新颖性审查“使用公开”之展出，从审查指南修改，看软件专利授权前景

今天，乐知网律师 给大家分享： 新颖性审查“使用公开”之展出讲解，从审查指南修改，看软件专利授权前景。

新颖性审查“使用公开”之展出讲解

2022-2022年期间，B公司产品曾在德国某个国际级别的展会上进行了展出。

2022年，国内A公司将国外B公司的产品申请了一件实用新型专利，并获得了授权。

B公司现在苦于无法将其无效而受制于A公司。

根据B公司的说明， 意识到该产品已经被“使用公开”，那么：

这时产品的最初设计者B公司应该如何应对？ 如何准备相关证据材料来证明该产品在A公司实用新型专利申请日之前已经使用公开，从而能够将该实用新型专利权顺利无效？ 从证据的角度而言，“展出”是否构成使用公开的判断一直都是专利案件审查实践的一个难点，这是因为，需要证明该展出的公开时间通常都发生在取证行为之前，展出的公开时间距离后续案件的无效请求时间较久，其取证和举证存在较大困难；同时，还需要证明展会展出了相关技术或设计内容，并处于公众想得知就能够得知的状态。

首先，从公开使用的判断标准出发，《专利审查指南》 中有明确记载“由于使用而导致技术方案的公开，或者导致技术方案处于公众可以得知的状态，这种公开方式称为使用公开。

使用公开的方式包括能够使公众得知其技术内容的制造、使用、销售、进口、交换、馈赠、演示、展出等方式。

只要通过上述方式使有关技术内容处于公众想得知就能够得知的状态，就构成使用公开，而不取决于是否有公众得知。

但是，未给出任何有关技术内容的说明，以致所属技术领域的技术人员无法得知其结构和功能或材料成分的产品展示，不属于使用公开。

如果使用公开的是一种产品，即使所使用的产品或者装置经过破坏就能够得知其结构和功能，也仍然属于使用公开。

此外，使用公开还包括放置在展台上、橱窗内公众可以阅读的信息资料及直观资料，例如招贴画、图纸、照片、样本、样品等”。

通过上述规定可知，在2022-2022年期间，B公司将其产品连续在德国某个国际级别的展会上展出亦属于“使用而公开”的范畴。

其次，如何整理证据证明使用公开呢？为了回答B公司的问题，笔者检索出了一件具有代表性的“以展出方式使用公开”第WX6341号的无效决定，该案无效请求人提交了以下证据：

北京国际展览中心出具的证明材料复印件；第十届中国国际专业音响、灯光、乐器及技术展览会指南复印件；参展费发票复印件；展位租用合同复印件；以及有关产品目录、报价单及其印刷费用发票复印件（统称附件1)。

该证明材料的内容为：证明请求人参加了在北京中国国际展览中心举办的第十届中国国际专业音响、灯光、乐器及技术展览会，展览时间为2000年5月18日至21日，地点为北京中国国际展览中心，展台位置是乐器馆7008、7017展位；北京乐器研究所展台号为7009。

请求人声称的在上述展览会上所拍摄的有关照片原件，并有北京国际展览中心盖章、王东生个人签字证明该照片真实性的证明文件 。

其内容是证明该照片为请求人参加上述展览会时所实地拍摄参展展品的照片。

决定认为，上述附件1证据中北京国际展览中心出具的证明材料、展览会指南、参展费发票相互印证，其足以证明请求人参加了上述展览会及展位号为7008、7017，以及显示了北京乐器研究所展台号为7009；在附件2所示照片中，其中有两张照片所拍摄展位分别显示了“请求人的公司名称”和“7017”展位号以及相邻展位为“7009北京乐器研究所”，这些照片所示具体的展会场馆背景、场景、人物、展出的乐器等内容相关联，并与上述附件1所证明的内容相印证，同时有北京国际展览中心盖章、王某某个人签字对此照片真实性所作的证明，由此足以证明这些照片是在附件1所示展览会实地拍摄。

上述照片的其 张拍摄有一款吉他支架，据此可证明照片中所示吉他支架已在展会上公开使用过，从而构成专利法意义上的使用公开。

综上所述， B公司要想证明其产品曾在2022-2022年期间，德国某个国际级别的展会上进行了展出，其至少应提供如下相关证据才能满足使用公开的要求：

1、展会概况，展会宣传资料、展会指南、展会展出商家及展品目录等详细信息；2、证明在何时、何地，当事人参加了该展会；3、展台等证据照片，能够相互证明照片拍摄地为该展会；4、在展会上展出产品照片，能够证明当事人在展会上展示过相关技术或设计产品，用以证明相关技术或设计内容处于公众想得知就能够得知的状态。

