常规专利撰写高度依赖代理人的个人经验，特别是机械专利领域的发明点挖掘、附图绘制等环节耗时巨大。专利代理工作，本质上可分解为两大核心模块：一是高价值的分析与策略制定，二是基础性的撰写与流程执行。前者决定了专利申请的质量与保护范围，是我们作为代理人核心价值的体现；后者则构成了日常工作的主体。在日常工作中，大量基础性、流程化的事务所占据了绝大部分时间，不断压缩着本应对高价值分析工作投入的精力。

  对于机械领域的代理人而言，这种矛盾尤为突出。发明点挖掘如高度依赖个人经验和偶然的灵感；而附图绘制则是一项劳动强度极高、极其考验耐心和细致的“手艺活”。

  现今大模型当AI仅停留在“修修补补”的辅助层面时，能真正需要的、能够从根本上重塑专利工作流程的解决方案，又该是什么样的呢？

一起来看看雅典娜AI是怎么帮【机械专利代理人】完成他们的撰写和绘图吧！

  输入一个名称“水下呼吸装置”作为案例。此类装置结构复杂、部件多，是检验雅典娜AI处理复杂技术方案能力的绝佳案例。

步骤 1：输入专利名称和改进部件

  选择提供了“有交底”和“交底不完整”两个选项，无交底可只输入专利名称和部件关键词。

 这一步操作，从根本上改变了发明点挖掘阶段的工作性质

步骤 2：挖掘潜在创新点

根据提供的交底书和创新方案，依据构想或现有技术，梳理拓展技术细节。速建全面技术布局，告别碎片信息!快速建立技术背景、关键问题及现有解决方案的提供方向。

这一步彻底改变了撰写人的前期工作思路

1. 从“搜”到“选”：传统AI大模型的核心动作是“搜索”，考验的是代理人对AI搜集信息的判断能力。雅典娜AI将核心动作转变为“选择”。它通过自研语义理解，对技术方案在生成前进行预分析和结构化重组。
2. 思维模式的转变：代理人的撰写工作不再是从0到1的“无中生有”，而是从1到N的“优中选优”。这让我们得以从一开始，就跳出单一技术点的局限，站在一个更高的维度去审视整个技术方案的布局可能性。撰写人可以在撰写前决定不同的可行路径更符合贵自己的核心技术要点。
3. 风险前置与效率提升：每个备选方案都建立在对现有技术分析的基础上，这意味着新创性相对稳固，降低了后期被审查员轻易驳回的风险。从时间成本上看，将过去可能需要一两天完成的检索分析工作，压缩到了几分钟的决策时间。

步骤三：自定义生成专利申请文件初稿

确定了发明点，就进入了撰写环节。传统流程下，我们需要从零开始，逐字逐句地构建说明书的各个章节，搭建权利要求的层次结构。这个过程工作量巨大，需要时刻保持高度的专注，确保全文逻辑和术语的一致。

点击雅典娜AI的“生成专利”后，系统生成了包含背景技术、权利要求书、具体实施方式等在内的全套专利申请文件文本框架。

雅典娜AI生成的初稿，并非替代写作，而是提供一个高起点的申请文件框架。基于对技术内在逻辑和发展趋势，生成具有创新性和可行性的发明点。

不再需要将精力耗费在组织语言、搭建章节这类基础性工作上。雅典娜AI已经为完成了60%到70%的撰写工作。快速把零散思考整合成专利方案，推动专利流程。产出规范框架阐述，提升专利方案表述质量，精准界定保护范围。

步骤四： 根据实施例生成机械附图

常规附图绘制中，需要先在Word里完成描述，再到CAD里一点点画出来，手动标记，最后再插入文档。修改更是噩梦，文本一动，附图就得重来，“文图不符”的审查意见通知书，想必大家都碰到过。

在文本生成后，点击“生成图片”，系统依据前序生成的具体实施方式中的文字描述，精准地生成机械图，可生成主视图，剖视图，爆炸图和随机细节图，并支持机械图部件说明单独导出（word）。

每张机械图都有图片标号+附图简要说明

雅典娜AI机械专利附图生成，让机械附图的绘制带来根本性变革

生成的图片说明提供了详尽的部件名称、位置和颜色代码。为最后添加符合国知局规范的黑白线条和指引线——提供了标识参考。它将机械结构的识别和定位工作提前完成，只需做最后规范化的“标注”即可。

通过对雅典娜AI 机械专利生成功能的全流程操作演示，可以清晰地看到，它通过在构思、撰写、绘图三个核心环节提供结构性的解决方案，将代理人从大量基础性、流程化的事务中解放出来。从这个角度看，这类工具的出现，为专利行业的AI+工作模式进化，提供了一个极具价值的升级方向。