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专利挖掘分析实务

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  摘  要:专利挖掘分析能够帮助创新主体有效合理地保护其研发成果,防止专利资产的流失。但是,目前国内大多数创新主体仍然缺乏开展专利挖掘分析的意识和能力。文章从专利挖掘分析实操层面出发,对不同领域的专利挖掘特点进行分析,并在此基础上,对挖掘方向确定、数据检索、数据处理和数据分析等专利挖掘分析的主要流程重点介绍,以期在理论和实操层面为创新主体的专利挖掘工作提供帮助。
  关键词:专利;挖掘;分析;研发
  中图分类号:T-18 文献标志码:A         文章编号:2095-2945(2020)20-0017-02
  Abstract: Patent mining analysis can help innovators to protect their R&D achievements effectively and reasonablyand prevent the loss of patent assets. However, most domestic innovators still do not have sufficient awareness and ability to carry out patent mining analysis. This paper analyzes the characteristics of patent mining analysis in different fields from the practical level, and focus on the main processes of patent mining analysis, such as determination of mining direction, data retrieval, data processing and data analysis, so as to facilitate the patent mining work of the innovators at the theoretical and practical level.
  Keywords: patent; mining; analysis; R&D (research and development)
  1 专利挖掘概述
  专利挖掘分析是知识产权服务中一项重要的服务内容[1],它是创新主体专利工作中十分重要的一环,不仅可以有效合理地保护创新主体的研发成果,为其后续的研发方向和重点提供指引,还可以为创新主体的专利组合申请和布局提供技术支撑[2]。专利挖掘分析往往需要对创新研发成果进行技术解读、技术分解、技术筛选、数据处理分析以及合理研判等工作,是一项技术性、方法性很强的分析工作。
  2 专利挖掘的领域特点
  专利挖掘的技术领域不同,创新特点、技术分解方式、研发方式、产品形态、挖掘关注点、挖掘手段等均有不同,机械、通信、化学、电学是专利挖掘中最为常见的技术领域。例如:机械属于传统的技术领域,理论成熟、技术积累多,技术更新相较于通信等领域速度慢、难度更大,但技术改进目的较为明确,因此,机械领域难以出现开拓性创新,而是以技术改進点较小的升级创新和替代创新为主;与机械领域相比,通信属于新兴技术领域,5G、大数据、人工智能、区块链等热点技术均属于通信领域范畴,技术创新点多、方式多样化、更新换代速度快,技术研发投入高等均是该领域的特点,因此,通信领域的技术改进点可预见性低,以扩展性创新、功能性创新和应用性创新为主。
  3 专利挖掘分析
  3.1 确定专利挖掘方向
  围绕创新主体技术研究成果或者其技术方案,结合产业链/产品结构/工艺流程等内容进行技术分解,在技术分解表中确定挖掘方向。
  如前所述,不同技术领域的专利挖掘具有不同的特点,因此,专利挖掘方向的确定也与其所属的技术领域紧密相关。以机械领域和化学领域为例,如图1所示,机械领域可通过生产设备、工艺流程、机械结构、控制方法、系统、产品等方面确定挖掘方向;如图2所示,化学领域可通过上游原料、方法改进、工艺改进、产品、下游应用等方面确定挖掘方向。
   3.2 专利数据检索及处理
  在确定挖掘方向之后,围绕各挖掘方向进行专利检索。专利检索可以使用分总和总分方式,两种检索方式各有优缺点。
