《专利法》第26条第3款针对“说明书充分公开”作出了如下规定：

“说明书应当对发明或者实用新型作出清楚、完整的说明，以所属技术领域的技术人员能够实现为准。”

您觉得下述说明书内容是否满足该条款？

• 权利要求

一种异常数据检测方法，其中，所述方法包括：

接收终端发送的检测请求，所述检测请求中携带有检测项目、账户的财务数据；

将所述财务数据输入数据检测模型中，通过所述数据检测模型识别出所述财务数据中的异常数据，其中，所述数据检测模型是训练得到的；

将所述异常数据发送至所述终端。

• 说明书（对应权要中红色字体的说明内容）

其中，数据检测模型是通过大数据训练和机器学习训练得到的模型，通过数据检测模型中训练得到的规则，能够识别出输入的财务数据中存在的异常数据。

异常数据是财务数据中包含的、反映此账户违约或者逾期风险的数据。财务数据中包含多个数据项，数据检测模型的功能是检测财务数据中每一数据项对应的含义，并检测其中是否包含反映此账户风险的异常数据，若包含，则将异常数据识别出来。

如果您觉得这样写已经很清楚了，或者您之前的申请也这么写，从来没有被指出过问题，那就要小心了。

《审查指南》中关于第26条第3款的最新修改，可能与您的既有认知存在较大差异。

《审查指南》最新修改，传递了什么信息？

《审查指南》第二部分第九章第 6.3.1 节“说明书的撰写”规定了：

“包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请的说明书应当清楚、完整地描述发明为解决其技术问题所采用的解决方案。所述解决方案在包含技术特征的基础上，可以进一步包含与技术特征功能上彼此相互支持、存在相互作用关系的算法特征或商业规则和方法特征。如果涉及人工智能模型的构建或者训练，则一般需要在说明书中清楚记载模型必要的模块、层级或者连接关系，训练必需的具体步骤、参数等；如果涉及在具体领域或者场景中应用人工智能模型或者算法，则一般需要在说明书中清楚记载模型或者算法如何与具体领域或者场景相结合，算法或者模型的输入、输出数据如何设置以表明其内在关联关系等，使得所属技术领域的技术人员按照说明书记载的内容，能够实现该发明的解决方案。”

（上述加粗字体为新增内容，该规定自2026年1月1日起施行）

该最新修改针对“人工智能模型”的说明书撰写，释放出两个非常清晰的信号：

01 | 对模型“充分公开”的审查标准更明确

新修改的审查标准更明确，对于人工智能模型，说明书必须充分公开模型的实现细节，即技术人员能够根据说明书复现模型并得到预期效果。

重点包括：模型的类型、模型的内部结构（包括必要的模块、层级或者连接关系等）、模型的输入输出、训练步骤、训练参数（如样本和标签的含义、来源、如何用于训练等）。

02 | 对模型“充分公开”的审查尺度更严格

由于审查标准更明确了，审查员有具体检查点，且随着AI的广泛应用，越来越多技术方案会涉及人工智能模型，因此，针对模型的说明书撰写是否“充分公开”的审查尺度只会越来越严格。

以前针对人工智能模型写得比较“粗”，审查员可能不一定会指出问题，但以后就未必安全了。

那么，在新修改下，文章开头例子的写法，是否满足26.3“充分公开”的要求呢？

在最新修改下，这样写是否有问题？

结合新修改，这段说明书存在的问题主要有三方面：

1. 模型类型与结构不清楚。说明书只写了“通过大数据和机器学习训练得到的模型”，但没有说明数据检测模型的类型（如 DNN、RNN 等），也不清楚模型内部是否存在其他特殊组成结构。
2. 模型输入输出不清楚。说明书写道：“财务数据中包含多个数据项，数据检测模型的功能是检测财务数据中每一数据项对应的含义，并检测其中是否包含反映此账户风险的异常数据。”但没有明确“财务数据中包含多个数据项”具体指什么？对应输出又是什么？
3. 训练数据和训练过程不清楚。说明书只提到“通过大数据训练”，但没有说明训练样本和标签的定义、异常数据如何标注、如何作为训练标签、模型如何学习识别异常等技术细节。

由于上述内容均不清楚，本领域技术人员仅通过说明书现有描述无法复现模型的方法步骤。在新修改下，这种写法漏洞百出。

结合最新修改，说明书该怎么写？

基本要求是要按照《审查指南》的最新修改逐步对模型进行说明，如果涉及模型的关键结构和关键流程，更需要详细、清晰地描述各部分如何运作、数据如何流动、模型如何训练得到，让本领域技术人员能够复现。

但是，并不是只要涉及模型就需要大篇幅详细描述，详略度可以根据模型的重要性和创造性贡献度决定。比如，简单应用的常规模型可以简略描述，而核心创新模型则需要充分披露其结构和逻辑，以确保技术人员能够实现发明并保证专利有效性。

结语

《审查指南》的新修改再次提醒我们，说明书中人工智能模型的描述必须清楚完整，否则容易被质疑。

值得注意的是，《审查指南》的修改不仅限于此，对于其他条款的修改，我们将在后续文章中持续解读，敬请关注。