專利無效分析一直是繁瑣而關(guān)鍵的工作，為了找到可以擊倒目標(biāo)專利的關(guān)鍵對比文獻(xiàn)，檢索人員往往需要花費(fèi)大量時(shí)間構(gòu)建復(fù)雜檢索式、翻閱海量文獻(xiàn)。這非常考驗(yàn)檢索技術(shù)，畢竟這是在各國審查員的基礎(chǔ)上做的檢索。傳統(tǒng)的專利無效檢索在實(shí)踐中面臨諸多局限。檢索范圍往往局限于專利文獻(xiàn)本身，忽視了學(xué)術(shù)論文、技術(shù)手冊等非專利資料；檢索手段依賴人工構(gòu)建關(guān)鍵詞和檢索式，容易遺漏表述不同但實(shí)質(zhì)相似的線索；并且人工精力有限，很難逐字逐句審閱海量文檔，這使得一些隱藏在說明書細(xì)節(jié)或外文資料中的關(guān)鍵證據(jù)常被漏檢。

AI正在改變專利無效的游戲規(guī)則，為我們提供了全新的分析思路和方法。
AI檢索突破了傳統(tǒng)僅依賴專利文獻(xiàn)的局限，不僅檢索專利數(shù)據(jù)庫，還可覆蓋學(xué)術(shù)論文、技術(shù)報(bào)告等非專利資料，從而最大化現(xiàn)有技術(shù)的召回率 。同時(shí)，AI的語義理解和跨語言處理能力使其能夠篩選全球各語種的技術(shù)信息，彌補(bǔ)了人工在跨語言、海量文獻(xiàn)過濾方面的不足 。檢索邊界的拓寬意味著潛在證據(jù)不再輕易漏網(wǎng)。
借助AI強(qiáng)大的算力，海量文獻(xiàn)的全文可以實(shí)現(xiàn)逐行逐句的自動掃描，再隱蔽的技術(shù)特征也難以遁形。這種基于內(nèi)容的深度檢索大幅提高了有效信息的檢出率。AI全方位解讀專利的能力確保關(guān)鍵細(xì)節(jié)不被忽略。

技術(shù)特征暴力比對，AI可以將權(quán)利要求中的技術(shù)特征與海量對比文件進(jìn)行比對，篩選出海量的候選對比文件，再逐一提取和進(jìn)一步篩選。例如，對于涉及多個參數(shù)組合的專利，AI可自動枚舉數(shù)百種參數(shù)取值組合逐一檢索，以廣撒網(wǎng)方式發(fā)現(xiàn)潛在相關(guān)文獻(xiàn)。盡管這種暴力計(jì)算方式復(fù)雜度高，但在追求近乎100%召回率的場景下往往是最可靠的途徑 。借助機(jī)器的大規(guī)模運(yùn)算，不可能完成的檢索任務(wù)成為可能。

AI的加入使得暴力計(jì)算式的大規(guī)模檢索成為可能：通過強(qiáng)大的并行計(jì)算和優(yōu)化算法，AI可以在短時(shí)間內(nèi)處理數(shù)以萬計(jì)的專利與非專利文獻(xiàn) 。這種前所未有的檢索速度和規(guī)模意味著過去不敢想的事情成為可能 。更重要的是，AI檢索并不局限于傳統(tǒng)的專利數(shù)據(jù)庫，還能夠同時(shí)搜索學(xué)術(shù)論文、會議資料、網(wǎng)頁等非專利文獻(xiàn)，為現(xiàn)有技術(shù)調(diào)查提供全景式視野 。通過在全球范圍內(nèi)撒網(wǎng)，AI幫助檢索人員最大限度提升文獻(xiàn)召回率，極大降低遺漏關(guān)鍵對比文獻(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。

AI還消除了跨語言檢索的障礙。以往檢索外文專利文獻(xiàn)往往因?yàn)檎Z言問題耗時(shí)耗力。這意味著無論相關(guān)文獻(xiàn)是英文、中文還是其他語言，AI都能迅速翻譯并納入檢索考慮范圍，幫助我們發(fā)掘各個語種下的潛在無效證據(jù)。通過這種“大范圍+多語種”的AI暴力檢索策略，專利無效分析的信息獲取廣度實(shí)現(xiàn)了前所未有的拓展。

