給初學者的專利入門:我有產品想申請專利,該從哪裡開始?

給初學者的專利入門:我有產品想申請專利,該從哪裡開始?
Photo Credit: Shutterstock / 達志影像

我們想讓你知道的是

專利策略影響的面相很多,仍建議是找專業事務所。而這篇的重點,是讓新手能知道跟專利事務所溝通時,有什麼要注意的地方。

文:George Chan

近幾年有些機緣跟不同專利事務所的人溝通,在溝通前都有些要準備的內容。以下純經驗分享入門可以準備與注意的事情。以下分享的是「How」的部分,前提是個人或團隊在專利申請前的「Why」(包含動機、市場評估等)都已考量完善,決定要申請了再看這篇。

專利策略影響的面相很多,仍建議是找專業事務所。而這篇的重點,是讓新手能知道跟專利事務所溝通時,有什麼要注意的地方。

如果是初學要學專利相關,與其去找市面上很多的軟體,不如單純查一兩篇專利、google patent就可了。但如果是想要考慮後面分析面,可以參考「The WIPO Manual on Open Source Patent Analytics」。幾年前一開始在接觸專利時,這內容給了我很大的幫助與啟發。當然後來會有很多不同之處,不過我想作為開頭是比較容易的。

一開始可以先熟悉專利盤點流程的相關架構。如果是資料科學背景的應該不陌生架構(搜資料、清資料、篩資料、資料視覺化),可以抽空看看醫學影像也是這樣處理的。

跟大多數的研究、搜尋策略一樣,都是可先找類似標的。舉例來說,在做AI題目前,我通常會看Kaggle作為標的幫助我搜尋。對應專利來說,今天如果我要申請機械手臂的專利,我可以看看類似的著名產品,是包含在哪幾個「種類」,再從種類下去收斂。

另一點很重要的是要初步定義自己產品的元件、規格、詳規,然後因應後面查到的專利再做調整。

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圖片來源:作者提供
專利搜尋架構,跟醫學影像處理很像。

如果要說「The WIPO Manual on Open Source Patent Analytics」的缺點,就是後來發現裡面提供的視覺化工具,可能沒那麼友善。像是需要get dummy variable與圖片時間軸設定,都沒那麼方便。建議可以直接用excel用好格式套plotdb;有程式底子的人可以用R/Python直接視覺化。

我想,這樣可以幫助一些人入門專利分析這塊。如果更進階,最近一直在思考怎麼樣的視覺化呈現專利分析,會是跟他人溝通的好方式。

資料視覺化本身也是可以被專利的,所以創作時可以多加留意。至於有提到google patent適不適合用,可以參考這邊Patent Citation Analysis with Google。老實說其實不跑分析、單找個別專利就很有用了。

本文經UnmetNeeds授權轉載,原文刊載於此

責任編輯:朱家儀
核稿編輯:翁世航