美国专利术语及含义

美国专利术语及含义（共4篇）

1.美国专利术语及含义 篇一

汽车研发专业术语含义：

1：DTS汽车行业为：Design Tolerance Specification即设计公差规范。规定两个零件之间的间隙和面差的规范性文件，最后的质量要根据这份文件来评价。

2：DMU指运动模拟分析设计；检查装配干涉等问题。3：time goal 0(时间目标）

TG0 TG1 TG2将正式开发前分三个阶段。TGO 概念 TG1 造型

TG2 模拟样车

4：RPS系统就是规定一些从开发到制造、检测直至批量装车各个环节所有涉及到的人员共同遵循的定位点及公差要求。5:IP 英文Instrument Panel仪表板。6: console 副仪表板。7：door门板。8：bumper保险杠。

9: APQP、PPAP、FMEA、SPC、MSA五大核心工具。

2.美国专利术语及含义 篇二

专利文献是当前核心技术的载体,充分利用专利文献的核心技术对国家的经济、科技、民生的发展有着至关重要的作用。作为专利文献中重要的组成部分,专利术语集中体现和承载了该学科领域的核心知识,专利术语的自动抽取对于科技信息传播和学术交流开展都具有重要意义[1]。随着知识的不断丰富,专利术语会自动更新,如何对这些专利术语进行自动抽取将是知识挖掘的一个至关重要的问题[2]。

从术语抽取的技术角度考虑,可以分为基于语言学知识的规则方法、基于词间紧密度的统计方法、基于句法结构与概率统计相结合等方法。Justeson[3]介绍了句法规则匹配模板,只要符合此模板,并且多次出现则判定为术语。针对传统的C-value方法的不足,李超等人[4]采用MCC-value算法进行术语抽取。陈士超等人[5]在不更改互信息计算公式的前提下,通过设置双阈值的方法进行候选术语的抽取与过滤。梁颖红等人[6]将C-value与互信息方法相结合进行术语抽取,充分利用了C-value在分析术语上下文关系方面的优点以及互信息反映术语结合强度方面的优点。刘豹等人[7]以及赵延平等人[8]基于条件随机场的机器学习方法进行术语抽取,但其受标注语料的数据稀疏性以及标注质量的影响。栗超[9]提出了基于排序集成的自动术语识别方法,采用局部的Kemeny最优的方法处理术语识别问题,但是在实际系统中需要结合多个ATR算法,各个参数之间的调节存在较大的难度。陈宇等人[10]通过建立专业的领域词典并结合领域相关度进行术语抽取。杨宇航[12]分析了候选术语与句子的关联信息以及候选术语与文档的关联信息,分别提出了CS( Candidate to Sentence)[11]以及CD( Candidate to Document)[11]权重计算方法,并在此基础上从术语共现的角度分析了术语之间关联关系,提出了CC( Candidate to Candidate)[12]权重计算方法,通过融合上述方法设计了CS + CC + CD[12]方法抽取术语,但是其对相邻术语之间的关联信息并未考虑。

上述方法从不同的角度进行术语提取的工作,取得了不错的效果,但是其并未分析与利用专利文献所具有的多种特点,例如: 描述规范性、科技性、创新性等。因此,本文通过分析专利文献的特点设计影响术语权重的多种策略,并融合上述不同的策略进行专利术语抽取。为改善CS + CC + CD[12]仅使用基础停用词表抽取候选术语的弊端,提出构建专利文献停用词表以及提取专利文献特定规则的思想,抽取候选专利术语; 此外,在弥补CS + CC + CD[12]未分析相邻术语关联信息的基础上,融合STRank、专利术语区别度与知网义原信息降权三种基于不同策略的方法,对候选专利术语进行权重计算,从而对候选的专利术语进行重新排序,得到最终的抽取结果。

1 候选专利术语抽取

1. 1 基于专利停用词表的候选专利术语抽取

专利文献句子由专利术语以及相关的描述性词语组成。本文规定不具有实际意义的相关描述性词语即为停用词,如表1所示。

词语“当”、“充满”、“尽可能”、“充分混合”不具有实际意义,均作为停用词,而词语“光照强度”、“固态铁锈”、“壳聚糖复合物”为具体概念词语,均作为专利术语。采用从中文NLP资源网站( www. nlp. org. cn) 下载的停用词表作为基础停用词表,但基础停用词表只包含适合通用领域的停用词,具有专利文献特点的停用词并未包含其中,如表1中的专利文献停用词“当”、“充满”、“尽可能”、“充分混合”,在基础停用词表中均未包含,因此需要根据专利文献特点构建专利文献停用词表,简称专利停用词表。本文将从如下三个方面构建专利停用词表:

( 1) 将基础停用词表中所有停用词均加入到专利停用词表中。

( 2) 在对专利文献分词的基础上,统计所有单字词、多字词的词频,按照词频分别进行排序。选择WTop-N并且词频大于WCount的单字词与多字词,加入到专利停用词表中。

( 3) 考虑到某些停用词并未在WTop-N中,但是会在特定专利术语前出现。因此,在上述统计结果中去除WTop-N的单字词、多字词,提取以基础停用词表中的停用词开始或者结束的词语。在提取结果中选择词频大于WCount的单字词与多字词,加入到专利停用词表中。例如基础停用词表中存在单字词“跟”,而统计结果中“跟随”并未在WTop-N中,并且其词频大于WCount,因此在此步骤中可以将其提取到专利停用词表中。

