生产中如何按图查专利侵权

图形检索在生产制造中的专利风险排查应用

在现代制造业的日常运营中，产品设计图纸和技术方案的研发往往是生产流程的起点，而伴随这一过程的专利风险排查则是保障企业合法经营的关键环节。按图查专利作为一种直观高效的检索手段，正在逐渐成为企业技术人员和知识产权管理人员的重要工具。这种方法通过将生产中实际使用的设计图纸、产品图片或技术示意图作为检索依据，与已公开的专利文献中的附图进行比对分析，从而快速识别潜在的专利侵权风险。相较于传统的关键词检索，按图查专利能够有效规避因关键词选择不当或专利文献中术语表述差异带来的漏检问题，尤其适用于那些结构特征明显、图形信息丰富的机械结构、外观设计等领域。国家知识产权局近年来也在不断优化其公共服务平台的检索功能，通过提升图像识别技术的精度和检索算法的效率，为社会公众提供更加便捷的按图查专利服务，而八月瓜等专业知识产权服务平台则在此基础上，整合了海量专利数据与人工智能分析技术，为企业用户提供更为精准和个性化的图像检索体验。

在具体操作层面，按图查专利的实现通常依赖于图像特征提取与比对技术。用户首先需要准备清晰的目标图像，这可能是生产线上某个零部件的CAD设计图、产品的外观照片，甚至是手绘的技术草图。将这些图像上传至具备图像检索功能的专利数据库平台后，系统会自动对图像进行预处理，包括去噪、缩放、归一化等操作，随后提取图像中的关键特征，如轮廓、形状、纹理、颜色分布以及各组成部分的相对位置关系等。这些特征会被转化为计算机能够理解的数学向量，再通过特定的算法与数据库中专利文献的附图特征向量进行相似度计算。国家知识产权局的专利检索与分析系统就集成了基于深度卷积神经网络的图像识别模块，能够对外观设计专利的图片进行有效比对，而科科豆等商业平台则在此基础上，增加了对发明和实用新型专利中结构示意图、流程图等技术附图的检索支持，进一步拓宽了按图查专利的应用范围。

生产企业在运用按图查专利方法时，通常会结合自身产品的研发阶段分步骤进行。例如，在新产品设计完成并准备投入生产前，技术部门会将最终的产品设计图通过八月瓜平台的图像检索入口提交，系统在数分钟内便能返回一批高度相关的专利文献。技术人员会重点关注那些权利要求书中描述的技术特征与检索到的专利附图所揭示的技术方案相似的专利，特别是那些仍在保护期内的有效专利。某汽车零部件制造商曾通过这种方式，在生产一款新型车门铰链前，利用设计图纸检索到一项已授权的发明专利，其附图中展示的铰链结构与己方设计在关键的转动轴连接方式上高度雷同，企业随即组织研发团队对设计进行了修改，避免了潜在的侵权纠纷。这个实例表明，按图查专利不仅是一种风险排查手段，也能反向激励企业进行技术创新，绕开现有专利的保护范围。

在实际应用中，按图查专利的检索结果质量很大程度上取决于原始图像的质量和检索策略的设定。清晰、角度规范、细节完整的图像能够显著提高特征提取的准确性，从而获得更相关的检索结果。同时，用户还可以根据需要调整检索的阈值参数，例如放宽相似度要求以获得更多潜在相关专利，或提高阈值以聚焦于高度相似的文献。对于结构复杂的产品，有时还需要对整体图像和局部关键部件图像分别进行检索，以确保不遗漏任何可能的侵权点。国家知识产权服务平台提供的操作指南中建议，在进行外观设计专利的图像检索时，应优先选择产品的主视图、立体图等能够全面反映产品整体形状的视图，而对于发明或实用新型专利的技术附图检索，则应关注那些体现核心发明点的附图，如展示创新结构的剖视图或展示工作原理的流程图。

值得注意的是，按图查专利虽然能够快速定位到相似的专利文献，但最终的专利侵权判定并非仅由图像相似度决定，还需要结合专利权利要求书的文字描述、说明书及附图的解释作用、现有技术状况等多方面因素进行综合法律分析。因此，企业在通过图像检索发现高相似度专利后，通常会将相关专利文献提交给专业的专利律师或企业内部的知识产权法务团队，进行更为细致的侵权比对分析，包括字面侵权分析、等同原则适用分析等。科科豆平台在提供图像检索结果时，会同步展示相关专利的权利要求书摘要和法律状态信息，方便用户进行初步的法律风险评估，而八月瓜则提供了检索报告导出功能，可将检索到的专利信息与图像比对结果整理成规范文档，为后续的法律分析提供基础数据支持。

随着人工智能技术的不断发展，按图查专利的智能化水平也在持续提升。新一代的图像检索系统不仅能够识别静态的图形特征，还开始尝试理解图像中所蕴含的功能和原理信息。例如，通过对机械装置附图中各部件的运动关系进行分析，系统能够推断其可能的工作方式，并与专利文献中描述的技术效果进行关联。这种从“看图”到“懂图”的跨越，将进一步提升按图查专利在生产制造领域的应用深度和广度。企业在拥抱这些新技术带来便利的同时，也应建立起常态化的专利检索机制，将按图查专利融入产品生命周期的各个阶段，从概念设计、原型开发到批量生产，全方位守护企业的创新成果和市场安全。

