Analysis
检索分析，厘清脉络。
Why
申请专利前不检索等于病人未检查诊断就开始做手术
就如战士不检查武器装备，直接携带上战场。
——IPCreator
我们设想这样一种场景。一个病人捂着自己肚子到医院就诊，根据以往的经验，病人自己觉得可能是胃疼。医生根据病人的描述，结合自己的经验，然后判断是胃部长了囊肿，需要手术切除，顺手就给病人开了手术清单准备开刀。这时候病人会怎么想？相信没有几个人敢这样武断地去做手术。即使是最缺乏医学常识的人也清楚，做手术前先要检查诊断，各种化验、超声、CT甚至病理的检查，以尽最大的可能确定疾病的特征。这样医生在手术前就非常清楚手术的必要性、手术的范围、以及手术的方式等。倘若医生只根据病人的描述与自己的经验进行判断，造成的后果会是多么严重？有可能不需要手术的时候做了手术，应该做手术的搞错了位置和范围。可以说没有现代化的检验和诊断，手术几乎无法开展或者只能限制在很小的范围内。
申请专利某种程度上与医生做手术非常类似。专利的保护范围主要取决于发明与现有技术的比较状态，一项发明即使构思再为精妙，效果多么惊人，只要现有技术中已经公开了，一切都等于零，无法获得专利授权。写论文之前一般都会进行查新，这几乎已经是学术界的常识，否则发表的成果与前人完全一致，肯定会贻笑大方。专利的新颖性与创造性要求比论文查新还要严格得多，但是实践中，中国的专利在申请前普遍检索不足或者干脆就没有检索。
由于缺乏检索，代理人在撰写时仅以发明人提交的构思为主，比如发明人提交的发明是一个杯具，包括杯体、杯把手、杯盖，其特征在于，所述杯体底部还装有一个自动加热装置，杯体内部安装有温度传感器，当温度传感器感测到水温低于一定阈值时，自动启动加热装置。当然这个发明是笔者临时瞎编的，肯定没有新颖性。为了说明问题，我们假设发明人和代理人根据经验认为这是一件有价值的发明，于是进行了申请。如果相关的产品非常重要，这件专利可能在很多国家就进行了申请布局。企业甚至还布局了很多外围专利，比如加热装置可以采取各种形式，杯体的形状，把手和杯盖的有无等等。
这件专利及其外围的专利组合在全球的布局可能花费了10万美元。代理人与企业都信心满满。但由于缺乏检索，这件专利有可能损失很大，甚至一文不值。
奥妙就在专利申请前的检索上，因为上文提到的权利要求的范围完全是基于发明人与代理人的经验，实际情况可能完全不一样。
假如现有技术中已经存在这样带温度传感器并且能够自动加热的杯具，这件专利就不一定值得申请，花了10万美元专利要么被驳回要么最后被无效，浪费企业的资源。
假如现有技术中不仅不存在这样的杯具，连根据温度传感器的感测值启动加热的装置都没有，将权利要求写成这样将会造成很大的损失。因为这种自动加热器可以用在很多领域，现在的保护范围相当于作茧自缚，导致专利的价值大打折扣。本来能够保护自动加热装置的，现在保护范围却只限于带自动加热的杯具，范围缩小了百倍。
此外，围绕这个杯具上进行一系列特征，比如杯体装有报警的蜂蜜器、杯体内带有滤网、杯壁有部分透明可检查内部的窗口等等，这些需不需要保护，现有技术中有哪些披露，需要重点保护哪些，都需要取决于现有技术状态。
如果不了解现有技术状态就去申请专利，可能造成很大的浪费，要么把不应该申请的方案申请专利，最后专利被驳回或无效，浪费一大笔申请费，还影响了企业的判断；要么把保护范围写小了，把企业本应该获得的利益白白送给了竞争对手；要么把保护范围搞错了，在没有新颖性的方向上花了大量的精力，在能够获得授权的方向上却只草草带过，导致专利保护方案不周全。
这就像医生未检查诊断就给病人做手术一样，不应该做手术时却开了刀，明明是肺部的问题，却在胃部动了手术，本来重点需要割除一个肿瘤，结果大部分精力都放在了清理溃疡上了。这种情况是匪夷所思的，然而，在中国的专利撰写实践中却是常态。
检索有多重要可想而知，检索如同手术前的检查诊断，决定了专利是否应该申请，申请的范围有多大。不做检索的专利申请是在浪费钱，可能在一个无效的方案上浪费精力，或者本应该申请的范围错过了。
当然，任何事情都不应该教条，有时候情况紧急产品即将上市或者企业已经了解相关的现有技术，申请前的检索可以减弱，但这不是常态。
我当专利“赏金猎人”的经历，这种模式为什么都很难成功？
最近业内很多人在讨论专利赏金猎人的模式。所谓专利赏金猎人就是买家想无效特定的专利，苦于找不到适当的对比文件，通过悬赏的方式发动人民大众的力量，靠人海战术来寻找能够无效目标专利的现有技术。悬赏平台对外公开相关的专利，参与者都去寻找对比文件。找到最合适现有技术的人成为赢家，获得一定数量的奖金。
关于具体的模式，笔者在三年前写过相关的文章。Articleone Partner的悬赏众包模式
这种模式给人的第一感觉非常好，对专利无效检索，一些特定的对比文件只有本行业熟悉的人才能够了解，比如标准必要专利，许多对比文件都是一些标准会议记录，这些外界很难检索到。还有一些特殊产品相关的专利，对比文件散见在稀有的产品手册中，许多资料甚至都是非数字化的，无疑通过悬赏的方式可以最大限度地搜罗到。
笔者也曾做过一段时间的专利“赏金猎人”。大概在9年前，笔者在印度的时候，一些同事告诉我专利悬赏的平台。说这个平台可以赚钱，而且公司也允许这样的做，因为希望这个平台兴起，吸引更多的参与者，我们是他们的最大的客户，提交的案件就会有更多的专家参与。当时这种模式才刚兴起，知道的人并不多，但是平台上待无效的专利特别多，奖金的数目也高，一般每件专利5000到10000美元。我抱着试试看的心态，也注册了一下，找到几个感兴趣领域的目标专利，提交了几篇对比文件，一个月后竟然真有文件被评为“4分”，意味着将能获得赏金。而且拿钱非常方便，参与人只要在平台填写自己的银行账号，钱都能按时到账，开始以美元的形式支付，后来可以直接支付人民币。
当时，我只要稍微抽点时间，基本上每个月提交四五篇，都会有一篇能够被评为4分，因为评为4分的专利一般不超过三篇，所以每个月大概能够分到两三千美元的私房钱。关键公司也允许，甚至鼓励大家参与，这对于一个工作不久人的确有吸引力。
但是好景不长，平台吸引的注册用户越来越多，最后多达几万人。渐渐产生一个严重的问题，笔者满心欢喜地认为自己找到了最适当的对比文件，每次提交到平台都会显示“duplicate”，这是因为在你提交之前已经有人找到类似的对比文件，重复了，这样你就拿不到钱，白白花费了那么多时间。
随着参与人数的暴涨，重复提交的问题变得越来越严重，成百上千的人都盯着同一件专利，场面可想而知。到最后，目标专利一旦公布出来，如果你在一两个小时之后找到适当的对比文件都有可能重复。而且更麻烦的是，平台公布目标专利一般都是在美国时间，在中国看到都是晚上，甚至凌晨，为了能保证第一时间提交对比文件，还得熬夜刷屏守着。关键还有很大不确定性，成本越来越高。笔者根本不敢在上面投入太多时间，基本上都是看到自己非常熟悉的领域，随便检索下，快速提交，但是这样中奖的几率太低，而且重复的概率也越来越大，到最后只能放弃了。
