專(zhuān)利是既記載了技術(shù)信息，又能反映企業(yè)研發(fā)、市場(chǎng)、商業(yè)行為，甚至是產(chǎn)業(yè)發(fā)展、政策導(dǎo)向的一種信息載體。單篇專(zhuān)利很難記載和反映上述所有的信息，但是對(duì)一定規(guī)模數(shù)量的專(zhuān)利所包含的信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、梳理、歸納解讀、深度解析后，是能夠得出非常多的有價(jià)值的信息和結(jié)論的。正因?yàn)槿绱?，越?lái)越多的企業(yè)、行業(yè)協(xié)會(huì)、甚至政府單位開(kāi)始注重專(zhuān)利信息的分析和利用，試圖通過(guò)分析專(zhuān)利所包含的信息來(lái)為自己的決策提供支撐，這是一個(gè)很好的開(kāi)始，但是如何有效并且合理的利用專(zhuān)利的信息，是需要結(jié)合人工智能算法、從業(yè)人員的專(zhuān)業(yè)技能經(jīng)驗(yàn)、處理數(shù)據(jù)和圖表的工具及方法等的結(jié)合才能完成的。
專(zhuān)利信息分析可以說(shuō)是個(gè)無(wú)底洞的工作，從海量專(zhuān)利數(shù)據(jù)的檢索分析到單篇專(zhuān)利的解讀，甚至是技術(shù)特征的咬文嚼字，如果你有時(shí)間做下去，工作可以永無(wú)止境。并且專(zhuān)利信息分析不像專(zhuān)利申請(qǐng)一樣有固定的格式要求，通常情況下是很難標(biāo)準(zhǔn)化(基礎(chǔ)分析除外)的，因此，解讀出做專(zhuān)利信息分析的目的就顯得非常重要了。在這里，筆者嘗試從不同層次來(lái)嘗試對(duì)專(zhuān)利信息分析與利用做歸納。
一、大數(shù)據(jù)分析
通過(guò)預(yù)設(shè)的算法和圖表樣式將檢索出來(lái)的專(zhuān)利自動(dòng)生成一份分析報(bào)告，這類(lèi)型的專(zhuān)利分析報(bào)告利用專(zhuān)利本身自帶的著錄項(xiàng)目信息，或者通過(guò)預(yù)設(shè)規(guī)則將著錄項(xiàng)目信息和專(zhuān)利文件本身衍生出新的信息數(shù)據(jù)(比如屆滿(mǎn)時(shí)間、權(quán)利要求項(xiàng)數(shù)等)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的歸納總結(jié)。其中人為參與的地方除了檢索和數(shù)據(jù)的篩選之外，更多的是表單的設(shè)計(jì)(大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)目前都支持自定義表單)和圖表的簡(jiǎn)單解讀。
這種報(bào)告反映出的信息量有限，但是執(zhí)行的效率高，而且信息準(zhǔn)確性高，下圖就是從某知名數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)自動(dòng)生成的簡(jiǎn)單圖表，當(dāng)然還能生成自定義的復(fù)雜圖表。
這類(lèi)型的分析報(bào)告能夠快速的反應(yīng)出與調(diào)查標(biāo)的相關(guān)的專(zhuān)利申請(qǐng)趨勢(shì)、權(quán)利人分布、類(lèi)型、有效性、按照IPC分類(lèi)號(hào)得出的技術(shù)分類(lèi)等信息，但是這些信息往往只能滿(mǎn)足調(diào)研者的基本需求，或者對(duì)調(diào)研需求者的價(jià)值度較低。因此，還需要對(duì)專(zhuān)利信息進(jìn)行二次挖掘歸納，并且加入更多維度的分析，才能提高價(jià)值。
二、人為歸納梳理
對(duì)一篇專(zhuān)利進(jìn)行信息的二次挖掘歸納已經(jīng)有很多成熟的做法，比如對(duì)專(zhuān)利歸納出技術(shù)節(jié)點(diǎn)、產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)、功效節(jié)點(diǎn)等等，也可以根據(jù)專(zhuān)利記載的信息加上設(shè)定的評(píng)估指標(biāo)，對(duì)單篇專(zhuān)利加上價(jià)值指標(biāo)、品質(zhì)指標(biāo)等標(biāo)簽。這里所指的技術(shù)節(jié)點(diǎn)、產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)、功效節(jié)點(diǎn)絕不是通過(guò)人工智能算法來(lái)識(shí)別IPC分類(lèi)號(hào)和關(guān)鍵詞來(lái)歸納和標(biāo)引的。而是通過(guò)跟本領(lǐng)域技術(shù)人員充分溝通，事先形成一份較為客觀和完整的關(guān)于調(diào)查標(biāo)的的產(chǎn)品樹(shù)、技術(shù)書(shū)和功效樹(shù)，然后將檢索的專(zhuān)利進(jìn)行對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)的歸類(lèi)和打標(biāo)簽，這個(gè)打標(biāo)簽的過(guò)程是可以借助關(guān)鍵詞、IPC分類(lèi)、二次檢索等工具方法的。這部分工作是工作量最大，也是最影響分析結(jié)果準(zhǔn)確性的步驟。完成這部分工作之后，能為專(zhuān)利信息分析工作往更全面、更深入、價(jià)值度更高的方向進(jìn)行創(chuàng)造條件，由此產(chǎn)生的圖表分析也更加復(fù)雜和多元化，能匹配企業(yè)的決策層、研發(fā)、市場(chǎng)、人事等對(duì)專(zhuān)利信息分析利用更多的需求。
