技术标准是当今数字经济发展的关键引擎，而标准必要专利（SEP）则是技术创新成果得以嵌入标准并实现价值回报的重要制度载体。

在现行标准组织的知识产权政策框架下，成员通常被鼓励在早期阶段披露其“可能”的标准必要专利。这种以事前披露为导向的制度设计虽有助于信息透明，却也不可避免地带来了“过度声明”的问题。专利许可实践中长期存在的透明性不足与不可预测性，成为引发许可摩擦、增加交易成本并影响技术推广应用的重要因素。

在具体实践中，某一标准项下的整体专利布局状况、实际必要率，以及特定专利包的必要性比例，往往成为许可谈判与侵权诉讼中的核心争议焦点。为回应透明性与可预测性的制度需求，欧盟曾寄望通过标准必要专利立法，引入由欧盟知识产权局主导的强制性“必要性检查”机制。然而，由于专利权人阵营持续不断地游说，该欧盟SEP法案于2025年2月被正式撤回。[1]

近些年，蜂窝通信领域标准必要专利的许可对象，已不再局限于传统移动终端制造商，而是不断向智能网联汽车、工业物联网、流媒体服务以及智能家居等多元行业主体延伸。标准技术的跨界融合，使SEP许可生态更加复杂，也进一步放大了透明性与标准技术和专利包价值评估问题的现实意义。

在此背景下，如何科学、客观地评估专利包（Patent Portfolio）的价值日益成为SEP许可的争议焦点。无论是司法实践中广泛采用的“自上而下法”（Top-down approach），还是依赖市场先例的“可比协议法”（Comparable Licenses），确定专利包的数量与质量，均是计算许可费率的关键步骤。

一繁荣背后的“泡沫”：SEP过度声明引发透明度担忧

理想状态下，应建立一个权威数据库，系统收录某一标准项下所有经必要性审查确认的标准必要专利及其权利人份额，以便为专利权人和实施人在许可谈判与诉讼中提供透明、可靠的参考依据。这也正是欧盟SEP立法构想中的重要目标之一。然而，随着欧盟委员会撤回相关提案，这一制度愿景已暂告落空。

由于缺乏统一、权威的必要性认定机制，SEP许可双方在谈判中往往退而求其次，试图通过“声明数量”以及各类专利相关的指标，例如“技术提案数量”、“前向引用次数”或“第三方排名”等指标量化专利包质量。然而，这些指标深受过度声明、提案注水（并非所有提案文档都包含创新提案）、统计方法固有偏差以及各国专利制度差异的影响，难以真实反映专利包的实际价值。相反，专利包质量——即专利与标准技术的实际对应程度，对于评估专利包价值和确定合理许可费率至关重要。

过度声明问题的根源，在于标准化组织长期采取的事前声明机制，并缺乏事后验证过程。标准组织在制定标准的过程中，要求标准制定提案或参与者对其已有或正在申请的专利进行声明。但是，以ETSI（欧洲电信标准协会）为例，其仅要求成员基于“善意”原则进行披露，并不进行实质审查，权利人仅需单方声明其专利“可能”或“必然”与标准对应，即可完成标准必要专利备案。

这一政策设计的初衷是降低标准制定者的信息披露负担，但其副作用亦极为显著：出于规避不合规风险及增加谈判筹码的考量，权利人普遍采取防御性声明策略，被声明为必要的专利数量往往远超实际必要的专利数量，即过度声明（Over-Declaration）。以3GPP组织下的5G相关专利为例，多份研究报告显示，业内普遍估计真正的SEP仅占所声明SEP总量的20%—30%[2]，部分技术领域甚至更低。

目前，商业数据库公司普遍利用关键词匹配、数据清理和AI技术，从海量专利声明中提取出声明SEP的数量，尽管此类数据能帮助用户快速获取规模概览，但因其底层数据自带“水分”，直接导致了评估结果的偏差。

过度声明现象的存在，加之缺乏一个能够真实反映标准必要专利状况的权威数据库，正引发一系列连锁效应：首先，真正为标准作出技术贡献的创新者，其应得的专利收益在数量膨胀的声明专利中被稀释；其次，实施方难以有效甄别实际构成必要的专利，导致许可谈判周期延长、交易成本显著上升；再次，当“声明数量”演变为各方之间的军备竞赛，专利申请与维持成本随之大幅攀升，并进一步推高专利权人在许可谈判中的费率主张。

跨行业SEP许可的另一个争议在于，不同终端对通信技术的依赖度存在本质差异，5G规范中包含大量“可选功能”（optional features），并非所有终端设备都会一一实施全部标准。因此，相关专利包是否对产品有价值贡献，必须通过具体的标准条款比对以及终端功能实施情况的技术核查加以确认，而非单纯依赖技术提案数量或其他专利计量指标即可得出结论。