笔者以前所在的公司是这家平台最大的客户之一，许多案子在没有合适的对比文件之时也会委托到平台进行悬赏。不少任务都是笔者管理的。这时候我可以深度了解到这种模式的缺陷。
比如笔者管理的几个案子，每个目标专利能够收到多达几百篇对比文件，质量参差不齐，复核这些结果，比自己检索还要浪费时间。这样我们就会逐渐给平台提意见，让提交人明确标注重点对应的部分，如果标注不正确，即使找到相关的对比文件也不能获得奖金。此外，很多人将专利审查员引用的文件直接提交上来，我们又提意见每次将已经知道的文件排除掉，特别是公开的审查员引用的部分。
在这样的规则下，参与者的成本更高了，要在短时间内理解技术，检索分析，还有比对标注，关键做了所有的努力之后，可能别人已经提交过了，自己的时间白白浪费了。这就迫使参与者减少自己投入的时间，每次都会挑最容易检索的，那些难检索的基本无人问津。悬赏的专利公布几个小时候，基本上就没有人认真花时间去分析检索了。参与者都把精力集中新发布的目标专利上，而且只会关注很短的时间，因为时间长了，找到了好的对比文件也重复了，毫无意义。
而最成功的专利无效检索是需要检索人员投入大量时间的，是个系统的工程，甚至是长期的渐进的过程。要对专利无效的商业用途要有全面和系统的理解。无效的用途不同，检索的策略也会有所差别。要对数据极端敏感，论文、宣传手册、会议纪要、甚至视频广告都能成为关键的证据，但如何能想到利用这些数据就是问题，有些数据甚至是非数字化的，比如非常早期的日文文献等，相关书籍等，要找到这些数据，必须有敏锐的数据嗅觉。要对技术脉络的清晰把握。在很多情况下，无效的关键文件可能是你不容易想到的，比如无效一个新一代视频编解码专利的关键证据可能就在一个很早期的电子产品说明书中，但若对相关的技术脉络不了解，是不可能找到的。要对新颖性创造性有深刻理解。专利无效的难点很多时候是在对比文件的识别上，若对相关的专利的新颖性和创造性的本质不能深刻理解，有可能要找的证据就在眼前，却熟视无睹，或者对比文件稍微做了形式的修改就认不出来。
做到这些都需要检索人员非常专业，而且沉下心投入大量时间。
但这种众包悬赏的模式只能迫使检索人员浅尝辄止，最后就是碰运气。参与者的积极性和获奖几率越来越低。随后几年，越来越多的平台参与到这种模式当中，也做了不少创新，比如设定定制化的私人项目，建立专业领域的专家团队，给重复提交者提供入围奖。但这些改变不了众包模式的根本缺陷，参与者重复浪费了大量时间，成本越来越高。渐渐地各个平台的案源越来越少，现在多个平台的奖金总额才几千美元左右，面对几万的参与者已经变得毫无吸引力。
但众包模式无疑有一定意义，如何改革和创新值得探索。
关于专利检索与产业专利布局
从事专利分析的同仁，可以借鉴和学习来自台湾方面的经验、心得和方法论。比如台湾科技政策研究與資訊中心馬仁宏博士关于《專利檢索與產業佈局分析》的PPT资料。
他在“专利检索与产业布局分析”方面有三条心得非常值得我们思考：
• 产业事实了解需要时间累积，可以多看报纸、善用网络工具、多思考，以及增加产业互动机会；
• 专利分析方法学上的突破需与产业、技术、管理、财务与法律等专业知识的整合；
• 专利分析能力上的强弱与IT的辅助密切相关，但是如何整合是关键。
其中，他还专门提到了，专利战略地图需与企业整体营运策略结合，方能展现其价值，考虑面向包括：
– 整体外在环境之PEST分析
– 产品的生命周期（PLC）处于哪一阶段
– 该产业之产业链（industry chain）
– 主力产品的BCG矩阵定位为何
– 企业价值受到哪五力（Porter five force）的左右
– 企业价值链（value chain）环节为何
– 所处产业的智权布局（IP portfolio）为何
– 企业本身的SWOT分析与策略规划
这里，能够很好的回答了之前我们在“略谈怎样才能作出有用的专利分析报告 ”中讨论的问题，就专利而论专利，是无法使专利分析报告、专利地图为企业管理者所待见，起到它应有的作用的。
What
一节课搞定专利检索分析
企业常用的十八种专利检索分析报告，你需要哪种？
专利检索分析是企业知识产权管理的重要组成部分，专利申请的质量、专利组合的布局、诉讼走向的把控都需要专利检索与分析报告为支撑。本文列出常用的十八种专利检索分析报告，每份都是针对性地解决企业专利管理中遇到的问题。
一、可专利性检索分析报告
也称作新颖性检索或查新，常用于专利申请前的检索，代理人和专利工程师自己对于申请方案的检索分析，有时能够从整体上评估能否授权，但具体能获得什么样的授权范围，就需要比较专业的可专利性检索，特别是国际申请中，不能获得想要的权利要求范围损失是很大的。
二、无效稳定性检索分析报告
在专利诉讼中或许可谈判中，有力的对比文件是最重要的砝码，用于无效的对比文件永远在路上，没有最好，只有更好，只要付出足够的时间和技巧，对比文件总会不断地接近对方的专利，不断增加对方的压力。
三、侵权检索分析报告
在产品上市前进行的防侵权检索，有时也称FTO，FTO严格上说是在上市前用来证明产品不侵权的专利分析报告，防止以后被诉故意侵权。一般的侵权风险分析只检索在相应区域的有效专利，FTO的检索分析则包括使用失效的专利以证明自由使用权。侵权检索分析的关键是要查全，由于权利要求范围往往大于实施例中产品特征本身，权利要求在语言描述上也不同于产品技术术语，有时还会出现核心专利在其他相近技术领域的情况，较容易漏检。
四、技术状态检索分析报告
State of the art，顾名思义，技术状态检索就是要了解该技术的目前的状态，技术状态检索的报告形式也相对不固定，有时也和专利地图重叠，有时只需要罗列目前的专利和技术资料，不同的是，技术状态检索不但检索专利，也要检索非专利文献。
五、专利预警检索分析报告
不同于产品侵权分析，预警分析侧重于在产品研发的前端，在产品成型前对专利风险的整体把握，避免到产品成型后做FTO时才发现有侵权风险，预警的目的在于让研发人员提前知道有哪些潜在的专利需要注意，避免重复研究或落入别人的专利权利要求范围。
六、竞争对手/合作伙伴的专利监控报告
主要监控竞争对手、合作伙伴在相应领域的专利情况，在很多领域，有力的竞争对手就几个，有时自己的产品可能刚好就模仿核心竞争对手的，对其专利的全面掌握更有利于进行专利风险管理，对合作伙伴特别是一些供应商的专利监控，能及时了解其申请的专利也非常必要。
七、替代方案的专利检索分析报告
对于一项有众多专利组合布局的技术方案，进行技术方案的替代检索是节省研发成本的好方法，替代方案的检索关键在于精确找到能解决目前技术问题的现有方案。
八、专利购买检索分析报告
购买专利是加强自己专利组合的有效方案，特别是对于快速发展海外市场的企业，不可能完全依靠自己的力量去快速积累强大的专利组合，但如何买到企业最需要和最管用的专利，就需要有针对性的专利检索与分析才能保证。
九、专利反诉检索分析报告
在遭遇专利侵权诉讼时，反诉是常用的策略，但如何找到对方也侵权的专利，或者购买到对方也侵权的专利，专利检索的准确性无疑非常重要。
十、研发前的知识积累专利分析报告
