高价值专利信息挖掘及实证研究——以自动驾驶领域为例

[目的 /意义]专利文献是一种集技术、经济、法律三种情报为一体的文件资料,蕴含着丰富的具有价值的信息,挖掘高价值专利信息为评估该领域专利的维持与放弃、专利成果转化、专利管理,以及帮助企业掌握行业内专利发展状况、考察潜在市场,为制定企业专利战略和发展战略提供支持。[方法 /过程]本文以自动驾驶技术领域为例,利用专利挖掘工具,以可视化的方式展示,挖掘其技术、经济、法律高价值专利信息进行实证分析。[结果/结论 ]自动驾驶是近几年新兴发展起来的技术,在技术领域上有较多的突破和应用,但由于其中大量专利申请时间不长,进入市场的时间较短,成果转化还有待进一步发展,另外在专利布局和保护上同样需要进一步加强。     

专利寿命视角下潜在高价值专利识别方法研究

[研究目的]基于专利寿命视角,探究潜在高价值专利识别方法,快速精准识别早期高价值专利。[研究方法]结合已有专利价值评估的相关研究,构建潜在高价值专利评估指标体系;以无线网络通信技术领域为例,构建潜在高价值专利识别指标数据集;采用Lasso回归对指标进行约简,构建潜在高价值专利识别特征集;采用机器学习生存预测算法构建专利生存风险预测模型,根据设置的生存风险评分阈值,实现潜在高价值专利识别。[研究结论]构建了基于专利寿命视角的潜在高价值专利识别模型,并且以无线网络通信技术领域专利数据验证了模型的有效性和可靠性,证明该模型可以较好地识别早期高价值专利,有利于企业和决策部门较早进行高价值专利的定向培育。     

一种基于机器学习的专利可转让性评估方法研究

[研究目的]面对海量的专利数据,如何构建有效的专利可转让性评估方法,筛选出具有转让可能性的专利,对于发现潜在高价值专利、提升我国专利成果转移转化效率具有重要意义。为此,提出一种基于机器学习的专利可转让性评估方法。[研究方法]首先利用基于机器学习的指标约减算法对从技术维度、法律维度、经济维度和主体维度构建的专利可转让性评估指标进行约减,以去除掉冗余指标;然后根据约减后得到的评价指标构建机器学习模型,并对专利可转让性进行评估。[研究结论]人工智能领域专利可转让性评估案例结果表明,当剔除掉冗余指标后机器学习模型的预测准确率均值提升了0.56%;基于机器学习的专利可转让性评估模型的分类准确率达到72.36%,可以较好地对专利的可转让性进行评估。案例结果验证了所提出方法的可行性和有效性,该方法为专利可转让性评估提供了新的研究方法。     

企业竞争与反竞争情报中的专利分析

对专利信息的分析与研究，能为企业发展提供技术策略、竞争对手评估、反竞争情报对策等，是企业竞争情报与反竞争情报工作的重要内容。本文从竞争情报和反竞争情报的角度，充分论述了专利分析的技术与方法，并对专利分析过程中存在的问题提出了一些看法。     

企业竞争与反竞争情报中的专利分析研究

对专利信息的分析与研究，能为企业发展提供技术策略、竞争对手评估、反竞争情报对策等，是企业竞争情报与反竞争情报工作的重要内容。本文从竞争情报和反竞争情报的角度，充分论述了专利分析的技术与方法，并对专利分析过程中存在的问题提出了一些看法。     

以市场价值为导向的高校专利价值评价体系研究

[目的/意义]旨在探索一种既能评价专利自身技术价值同时又能对其市场价格给出预判的评价方法。[方法/过程]针对科研周期中不同阶段的特点设立指标体系,并引入市场询价机制综合考虑,构建专利价值评估体系,将专利价值评价融入到科研全流程常态化管理过程中。通过将专利的技术价值和市场价值有机结合起来,构建了一种市场价值为导向、直观可操作的高校专利评价模式,并通过实际案例进行了实证分析。[结果/结论]构建的评价模式能较好地评价高校专利价值,预测专利交易价格,能够为高校专利运营工作中的指导定价机制提供新的思路,为高校专利分级统筹管理提供价值度方面的数据支持。     

