學者自己寫作以發表學術論文時，只要理論正確、實驗比較的數據漂亮，大多不會出現太多的問題，可能是小修或是大改就會被接受，但是以同樣的東西來申請專利，則需特別認知到以下二點非常基本的精神差異，才能避開無謂的問題，至於有無其它問題要注意，則日後想到再談。

一.  送件後修改幅度接近零

說明書中的一個數學公式寫錯、一個圖片弄錯、少了一段說明文字，對不起，只要是送件時的說明書、申請專利範圍、圖式中沒有的概念，統統不可以再加進來，管你是多麼普通的常識或是明明學術發表時明明就可以改的東西，到了專利世界全多不可以，而且專利是送件時就要收錢，不像論文是上了才收錢不上就改投這麼簡單，所以送件時一定要檢視發明概念是否已交待清楚。

二.  強調進步性

我的東西又不是把386電腦的程式用486電腦重跑一次，怎麼會沒有進步性，明明我學術論文上的實驗數據是多麼的漂亮，到底是誰的論文沒有比到？

在專利世界中並不是誰的論文沒有比較到或是實驗數據漂不漂亮的問題，學術發表上非常注重你是第一個”完成”的人，而不會去管你文章裡的東西有多少是前人的智慧，但專利的審查委員因為要負任的領域較廣，所以不可能每個領域都專精，也不太可能去確認數據的合理性和是否有突破點，所以較偏重形式上的進步性檢查，只要是把前人的東西混合在一起，基本上是行不通的。

舉例來說，任何的電腦識別技術大多可以簡化為前端的特徵值抽取和後端識別引擎二部分，今天學術上有一個新的識別引擎被提出來，因為前人沒有人做過或發表過，你可以去發表一篇文章說這個識別引擎和哪個舊有的特徵值抽取技術搭配起來數據最好看，但是在專利世界中，因你只是把大家都知到的識別引擎(它雖然很新)和特徵值抽取技術搭配起來，對不起不能給你專利。這樣的標準會不會有爭議，當然有啊，到時只能在那裡吵結合動機是不是明顯或是彼此間誰的知識較多。