二专利包质量评估的传统方法与商业路径的局限

为解决专利包质量评估问题，商业服务公司和商业数据库在实践中探索出两条路径。

第一条路径是通过人工或AI对整体或者抽样的专利包与标准的对标情况进行分析，检查专利权利要求是否覆盖标准的核心技术要素。这种方法直接针对专利的必要性，能够提供更精确的质量评估。

在TCL诉Ericsson案中，加州地方法院采用抽样方法，从专利包中随机选取样本，通过人工评估确定必要率（essentiality rate），即样本中真正对标准必要的比例[3]。这一方法与业界的许可实践高度一致：在技术谈判阶段，双方通常通过专家评估专利与标准的对应关系、随后基于技术评估结果进行商务谈判。这种方法虽然存在一定的抽样偏差和人工主观判断的影响，但却有效弥补了单纯数量指标的缺陷。

不过，此种方法也有一定局限性：现行评估工作的执行主体的中立性和公信力参差不齐，迫切需要具有技术能力和市场识别能力的独立第三方对标准必要专利的必要性进行评估审查。其次，费用过高也是一个难题，对一个包含数千件家族的专利包进行深度对标，其专家费用与时间成本可能高达数百万美元。对于中小规模实施者或高频次的许可谈判而言，高额的成本往往使其难以承受。即便在实践中采取抽样评估方式以降低成本，抽样方法的设计及样本范围的选择，仍将直接影响整体评估结果的可靠性与代表性，同时对最终费用产生实质影响。

第二条路径则是利用标准提案（contributions）数量或者前向引用引证数据等指标来佐证专利包质量，认为提案数量反映了公司在标准制定中的技术贡献，从而间接推断专利包的强度。

一项具有含金量的技术创新，通常遵循“提案提交→小组讨论→达成共识→写入标准文本→转化为专利声明”的路径。因此，提案活跃度曾被视为公司技术影响力的代理指标。

不过，标准提案的内容类型多样，包含大量行政文档（议程、联络声明）、文本修正（调整拼写或格式）及总结性文档。单纯以计数提案数量无法直接反映技术贡献的深度和价值，反而诱发了“提案注水”（contribution inflation）现象——例如，公司可能将一个完整提案拆解成多个，或大量提交无关紧要的内容（如行政文档），以提升排名。在5G标准化过程中，这种问题尤为突出，一些公司通过拆分提案人为地膨胀提案数量，扭曲了真实的技术贡献。高通于2022年在其官网发表题为“Counting 3GPP contributions — even the ‘approved’ kind — does not measure 5G leadership and value”[4]的文章，详细指出单纯统计3GPP技术提案数量，甚至统计已获批准的提案数量，本身存在实质的方法论缺陷。文章认为，此类提案数量化指标无法为专利包质量评估提供可靠依据。

为遏制这一风气，标准化组织出台了相关规定。3GPP在RAN1工作组规定每个公司在每个议程项下仅限提交一份提案，其他3GPP工作组也陆续采用类似规则。这些措施有效减少了“注水”现象，但并未从根本上解决问题——提案数量仍无法客观反映专利包质量，因为计数忽略了提案的类型、实质内容和协作性质。

类似问题也出现在依赖专利声明数量的排名榜单中。统计方法论的透明性和一致性非常重要。以知名机构IPlytics针对NB-IoT（窄带物联网）标准必要专利发布的系列报告为例，其2020版与2022版报告之间出现大幅度的异常波动[5]：在2020年报告中，华为甚至未进入前十名，而在仅隔两年的2022年报告中，华为却跃升至全球首位。更令人困惑的是诺基亚的声明专利数量：2020年报告显示其拥有约2300件NB-IoT声明专利，而2022年报告中这一数字骤降至400件。

面对业界质疑，该机构负责人曾公开回应称：“我们的报告不是为了提供关于赢家的真相。我们发布报告是为了展示我们的数据能做什么。我们不关心谁排名第一、第二还是第三。”这一表态直接点破了此类商业报告的本质：排名结果极易受到筛选算法、统计口径以及商业导向的影响。

制度差异导致引证数据偏差：为什么美国专利引证频率更高？

除了提案计数和声明排名，业界还尝试利用其他指标，如前向引用（forward citations）和专利包一族的全球覆盖国家数量等。前向引用指专利被后续专利引用的次数，业界普遍认为，如果一个专利被后来者反复引用，说明它是该领域的“基石”或“无法绕过的先驱”，因此引证数量通常被视为创新影响力的指标。

