我做专利代理快7年，最早接触AI写专利说明书是去年年中，当时同组的小伙子甩了个工具链接给我，说能省一半写稿时间，我当时还嗤之以鼻，毕竟前几年试过不少号称能自动生成专利文书的工具，出来的内容要么逻辑乱成麻，要么权利要求的特征对应不上，给客户交过去能被投诉到所长办公室。
这两年行业里对AI写专利的态度也挺两极分化的，要么是小所的新人啥都丢给AI写，连核稿都只走个过场，最近还出现了好几起因为AI写的说明书公开不充分、技术特征编造被驳回的案子；要么是做了十几年的老代理人坚决碰都不碰，觉得AI写的东西全是垃圾，根本过不了实审。两种态度其实都有点走极端。
第一个常见的误区，就是把所有内容全丢给AI生成，连基本的技术特征框定都不做。我上个月刚帮同事擦了个屁股，他接了个物流分拣装置的实用新型案子，客户就给了两页PPT的交底书，他直接丢给AI写，最后交上去的说明书里，把核心的扫码识别逻辑写成了现有市面上已经用了五六年的方案，实审审查员第一次审查意见就直接给了全部驳回，说没有新颖性。后来一问才知道，他连核心区别特征都没给AI标，AI直接从训练库里扒了最常见的现有技术内容凑数。还有的AI写背景技术的时候，会把相关技术的缺陷写得太满，最后权要要保护的方案刚好踩了自己写的缺陷坑，哭都来不及。
第二个误区，是觉得AI生成的内容只能凑字数，核心部分完全不能用。我自己试了大半年下来，只要提示词给得足够精准，AI写的具体实施例部分，比很多入行不满一年的新人写的还规范，逻辑链也顺，甚至连领域内的标准术语都不用你自己挨个对齐。
我现在的固定工作流是，先把客户给的技术交底书拆解成三块：核心区别技术特征、最接近的现有技术短板、要覆盖的3个左右应用场景，先自己写好权利要求书的核心框架，再把这几块内容整理成规范的提示词喂给AI。要是嫌自己整理提示词麻烦，可以用专利Pro里预设的专利说明书提示词模板，不同技术领域的模板都做了参数校准，不用自己反复调prompt试错。
AI输出初稿之后，我首先核对的是权利要求书中的所有技术特征，有没有在说明书里全部落到实处，尤其是功能性限定的内容，有没有对应的实施例做支撑，很多AI写的时候会漏一半权要的特征，这步绝对不能省，必须代理人自己过一遍。然后是背景技术部分，AI通常会写得太泛，比如你写的是折叠屏的铰链结构，AI可能把整个折叠屏的发展历史都扯一遍，你要把无关内容全部删掉，只留和本方案最接近的1到2个现有技术，把缺陷写准就行，不用凑没用的篇幅。
具体实施例部分反而是我用AI最多的模块，之前写机械领域的案子，要写3个不同应用场景的实施例，自己写至少要一个多小时，现在用AI撰写专利说明书的定向生成功能，给它指定好每个实施例的调整参数，出来的内容基本不用大改，只要调整下表述的严谨度就行，这部分至少能省80%的时间。
对我这种做了多年的代理人来说，AI最大的价值就是把我从重复的文书撰写里解放出来，原来写一个普通的实用新型说明书要3个小时，现在加上核稿也就1个半小时，效率提了一倍多，省下来的时间可以去啃那些高价值的发明专利案子，尤其是生物医药、芯片这些领域的案子，之前要花很多时间去查相关的术语规范，现在AI可以直接把领域内的标准表述对齐，不用自己翻几十篇现有技术找措辞。对新人来说，AI的初稿其实是很好的学习样本，你可以对比自己写的和AI写的差异，看哪里逻辑不顺，哪里表述不规范，进步会快很多，我带的几个实习生，原来要3个月才能独立写实用新型，现在1个月就能上手，就是让他们先对着AI的初稿改，改多了自然就知道规范是什么样的。
当然也有几个不能碰的红线，首先核心的权利要求书绝对不能全丢给AI写，AI的逻辑是基于现有训练数据，它不会帮你做权利要求的布局，也不知道你要给客户留多大的保护范围，尤其是有多个技术分支的案子，AI写的权要通常会把所有特征都堆在一起，保护范围小得可怜，客户拿去根本没用。然后是要注意AI有没有编造技术内容，尤其是交底书信息不全的时候，AI会瞎编实验数据、技术效果，这些内容要是写到说明书里，实审的时候你没法举证，直接就会被驳回，甚至会影响客户的其它专利申请。要是怕AI生成的内容有现有技术雷同的风险，可以把初稿放到专利检索模块里过一遍，能直接标出和现有专利重复的段落，省得自己一页页去查。
我从来不会说AI能取代专利代理人，毕竟这个行业的核心价值，是帮客户做合理的专利布局，拿到真正有用的专利权，AI本质上就是个和Word、专利检索系统一样的工具，你用得好就能省很多力气，用得不好反而会给自己挖坑，不用神化也不用排斥，多试几次找到适合自己的工作流就行。