01

定义解释

04

审查指南案例解读

审查指南第二部分第八章涉及技术方案判断示例

3.涉及计算机程序的发明专利申请的审查示例

【例4】

一种采用计算机程序控制橡胶模压成型工艺的方法，其特征在于包括以下步骤：通过温度传感器对橡胶硫化温度进行采样；

响应所述硫化温度计算橡胶制品在硫化过程中的正硫化时间；

判断所述的正硫化时间是否达到规定的正硫化时间；

当所述正硫化时间达到规定的正硫化时间时即发出终止硫化信号。

通俗判断必杀技：是否受自然规律约束，是否不可以人为随意设定，是否关联物理化学过程而非纯数学理论。

快速判断：控制橡胶模压成型工艺的方法，不同的工艺过程必然导致不同的结果（受自然规律约束），不可以人为随意设定（随意设定结果就不是想要的成型结果），是关联化学过程。所以是技术方案。

【例5】

一种利用虚拟设备文件系统扩充移动计算设备存储容量的方法，其特征在于，包括以下步骤：

在移动计算设备上建立一个虚拟设备文件系统模块，并挂入移动设备的操作系统；

通过虚拟设备文件系统模块向移动计算设备上的应用提供一个虚拟的存储空间，并把对这个虚拟存储空间的读写请求通过网络发送到远端服务器；

在远端服务器上，把从移动计算设备传来的读写请求转化为对服务器上本地存储设备的读写请求，并把读写的结果通过网络传回移动计算设备。

通俗判断必杀技：是否受自然规律约束，是否不可以人为随意设定，是否关联物理化学过程而非纯数学理论。

快速判断：一种利用虚拟设备文件系统扩充移动计算设备存储容量的方法，计算机内部处理存储变化过程（受自然规律约束），不可以人为随意设定（随意设定结果就不是想要的扩充容量效果，可能没法扩充），是关联物理过程。所以是技术方案。

【例6】

一种去除图像噪声的方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取输入计算机的待处理图像的各个像素数据；

使用该图像所有像素的灰度值，计算出该图像的灰度均值及其灰度方差值；

读取图像所有像素的灰度值，逐个判断各个像素的灰度值是否落在均值上下3倍方差内，如果是，则不修改该像素的灰度值，否则该像素为噪声， 通过修改该像素的灰度值去除噪声。

通俗判断必杀技：是否受自然规律约束，是否不可以人为随意设定，是否关联物理化学过程而非纯数学理论。

快速判断：一种去除图像噪声的方法，涉及图像处理看得见的图像显示不同（受自然规律约束），不可以人为随意设定（随意设定可能噪声没去除好图像反而变黑了），虽然有数学算法但是关联了物理过程（图像去燥变化）而非纯数学理论。所以是技术方案。

【例8】

一种向用户提供兼具成长类及问答类游戏方式的计算机游戏方法，其特征在于，该方法包括：

提问步骤，当使用者通过计算机游戏装置进入该计算机游戏的游戏环境时，从存储的题目资料、对应该题目资料的答案资料及游戏进度资料中调出对应该游戏进度的问题资料，并将问题资料显示给使用者；

成绩判断步骤，根据提供的问题资料判断使用者所输入的答案是否与存储的对应该题目的答案资料一致，若是，则进到下一步骤，若否，则返回提问步骤；

改变游戏状态步骤，依据成绩判断步骤的判断结果及所存储的问答成绩记录资料，决定受使用者操作的游戏角色在该计算机游戏中的等级、装备或环境，若答对问题的次数达到一定的标准，则其等级、装备或环境会相应升级、增加；若未达到一定的次数标准，则其等级、装备或环境不予改变。

通俗判断必杀技：是否受自然规律约束，是否不可以人为随意设定，是否关联物理化学过程而非纯数学理论。

快速判断：计算机游戏方法，完全不受自然规律约束，可以人为随意设定（你想怎样就怎样，想怎么编就怎么编，角色相当皇帝满级都行）。所以不是技术方案。

审查指南第二部分第八章涉及技术方案判断示例

最新修改新增一部分

6. 包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请审查相关规定

总体上放宽了对于非保护客体的限制，认定为技术方案的可能性更大了。这是因为所谓智力活动规则、商业方法、技术方案之间的界限越来越模糊了。不管怎么新增，上面提到的通俗必杀技仍然实用。变的是例子，不变的永恒的方法。

【例2】

一种卷积神经网络CNN模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待训练CNN模型的初始模型参数，所述初始模型参数包括各级卷积层的初始卷积核、所述各级卷积层的初始偏置矩阵、全连接层的初始权重矩阵和所述全连接层的初始偏置向量;