这种报告就是大家常说的站在巨人的肩膀上，节省研发费用和避免重复研究的专利分析报告，也就是经常提到的专利地图的最多的形式，通过对在先技术的把握，可以知道目前的技术方案，有时候也会通过技术功效图更细致地了解细分技术问题的解决方案。
十一、知识产权尽职调查报告
在并购中对知识产权尽职调查中，专利的分析无疑是重要的，需要系统评估对方的专利的权利法律状态、归属以及FTO问题。
十二、专利布局的检索与分析报告
打造什么的专利组合，该在哪个方向申请专利才最有价值，哪些领域是热点、哪些领域是空白，最优的专利组合从来不会是跟踪研发被动形成的，强有力的专利组合需要知识产权管理人员对自身和行业的专利状况有详细的了解，这些都需要系统的专利检索与分析。
十三、专利挖掘分析报告
对研发中遇到的技术问题的深度解读和检索，能为研发人员提供新的思路，比如在核电领域的点火器遇到点火速度的问题，解决这个问题在发动机点火器中就有很多成熟的方案，能为研发人员提供参考和启示，能对现有技术做出有价值的改进，需要说明的是挖掘分析报告，不同于替代方案的分析报告，替代的方案更注重现成的专利失效方案，而挖掘的分析更多是为研发人员或科学家提供某个技术问题的方案，这个方案可能是不成熟的，可能是在其他领域，需要科学家的智慧去进一步加工，挖掘分析报告是辅助参考的角色，但这种启示有时很重要。
十四、技术路线图分析报告
系统的检索与分析，把握竞争对手、某一技术领域的技术发展路线图，查看本公司的路线趋势与行业的趋势比较情况。
十五、专利强度和价值分析报告
打仗前，先要了解对方的实力，诉讼前也一样，万一对方在其他领域有将自己一剑封喉的专利呢？检索分析某一公司、某一领域的专利组合的专利强度和价值，为进一步的商业活动提供参考。
十六、申请人或发明人合作关系的分析报告
常见的申请人和发明人之间的合作关系，为并购和企业招聘提供情报。
十七、在先技术抗辩的检索分析报告
遇到专利诉讼和专利勒索前，在先技术抗辩是个经济快捷的方法，拿到有力的在先技术摆到对方面前，会让对手的态度好很多，这是比无效更有效和更温和的手段。
十八、产品-专利映射检索分析报告
主要了解自己的产品与专利对应关系，这在申请量比较大的公司是比较难的一件事，在A产品上申请的专利可能对B产品更为重要，如果不知道B产品也需要这样的技术，很可能A产品的这件专利就会被放弃掉，比如防毒面具上一项看似普通的专利，该过滤技术对防毒面具可有可无，可能要被放弃掉，但却是抗雾霾口罩中最核心的专利，没有系统的检索分析是很难准确把握的。
当然专利分析报告不会固定在上述十八种形式，比如还有专门的法律状态检索分析、引用检索、许可状况检索、诉讼情况检索与分析等，有时一份报告需要照顾到多个问题，后续文章笔者会根据读者兴趣谈下其中的一些分析报告的制作方法和技巧。
形形色色的专利地图有哪些？
专利地图（patent map 或者patentlandscape）是基于专利数据的统计分析的科技或商业情报信息，是一种企业研发和知识产权管理常用的专利分析报告，从专利地图中可以了解技术现状、发展趋势、主要的竞争对手、潜在的风险专利等重要科技和商业信息。
专利地图和地图其实没什么关系，也没有固定的形式，任何基于专利信息的统计分析都可以称作专利地图，然而这并不妨碍人们把它地图的形式。
这是一种基于文本聚类的专利地图，具有相应的关键词或属于相应分类的专利会聚集在设定的区域，形成类似于等高线地图。也有数据库可以聚类成3D的形式。
或者再切换成2D这种形式
也有这种等高线的形式
直接将概念聚类，省去地图的形式。
上述专利都是基于文本或分类进行聚类，根据每个专利的关键词和分类将专利归类到相应的区域。从这种图中可以看出专利主要集中什么领域，通常所说的技术热点和技术空白。
这种类似玫瑰图，适合于相应的技术领域分类。上述专利都是基于文本或分类进行聚类，根据每个专利的关键词和分类将专利归类到相应的区域。从这种图中可以看出专利主要集中什么领域，通常所说的技术热点和技术空白。
也有做成真的地图形式，世界地图和中国地图。
通过这种地图可以看出相应领域或申请人专利在世界各地的分布，颜色越深代表专利申请数量越多，当然PCT专利和欧洲专利局的专利在这个地方上是没有对应的区域，通常都用一个点来显示。
也可以做出上述形式。
上述中国地图是基于专利著录项目的信息，主要是申请人的地址信息，从该图可以看到专利都是来自哪些地区，显然从广东、北京、上海申请的专利最多。
上述专利地图都是基于著录项目的国别代码和申请地址信息，将相应的信息对应到世界地图和中国的相应区域。
最常见的专利地图形式和其他领域的统计学类似，主要还是折线图、柱状图、饼图。
通常折线图或柱状图可以看出专利申请的趋势，饼图或柱状图可以看出专利申请人或相应技术领域的比例。这些都可以根据作者自己的目的进行任意设置，解决了问题即可。
柱状图也可以增加其他参数，这样从一张图中可以获得更多的信息。
从上图不仅可以看到专利整体趋势，也可以看出对应的技术领域的时域分布。
从上述图中可以看出相应相应申请人在的专利申请时域分布。
上图通过条形图和饼图看相应申请人或技术领域的排名。
面积图可以直观看出相应申请人或技术领域的在一段时间的总量。
气泡比较美观实用，二维对应关系可以用到，例如看每个申请人在相应技术领域的专利分布、在相应区域的专利分布等。
散点图或下图形式的气泡图可以直观显示相应的专利数量。
矩阵图与气泡的功能类似，矩阵图在制作技术功效图中更常用，直观分界清晰。
技术趋势图也叫技术路线图，用来观察相应技术在一段时间域上的分布。
雷达图也可以直观地看出相应申请人在某一领域的申请量。
申请人引用关系图，可以看出各个申请之间的引用关系。
专利的引用关系图，分为应用和被引用。
下图是发明人关系图，从中判断发明的团队。
总之，专利地图没有固定的形式，也没有必要必须要做成什么形式，专利地图的本质关键在于解决相应的问题，只要能解决问题，哪怕没有任何图表也可。
略谈怎样才能作出有用的专利分析报告
——从一篇国知局某部门的锂电池专利分析报告说起
国知局某单位/部门曾做了一个“锂电池专利分析报告”，报告中称他们“在专利分析领域具有较强的优势和实践经验”，“对于磷酸铁锂电池领域专利申请情况长期关注”，云云。
那么这么显赫的背景、这么深厚的功力，所做的报告一定是很专业、很有用吧？
很不幸，笔者在这个领域通过了几年的关注（可能够不上“长期”），得出一个判断，如果把这个报告拿给公司老板或技术总裁，他们可能再也不会相信哪些个什么专利报告了。
为什么呢？不想展开，仅仅提出几点：
一是，报告中检索了1963年以来的所有专利，得出结论说最早的专利出现在1974年，还说2000年之前很少，2004年增速。而实际情况是，磷酸铁锂电池的专利最早是1996年申请、1997年公开的，这个基本问题在笔者所在的公司，随便一个技术人员或老板，都知道。