  分总方式,可以根据不同挖掘方向的技术特点,有针对性地选择不同的专利数据库和不同的检索策略,各挖掘方向的专利检索可以分工合作,不需要考虑对其他挖掘方向和总体的影响,这种检索方式的效率更高,检索准确性更好,但所花费人工时间成本也较高,部分领域相同、关键词冷僻、分类号不准确的相关专利文献也容易遗漏,需要各挖掘方向检索人员定期交流检索思路,提高专利检全率。
  总分方式,这种检索方式以检索全面性为主,确定检索边界和检索策略时,需要考虑各挖掘方向的技术领域和特点,专利数据库和检索策略的选择也相对受到限制,总的检索式也较为复杂冗长,同时检索结果的噪音也较大,前期检索环节可以节省大量人工成本,但后续人工去噪需要花费更多的人工成本,该检索方式最大的挑战在于检全的前提下尽可能的缩小数据范围。
  跟其他专利分析类型一样,专利检索结果都需要通过机器去噪、人工去噪、人工标引等处理环节。由于技术功效分析对于专利挖掘点的确定十分重要,因此人工标引时需要关注技术手段和技术效果的标引。
  3.3 专利分析维度的选择
  专利数据处理之后开展数据分析工作,专利挖掘中几种常用专利分析方法如下。
  (1)点-专利申请趋势分析/技术生命周期分析。专利数据申请趋势分析可以从技术分支/技术手段入手,可以直观地得到以下信息点:哪些技术“点”尚处于萌芽阶段,哪些技术“点”发展较为成熟,哪些技术“点”处于发展期,可能成为未来的研发热点;各技术分支的申请趋势也可结合技术生命周期、申请地域、重要申请人等因素进行组合专利分析,例如:结合技术生命周期分析印证各技术“点”的发展阶段,研判未来的技术发展趋势;结合重要申请人各技术“点”的申请趋势,了解各技术“点”当前竞争态势以及未来可能的竞争格局。   (2)线-技术发展脉络分析。如果说专利申请趋势可以得到研发投入可选择的技术“点”信息,那技术发展脉络则是将不同技术“点”在时间“线”上的情报信息进行梳理分析,即每个技术“点”的研发创新“线”路、重要技术手段更新改进的时间“线”以及各技术“点”之间技术研发的关系线路图,基于各技术“点”已有的重要技术手段进行改进创新,也可根据各技术“点”在时间线上的情报信息选择可替代/可规避现有技术的研发方向。
  (3)面-技术功效分析。技术功效矩阵分析,将技术手段和技术效果之间的关系进行清晰地表达和分析,其即是定性分析也是定量分析。定性是指其将技术“点”专利中涉及到的技术手段和技术效果等技术信息进行定性分解,并通过技术信息“面”横纵坐标的对应方式进行展示。技术信息的细分可以通过前期的技术信息调查和重要申请人相关文献阅读中得到,也可从各技术“点”的技术创新“线”路中得到。定量是指其将技术手段和技术效果的对应关系进行专利数据量的统计及展示,通常以技术功效矩阵气泡图的形式表达,如图3所示。
  通过技术功效矩阵分析可以掌握各技术“点”的技术布局“面”情况,从中得到技术的空白点、热点和关注点等信息。技术热点是当前行业中较热的技术研发创新区域,技术研发基础较好,但是研发竞争和投入也很高;技术空白点是指当前行业中未有申请专利的技术区域,技术空白点的出现有可能是之前未被关注到的技术区域。这种技术热点和空白点都是我们寻找的技术关注点,对于后续挖掘点的确定以及创新主体的研发布局战略都极为重要的。
  (4)立体-重点申请人专利分析。通過技术布局“面”寻找到可突破的技术关注点后,还需要对涉及到该技术关注点的重要申请人进行分析,尤其是同领域中技术、市场和影响力较强的创新主体,从技术布局“面”中涉及到技术手段、技术效果以及技术问题三个维度对重点申请人的重要专利进行深入剖析,不仅可以掌握领先创新主体在该技术点的研发状况和创新动向,还可以掌握竞争对手在该技术点的专利布局情况,根据重点申请人的上述信息,创新主体可以围绕技术关注点进一步细化和明确研发思路和技术挖掘点。
  (5)其他分析维度。创新主体在专利挖掘过程中,也可以根据技术领域和实际需求选用核心专利分析、引用关系分析、发明团队分析、聚类分析、竞争对手分析等专利分析方法等。
  4 结束语
  通过上述多维度专利分析,围绕一个技术点或者一个技术方案由点-线-面-立体四个层次逐层分解、细化、扩展和延伸,形成了适合创新主体自身的多方向、多层次的专利挖掘以及布局思路。除上述专利挖掘方法之外,创新主体也可采用TRIZ理论、六顶思考帽法、头脑风暴、六顶思考帽法等其他常见的创新方法,或者将上述创新方法与专利挖掘结合使用进行更深入分析。
  参考文献:
  [1]杨铁军.创新主体专利工作实务手册[M].北京:知识产权出版社,2013:59.
  [2]马天旗.专利挖掘[M].北京:知识产权出版社,2016:9.
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