我的公眾號原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/grTgdn3GvoSaXFucLR1WiA

本文解讀的對象，為《專利審查研究(第十輯)——檢索特輯》書中“檢索理論研究”部分論文之一。本書由國家知識產(chǎn)權局專利局專利審查協(xié)作北京中心組織編寫、郭雯主編。以下跟讀均僅代表本人觀點，不代表國家知識產(chǎn)權局專利局專利審查協(xié)作北京中心、郭雯觀點。如有其他理解歡迎交流。

“基于TFTA模型的檢索”是簡略說法，完整標題為“一種從專利數(shù)據(jù)中進行技術信息挖掘的方法——基于TFTA模型的檢索”。作者是張然兮、韓冰、張蔚、張超然，這是本書第八篇論文。

根據(jù)摘要及引言，本文主要解決的是，難以檢索技術文獻尤其是具體產(chǎn)品對應產(chǎn)品專利的問題。

什么時候需要檢索技術文獻尤其是具體產(chǎn)品對應產(chǎn)品專利？

這一點廣大的企業(yè)IPR朋友們應該比較理解，很多時候研發(fā)/領導看到了市場上新出現(xiàn)的技術或產(chǎn)品，很好奇，會想要了解它們是怎么實現(xiàn)的，他們的技術組成如何，而大多數(shù)時候也不太會買來拆解，首先要做的還是通過網(wǎng)絡渠道了解它們。

我自己甚至還碰到過，領導要我查某外國國防技術的時候。

那么問題來了，這種情況下必須查產(chǎn)品專利嗎？

當然不是。我們要了解一個技術，一個產(chǎn)品，我們可以刷抖音、知乎、逛B站、上百度、搜微信公眾號文章、找微博、用科學方法等等。這些渠道往往熱點跟蹤及時、拆解到位、視頻清晰、細節(jié)公開充分。。。優(yōu)點太多了。我自己也很喜歡用這些渠道去了解某個新出現(xiàn)的產(chǎn)品或技術。這與本文的專利信息渠道顯然是不同的。既然這樣，這篇文章就到此結束了，實在沒什么好講的。

不好意思都2021年了我還用這么無聊的轉(zhuǎn)折。

專利信息大家都知道，包含了世界上九成以上的科技成果。如果一個新出現(xiàn)的產(chǎn)品或技術是熱門的，那么大概率會在專利信息中有所體現(xiàn)。這樣的檢索與一般常見的專利檢索有什么區(qū)別呢？

常見的專利檢索有查新檢索、無效檢索、侵權檢索等等，幾乎都是圍繞新創(chuàng)性或侵權展開的，這樣的檢索并不注重研究、挖掘某技術或產(chǎn)品的具體技術，尤其是與現(xiàn)實技術或產(chǎn)品幾乎完全一致的。

雖然針對具體技術或產(chǎn)品的專利檢索與一般常見的專利檢索不同，但大多數(shù)時候比那些都容易檢索。因為基本上我們都會了解到有明確的廠商，即便不知道也能從商標檢索去反推。

并且大多數(shù)的申請人，并不具有太多專利公開數(shù)量。本文針對的主要還是那些擁有大幾千上萬專利公開數(shù)量的公司，比如耐克。

既然本文要解決的目的和針對的公司類型已經(jīng)知道了，那接下來就是普及一下，什么是TFTA模型。

“TFTA(Time-Family-Technique-Authorization)模型包括四個主要部分的內(nèi)容：時間、同族、技術和授權情況。

其中Ti(Time)是指該技術產(chǎn)生的時間段；F(Family)是指該技術的目標市場國家/地區(qū)；Te(Technique)是指該技術的具體情況，這里面還包括多個方面，例如技術的名稱、技術的要點、技術的效果等；A(Authorization)是指該技術的授權情況，也即審查情況。[1]”

所以TFTA模型就是包括了圍繞技術的時間、同族、具體技術和授權情況信息的模型。在這個模型中，技術是最關鍵的。

要知道，在這個模型中，時間、同族、具體技術和授權情況都不是憑空出現(xiàn)的，它們是需要我們經(jīng)過充分的了解后直接或分析得出的。也就是說，我們在對圍繞技術的現(xiàn)有技術信息充分研究之后，能直接或分析得出它們的產(chǎn)生時間范圍、它們的主要上市、出口國家、它們的關鍵技術信息和可能的專利授權情況等。