专利停用词表中的停用词具有自身的特点: 出现频次较高、领域无关性、在专利文献句子中用于引出专利术语以及作为专利术语与下文的衔接。因此,基于专利停用词表中停用词的特点,本文将其作为专利术语的分隔词,抽取相邻停用词之间的词语即为候选专利术语。

1. 2 基于规则的候选专利术语抽取

采用基于专利停用词表的方法抽取候选专利术语,无法处理候选专利术语中包含停用词、固定搭配以及词性不匹配的情况。因此,本文基于专利文献特点提取专利文献特定规则,进行候选专利术语抽取,从而解决上述问题。

通过统计分析,专利文献中专利术语的特点如表2所示。

特点1为专利术语固定搭配,特点2为专利术语伴随连词出现,特点3为专利术语中包含停用词,采用1. 1节基于专利停用词表方法无法抽取其中的专利术语,而特点1、特点2以及特点3中包含的专利术语经常在专利文献中出现,尤其是传感器领域。经统计特点1、特点2以及特点3包含的专利术语在专利文献中所有专利术语中所占比例分别为: 5. 6% ,14. 5% ,11. 3% 。特点4为专利术语词性特点,经统计在抽取全部候选专利术语中符合特点4词性不匹配的候选专利术语比例为20. 6% 。因此,基于此上分析,制定如下候选术语抽取以及过滤规则:

规则1直接抽取固定搭配中的语块作为候选专利术语,在专利文献中这些固定搭配为: “带……的”、“带有……的”、“基于……原理”。

规则2附图注解部分中未出现“的”、“与”、“及”、“或”连词时,则采用基于专利停用词表方法直接抽取候选专利术语; 当连词“及”、“与”出现并与其相邻词的词性均为动词“v”时,则抽取连词与相邻词组组成的语块作为候选专利术语; 当连词“的”、“或”出现时,则抽取被连词“的”、“或”分割的语块作为候选专利术语。

由特点3介绍连续出现的多个顿号之间的专利术语经常包含停用词,因而采用基于停用词表抽取候选专利术语的方法便无法处理此种情况。而专利术语经过分词后,存在一个独有的词性组合,因而可以依据此独有的词性组合抽取候选专利术语。基于以上分析,本文提出免疫表概念,定义如下:

定义1免疫表,即在顿号构成的并列结构中,每一项的词性组合所构成的表,这里的项通常指词或词组,例如“甲基/n三/m乙/Mg氧/n基硅烷/n、四/m丙/Mg氧/n基硅烷/n、”其构成的免疫表为“n + m + Mg + n + n”、“m + Mg + n + n”。

规则3专利文献中符合免疫表中词性组合的语块,无论其是否包含停用词,可直接认定为候选专利术语。

规则4过滤候选专利术语中词性为动词“v”、形容词“a”、方位词“f”、时间词“t”、副词“d”的双字词; 过滤候选专利术语中以词性为动词“v”、形容词“a”、方位词“f”作为结尾的多字词。

2 融合多策略的专利术语抽取

专利术语通常受其所在句子的语境以及相邻专利术语的影响,因此可以充分利用专利术语所在句子以及与其相邻专利术语的关联信息,对候选专利术语进行权重计算; 此外,专利术语通常以其独特的科技性出现,可以借助常识知识库对候选专利术语中具有常识性特点的词语进行降权处理。因此,本文在充分分析专利术语上述特点的基础上,提出了三种基于不同关联策略的方法,并将其融合对专利术语进行权重计算,根据权重排序得到最终抽取结果。三种不同的关联策略分别为: 术语与句子之间的关联策略ST( Sentence&Term) ; 相邻术语之间的关联策略TT( Term&Term) ; 术语与知网常识知识库之间的关联策略HT( Hownet&Term) 。

2. 1 术语与句子关联策略

在特定领域的专利文献中,领域相关的句子通常包含较多专利术语,而普通句子包含的专利术语较少; 同样,领域相关的专利术语会被包含在多个句子中。因此本文假设,专利文献的句子与专利术语之间存在着一种相互关联关系。

本文用Sp表示第p个句子,Tq表示第q个专利术语。如图1所示,S4包含T2、T3、T4、T6、…、Tq; T3包含于S1、S4、…、Sp。因此,句子S4与术语T2、T3、T4、T6、…、Tq存在关联关系,同理T3与S1、S4、…、Sp存在关联关系。

PageRank算法[13]根据网站的外部链接与内部链接质量来衡量网站的价值,当有更多的节点链接到此节点,则此节点视为比较突出的节点。专利文献中的句子与专利术语的相互关联关系同样可以看作是一种链接关系,对于同一个专利术语包含于不同的专利文献句子中,那么这些专利文献的句子均可看作为链接于此术语。专利文献句子中通常采用顿号分隔多个连续出现的专利术语; 采用分号分隔存在一定关系的专利术语; 采用逗号分隔对专利术语分析或者解释的内容,因此专利文献句子可以依据所包含的顿号、分号以及逗号的数目衡量其权重。基于以上分析,本文提出STRank权重计算方法:

其中,Wsti为第i个专利术语Ti的权重,SWj为句子中包含的顿号、分号以及逗号的数目,Cn为第n个句子Sn包含的候选专利术语数目,d为调节因子。

2. 2 相邻术语关联策略

同一句子中,常常出现多个术语共同解释一个领域概念,其中共现的术语存在着关联关系[12]。杨宇航[12]考虑了同一句子中共现术语的关联关系,但其并未分析相邻术语间的关联信息。