二是，报告中经过检索得出排名前20名的专利主要申请人，包括什么索尼、BYD、中南大学、住友、丰田、三洋等等。而实际情况呢，“本领域普通技术人员”都知道，排名前三的磷酸铁锂电池巨头是北美的Phostech，A123和Valence，而且Phostech是原始专利（基础专利）的拥有者，在磷酸铁锂电池领域的专利数量上，他们也应排在前面，但是这三家竟然都没有排入前20名，简直是莫名其妙。
三是，报告中经过检索得出排名前20名的专利主要发明人，同样的，磷酸铁锂电池专利的原始发明人Goodenough、Armand，在专利数量方面也不少，竟然没有排进前20名，报告中“这些发明人是该技术领域中的主力军，也是有关生产企业应该关注的发明人”，我只能说，难以置信。
其他的什么就不说了。为什么会出现上述的这些问题？我分析了一下，说起来话就多了，简介的总结几条：
仅就专利而专利，很多时候会严重偏离现实情况，我一直倡导，“跳出IP看IP”，看来在这里又得到了一次验证；
审查员们是IPC的崇拜者和迷信者，就是这玩意儿害了他们，IPC号对于刚刚从学校毕业的学生来说很容易接受，因为他们习惯物理、化学、电学的这样来分，但对于企业呢？与企业的实际严重背离（有兴趣可以去了解一下周延鹏律师的观点）；
三是产业链、供应链、价值链的概念对于审查员们是隔膜的，但对于行业、企业来说，是非常非常重要的。磷酸铁锂电池这个术语，其实是“以磷酸铁锂材料作为正极材料的锂离子电池”，将上游的材料与下游的电池混作一团，胡子眉毛一把抓，就会产生上述的将不是最重要的申请人、发明人排在List上，而最重要的却只字未提的情况，就会出现搞不清真正重要的竞争对手是谁，真正重要的专利是哪些，真正的预警风险来自哪里的问题；
最后总结上面的，不要把专利看的太神圣，不要陷在专利的圈子中不能自拔，如果你不想你辛辛苦苦的工作成果被老板们扔进垃圾桶、还加一句“什么狗屁报告”的话，那么，我要说，一定要以行业、企业的实际情况和需求为立足点、出发点和归宿，跳出专利看专利，深刻的理解所在行业的产业链、供应链，将其与专利检索的知识技能（包括IPC号什么的）结合起来，才能使专利检索工作不至于偏离的太厉害，才能作出有针对性、有实用性的分析报告。
归结到一点，跳出专利看专利，从产业链、价值链、供应链的角度，将专利放在产业发展、企业生产经营的恰当位置来看待，才能让专利这个工具发挥它应该有的价值，同时才能让你我的价值得到肯定。
15000人使用的专利分析流程，为什么还需要改进？
专利分析的一般流程，目前在全国累计超过有15000+的人正在使用。
但是这样的流程，其实还远远不够，虽然掌握了基础性的方法，但是关于行业、产业、以及方法等方面仍然需要大量的进行训练。
今天，我来对专利分析的方法进行分享，希望能帮助大家实现专利分析价值最大化。
专利分析方法与原则
1.专利分析的6种分析维度
但是关于数据分析有很多方法和原则，所以数据的综合分析是非常见功力的事情，需要大家长期的积累。
2.专利分析方法的5个常用框架
3.专利分析方法的矩阵
包括竞争对手、技术和区域、定量和定性。
专利分析方法的创新
其实专利分析方法有很多创新的地方，在过去的4-5年之间，我一直去推动的一些创新，比如说报告内容的新视角，紧密结合行业特色和需求等。
我一直在讲电子信息领域的报告，跟化工新材料、生物医药装备制造里面的报告，内容会有巨大的差异。
专利导航
目前大家也都会接触到专利导航，专利导航是一个新的概念，新的概念需要我们不断的去丰富它的内涵，定义它的边界。
专利导航其实就是希望我们把专利跟产业、跟技术、跟金融这些专利之外的东西发生一些关系。
所以导航是一个探索中间不断完善的过程，我们需要特别注意的是专利导航在不同行业和不同产业中有什么样的区别。
我个人认为需要清晰的认知这种区别，如果我们试图用一种跨越行业、无差异的方法去做事，那我觉得这个导航也不会有什么巨大价值。
用一个通俗的话来说，没有针对行业的差异性；或者说没有因为行业的差异，而是在方法层面的差异，这样的导航就不会接地气。
专利分析必备的技能
简单来说3种：铁人三项、十项全能和十八般兵器。
1.铁人三项
铁人三项包括态势分析、技术分析和公司分析，也就是我们说的竞争对手分析。
在实际操作环节中，我们首先要学会的就是竞争对手分析。
一个企业所有的风险、所有的发展、所有的愿景都很大程度上与你的竞争对手相关，我们换一个很美好的词语叫跟你的友商相关，或者说跟你的对标企业相关。
2.十项全能
十项全能，包括侵权分析、无效分析、许可分析、并购分析、专利组合价值分析、专利挖掘、专利布局、技术引进、还有外观设计，这些方面都需要特别的学习和训练。
3.十八般兵器
十八般兵器就是我们在做专利检索分析的时候，必备的技能。而且在做专利分析里面，只有一个兵器是不够的，还需要多个兵器。
关键词、分类号、申请人、发明人、法律状态、引文、同族、审查、无效和诉讼、保护范围的确定、技术特征的比对、技术调查、产业调查，还有一些工具，EXCEL、PPT、检索工具、分析工具。
总结
总的来说，想做好专利分析，需要全方位的学习专利分析的方法，而且要掌握更多的技能，让自己的能力足够强， 去努力做好以下几点：
1、全方位的分析
2、要针对行业的差异性
3、需要掌握多项技能
How
怎样做好专利检索
专利检索是专利事务的基本工作，可专利性检索、无效检索、侵权检索、竞争对手专利检索、替代方案检索、购买专利检索等等都是企业日常需要的专利检索工作，这些都是需要专业的检索人员，但无论代理人、专利工程师、企业知识产权顾问都会不同程度地用到专利检索，在提出专业检索之前需要做些基本的检索。
怎么才能做好专利检索？，如下几种基本能力至关重要。
一、专业技术的快速理解
专利检索首选需要对技术有深刻的理解，专利描述的是解决技术问题的技术方案，必须搞清楚专利解决的技术问题、实现的具体方案才能准确的检索，比如要检索机器学习在疾病诊断方面的专利，就必须要对人工智能和疾病诊断的专业知识有深刻了解，否则只能从表面上抽取关键词，例如人工智能、机器学习、疾病、诊断、检测等关键词进行组合，这些显然远远不够，例如监督学习、非监督学习、半监督学习；符号学习、统计学习、增强学习；决策树、支持向量机、贝叶斯分类器、波兹曼机、深度神经网络；特征共享、池化层、误差反向传播；对于这些概念和关键词往往又与非人工智能的概念容易混淆，如果没有对人工智能的理解是无法做出准确检索的，看到也无法快速识别，所以对专业的理解是专利检索的基础。
二、熟练的外语阅读水平
全世界的大部分专利文献都是非中文文献，语言障碍是专利检索的一大难题，目前大部分的商业数据库都提供英文摘要和英文全文机器翻译，熟练的英语阅读水平是检索的基本保证，好在专利文献语法相对简单，但专利检索人员需要快速阅读，有时候一次检索成百上千的结果，做个初步了解，就需要通过快速阅读来掌握每篇专利基本要义。此外，要找到英文文献，必须要熟悉英文的表达形式，例如我们检索无人驾驶汽车，就需要对这些概念英文表达比较熟悉，autonomous,automatic , self-driving , driver-less, 有些词可以通过快速检索查询找到，但有些需要对英语的表达十分熟悉，例如要查一个激光避障传感器方面的专利，就需要理解类似于((beam or laser or photon) near5 (emitting or send* or transmi*)),(object or obstacle) near5 present 的基本表达，而这些不是通过查字典所能解决的，需要熟练的英语水平才能准确描述这些概念。
