亚马逊外观专利侵权怎么办,这个亚马逊外观专利查询方法,从选品环节开 ...
面对亚马逊外观专利侵权的挑战，规范化运营的卖家应从选品环节开始着手，实施外观专利查询工作，以预防侵权风险。然而，选品无效和选品力冗余的问题可能在人员配置不协调时出现，导致效率低下。以假设的10个选品人员和16个产品的选品与审核流程为例，我们看到选品与审核之间的不匹配导致选品流程的不健康与滞后。此现象并非孤立，实际上，许多卖家并未从根本上解决问题，而是通过增加审核人员来应对，而未找到问题的根源。
为解决查询效率问题，市面上已出现可以直接使用图片进行查询的工具。例如「睿观·侵权雷达」，它不仅支持关键词+图片上传，还支持产品图文信息、产品链接等多种上传方式，系统能智能识别关键词和产品分类，从而降低人工构思关键词的时间。利用AI大模型，工具能智能匹配产品和外观专利库中的外观专利，计算相似度分数，提供直观的相似程度结果，避免人工逐一比对的耗时操作。
在优化审核流程方面，「睿观·侵权雷达」会根据产品与外观专利的相似度、风险程度（包括相关性、侵权后损失等），结合大模型计算，给出产品的外观专利侵权风险指数。这样，审核人员可以将更多时间集中于高风险和中风险的产品上，提高审核效率。同时，结合工具的上传方式优势，选品人员或ERP系统可承担初步筛查任务，减少人工操作，进一步提高整体效率。使用「睿观·侵权雷达」后，审核人员的审核效率可能提升至原来的两倍以上。
针对规模不断扩大的亚马逊卖家，选品数量的增加使得预防外观专利侵权的压力增大。通过引入「睿观·侵权雷达」这样的智能工具，无需增加额外的审核人员，即可大幅提高审核效率，达到预期效果，从而有效避免侵权风险。若需体验「睿观·侵权雷达」，可通过下方链接免费试用，已有超过200万商品利用该工具成功规避了临时禁售（TRO）和侵权风险。
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在优化审核流程方面，「睿观·侵权雷达」会根据产品与外观专利的相似度、风险程度（包括相关性、侵权后损失等），结合大模型计算，给出产品的外观专利侵权风险指数。这样，审核人员可以将更多时间集中于高风险和中风险的产品上，提高审核效率。同时，结合工具的上传方式优势，选品人员或ERP系统可承担初步筛查任务，减少人工操作，进一步提高整体效率。使用「睿观·侵权雷达」后，审核人员的审核效率可能提升至原来的两倍以上。
针对规模不断扩大的亚马逊卖家，选品数量的增加使得预防外观专利侵权的压力增大。通过引入「睿观·侵权雷达」这样的智能工具，无需增加额外的审核人员，即可大幅提高审核效率，达到预期效果，从而有效避免侵权风险。若需体验「睿观·侵权雷达」，可通过下方链接免费试用，已有超过200万商品利用该工具成功规避了临时禁售（TRO）和侵权风险。