我之前在专利代理所待了五年，后来转去制造企业做IPR，最头疼的就是每年要处理几十份发明和实用新型的撰写需求。代理所报价年年涨，研发团队又总觉得写出来的说明书没挖到核心创新点，改个三四轮都是常事，有时候赶申请周期，整个IP部门连着熬一周大夜也是常有的事。
去年第一次接触到AI写专利的工具，一开始我也觉得不靠谱，专利撰写是强专业的事，AI随便凑出来的内容怎么可能过审？直到跟着同行圈里的朋友试了几次，才发现之前的认知太片面了。最开始用的就是专利撰写方向的垂直工具，比通用大模型的输出靠谱太多，至少不会出现把非必要技术特征塞进独权的低级错误。
现在很多人对AI写专利有两个常见误区，第一种是觉得AI万能，把研发交底书随便丢进去，直接就能出可以提交的终稿。我见过有小代理所的新人真的这么干，输出的内容要么权利要求书缺少必要技术特征，要么实施例写得空泛，审查意见下来说公开不充分，最后客户直接丢了合作。第二种是觉得AI一定会泄露技术秘密，这个顾虑其实合理，但也不是不能解决，选工具的时候要看有没有本地部署选项，数据会不会被拿去做公域大模型的训练。我们之前踩过坑，用通用大模型传了未公开的技术方案，没过仨月同行业的竞品就申请了类似的专利，后来查下来是大模型的训练数据爬取了用户上传的内容，损失不小。
后来我们固定用专利Pro，核心就是它支持本地部署，所有上传的技术资料都只会存在企业自己的服务器里，完全不用担心泄露的问题，用起来踏实很多。
我们现在已经形成了一套非常成熟的AI辅助撰写流程，省了不少事。首先让研发团队出最基础的交底书，不用写得太规整，只要把现有技术的缺陷、我们的创新点、核心的参数范围、2到3个实际的实施案例写清楚就行。之前要求研发写几千字的正式交底书，他们都头疼，现在几百字就能搞定，配合度高了很多。然后把这些内容丢到工具里，先让AI生成权利要求书的初稿，这里要注意给AI提明确的要求，比如“按照发明专利的撰写标准，独权要覆盖最大保护范围，从权要对应3个不同的创新层级”，AI出的初稿大概能符合70%的要求，比我们自己从零开始写省了至少3个小时。
把权利要求书的框架调整好之后，再丢给AI生成说明书的其他部分，包括背景技术、技术领域、发明内容、具体实施例。这里AI的优势特别明显，它能把同领域的现有技术背景整理得非常完整，不用我们自己去搜几百篇现有技术做对比，之前做背景技术部分至少要花一天时间，现在AI半小时就能出初稿，而且引用的现有技术都是公开过的，不会有编造的情况。要是你对专利说明书撰写的规范不太熟，工具还自带格式校验功能，写完直接就能导出符合国知局要求的申请文件，不用再自己调整页眉页脚、段落间距这些琐碎的格式问题。
我们去年用这套流程写了17份发明专利，目前已经授权的有8份，剩下的还在审，授权率比之前纯人工写的高了近20%。为什么会有这个提升？因为AI不会漏写技术特征，之前人工写的时候经常会出现权利要求里的技术特征在实施例里没有对应支撑的情况，审查意见下来还要改，改不好就直接驳回，AI写的时候会自动把权利要求里的每个技术特征都对应到实施例里，完全不会出现公开不充分的问题。成本上的变化也很明显，之前我们找代理所写一份发明专利要8000块，现在自己用AI辅助写，加上IPR的人工成本，一份也就2000多，一年下来光撰写成本就省了十几万。而且研发团队的满意度也高了，之前他们要跟代理师反复沟通技术细节，有时候代理师理解错了创新点，写出来的内容完全不对，现在只要把交底书写清楚，AI生成的内容基本都能踩到他们的创新点，改个一轮就能定稿。
千万不要直接把AI生成的未审核稿件提交到国知局，我见过有代理师图省事，直接交了AI出的稿子，结果权利要求的保护范围写得太窄，把非必要技术特征写进了独权，最后授权了也没什么用，别人稍微改点参数就不侵权了。AI只能做辅助，不能替代专业判断，尤其是权利要求书的部分，一定要有经验的IPR或者代理师调整保护范围，这部分是专利的核心价值，不能省人工。另外交底书的核心创新点一定要写清楚，AI再聪明也不可能凭空生成你没说过的技术内容，要是交底书只写了两句话，AI写出来的内容肯定全是套话，根本没法用。还有就是尽量选垂直领域的工具，别用通用大模型，通用大模型没受过专利撰写的专项训练，写出来的内容经常不符合专利法的要求，比如把现有技术当成创新点，或者权利要求的格式不对，交上去直接就被受理窗口打回来，浪费时间。
我之前跟不少同行聊，大家都觉得这两年IP行业越来越卷，代理费用压得越来越低，客户要求又越来越高，要是还抱着之前全人工撰写的老办法，要么赚不到钱，要么忙到连休息的时间都没有。用好AI工具其实是给行业减负，把重复的格式性、资料搜集的工作交给AI，人专心做最有价值的权利要求布局、创新点挖掘的部分，反而能提高整体的服务质量，也能让企业的专利申请成本降下来，对双方都是好事。