舉例說(shuō)明：比如企業(yè)想通過(guò)專(zhuān)利來(lái)精準(zhǔn)的識(shí)別研發(fā)人才，可以將發(fā)明人名字、時(shí)間、技術(shù)分支(二次挖掘歸納獲得)等結(jié)合，形成一個(gè)針對(duì)特定發(fā)明人研發(fā)持續(xù)性、深入性、廣泛性的分析圖表，來(lái)輔助決策，如下圖：
從圖中明顯可以看出，如果企業(yè)想找技術(shù)節(jié)點(diǎn)1的專(zhuān)家，找楊工可能比較合適，如果想找對(duì)標(biāo)的產(chǎn)品5個(gè)技術(shù)節(jié)點(diǎn)都比較熟悉的專(zhuān)家，綜合考量陳工應(yīng)該是比較合適的人選。或者調(diào)研需求人想知道某競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手在某個(gè)產(chǎn)品或技術(shù)上持續(xù)創(chuàng)新的能力，也可以通過(guò)技術(shù)/產(chǎn)品與時(shí)間的關(guān)系來(lái)分析參考。
總的來(lái)說(shuō)，在加入了人為對(duì)專(zhuān)利的二次信息挖掘歸納后，專(zhuān)利信息分析的圖表組合方式、分析維度會(huì)顯著增加，并且每加入一個(gè)歸納標(biāo)簽，組合方式就至少翻一倍，而且還能進(jìn)行一個(gè)X軸對(duì)應(yīng)一級(jí)/多級(jí)Y軸，或者一個(gè)Y軸對(duì)應(yīng)一級(jí)/多級(jí)X軸的復(fù)雜圖表繪制。
三、多維度信息的結(jié)合
專(zhuān)利的信息分析與利用最終是要服務(wù)于企業(yè)、政府等主體做決策的，而無(wú)論是基于專(zhuān)利既有的標(biāo)簽還是人為歸納梳理的二次標(biāo)簽，都只能反映出技術(shù)相關(guān)的事實(shí)和有限的預(yù)測(cè)，雖然由此產(chǎn)生的信息量已經(jīng)非常大而且利用價(jià)值非常高了，但是對(duì)于深層次的商業(yè)行為、產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向的信息反饋還是有所局限，此時(shí)就需要引入多維度的外部信息進(jìn)行綜合分析，而不是單純將專(zhuān)利信息進(jìn)行割裂分析。這里可以并入分析的多維度信息就非常多了，比如：企業(yè)投資并購(gòu)信息、企業(yè)的產(chǎn)業(yè)地位、企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)和專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)、核心技術(shù)人員的引入與離職、地區(qū)政策導(dǎo)向、企業(yè)的產(chǎn)品類(lèi)型、市占率等等。舉個(gè)很簡(jiǎn)單的例子，調(diào)研過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，某家競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手頻繁有企業(yè)并購(gòu)行為，但是通過(guò)專(zhuān)利數(shù)據(jù)分析每次并購(gòu)都沒(méi)有將專(zhuān)利納入其中，如果將商業(yè)信息和專(zhuān)利信息合起來(lái)看，大概率可以判斷這家企業(yè)并購(gòu)的目的可能是擴(kuò)大產(chǎn)能或者其他，增加自身技術(shù)實(shí)力的目的并不明顯，這時(shí)候企業(yè)就可以針對(duì)性的調(diào)整自身的應(yīng)對(duì)策略。
四、追根溯源
專(zhuān)利信息分析除了采取常規(guī)的人工智能進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和引入人工分析標(biāo)引外，筆者認(rèn)為在執(zhí)行分析過(guò)程中很重要的一點(diǎn)就是要學(xué)會(huì)識(shí)別“異常數(shù)據(jù)”，所謂的“異常數(shù)據(jù)”是指的專(zhuān)利的空白點(diǎn)、密集區(qū)域、重點(diǎn)發(fā)明人、家族專(zhuān)利特別多、轉(zhuǎn)讓次數(shù)特別多等等數(shù)據(jù)信息，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深挖，往往能得到非常有價(jià)值而且意想不到的信息。這些異常數(shù)據(jù)并不是一開(kāi)始就那么顯而易見(jiàn)，需要從宏觀數(shù)據(jù)逐步深挖，不放過(guò)每一個(gè)“異常數(shù)據(jù)”提供的線索。當(dāng)然，就像前面所提到的“專(zhuān)利信息分析可以說(shuō)是個(gè)無(wú)底洞的工作”，對(duì)于數(shù)據(jù)信息的深度挖掘也需要結(jié)合調(diào)研需求方的需求。
專(zhuān)利信息分析是非常復(fù)雜、同時(shí)也非常有趣和有價(jià)值的一項(xiàng)工作，除了對(duì)專(zhuān)利專(zhuān)業(yè)知識(shí)的掌握之外，對(duì)于技術(shù)的理解和熟悉、溝通能力、工具的使用、經(jīng)驗(yàn)方法的積累以及綜合分析的邏輯思維能力都要求非常高。
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