每个专利术语与其相邻的前一个专利术语通常会存在着以下两种关联关系: 解释与被解释上下位关系; 共同解释同一概念的同级关系。例如“一种光纤液位传感器,包括: 液位入射光纤和液位出射光纤”,其中“光纤液位传感器”与“液位入射光纤”为被解释与解释的上下位关系; “液位入射光纤”与“液位出射光纤”为共同解释的同级关系。此外,相邻专利术语间的关联关系会受到不同符号分隔类型的影响,一般存在如图2所示的符号分隔类型。

在相邻专利术语的关联关系中,本文设定: 前一个专利术语起主导作用,且相邻专利术语之间关联关系的强弱通过关联度因子进行调节,关联度因子定义如下:

定义2关联度因子,即对相邻专利术语间关联程度的度量。

当相邻专利术语之间为无符号分隔类型时,相邻专利术语关联程度最紧密; 当相邻专利术语之间依次为顿号分隔、逗号分隔、分号分隔时,相邻专利术语的关联程度相应的依次减弱。因此本文设定当相邻专利术语之间无符号间隔时,关联度因子取值为α; 顿号间隔时,关联度因子取值为μ; 分号间隔时,关联度因子取值为χ; 逗号间隔时,关联度因子取值为δ。α,μ,χ,δ数值按照递减排序依次降低。

基于以上分析,本文提出专利术语区别度权重计算方法:

其中,β为关联度因子,取值为{ α,μ,χ,δ} ,m取值范围{ 2,3,4,5,…,n} ,Wttm -1、Wttm分别为句子中相邻术语Tm -1、Tm的权重,Wtt'm为专利术语Tm重新计算的权重。

2. 3 术语与知网关联策略

专利术语为某特定领域专指概念,是解决该领域问题的核心技术,不具备通用性、常识性特点。然而具有常识性特点的词语,例如“亮度”、“整体性”,在专利文献的多个句子中出现频次较高,而且在候选专利术语中具有较高权重,因此需要对其进行降权处理。

知网( Hownet) 是一个以汉语和英语的词语所代表的概念为描述对象,以揭示概念与概念之间以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库[14]。知网中存在两个主要概念: “义项”、“义原”。每个词可以有多个义项,义项用“知识表示语言”来描述,这种“知识表示语言”所用的词汇就是义原;义原是用于描述一个义项的最小意义单位。

知网为常识知识库,并且每个词语均可由多个义原描述的义项组成,例如“浮子”在知网中表示为: N part |部件,% LandVehicle |车; N tool |用具,* catch |捉住,#fish |鱼。可见“浮子”,在部件、用具上均具有信息。因此,可以将知网所包含的义原信息应用于专利术语抽取,对候选专利术语中具有常识性特点的词语进行降权处理,从而提升专利术语抽取的效果。当候选的专利术语在知网常识知识库中出现,则其作为专利术语的可能性就降低; 并且当候选的专利术语在知网常识知识库中包含的义项越多,则说明此候选专利术语可使用的领域越多,更加通用,因而作为专利术语的可能性就越低。基于以上分析,本文提出知网义原信息降权方法:

其中,Whtu为第u个专利术语Tu的权重,Wht'u为专利术语Tu重新计算的权重,λ为专利术语在知网常识知识库中的义项数目。若专利术语并未在知网常识知识库中出现,则λ取0,其权重并未发生改变; 其余情况λ为专利语在知网常识知识库中义项的数目。

2. 4 专利术语抽取

专利文献具有多种特点,上述每种策略均是针对专利文献的某一种特点进行分析,进而提出相应的计算方法。而融合多策略的方法可以充分分析专利文献的各个特点,同时也兼顾了各个策略的利弊,达到了互补目的。因此,本文将上述三种策略进行不同的融合,从而对候选专利术语进行权重计算,根据专利术语的权重排序结果,抽取Top-N结果作为专利术语。

ST与HT的融合,公式为:

TT与HT的融合,公式为:

ST与TT的融合,公式为:

ST与TT、HT的融合,公式为:

3 实验结果与分析

本实验采用专利文献64 795篇,抽取其中传感器领域2904篇。随机抽取1000篇作为构建语料,并基于此构建专利停用词表; 其余作为测试语料,将测试语料随机分为60组,在每组中随机抽取1篇,共60篇作为评测语料。

3. 1 评测指标

为了方便地进行专利术语抽取的评测,本文采取正确率( P) 、召回率( R) 、F值 ( F) 对专利术语抽取结果进行评测,公式为:

其中,Term( R)为抽取的正确专利术语数目,Term( C)为抽取的所有专利术语数目,Term( All)为评测语料中所有的正确专利术语数目。

3. 2 实验结果与分析

基于统计,在评测语料中人工标注的专利术语最大长度为12且占总数的1. 7% ,因此本文设定候选专利术语的最小长度为2,最大长度设置为12。经过多次实验验证,在专利停用词表构建中WTop-N设置为Wtop-200,WCount设置为构建语料文件总数。基于专利停用词表以及四种不同规则的方法抽取候选专利术语,实验结果如表3所示。