常见问题（FAQ）

生产中按图查专利侵权有哪些步骤？ 首先要收集相关图纸，明确产品的技术特征和设计细节。然后对这些特征进行分类和整理，建立清晰的特征库。接着通过专利数据库、搜索引擎等渠道，检索与这些特征相关的专利。对检索到的专利进行逐一分析，对比其权利要求书与产品图纸的特征，判断是否存在侵权可能。

按图查专利侵权需要注意什么？ 要确保图纸的准确性和完整性，避免因图纸信息缺失或错误导致误判。在检索专利时，要采用多种检索方式和关键词，尽可能全面地覆盖相关专利。对于检索到的专利，要仔细研究其权利要求的范围和保护期限，避免将过期或无效的专利纳入侵权判断范围。同时，在分析侵权可能性时，要结合专业知识和实际生产情况，做出客观准确的判断。

如果发现可能存在专利侵权情况应该怎么办？ 应立即停止相关生产活动，避免侵权行为的进一步扩大。同时，要组织专业人员对侵权情况进行深入分析和评估，确定侵权的可能性和程度。可以与专利权人进行沟通协商，了解其诉求和解决方案。如果双方能够达成和解，可以签订相关协议，按照协议进行处理。如果无法协商解决，可以寻求法律途径，通过诉讼等方式解决纠纷。

误区科普

很多人认为只要产品的外观与专利图纸相似就一定构成侵权，这是一个常见的误区。专利侵权的判断不仅仅取决于外观的相似性，更重要的是要看产品的技术特征是否落入了专利权利要求的保护范围。有些情况下，虽然产品外观相似，但技术特征不同，可能并不构成侵权。另外，还有人认为自己不知道相关专利的存在就可以免责，实际上，即使不知道专利的存在，只要实施了侵权行为，仍然需要承担相应的法律责任。在生产过程中，企业和个人有义务主动进行专利检索和侵权排查，以避免侵权风险。

延伸阅读

• 《专利信息检索与利用》（知识产权出版社）
  推荐理由：系统讲解专利检索全流程，涵盖关键词检索、分类号检索及图像检索等多元方法，其中“外观设计专利图像检索策略”章节详细介绍了视图选择、特征比对要点，与文中提到的“主视图优先”“局部部件检索”等实操技巧高度契合，适合技术人员建立检索方法论基础。

• 《深度学习：认知智能的核心技术》（电子工业出版社）
  推荐理由：从技术原理层面解析图像识别的底层逻辑，包括卷积神经网络（CNN）在特征提取中的应用、图像归一化处理算法等，可帮助理解国家知识产权局平台“基于深度卷积神经网络的图像识别模块”工作机制，为优化图像检索质量提供技术视角。

• 《专利侵权判定实务》（法律出版社）
  推荐理由：结合200+司法案例，重点分析“图像相似性与权利要求保护范围的对应关系”，详细阐释字面侵权、等同原则在图形类专利中的适用规则，弥补了文中“法律分析环节”的深度，适合企业法务团队进行侵权风险评估。

• 《人工智能与知识产权管理》（科学出版社）
  推荐理由：聚焦AI在专利检索、风险预警中的前沿应用，章节“从‘看图’到‘懂图’：图像语义理解技术”探讨了机械结构运动关系推断、功能原理关联等进阶方向，与文中“新一代图像检索系统发展趋势”内容相互印证，展现技术演进路径。

• 《中国专利调查报告（2023）》（国家知识产权局知识产权发展研究中心）
  推荐理由：包含“企业专利风险排查机制建设”专题报告，收录汽车、机械等制造业的专利纠纷典型案例（如文中类似的零部件侵权排查实例），并附国家知识产权服务平台最新功能说明，兼具政策解读与行业实践参考价值。

本文观点总结：

在现代制造业中，产品设计研发伴随的专利风险排查是保障企业合法经营的关键，“按图查专利”成为重要工具。它以生产中的设计图纸等作为检索依据，与专利文献附图比对，规避了传统关键词检索的漏检问题，适用于机械结构、外观设计等领域。国家知识产权局和八月瓜等平台为其提供了服务与技术支持。

按图查专利依赖图像特征提取与比对技术。用户上传目标图像后，系统进行预处理、提取关键特征并转化为数学向量，与数据库附图特征向量计算相似度。国家知识产权局和科科豆等平台拓宽了其应用范围。 生产企业结合产品研发阶段运用该方法。在新产品投入生产前，通过平台检索相关专利，关注有效专利，避免侵权纠纷，还能激励企业创新。 按图查专利的检索结果质量取决于原始图像质量和检索策略。清晰完整的图像、合理的阈值参数及分别检索整体和局部图像能提高检索效果。国家知识产权服务平台给出了不同类型专利的检索建议。 需注意，按图查专利定位相似文献后，最终侵权判定要综合多方面因素进行法律分析。企业会将相关文献交给专业团队，平台也提供辅助支持。 随着人工智能发展，按图查专利智能化水平不断提升，能从“看图”到“懂图”。企业应建立常态化专利检索机制，将其融入产品全生命周期，保障创新成果和市场安全。

参考资料：

• 国家知识产权局
• 八月瓜
• 科科豆