根据上述法律法规的规定，建议人工智能相关专利申请人在申请中应注意以下事项：首先，专利的申请主题应尽量贴合于识别方法、检测方法、资源调度方法等，突出该算法是为了解决产业链条中的一个环节的自动识别、检测、资源调度等问题，即突出处理对象（数据）的产业化性和处理过程的产业化性。其次，在权利要求中注意避免社会规则和经济规则，突出自然规则。最后，在背景技术中应强调产业化大背景下的一个无法自动识别、检测、资源调度等小问题。
下面通过一则举例来说明人工智能案件撰写中如何规避算法和智力规则。
贫困问题是当今世界最尖锐的社会问题之一，利用灯光遥感、移动互联网数据等可以很好地评估贫困的分布情况，但是贫困形成的原因分析仍有很长的路要走。目前，对于贫困的原因分析多从社会、经济、劳动力等具体方面进行分析，也可从土地资源、水资源等角度进行分析，但是多保持在定性分析角度，缺乏贫困成因的定量分析。
本申请为一种贫困分析方法，包括：
基于分析对象的分析角度，分别获取相应的贫困数据和影响贫困的指标数据；
基于所述贫困数据得到多个贫困等级；
基于所述指标数据得到多个指标等级；
生成所述分析对象的贫困分析集合，所述贫困分析集合的每个元素由一个贫困等级和至少一个指标等级组成；
以及基于所述贫困分析集合生成强关联规则集。
对于该申请，合理的撰写形式如下：
一种资源调度方法，其特征在于，包括：
获取目标区域的第一状态和引起所述第一状态的多个候选成因数据；
将所述第一状态和多个所述候选成因数据输入成因识别模型，所述成因识别模型包括……，从而由所述成因识别模型输出成因数据；
基于所述成因数据，从多个候选资源中确定应用于所述目标区域的目标资源；
将所述目标资源调度到所述目标区域。
应注意的是，在撰写该申请的背景技术时要强调：“在资源调度过程中，需要将资源调度到需要资源的区域。需要调度的资源与需要资源的区域的状态有关。而目前评估区域的状态主要采取人工评估的方式，有很大的主观性，也不准确，造成资源调度的准确性差，调度后资源利用率不高。”
总结言之，对于涉及纯算法改进的技术方案，代理人应启示发明人尽量选择应用方向、构想应用场景，结合应用场景来构造权利要求，规避申请被视为算法和智力规则的可能，避免申请因不符合专利授权的客体要求而遭驳回。