三、专利法的深刻理解
什么样的专利才是破坏新颖性或创造性的文件，这需要对专利法的深刻理解，在检索中，有时候并不能找到特征完全对应的对比文件，对于什么样的文件才可能是影响创造性的文件，比如无效豆浆机的对比文件，结构类似的果汁机是否可以？牛奶搅拌器呢?这些都需要对专利法有深刻的理解才能做出准确的判断。对于侵权检索就更如此，很多看上去不相关的权利要求很可能是最有价值的专利。
四、熟练的检索技巧
检索技巧无疑至关重要，专业的信息检索需要大量的培训或训练，对数据库的熟悉、关键词定位的技巧、分类的掌握、概念的准确描述、技术规律的把握、不同语境的表达方式的理解，这些都需要长期经验的积累和专业的训练。
专利检索队企业知识产权工作至关重要，但做好检索并不容易。如何在浩瀚的文献中找到自己需要的，检索人员需要对专业技术的快速理解、熟练的外语阅读水平、专利法的深刻理解、以及熟练的检索技巧。
怎样做好专利分析
专利分析工作是企业知识产权工作的重要部分，无论是专利申请质量的控制、专利战略的布置、诉讼无效的应对、抑或许可转移谈判的进行，都需要专利分析作为基本的支撑。信息工作是很多专利工作的基础和前提，缺少专利分析的工作，企业很多事关专利的决策都变得望风扑影，最终的收效事倍功半，甚至竹篮打水一场空，白忙一场。
没有专利申请前的案前检索分析，在专利撰写中，就无法清楚怎样的保护范围才最为合理，有可能写得过窄，把有价值的方案当成了现有技术，或者写得过宽，要求的权利无法获得授权，浪费时间，更有甚者，发明人、代理人苦心孤诣、费尽心思，最后提交了申请却发现所有的方案早已公开，让人哭笑不得。
没有强力的无效检索分析，在诉讼与许可谈判中，就无法获得主动权，有可能一封无关痛痒的警告函或投诉，公司就如临大敌，甚至产品因此下架。
没有全景的专利技术地图分析，在研发中，工程师就无法掌握现有技术的状态，有可能废寝忘食、殚尽竭力，最终却发现在作重复研究。
没有精确的专利侵权分析，公司寄予厚望的产品可能因此无法上市，甚至出口被扣，参加展会成为过街老鼠。
…………
总之，专利分析的至关重要，但做好专利分析并不容易，至少以下几点十分关键：
一、了解企业的商业战略，理解专利分析要解决的问题：
专利分析有很多种，比如可专利性检索分析、无效稳定性检索分析、侵权检索分析、技术状态检索分析、专利预警检索分析、竞争对手/合作伙伴的专利监控、替代方案的专利检索分析、专利购买检索分析、专利反制检索分析、研发前的知识积累专利分析、知识产权尽职调查、专利布局的检索分析、专利挖掘分析、技术路线图分析、专利强度和价值分析、申请人或发明人合作关系的分析、在先技术抗辩的检索分析、产品-专利映射检索分析、标准-专利对应的检索分析等。
每一种的分析解决的问题都不同，不同分析采用的数据对象、分析方式、报告形式都千差万别，若不理解专利分析解决的问题和背后的商业战略，结果必然会词不达意，不能满足客户的要求。
二、准确和全面的专利检索：
检索是一切分析的基础，有价值的分析结果是建立准确的数据基础上，而不是先假想一个结果，然后再用数据去佐证。好的检索需要检索人员具备专业技术的快速理解能力、熟练的外语阅读水平、专利法的深刻理解、以及熟练的检索技巧。要求检索人员根据实际情况不断调整检索式，最终达到不同专利分析要求的查准率和查全率。尤其是快速理解技术的能力对专利分析人员尤为重要，准确的分析结论必须建立在对技术深刻理解的基础上，特对于技术路线这样的分析更是如此。
三、专业和功能齐备的数据分析工具
不同类型的专利分析对分析工具的要求也不同，可专利性分析、侵权分析甚至都不要借助于专门的分析工具，有的简单的数据分析用Office等办公软件就可以胜任。但有些分析类型，比如研发前的知识积累专利分析，数据量动辄成千上万，尤其是数据清理分类，没有强大的分析工具，会费时费力容易出错，常常事倍功半。
四、数据清理和可视化能力
专利检索的原始数据，总是充满各种噪声，表面的数据并不能反应真实的内容，如何透过现象看本质，如何清理数据让结果更可信，这些都是专利分析工作真正的难点。比如如何处理专利家族、如何理清子母公司的关系找到隐藏的专利，这些看似简单的问题做好并不容易，有些问题甚至没有确定的答案，需要分析人员根据自己的经验和实际情况决定和调整。数据清理后的可视化也需要根据不同报告类型决定。
五、切合实际的报告形式与分析结论
专利分析报告并无确切的形式，报告的字数和页数也不能真正反映报告的质量与工作量。同样类型的报告从几句话到上百页都有可能，关键在于分析报告能否解决问题，而不在于追求整齐而拼凑形式。对于报告的结论也需要切合实际，而不是用长篇大论去证明一个本来就理所当然的结论。
此外，分析的结论也要具备可读性，例如对于侵权分析报告，在找到几百篇相关专利的情况下，不能告诉客户有几百件风险专利，让人无所适从，在完全找不到相关专利的情况，也不能告诉客户什么也没查到，可能没有风险，让人半信半疑，结果必须容易理解而又让人信服。
对于查询到的相关专利特别多的情况下，需要进一步详细分析，剔除权利要求保护范围大量重复的不稳定申请，尤其是未经过审查的实用新型专利。对于检索到的相关专利特别少的情况，需要理清相关的技术脉络，确定与技术方案最接近的专利，要让风险的距离清晰可见。
做好专利当然还有许多需要注意的问题，专利分析工作与企业的研究开发、专利策略、商业战略都密切相关。做好专利分析工作对于企业的研发、专利工作、甚至商业决策都有重要的影响。
如何查到竞争对手/合作伙伴“隐藏”的专利
在专利分析实践中，时常会接到客户这样的需求，例如制作某公司的专利地图、查询下某竞争对手在某一技术领域的专利情况、以及合作伙伴或供应商有哪些专利。举个简单的例子，你接到客户的任务是让查下google名下的所有自动驾驶相关的专利，在客户的眼里你工作的可能情形是这样的：你打开任意一个检索数据库，在申请人一项输入google，然后在其他类别中输入类似于自动驾驶的检索式，然后把结果导出来做些处理就可以了。对于后面的检索式这次先不多说的。说说前端，查询一个公司的全部专利远比想象的要难，在有些情况下甚至永远也无法做到准确，这也是在公司专利地图或尽职调查最让人头疼的问题。要查清一个公司所有专利，至少要做到以下几点：
一、理清所有子孙公司的数目和股权关系
图片来源于网络（下同）
比如google这种产权在全世界人民的放大镜下，查询google的专利至少要做到把它的子公司和母公司算上，有时候数据库提供的结构可能不够，比如google最近把它的自动驾驶专利归到waymo的名下。
然后还得确认下每个公司的股权控制关系，控股在51%以上一般可以算是全资子公司，一般没啥争议，关键是有些公司的控股在50%以下，这些控股不足50%的子公司的专利算不算该公司的专利。
