審查過程中，往往會將與技術(shù)特征相近的現(xiàn)有技術(shù)來等同該技術(shù)特征，認定專利缺乏創(chuàng)造性，而缺乏創(chuàng)造性的認定也是審查意見通知書中最常見的問題。

那這些看似等同的技術(shù)特征是否真的就是完全相同呢？

答案：不一定。

這就是經(jīng)常出現(xiàn)在審查意見通知書中的“文字陷阱”。

專利法22條第3款規(guī)定：創(chuàng)造性，是指與現(xiàn)有技術(shù)相比，該發(fā)明具有突出的實質(zhì)性特點和顯著的進步，該實用新型具有實質(zhì)性特點和進步。

《專利審查指南》中規(guī)定了創(chuàng)造性問題可通過“三步法”進行答復(fù)：

（1）確定最接近的現(xiàn)有技術(shù)；

（2）確定發(fā)明的區(qū)別特征和發(fā)明實際解決的技術(shù)問題；

（3）判斷要求保護的發(fā)明對本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說是否顯而易見。

找出正確的區(qū)別特征是識別這些“文字陷阱”的關(guān)鍵點，也是該發(fā)明授權(quán)的關(guān)鍵點。

下面結(jié)合具體案例來詳細談一談。

本申請：名稱為“一種基于圖算法的行車路線挖掘方法”。

審查員意見通知書中認定的最接近的現(xiàn)有技術(shù)（下述用D1表示）的主要內(nèi)容如下：

本申請的主要技術(shù)特征

將所述車輛的軌跡圖中兩點間通過的車輛數(shù)量轉(zhuǎn)化為代價值，并求解最小代價值得到最優(yōu)路徑，其中代價函數(shù)為，式中x為每條路徑的通過車輛數(shù)的相反數(shù)。

計算過程為：所述車輛為N輛，每輛車走過的的軌跡包含M個點，路徑為L；點和相鄰點之間通過的所述車輛的數(shù)量表達式為：；對連通所述路徑L上相鄰點間通過的所述車輛的數(shù)量求和，表達式為：

通過求解最小代價值，得到K組最大值，即為所述K條最優(yōu)路徑。

審查意見通知書中認定D1中的m為載人軌跡總數(shù)相當(dāng)于本申請中的車輛為N輛，D1中的n為統(tǒng)計的路段總數(shù)相當(dāng)于本申請中每輛車走過的軌跡包含M個點。

但是實際上“D1中的m不相當(dāng)于本申請中的車輛數(shù)N，D1中的n也不相當(dāng)于本申請中每輛車走過的軌跡包含的點數(shù)M”，是本申請相較于D1的區(qū)別特征，根據(jù)區(qū)別特征，可得出本申請的實際的技術(shù)效果為“實現(xiàn)了精準(zhǔn)獲取最優(yōu)路徑，實現(xiàn)了合理的調(diào)度?；愤\輸?！?/p>

具體論述

1

本申請中將整張地圖或者指定區(qū)域存在的車輛記作N，每輛車走過的軌跡包含的點數(shù)記作M，設(shè)定點和相鄰點

，計算兩個相鄰點之間的車輛數(shù)，再計算路徑L上相鄰點間通過的車輛數(shù)的總和，本申請中的計算的最小單元劃分到軌跡中的點，一條軌跡中存在多個點，而兩個相鄰點之間的路段可能為多個軌跡的重合路段，所以精準(zhǔn)到軌跡中的相鄰點之間的車輛數(shù)，可以更加精準(zhǔn)的計算出最優(yōu)路徑。

而D1中，m表示為路段i在時間段t內(nèi)的所有載人軌跡的總和，D1中m表示的含義的范圍小于本申請中N表示的范圍，例如路段i在時間段t內(nèi)未載人軌跡的總和就沒有限定進來，而本申請中的N表示的是整張軌跡圖或者指定的區(qū)域的所有車輛數(shù)，本申請中的N的范圍更加全面。

2

D1中的n表示為統(tǒng)計的路段總數(shù)，也就是路段i在時間段t內(nèi)所有載人軌跡，而本申請中的M表示為軌跡中的點數(shù)，D1中最小單位限定為軌跡數(shù)，本申請中的最小單位限定為軌跡中的兩點之間的車輛數(shù)，所以本申請中計算相鄰兩點間的車輛數(shù)比D1中計算每條軌跡中的車輛數(shù)算出的最優(yōu)路徑更加精準(zhǔn)。

D1中算出的最優(yōu)路徑只考慮了車輛數(shù)多的軌跡，而忽略了車輛少的軌跡的車輛數(shù)可能集中在該軌跡中的某一段路段上，可能該路段的車輛數(shù)會比已經(jīng)選擇的車輛數(shù)多的軌跡中的各個路段中的車輛數(shù)還要多，這樣會造成最優(yōu)路徑選擇的偏差。而本申請中考慮到這一點，將最小單位限定在軌跡中點，計算相鄰兩點之間的車輛數(shù)，會大大的避免D1中可能出現(xiàn)的問題，可以更加精準(zhǔn)的計算出最優(yōu)路徑。

3

而在現(xiàn)有技術(shù)中，對于如何精準(zhǔn)選擇危險品運輸?shù)淖疃搪窂剑ㄔ贒1基礎(chǔ)上精準(zhǔn)計算出各個軌跡中車輛數(shù)量，來提高最優(yōu)路徑選擇的準(zhǔn)確度，或者是采用更精準(zhǔn)的算法來提高最優(yōu)路徑的選擇等，但是軌跡內(nèi)部某個路段的車輛數(shù)與被選擇的最優(yōu)路徑中的某個路段中的車輛數(shù)還是沒有辦法進行比較，可能還會存在更優(yōu)路徑?jīng)]有被發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致最優(yōu)路徑選擇存在偏差。

綜上，上述區(qū)別特征是具有創(chuàng)造性的，即本申請相較于現(xiàn)有技術(shù)具有創(chuàng)造性。

總 結(jié)

通過上述案例可知，只要做到以下幾點就可正確識別審查意見文本中的“文字陷阱”，正確認定區(qū)別特征。

（1）仔細閱讀審查意見文本，尤其是審查意見文本中出現(xiàn)的“……相當(dāng)于本申請……”字樣處，判斷審查意見中判定的是否正確。

（2）將本申請的技術(shù)特征與對比文件中的技術(shù)特征進行一一比對，找出真正的區(qū)別特征。

（3）根據(jù)區(qū)別特征，再結(jié)合本申請所涉及的領(lǐng)域，正確認定技術(shù)效果。