以下是兩個利用AI暴力計(jì)算進(jìn)行專利無效檢索與分析的真實(shí)案例。

在一個案例中，目標(biāo)專利的權(quán)利要求涉及多個變量參數(shù)的化學(xué)配比公式，每個參數(shù)都有一定范圍。傳統(tǒng)檢索若人工逐一組合關(guān)鍵詞幾乎不可能覆蓋所有情況，極易遺漏潛在線索。為攻克這一難題，檢索人員借助AI暴力計(jì)算策略，讓AI自動生成了數(shù)百組滿足該專利參數(shù)范圍條件的可能配比組合。

接下來，講這種數(shù)百種可能的組合輸入到數(shù)據(jù)庫中檢索，不加任何其他限制條件，只有參數(shù)，召回?cái)?shù)萬項(xiàng)相關(guān)對比文件。第二步讓AI能夠迅速識別出專利全文中出現(xiàn)這些特定參數(shù)組合的文獻(xiàn)，并初步剔除明顯不相關(guān)的結(jié)果。通過層層篩選，最后篩選出兩百篇相關(guān)比對文件，檢索團(tuán)隊(duì)對篩選出的候選文獻(xiàn)進(jìn)行逐一比對，重點(diǎn)核查其中記載的技術(shù)細(xì)節(jié)與目標(biāo)專利要求的匹配程度。最終，他們在一篇普通檢索方法根本無法觸及的外文專利說明書中找到了滿足所有參數(shù)條件的現(xiàn)有技術(shù)，將其作為有力證據(jù)。這個案例展示了AI暴力計(jì)算策略在材料配方類專利檢索中的巨大威力，通過在參數(shù)空間中進(jìn)行徹底的地毯式搜索，挖掘出傳統(tǒng)方法遺漏的證據(jù)。

在另一個案例中，目標(biāo)專利涉及一個關(guān)鍵且抽象的技術(shù)特征。傳統(tǒng)檢索難以用少數(shù)關(guān)鍵詞精確刻畫這一特征，檢索條件稍窄可能漏掉，稍寬又會產(chǎn)生海量無關(guān)結(jié)果。為避免遺漏，檢索團(tuán)隊(duì)采用了AI輔助的大范圍召回策略，先在全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫中以較寬松的條件檢索出涉及相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的約一萬件專利。與其說這是一輪檢索，不如說是先不加限制地拿下整個專利包。

面對如此龐大的初始結(jié)果集，AI展現(xiàn)了其強(qiáng)勁威力：通過自然語言處理和語義分析，系統(tǒng)對這一萬余篇專利的全文逐一進(jìn)行了體檢，自動篩選出文本中包含目標(biāo)技術(shù)特征相關(guān)描述的專利，將范圍從一萬縮減到約400篇 。接下來，分析人員再對這400篇專利逐一研讀核實(shí)，最終成功鎖定了幾篇與目標(biāo)特征高度相關(guān)的關(guān)鍵文獻(xiàn)，支撐了后續(xù)的專利無效請求。這個過程體現(xiàn)了AI大規(guī)模海選加人工精篩的檢索范式：先用AI最大程度地不遺漏任何可能的線索，再由專家在篩選后的精小集合中做深入研判，既保證了全面性，又兼顧了準(zhǔn)確性。

無論是材料配方的參數(shù)遍歷，還是機(jī)械裝置的海量篩選，上述案例都體現(xiàn)了AI暴力美學(xué)在專利無效檢索中的價(jià)值。用足夠強(qiáng)大的算力和完備的算法，將可能存在的每條線索都納入視野，不給任何信息盲區(qū)留下余地 。

可以預(yù)見，AI主導(dǎo)的暴力計(jì)算策略將成為專利無效分析的有力助手，而不是對立面。它并非取代人工判斷，而是將人類難以企及的信息海洋轉(zhuǎn)變?yōu)榭衫玫臋z索空間。那些傳統(tǒng)檢索觸及不到的角落，如今可以通過大規(guī)模計(jì)算被徹底照亮。對于知識產(chǎn)權(quán)從業(yè)者來說，善用這套方法，將大大提高檢索的成功率和精準(zhǔn)度。

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