随着人工智能（AI）技术的快速发展，DeepSeek等AI工具与其他应用的组合使用，催生了众多创新技术和应用场景。然而，如何有效地保护这些组合技术的知识产权，成为摆在企业和开发者面前的重要课题。本文将从专利代理师的角度，结合具体案例，探讨DeepSeek与其他应用组合技术的专利保护策略。
首先，DeepSeek等AI工具与其他应用的组合使用所产生的发明创造属于组合发明，即是将某些技术方案进行组合，构成一项新的技术方案，以解决现有技术客观存在的技术问题。在进行组合发明创造性的判断时通常需要考虑：组合后的各技术特征在功能上是否彼此相互支持、组合的难易程度、现有技术中是否存在组合的启示以及组合后的技术效果等。
组合发明中包括显而易见的组合和非显而易见的组合，其中，显而易见的组合仅仅是将某些已知产品或方法组合或者连接在一起，各自以其常规的方式工作，而且总的技术效果是各组合部分效果之总和，组合后的各技术特征之间在功能上无相互作用关系，仅仅是一种简单的叠加，则这种组合不具备创造性。
非显而易见的组合的各技术特征在功能上彼此支持，并取得了新的技术效果；或者说组合后的技术效果比每个技术特征效果的总和更优越，则这种组合具有突出的实质性特点和显著的进步，发明具备创造性。其中组合发明的每个单独的技术特征本身是否完全或部分已知并不影响对该发明创造性的评价。
一、从组合技术中确定出非显而易见的技术组合的方式
可以通过以下方式从组合技术中确定出非显而易见的技术组合，以进行专利的保护：
1、明确组合技术的创新点，确定保护主题，例如：
算法改进：DeepSeek的算法与其他应用算法结合，产生更优的性能或新的功能。例如，将DeepSeek的自然语言处理算法与医疗诊断系统结合，开发出更精准的疾病辅助诊断工具。
数据交互：DeepSeek与其他应用之间实现数据互通，形成新的数据流或数据处理方式。例如，将DeepSeek的用户行为分析数据与电商推荐系统结合，实现个性化商品推荐。
应用场景：DeepSeek与其他应用结合，开拓新的应用领域或解决特定场景下的问题。例如，将DeepSeek的语音识别技术应用于智能家居系统，实现语音控制家电。
2、明确组合技术的核心创新点，并根据核心创新点的性质，确定合适的保护主题，例如：
方法专利：保护组合技术的实现方法、步骤、流程等；
装置专利：保护实现组合技术的硬件装置、系统架构等；
计算机软件专利：保护实现组合技术的计算机程序、算法等。
3、进行专利检索，评估可专利性
在确定保护主题后，需要进行全面的专利检索，评估组合技术的可专利性。专利检索的目的是：
了解现有技术：避免与现有专利技术重复，确保组合技术具备新颖性和创造性。
确定保护范围：根据现有技术，合理确定组合技术的保护范围，避免权利要求过宽或过窄。
规避侵权风险：识别潜在的侵权风险，提前做好规避设计或专利布局。
4、制定专利布局策略，构建专利保护网，例如：
核心专利：围绕组合技术的核心创新点，申请基础专利，构建核心保护圈。
外围专利：针对组合技术的改进方案、应用场景等，申请外围专利，扩大保护范围和扩展保护主题。
国际专利：根据市场布局，在目标国家或地区申请国际专利或提交PCT申请，后续根据市场需求再进入不同的国家或地区，以获得全球保护。
二、通过案例分析确定组合技术中可能构成非显而易见的技术
下面结合一个案例分析，确定组合技术中可能构成非显而易见的技术：
假设某公司开发了一款基于DeepSeek情感分析算法的智能客服系统，该系统能够根据用户的语言和语气，自动识别用户情绪，并提供相应的服务。基于DeepSeek情感分析算法的智能客服系统，确定其非显而易见的技术组合可以从以下几个方面来考虑：
1、深度学习与情感分析的结合
DeepSeek算法可能基于深度学习模型，如递归神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、或Transformer等，这些模型结构复杂，具有强大的序列处理能力。将这些模型与情感分析任务结合，并非简单地将深度学习模型直接应用于情感分析，而是需要针对情感分析的特性进行网络结构设计、特征选择与优化，以提高情绪识别的精度与效率，从而可能构成非显而易见的技术组合。
2、多模态情感分析
智能客服系统可能不仅基于文本，还结合语音、视频等多模态信息进行情感分析。这种多模态信息的融合是非显而易见的，因为不同的模态信息可能需要不同的预处理、特征提取与网络结构，需要有效地将这些信息在一个统一的框架下进行融合，以达到更准确的情绪识别，可能是一个非显而易见的技术组合。
3、个性化情绪识别
智能客服系统可能针对不同用户的历史行为、偏好进行个性化情绪识别，这意味着系统不仅要能够识别情绪，还要能够理解用户特定的语境和情感表达习惯。这种个性化识别需要设计复杂的数据模型和用户表示学习机制，以适应不同用户的情绪表达方式，可能是非显而易见的。
4、实时反馈与服务提供
智能客服系统能够实时分析用户情绪并提供相应的服务，这涉及到高并发处理、实时语音识别、快速情绪响应等技术。实时性与服务的个性化、有效性相结合，需要设计一套高效、灵活的服务提供机制，确保在情绪识别准确的同时，能够快速、恰当地响应用户需求，可能是一个非显而易见的技术组合。
5、情绪演变追踪与预测
除了即时情绪识别，智能客服系统可能还需要追踪用户情绪的演变，预测未来的情绪趋势。这种追踪与预测功能的实现，需要结合时间序列分析、用户行为模式挖掘等技术，以构建能够理解情绪动态变化的模型，这在技术上可能是非显而易见的。
6、情绪识别与自然语言处理的融合
为了更准确地理解用户情绪，智能客服系统可能需要结合自然语言处理技术（如语义理解、意图识别），以综合分析文本内容、上下文、语气等多种因素。这种多技术的深层次融合，以提高情绪识别的准确性和丰富性，可能是非显而易见的技术组合。
上述技术的组合并非简单地将现有技术叠加，而是需要考虑到深度学习模型的优化设计、多模态信息的有效融合、个性化识别与服务的精准匹配、实时处理与反馈机制的建立，以及情绪演变的追踪与预测等多个方面，这些技术的创新性组合构成了基于DeepSeek情感分析算法的智能客服系统的非显而易见性。
综上，DeepSeek与其他应用组合技术的专利保护，需要专利代理师与技术人员紧密合作，明确创新点，进行专利检索，撰写高质量的专利申请文件，并制定合理的专利布局策略，才能有效地保护组合技术的知识产权，为企业创造更大的价值。
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