从基础停用词表阶段到规则4阶段,其中每一阶段均是在前一阶段实验结果基础上进一步抽取专利术语,当前阶段抽取的专利术语与前一阶段抽取的专利术语结果进行去重处理。由实验结果分析,在专利停用词表阶段召回率提升幅度最大为21. 96% 达到了91. 01% ,可见此阶段抽取了大部分的专利术语,规则1到规则3阶段召回率均为小幅度提升; 在规则4阶段正确率提升幅度最大为19. 13% ,由此可见规则4通过词性规则过滤了候选专利术语中大部分非专利术语。召回率、F值同时提高幅度最大的阶段为专利停用词表,可见构建专利停用词表对候选专利术语的抽取至关重要。因此,构建专利停用词表可以考虑采用小组投票法或者根据专利文献的写作特点进行构建; 规则1与规则2在正确率、召回率与F值上均有小幅提高。由于免疫表中可能存在错误的词性组合,造成了规则3在正确率上存在小幅下降。规则4通过词性过滤提高了正确率,但是对一部分的候选专利术语也存在一定的影响,因而造成了召回率的下降。

经过多次实验统计并分析,相邻专利术语关联策略( TT) 中专利术语区别度权重计算方法参数α、μ、χ、δ分别设置为1. 0、0. 9、0. 7、0. 5。

本文对多策略进行了不同的融合,分别为: ST + HT、TT +HT、ST + TT、ST + TT + HT,不同的融合方法均根据专利术语的权重排序结果,抽取Top-N结果作为专利术语。这四种融合方法的实验结果,如表4所示。

由实验结果分析,ST + TT + HT融合方法表现出较好的抽取效果,在不同的Top-N级别上优于ST + HT、TT + HT、ST + TT。实验结果证明了ST + TT + HT融合方法相对于其他融合方法的有效性。

ST + TT + HT方法与CS + CC + CD[12]方法的实验结果对比,如表5、图3所示。

由表3实验结果分析,ST + TT + HT方法的正确率在不同的Top-N级别上均优于CS + CC + CD[12]方法,特别是在Top-200与Top-400级别上正确率均在90% 之上。由图3实验结果分析,在Top200至Top600区间,ST + TT + HT方法的正确率下降幅度最大,随着抽取的专利术语数量的增加,影响因素也随之增加,因而造成 正确率下 滑。在Top600至Top1200区间以及Top1400至Top1800区间,ST + TT + HT的正确率趋于稳定。整体上ST + TT + HT的正确率均优于CS + CC + CD[12]方法,证明了ST + TT + HT方法的有效性。

4 结 语

本文全面阐述并分析了专利术语在专利文献中的特点,并根据此特点构建专利停用词表以及提取专利文献特定规则抽取候选专利术语。针对目前术语提取技术的不足与缺陷,充分利用了术语与句子间的关联关系并借助PageRank思想,将此关联关系转化为链接关系,提出了STRank方法; 在分析相邻专利术语的关联信息的基础上,提出了术语区别度方法; 此外根据专利术语科技性的特点并利用知网常识知识库的义原信息,提出了知网义原信息降权方法。通过对随机选取的专利文献进行评测取得了较好的效果,较大地提高了在专利文献中抽取专利术语的综合性能。

但是本文中的方法在专利术语抽取中仍存在一定的缺陷。( 1) 无法避免错误的分词情况。例如: “待测/n环境/n中介/n电常数/n的/ude1”,由于“中”错误的与后面的“介”分在一起,因此,“介电常数”此专利术语无法抽取,从而影响正确率与召回率; ( 2) 构建专利停用词表,例如扩充停用词“接触”,虽然能提高专利术语抽取的正确率与召回率,但是也会存在一定的负影响,“接触/v磨损/v是/vshi导致/v该/rz式/ng传感器/n损坏/v的/ude1主要/b原因/n”,专利术语“接触磨损”无法抽取。

下一步的工作将从以下两个方面展开: ( 1) 进一步将语义分析以及句法分析的方法融入到专利术语自动抽取中。( 2) 将专利术语自动抽取的方法应用到专利自动标引的研究中。

摘要：专利术语自动抽取是知识抽取与文本挖掘的关键环节。在构建专利文献停用词表以及提取特定规则的基础上,抽取候选专利术语;通过分析专利术语与其所在句子的关联关系、相邻专利术语之间的影响以及常识性词语对专利术语抽取的干扰,分别提出基于PageRank思想的STRank权重计算方法、专利术语区别度计算方法以及知网义原信息降权方法,并融合上述方法对专利术语进行抽取。采用传感器领域的专利文献进行实验,在top-1400、top-1600级别上正确率为80.5%、79.7%,相对比CS+CC+CD方法分别提高了11.4%、9.5%。实验结果证明该多策略融合方法的有效性。

3.美国专利术语及含义 篇三

专利号是如何标注的？怎样识别一个专利号？如何查询专利号呢？

2003年以前专利申请号编号形式（8位数字加上一个小数点）

申请年号+专利申请种类+申请顺序号

前2位数字表示申请年号，第3位数字中：

1= 发明专利申请

2= 实用新型专利申请

3= 外观设计专利申请

8= 进入中国国家阶段的PCT发明专利申请

9= 进入中国国家阶段的PCT实用新型专利申请。

后5位数字为申请顺序号。

小数点后面一位数是计算机的校验码，是用前8位数依次与2、3、4、5、6、7、8、9相乘，将它们的乘积相加所得之和，用11除后所得的余数。当余数为10时，用x表示。