鉴于上述证据完整性要求较高， 建议：作为一项创新技术或产品的拥有者，需要时刻加强知识产权保护意识。

首先，在进行技术或产品研发时就应该考虑到专利布局，重点关注产品可能涉及的全球重要市场国家；其次，在进行产品或技术宣传或者展出前，务必及时针对该产品或技术提交专利申请，并且要在提交申请前对该项技术或产品做好保密工作；在进行产品或技术宣传或者展出时做好相关使用公开证据的保存工作；再次，与相关的技术披露方（如可能的委托加工方，潜在的销售方等）签订保密协议等，从而避免不必要的知识产权纠纷，维护自身的合法权益。

从审查指南修改，看软件专利授权前景

最新修改后的审查指南，此次修改主要是针对软件领域案件的客体问题以及新颖性和创造性问题，而且增加了十个例子，通过这些例子可以看出审查的倾向性。

这十个例子当中，被驳回的有如下几个：

[例1] 一种建立数学模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据第一分类任务的训练样本中的特征值和至少一个第二分类任务的训练样本中的特征值，对初始特征提取模型进行训练，得到目标特征提取模型；其中，所述第二分类任务是与所述第一分类任务相关的其它分类任务； 根据所述目标特征提取模型，分别对所述第一分类任务的每个训练样本中的特征值进行处理，得到所述每个训练样本对应的提取特征值； 将所述每个训练样本对应的提取特征值和标签值组成提取训练样本，对初始分类模型进行训练，得到目标分类模型； 将所述目标分类模型和所述目标特征提取模型组成所述第一分类任务的数学模型。

驳回原因：没有跟实际的应用情况相结合，是纯粹的数学模型，所以不是技术方案，不符合专利法第二条的规定。

[例5] 一种消费返利的方法，其特征在于，包括以下步骤：

用户在商家进行消费时，商家根据消费的金额返回一定的现金券，具体地， 商家采用计算机对用户的消费金额进行计算，将用户的消费金额R划分为M个区间，其中，M为整数，区间1到区间M的数值由小到大，将返回现金券的额度F也分为M个值，M个数值也由小到大进行排列； 根据计算机的计算值，判断当用户本次消费金额位于区间1时，返利额度为第1个值，当用户本次消费金额位于区间2时，返利额度为第2个值，依次类推，将相应区间的返利额度返回给用户。

驳回原因：虽然结合了实际应用场景，但是结合的场景仅仅是一种返利规则，这并不是技术的改进，不是技术方案，不符合专利法第二条的规定。

[例6] 一种基于地区用电特征的经济景气指数分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据待检测地区的经济数据和用电数据，选定待检测地区的经济景气指数的初步指标，其中，所述初步指标包括经济指标和用电指标； 通过计算机执行聚类分析方法和时差相关分析法，确定所述待检测地区的经济景气指标体系，包括先行指标、一致指标和滞后指标； 根据所述待检测地区的经济景气指标体系，采用合成指数计算方法，获取所述待检测地区的经济景气指数。

驳回原因：虽然利用计算机来进行计算，但是计算得到的内容是经济景气指数，经济景气不景气是主观定义的，是经济学范畴，并不是技术的改进，不是技术方案，不符合专利法第二条的规定。

[例10] 一种动态观点演变的可视化方法 申请内容概述 近年来人们越来越多地通过社交平台发表他们的意见和想法，人们在社交平台上发表的带有情感的内容反映了人们观点的演变，并可以由此看出事件的发展、变化和趋势。

发明专利申请通过自动采集社交平台人们发表的信息并对其中的情感进行分析，通过计算机绘制情感可视化图来帮助人们更好地理解情感在不同时间的强度变化和随时间而演变的趋势。

申请的权利要求 一种动态观点演变的可视化方法，所述方法包括：

步骤一，由计算设备确定所采集的信息集合中信息的情感隶属度和情感分类，所述信息的情感隶属度表示该信息以多大概率属于某一情感分类； 步骤二，所述情感分类为积极、中立或消极，具体分类方法为：如果点赞的数目p除以点踩的数目q的值r大于阈值a，那么认为该情感分类为积极，如果值r小于阈值b，那么认为该情感分类为消极，如果值b≤r≤a，那么情感分类为中立，其中a>b； 步骤三，基于所述信息的情感分类，自动建立所述信息集合的情感可视化图形的几何布局，以横轴表示信息产生的时间，以纵轴表示属于各情感分类的信息的数量； 步骤四，所述计算设备基于所述信息的情感隶属度对所建立的几何布局进行着色，按照信息颜色的渐变顺序为各情感分类层上的信息着色。