技術在這四個部分中是最重要的，同時也是最具有隱蔽性和欺騙性的，具體表現(xiàn)在，商業(yè)宣傳所用的詞匯、表達，與產(chǎn)品專利中的經(jīng)常不一致。當然不是絕對不一致，看到了相關商業(yè)宣傳信息，有時候還是可以拿來試試的。

作者認為，“這就要求在構建本參數(shù)時，不能只知道名字，更需要了解技術本質(zhì)。[1]”說來也巧，我今天剛閱讀這篇論文，而在閱讀之前某位老鐵還問了我某個技術的專利檢索問題，我是這么回答的：

我不展開詳述，感興趣的平時可以用用如圖聊天記錄的方式來玩玩產(chǎn)品專利檢索。

既然已經(jīng)了解了TFTA模型的四個部分，那么接下來就是怎么用的問題。這有個順序。簡單說：

1）充分了解現(xiàn)有技術；

2）從現(xiàn)有技術中直接或分析得出時間、同族、技術和授權情況；

3）利用四個部分構建檢索式進行檢索。

我們常規(guī)的檢索就是分類號、關鍵詞、語義。我們基本上只在限定現(xiàn)有技術時間范圍時會出現(xiàn)時間要素，如查新、無效檢索的時候；而我們基本上也只在侵權檢索的時候會考慮限定專利的授權情況。TFTA模型的特點在于，我們會預先了解分析這幾個部分并加以利用，這幾個部分也不存在必然的時間點、必然的專利狀態(tài)等等，一切都需要充分了解現(xiàn)有技術后得出。

話說回來。我們通過了解技術，根據(jù)已經(jīng)獲得的信息構建了檢索式進而直接檢索得到了產(chǎn)品專利，那又如何。

那當然是可以直接結束了。要知道，作者闡述TFTA模型，主要是用于解決日常難以解決的產(chǎn)品專利檢索問題，如果可以更容易搞定麻煩，那當然不需要動用三板斧了。

文中作者舉了個例子。2014年底豐田公司名為MIRAI的汽車上市，豐田宣傳其采用了“3D流場結構”。那么，什么是3D流場結構，我們?nèi)绾潍@取這一結構的具體專利信息？

作者經(jīng)過調(diào)研，了解到：
1）新車上市在2014年，而上一代車型上市在2008年，于是推算按時間節(jié)點往前一兩年至往后一年內(nèi)均可能為專利公開時間，即2006~2015年范圍為時間部分；2）豐田上市主要市場在日本和美國，那么日本和美國便是首選的同族部分；
3）作者檢索到一篇外文文獻，以此獲取一定的技術表達作為技術部分；
4）上市時間距作者這篇論文撰寫時有兩年多時間，而日本專利授權較快，因此判斷專利可能為授權狀態(tài)，這作為授權情況部分。

四個部分都確定或分析完畢。接下來便是構建檢索式。

可以看到，作者將幾個部分的要素進行整合，并and連接構建了檢索式。這之后便命中了有效文件。

總結歸納一下，如何利用TFTA模型檢索產(chǎn)品專利技術：
1）充分了解現(xiàn)有技術，搜集確認或分析出時間、同族、技術和授權情況信息；2）利用四個部分and連接構建檢索式；3）檢索瀏覽。
過程就是這么個過程。總結起來寥寥數(shù)語，但作者的研究態(tài)度和總結歸納能力是另人敬佩的。
那總結完了，我提一些我自己的想法。

TFTA是在現(xiàn)有技術中選取了四個部分作為模型的部分。而實際上現(xiàn)有技術有很多很多的信息可以提取分析，這四個部分是否是一定的、高效率的部分？其實不好說，畢竟也是作者自己的總結。那這四個部分是否要死記硬背？我個人覺得，信息的處理分析，是在充分了解現(xiàn)有技術中配合足夠的嚴謹而水到渠成的。
我舉個自己的例子，我在往期文章：“產(chǎn)品專利檢索組合拳：以Tesla無極耳電池為例”中列舉了很多種方式來實現(xiàn)特斯拉無極耳電池產(chǎn)品專利的檢索。

并且這些方式僅僅舉例，并非已做了窮盡檢索。這里省的大家跳轉(zhuǎn)了，我就照搬我自己：

1.簡單的關鍵詞提取

從以上信息中不難得出，如果有產(chǎn)品專利存在，那么必要的特征就是“電池”和“無極耳”，其中“無極耳”可以“極耳”替為關鍵詞。另外，Tesla是美國企業(yè)，因此我們在關鍵詞選取時，更重要的是選取英文關鍵詞：關鍵詞1）電池：cell OR battery OR element關鍵詞2）極耳：tab OR lug這樣的話就產(chǎn)生了第一個檢索式，并以此找到了產(chǎn)品專利：