例如，扬子冰箱液体排放装置的专利号为ZL88201465.X，即该专利是1988年申请的第1465件实用新型专利。

2003.10.01启用的最新专利申请号编号形式（共12位数字，加上一个小数点）

申请年号+专利申请种类+申请顺序号+计算机校验位

前4位数字表示申请年号，第5位数字表示申请种类：

1= 发明专利申请

2= 实用新型专利申请

3= 外观设计专利申请

8= 进入中国国家阶段的PCT发明专利申请

9= 进入中国国家阶段的PCT实用新型专利申请

例：2003 1 0100002.X 表示发明专利申请

2003 2 0100002.5 表示实用新型专利申请

2003 3 0100001.6 表示外观设计专利申请

2003 8 0100002.X 进入中国国家阶段的PCT发明专利申请

4.美国专利术语及含义 篇四

1. 相关判例

(1) Gorham Co.V.White。

“普通观察者”标准源自Gorham一案，1861年7月，Gorham公司获得了一项关于餐用汤匙与餐叉把柄的外观设计专利，该项产品在市场上极受欢迎。而另一家White公司分别于1867年、1868年，也获得两项关于餐叉与汤匙把柄的专利。由于White公司生产销售的上述两款汤匙和餐叉触动了Gorham的利益，Gorham向纽约州南区地方法院提起专利诉讼，Gorham一审败诉，不服，向巡回法院提起上诉，巡回法院维持地方法院的判决。于是Gorham又向美国最高法院提起上诉。

在该案审理过程中，美国最高法院认为，在判断2个外观设计是否相同时，不能以专家而应该以“普通观察者”(Ordinary observer)，即一般人的眼光来判断。因为专家总会注意到2个设计在细微之处的不同，他们不是正常情况下会被欺骗的人们。在专家的眼里，Gorham的外观设计和White的外观设计之间会存在一些区别，但普通购买者却很可能将White的外观设计误认为是Gorham的外观设计。以专家的眼光作为检测标准，实际上是在帮助仿冒品逃脱侵权的指控，最终毁损外观设计保护制度。基于“普通观察者”标准，最高院推翻了下级法院的判决，判定White的外

图1 Gorham及White的设计观设计侵犯了Gorham的专利权。

(2) Goodyear V.Hercules。

原告Goodyear公司有一个关于轮胎花纹的349, 080外观设计专利，被告Hercules公司的专利也是轮胎花纹设计，名为“Power Trac”。

在地区法院的审理过程中，法官确定的“普通观察者”是卡车轮胎的购买者———卡车司机及承运人，而原告认为该案的“普通观察者”应是一般轮胎的购买者，而非卡车司机及承运人等卡车轮胎的购买者。因为自己的外观设计权利要求是轮胎而不是卡车轮胎，购买轮胎的人与购买卡车轮胎的人，对轮胎花纹的分辨力不同，前者更易被误导。于是，Goodyear上诉至联邦巡回上诉法院(以下简称CAFC)。CAFC认为“普通观察者”的判断并非由权利要求的解释决定，而是看市场上的实际购买者，由于Goodyear和Hercules的商业实施例都是卡车轮胎，所以CAFC同意地区法院的做法：将卡车轮胎的实际购买者(即卡车司机及承运人)作为该案中的“普通观察者”。

(3) Arminak V.Saint-Gobain Calmar。

Arminak与Calmar都是制造与销售家用清洁剂容器喷头的公司，1997年，Calmar获得了2个喷头罩外观设计专利：专利581和602。在专利说明书中，Calmar提供了581专利的名为“ergo”的商业实施例。2004年，Arminak开始销售一种名为“AA Trigger”的喷头产品，同年11月16日，Arminak向加利福尼亚中部地区法院提起诉讼，请求法院做出不侵权的确认判决，而Calmar提起了专利侵权的反诉。

在该案的审理过程中，专利权人Calmar主张该案的“普通观察者”是清洁剂的消费者。但地区法院认为该案中的“普通观察者”应是组装清洁剂的中间产品———喷头的合同购买者(工业购买者)，判定Arminak没有侵权。Calmar不服，向CAFC提起上诉。CAFC查阅了Calmar的销售记录后认为，Calmar公司从未将喷头直接卖给消费者，其销售对象是清洁剂的制造厂商，这些工业购买者大量采购喷头罩及喷头，用来组装成清洁剂产品。基于这种认识，CAFC同意地区法院的观点，确认该案中的“普通观察者”是工业购买者和合同购买者，这些人是有一定经验的购买者，在选购喷头罩时可以较容易的看出二者之间的差异，并不会对2家公司的设计产生误认、混淆。所以CAFC最终判定Arminak并没有侵权。

(4) Egyptian Goddess, Inc.V.Swisa Inc.。

原告Egyptian Goddess, Inc公司(以下简称EGI)拥有一项“指甲抛光器”的外观设计专利权，专利号为D467, 389。2003年3月21日，EGI向德克萨斯州联邦北区法院提交诉状，起诉Swisa公司的一款指甲锉侵权其专利。地区法院认为被告的产品不构成侵权。EGI不服，向CAFC上诉。

本案中，EGI的389专利具有一长方形的中空管体，该中空管体的4个外表面中有3个覆盖有抛光垫, 第四面则无抛光垫。而Swisa的设计与389的区别在于4个外表面均有抛光垫。2个最接近的在先设计是Falley抛光器和Nailco抛光器。Falley抛光器具有实心、矩形的截面，且所有侧面具有抛光垫。Nailco抛光器具有三角形、中空的截面，且3个侧面均有抛光垫。EGI认为普通观察者会将被控设计误认为是自己的设计，因为增加一个抛光垫没有显著改变整个设计装饰性效果，而Swisa认为普通观察者一眼就能将3个抛光垫和4个抛光垫区分开，所以自己不侵权。

CAFC审理后认为被告不侵权。在此案的审理过程中，CAFC抛弃了以往判例中使用的“新颖点”检测法 (1) ，而是宣布“普通观察者”检测法为辨别是否侵权的唯一方法，并将“普通观察者”进一步发展为熟悉相关在先设计的普通人。

