2026年AI权利要求书保护范围的边界探索与实践指南

2026年，生成式AI、自动驾驶、医疗辅助诊断等领域的商业化落地进入爆发期，与之伴随的是AI专利纠纷的持续攀升。据国家知识产权局最新数据显示，2025年全国AI领域专利申请量突破120万件，同比增长38%，但其中近60%的专利因权利要求书保护范围界定模糊，在侵权诉讼中未能获得有效支持。这一现状倒逼行业重新审视专利布局的核心逻辑——权利要求书作为专利保护的“法律边界”，其撰写质量直接决定了AI技术能否获得稳定的排他性权利。

一、AI权利要求书保护范围的核心困境

与传统机械、电子领域的专利不同，AI技术的核心要素集中于算法模型、训练数据以及推理逻辑，这些无形的技术特征给权利要求书的撰写带来了天然挑战。一方面，若权利要求书过于抽象，比如仅声称“一种基于神经网络的图像识别方法”，则可能因落入“抽象概念”范畴而被驳回或在侵权判定中被认定为保护范围过宽；另一方面，若过于具体到某一特定训练数据集或硬件环境，则会导致保护范围过窄，无法覆盖AI技术迭代后的衍生方案，使得专利价值大幅缩水。

2026年1月，某头部科技公司因AI生成内容的专利侵权纠纷引发行业关注：其申请的“一种基于大语言模型的文本生成方法”专利，在权利要求书中仅限定了模型的基础架构，未明确训练数据的筛选规则和推理优化逻辑，最终被法院认定为保护范围模糊，无法支持其对竞品的侵权指控。这一案例凸显了AI权利要求书在“抽象与具体”之间的平衡难题——如何在满足专利法“清楚、简要”要求的同时，为AI技术构建足够的保护屏障，是当前专利从业者和企业面临的核心问题。

此外，AI技术的“黑箱”特性也加剧了保护范围的界定难度。对于传统技术方案，技术特征的关联性和实现逻辑相对透明，而AI算法的推理过程往往难以拆解，这使得在侵权判定中，难以准确比对被控侵权方案与权利要求记载的技术特征是否实质相同。例如，两款功能相似的AI推荐算法，可能因训练数据的细微差异导致输出结果的偏差，但从技术本质来看，二者可能采用了相同的核心逻辑，这种“表异实同”的情况进一步增加了AI权利要求保护范围的模糊性。

二、2026年司法实践对AI权利要求保护范围的新界定

随着AI技术的普及，我国司法机关在2025-2026年期间发布了多份指导意见和典型案例，进一步明确了AI权利要求书保护范围的判定标准。例如，最高人民法院2026年1月发布的《关于审理AI技术专利纠纷案件适用法律若干问题的指导意见（试行）》中明确指出：对于AI算法类权利要求，应当结合“技术问题-技术手段-技术效果”的整体逻辑进行界定，若算法方案能够解决特定的技术问题并产生可验证的技术效果，则不属于抽象概念，可获得专利保护。

在具体侵权判定中，司法实践开始引入“等同特征”的动态判断标准。例如，2025年底的一起AI自动驾驶专利侵权案中，法院认为被告所使用的算法模型虽与原告权利要求书中记载的模型架构存在细节差异，但二者在解决“复杂场景下的障碍物识别”这一技术问题时，采用了本质相同的技术手段，产生了相同的技术效果，最终判定构成等同侵权。这一判决为AI权利要求的保护范围划定了新的边界——不仅覆盖权利要求书中明确记载的技术方案，还包括与该方案等同的衍生迭代方案，这对企业的权利要求书撰写提出了更高要求：需要在撰写时充分考虑AI技术的迭代方向，预留足够的等同空间。

针对训练数据引发的权利要求争议，2026年的司法实践也给出了新的规则：若权利要求书中明确限定了训练数据的来源、筛选规则或标注方法，且该数据特征是实现技术效果的必要条件，则训练数据可纳入权利要求的保护范围；反之，若训练数据仅为示例性描述，则不能作为侵权判定的依据。这一规则为企业在撰写AI权利要求书时提供了清晰的指引，有助于避免因训练数据的不确定性导致保护范围模糊。例如，若权利要求书中明确记载“训练数据为不少于10万份经三级医师标注的肺部CT影像”，则该数据特征将成为侵权判定的核心依据；若仅记载“训练数据包含肺部CT影像”，则无法限制竞品采用不同规模或标注标准的训练数据。

三、企业布局AI专利的实操策略：精准构建权利要求保护范围

面对2026年AI专利的新环境，企业需要从权利要求书撰写、专利布局规划和侵权风险防控三个维度入手，强化AI技术的专利保护。首先，在侵权风险规避层面，企业应当建立AI技术的专利预警机制，定期对竞品的专利布局进行监控，尤其是关注其权利要求书中的技术特征界定，避免因技术方案落入竞品的保护范围而引发纠纷。例如，可通过专利检索工具分析竞品AI专利的权利要求树，明确其核心保护范围和从属特征，进而调整自身技术路线，绕开专利壁垒。

其次，在权利要求书撰写方面，企业应当遵循“分层撰写”的原则：第一层为核心权利要求，聚焦AI技术解决的核心技术问题和必要技术手段，确保保护范围的宽度；第二层为从属权利要求，对核心特征进行细化，比如具体的算法参数、训练数据规则、硬件适配要求等，为核心权利要求构建“防御性屏障”。例如，针对一款医疗AI影像诊断产品，核心权利要求可限定“一种基于卷积神经网络的医学影像病灶识别方法”，而从属权利要求则可进一步限定“所述卷积神经网络采用ResNet-50架构”“训练数据包含不少于10万份经标注的临床影像数据”“输出结果的病灶定位准确率不低于95%”等特征，既保证了核心技术的广泛保护，又通过从属权利要求明确了具体的实施方式，为侵权判定提供清晰的比对依据。

此外，企业还应当重视AI专利的“全球布局”，尤其是在欧美、东南亚等AI商业化落地较快的地区，根据当地专利法的差异调整权利要求书的撰写策略。例如，欧盟专利局对AI算法的保护要求相对宽松，允许将算法的功能性特征纳入权利要求范围，而美国专利商标局则更注重算法的具体实现细节。企业需要结合不同地区的司法实践，定制化撰写权利要求书，确保AI技术在全球范围内获得稳定的保护。例如，针对美国市场，在权利要求书中可增加算法的具体步骤和参数范围；针对欧盟市场，则可强化算法的功能性描述，扩大保护范围。

最后，企业应当加强与专利代理机构的深度合作，引入具备AI技术背景的专利代理人参与权利要求书的撰写过程。由于AI技术涉及计算机科学、机器学习、统计学等多领域知识，普通专利代理人往往难以准确把握AI技术的核心特征，而具备跨领域背景的代理人能够更好地将AI技术的创新点转化为清晰、有效的权利要求，为企业构建稳固的专利保护屏障。同时，企业还应当建立内部的专利评审机制，由技术人员和专利法务共同参与权利要求书的审核，确保技术特征的准确性和保护范围的合理性。

2026年是AI技术商业化落地的关键之年，也是AI专利规则体系不断完善的重要节点。对于企业而言，精准界定AI权利要求书的保护范围，不仅是规避侵权风险的必要手段，更是提升专利价值、构建技术壁垒的核心路径。通过深入理解司法实践的新规则，优化权利要求书的撰写策略，企业将能够在激烈的AI技术竞争中占据主动，实现技术创新与专利保护的协同发展，为AI技术的持续迭代和商业化应用注入法律保障。