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摘
在各行業創新進程加速、新產品迭代周期持續縮短的市場背景下,企業對新產品商標命名的需求日益迫切。人工智能技術憑借其強大的大數據整合能力與高效創意生成優勢,成為提升商標命名效率的關鍵工具。然而商標命名并非單純的創意產出,需嚴格遵循《商標法》等相關法律法規,兼顧商業價值與法律合規性。本文將圍繞人工智能在新產品商標命名及注冊中的應用邏輯、核心合規要求與風險規避策略展開分析,并以醫藥行業為例提供實操參考,為各行業企業提供專業合規指引。
一、人工智能賦能商標命名的價值與潛在痛點
(一)人工智能命名的核心優勢
相較于傳統人工命名模式,人工智能可基于不同行業特性與企業品牌戰略需求,快速挖掘海量語言數據,生成多元化商標名稱方案,大幅壓縮命名周期。同時,人工智能能通過預設算法對名稱的傳播性、記憶點及行業適配度進行初步篩選,幫助企業在創意階段就鎖定具備商業潛力的名稱,為后續商標注冊與品牌落地奠定良好基礎。
(二)人工智能命名的潛在合規短板
人工智能的大數據抓取與生成邏輯雖能提升創意產出效率,卻存在天然的合規漏洞。一方面,人工智能難以精準識別《商標法》項下的禁用情形與近似商標判定標準,易生成觸碰法律紅線的標識;另一方面,不同行業對商標名稱有專屬的專業禁忌,若人工智能訓練數據未覆蓋細分行業規則,極易生成不符合行業監管要求的名稱,為后續商標注冊埋下實質障礙。
二、新產品商標命名的法定合規框架
商標命名的合規性需嚴格對標《商標法》及配套規范,核心需滿足顯著性要件、禁用條款規避、近似風險排除與在先權利保護四大維度,具體要求如下:
1. 禁用標識管控
依據《商標法》第十條,商標不得包含與國家標志、行政區劃名稱等相同或近似的內容,不得帶有民族歧視、虛假宣傳或損害公序良俗的表述,尤其需規避烈士姓名、宗教相關詞匯等敏感要素,防止侵害公共利益。
2. 顯著性核心要件
按照《商標法》第十一條,商標不得僅使用商品通用名稱、型號,或直接描述商品質量、原料、功能等固有屬性,需具備區分商品來源的獨立識別功能,這是商標獲準注冊的基礎前提。
3. 近似商標規避
遵循《商標法》第三十條,不得與同一種或類似商品上已注冊/初步審定的商標構成相同或近似,不同行業的商品關聯度差異會影響近似判定尺度,但“來源區分”的核心原則具有普適性。
4. 在先權利保護
依據《商標法》第三十二條,商標命名不得侵害他人在先著作權、姓名權、肖像權等民事權利,同時需規避與在先知名品牌的權利沖突,防范后續確權糾紛。
三、基于人工智能的新產品商標命名合規體系構建
為平衡人工智能命名的效率與合規性,需從行業敏感詞庫搭建、顯著性分級篩選、梯度風險排查三個維度構建閉環管控體系,以下結合醫藥行業三類產品展開實操分析:
(一)行業專屬敏感詞庫的搭建
針對行業特性為人工智能系統配置精準的敏感詞過濾規則,以醫藥行業為例,需設置雙重禁忌詞庫:
1. 專業維度禁忌詞
禁止使用心、肝、脾、肺、腎等人體臟器名稱及“疒”“月”等病痛關聯偏旁詞匯,嚴禁嵌入藥品通用名、核心有效成分及功能主治相關表述,避免引發功效誤認。
2. 公共利益維度禁忌詞
剔除涉及烈士英名、宗教符號、行政區劃的詞匯,過濾可能產生不良社會影響的表述,確保商標符合公序良俗。
(二)人工智能生成名稱的顯著性分級標準
結合《商標法》對顯著性的核心要求,可將人工智能生成的商標名稱按顯著性強度劃分為三級,匹配不同的注冊優先級與策略:
1. 高顯著性層級(獨創臆造詞)
指人工智能獨創的無固定語義詞匯,無行業通用屬性且與在先商標無近似關聯,具備最強的來源識別功能,注冊成功率最高,是商標命名的最優選擇,需通過算法強化詞匯獨創性。