获取多个训练图像;

在所述各级卷积层上，使用所述各级卷积层上的初始卷积核和初始偏置矩阵，对每个训练图像分别进行卷积操作和最大池化操作，得到每个训练图像在所述各级卷积层上的第一特征图像;

对每个训练图像在至少一级卷积层上的第一特征图像进行水平池化操作，得到每个训练图像在各级卷积层上的第二特征图像;

根据每个训练图像在各级卷积层上的第二特征图像确定每个训练图像的特征向量;

根据所述初始权重矩阵和初始偏置向量对每个特征向量进行处理，得到每个训练图像的类别概率向量;

根据所述每个训练图像的类别概率向量及每个训练图像的初始类别，计算类别误差;

基于所述类别误差，对所述待训练CNN模型的模型参数进行调整;

基于调整后的模型参数和所述多个训练图像，继续进行模型参数调整的过程，直至迭代次数达到预设次数;

将迭代次数达到预设次数时所得到的模型参数作为训练好的CNN模型的模型参数。

通俗判断必杀技：是否受自然规律约束，是否不可以人为随意设定，是否关联物理化学过程而非纯数学理论。

快速判断：和前面的例6类似，一种卷积神经网络CNN模型的训练方法，涉及图像处理过程（受自然规律约束），不可以人为随意设定（随意设定可能无法实现图像识别），虽然有数学算法但是关联了物理过程（图像处理过程）而非纯数学理论。所以是技术方案。

【例3】

一种共享单车的使用方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，用户通过终端设备向服务器发送共享单车的使用请求;

步骤二，服务器获取用户的第一位置信息，查找与所述第一位置信息对应一定距离范围内的共享单车的第二位置信息，以及这些共享单车的状态信息，将所述共享单车的第二位置信息和状态信息发送到终端设备，其中第一位置信息和第二位置信息是通过GPS信号获取的;

步骤三，用户根据终端设备上显示的共享单车的位置信息，找到可以骑行的目标共享单车;

步骤四，用户通过终端设备扫描目标共享单车车身上的二维码，通过服务器认证后，获得目标共享单车的使用权限;

步骤五，服务器根据骑行情况，向用户推送停车提示，若用户将车停放在指定区域，则采用优惠资费进行计费，否则采用标准资费进行计费;

步骤六，用户根据所述提示进行选择，骑行结束后，用户进行共享单车的锁车动作，共享单车检测到锁车状态后向服务器发送骑行完毕信号。

通俗判断必杀技：是否受自然规律约束，是否不可以人为随意设定，是否关联物理化学过程而非纯数学理论。

快速判断：一种共享单车的使用方法，怎么有效快速的找到它不靠猜（受自然规律约束），不可以人为随意设定（随意设定可能发现没有单车只能走路了），是关联物理过程。所以是技术方案。

【例5】

一种消费返利的方法，其特征在于，包括以下步骤：

用户在商家进行消费时，商家根据消费的金额返回一定的现金券，具体地，

商家采用计算机对用户的消费金额进行计算，将用户的消费金额R划分为M个区间，其中，M为整数，区间1到区间M的数值由小到大，将返回现金券的额度F也分为M个值，M个数值也由小到大进行排列;

根据计算机的计算值，判断当用户本次消费金额位于区间1时，返利额度为第1个值，当用户本次消费金额位于区间2时，返利额度为第2个值，依次类推，将相应区间的返利额度返回给用户。

通俗判断必杀技：是否受自然规律约束，是否不可以人为随意设定，是否关联物理化学过程而非纯数学理论。

快速判断：一种消费返利的方法，完全不受自然规律约束，可以人为随意设定（你想返多少就返多少，就看你想赚钱不赚多少钱）。所以不是技术方案。

【例6】

一种基于地区用电特征的经济景气指数分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据待检测地区的经济数据和用电数据，选定待检测地区的经济景气指数的初步指标，其中，所述初步指标包括经济指标和用电指标;

通过计算机执行聚类分析方法和时差相关分析法，确定所述待检测地区的经济景气指标体系，包括先行指标、一致指标和滞后指标;

根据所述待检测地区的经济景气指标体系，采用合成指数计算方法，获取所述待检测地区的经济景气指数。

通俗判断必杀技：是否受自然规律约束，是否不可以人为随意设定，是否关联物理化学过程而非纯数学理论。

快速判断：一种基于地区用电特征的经济景气指数分析方法，完全不受自然规律约束（可能是经济规律而非自然规律），可以人为随意设定（用多少电就认为经济好呢？可能不同历史时期都是可以随意设定一个值的）。所以不是技术方案。

05

典型案例判断及思考