上个月帮大学同学的创业团队处理专利申请的事，他们做了个给农业无人机用的路径规划算法，要报3个发明专利，找本地代理所报价一件6800，三件下来快两万，还说要等三周才能出初稿。团队刚融完天使轮，钱都砸在研发上，不舍得花这笔钱，就问我能不能用AI自己写。
我之前也听过不少人用AI写专利的事，有说省了大几万代理费的，也有说生成的内容全是垃圾，提交直接被驳回的。刚好那段时间我在帮同行整理相关的工具测评，就陪着他们试了小半个月，最后三个专利的初稿花了不到一周就弄完了，找相熟的代理师帮忙审核，说除了个别权利要求的范围需要调整，其他部分完全符合提交要求，算下来总成本不到原来的十分之一。
很多人对AI生成专利说明书有误区，要么觉得这东西是万能的，把技术名称丢给大模型，出来的内容就能直接用；要么觉得AI写的东西全是瞎编，根本过不了审查。这两种想法都挺极端的。我自己踩过的坑就不少，最开始图省事，把“农业无人机路径规划算法”这几个字直接丢给通用大模型，生成的内容全是网上能搜到的现有技术，创新点完全没体现，还有的地方把别家已经申请过的技术特征写进去了，真要提交百分百会因为新颖性不足被驳回。还有一次生成的权利要求书，把非必要的硬件参数写到了独立权利要求里，本来能覆盖全场景的保护范围，最后变成只能用在某一款特定的无人机上，要是没核查就提交，这个专利基本就白申请了。
真要把AI用在专利撰写上，流程其实一点都不能省。首先第一步必须做现有技术检索，你得先搞清楚自己的技术和已经公开的专利比，创新点到底在哪。要是自己不会做专业的专利检索，可以用AI专利检索工具先跑一遍，把最相关的3到5篇对比文件拉出来，一条条列清楚你的技术和现有技术的区别，这些区别就是你整个专利的核心，喂给AI的时候必须放在最前面。
接下来给AI喂素材的时候，别写大段的功能描述，要拆成结构化的内容：首先是现有技术的具体缺陷，最好能对应到实际的痛点，比如现有路径规划算法遇到果树遮挡的时候容易偏航，误差能到2米以上；然后是你的技术整体架构，分为几个模块，每个模块之间的连接关系是什么；再往下是每个模块的具体实现方式，用到了什么新的技术，参数有什么调整；最后是具体的实施例，最好有真实的实验数据，比如调整算法之后，遮挡场景下的偏航误差降到了0.3米，这些内容越具体，AI生成的内容质量就越高。我自己试过好几个同类型的工具，有的通用大模型生成的内容格式乱，还要自己手动调整成国知局要求的格式，后来用专利Pro的时候，它内置了官方的格式模板，只要把拆解好的结构化内容填进去，生成的说明书直接分好技术领域、背景技术、发明内容、附图说明、具体实施方式这几个部分，权利要求书也自动分了独立项和从属项，省了我好几天排版调整的功夫。
对于小团队的发明人或者刚起步的代理机构来说，用AI生成专利说明书的价值其实挺明确的。之前普通发明人申请一个实用新型专利，找代理要三千起，发明专利要大几千，很多小团队刚起步，有好几个技术要报专利，代理费就是一笔不小的开支，用AI做初稿的话，成本能降到原来的十分之一都不到。对于代理机构来说，之前一个成熟的代理师一个月最多写10件左右的专利，大部分时间都花在写背景技术、实施例这些重复度很高的内容上，用AI生成初稿之后，代理师只需要把精力放在创新点的核查、权利要求范围的打磨上，效率至少能提升两倍，还能减少因为低级格式错误被发补正通知的情况。
当然也不是说AI生成完就万事大吉了，有几个点一定要注意。千万不要直接把AI生成的初稿拿去提交，至少要做三遍核查：第一遍查核心创新点有没有写全，有没有把无关的现有技术内容混进去；第二遍查权利要求书的逻辑，有没有把非必要技术特征写到独立权利要求里，导致保护范围被限缩；第三遍查内容有没有和现有技术重复的地方，要是有就赶紧调整描述方式，避免因为新颖性问题被驳回。还有不要让AI自己编造实验数据或者实施例，要是暂时没有真实的测试数据，就写合理的推导范围，真要瞎编数据，后期审查员要求提供证明材料的时候拿不出来，大概率会被直接驳回。要是对专利撰写的规则不太熟，不知道怎么调整权利要求的逻辑，可以先去看专利撰写规范的官方指引，搞清楚基本的撰写逻辑之后再用AI生成，出来的内容质量会高很多。
我身边现在不少做中小客户的代理机构，已经把AI生成初稿当成了固定的工作流程，只要用对方法，AI不是要替代代理师，而是能帮大家把精力从重复的体力劳动里解放出来，花更多时间在更有价值的专利布局、权利要求打磨上，对于普通发明人来说，也能花很少的成本，拿到符合要求的专利申请文件，不用再被高额的代理费挡在专利申请的门外。