2. 中度顯著性層級(通用詞匯組合)
由非功能指向性通用詞匯構成,雖有一定行業關聯性,但未直接表述商品功效,具備基礎顯著性,存在一定近似風險,可作為高顯著性名稱的備選方案。
3. 弱顯著性層級(暗示性詞匯)
帶有商品屬性的間接暗示,易因顯著性不足或近似問題被駁回,且存在消費者認知混淆風險,需經嚴格人工復核及法律論證后方可考慮申請。
(三)人工智能生成名稱的梯度風險排查
參照醫藥行業商標確權慣例,對人工智能生成名稱實施三級風險分類,對應差異化注冊策略:
1. 第一梯隊(高適配名稱,成功率高)
經人工智能初篩與人工復核,無禁用情形、無近似風險且顯著性突出,可直接啟動注冊流程,優先保障申請時效。
2. 第二梯隊(條件適配名稱,成功率中等)
無禁用問題,但存在輕微近似風險或與商品功能有間接關聯,需補充在先商標檢索并優化名稱表述后,方可嘗試注冊。
3. 第三梯隊(高風險名稱,成功率低)
存在顯著性缺失、近似風險較高或嵌入敏感詞匯等問題,需暫停注冊程序,或通過專項法律論證評估確權可能性。
(四)醫藥行業三類產品人工智能命名實操案例
案例一:心臟類藥物人工智能商標命名與梯隊篩選
第一步:人工智能名稱初步生成
向人工智能系統輸入指令:“我想生產一款心臟類藥物,幫我起寓意好的三個字商標名稱,共生成20個特色商標”。人工智能基于指令產出20個初始名稱,具體如下:
可以追加限定條件還包括:
1、生成的商標要有獨特的寓意,避免名稱同質化;
2、生成的商標包含“X”字;
3、可以參考XX企業品牌命名思路。
護心通、養心寧、心脈康、救心平、益心舒、活心丹、強心寶、安心樂、心康寧、通心絡、星藍寧、辰絡安、雪辰絡、山安絡、海辰通、川絡舒、河維安、云舒絡、風澤安、月維寧。
第二步:敏感詞與風險詞匯過濾
向人工智能補充指令:“基于心臟類藥物屬性,剔除包含心肝脾肺腎等臟器名稱、病字旁詞匯、在先知名商標近似名稱、產品功能用途直接表述詞匯及烈士姓名等敏感詞匯,提煉符合基礎合規要求的商標名稱”。
經篩選,剔除10個含“心”“脈”等臟器/功能詞匯的高風險名稱,保留10個基礎合規名稱:星藍寧、辰絡安、雪辰絡、山安絡、海辰通、川絡舒、河維安、云舒絡、風澤安、月維寧。
第三步:顯著性與獨創性終篩
再次向人工智能輸入指令:“針對第二步篩選出的名稱,篩選具有商標獨創性、為行業臆造詞且與心臟類產品無功能關聯的名稱”,結合人工復核與商標數據庫檢索,完成梯隊劃分:
第三梯隊(低成功率):護心通、養心寧、心脈康、救心平、益心舒、活心丹、強心寶、安心樂、心康寧、通心絡(含臟器/功能直接表述,無顯著性,無注冊可行性)
第二梯隊(中等成功率):雪辰絡、山安絡、海辰通、川絡舒、河維安、云舒絡、風澤安、月維寧(為通用詞匯組合,具備基礎顯著性,但部分名稱易關聯心血管通絡功能,存在近似判定風險,可優化后嘗試注冊)
第一梯隊(高成功率):星藍寧、辰絡安(為獨創臆造詞,無行業通用屬性,與心臟功能無關聯,顯著性極強,近似與合規風險低,注冊成功率高)
案例二:護眼類藥物人工智能商標命名與梯隊篩選
第一步:人工智能名稱初步生成
向人工智能系統輸入指令:“我想生產一款護眼類藥物,幫我起寓意好的三個字商標名稱,共生成20個特色商標”。人工智能生成20個初始名稱,具體如下:
亮眼明、潤眼舒、護眸清、明瞳寧、益眼康、清翳平、養目樂、瞳安康、眼明舒、眸清亮、澤晰寧、晶安潤、星安晰、云寧晰、風潤安、月舒晰、雪晶明、山潤明、海舒樂、川明舒。
第二步:敏感詞與風險詞匯過濾
