前阵子和几个开代理所的朋友聚餐，饭桌上一半的话题都在吐槽招人难、干活累。入行3年的代理师算熟手，一周撑死出3件发明初稿，还要抽时间答审、跑客户，加班到十点是常态。刚招的新人更让人头疼，写的权利要求书要么把核心技术点漏了，要么保护范围卡得太死，给客户看之前要改三四遍，反而占了老手更多时间。大家不是没试过用AI提效，但大多踩了坑，要么生成的内容全是外行话，要么直接和现有技术撞了，反而要花更多时间改错。
很多人对AI辅助写专利的第一个误区，就是指望AI能直接生成能用的终稿。之前听同行说有个新人图省事，把客户的技术交底书直接喂给通用大模型，生成的初稿直接发给了客户，结果客户一眼就看到核心工艺的参数全写错了，差点丢了合作。专利撰写本身是个强规则的专业活，要符合审查指南的要求，还要结合客户的商业需求设计保护范围，通用大模型没有受过专利领域的专项训练，很容易出现逻辑漏洞，甚至把不重要的技术特征当成核心写进去，最后授权了也没用。
第二个误区是觉得AI只能干校对错别字的杂活，完全没必要用。我之前也这么想，直到去年试了专门的专利AI工具才发现，AI能扛的活比想象中多得多，只要用对方法，能省出至少三分之一的时间。
我自己摸索出来的用法，是把撰写流程拆成不同模块，让AI干它最擅长的部分。拿到技术交底书之后，我首先会把背景技术、核心技术点、要解决的技术问题这三个模块摘出来，喂给AI让它做现有技术预检索，生成初步的冲突排查报告，之前我自己查现有技术至少要花两个小时，现在AI十分钟就能出个大概，我只要重点核对几个高相关的对比文件就行。如果懒得自己搭prompt框架，可以直接用AI辅助专利撰写的预设模板，能省不少调试时间。
接下来搭权利要求书的框架，我也会先让AI出第一版，不用写得太细，只要把前序部分和特征部分的分界、从属权利要求的布局逻辑理清楚就行。比如做通信类的专利，AI会自动把公知的现有技术放到前序部分，把客户的创新点放到特征部分，还会按照从大到小的范围布局从属权利要求，我只要调整几个核心的限定词，比自己从零开始搭框架快一半。初稿写完之后，我还会让AI对照审查指南做格式校验，比如摘要的字数有没有超，权利要求的引用关系对不对，附图说明里的标号有没有漏，这些细碎的活之前要花半小时核对，AI一分钟就能搞定。我自己平时常用的工具是专利Pro，它的训练语料都是近十年的公开专利和正式的审查意见，生成的内容不会出现外行话，比通用大模型靠谱很多。
我身边有个小代理所，今年年初开始全所推行AI辅助撰写，几个月下来变化确实很大。之前新人的成长期至少要3个月，才能独立写出合格的初稿，现在有AI搭框架、做校验，新人只要跟着改核心内容，1个月就能上手。熟手的效率更是提了40%，之前一周写3件发明都要加班，现在一周能写4到5件，省出来的时间可以去做答审、挖掘高价值专利，收入反而涨了不少。对于自己写专利的发明人来说，AI的作用更大，很多发明人懂技术，但不知道怎么把技术点转化成符合专利要求的表述，之前找代理师要花大几万的代理费，现在用AI生成初稿，再找代理师做个审核润色，成本能降一半。
当然我也不建议大家完全依赖AI，核心的判断环节还是要专业人士自己来。上个月有个做新材料的客户给我交底书，我让AI生成了权利要求初稿，结果AI把一个非必要的工艺参数写到了独立权利要求里，还好我审核的时候发现了，要是真提交上去，保护范围至少小了三分之一，遇到竞争对手规避根本没用。另外大家喂给AI的资料也要注意保密，不要把还没公开的核心技术点随便喂给没有保密资质的通用大模型，要是不小心泄露了技术秘密，得不偿失。如果想了解更多AI辅助写专利的实操技巧，可以去专利材料撰写的经验分享区看看，有很多同行晒自己的使用心得，能少踩很多坑。
其实说到底，AI就是个工具，就像之前的专利检索系统、格式校验工具一样，你用得好就能帮你提效，用不好反而拖后腿。不用把它神化，也不用完全排斥，找到适合自己的用法就行。