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  • 让天下没有难做的专利分析

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           尽管现在越来越多的人意识到专利信息具有宝贵的价值,而且各种商业专利数据库和在手机上怎么买彩票开发的专利信息公共平台也是层出不群,但真正做过专利分析的人都知道,要想在专利数据中获取到有价值的信息,并没有那么简单。

           首先,专利数据本身远不像大家想象的那么规整,有很多缺失、错误等问题,各国的专利数据质量也是良莠不齐,例如,据统计,仅就IBM公司申请的美国专利而言,专利申请人字段中对IBM公司就有200多种表达方式,这其中不仅有公司别名、缩写,还有大量的笔误等不规范表达方式;其次,如何检索专利需要很多技巧,业界老师们常说的要兼顾专利查全和查准就像一条魔咒横亘在专利分析人员面前,让人们对专利分析望而却步;最后,即便检索到了相关专利,那么如何从大量的数据中分析出规律、找到问题的答案,也如沙里淘金一般耗时耗力,非常困难,有时还收效甚微,达不到预期的效果。


     

      那么,专利分析真的只是看上很美吗?或者只有专业人员才能做专利分析吗?其实,正是为了解决上述问题,才催生了Innography等新一代的专利检索分析工具的产生。2006年,一位斯坦福在手机上怎么买彩票毕业的IBM公司的专利发明人,因为忍受不了在专利申请前要做大量繁琐、复杂的专利检索分析工作,决定自己创立一家公司,开发一个可以让检索专家和普通研发人员都可以方便使用的专利检索工具,并可以直观的获得分析结论。


     

      这位前IBM公司的专利发明人就是Innography公司的创始人Tyron Stading,而这家公司开发的专利分析工具就叫做InnographyAdvancedAnalysis(Innography高端专利分析工具)。虽然Innography高端专利分析工具产生的历史不是特别悠久,但是凭借它独特和出色的分析功能,目前已经跻身为国际专利信息市场上排名前五的专利检索分析工具。


     

      2015年,INNOGRAPHY公司被国际一流的知识产权管理和软件公司CPA GLOBAL收购,更加奠定了Innography成为国际顶级专利分析工具的江湖地位。但是,直到现在,Innography公司的官方网站()上仍然是这么描述自己的在手机上怎么买彩票定位的:所有专利拥有者和创新者的知识产权情报软件(IP Intelligence Software for Patent Owners & Innovators)。可见,就像马云创立阿里巴巴公司的初衷是让天下没有难做的生意一样,Innography创立的初衷,就是让天下没有难做的专利分析。


     

      那么,Innography究竟怎么做,才能让天下没有难做的专利分析呢?我认为主要有“三大法宝”,分别是:关联的“专利大数据”、“傻瓜式”检索和“智能化”分析。我们以虚拟现实游戏领域的专利分析为例,分别进行说明,完整的示意报告,可以联系作者获取。


     

      法宝一:关联的“专利大数据”


     

      什么是关联的“专利大数据”呢?这包括三个步骤。第一步,Innography会采用其自有的算法和机器学习来不断的规范、修正发明人、申请人等数据。第二步,Innography首次提出了“专利大数据”的概念,从几十个不同的数据源收集信息。Innography数据库中不仅收录了全球超过1亿篇的高质量的专利数据,而且还收录了诸如邓白氏商业情报数据库、证券市场公开的公司财务数据、企业兼并购情况等市场数据,还完整的收录了美国各州联邦法院(PACER)、美国专利审查和上诉委员会(PTAB)以及美国国际贸易委员会的ITC337调查案件信息等专利诉讼信息,甚至包括了商标,论文、标准、药物审批信息等数据。第三步,如果仅是从各个渠道收录上述数据,其实意义并不大,Innography对业界最大的贡献就是对上述多个维度的数据进行了关联,这样专利数据就可以和财务、法律等数据结合起来进行关联分析。例如,为了分析虚拟现实游戏领域的市场竞争态势,Innography会采用竞争者气泡图的方式,将技术、市场和专利本身的信息关联在一起分析。


     

      上面的竞争气泡图中,不同颜色的气泡代表不同的专利权人,气泡大小代表专利数量;气泡图横坐标表示专利权人的技术实力,气泡位置越靠左表示技术实力越强,这是通过对专利权人在相关技术领域的专利数量及质量(Patents)、专利分类(Classification)和专利引用情况(Citations)三个指标进行计算得到的;气泡图纵坐标表示专利权人的经济实力,气泡位置越靠上表示经济实力越强,这是通过对专利权人的年营业收入(Revenue)、发明人地址的数量(Locations)和专利诉讼数量(Litigation)三个指标进行计算得到的。从图中可以看出,微软和索尼属于本领域技术较为领先的竞争者;而在上图的第三象限,则集中了这个领域很多富有竞争力的新进入者,包括很多创新型公司,非常值得关注。


     

      法宝二:“傻瓜式”检索


     

      讲完了什么是关联的“专利大数据”,我们再来解释一下“傻瓜式”检索。在检索层面,Innography不断的优化语义检索算法,并倡导类似搜索引擎式自然语言的输入方法,这样专利检索对于负责检索语法和技巧的依赖性就会降低,在此不再展开说明。


     

      法宝三:“智能化”分析


     

      最后,我们来说明一下什么是“智能化”分析。Innography总结了专利分析常见的任务,例如发明的构思挖掘、技术发展趋势、专利侵权/无效分析、专利组合管理、专利尽职调查等,并面向这些常见的任务设计出了一些简单的操作“攻略”,供用户按图索骥根据“攻略”操作,就会得到分析结论,甚至可以一键式的完成分析并生成分析报告。例如,为了筛选核心专利,Innography采用了独有的专利强度算法来对专利进行排名。专利强度是对专利权利要求数量、引证数量、诉讼数量等近20个专利的客观指标进行加权计算得来的。如果想了解某一领域的核心专利,则直接使用专利强度进行排序,就会筛选得出核心专利的列表。


     

      结 语


     

      总之,Innography是一款为了解决专利分析难题的新一代高端专利分析工具,它应用了关联的“大数据”,采用了独特的算法,借助文本聚类、语义检索等新技术,试图直接给出知识产权答案,并获得商业成果(INNOGRAPHY公司的口号是IP Answers, Business Result)。我们并不能说Innography完美的解决了专利分析的难题,但是,Innography确实让专利分析更加简单、高效,让更多的用户真正从专利数据中获取到了宝贵的情报。我们也希望更多的专利分析工具,采用这种面向解决用户实际问题的思路,来简化专利分析的过程,终有一天让天下没有难做的专利分析。

    没有了

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