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IP Australia 宣布，自 2026 年 7 月 1 日起，标准专利申请的超项权利要求提醒机制将改为在提出审查请求后固定 3 个月内发出，不再沿用目前按“预计审查开始前约 6 个月”发送的做法。对申请人来说，这不是一句流程说明那么简单。提醒窗口从“预估时间点”变成“固定起算点”，意味着权利要求删减、费用测算和内部决策可以更早排进时间表，围绕超过 20 项权利要求的官费暴露也更容易提前管理。

这次调整的价值，在于把原本带有不确定性的等待，改成了一个更可预判的动作窗口。IP Australia 还说明，普通案件通常不会在该 3 个月内启动审查，但加速审查请求和部分分案案件仍可能更快推进。对申请人和代理团队来说，眼下更现实的做法，是把“提出审查请求”本身视为一个需要同步复核权利要求数量的节点，而不是等提醒临近时再被动修改。节奏抓早一点，往往比事后解释费用和审查安排更有用。

日本特许厅（JPO）发布基于“绿色转型技术分类表”（GXTI）的专利信息分析结果，对 2010—2021 年全球 GX 相关专利族与国际专利族进行了可视化梳理。公开材料显示，日本申请人在整体 GX 技术的国际专利族数量上长期保持较强存在，在光伏发电、建筑节能以及二次电池等细分方向尤其突出；就二次电池而言，日本申请人的高被引国际专利族数量位居首位。JPO 同时强调，GXTI 的价值不只在于做一份趋势报告，而在于提供统一检索式和可比较的分析框架，让企业、投资人和政策部门能够用同一套口径看清绿色技术竞争格局。

这类分析对企业最现实的提醒，是绿色技术竞争已经不只是“有没有专利”，而是“哪些专利值得做国际布局、能不能支撑融资叙事和减排承诺”。日本在可再生能源与储能上的积累仍然厚实，但中国等申请人的增长也很快，尤其在部分赛道已经形成持续追赶。对准备出海或寻求合作的企业来说，GXTI 更像一张路线图：先看自己集中在哪些技术层级，再决定该把预算投向核心专利、海外申请，还是围绕重点应用场景补齐组合。

印度知识产权局（IP India）近日发出紧急提醒，称由于 Bharatkosh 支付网关出现技术故障，部分电子申请在付款后状态未能及时更新，相关电子服务在部分时段受到影响；局方并于 5 月 26 日进行了系统升级。对已经付款但状态异常的申请人，官方建议尽快备份付款回执、申请编号和交易记录，并及时联系局方处理，以免重复支付或影响后续流程。

这类公告看似只是短期技术问题，真正容易被打乱的却是申请节奏和期限判断。付款成功但系统状态没有同步更新时，最忌讳的是反复重提同一申请。更稳妥的做法，是先核对扣款信息与申请凭证是否一致，把截图、回单和时间戳留好，再与代理人或官方渠道同步确认，尽量把技术故障控制在流程风险之外。

英国知识产权局于 2026 年 5 月 27 日发布《How to spot fake fashion when shopping second-hand》指南，并在 5 月 28 日配套发布新闻稿，围绕二手和转售时尚平台上的仿冒风险给出更具体的识别与举报建议。指南在 Vinted 支持下制定，内容覆盖价格异常、卖家历史、图片细节、平台认证服务和站内支付保护等关键判断点；官方同时披露，过去一年有四分之一英国二手服饰买家曾在网上不知情买到假货，三分之一在购买前并不核验真伪，近六成在买到假货后遭遇质量、耐用性或退款纠纷。

这不是一则普通的消费提示。英国正在把反仿冒治理更明确地嵌入循环经济和二手经济场景：一边补消费者的“识假能力”，一边推动平台把检测、举报、认证和商品信息质量做得更细。二手时尚市场还在增长，仿冒品也会继续往这里钻。眼下更值得关注的，已经不只是查扣多少货，而是平台能否更早识别风险、把可疑商品挡在成交之前。

墨西哥商标的“第三年实际使用声明”，正在从一项容易被低估的维护动作，变成更不适合侥幸处理的风险节点。对适用该制度的注册而言，权利人需要在注册满三年后的三个月窗口内申报真实使用，并把保护范围锚定到实际使用的商品或服务。围绕电子化办理、自动化核查和虚假使用材料风险的讨论升温后，这一步骤更像一次证据质量测试，而不只是表格提交。

截至目前，公开可核的信息已经清楚确认了三件事：该声明义务适用于 2018 年 8 月 10 日及之后核准的相关注册；逾期不作声明会触发失权后果；声明内容本身会影响后续保护范围。真正值得警惕的，不只是是否会出现某个新工具名称，而是企业过去习惯拿来“凑材料”的电商截图、发票、宣传册、分销凭证，如今越来越容易暴露出时间、主体、地域和商品服务对应关系上的漏洞。

美国版权局（USCO）于2025年5月9日发布《Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training》预发布版本，把生成式 AI 训练争议往前推了一步。文件并没有把“训练必然侵权”或“训练天然合理使用”写成一句结论；相反，它明确提示，训练用途、获取路径、市场替代效应和可获得许可的现实情况，都要分别进入分析。对 AI 公司来说，最危险的不是没有一句总规则，而是再也不能把大规模抓取包装成一项默认无害的技术动作。

真正有实务含义的变化，在于“退出信号”开始从行业争论走向合规要件。USCO 讨论了 terms of use、robots.txt、metadata、watermarking 等方式，也指出自愿 opt-out 措施有其价值；如果开发者明知存在权利保留或明知数据来自盗版、越过付费墙等非法来源仍继续抓取，合理使用抗辩的位置会明显变窄。对平台、内容方和模型公司来说，接下来的问题已不是“要不要关注 opt-out”，而是“怎样把 opt-out 做成能被识别、留痕和执行的机制”。