[例2] 一种卷积神经网络CNN模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待训练CNN模型的初始模型参数，所述初始模型参数包括各级卷积层的初始卷积核、所述各级卷积层的初始偏置矩阵、全连接层的初始权重矩阵和所述全连接层的初始偏置向量； 获取多个训练图像； 在所述各级卷积层上，使用所述各级卷积层上的初始卷积核和初始偏置矩阵，对每个训练图像分别进行卷积操作和最大池化操作，得到每个训练图像在所述各级卷积层上的第一特征图像； 对每个训练图像在至少一级卷积层上的第一特征图像进行水平池化操作，得到每个训练图像在各级卷积层上的第二特征图像； 根据每个训练图像在各级卷积层上的第二特征图像确定每个训练图像的特征向量； 根据所述初始权重矩阵和初始偏置向量对每个特征向量进行处理，得到每个训练图像的类别概率向量； 根据所述每个训练图像的类别概率向量及每个训练图像的初始类别，计算类别误差； 基于所述类别误差，对所述待训练CNN模型的模型参数进行调整； 基于调整后的模型参数和所述多个训练图像，继续进行模型参数调整的过程，直至迭代次数达到预设次数； 将迭代次数达到预设次数时所得到的模型参数作为训练好的CNN模型的模型参数。

授权原因：将算法应用到了具体的图像处理领域，所以是技术方案，能够授权。

[例3] 一种共享单车的使用方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，用户通过终端设备向服务器发送共享单车的使用请求； 步骤二，服务器获取用户的第一位置信息，查找与所述第一位置信息对应一定距离范围内的共享单车的第二位置信息，以及这些共享单车的状态信息，将所述共享单车的第二位置信息和状态信息发送到终端设备，其中第一位置信息和第二位置信息是通过GPS信号获取的； 步骤三，用户根据终端设备上显示的共享单车的位置信息，找到可以骑行的目标共享单车； 步骤四，用户通过终端设备扫描目标共享单车车身上的二维码，通过服务器认证后，获得目标共享单车的使用权限； 步骤五，服务器根据骑行情况，向用户推送停车提示，若用户将车停放在指定区域，则采用优惠资费进行计费，否则采用标准资费进行计费； 步骤六，用户根据所述提示进行选择，骑行结束后，用户进行共享单车的锁车动作，共享单车检测到锁车状态后向服务器发送骑行完毕信号。

授权原因：这个软件是协助找车的，是一个找车的具体应用，能够授权。

那么，这种算法应用类型申请的创造性是不是足够呢？审查指南也给出了两个例子，第一个例子是创造性足够的例子，第二个例子是创造性不够的例子，通过这两个例子就可以看出审查标准：

[例7] 一种基于多传感器信息仿人机器人跌倒状态检测方法 申请内容概述 现有对仿人机器人步行时跌倒状态的判定主要利用姿态信息或ZMP点位置信息，但这样判断是不全面的。

发明专利申请提出了基于多传感器检测仿人机器人跌倒状态的方法，通过实时融合机器人步态阶段信息、姿态信息和ZMP点位置信息，并利用模糊决策系统，判定机器人当前的稳定性和可控性，为机器人下一步动作提供参考。

申请的权利要求 一种基于多传感器信息仿人机器人跌倒状态检测方法，其特征在于包含如下步骤：

(1)通过对姿态传感器信息、零力矩点ZMP传感器信息和机器人步行阶段信息进行融合，建立分层结构的传感器信息融合模型； (2)分别利用前后模糊决策系统和左右模糊决策系统来判定机器人在前后方向和左右方向的稳定性，具体步骤如下：

①根据机器人支撑脚和地面之间的接触情况与离线步态规划确定机器人步行阶段； ②利用模糊推理算法对ZMP点位置信息进行模糊化； ③利用模糊推理算法对机器人的俯仰角或滚动角进行模糊化； ④确定输出隶属函数； ⑤根据步骤①～步骤④确定模糊推理规则； ⑥去模糊化。

