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Google Patents API 已死 —— 6 个用于现有技术与自由实施检索的替代方案

Sarah Choy·发布于 2026年5月3日·约 11 分钟阅读

Google Patents Public Datasets 退役了，没有给出有文档的替代方案；而 USPTO 在 2026 年年中把 PEDS 迁移到了新的 Open Data Portal，迁移途中搞坏了不少管线。下面是 2026 年真正能用于现有技术、自由实施和 IP 研究负载的方案 —— 六个替代品，逐项对比。

一句话总结

• •Google Patents Public Datasets API 已被弃用；Google 没有提供用于程序化专利搜索的官方替代品。
• •USPTO 用 Open Data Portal（ODP）取代了旧版 PEDS —— 美国申报的全文和元数据，REST + JSON，免费。
• •EPO OPS 对国际专利族最权威，但返回 XML 且有限流。
• •PatentsView（由 USPTO 资助）在元数据和消歧上很强，但缺全文权利要求。
• •API Pick Patent Search 把跨 USPTO + EPO + WIPO + JPO + KIPO + CNIPA 的语义检索包进一个 POST 端点，JSON 进 / JSON 出，每次调用 80 credits。

发生了什么变化，以及这篇文章为什么存在

2024 到 2026 年间，专利搜索 API 生态里有两样东西坏了，而且是同时坏的。

第一，Google Patents Public Datasets 关键词搜索 API —— 独立开发者做现有技术和竞品情报的事实默认 —— 不再维护了。BigQuery 上的 patents-public-data 数据集还在，可以做批量分析，但驱动了大多数周末项目专利工具的那些简单 https://patents.googleapis.com/... 端点没了。搜「Google Patents API alternative 2026」，你会找到一百个 Stack Overflow 提问，零个答案。

第二，USPTO 在 2024 年底退役了旧版专利审查数据系统（PEDS），并在 2026 年 5 月 29 日前把剩下的批量端点迁移到新的 Open Data Portal（ODP）。那些爬 PEDS XML 响应的管线从 2025 年初就开始坏了；没在 2026 年 Q1 前完成迁移的团队，现在都已经悄无声息地坏掉了。

这两件事发生的时间，差不多正赶上 AI-for-IP 创业公司（Solve Intelligence、Patlytics、NLPatent、IPRally、&AI）拿到大笔融资 —— 仅 Solve Intelligence 一家就为 AI 专利搜索与起草完成了一轮 $40M 的 B 轮。需求从未如此之高；供给侧却恰好变得更乱了。

下面是 2026 年真正能用的六个 API，各自擅长什么，又在哪里掉链子。

六个选项

1. USPTO Open Data Portal（ODP）

PEDS 的美国官方替代品。REST + JSON，免费，覆盖来自美国专利商标局的专利申请、已授权专利和转让数据。提供全文。文档见 developer.uspto.gov。

优点：权威、免费、覆盖全文。缺点：仅限美国（国际部分你仍需 EPO OPS 等），迁移窗口期的 schema 变动搞坏了一些管线，无语义搜索 —— 只有关键词/布尔检索。

2. EPO OPS（Open Patent Services）

欧洲专利局的开发者 API。通过 INPADOC 数据库覆盖 EP、WO 和许多国家申报。在国际专利族查询和 PCT 数据上很权威。

优点：国际覆盖最好，包含法律状态和专利族信息。缺点：返回 XML（解析很重），免费档限 500MB/周，全文是单独端点，更高档要走 OAuth 流程。首次接入者学习曲线陡。

3. PatentsView

USPTO 资助的研究工具。元数据上很强：受让人消歧、发明人画像、引用网络、政府资助信息。免费。

优点：干净的消歧实体，简单的 REST + JSON。缺点：无全文权利要求正文，偏美国，落后于实时申报，没有为语义相似度搜索做优化。

4. Lens.org

覆盖来自 100+ 法域 9500 万+ 专利，外加学术著作的聚合器。被 IP 分析师和学术研究者使用。免费学术档；商业档计费。

优点：法域覆盖最广，把专利与学术文献链接起来，有适合人工跟进的好 UI。缺点：商业定价不透明，语义搜索是关键词增强型，而非原生 embedding 型。

5. PQAI（Project PQAI）

由 AT&T 的 IP 团队运营的开源专利搜索项目。免费，跨 USPTO + EPO 的语义相似度搜索。在独立开发者 / r/LocalLLaMA 圈子里很受欢迎 —— 见 DEV.to 那篇 "I posted my patent search AI to Reddit and got 65 upvotes"，它让这个角落浮出了水面。