更夸张的是，有些公司的子公式多大上千个，子公司孙公司很难数的清，股权结构复杂，这里面算出其中的子公司和分公司更是要花费大量的精力去调查，通常要做精确的公司树才可以。
例如上图就是一个让人看得头疼的公司树，当然这还是子公司算少的，笔者曾处理过一个子孙公司达两千多个的公司。
二、注意子孙公司的商号与全名
子公司的名字复杂，有很多名字与其他毫无关系的名称几乎一样，比如sunshine的公司市场上就有无数个，因为在不同国家注册，其后缀也有不同，如果你把全名输进数据库有可能什么查不到，但只输入一个商号又有无数的噪声。
例如上述公司，有个公司与其他公司的区别仅是后缀ltd 和inc的不同，在检索时输入全名加上ltd可能会什么也找不到，因为有的数据库是做过标准化处理的，ltd又会与其他公司混淆。
三、注意公司不同阶段的合并与分离情况
不同的公司在不同的阶段，公司的股权结构也会发生变化的，公司本身会有各种收购和剥离的商业活动，整个专利的权属也会有动态的变化。
例如上述公司的子公司的数量在不停变化之中，确定在一定时段的公司树是非常重要的。
四、挖掘公司可能托管和隐藏的专利
更夸张的是很多的公司的还会故意隐藏一些专利，比如把公司托管在其他公司的名下，找到这样的公司的全部专利就必须借助其他情报。甚至在中国有很多私营公司会把专利挂在董事长总经理甚至其家人的名下，这也是值得注意的情况。此外一些公司名的不断变化也增加了专利查全的难度。
当然还需要考虑到其他许多情况， 比如名称翻译问题、专利记录错误问题等。
所以要查全一个公司的专利并非易事，要考虑各种子孙公司的股权关系、公司的发展历史、公司专利的托管情况、公司与其他自然人关系等，虽然公报和其他商业数据库可以查到公司树的一部分，但如果查全往往要耗费大量的精力，特别子公司成百上千，股权结构复杂，上市公司众多的申请人更是如此。这也是此类型的专利地图和尽职调查的难点，所以有时候一份什么图表也没有的专利地图，背后可能是大量的调查研究支持，回答一个公司是否有专利？有哪些专利并非易事。
如何通过专利引用分析找到侵权者
专利的引用分析有很多用途，也是寻找侵权者的重要辅助工具，通过引用分析确定潜在的侵权者，甚至可以确定产品的大概范围和类型，效率要高得多，而且能佐证故意侵权的指控。
上次公众号发布题目为“让苹果赔偿五亿美元的一件专利及其背后的专利运营团队”文章，文中提到专利权人通过苹果专利引用图谱证明故意侵权，很多人对此很感兴趣，这是专利分析中寻找潜在侵权者常用的方法。
专利侵权最多的情况是发生在竞争对手之间，这种情况的侵权多是从市场和销售部门反馈的，更多的情况是做好对方的产品与已方的权利要求比对。对于标准必要专利，问题就更简单，直接确认对方的产品是否符合相应的标准。但在很多情况下，侵权方并非竞争对手，专利也非标准必要专利，特别是对于高校、研究所、NPE的专利，发现专利侵权是个难题，在一些高科技行业，专利技术体现在芯片等高精部件中，确认侵权就需要拆解产品的反向工程，成本非常高，而且要花大量时间，这就需要进行一个前期分析，将较大可能的侵权者找出来。
专利的被引用分析是寻找潜在侵权者一个有效的方法，被引用分为其他专利的引用和审查员引用，其他专利的引用容易理解，和论文引用类似，但大部分国家的专利申请都未要求必须提供参考文献。审查员引用是指审查员在审查其他专利时引用该专利作为对比文件。这两种引用反应了另一方也在该领域申请类似的专利，而且极有可能在该专利基础上进行申请，后续的专利申请可能完全包括了目前的技术，按图索骥，再对该专利权人的相关产品进行反向工程拆解，这样寻找侵权人的效率要高得多。
例如威斯康辛校友基金会的这件专利的引用分析，很显然苹果引用该专利最多，而且苹果申请的这些专利又直接与其许多产品相关，综合产品其他因素，首先应该拆解苹果的产品进行比对，否则大海捞针，需要解析的产品太多，对于这些高精密件，反应工程是件费时费力的事情，必须要有可靠的信息支持才能精准找到侵权者。
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在苹果三星滑动解锁专利的世纪大战中，同样看到引用分析的作用，例如苹果滑动解锁这件专利，其引用图谱如下：
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三星很明显引用了该专利，而且涉及的领域高度重合，甚至专利标题都几乎一样，这件专利被三星引用达到十次之多，很多还是审查员引用，如下图所示：
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从引用分析上可以看到三星知晓该专利，并且采用了类似的技术，再结合产品的特征进行比对确认，甚至可以通过引用分析进一步确定产品的大概范围和类型，确认侵权的效率要高得多，而且能佐证故意侵权的指控。
如何利用专利-产品路线图预测竞争对手的下一代产品
专利分析是企业知识产权工作的重要部分，无论是专利申请质量的控制、专利战略的布置、诉讼无效的应对、抑或许可转移谈判的进行，都离不开背后专利分析的支撑。专利信息分析是很多专利工作的基础和前提。
专利分析有很多种，比如可专利性检索分析、无效稳定性检索分析、侵权检索分析、技术状态检索分析、专利预警检索分析、竞争对手/合作伙伴的专利监控、替代方案的专利检索分析、专利购买检索分析、专利反制检索分析、研发前的知识积累专利分析、知识产权尽职调查、专利布局的检索分析、专利挖掘分析、专利技术路线图分析、专利强度和价值分析、申请人或发明人合作关系的分析、在先技术抗辩的检索分析、产品-专利映射检索分析、标准-专利对应的检索分析等。
每一种的分析解决的问题都不同，不同分析采用的数据对象、分析方式、报告形式都千差万别。若不理解专利分析解决的问题和背后的商业战略，结果必然会事倍功半，不能满足客户的要求。
专利分析必须与企业的研发、市场、知识产权管理密切结合，否则就是空中楼阁。笔者曾企业常用的十八种专利检索分析报告一文中对每种报告的要点做过简述，接下来依次对这些报告具体的做法和解决的问题进行详细说明。
例如，专利技术路线图就是企业常用的专利分析之一。专利分析人员从解决技术问题的技术方案性能和技术发展的时间脉络两个方向出发，绘制相关领域的专利技术发展路线图，让研发人员清晰地看到技术应用范围和技术本身进化的方向。
专利技术路线图可以是各种形式，报告的形式和内容都要切合企业的实际需要。下图就是研发常用的四种不同的专利技术路线图，形式大同小异，分别从时间与技术性能维度展示技术进化的方向。
根据专利技术路线，研发人员能够准确把握本领域技术发展的趋势和最前沿的技术方案，也能预测竞争对手下一步的目标。
几种常见的技术路线图形式
但在实践中，专利技术路线应用时常会遇到问题，专利往往不能清晰反映研发活动的全貌，专利与产品不一定能一一对应，有的一件专利的多个实施例能用在很多型号的产品中，同一个产品也可能用到很多专利。这都给绘制专利技术路线图造成不少的困难。这时候加入产品进化的维度就非常必要，这就是专利-产品技术路线图。
