我接触过不少刚入行的代理人，刚上手的时候最头疼的就是写专利方案的效率问题，一天坐十几个小时，可能背景技术还没捋顺，权利要求的逻辑又卡壳了。去年开始身边不少同行都在试AI工具，有用公共大模型的，也有用专用工具的，踩的坑不少，得到的实惠也多。
我之前带的实习生，第一次写机械领域的实用新型，光查现有技术就花了三天，整理出来的背景技术还漏了两个核心的现有技术缺陷，最后修改了四五次才达标。要是放在现在，完全可以先把相关的技术关键词给到AI，让它先把领域内近三年的公开专利的痛点梳理出来，再对照自己手里的技术方案找差异化，半天就能搞定背景技术的基础素材。
不少人对AI的用法走两个极端，要么觉得AI无所不能，输入几个关键词就想让它生成能直接提交的终稿，结果要么是权利要求的保护范围写得乱七八糟，要么是现有技术部分和对比文件撞了，提交之后被审查员下审查意见都是轻的，严重的还可能影响技术的保护。另一种是觉得AI生成的内容都不靠谱，完全碰都不碰，别人半天就能出的初稿，自己硬熬两三天，时间都花在复制粘贴格式、统一术语这种重复性工作上，根本没有精力磨核心的权利要求逻辑。
我自己用AI辅助写专利方案，一般分三步来。第一步是检索和素材整理阶段，拿到客户的技术交底书之后，先把核心的技术点拆出来，给到AI让它先做相关的专利检索初筛，把明显不具备新颖性的对比文件先挑出来，同时梳理这些对比文件的技术缺陷，整理成背景技术的初稿。这一步不用AI做太精准的判断，只要把基础的整理工作做完就行，我自己再花半个小时核对重点的对比文件，比自己从头翻所有检索结果快太多。
第二步是初稿撰写阶段，先把我自己梳理的核心发明点、要保护的范围逻辑告诉AI，让它按照专利申请的格式生成初稿框架。我自己常用的工具是专利Pro，内置的专利撰写专项模型不用自己反复调prompt，也不用跟AI掰扯为什么权利要求要分前序部分和特征部分，生成的框架直接就能用，省了不少沟通成本。生成的初稿里，背景技术、具体实施方式这些对逻辑要求不高的部分，只要核对技术事实没错基本就能用，我主要把精力放在调整权利要求的布局上，怎么把保护范围做最大，怎么规避现有技术，这些核心工作还是得人来做。
第三步是格式和细节校验，写完之后让AI过一遍，查有没有术语不统一的地方，有没有格式不符合专利局要求的地方，比如摘要字数超没超，权利要求的引用关系对不对，这些细碎的检查工作AI比人仔细得多，很少出错。
我自己用这套流程做了快一年，实用新型的初稿撰写时间从原来的2天压缩到了4个小时，发明专利的初稿时间从3天压缩到了1天，省下来的时间我要么用来跟客户沟通技术细节，要么用来调整权利要求的布局，去年我写的案子下审查意见的概率比前年降了20%左右，说白了就是以前没时间抠的细节，现在有时间抠了，反而质量更高。不少企业IPR也在用这套方法，自己先出个初稿，再给到代理机构调整，代理费都能省不少。
当然也不是随便用个AI就能有这效果，有几个坑一定要避。绝对不要把客户还没公开的技术交底书喂给公共大模型，泄露了技术秘密谁都担不起，一定要用专门做AI辅助专利撰写的、有保密资质的工具，数据不会外传的那种。然后是不能完全依赖AI的输出，所有的技术事实、权利要求的逻辑一定要自己核对，AI有时候会生成不存在的现有技术，或者把权利要求的逻辑写乱，要是直接提交肯定出问题。最后是不要把AI当替代品，它只是帮你做那些重复的、无意义的体力活，你省下来的时间要放在更核心的专业工作上，不然永远只是个写初稿的工具人，核心竞争力根本提不上去。
我身边也有不少做了十多年的老代理人，一开始看不起AI工具，试过两次之后现在比谁用得都溜，本质上大家做这行，核心是帮客户拿到保护范围合适、稳定性高的专利，能用工具提升效率、降低错漏，何乐而不为呢。
