專利風險評估,也就是FTO,是企業專利工作的日常項目之一。在產品上市之前,需要進行檢索,看看是否落在第三方的專利保護范圍之內。
但是,FTO項目并不好做,它是所有專利檢索項目中最嚴格的,對查準率和查全率的要求都很高。很多企業專利工作人員面臨一個難題:如何判斷一個FTO項目是否合格?
假設你面前有一份已經完成的FTO報告,怎么快速判斷這個報告是否合格?有沒有偷工減料或者結論不可靠?總不能重復一次完整的FTO過程。要快速進行評估,以下幾個方面值得考慮。
一、檢索式的形式和邏輯
在查新和無效的檢索項目中,檢索式的形式和邏輯相對不太重要,可以允許零散的檢索式和出其不意的檢索方式。但是FTO項目不一樣,FTO注重查全率,盡可能把所有相關的專利都查全。這時候的檢索式要注重形式和邏輯,至少要有一套從寬到窄或從窄到寬的完整檢索式。例如我們在查進行無效或查新檢索的時候,假設檢索的標的是雙層刀片的果汁機,我們的檢索式可以寫得比較雜亂,如“果汁機 and (刀片 9n (雙層 or 多層 or 兩層)),再寫幾個 A47J19/06 and (blade* 5n (two or double o pair or second or multi* or upper))”。我們并不需要看這兩個檢索式之間的關聯和邏輯性,各個檢索式可以是完全獨立的,只要從多個角度考慮到就行,最終哪個檢索式能夠找到關鍵的對比文件都可以。FTO項目的檢索式就不能這樣隨便,不能依靠所謂的“dirty search”。
FTO檢索式需要像編制一張網一樣,要寫一套完整的檢索式,檢索式從上到下要能夠連起來,這一點對后續的驗證非常重要。檢索式的查全率和查準率要平衡,而不是從一個檢索式過寬,另一個檢索式過窄,然后人工召回結果中人工挑選目標專利。所以FTO檢索式和查新或無效的檢索式的差別在于,FTO是拉網捕魚,無效和查新是釣魚,兩者的要求不同。
二、驗證查全率和查準率
在無效或查新檢索中,我們通常不會驗證檢索式的查全率和查準率,往往要更好的想象力,但是FTO的項目不同,檢索式必須能夠驗證查全率和查準率。我們再以果汁機刀片的例子,當我們寫一套完整的FTO檢索式之后,需要隨機找幾個重點公司,看下重點公司的相關專利是不是在里面,同時看下有多少噪聲。如果抽查幾個公司,相關的專利都在里面,而且無關的專利不多,那就是合格的。
例如在一套完整的檢索式下,按照申請人作為篩選條件,任意選擇九陽和蘇泊爾,看下九陽和蘇泊爾的雙層刀片果汁機的專利是不是都在這個檢索召回結果中,同時看下召回了多少不是雙層果汁機的專利。這樣就可以計算出查全率和查準率。驗證檢索式的申請人競爭選擇專利數量適當的,容易驗證,同時避免針對某個重點申請人寫檢索式的情況。
三、技術特征的脈絡是否清晰
當檢索人員執行FTO項目時,遇到最難的情況是找不到任何目標的專利,這對企業是好事,對檢索人員來說,如何說服業務人員你的檢索是到位的?這需要把技術特征的脈絡理清楚,例如檢索的技術特征是雙層刀片果汁機,結果找不到目標專利。這時候業務人員可能感覺這個特征在哪個產品上有使用,沒有找到專利很難讓人放心。
在這種情況下,檢索人員就需要梳理下相關技術特征脈絡。要看下雙層刀片果汁機是從什么時候開始出現的,很多情況下是很多年前就有了,或者在相近領域出現的,這樣就能夠找到技術特征的源頭。以待檢索的技術特征作為終點,往前梳理,看技術特征循著什么路徑發展過來的。有這樣的技術特征脈絡,很容易說服業務人員檢索結果的可靠性。當然,梳理技術特征的脈絡的時候,就不能將檢索條件設定只檢索有效和響應區域的專利,需要在更大的檢索范圍內召回。
上述方法可以用來快速判斷傳統的FTO檢索是否合格,但是隨著AI技術的發展,可以用更好的方法去做FTO,提高查全率和查準率。筆者幾年前寫過幾十篇關于FTO的文章,感興趣的讀者可以看下方的文章鏈接。
Maxipat致力于作為成為科技創新和知識產權工作的AI加速,主要包括輔助創新:提高研發的科技創新效率,通過problem-solution算法深層關聯到的真實技術方案,能夠跨領域進行技術方案的深層挖掘和關聯;智能搜索與分析:將專利搜索和報告制作借助AI實現智能化,包括智能查新、無效、FTO、Landscaping報告,采用GT搜索算法(graph transformer)(),系統真正做到理解概念后再搜索。目前開放注冊中。
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