为清楚说明这个问题，笔者简单绘制了耐克运动鞋鞋底气垫技术的专利-产品路线图。采用这种技术的鞋底像内置了装满液体或气体的柔性袋子，这是耐克运动鞋的核心竞争力之一。
从1987年引入气垫技术之后，耐克在这项技术上进行不断的创新，拥有800多项专利。若要在技术上赶超耐克，对其产品与专利进行分析，绘制产品专利技术路线图就非常必要。这样能够清楚地知道耐克下一步的研发方向和可能上市的产品，拦在耐克的前面进行专利布局，推出更具竞争力的产品。
耐克运动鞋气垫专利-产品路线图
从这张专利产品路线图上可以看出，耐克的产品与专利是基本对应的。从专利披露的技术资料来看，气垫技术的发展规律是气垫的面积越来越大，结构也越来越灵活，越动态化。最新款的产品的气垫基本上覆盖整个鞋底，而且气垫采用分割的分体结构。不同的小分体之间的空气可以流通，小分体之间设置有类似于阀的装置。当用户在运动时，气垫具有弹性起到缓冲作用，当用户脚尖或脚后跟先着地时，由于不同气垫小分体的空气可以流通，防止部分气垫突然受力膨胀损坏。此外，不同小分体之间的阀能够控制气流的速度，避免因为着地力度过大，导致某一部位的气垫突然走气失去平衡。
在耐克最新申请的几百个鞋底专利中，下文中的两个专利采用更加灵活的分体结构，如下图所示：
采用半球状的分体小气垫
两侧夹层气垫结构
第一种分体小气垫技术比以往的结构更加灵活，每个小气垫采用独立的结构，在形状是采用球面结构，这样在受力时，小气垫不至于迅速膨胀，能够最大限度地起到缓冲作用。另外，这种独立的小气垫可以根据需要设置在鞋底的任意位置，数量也可以根据需要增加，比过去连体式结构更加灵活。
这件的专利的方案与耐克整体的技术脉络更切合，因此可以判断极有可能下一代的产品采用的方案。研发人员在这样的信息基础上进行进一步的研究，若在商业上具有价值，专利分析人员进一步对技术方案的可专利性进行评估，研究专利回避措施，申请改进型的专利，提前推出自己的竞争产品。
必须说明的是，本文的举例仅是为了说明问题，并不代表实际的情况。实践中，绘制专利产品技术路线图是非常费力的事情，需要专利分析人员对企业的产品和技术非常了解，能够快读阅读大量的专利文献，并从专利文献中提取出技术发展的规律，有时候需要不同的分析团队通力合作才能完成。
各阶段检索学习方法及检索资源获取方式
从理想化的角度，我很想说，“有任何检索问题请问我，我随时都在，秒问秒回”。但回到现实，每个人都有他的知识盲区，我也不是什么问题都能回答的上，再加上平时有些同行朋友们问的问题太大，例如，“检索技巧是怎样的”。碰到这种情况，我希望大家在问问题的同时，也可以多多从各种渠道获取有用的检索学习资源。
1.小白有小白阶段的学习方法
获取学习资源后，从理论开始学习，有一定基础了，进行实操练习。这个阶段要选取合适难度的资源进行学习，深度过大的，学了也没用，学检索谨防跳级。
这个阶段的学习资源可以参考以下：
（1）国知局公益课件：
（2）《发明专利审查基础教程·检索分册（修订版）》
（3）《跟着审查员学检索》
这些就够了。打基础不宜多多益善。
当基础部分都能理解之后，建议尽快上手实操。前期不要看太多，看似会实则学废的现象并不少见。
2.入门有入门阶段的学习方法
实操为主，纠正性的学术性巩固为辅。这个阶段注重多练习，培养基本的检索思维，熟练基础的检索操作，以期能够应对大部分的简单的基本检索问题。同时在检索过程中有疑问，可以参考这阶段的学习资源去巩固。因为这阶段主要在实操，所以还需要额外学习实务检索涉及的主要法条、诉讼概况等等。
这个阶段的学习资源同上，另外增加参考以下：
（1）《专利实务工作指南》——更实务的去理解侵权检索和无效检索的检索思路、证据适用思路
（2）《<专利侵权判定指南（2017）>理解与适用》——更实务的去理解侵权检索
（3）《专利审查指南》、《专利法》、《专利法实施细则》——这可能是废话，但是就是说系统理解一下新创性的概念
（4）《以案说法》——同名理解，以案说法
（5）《商标实务指南》——商标和外观在侵权、无效中的联系已经日益紧密
（6）裁判文书网：
—学习判例，理解实务以便更实际的培养检索思维。类似的渠道还有无讼、openlaw等等
（7）身边有经验丰富的知产律师的，多抱抱
还是那句话，入门阶段以实操为主，多实操，检索基础就能记得牢。
3.提高有提高阶段的学习方法
理论和实操两手抓。当你跨过小白和入门阶段后，可能会觉得基本的检索都能应对了。那是因为你还没碰到比较让人头疼的检索对象。当你运用了各种基础检索技巧都无法解决问题的时候，就该多进行学术性的研究，多扩展自己的眼界了。基础检索只能应对基础问题。遇到棘手的情况，还是需要更跳脱的检索思维。
这个阶段的学习资源可以参考以下：
（1）中国知网，大致在“主题”范围内输入“专利 * 检索”即可，或可采用其他检索内容，重点看国知局审协北京中心及各地班子的文章。尤其是北京中心，大都经验之谈，很不错
（2）专门的检索类公众号，如陈进的“野生的专利检索与分析”，我的“黑娃聊检索”
（3）非100%检索类公众号，适于各角度扩展眼界，如“百科君的IP杂谈”、“大岭IP”、“IPRdaily”、“IPRlearn”、“跨境电商产品防侵权预警”、“佑斌”、“张月梅的商标文”、“知产库”、“知产力”、“知企星知识产权”、“中华商标杂志”、“中华商标协会”、“智慧芽资讯”、“合享智慧学习中心incopat”、“HimmPat Public”等等
（4）分享部分我的存货（只能截图，需要的自己查哈）：
Experience
人工智能领域的专利检索问题，到底有多少专利？
人工智能技术的定义范围不清晰、涉及领域广泛、表达形式多样，增加了专利检索分析的难度，不同的分析师基于同样的检索要求得出的结果可能差之千里，近十年该领域的专利申请多达10万件。
人工智能（AI）是当前的科技热点，也是各国专利布局的重要领域，网上也出现很多关于AI的各种专利分析报告，与其他领域不同的是，AI领域的分析报告在数据上差异非常大，尽管每家进行专利检索分析基于的侧重点不同，但基础数据差距几倍甚至十倍还是值得研究的。
AI领域到底有多少专利？到目前为此，根据德温特分类统计，该领域有大概5万个专利家族，共15万件专利，经过补充检索，总共有6万多个专利家族，17万多个专利。当然这里面包括从上世纪五十年代申请的早期人工智能装置以及九十年代的符号学习领域的专利，近十年各国在人工智能方面申请的专利就有5万多个家族，超过10万个专利，但要把这些查全并不容易。为什么人工智能领域的专利检索比较难？
定义范围难以界定
人工智能既涉及算法，也涉及具体的执行机构，例如基于深度学习的无人驾驶，在专利检索的时候，其数据处理平台涉及机器学习算法，这种类型的专利显然属于人工智能领域，但与之密切相关的硬件部分和执行机构，在多大程度上要划分为人工智能领域，专用的芯片、处理器、传感器、执行装置等是否需要包括，范围需要涵盖到哪一级别，这都是需要在专利检索分析时定义好的，否则最后的检索结果会差之千里。
