AI Patent System
AI 专利申请助手
革新专利代理人的文书写作生产力
基于 Multi-LLM 交叉验证的本地部署方案
自动生成权利要求书、说明书和附图说明
15件
专利组合
2件
已完成申请
80%
时间节省
100%
隐私保障
专利文书撰写的低效问题
专利代理事务所面临的生产力问题
重复性文书撰写
每个案件都需要从头撰写结构相似的权利要求书和说明书，效率低下不断重复。
单一 AI 的幻觉问题
现有 AI 工具依赖单一 LLM，存在生成不准确内容的幻觉（Hallucination）风险。
发明内容泄露风险
使用云端 AI 服务时，委托人未公开的发明内容存在传输至外部服务器的风险。
单案耗时
完成一件申请文书需要数周时间，难以同时处理多件案件。
核心技术
用于专利文书生成的 5 项创新技术
文书生成引擎
将自然语言输入自动转换为专利格式（权利要求书、说明书、附图说明）。
阶段化方法论
6 步工作流程，逐步验证和提升质量。
Multi-LLM 交叉验证
3 个以上 AI 模型独立验证，确保基于共识的质量保障。
9x4 现有技术检索
9 个检索轨道 × 4 个关键词组的 36 个验证点，无死角的现有技术调查。Round 系统逐步深入检索。
隐私管控
本地/混合/云端 3 种处理模式，自选安全等级。
导入方案
为专利代理事务所优化的本地部署方案
6 步生成流程
阶段化方法论确保每一步的质量
01
创意结构化
将自然语言输入分类为技术领域、技术问题和核心构成要素
02
权利要求生成
自动生成独立权利要求 → 从属权利要求层级结构
03
说明书撰写
结构化技术领域、背景、课题、解决方案、效果和实施例
04
附图关联
检查权利要求-说明书-附图的参照编号一致性
05
Multi-LLM 验证
通过 3 个 AI 交叉验证计算共识率
06
最终输出
以专利局提交格式生成整合文书
为什么选择本地部署？
人工撰写、SaaS AI 工具和 Patent.how 对比
| 项目 | 人工撰写 | SaaS AI 工具 | Patent.how |
|---|---|---|---|
| 目标用户 | 依赖代理人个人能力 | 个人发明者（非专业人士） | 代理人 + AI 协作（专家生产力最大化） |
| 数据存储 | 事务所内部 | 外部云服务器 | 事务所内部服务器（本地部署） |
| 安全性 | 泄露风险低 | AI 训练数据使用担忧 | 完全隔离（零外部传输） |
| 质量验证 | 单人审查 | 单一 AI（幻觉风险） | Multi-LLM 交叉验证（基于共识） |
| AI 成本 | 不适用 | API 按量计费（随使用量增长） | 事务所名义订阅账号（固定成本） |
| 定制能力 | 个人经验积累 | 仅支持通用提示词 | 事务所模板/工作流程定制 |
| 服务持续性 | 依赖人员 | 厂商政策变更/停业风险 | 自主运营，永久使用 |
| 验证业绩 | 不适用 | 未验证 | 已完成 2 件申请 + 13 件草案 |