基于防御战略的企业专利组合价值评价研究

[研究目的]在激烈的企业专利竞争中,率先在指定技术领域进行有效的专利组合布局是获取竞争优势的关键,因此专利组合价值的准确评价对现有专利组合布局的有效性判断及未来技术战略的正确制定尤为重要。[研究方法]基于防御战略的视角,在专利组合理论和专利组合布局原理的指导下,对企业的专利实现专利组合划分,从核心技术实力和战略价值两个维度对专利组合价值进行评价,并使用BP神经网络得到最终的评价模型。[研究结论]以寒武纪专利数据为实例的分析表明：由该方案设计得到的专利组合价值评价模型具有一定的可行性和准确性,说明基于防御战略的专利组合价值评价方案可以进一步推广和应用。     

基于机器学习的成本法在专利价值评估中的应用研究——以“新能源汽车”为例

[目的/意义]构建基于机器学习的成本法专利价值评估方法,快速识别海量专利的实际成本,并预测其价值区间,在为专利价值评估提供新研究思路的同时,也为专利转移转化定价提供了参考借鉴。[方法/过程]通过Innography数据库与Incopat数据库下载“新能源汽车”领域多指标专利数据,提取专利成本影响因素与专利价值影响因素,并形成专利数据训练集与专利数据预测集;构建AutoGluon机器学习分类算法,将包含成本数据的Innography专利数据训练集导入模型进行训练,并将训练好的模型对Incopat专利数据预测集进行成本预测;最后使用成本法并结合本研究提出的专利价值指数对预测结果进行计算,估算其价格区间。[结果/结论]通过实证分析与结果验证可知,本研究构建的基于机器学习的成本法专利价值评估方法在预测专利价值区间中具备一定有效性,为促进专利价值评估研究深化及专利转移转化定价实践发展提供了参考。     

单项高价值专利评估的综合价值模型研究

[目的/意义]旨在弥补现有专利价值评估方法对高价值专利评估的不足,使专利价值评估体系更加全面。[方法/过程]分析了影响高价值专利“溢价”的主要因素,通过量化高价值专利综合价值的技术质量参数、专利的基本价值参数和综合控制参数值,构建单项高价值专利评估的综合价值模型。[结果/结论]构建的单项高价值专利评估综合价值模型的优点在于从技术质量和目标市场知识产权保护角度进行测算,展示了一种新的专利价值评估方法。     

浅析专利价值评估在中小型企业专利交易中的运用

本文主要以2012年国家知识产权局所颁布的《专利价值分析指标体系》为依托,简介专利价值评估体系以及该体系如何在中小型企业专利交易中得以运用[1]。     

揭开专利侵权赔偿低的黑箱:激励创新视角

在实施创新驱动发展战略过程中,我国面临着专利侵权赔偿数额偏低的困境。本文收集了1185个专利侵权赔偿判决书,研究影响我国专利侵权赔偿数额偏低的主要因素,揭开赔偿数额低的“黑箱”。研究结果表明：专利的商业价值和权利人的保护能力对赔偿数额产生显著的积极影响。专利价值越高,获得的赔偿数额越高;保护能力越强,获得的赔偿数额越多。但是,计算赔偿的方法对专利商业价值和权利人保护能力影响赔偿数额具有部分中介作用。法定赔偿对赔偿数额产生消极影响,即适用法定赔偿的案件会获得较少的赔偿。为了激励创新,我国可以通过提高专利价值、增强保护能力和完善确定赔偿数额方法的方式提高赔偿数额。     

深度注意力机制下的高校专利价值评估方法——基于历史转化特征锚定效应视角

[研究目的]缺乏成熟的专利价值评估系统作为参考,是当前高校专利高产出却低转化的重要原因之一。对于非市场基准的专利价值评估方法而言,各项指标对评估模型的影响度不一且没有统一标准。使用深度学习的方法构建专利价值评估体系可以有效降低人为筛选的主观倾向性,从而提升专利价值评估效率。[研究方法]基于锚定效应理论,重点选取专利发明人的历史专利转化特征作为锚定指标,构建了基于注意力机制的深度学习模型,对高校专利价值进行评估和预测。引入的注意力机制可自适应地强调关键指标,一定程度上避免了先前研究中人为筛选的主观因素影响。[研究结论]通过采集1540条电子信息相关方向的高校专利价值数据进行深度学习实验,构建的基于深度注意力机制的模型在测试集上平均预测准确率达96.88%,证实该评估方法具有高准确性和强实用性,且研究发现发明人的历史专利转化价值对于专利价值评估具有显著的信息锚特征。     

基于大数据视角的专利侵权风险预警模式研究

本文以专利侵权风险预警工作为切入点,通过对相关文献进行分析,总结了专利侵权风险预警工作的一般范式,全面、系统地阐释运用大数据技术进行专利侵权风险预警的过程,重点介绍了专利与市场信息、产业信息结合动态评估专利侵权风险,构建了基于大数据视角的专利侵权风险预警模式,对企业知识产权风险管理提供精准决策方面具有重要参考价值。     

面向分级需求的高校专利数据标引模型研究

[目的/意义]旨在解决高校专利管理和运营转化对信息的需求,弥补现有专利数据库的不足,提出更为全面的高校专利数据标引模型,为专利分级分类、专利价值评估提供数据支撑.[方法/过程]从高校管理运营需求出发,采用对比研究、文献调研、问卷调查等方法,提出基于管理、技术价值、法律价值、市场价值、战略价值五个维度的标引字段体系,结合...     