授权原因：本案是将某个算法用在了机器人跌倒处理上，这个算法从来没有被应用到机器人跌倒处理上，即使这个算法是现有的，由于其并没有应用到机器人跌倒处理上，所以有创造性。

当然，权利要求不能简单写成将某算法应用到机器人跌倒处理上，而是需要写具体是如何应用的，这样才能授权。

[例8] 基于合作协进化和多种群遗传算法的多机器人路径规划系统 申请内容概述 现有的多移动机器人运动规划控制结构通常采用集中式规划方法，该方法将多机器人系统视为一个具有多个自由度的复杂机器人，由系统中的一个规划器来统一完成对所有机器人的运动规划，其缺点在于计算时间较长，实用性不佳。

发明专利申请提供了一种基于协作进化和多种群遗传算法的多机器人路径规划系统。

机器人的每一条路径都采用一个染色体表示，将最短距离、平滑度、安全距离作为设计路径适应度函数的三个目标，通过Messy遗传算法对每个机器人的路径进行优化得到最佳路径。

申请的权利要求 一种基于合作协进化和多种群遗传算法的多机器人路径规划系统，其特征在于：

（1）机器人的一条路径采用一个染色体表示，染色体就表示成节点的链表形式，即[(x，y)，time]，(x，y，time∈R)，(x，y)表示机器人的位置坐标，time表示从前一个节点移动本节点需要的时间消耗，开始节点的time等于0，每个机器人个体的染色体除了初始节点的初始位置，结束节点的目标位置固定以外，中间节点和节点个数都是可变的； （2）每个机器人Robot(i)的路径path(j)的适应度函数表示成φ(pi，j)：

其中||pi，j||是距离、平滑度和时间消耗的线性组合，ws是平滑加权因子，wt是时间加权因子；Distance(pi，j)表示路径长度，smooth(pi，j)表示路径的平滑度，Time(pi，j)是路径pi，j的时间消耗；每个机器人采用所述适应度函数，通过Messy遗传算法优化得到最优路径。

分析及结论 对比文件1公开了一种基于合作协进化的多机器人路径规划方法，其中采用适应度函数，通过混沌遗传算法来获得最优路径。

发明专利申请的解决方案与对比文件1的区别在于通过Messy遗传算法来实现多机器人路径规划。

在该解决方案中，采用Messy遗传算法优化后得到机器人的前进路径，该解决方案的算法特征与技术特征在功能上相互支持、存在相互作用关系，实现了对机器人前进路径的优化。

相对于对比文件1，确定发明实际解决的技术问题为：如何基于特定的算法使机器人以最优路径前进。

对比文件2已经公开了包括所述混沌遗传算法在内的多种遗传算法都可被用来进行路径优化，同时采用Messy遗传算法可以解决其他算法的弊端，从而获得更合理的优化结果。

基于对比文件2给出的启示，本领域技术人员有动机将对比文件1与对比文件2结合得到发明专利申请的技术方案。

因此，要求保护的发明技术方案相对于对比文件1和对比文件2的结合是显而易见的，不具备创造性。

驳回原因：本案是将某算法运用到机器人路径规划上，现有技术中有将该算法应用到路径规划上的技术，所以只是将其平移到机器人上是没有创造性的！ 通过这两个例子可以看出，对于算法应用到某个领域的创造性问题：如果是该算法首次应用到该领域，则该案授权概率极高；如果之前就已经有过将该算法应用到该领域的现有技术，则该案驳回概率就上升了。

通过上述分析我们可以总结出如下结论：对于算法专利，一定要在权利要求里带具体应用场景，不能是纯算法。

对于算法应用的专利，尽早申请，因为首次将算法应用到某个领域的申请容易获得授权，否则就困难！

从NPE看区块链专利布局

区块链技术是通过无人管理的分布式数据库，实现去中心化。

区块链技术之所以受到如此瞩目，其原因在于其不仅仅属于数字货币中应用的特定技术，而是它提出了一种新的价值模式，而这种价值模式在各行各业中可能均具有应用前景。

区块链在中国参与者众多，但在其中的角色却天差地别。

政府作为观察者和管理者，把区块链攥在手里，不太紧也不太松；IT巨头们想利用已有的优势资源打造新的生态抢占先机；中小企业则试图寻找应用场景意图“弯道超车”。

在一片追逐资金、市场、技术的热火朝天之下，也有一些企业已经开始考虑专利运营的工作，打算用一种更别致的方式参与这场竞争。

专利布局是运营的基础 专利运营的基础是专利包，没有高质量的专利包，卓有成效的专利运营工作无从谈起。

而目前区块链整体的专利布局量还较少，因此大部分企业目前都处在专利包构建阶段。

透过NPE看区块链技术的专利布局选择 NPE一直是专利领域中不能忽视的存在，诸如IP Edge LLC、Monument Patent Holdings， LLC、IP Valuation Partners LLC、SportBrain Holdings LLC、Uniloc等都是活跃在专利领域的知名NPE，在区块链巨大的价值和利益面前，他们随时都有可能发起专利战。

