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2025年度專利復(fù)審無效典型案例發(fā)布

2026-04-30

  近日,國家知識產(chǎn)權(quán)局遴選出十件關(guān)注度高、影響力大、具備指導(dǎo)價值的2025年度專利復(fù)審無效典型案例,以深入闡釋專利審查標(biāo)準(zhǔn),明晰專利保護(hù)規(guī)則,分別為:

  1.名稱為“一種制備異源三倍體扇貝的方法”的1F598613號發(fā)明專利申請復(fù)審案,審理結(jié)論是撤銷駁回決定。本案針對依賴技術(shù)效果的水產(chǎn)養(yǎng)殖類專利申請,詮釋了創(chuàng)造性評價中準(zhǔn)確認(rèn)定技術(shù)效果、正確判斷公知常識的審查規(guī)則,助力保護(hù)“藍(lán)色種業(yè)”創(chuàng)新,護(hù)航海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

  2.名稱為“一種藥物組合物及其在制備治療腦血管病藥物中的應(yīng)用”的4W119517號發(fā)明專利無效案,審理結(jié)論是維持專利權(quán)有效。審查決定深入闡釋實驗數(shù)據(jù)的證明力判斷,并多維度評述特定比例的藥物組合物在疾病治療中的協(xié)同增效作用,為生物醫(yī)藥專利撰寫給出指引。

  3.名稱為“核苷氨基磷酸酯前藥”的4W118971號發(fā)明專利無效案,審理結(jié)論是維持專利權(quán)有效。本專利涉及全球首個治愈丙型肝炎的特效藥,審查決定明確其保護(hù)的化合物涵蓋多種立體空間構(gòu)型,并對藥物化合物的創(chuàng)造性進(jìn)行詳細(xì)論述,體現(xiàn)了無效程序助推高價值專利保護(hù)的制度功能。

  4.名稱為“C-MET/HGFR抑制劑的多晶型物”的4W118141號發(fā)明專利無效案,審理結(jié)論是維持專利權(quán)有效。本案從專利法公開換保護(hù)的立法宗旨出發(fā),采納專利權(quán)人提交的對比實驗結(jié)果,認(rèn)定本專利具備創(chuàng)造性,系統(tǒng)闡釋了醫(yī)藥化學(xué)領(lǐng)域補(bǔ)交實驗數(shù)據(jù)的審查標(biāo)準(zhǔn)。

  5.名稱為“瓶子”的6W128254號外觀設(shè)計專利無效案,審理結(jié)論是宣告專利權(quán)全部無效。通過本案與關(guān)聯(lián)的“標(biāo)貼”案相對照,生動詮釋了相同設(shè)計特征在不同產(chǎn)品中的影響權(quán)重不同對審理結(jié)論的影響,展示了“整體觀察、綜合判斷”審查原則的典型適用。

  6.名稱為“偏移解碼裝置、偏移編碼裝置、圖像濾波裝置”的4W116431號發(fā)明專利無效案,審理結(jié)論是宣告專利權(quán)部分無效。本案涉及H.265標(biāo)準(zhǔn)必要專利,審查決定闡釋了專利確權(quán)程序中權(quán)利要求保護(hù)范圍的理解規(guī)則,準(zhǔn)確認(rèn)定視頻編碼領(lǐng)域?qū)@膭?chuàng)新貢獻(xiàn)。

  7.名稱為“基于音頻生成動態(tài)圖像的方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)”的4W118569號發(fā)明專利無效案,審理結(jié)論為維持專利權(quán)有效。審查決定在創(chuàng)造性“三步法”判斷中全面考量應(yīng)用場景、模型訓(xùn)練方法等多種因素,進(jìn)一步完善“人工智能+”細(xì)分領(lǐng)域的專利審查標(biāo)準(zhǔn)。

  8.名稱為“無線網(wǎng)絡(luò)調(diào)整方法及裝置”的4W120605號發(fā)明專利無效案,系依法駁回違反誠實信用原則的無效宣告請求的首案。本案明確,不以糾正不當(dāng)授權(quán)為目的的無效宣告請求應(yīng)當(dāng)予以駁回,鮮明闡釋了規(guī)制濫用無效程序行為、維護(hù)市場公平競爭的審查理念。

  9.名稱為“光學(xué)成像系統(tǒng)”的4W117759號發(fā)明專利無效案,審理結(jié)論是宣告專利權(quán)全部無效。本案涉及借助軟件復(fù)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)并計算相關(guān)參數(shù)特征,審查決定從軟件來源、類型、功能及操作適配四個維度綜合考量,為準(zhǔn)確認(rèn)定計算結(jié)果的可靠性梳理出審查思路,同時為當(dāng)事人舉證提供了指引。

  10.名稱為“一種鎢鋯合金的金相制備方法”的1F490428號發(fā)明專利申請復(fù)審案,審理結(jié)論是駁回復(fù)審請求。本案指出,復(fù)審請求人援引的AI大語言模型生成內(nèi)容受數(shù)據(jù)來源、算法模型、提問方式等多重因素影響,不足以客觀反映申請日前現(xiàn)有技術(shù)狀態(tài),亦無法準(zhǔn)確表征本領(lǐng)域技術(shù)人員的認(rèn)知水平。

  (來源:國家知識產(chǎn)權(quán)局政務(wù)微信)

 

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