2. 分析

从Gorham案可以看出，美国最高法院是从市场的角度出发，来定义“普通观察者”的。“普通观察者”是否会被仿冒者的相似设计误导而产生混淆，误认为其所购买的仿冒品是专利设计，是判断侵权与否的一个标准。

外观设计专利保护的是外观设计专利产品的市场利益，所以，谁在市场上对产品的购买拥有最终的决定权，谁才是真正消费者。基于这个理念，在Goodyear一案中，CAFC将普通观察者明确为市场上的实际购买者。

随着产业全球化和制造分工的发展，一些厂家独立出来成为中间制造商。这些制造商大量购买零配件，将零配件进行组装，再将组装后的产品出卖给最终消费者。大多数零配件的直接销售对象并不是最终产品的消费者，而是这些大宗买卖的中间制造商。这样就产生了一个问题：到底谁才是此处的“普通观察者”?购买最终产品的消费者，还是购买零部件的中间制造商或工业采购者?

Arminak案中，CAFC将这个问题明确，CAFC认为，如果专利设计只是使用在产品的零配件上，那么普通观察者应该是工业上的专业采购者，而不是最终使用者，也不是零售消费者。这样就将普通观察者标准中“普通观察者”进一步诠释。但核心的一点仍没做改变：市场上实际购买零配件的工业采购者才是真正的“普通观察者”。

到了EGI一案中，CAFC抛弃了以往判例中独立使用的“新颖点”检测法，将其融入“普通观察者”标准之中，宣布“普通观察者”检测法是辨别是否侵权的唯一方法, 并进一步发展了“普通观察者”的涵义 (2) 。Gorham一案确立的“普通观察者”具有普通的智力、知识水平和辨识能力，但Gorham一案并没有明确提到“普通观察者”是否应对现有技术的在先设计有所了解。而EGI一案中，CAFC将“普通观察者”发展成为对在先设计有合理熟识度的普通人。原本独立的两个标准“普通观察者标准”和“新颖点标准”也合并为一项标准———熟悉相关在先设计的普通观察者标准。CAFC认为，运用这种“普通观察者”标准不会夸大整个设计中非显著特征的细微差别的重要性，因而不会产生混乱的风险。

3. 启示

外观设计专利侵权判断应立足于混淆标准，还是新颖标准，我国理论界一直有争议，两个标准各有弊端。

以是否造成产品的混淆作为判断侵权的依据，导致的后果是外观设计专利权可能得不到有力的保护。比如某玩具厂有一款造型独特的新型玩具的外观设计专利权，另一玩具厂完全模仿了该玩具的外观设计，仅将部分外壳改为透明材料，从透明材料处可以看到该玩具的内部结构。若立足于不产生一般消费者的混淆为标准，则另一玩具厂家就不构成侵权，这对外观设计的专利权人十分不公平，导致的后果是，使得“对某设计未做出任何实质贡献的第三者钻空子，从而名正言顺地剽窃他人的设计成果。”

而“新颖点”标准的弊端也是显而易见的。EGI一案中，CAFC摒弃了沿用多年的独立的新颖点检测法是有其原因的：比如法院的注意力会集中在被控设计是否盗用了专利设计的某个具体新颖点上，而不是更重要的问题：被控设计在整体上是否实质上盗用了专利设计?而且，当一项专利设计较在先设计有许多个不同特征时，哪一个或哪些才是所谓的真正的新颖点?此外, 运用“新颖点”检测还产生这样一种怪圈：专利设计新颖点越多, 被控设计没有侵权的胜诉机率就越大。因为这时被告可以钻法律的空子——盗用专利设计99%的新颖点，只要没有100%盗用全部新颖点，即使被控设计和专利设计整体上几乎等同, 也不构成侵权。

但两个标准总有一个以哪种标准作为立足点的问题。在此，不得不提到外观设计侵权判断标准与授权标准是否应当一致的问题。笔者同意这样的观点：这两种标准不应当一致。授权判断和侵权判断毕竟是两种不同的行为。授权是一种行政行为，更关注的是申请授权的外观设计是否是不同于已有设计的一种新设计。所以授权的立足点应该是创新，主要是看该外观设计与已有设计有多少区别，区别越多越大，表明创新性越强，越应该被授予专利权。而侵权判断是一种司法行为，其目的主要是为了防止别人仿冒专利产品，搭专利产品的便车，抢占了本属于专利产品的市场利益，而市场利益是由消费者决定的，所以侵权判定“更注重的是被控侵权产品外观设计与获得专利保护的外观设计会不会导致消费者的误认、误购、混淆，即更注重它们之间相同、相近似的方面有多少”。因而其立足点应该是防止消费者产生混淆，除非被控侵权人依据新专利法62条进行已有设计抗辩，但即使是使用已有设计抗辩，需要解决的问题也应该是授权设计与已有设计会否造成消费者的混淆，所以笔者认为外观设计侵权判定的立足点应是混淆标准。

2009年12月21日，我国最高法院发布了《关于审理侵犯专利权纠纷应用法律问题的解释》(以下简称《解释》)，其中第10条规定：“人民法院应当以外观设计专利产品的一般消费者的知识水平和认知能力，判断外观设计是否相同或近似。”从该条的描述中，可以看出最高院在判断外观设计专利侵权问题上采用的标准，仍然是一直以来占主流地位的一般消费者是否混淆的标准。

