前阵子和之前在代理所的同事聚餐，他说现在所里新人入职，第一节课先学怎么用AI搭申请书框架，搁四五年前这根本不敢想。那时候我刚入行，写个实用新型的权利要求书，带教老师能给我打回来改六七八遍，赶上月底案子堆成山，连续一周熬到两点都是常事。
我最早接触AI辅助专利申请书撰写是在2023年，当时只是抱着试试的心态，把整理好的技术交底书喂给通用大模型，出来的框架居然比新人第一次写的还规整，至少格式、基本结构没出错，省了我至少一个小时的搭架子时间。
但身边也有不少人踩过坑，最常见的就是觉得AI能直接生成能用的终稿。有个同行刚用AI的时候，把客户给的交底材料直接扔进去，生成的申请书连看都没怎么改就递给客户，结果提交之后下了审通，说权利要求缺少必要技术特征，保护范围不清楚，来回补正花了快两个月，反而比自己手写还慢。还有不少做了五六年的老代理人，完全排斥用AI，觉得AI写的东西都不严谨，所有内容全靠自己手敲，其实也没必要，很多重复性的格式调整、框架梳理的工作，完全可以交给AI做。
具体怎么用AI写申请书才靠谱？我自己摸索了快三年，总结下来就是三步，首先是给AI喂对材料，提清要求。不要直接把客户发的乱七八糟的聊天记录、产品实拍图一股脑扔给AI，要先自己梳理清楚三个核心信息：现有技术的缺陷是什么，本方案要解决的核心技术问题是什么，核心创新点有哪几个。喂给AI的时候也要把要求说死，比如可以这么提需求：“你现在是从业10年的机械领域专利代理人，根据我提供的三个核心创新点，生成符合国知局格式要求的专利申请书框架，独权要覆盖最大可能的保护范围，从权对应3个不同的实施例，说明书部分包含背景技术、技术方案、有益效果、具体实施方式四个模块。”要求越具体，AI产出的内容可用性就越高。如果怕自己调prompt太麻烦，可以用专利Pro，内置的prompt模板已经针对不同技术领域、不同专利类型做了优化，直接填创新点就能出可用的框架，省了不少试错的时间。
第二步是调整核心内容，尤其是权利要求部分。AI生成的独权很容易加多余的技术限定，比如我之前写一个智能快递柜的案子，AI给的独权里加了“柜身采用不锈钢材质”，但实际上这个方案用镀锌板也能实现，这个限定就是多余的，会直接缩小保护范围，必须删掉。另外还要核对独权是不是缺少必要技术特征，有没有把实现技术效果必须的特征漏了，如果漏了，后期审通肯定会下补正。专利申请书权利要求的表述也要符合国知局的规范，AI有时候会用比较口语化的表述，比如“方便用户拿取快递”，要改成“提升用户取件的操作便捷性”这类规范表述，避免因为表述问题被要求补正。
第三步是补全个性化内容，AI写的内容通常比较通用，比如有益效果部分，只会写“提升效率、降低成本”这类空泛的表述，这时候要把客户给的具体测试数据补进去，比如这个快递柜的取件速度比现有产品快30%，能耗降低25%，这些具体的数据AI是不知道的，补进去之后，申请书的说服力会强很多，后期答复审通的时候也有更多依据。
算下来，之前手写一个实用新型申请书，从搭框架到写完终稿，大概要4个小时，现在用AI搭框架，自己再调整补全，大概1.5小时就能搞定，效率提升了一倍还多。省下来的时间，要么可以多接两个案子，要么可以花更多精力给客户做专利布局，之前有个做智能家居的客户，之前找的代理人写的专利只保护了单一的结构，别人稍微改一下部件位置就绕过去了，后来我们用AI省下来的时间，给他做了三个层级的保护布局，从核心结构到外围的交互逻辑、应用场景全保护了，去年有人侵权，拿着专利直接就胜诉了。
当然也有几个要注意的点，首先是涉密的技术内容不要喂给通用大模型，比如客户还没公开的核心技术参数、未上市的产品方案，最好用本地部署的大模型，或者专门的专利撰写工具，避免技术泄露。其次是一定要做人工核查，AI有时候会编造不存在的现有技术文献，比如你问他现有技术的缺陷是什么，他可能会编一个不存在的专利号，这个一定要去国知局的专利库核实，避免出现虚假陈述。还有就是不同领域的适配性不一样，机械、电学、软件这类标准化程度比较高的领域，AI的产出质量会更高，化工、医药这类需要大量实验数据支撑的领域，AI只能搭个基础框架，具体的实验数据、效果验证部分还是要靠代理人自己填。
说到底，AI只是个提升效率的工具，核心还是代理人的专业能力，不能指望AI代替你做所有判断，但是把重复性的工作交给AI，把精力放在更核心的权利要求布局、客户需求挖掘上，不管对代理人自己还是对客户，都是好事。