专利分析方法 | 技术标引项态势分析

原创 丑丑&强局猫老师 专利分析可视化 收录于话题#专利分析方法及工具30个

发明或实用新型专利文献记载了新的技术方案，专利文献作为技术文献的一种，其申请量的分布与变化直观地反映了相关技术的发展现状与变化趋势。因此，在完成了著录项目统计分析之后，专利分析人员自然而言地会将目光聚焦到专利申请所承载的技术信息上，并就相关技术内容开展专利分析。

一方面，根据前期所制订的技术分解表为专利文献贴上不同层级的技术标签，从而能够分门别类的对不同细分领域的各个技术分支进行统计、比较和分析，并在对比过程中通过进一步引入著录项目标引项等其他标引项进行二维或多维的交叉分析，从而从不同的维度对技术进行解读。另一方面，根据一定的原则，筛选和确定具有代表性的重点专利，对其技术内容进行深度解读，梳理技术发展的脉络，绘制技术路线图等。

技术标引项分析的目的之一是把握技术发展的方向，预测技术发展的动向，寻找可供借鉴的研发思路。通过统计各技术分支的态势，定位所述技术生命周期的位置，对比不同重要技术持有人的研发思路和研发方向，明确技术路线图上节点性技术，可以从不同的角度描绘出从过去到现在的技术发展方向变迁的历史画卷，然而，单纯地讲述过去仅仅是提供一个作为谈资的故事，复盘始终是为了选择今后前进的道路。“预测未来”并不容易，利用专利分析所能做到的是，通过将发展方向的多角度分析结果相互验证，综合判断，从而尽可能地去逼近更准确的预测结果，同时，也可以通过梳理各方主体的技术特点，看清其他人向着目标前进所走过的路，博采众长或者另辟蹊径，为自身的科技研发提供助力。

技术标引项分析的另一个目的就是“找人”。不论是意图嫁接外脑、借助外力，还是意图使其为我所用或为我所有，在这个找人的过程中，都需要分辨出技术为谁所持有，由谁所制造，以及不同的持有者或制造者的实力到底如何。借助技术标引项与申请人或发明人的交叉分析，能够回答上述问题，锁定目标，为创新主体之间开展合作，提供信息支撑。

本期文章介绍技术标引项分析中的技术标引项态势分析。

技术标引项态势分析

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技术标引项分析意味着专利分析工作不再停留在描绘技术领域整体“轮廓”的层面，不再像著录项目统计分析时从技术上将专利文献集合视为一个整体，而是将其分解成了不同的组，对各个不同的分支进行横向的比较，或者沿着技术分支向着纵深的方向挖掘。在这个过程中，会更加细腻地阅读和分析专利文献的技术内容，开始从细节上向分析报告受众描述所分析领域的内部构造和特点，而不论是各个分支共有的还是独特的特点的确定，都是基于比较的结果。因而，在技术标引项分析阶段，重要的工作之一就是，对经过技术标引之后的专利文献按照申请总量、发展走向、技术来源、市场情况等等维度进行相互的比较，在比较中发现异同。

如同在著录项目统计分析时一样，对于技术标引项进行分析时，既会对各技术分支的申请总量进行横向的静态比较，也会对其申请量随时间变化的动态趋势进行展示，这种“动静结合”的态势分析方法，才能够更清晰地判断出各技术分支的发展历史和现实状况，从而能够更准确地对各技术分支当下的市场地位和未来趋势做出判断，更有利于分析人员发掘和选取出用于后续微观分析与解读的重点技术分支。在进行趋势分析的时候，也可以将其它信息与专利信息相结合，进行综合分析。

此外，除了对技术分支进行比较外，由于一篇专利文献可能涉及多个不同技术分支的内容，比如，一项技术涉及碳纤维制造工艺里的一个环节的改进，由于该环节的改进带来了碳纤维复合材料某项性能的极大的提升，从而能够使得碳纤维复合材料能够扩展其应用领域，应用于更多的场景中。那么，申请人在申请这项技术的相关专利的时候，该专利中不仅仅会涉及碳纤维的制造工艺，还会涉及到包含由该工艺制备得到的碳纤维的复合材料，还会进一步包含所述碳纤维复合材料的应用场景。因此，在进行专利分析时，也可以对各个分支之间的文献交叉重叠情况进行分析。

案例1：视障和听障人士辅助设备与技术领域细分技术分支专利申请态势分析

视障和听障人士辅助设备与技术领域细分技术分支专利申请量

图表来源：WIPO Patent Landscape Report on Assistive Devices and Technologies for Visually and Hearing Impaired Persons

视障和听障人士辅助设备与技术领域细分技术分支专利申请量趋势

图表来源：WIPO Patent Landscape Report on Assistive Devices and Technologies for Visually and Hearing Impaired Persons

上面的两张图分别显示了视障和听障人士辅助设备与技术领域各细分技术分支的专利申请量，以及该领域各细分技术分支的专利申请量随时间的变化情况。

通过上面图表的分析可以发现一些有趣的现象。在细分技术分支修复技术（Restoration）中，眼内装置（Intraocular Devices）的专利/专利申请的数量最多，达到了5109项，是修复技术分支中专利/专利申请数量最多的细分技术分支。但这项技术的创新活动于2004年达到顶峰，随后其申请量出现了小幅的下降趋势。

案例2：机器学习技术各技术分支的专利申请趋势与科学出版物公开趋势的比较分析

机器学习技术各技术分支的专利申请趋势与科学出版物公开趋势

图表来源：WIPO Technology Trends 2019: Artificial Intelligence

上图展示了机器学习技术各技术分支的专利申请趋势（按照最早优先权日统计）与科学出版物（按照出版年份统计）公开趋势。机器学习技术可以进一步细分为神经网络、支持向量机、规则学习、深度学习四个技术分支。其中，除规则学习之外的其他三个细分技术分支的专利申请的增长，都是在科学出版物的数量增长后出现，显示出专利申请在科学出版物之间的延迟现象，通常在科学出版物发表大约10年之后，该领域的专利申请数量才会显著增长。但规则学习技术的专利申请量则是在1999年激增。

案例3：人工智能领域的各技术分支分布

人工智能领域的各技术分支分布

图表来源：WIPO Technology Trends 2019: Artificial Intelligence

上图展示了人工智能领域的AI技术、AI的功能性应用，和AI应用领域的专利申请数量，以及上述三个领域的专利申请的交叉覆盖情况。所有AI相关的专利文献中，有44%提到了至少一种AI技术，75%的专利文献提到了AI的功能性应用，62%的文献提到了AI的应用领域。由于有许多文献同时提到了上述三个类别中的一个或多个，因此，上图表示三个技术分类的圆圈出现了重叠。有68%（232,423项）的相关专利文献中都同时涉及上述三个技术分类中的至少两个，有14%（47,580项）的文献同时涉及了上述三个技术分支。仅涉及其中一个技术分支的专利族的数量仅占全部专利族数量的31%（104,473项）。

并且科学出版物中涉及的上述三个技术分类来看，专利申请人倾向于将申请重点放在AI技术的工业应用上，而科学出版物更可能侧重于AI技术本身：64％的科学AI出版物提到至少一种AI的特定技术，而专利族则为44％。

原标题：《专利分析方法 | 技术标引项态势分析》