专利总被驳回？支付宝案例揭示：这些技术细节缺失成“致命伤”！

针对专利驳回的专利法规定的条款有很多，其中专利法26.3是比较常见的驳回条款。其中，该专利法第26条第3款规定，说明书应当对发明或者实用新型作出清楚、完整的说明，以所属技术领域的技术人员能够实现为准；必要的时候，应当有附图。摘要应当简要说明发明或者实用新型的技术要点。

进一步，结合以下案例分析，如何撰写申请文本，清楚记载相关方案细节，能够克服不符合专利法第26条第3款的规定的。

案例

申请号：202010440505.5

发明名称：一种支付操作的控制方法和系统

申请人：支付宝（杭州）信息技术有限公司

权利要求书（1-11项）：

1.一种支付操作的控制方法，所述方法包括：获取待识别目标对象处于目标场景中的目标脑波数据，以及当前支付操作所对应的商品信息；基于所述目标脑波数据、所述商品信息以及机器学习模型，判断所述待识别目标对象的身份；并基于判断结果确定是否生成支付操作请求，所述支付操作请求包括与所述待识别目标对象的身份对应的账户信息；其中，所述机器学习模型用于对所述目标脑波数据及所述商品信息进行处理，且所述机器学习模型的输出数据包括与所述目标脑波数据以及所述商品信息匹配的身份信息。

......

11.一种支付操作的控制装置，所述装置包括至少一个处理器以及至少一个存储器；所述至少一个存储器用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现权利要求1-5中任意一项所述的操作。

合议组阶段指出了：

（1）说明书中并未记载需要训练的有关样本数据的特点，导致本领域技术人员不清楚机器学习模型是如何进行训练的。

（2）说明书中虽然记载了通过机器学习模型对待识别目标对象的目标脑波数据进行处理，然后可以得到与该目标脑电波数据匹配的第一身份信息、第二身份信息等方案，但是并未具体说明目标脑电波数据与身份信息之间的关联性，亦未给出评估结果或实验数据证明两者的关联性。

综上，根据说明书记载的内容无法具体实施本申请的技术方案，解决其技术问题，产生预期的技术效果，权利要求1-11所对应的说明书不符合专利法第26条第3款的规定。

复审请求人针对上述通知书陈述了意见：

针对第1点：根据本申请说明书【0070】段“用户在支付验证功能认证时的大脑活动与用户在实际付款时的大脑活动尽可能地保持一致，可以使所述历史场景与前述目标场景保持一致”，相当于本说明书中对于样本数据的样本特点进行了说明。

针对第2点：根据说明书【0085-0088】段的记载，“该支付操作的控制系统还可以包括预处理模块，该预处理模块可以用于：对所述目标脑波数据进行预处理，确定对应的脑波频谱信号；其中，所述预处理包括对所述脑波数据进行分段处理...所述样本数据还可以包括所述若干目标对象的历史购物操作信息，所述训练模块还可以用于：基于所述目标对象的历史购物操作信息确定对应的目标对 象的历史脑波数据的标记信息。换言之，即该训练模块可以通过若干目标对象在历史场景中的历史脑波数据，若干目标对象的历史购物操作信息，以及与该历史脑波数据和历史购物操作信息对应的身份信息对初始机器学习模型进行训练，得到用于对上述目标脑波数据以及商品信息进行综合处理以识别用户身份的机器学习模型”可知，训练样本中的脑波数据与实际付款时所采集的目标对象处于目标场景中的目标脑波数据是存在关联关系的，并且训练过程中所使用的输入的脑波数据与输出的用户身份信息数据也是相互关联的；并且训练样本中所包含的输入的商品信息数据与输出的用户身份数据也是相互关联的。

综上，本领域技术人员能够基于待识别目标对象处于目标场景中的目标脑波数据、当前支付操作所对应的商品信息以及训练好的机器学习模型确定待识别目标对象的身份信息，也即是目标脑电波数据与身份信息等之间是存在关联性的，且也具体记载了相关方案，本申请的说明书符合专利法第26条第3款的规定。

合议决定

维持驳回，其中，关于专利法第26条第3款对应的决定理由为：

虽然，本申请说明书【0069】段记载的“可以预先获取若干用户处于历史场景中的历史脑波数据，以及每一个用户所对应的身份信息，并将其作为训练样本。”以及说明书【0077】段记载“在一些基于脑波采集设备采集到的脑波数据，以及当前支付操作所对应的商品信息识别出待识别目标对象身份的实施例中，上述样本数据还可以包括与若干用户身份关联的历史购物操作信息...即可得到用于对上述目标脑波数据以及商品信息进行综合处理以识别用户身份的机器学习模型。”

但是，具体如何训练机器学习模型的方案公开并不充分，且合议组认为，“若干”并不是一个较为清晰的数值范围，获取场景需要与目标场景保持一致，并不意味着就明确了该样本的数据特点。比如，是否要对样本区分性别、年龄？具体采集脑波数据的哪些参数？幅度？频率？时间范围？这些在说明书中均无记载。所谓的训练方案看起来更像是一些设想，而不是具体的训练方法。

并且，对于机器学习而言，合议组还是认为本领域技术人员难以确定待识别目标对象处于目标场景中的目标脑波数据、当前支付操作所对应的商品信息和待识别目标对象的身份信息之间是否具有关联关系。虽然，复审请求人用三份证据试图证明用脑电波数据来确定身份进而完成支付存在可能性，但那只能说理论上可以实现。具体到本申请中，需要体现为实际可操作的技术方案。然而本申请中，并没有记载为什么输入数据和输出数据之间存在关联性，以及存在什么样的关联性；同时，采取的是何种或哪一些具体的机器学习算法和模型也未提及。复审请求人在口头审理时指出可以从现有算法和模型中按需选择，更是明确指出本申请产品还没有做出来。那么，合议组则可以认为，整个说明书的内容只是提出了一种利用脑波数据结合购物信息来确定身份进而完成支付操作的技术构想，但却没有给出实现这个技术构想的具体实施方案。因此，本领域技术人员根据说明书记载的内容无法实现本发明。故，权利要求1-5所对应的说明书不满足充分公开的要求，不符合专利法第26条第3款的规定。而权6-11与权1-5相对应，因此也不符合专利法第26条第3款的规定。

综上，根据说明书记载的内容无法具体实施本申请的技术方案，解决其技术问题，产生预期的技术效果，权利要求1-11所对应的说明书不符合专利法第26条第3款的规定。

总结

1.如果一项权利要求的技术方案在说明书中未公开技术细节，而仅仅是一些设想，导致所述技术领域的技术人员不能够实现该技术方案，则这样的说明书不满足专利法第26条第3款充分公开的要求。

2.对于一些应用到算法或模型的，虽然采用的是现有技术，但还是建议明确记载下采用的是什么算法/模型。

3.非特殊情况下，针对类似领域，如果方案存在效果数据的，也建议记载。