向人工智能補充指令:“基于護眼類藥物屬性,剔除包含眼、眸、翳、瞳等眼部器官詞匯、視力改善功能直接表述詞匯、在先知名商標近似名稱及宗教、烈士相關敏感詞匯,提煉符合基礎合規要求的商標名稱”。
經篩選,剔除10個含眼部器官/功能詞匯的高風險名稱,保留10個基礎合規名稱:澤晰寧、晶安潤、星安晰、云寧晰、風潤安、月舒晰、雪晶明、山潤明、海舒樂、川明舒。
第三步:顯著性與獨創性終篩
結合人工核驗與商標數據庫檢索,完成梯隊劃分:
第三梯隊(低成功率):亮眼明、潤眼舒、護眸清、明瞳寧、益眼康、清翳平、養目樂、瞳安康、眼明舒、眸清亮(含眼部器官詞匯,無注冊基礎)
第二梯隊(中等成功率):晶安潤、星安晰、云寧晰、月舒晰、雪晶明、山潤明、海舒樂、川明舒(為通用詞匯組合,“晶”“明”等字易引發護眼功能聯想,存在近似風險,需優化后嘗試注冊)
第一梯隊(高成功率):澤晰寧、風潤安(為獨創臆造詞,無眼部功能關聯,顯著性強,合規與近似風險低,注冊適配性高)
案例三:消炎類藥物人工智能商標命名與梯隊篩選
第一步:人工智能名稱初步生成
向人工智能系統輸入指令:“我想生產一款消炎類藥物,幫我起寓意好的三個字商標名稱,共生成20個藥品名稱”。人工智能生成20個初始名稱,具體如下:
消炎癥、滅菌靈、祛炎舒、抗菌平、消炎寶、清炎寧、殺菌樂、抗炎丹、炎可消、菌必清、博泰平、安克舒、諾捷康、風泰安、云捷舒、月安舒、雪泰平、山捷安、海舒泰、川安捷。
第二步:敏感詞與風險詞匯過濾
向人工智能補充指令:“基于消炎類藥物屬性,剔除包含炎、消、菌等炎癥相關詞匯、藥品通用名/有效成分名稱、在先知名商標近似名稱及不良影響詞匯,提煉符合基礎合規要求的商標名稱”。
經篩選,剔除12個含炎癥/殺菌功能詞匯的高風險名稱,保留8個基礎合規名稱:博泰平、安克舒、諾捷康、風泰安、云捷舒、月安舒、雪泰平、山捷安。
第三步:顯著性與獨創性終篩
結合人工復核與商標數據庫檢索,完成梯隊劃分:
第三梯隊(低成功率):消炎癥、滅菌靈、祛炎舒、抗菌平、消炎寶、清炎寧、殺菌樂、抗炎丹、炎可消、菌必清、海舒泰、川安捷(含炎癥相關功能表述,無注冊可能性)
第二梯隊(中等成功率):安克舒、諾捷康、云捷舒、月安舒、雪泰平、山捷安(安克舒易關聯抗炎功效,諾捷康中“康”字易引發健康聯想,其余名稱存在輕微近似風險,需優化后嘗試注冊)
第一梯隊(高成功率):博泰平、風泰安(為獨創臆造詞,無消炎功能關聯,顯著性強,注冊成功率高)
特別說明:鑒于商標審查嚴格遵循 “近似在先” 原則,本文中提及的商標名稱篩選方式(含人工智能生成、敏感詞過濾、顯著性分級及梯隊劃分等),僅作為企業拓寬命名思路、整合行業合規信息的參考框架。商標申請的核心風險在于與在先注冊/初步審定商標的近似沖突及法律合規細節校驗,因此在實際申請階段,企業需結合專業商標檢索工具(如商標局官方數據庫、商標檢索平臺)開展在先權利排查,并協同具備資質的商標代理機構,對名稱的合規性、近似風險、注冊成功率進行深度論證,最終依據檢索結果與專業意見作出申請決策,避免因在先權利沖突或合規疏漏導致注冊駁回。
四、結語
人工智能為商標命名提供了效率革新,但合規性是其發揮價值的前提。企業需將《商標法》核心要求、行業專屬規范與人工智能算法深度耦合,通過標準化的詞庫管控、顯著性分級與梯度風險篩查,實現商標名稱“創意-商業-合規”的三維統一,讓人工智能成為企業知識產權布局的核心賦能工具,為新產品市場競爭筑牢商標確權根基。
來源:IPRdaily中文網(iprdaily.cn)
作者:唐有龍 何曉藝 趙倩倩 北京齊銘君澤知識產權
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