全球覆盖率则用于评估专利在多个国家和地区的布局广度，覆盖国家越多，理论上专利的保护范围和商业价值就越大。然而，这些看似客观的量化指标深受各国专利审查制度的影响：

• 交叉引用（cross reference）制度：美国专利法允许申请人在背景技术中明确引用在先专利，该专利内容即可视为本申请的公开内容。这为后续的修改支持和公开充分提供了极大的灵活性，因此，美国申请人倾向于在背景部分罗列大量专利。不过，中国和欧洲专利法对此并不认可。
• 信息披露声明（IDS）的强制性要求：美国专利法强制申请人披露其知悉的所有在先专利信息，若有遗漏可能导致专利不可实施。此类高度披露义务是导致美国引证数据畸高的首要原因。而中国和欧洲无此要求。

这些制度差异导致美国的前向引用数量显著高于中国和欧洲，但这种“大量引用”更多是审查制度差异与高披露义务的结果，无法反映真实的创新指数。

此外，“全球覆盖率”指标也广泛受限于权利人的预算能力。资金充裕的公司可以通过在数十个国家进行防御性布局来提升这一指标，中小企业出于成本考量，往往仅覆盖重点市场。而这些策略与专利本身的含金量并无直接关联。

三回归本质：在专利与标准的对标之处寻找答案

当前，单纯使用标准提案数量或专利引证次数来佐证专利包质量的模式已经引发业内广泛讨论与反思。前者忽略了3GPP高度协作、共识驱动的标准化本质，诱发“人为注水”问题，后者则受不同专利制度与审查实践差异的影响较大，难以真实反映专利包质量。

专利包质量评估应回归本质：即专利权利要求与标准技术规范之间的实际对应程度，只有回归这一维度，通过严谨的人工对标或AI辅助分析，才能为许可费率的确定提供科学、合理、公平的计算基础。

2025年7月，英国知识产权局（UKIPO）启动新一轮SEP改革公众咨询。业内普遍认为，该举措在制度设计上具有欧盟SEP法案的“英国版本”色彩。在本次咨询文件中，UKIPO提出拟通过设定更明确的披露要求，强化权利人对标准相关专利信息的披露义务，并探索建立由其主导的统一数据库系统，以缓解当前因信息不对称所导致的许可条件不确定性等问题。此外，咨询文件还就实质必要性审查（Essentiality Checking）机制的构建与运作方式等议题广泛征询社会意见，体现出英国在提升SEP透明度与可预测性方面的政策取向。

AI工具正在重塑SEP评估的可能性

随着人工智能技术在知识产权领域的深度应用，AI工具正逐步介入SEP必要性筛查、现有技术检索和许可策略规划等环节。部分商业工具已实现自动生成权利要求对照表（Claim Chart），将专利权利要求与标准文本进行语义比对，为必要性评估提供辅助性参考。

AI工具的优势在于：能够规模化处理海量声明数据，识别人类审阅者可能忽略的技术关联；算法评分具有可重复性，从而避免主观偏倚；分析过程不受委托方立场影响，能够基于技术文本进行独立判断。

但在实务应用中，必须正视训练数据缺口可能导致的系统性偏差、以及大语言模型固有的“AI 幻觉”风险，这决定了AI在现阶段尚无法完全替代资深技术专家的复杂判断。AI算法无法提供支撑司法裁决的完整推理过程，其角色应明确界定为许可谈判的“高效率辅助工具”。

四结语

专利包价值的评估没有“捷径”可走，正如标准必要专利案件的审判原则，也是在全球通信产业快速发展、许可需求激增的背景下，通过各国司法机构在实践探索、规则构建与国际碰撞中逐步清晰和完善起来的。

当单纯的计数方法（无论计数对象是声明数量、提案数还是引用数）成为许可谈判的核心依据时，传统的SEP价值判断指标不可避免地落入“古德哈特定律”——当一个指标变成目标时，它就不再是一个好指标了。它不再可靠地反映创新质量，反而制造出更多泡沫，最终将影响整个许可生态的公平性与效率。

未来的SEP价值评估，不应是由任何一方单独主导的“数字游戏”，而应通过专业、中立的技术机构与专家，结合AI辅助工具、全部或者抽样对标方法确定专利必要性。唯有回归技术本质，方能达成兼顾创新激励与市场应用的公平许可结果，标准必要专利才能真正服务于全球数字经济的互联互通。

参考资料（上下滑动阅览）

[1]https://commission.europa.eu/strategy-and-policy/strategy-documents/commission-work-programme/commission-work-programme-2025_en

[2]https://mp.weixin.qq.com/s/QK639_Ls_c4o5FcNQT5pOQ

[3]https://www.essentialpatentblog.com/2018/01/judge-selna-determines-frand-rate-enters-contract-type-injunction-etsi-seps-tcl-v-ericsson/

[4]https://www.qualcomm.com/news/onq/2022/10/counting-3gpp-contributions---even-the--approved--kind---does-no

[5]http://www.fosspatents.com/2022/11/iplytics-fails-to-justify-glaring.html

 编辑：Sharon