「可專利性」 vs 「FTO」的檢索與報告到底差在哪？
📌可專利性是「找空白」——證明技術夠新穎
📌 FTO 是「找地雷」——降低市場侵權風險
目的不同、心態不同、檢索策略完全不同！ 報告產出差一點，結果可能就天差地遠！
找空白、找地雷，怎麼找才專業？
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可專利性與 FTO，是企業從研發走向市場時，最常碰到之兩道關卡。兩者同樣以專利檢索為基礎，但回答之問題完全不同：可專利性用於確認技術是否具備申請專利之資格，避免研發投入後才發現缺乏新穎性或進步性；FTO 則用於評估產品上市之侵權風險，確保商業化之路可控且可行。若能在早期即正確選擇檢索策略，並搭配 AI 工具提升效率與覆蓋度，企業便能同時掌握創新價值與市場安全，將專利情報轉化為真正可執行之致勝決策。
一、專利可行性 vs FTO：你的致勝策略
可專利性與 FTO，同樣都需要進行專利檢索，但出發點與目標完全不同。可專利性關注的是「這個技術夠不夠新、夠不夠特別」，核心在於確認是否具備申請專利的資格，避免投入研發後才發現早已有人公開過。
FTO 則是站在市場角度，思考「這個產品能不能安心上市」。即使技術本身具有創新性，只要產品實施時落入他人仍有效的專利權利範圍，就可能構成侵權風險。
因此，兩者雖然都在找前案，但心態截然不同。可專利性是在「找空白」，希望前案越少越好；FTO 則是在「找地雷」，寧可多找也不能漏掉。這樣的策略差異，決定了後續檢索設計與分析方式的根本方向。
二、檢索秘訣：廣 vs 準，AI 加持超進化
在可專利性的檢索中，關鍵字設計的原則是「廣」。同一個技術特徵，可能會被用不同詞彙描述，因此必須透過同義詞、上位概念與不同表述方式，把檢索網撒得夠開，避免漏掉關鍵先前技術。
相對地，FTO 的檢索策略則強調「準」。此時關注的不再是技術概念，而是實際產品或功能模組，必須精準對應可能落入權利範圍的技術要件。關鍵字過於寬鬆，只會帶來大量無關結果，反而影響分析效率。
隨著 AI 技術導入，檢索模式也正在轉變。透過 AI 輔助，可以直接從產品圖片、結構描述或功能說明出發，自動比對潛在相似專利，大幅縮短前期檢索時間。此時，人員的角色從「執行檢索」轉為「判讀結果與下指令」，讓策略思考真正回到人手中。
三、可專利性 vs FTO 報告的本質差異
檢索的最終目的，往往不是找到資料，而是形成可以支撐決策的報告。可專利性報告的重點，在於評估技術是否具備新穎性與進步性，並指出哪些技術特徵需要補強、修正或避開。
因此，這類報告通常會聚焦在少數具代表性的前案，進行深入比對與差異分析，協助研發或管理階層判斷是否值得進入申請階段。
FTO 報告則完全不同。它的任務是盤點風險，而非評估創新價值。報告核心在於列出所有可能構成侵權疑慮的有效專利，並針對權利要求進行比對，判斷風險等級與因應方案，例如設計迴避、授權或策略調整。兩種報告的結構差異，正反映了它們在企業決策中扮演的不同角色。
四、AI 革命來了，IPTECH 引領未來
當 AI 開始參與專利檢索、前案比對與權利範圍分析，專利分析的效率與深度同步被重新定義。原本需要大量人力拆解與比對的工作，現在可由 AI 先行完成初步篩選與關聯分析。
IPTECH 將 AI 技術導入檢索、速讀、分析與分類流程，讓專利不再只是靜態文件，而是可即時轉化為策略資訊的決策工具。這樣的轉變，並非取代專業判斷，而是讓專業判斷更集中在真正關鍵的位置。
當可專利性與 FTO 的差異被清楚理解，並透過 AI 工具有效支援，企業才能在創新與市場之間，找到真正安全且具競爭力的前進路徑。
總結
可專利性與 FTO 雖同以專利檢索為基礎，但前者重在確認技術是否具備可申請之新穎性與進步性，後者重在盤點產品上市之侵權風險與因應方案。唯有先釐清目標、採取相應之檢索設計與報告架構，並以 AI 工具提升篩選與比對效率，企業方可同步兼顧創新佈局與市場安全，降低不確定性並強化競爭力。
下集主要將探討：企業創新失效的真相：不是沒想法，是沒制度！
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