長期以來，侵權檢測高度依賴靜態資料，包括規格書、使用手冊、操作指南和白皮書。但在當今軟體、半導體、連網裝置與數位行銷相互交織的創新環境下，產品揭露資訊正越來越多地以圖像和影片形式呈現。

換句話說，證據已不再侷限於文字。

隨著智慧財產權領域的演變，智財策略也必須與時俱進。專為關鍵字搜尋和靜態文件審閱而設計的工具已不足以應對。專利團隊現在需要能夠分析影片和視覺內容作為證據的技術。

這正是 Patlytics 可以提供協助的地方。

專利證據的擴展本質

現代的產品發布可能包含：

• 展示系統功能的 YouTube 演示影片
• 說明關鍵功能的行銷影片
• 產品拆解圖片
• 互動式網頁文件，例如動態或可點擊的動畫與影片
• 嵌入在說明中心內的螢幕截圖

這些素材往往比正式的技術文件包含更清晰的使用證據（Evidence-of-Use）。然而，傳統的工作流程難以將其有效地整合進訴訟級的權利要求對照表（Claim Charts）中。

結果如何？團隊要麼忽略了這些寶貴的證據，要麼必須手動提取並整合，這是一個既耗時又容易出錯的過程。

隨著技術變得更加視覺化與數位化，侵權分析也必須轉向多模態分析。

將影片納入權利要求對照表分析

許多產品揭露資訊現在存在於 YouTube 等平台，而非印刷手冊中。Patlytics 讓從業人員能直接在平台內解析 YouTube 網址。

自動轉錄

系統會自動提取影片逐字稿並將其納入權利要求對照表分析。這讓從業人員能將口述的產品說明視為可搜尋且具備引用依據的證據。

可搜尋的影片資料

逐字稿會整合至使用證據（EOU）搜尋代理中，使平台能夠識別影片內容中潛在的侵權用語——這是傳統文字爬蟲程式會遺漏的內容。

律師無需再手動翻找時間戳記，而是能以審閱書面資料的嚴謹度，來分析以影片為基礎的揭露內容。

多模態影像分析：超越關鍵字比對

僅依賴文字的方法將會遺漏視覺資訊中的關鍵內容。

在硬體、機械及生命科學領域中，發明的「精髓」往往隱藏在產品行銷圖片、電路圖、掃描式電子顯微鏡（SEM）影像、工程圖、表格、圖表與數據圖中。

Patlytics 整合了多模態影像分析，讓 AI 能夠在評估文字證據的同時，一併分析視覺內容。

自動化影像擷取

當系統爬取公開領域資料或分析先前技術時，會自動從每份參考資料中擷取多張影像。

視覺情境對齊

AI 會評估描述這些影像的周邊文字，並生成將視覺元素與特定請求項限制條件連結起來的揭露內容。

這能強化部分比對結果，並透過引用佐證的分析來確立視覺證據，進而將其提升為高信賴度的比對結果。

精準的請求項對照表與影像標註

現代訴訟要求機械般的精確度。

為了支援訴訟所需的論點，Patlytics 允許使用者直接在工作區內與視覺證據進行互動。

標註

從業人員可以透過新增箭頭、方框和標籤來標註影像，以突顯特定的侵權特徵。這能將原始截圖轉化為結構化且適用於法庭的證物。

智慧證據連結

每一項視覺標註皆與支援性的文字引用相互連結。平台會標明每項限制條件是由哪張影像及哪份原始資料所支持，確保視覺主張具備可辯護性與可追溯性。

這種整合方式減少了模糊地帶，並確保了證據的清晰度。

整合於完整工作流程

多模態功能並非獨立運作的單一功能。

這些功能已整合至「偵測報告」、「侵權」與「無效性」模組中。無論您的團隊正在：

• 搜尋新的使用證據
• 建立侵權主張對照表
• 在無效性工作流程中分析先前技術

……影片逐字稿、視覺分析與影像標註皆在同一個結構化環境中運作。

這種統一的工作流程確保偵測階段發現的證據，能無縫銜接至更深入的侵權或無效性分析，且不會遺失上下文脈絡。

技術必須隨創新同步演進

創新的複雜度日益提升。產品更具動態性，揭露內容更趨視覺化，證據也更為零散。

專利工具必須隨之成長。

靜態關鍵字搜尋與手動 PDF 審閱已無法完整掌握現代的證據全貌。多模態 AI 讓智慧財產權團隊能同時分析影片、影像與文字，在縮短研究時間的同時，強化策略洞察。 

而這僅是更廣泛的 AI 原生專利生命週期平台中的一項功能。

從發明揭露與撰寫，到侵權偵測、無效性分析與組合策略，Patlytics 的設計旨在與其所分析的技術共同演進。

智慧財產權領域正在改變，用來駕馭它的工具也必須隨之革新。

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