最高院的《解释》虽然明确了“一般消费者”作为侵权判断主体，但并没有明确当产品的实际购买者与使用者不一致时，应该以何者作为“一般消费者”?曾经有观点认为“一般消费者”应该定义为外观设计专利相同或类似产品物理效用的享用者, 然而这种观点是有一定问题的。几年前曾经发生过一个案例：“宁波燎原公司诉扬州现代照明公司外观设计专利侵权纠纷案”。原告燎原公司拥有一项路灯的外观设计专利，认为被告现代照明公司未经许可，制造、销售了其专利产品，构成专利侵权。一审和二审法院均认为，本案中的“一般消费者”是马路上的行人，所以判定侵权成立。

对此，本文有不同的看法，本文认为该案中的“一般消费者”是路灯的购买者而不是路灯物理效用的享用者———马路上的行人。专利制度基本目的是鼓励创新，而鼓励创新就意味着要给与专利权人切实的市场利益，而市场是由实际掏钱购买产品的人来决定的，只有实际购买产品的人在购买时产生了混淆，才会对该产品的销售最终产生影响。就比如儿童用品，虽然儿童是产品的享用人，但实际购买者却基本上都是家长，影响儿童产品销售的是家长而不是儿童。所以本文认为“一般消费者”应该是市场上的实际购买者，而不是产品物理效用的享用者或使用者，这个结论也可以从美国法院的一系列判例说明理由中得到。

进一步需要明确的问题就是中间产品的外观设计近似性的判断主体问题。2009年的万丰“摩托车车轮”外观设计案件就集中体现了这一点，浙江万丰摩轮有限公司认为浙江今飞机械集团侵犯其摩托车车轮外观设计专利权，今飞遂申请万丰专利无效。专利复审委审查后，宣告万丰外观设计专利权无效。万丰不服，向法院提起行政诉讼，该案经过一审、二审及最高院再审，最终判定专利复审委败诉。在该案的审理过程中，虽然三级法院在认定复审委败诉上并无争议，但在如何认定“一般消费者”的问题上，北京市一中院与北京市高院和最高院却有着不同的观点。

一审法院认为，摩托车车轮属于摩托车的中间产品，摩托车消费者一般不会直接购买摩托车车轮进行组装，因此车轮的一般消费者应为摩托车组装商或维修商。

二审法院则认为，摩托车车轮的一般消费者应当是对摩托车车轮具有常识性了解的人，既包括组装商、维修商也包括一般购买者、使用者。

最高院则同意二审法院对一般消费者的认定。

从一审、二审到再审，可以看出对于“一般消费者”的认定，各级法院在审判实践中仍然存在许多差异，而不同的认定标准，就有可能会产生不同的审理结果。对于本案摩托车车轮的“一般消费者”的认定，笔者认为应该从市场购买者的角度去界定，谁在市场上对车轮的购买拥有最终的决定权，谁才是真正的“一般消费者”。本案涉及的是摩托车车轮而非摩托车的外观设计问题，摩托车车轮属于摩托车这一最终日常产品的中间产品，需要解决的问题是摩托车车轮这种零配件的直接销售对象到底是谁?在Goodyear和Arminak案中，美国法院是通过查阅专利产品的实际销售对象来辅助判断的。Goodyear一案中，Goodyear的商业实施例都是卡车轮胎而非轮胎，所以法院认定的“普通观察者”是卡车轮胎而非轮胎的购买人。Arminak一案中, Arminak喷头的实际销售对象是用喷头组装清洁剂产品的制造厂商，对于清洁剂这种价格便宜的日用品，即使喷头有问题，一般人不会专门去购买喷头来置换，而是直接再去购买一瓶清洁剂，所以法院认定的“普通观察者”是购买喷头的中间制造商, 而非购买清洁剂的消费者。对于本案而言，如果证据表明摩托车车轮的购买者仅是大宗车轮买卖的中间组装商或维修商，则本案的“一般消费者”只能认定为中间组装商或维修商。但摩托车作为一种广泛使用、并非很便宜的交通工具，在车轮出现问题时，摩托车的购买者购买车轮来更换也是常有的事，所以本文认为，北京高院和最高院认定摩托车的一般购买者和使用者也是该案中的“一般消费者”并无问题。

作为判断外观设计相同或相近似的主体，“一般消费者”是一个抽象概念，是对现实生活中消费者的法律抽象，是法律消灭了人们在性别、脾气、智力、教育程度等方面的差别，而创造出的只具备社会一般人所拥有的经验知识和逻辑推理能力的普通人的模型。它并不是指具体的某一些人，而是指一种抽象化的认识水平和认知能力。如果只认识到“一般消费者”是法律抽象的标准化人，对于外观设计专利侵权判断并没有太多实际意义。因为“一般消费者”是一种事前确定的判断标准，而具体案件中被告的情况却是千差万别的。

“一般消费者”的适用不应该是机械的，对于“一般消费者”这个虚拟人的认识水平和认知能力，在具体案例中，往往由法官根据其社会经验做出界定。对于这个问题有三种作法可供选择，一是这种认知能力应该是最一般的普通大众的认知能力，或者说就是任何公民的认知能力。二是该认知能力应是对相关设计有一定熟识度的一般消费者的认知能力。三是该认知能力应是类似于专业设计者的认知能力。本文认为第二种作法较为可取，即“一般消费者”更类似是一种见识多广的用户，对在先设计的通常样式和所属领域有一定了解。

最一般的普通大众的认知能力不应该作为此处“一般消费者”的认知能力，原因在于只有购买某种产品的人，才需要将该产品与同类其他产品是否相同或近似进行比较，把和该产品毫不相关的人作为是这种产品的“一般消费者”，得出的结论会有失公允。