当前行动最快的可能是专门为区块链而生的Nchain公司。

Nchain公司就是上面提到的EITC，是自称“中本聪”的澳大利亚人克雷格？莱特于2022年创立的公司，其当前主要的工作就是在英国申请区块链相关专利。

大约在2022年，EITC公司更名为Nchain，后宣称其被高科技私募基金 SICAV plc收购。

无论公司如何变化，其在在英国开展专利申请的步伐没有停止，按照其公开的计划，该公司最终将形成一个包括400多件专利的专利包。

截至2022年 ，EITC和Nchain公司已在英国申请156件专利 ，但其申请的专利有一部分在公开之前就已终止，另一部分尚未公开，因此目前还不能明确其专利保护的确切内容，但从已经允许查看的专利名称可以进行一些简单的推断。

其中大多数专利并不能从名称看出其具体技术，能大体看出布局方向的专利总体上分布在金融交易、安全和应用三个方面。

金融方面的专利主要还是关于类似比特币的虚拟货币，相信大家已经比较熟悉，因此不再一一罗列，安全和应用两个方面的专利的主要情况如下：

安全类 从EITC申请的专利的名称来看，其不仅考虑了区块链通信过程中的安全和加密问题，而且还考虑到了个人设备安全的问题。

具体内容不得而知，但不排除EITC是针对现在比特币丢失的问题而针对性地提出的解决方案。

应用类 应用方面主要是经济场景之外的使用场景，目前可以看出来的包括物联网和逻辑门功能。

目前EITC布局的逻辑门相关的专利量很大，有可能是实现不同的逻辑功能，加入区块链技术扩展到电子领域，这些专利都很可能成为基础专利。

通过Nchain公司的专利，可以看出未来短期内，与区块链相关的虚拟货币、金融等方面仍将是专利布局的重点，特别是虚拟货币已经有了一定的应用基础，专利产出的可能性很高。

此外就是对区块链应用场景的进一步探索，虽然目前实际落地的场景不多，但是基于区块链的运行原理可以大体设想出一些新的应用场景和可能的技术。

加上区块链广阔的应用前景，未来也很可能是专利产出的重要方向。

区块链专利运营价值的初步判断 政府、企业、投资人的一系列行动都反映出区块链技术背后蕴藏着巨大潜在市场价值，因此区块链相关专利的价值也会相应地水涨船高。

由于目前公开的区块链相关专利较少，且各家企业拥有的专利量普遍偏小，因此暂时不能对专利包的具体价值进行评估，但可以根据一些基本的判断准则进行初步的判断。

应用前景判断 根据《中国区块链技术和应用发展白皮书》中的内容就可以看出区块链未来的应用前景一片大好，其可在金融服务、供应链管理、智能制造、文化娱乐、医疗健康等各个领域具有应用前景。

对产业链的覆盖 一件专利如果可以实现对产业链更多的覆盖，也就更容易实现产业化，相应的，专利价值也会随之上涨。

区块链技术在未来很可能会向各行各业进行进一步的渗透，从而深入到产业链的大部分环节，最终实现对产业链的大范围覆盖。

在此情况下，专利的价值实现将十分容易，专利的价值也会大大提升。

区块链相关专利在未来很可能具有很高的价值。

企业应抱有开放的心态，找准自身的定位，在推进技术发展和产业落地的同时，考虑专利运营有关的工作，做好专利布局，为自己在区块链领域中的竞争多添一份力量。

同时，也要警惕专利侵权风险，对NPE和重点企业进行专利监控，尽早发现核心重点专利，并制定相应的预案，一旦遭遇突发情况可以在第一时间进行有效的应对，确保自身技术的实施。

必要时组建产业联盟，共同构筑专利壁垒，防范NPE进攻的同时，也可以增强自身的竞争力。


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