优点：免费、语义优先、中等流量下无需 API key。缺点：尽力而为的可用性，无 SLA，法域覆盖较小，无商业支持。

6. API Pick Patent Search

在单次 REST 调用里跨 USPTO + EPO + WIPO + JPO + KIPO + CNIPA 做语义搜索。JSON 进 / JSON 出，每次调用 80 credits（按 $5 / 5,000 credits 折算约 $0.08），仅对成功扣费。每个命中项返回标题、摘要、snippet、URL、法域和受让人。

优点：一个端点覆盖所有主要专利局，为 LLM 消费预先 shaping 好的 ranked 语义结果，按调用计费可预测。缺点：在法律状态的边角 case 上不如直接调 EPO OPS 可配；如果你要做批量数据集分析，BigQuery 仍然比按调用的 API 更合适。

逐项对比

能跑的代码：同一个现有技术查询，六种写法

示例查询："wireless charging coil with embedded ferrite for under-display sensors."（无线充电线圈，内嵌铁氧体，用于屏下传感器。）一个真实的 FTO 形状的问题。

USPTO ODP

import requests

# Open Data Portal — keyword/Boolean
r = requests.get(
    "https://api.uspto.gov/api/v1/patent/applications/search",
    params={
        "query": "wireless charging coil ferrite under-display",
        "fields": "applicationNumber,inventionTitle,filingDate,abstractText",
        "limit": 25,
    },
)
print(r.json()["results"][:3])

EPO OPS

import requests
from base64 import b64encode

# OAuth: token from Consumer Key + Secret
auth = b64encode(b"YOUR_KEY:YOUR_SECRET").decode()
token = requests.post(
    "https://ops.epo.org/3.2/auth/accesstoken",
    headers={"Authorization": f"Basic {auth}"},
    data={"grant_type": "client_credentials"},
).json()["access_token"]

# Then search
r = requests.get(
    "https://ops.epo.org/3.2/rest-services/published-data/search",
    params={"q": 'ti="wireless charging coil ferrite"'},
    headers={"Authorization": f"Bearer {token}", "Accept": "application/xml"},
)
# Returns XML — you'll need lxml or xmltodict
print(r.text[:500])

PatentsView

import requests

r = requests.post(
    "https://search.patentsview.org/api/v1/patent/",
    headers={"X-Api-Key": "YOUR_KEY"},
    json={
        "q": {"_text_phrase": {"patent_title": "wireless charging coil"}},
        "f": ["patent_id", "patent_title", "patent_date", "assignees"],
        "o": {"size": 25},
    },
)
print(r.json()["patents"][:3])

Lens.org

import requests

# Lens uses Lucene-style queries; commercial endpoints require paid token
r = requests.post(
    "https://api.lens.org/patent/search",
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"},
    json={
        "query": {
            "match": {
                "full_text": "wireless charging coil ferrite under-display sensor"
            }
        },
        "size": 25,
    },
)
print(r.json()["data"][:3])

PQAI

import requests

r = requests.get(
    "https://api.projectpq.ai/patents/",
    params={
        "q": "wireless charging coil with embedded ferrite for under-display sensors",
        "n": 10,
    },
)
print(r.json()["results"][:3])

API Pick Patent Search

import requests

r = requests.post(
    "https://www.apipick.com/api/search/patents",
    headers={"x-api-key": "pk_yourkey"},
    json={
        "query": "wireless charging coil with embedded ferrite for under-display sensors",
    },
)
print(r.json()["results"][:3])
# Each result: { title, abstract, snippet, url, jurisdiction, assignee }
# Ranked by semantic similarity. 80 credits, only on HTTP 200.

按用例怎么选

这件事会往哪走

AI-for-IP 是当下迭代最快的软件垂直之一。18 个月内，「专利搜索 = 在 UI 里敲一个布尔查询」这个假设，会显得跟「代码搜索 = 往 grep 里敲正则」一样过时。今天能交付可用产品的团队，都是在 2025 年付了迁移税的那批 —— 搭好了有韧性的程序化访问，叠加了语义检索，并为公开数据源不可避免的 schema 抖动建好了清洗管线。

对大多数生产级 AI Agent，你不需要只选一个 API —— 你需要一个定价可预测的合理默认，外加在边角 case 上下沉到更底层数据源的余地。这就是我们把 API Pick Patent Search 做成一个跨主要专利局的单一语义端点的原因：它覆盖 95% 的 Agent 负载，剩下 5% 可以直接调 EPO OPS 或 USPTO ODP。配套的 URL Extract 接住这些方案止步的地方 —— 拉取某一份具体申报的全文，做深入的权利要求分析。

作者

Sarah Choy

CEO, API Pick

Sarah Choy 是 API Pick 的 CEO，专注于为 AI Agent 与 LLM 工作流构建可用于生产的 API。