对专利侵权赔偿的经济学分析

本文运用经济学的方法分析了侵权赔偿数额对专利潜在侵权人及专利权所有人行为的影响,为合理确定侵权损害赔偿金额提供借鉴。     

专利价值研究的文献综述与未来展望

[研究目的]“十四五”规划首次将高价值专利纳入我国经济社会发展的主要目标,亟需对专利价值文献进行综述研究,分析研究重点、评估现状和未来展望,以期更好地优化专利政策,培育高价值专利。[研究方法]通过对国内外专利价值研究文献的归纳与评述,一是界定专利价值的内涵,测度专利价值的决定因素;二是评估专利价值指标的有效性;三是分析专利价值评价方法的科学性;四是探讨专利价值的内生性。[研究结论]专利价值是专利的资产价值,也就是创新者的利润回报。专利保护范围和专利寿命直接决定专利价值,但为了实现专利价值的最大化,创新者必须权衡专利保护范围与专利寿命之间的矛盾关系,选择最优专利保护范围。在专利价值内生性挑战下,最优专利保护范围随着创新者的策略选择、产业属性特征以及政策环境的改变而动态变化,这也正是未来专利价值的研究重点和方向。     

企业专利威胁预警的“E-L”模型研究

[目的/意义]构建企业专利威胁预警的概念模型,完善专利威胁预警理论,为专利威胁预警方法研究提供理论依据。[方法/过程]以竞争战略和竞争优势理论框架为基础,从产业环境角度辨识出能够影响企业专利威胁形成的关键因素,构建企业专利威胁预警的概念模型,分析其预警机理,并进行实证研究。[结果/结论]研究结果表明,构建的企业专利威胁预警的“E-L”模型可以从产业环境角度对企业所面临的专利威胁进行评估,能够更加有效地对专利威胁进行识别和预警。     

基于专利数据的科创板企业诉讼风险与应对策略研究

[目的/意义]分析科创板企业专利诉讼风险,为相关企业制定知识产权战略,防控专利诉讼风险及相关研究提供参考.[方法/过程]采用统计分析、社会网络分析、案例分析法,从诉讼案件、趋势、主体、专利、策略五个方面对科创板企业专利诉讼风险和应对策略进行研究.[结果/结论]科创板企业专利诉讼以企业之间的侵权和权属纠纷为主,被诉较多,...     

专利价值评估工具的有效性比较研究

[目的/意义]专利价值评估工具已经应用非常广泛,但其评估结论是否有效尚有争议。[方法/过程]本文以某高校最近三年已实际发生专利权转移交易的专利为研究样本,以实际交易价格与现已公开应用的3个专利价值评估模型的评估值进行比较,利用相关分析和回归分析等数理统计方法验证Innography、IncoPat和PatSnap作为专利价值评估工具的有效性。[结果/结论]本研究涉及的交易样本数据表明：PatSnap在评估专利价值上具有较高的可靠性,评估结果可作为交易的参考价格供买卖双方参考;IncoPat评估的专利价值度与真实交易价格的自然对数值有较高的相关性,而Innography评估的专利强度与真实价格的相关性一般。PatSnap的价值评估结果可作为交易的参考价格供买卖双方参考,也可用来评估专利作为高校无形资产的价值。     

结合高阶神经元的深度神经网络用于专利可转让性评价——以电子信息技术领域为例

[目的/意义]从交易视角评价专利可转让性,侧面评估专利价值及筛选可交易高价值专利。[方法/过程]基于专利价值评估指标,从技术和法律两个维度选取专利可转让性评价内部指标,基于交易视角中专利权人特征设计专利可转让性评价外部指标,结合高阶神经元将深度神经网络方法应用于专利可转让性评价。[结果/结论]结果表明,专利可转让性评价模型相比传统的BP神经网络方法和仅使用高阶神经元的方法精度更高,F1值达到86.72%;因其可区分通过交易实现价值的潜在专利,在大规模专利可转让性评价实际应用中具有可行性和适用性。