“一般消费者”的认知能力也不应该提高到类似于专业设计者的认知能力，因为后者总会注意到两个设计的不同之处, 哪怕这种不同是极其细微的。正如Gorham一案中，法官所说的那样，“他们不是正常情况下会被欺骗的人们”。如果将侵权判断的主体规定为类似于本领域普通设计人员，实际上是在帮侵权者逃脱指控。

在“一般消费者”具体化的过程中，必须意识到“一般消费者”不是全知全能的人，对其知识量应该有所限定。其知识应该包括 (1) 普通消费者的知识; (2) 普通消费者在购买现场的知识; (3) 相关产品消费者已经掌握和应该掌握的知识。将“一般消费者”定义为对在先设计有一定的熟识度，见识多广的用户是较为合适的做法。这种“一般消费者”更准确的讲应是介于最普通社会大众与专家之间的人，或者说是一种见多识广的消费者，他对某种产品有购买兴趣，其认知能力应比最一般的社会大众高，而较本领域普通设计人员水平低。至于其对于在先设计熟识度，应根据不同类别的产品而有所差异。进行侵权判定时，“一般消费者”应该基于在先设计来观察专利设计与被控侵权设计之间的区别。专利设计越接近在先设计，被控侵权设计与专利设计之间的细微差别在“一般消费者”眼中就越重要。

总之，本文认为在“一般消费者”这个标准人具体化的过程中，应该根据行为人的具体特点进行变化，以确定什么是他“已经掌握和应该掌握的知识”。这就需要从市场角度出发，首先分析被控产品的属性，再选择适当的实际购买者作为具体案件的“一般消费者”，然后确定其认知能力和知识水平，判断被控设计与专利设计是否会产生混淆。

而市场上销售的产品一般来说，可以分成以下类别：

第一类是日常生活消费品。例如食品、衣物等。这类产品的购买人只要具有最普通的认知能力即可。这类产品又可细分为：

(1) 便利品。指消费者购买频繁，想到即可买到，并且只花最少精力和时间去比较的消费品。例如零食、报纸等。

(2) 选购品。指消费者在购买前，往往会去多家商店了解和比较商品的式样、质量、价格等因素的消费品。例如女装、家具等。

相对于便利品而言，选购品的一般消费者的一般注意力标准要稍高些。

第二类是特定用途产品。例如卡车、轮椅等。这类产品的实际购买者对该类产品有一定程度的认知。较日常生活消费品的购买人而言，对产品之间的辨识能力应该规定的稍高一些。

第三类是专业技术产品。比如实验室设备、医疗器械等。基于专业性的需要和价格因素，在购买这些产品时，相关单位都会比较谨慎，派出去购买的人员都是对该类产品有相当认知的专业人员。他们在购买时，无论判断力还是辨识力都较前两类产品购买者强，会注意到两个设计的细小差异，因而判断是否会将两个设计混淆时，对一般消费者的知识量要求的应该更高一些。

第四类是商业大宗采购产品。这部分产品的采购者训练有素，有相当程度的专业知识和辨识能力，即使两个设计差异极其微小也能分辨出来。

第五类是微电子产品。比如：某些精密仪器的电子配件。在购买这类产品时，购买者通常会使用显微镜等仪器，购买者的注意力和辨识程度是最高的。

此外，产品上市的时间，也会对“一般消费者”的知识水平和认知能力产生影响。一种新产品刚推入市场时，人们对它很陌生，即使仿冒者对它进行较大变化，“一般消费者”施以一般注意力时，也不一定会认出来，但随着该产品的逐步普及，该产品的“一般消费者”对该产品的认知能力也应逐渐增加。

4. 结语

外观设计专利侵权的判断应当借助一个标准人，中美两国都采用了“一般消费者”(美国称“普通消费者”)作为这个标准人的构建基础，正确认识“一般消费者”，是实现外观设计专利立法目的不可或缺的条件。“一般消费者”是法律抽象的概念，他不是指具体的每一个消费者，但他又不是纯粹抽象之人。抽象化的一般消费者总要适用到一个个具体的案件之中，这就涉及到用何种理念来适用的问题。在对“一般消费者”具体化的过程中，美国一系列的判例表明，他始终是从市场的角度来分析和界定真正意义上的“一般消费者”，真正的“一般消费者”应该是对相关产品设计有一定知识水平和认知能力的购买者，他是一种见识多广的用户，在“一般消费者”构建的过程中，应该通过分析被控产品的属性，再选择适当的实际购买者作为具体案件的“一般消费者”。

参考文献

[1]Gorham mfg.co.V.white, 14wall.511, 81U.S.511, 20L.Ed.731 (1871)

[2]Goodyear tire&Rubber Co.V.Her-cules Tire&Rubber Co., 162F.3d1116 (Fed.Cir.1998)

[3]Arminak&Assocs., Inc.V.Saint-Gob-ain Calmar, Inc., 501F.3d1314 (Fed.Cir.2007) .

[4]Egyptian Goddess., Inc.V.Swisa Inc., 543.F.3d665 (, Fed.Cir.2008) .

[5]吴观乐.试论外观设计专利保护的立足点[J].知识产权, 2004 (1) .

[6]程永顺.外观设计授权审查标准及方式的质疑[J].知识产权, 2003 (1) .

[7]北京市高级人民法院 (2010) 高行终字第467号行政判决书, 最高人民法院2010行提字第5、6号再审判决。