2.從搜索引擎直接查找專利情況

有一定成功率，并非絕對不行。但是暫時的，我在寫這篇公眾號之前還沒在搜索引擎發(fā)現(xiàn)有直接公開專利號的文獻。但即便如此還是找到了關于專利內(nèi)容的一些介紹：

這里就直接延伸出了兩種檢索思路：

3.以資訊中的專利附圖進行全圖瀏覽檢索

在以上文獻中出現(xiàn)了專利附圖，而Tesla的專利量為2K+，且該產(chǎn)品已知是較新產(chǎn)品，具有較新技術。那么以上專利附圖就可以作為檢索時的附圖比對，按時間排序后全圖瀏覽即可，瀏覽速度極快，足以等同外觀檢索，減輕關鍵詞查找壓力（可同時限定分類號H01M縮小范圍）：

4.以資訊中的專利原文或翻譯進行最準確的關鍵詞提取

以上文獻引號中內(nèi)容推測應當為美國專利原文翻譯，那么可以直接提取原文中的“極耳”和“成本”、“電池”作為檢索關鍵詞，新關鍵詞“成本”用于進一步限縮。在這里同樣需要針對這三個關鍵詞進行英文擴展：

在第2步的搜索引擎查找中我們還發(fā)現(xiàn)了以下信息：

于是進一步延伸了檢索思路：

5.以資訊中的日期進行專利申請日/公開日范圍的檢索

從以上文獻中看出，作者認為是在2019年12月申請了專利，假設他信息來源正確，或者對專利理解正確，那么我們可以直接在Tesla作為申請人的基礎上僅僅限定申請日范圍了，這樣的數(shù)據(jù)量通常是很小的：

然而沒找到，可能是作者信息來源錯誤，或者對專利理解錯誤。假設作者對專利理解錯誤了，我們便把申請日改為公開日試試：

還是沒找到，那么應該就是信息來源有問題，我們不確定12月是寫多了還是寫少了，于是只能適當拉長前后各一個月范圍去看，這個辦法最后是找到了，檢索式就不再列舉了。

6.知乎

知乎這種平臺緊跟潮流，應該能獲取一些信息。（雖然只是推測）我在知乎進行檢索后，發(fā)現(xiàn)了一篇文章：

文章中出現(xiàn)了一份報告“從專利角度窺探特斯拉百萬英里電池”，報告的小字里頭出現(xiàn)了“無極耳電極”。

既然這份報告名為從專利角度，那就很可能獲取到我們想要的信息，于是我對這份報告進行了檢索，并在報告的一個圖表里找到了無極耳專利的公開日，據(jù)此便找到了無極耳專利：

7.公眾號文章

公眾號是很多人喜歡的前沿科技資訊公開地，在這里進行檢索也是很有可能找到我們想要的信息的：

特商圈這篇公眾號文章公開日期在2020年5月10日，他說“日前”申請了無極耳電池單元專利。我們知道，申請不公開，公開才為人所知，因此推測這里應當是公開日而非申請日。

既然是“日前”，一定早于5月10日，但是早多少天不一定，這里可以把范圍擴大為4月1日起至5月10日，于是公開日范圍就暫定了，申請人毫無疑問還是Tesla，以此也是找到了無極耳專利。
以上。
我個人還是喜歡根據(jù)對現(xiàn)有技術的了解和分析，隨時選擇合適的可能的要素來組合檢索，而這些要素的分析，構成了目標文件的畫像。而作者在文中所用的TFTA模型是自己對于工作經(jīng)驗的總結，嚴謹且邏輯合理，值得一試。

參考文獻：

[1]國家知識產(chǎn)權局專利局專利審查協(xié)作北京中心.專利審查研究（第十輯）——檢索專輯[M].北京:知識產(chǎn)權出版社,2019:88-94

黑娃

許利民，思博論壇ID“黑娃”

1）景毅檢索分析團隊負責人、思博論壇版主及檢索講師；

2）知識產(chǎn)權師、檢索分析師；

3）擅長無效檢索、侵權檢索、穩(wěn)定性檢索、公眾意見檢索、查新檢索，有豐富的涉訴無效檢索經(jīng)驗，已經(jīng)手包括化工機械、醫(yī)療器械、電商產(chǎn)品、注塑機械等在內(nèi)的許多領域?qū)＠麢z索；

4）有對企業(yè)、代理機構及高校的專利檢索培訓經(jīng)驗