中国企业出海日本，专利被无效怎么办？——日本“阻害要因”攻防全解析

本文将拆解日本专利创造性攻防中这个最被低估、却最具杀伤力的武器——“阻害要因”。

作者 | 时井真（Shin TOKII）

一个真实的商业场景

一家中国新能源企业在日本市场增长迅猛，年营收突破200亿日元。日本竞争对手发起专利侵权诉讼，索赔额高达50亿日元。中方反击，对该日本专利提起无效审判——“你这个专利不过是把两篇现有文献拼在一起，缺乏创造性。”

日本专利权人只说了一句话：“存在阻害要因。”

无效审判的结论：维持有效。中方败诉。

这个“阻害要因”到底是什么？为什么它能一招封死无效请求？更重要的是，中国企业能不能反过来利用它？

本文将拆解日本专利创造性攻防中这个最被低估、却最具杀伤力的武器。

一、“阻害要因”是什么？——30秒讲明白

简单说：即使你找到了两篇文献，也论证了“把A和B组合在一起是有道理的”（日本法称为“动机付与”），但如果存在某种技术上的障碍，使得本领域技术人员实际上不会去做这种组合——这个障碍就叫“阻害要因”。

一旦阻害要因成立，创造性直接被肯定，专利维持有效。

对于中国企业而言，这意味着：

•　你是专利权人？阻害要因是你在日本守住专利的最强盾牌。

•　你是被控侵权人／无效请求人？你必须学会识别并击穿对方的阻害要因抗辩，否则无效请求将功亏一篑。

二、盾牌篇——专利权人的四道基本防线

日本特许厅审查基准明确列举了四类阻害要因。掌握这四类，是专利权人在日本构建防御体系的基本功。

防线一：组合会推翻主引用发明的目的

知财高判平成22年（行ケ）第10282号〔激光材料加工装置〕：主引用发明要求光路液体“准停滞”，副引用发明主张“加速流动”。方向完全相反。法院判定：组合将摧毁主引用发明存在的根本理由，构成阻害要因。

商业启示：如果你的日本专利的核心设计理念与竞争对手在无效审判中引用的文献方向相反，这就是你的第一道防线。

防线二：组合会让主引用发明丧失功能

知财高判平成25年（行ケ）第10234号〔基板制品制造方法〕：将副引用发明的方法用于主引用发明，会直接破坏主引用发明依赖的“牢固附着性”功能。

商业启示：当对方的无效论据需要拆掉你的核心技术功能才能实现时，你拥有强力反驳武器。

防线三：主引用发明已经明确排斥了该方案

知财高判平成22年（行ケ）第10184号〔膨胀阀〕：主引用发明之所以被发明出来，恰恰就是为了抛弃“螺纹结合”方式。对方却主张把“螺纹结合”加回去——这等于要求发明人走回头路。

商业启示：检查你的专利说明书，如果明确记载了“本发明是为了解决现有技术X的缺陷而提出的”，那么对方用X来无效你的专利时，你就有了天然屏障。

防线四：副引用发明只是比较例中的失败方案

东京高判平成6年（行ケ）43号〔假捻加工法〕：对方引用的文献恰好被原始文献标记为效果不佳的“比较例”——连文献作者自己都认为不好的方案，本领域技术人员更不会去用。

商业启示：在日本专利诉讼中，仔细审查对方引用文献的全文。如果对方引用的技术方案在原始文献中被作为反面教材记载，这是极其有力的反驳点。

三、进阶盾牌——判例中锻造的四类扩展防线

审查基准只是起点。日本法院在实战中锻造出了更多类型的阻害要因，这些正是中国企业最容易忽视、却最致命的防线。

扩展防线一：逆示唆（Teach Away）

知财高判平成24年（行ケ）第10166号〔运动鞋底〕：引用文献的技术方向与对象发明完全相反——一个追求“缓慢停止”，一个追求“在临界点刚性停止”。文献自身就在把技术人员推向相反方向。

企业策略：在撰写日本专利申请时，有意识地在说明书中明确记载“现有技术的方向是A，而本发明反其道而行之选择B”。这为将来的阻害要因抗辩埋下伏笔。

扩展防线二：违反当时的技术常识

知财高判平成20年（行ケ）第10096号〔电路用连接构件〕：将A型树脂替换为F型，在当时的技术常识中，F型耐热性劣于A型，没有人会主动选择。知财高判平成24年（行ケ）第10205号〔含尼古丁液体药物制剂〕：将尼古丁溶液碱化在当时被认为会增加刺激性，这是技术常识层面的障碍。

这一类型与中国专利审查指南中的“技术偏见”最为接近。中国实务家对此概念并不陌生，但需要注意的是，在日本法中的证明标准和论证方式有所不同——日本法院更强调“组合的方向与技术常识相矛盾”这一客观评价，而非“发明人克服了偏见”这一主观评价。

扩展防线三：即使组合也到达不了对象发明

知财高判平成26年（行ケ）第10095号〔果蔬自动分选装置〕及知财高判令和3年（行ケ）第10082号〔电气绝缘电缆〕：即使进行了对方主张的组合，也解决不了本案发明的课题，甚至会妨碍课题的解决。

