具体化+方案整体性”原则。具体而言，企业在进行权利要求书撰写时，需要从三个维度明确保护边界：

首先，明确算法的具体实现路径。对于生成式AI，需限定训练数据的来源、清洗规则、模型的层数、注意力机制的具体设计等技术特征；对于AI硬件结合方案，需限定算法与硬件的交互逻辑、算力调度规则等。这些具体特征是避免权利要求被认定为“抽象思想”的核心依据。

其次，合理运用功能性限定。2026年的审查规则允许对AI的功能效果进行限定，但必须在说明书中公开至少两种实现该功能的具体技术手段，且这些手段需具有可重复性与可验证性。例如，权利要求中限定“一种具有意图识别功能的对话系统”时，说明书需公开基于语义向量匹配、基于预训练模型的意图分类两种具体实现方式，才能支撑该功能性限定的保护范围。

最后，区分“核心算法”与“周边改进”。2026年，部分企业开始采用“核心算法+分层布局”的专利策略：核心算法权利要求聚焦于模型的创新性架构，保护范围相对较宽；周边改进权利要求则针对特定场景的优化（如医疗领域的AI诊断优化、电商领域的个性化推荐优化），保护范围更精准。这种分层布局既确保了核心技术的宽范围保护，又通过周边专利构建了严密的技术壁垒。

三、2026年AI权利要求书实践中的常见误区

在2026年的专利代理实践中，不少企业在AI权利要求书撰写中存在三大误区：一是过度追求上位化，忽略技术细节的公开；二是混淆“算法思想”与“技术方案”，将未经具体实现的算法逻辑直接写入权利要求；三是忽略跨领域的保护范围协调，例如仅限定了AI软件的保护，未覆盖其在硬件端的应用场景。

以海外案例为例，2026年USPTO审理的“OpenAI与某科技公司的专利侵权纠纷案”中，OpenAI的权利要求书因仅限定了“大语言模型的文本生成逻辑”，未限定训练数据的具体格式与模型的部署环境，最终法院认定其保护范围过于宽泛，无法有效证明被告的侵权行为。这一判例为国内企业提供了警示：AI专利的保护范围不仅要符合国内审查规则，还要考虑海外司法实践的界定标准。

四、2026年AI权利要求书的未来趋势

随着AI技术向通用人工智能（AGI）演进，2026年之后AI权利要求书的保护范围界定将面临新的挑战：其一，多模态AI的权利要求如何覆盖跨模态的交互逻辑；其二，AI生成内容的知识产权归属对权利要求的影响；其三，AI辅助撰写的权利要求书的合规性审查。

针对这些趋势，部分领先企业已开始探索“动态权利要求书”的布局策略：在核心专利获得授权后，通过分案申请、专利修改等方式，将技术迭代产生的新特征纳入保护范围。同时，结合2026年CNIPA推出的“AI专利快速审查通道”，企业可以更快地获取授权，及时锁定技术创新成果。

综上，2026年AI专利权利要求书的保护范围界定，既是法律问题，也是技术问题。企业需紧密跟踪审查规则的最新变化，在权利要求书中精准平衡抽象性与具象性，才能构建起既具有宽范围保护力、又符合审查标准的专利壁垒，为AI技术的商业化落地保驾护航。