尽管今天几乎无法想象没有计算机的生活，但支持此类设备的必要软件的基于专利的保护仍然有些抽象。这是非常令人惊讶的，因为基于软件的指令对于操作从现代冰箱到大多数新建车辆的所有东西都是必需的。本文探讨了为此类基本软件流程申请专利的常见障碍和最佳方法。
你能为软件申请专利吗？
计算机程序的无形特性使它们可以轻松且无限量地复制，这使得控制和保护它们的方式变得复杂。版权本身或许能够涵盖相关软件的源代码，但并不涵盖其真正的创意，这才是其商业价值的核心。
因此，以产品为中心、授予排他性的专利保护，似乎是一个更现实、更可靠的解决方案。这也是为什么，如下图所示，提及软件的专利在前几年呈上升趋势。
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此外，由于专利涵盖范围更广的商业创意和产品的排他性保护范围，不止一行代码或算法可以受到保护，这意味着一般市场应用和一系列产品都可以属于同一专利的特定保护范围软件。这使得整个过程对大公司来说更有价值。
什么是专利软件？
软件专利存在几个障碍。 EPO 的欧洲专利公约法规排除了特定的知识领域，例如数学方法、商业方法和计算机程序，这些自然会在多个层面上影响软件。
即便如此，考虑“技术性”方面是至关重要的，这是欧洲专利公约第 52(1) 条中的要求。这通常意味着软件需要绑定到实际技术，例如硬件，例如计算机处理器，才能通过这第一个技术步骤。本质上，专利的权利要求需要“绑定到硬件”。
接下来，第二个障碍涉及通常的创造性要求，但具有几个有趣的定制特征。例如，创造性还必须具有技术性质，并与积极解决某个问题或对现有“技术”进行改进相关联，例如为天线部件设计新角度以提高其信号效率的 AI 算法.事实上，这种计算机辅助的角度模拟是纯数学的，这应该使它无法获得专利。然而，创造性的基本促成因素是基于 AI 的方程式，因此可以申请专利，因为相关的天线当然是一个技术对象。
这反映在德国等其他欧洲司法管辖区，根据专利法第 I(3) 节，计算机程序被明确排除在可授予专利的主题之外。然而，下一个法律部分介绍了与程序相关的具有技术特征的发明可以申请专利，德国法院已经在联邦法院 X ZR 110/13（2015 年 8 月 25 日）等案件中确认了这一点。解锁移动设备的屏幕”。
德国主要软件公司，按专利数量和法律地位显示
与此同时，美国专利商标局采用了一种稍微更灵活的测试，这导致大西洋彼岸出现了更开放但未定义的软件专利趋势。所谓的“爱丽丝测试”，包括两个可克服的专利申请障碍。作为第一步的一部分，必须确定专利权利要求是否“针对”可授予专利的主题的司法例外，例如“抽象思想”。软件，即描述软件发明功能的算法，通常被认为是抽象的或“不合格”的想法，需要将其转化为“清晰”的想法。
在第二步中，只有在第一步确定专利针对抽象概念时才会达到，我们必须确定是否有比司法例外“更多的东西”使权利要求专利符合条件。这个“更多的东西”是一个发明概念，可以使发明获得专利。通常，我们必须找到一个实际的应用程序，例如当我们应用软件来实现特定的处理或转换文章时。从某种意义上说，它与 EPO 的“技术性”方面有些共鸣。
因此，由于美国软件专利测试的灵活性增加，与 EP 相比，那里的软件专利代表了更高的数量、冲突和价值指标，EP 的原创性水平更高，家族通常更大受益于其成员的累积保护，如下图所示。
下面我们比较一下美国和欧洲软件专利的不同价值指标。在此处了解有关此类市场评估项目的更多信息。
或许可以通过比较涵盖同一发明的不同专利来获得 EPO 和 USPTO 方法之间对比的最佳示例。 EPO 扩大上诉委员会最近审理的一个案例涉及一种通过计算机模拟改进电路的算法，该过程称为“1/f 噪声”。上诉委员会根据其权利要求中发现的“电路”的技术方面重申了该专利。
但是，如果我们查看美国等效专利US 6795840 B1，相应的权利要求中并没有提及任何电路。因此，根据 EPO 的定义，该专利将被视为纯数学专利，因此很可能很容易受到无效程序的影响。
欧洲专利和美国专利权利要求的比较，美国版本中没有技术术语
移至其他司法管辖区，要求可能相似。根据日本专利局 2015 年的说法，Art. 下的核心概念是“创造利用自然法则的技术理念”。 2 (1)，在软件的情况下得到满足，如果所述算法附有用于特定目的的硬件资源。在这里，我们已经可以看到与 EPO 技术步骤的相似之处。日本以软件为中心的专利法的发展是在 1993 年制定的，当时建立了一个新的两级测试。
第一个“利用自然法则”测试本身值得单独写一篇文章，但是，高度概括地说，它是一个更复杂的可专利性测试，它确定实际的“自然法则”不能获得专利，任何违背这些的东西法律也不适用。这也包括某些“人为安排”，例如过于抽象的思想和人类心理活动的方法，这些也是不可申请专利的。一旦通过该测试，权利要求就需要清楚地描述以硬件利用为特征的发明。即使在地理上如此遥远的司法管辖区之间，也很容易看出明显的相似之处。
软件驱动的创新
了解这些发展的严重性很重要，因为现在绝大多数创新都是由专利软件驱动的，例如在 AI 中，特定的自学算法代表了它。在这里，发明的技术步骤也主要是通过将AI算法与实际技术相结合来实现的，例如，这是EPO的扩大上诉委员会提供的一个具体例子，一个自学习的AI，用于监测心脏起搏器。识别不规则心跳。有趣的是，现在以人工智能为中心的专利涵盖了多少不同的技术，以及这些专利在多少国家/地区被授予。
提及人工智能的专利的主要发布管辖区，以及他们关注的二次技术
总而言之，虽然在软件专利方面存在重大障碍和不同司法管辖区之间的差异，但相关当局已经提供了足够的证据将其与相关技术和/或产品联系起来，从而使其仍然可行。考虑到软件在人类创新本身中产生的巨大影响，它的重要性不仅已经在专利申请中体现出来，而且毫无疑问在未来还会继续增长，这是完全有道理的。
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