企业策略：专利撰写时，将本发明解决的课题描述得足够具体和独特，使对方难以论证引用文献的组合能到达同一终点。

扩展防线四：多重改变导致引用发明面目全非

知财高判令和5年（行ケ）第10053号〔EUV防护膜〕：要到达对象发明，需要先把碳纳米管从“散热体”改为“防护膜”（功能转用），再把结构从“垂直取向”改为“面内取向”（结构转换）。两步改变累积性地使引用发明完全丧失了原有技术意义。

商业启示：当你的专利与引用文献之间的距离需要多步改变才能跨越时，每一步都可能是独立的阻害要因。距离越远，专利越安全。

四、利矛篇——无效请求人击穿防线的三条路径

了解阻害要因，不只是为了防守。对于试图无效日本专利的中国企业来说，理解阻害要因何时不成立，是击穿对方防御的关键。

路径一：证明不利影响有限且可设计回避

东京地判平成27年（ワ）第23129号〔分散组合物及护肤用化妆品〕：对方主张磷酸抗坏血酸镁在酸性条件下不稳定构成阻害要因，但法院认定弱酸性条件下的稳定化处方已被实用化，不利影响可以通过配方调整回避。

攻击策略：当专利权人主张阻害要因时，不要止步于“确实存在不利影响”就放弃。核心反问是：这个不利影响是致命的，还是可以通过设计调整解决的？如果后者，阻害要因不成立。

路径二：证明负面效果只是附随效果

知财高判平成23年（行ケ）第10092号〔显示装置用滤光片〕：替换后某方面性能确实略有下降，但该下降未损害主要技术目的（基板强度和厚度）。法院判定：附随效果的轻微恶化不构成阻害要因。

攻击策略：将对方主张的“障碍”与主要技术目的进行对比。如果所谓的障碍只是边缘性能的微小下降，而主要目的完全可以实现，阻害要因就是纸老虎。

路径三：证明众所周知的缺点可以用已知手段克服

知财高判平成22年（行ケ）第10204号〔水泵用轴承组合体〕：总球轴承的磨损问题确实存在，但通过材质选择、表面处理等业界周知手段即可克服。已知问题＋已知解决方案＝不构成阻害要因。

攻击策略：收集技术领域内解决同类问题的现有技术证据。如果对方所称的“障碍”是业界早已有成熟解决方案的老问题，阻害要因主张就站不住脚。

五、CEO也能懂的战略要点——三个关键场景下的行动指南 场景一：研发布局阶段

你的研发团队刚在日本提交了一件重要专利申请。

关键动作：

•　在说明书中有意识地记载“本发明与现有技术的方向差异”，为将来的阻害要因抗辩预埋弹药。

•　如果发明克服了业界的技术偏见，务必在说明书中详细记载“当时的技术常识”。

场景二：遭遇日本专利诉讼或无效攻击

你在日本的专利被竞争对手提起无效审判。

防守方（专利权人）：

•第一步：逐条对照本文的四类基本防线和四类扩展防线，检查对方的引用文献组合是否触发其中任何一类阻害要因。

•第二步：重点关注扩展防线中的“逆示唆”和“违反技术常识”——这两类在日本判例中认定频率高且说服力强，但因审查基准未明文列举，对方和审查官容易忽视。代理人主动提出这些论据，往往能扭转局面。

•第三步：即使审查基准四类和扩展四类都不完全吻合，也要论证“组合需要多步改变且引用发明面目全非”——累积性丧失论据虽为新近判例发展，但正因为新，对方准备不足的可能性更大。

攻击方（无效请求人／被控侵权人）：

•　事先预判对方会主张哪类阻害要因，并准备三条击穿路径的证据（可设计回避、仅为附随效果、周知手段可克服）。

•　特别注意收集“该技术领域内类似不利影响已被成功解决”的文献和商业产品实例——这是击穿阻害要因最有力的实物证据。

场景三：商业决策（收购、许可、IPO前尽职调查）

你正在评估收购一家拥有日本专利组合的企业。

关键评估指标：

•　该专利组合的核心专利是否在说明书中记载了与现有技术的明确方向差异？如果是，该专利的防御力（抗无效能力）显著增强，估值应相应上调。

•　该专利是否已经历过无效审判且依靠阻害要因存活？如果是，该专利已经过实战检验，其商业价值的确定性远高于未经考验的专利。

•　反之，如果核心专利与引用文献的距离较近，且未能预埋阻害要因的说明书记载，则需要对抗无效风险进行折价。

•　许可谈判中，掌握阻害要因分析能帮助你更准确地评估对方专利的真实强度，避免为“纸老虎”专利支付过高许可费。

六、结语——阻害要因是日本专利攻防的隐藏BOSS

在日本专利诉讼的战场上，动机付与（组合的理由）固然重要，但阻害要因才是决定胜负的“隐藏BOSS”。它能让精心构建的无效论据功亏一篑，也能让看似脆弱的专利固若金汤。

笔者在日本从事专利无效诉讼多年的实感是：中国企业在日本的专利攻防中，对阻害要因的认识和运用仍有很大提升空间。本文所介绍的4+4+3框架（四类基本防线+四类扩展防线+三条击穿路径），希望能为中国企业在日本市场的知识产权战略提供一个实用的分析工具。

今后，笔者将继续从不同角度解读日本专利法的实务要点，欢迎关注。

（作者系日本杉村万国特许法律事务所合伙人，律师、专利代理师。）

（本文仅代表作者个人观点，不代表作者所在组织或知产力立场）

封面来源 | AI生成 排版 | 布鲁斯