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涉及的领域广泛
人工智能目前涉及的领域非常广泛，图形识别、语音识别、自然语言处理、无人驾驶、智能机器人、医疗检测与诊断，可谓无孔不入，随着技术的发展快速向更广泛的领域迁移。人工智能在不同领域的应用程度和方式差异较大，例如同样是卷积神经网络在图像识别与自然语言处理上会有不同的方式，如果对其中的差异不清楚的话，用卷积神经网络在图像处理领域抽取的关键词很难定位查全其在自然语言处理方面的专利，一个人知识面很难熟悉每个领域，容易造成漏检。
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表达形式变化大
人工智能与传统的一些技术领域不同，比如汽车领域，如果要查汽车发动机相关专利数量，不同人得出的结果差异不会太大，因为相应的关键词比较固定，包括气门、火花塞、活塞、曲轴、飞轮、凸轮、油底壳等等，这些词汇都是容易查询和想到的，反应在专利文件中变化也不大，即使申请人在申请时做了一些变体处理，也很容易通过交叉检索和分类定位到。人工智能方面的专利则不同，表达形式变化太多，比如机器学习领域，从不同的角度就有无数种的表达形式，有从监督学习、非监督学习、半监督学习角度表达，有从符号学习、统计学习、深度学习、增强学习角度表达等等，同样的技术内容可以完全不同的形式在专利文件出现。此外机器学习中的众多算法与传统的算法有重叠，比如常用贝叶斯函数、最小二乘法、Sigmoid函数等，这些都不是机器学习中独有的，在非机器学习领域也常用，而这些最重要的概念无法用来准确定位专利，显然给检索增加了不少的难度，这就需要检索人员对相关的算法比较熟悉，否则很难辨别出是否在人工智能领域的应用。
在人工智能领域的一些上下游技术，比如模型训练、应用场景框架等都有大量的专利布局，在权利要求中甚至未提及人工智能的术语，但其应用场景中会用到人工智能的专利也很难准确定义和检索，需要检索人员对技术深度理解并能根据要求进行识别划分，比如亚马逊的语音控制无人机专利，虽然其权利要求未提及机器学习的算法，但很显然这种快速的语音处理和理解是机器学习重要应用场景。
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总之，人工智能领域的大量专利申请与布局，增加了专利检索分析的难度，也对专利分析师提出了更高的要求，不同的检索人员基于同样的要求，得出的结果会差之千里，企业很显然需要加大在专利检索分析方面的投入以获得准确的信息和分析结构。
共享单车的基础专利到底在哪？
共享单车的专利争议不断，国内的多家共享单车企业都遭遇了不同的诉讼，从目前的情况看，起诉的专利多存在些问题，国外的NPE据说也跃跃欲试，那么共享单车的基础专利到底在谁手中，本文作为一个引子，大家一起来探究下，这对整个共享单车也是有利的。
共享作为新鲜事物，采用新鲜技术并不多，主要有GPS定位锁、扫码开锁、单车云管理平台、无链传动、免充气轮胎、一体式车身，后三项技术其实在专利技术中早已是现有技术，只不过因为各种原因，在共享单车入市之前未采用而已，共享单车的主要创新在于GPS定位锁，以及手机扫码开锁的方式，从根本上改变了以前的租车模式，在此之前的租车多是限定在若干固定场所，开锁通过刷卡或者手机呼叫请求获取验证码方式。
我们先看通过手机租赁自行车的早期专利：
在2008年：
由北京车灵通科技发展有限公司申请的自行车租赁控制系统及其自行车和租赁控制方法，独立权利要求如下：
1.一种自行车租赁控制系统，其中包括：
一中心管理系统，其包括
一第一通信模块，用于与第二通信模块和移动终端进行通讯；
一第一数据库，用于存储自行车的相关信息；
一第一处理模块，与所述第一通信模块和第一数据库相连接，用于处 理自行车的相关信息；
一控制主机，其包括
一第二通信模块，用于与第一通信模块进行有线或无线通讯；
一第二处理模块，与所述第二通信模块相连连接，用于处理与其相连接的锁控装置传来的自行车的信息；
一锁控装置，其与所述第二处理模块相连接，用来锁定与打开自行车和读取与传递自行车信息。
这个专利的本意是传统的固定地点租车模式，第一通信模块就是中心服务器，控制主机就是传统的固定地点租赁自行车的锁车终端，包括读卡器等，但该权利要求1从字面上解释，控制主机与锁孔装置一起实际上相当于目前的共享单车的车锁，虽然用的GPRS通信，但不影响权利要求的范围，范围还是比较宽的，可以说这是传统的租赁单车模式中比较接近于共享单车的一种。
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在2003年提交的专利，需要说明的是该专利时间要比上一份早，但已经用到了互联网，和手机的GPS功能。
日本NEC公司申请的
ユーザは携帯電話（ユーザ端末）４のＧＰＳ機能や複数の基地局信号を用いて現在位置を把握した後に、携帯電話の基地局３、Internet１を経由してレンタルホスト２へアクセスする。レンタルホスト２からはユーザの位置情報に応じた駐輪場マップが送付され、自転車の予約、返却場所の予約が行える。レンタルホスト２からは駐輪場所と鍵の番号が通知され、自転車をレンタルする際の鍵となる。また、返却時にも同様に通知された鍵によって返却を行うため、レンタル業務が無人で行え、更にレンタル自転車の管理をレンタルホスト２にて一元管理することで駐輪場が無人で運営できるため、駐輪場当たりのコストが安く、駐輪場を数多く展開しやすくなる。
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该专利也是传统的自行车租赁，不过自动化程度更高，终端会根据用户手机的GPS功能确定手机的位置，向用户发送用户可以换车的地点。不过这还是属于传统的固定存车点的方式，用户比如根据发送的可以停车信息停车。
2008年：
名称叫日本专利研究的单位申请了单车租赁相关的专利：
レンタサイクルなどの１台毎にその車体の所定位置に固有の２次元バーコードをつけ、２次元バーコード読み込み機能付携帯電話で読み込むことで自動的に利用者の本人確認をして特定の携帯からの利用者識別を行い、該利用者の使用許諾を与えるか否かを確認し、使用許諾を与えるべきものであればその旨を該携帯電話に通知することで特定のレンタサイクルに対する使用を可能となし、携帯電話のＧＰＳ機能によってレンタサイクル利用中の利用者の所在位置を継続的に把握可能なものとなし、インターネットを介して総合管理するシステム本体によってレンタサイクルなどの総数と個別の管理ができ、また、使用状況や車種の違いに応じたに応じた課金などもできることを特徴とするレンタサイクルシステムを設けた。
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这比之前又前进了一大步，自行车附了二维码，用户可以通过手机扫码二维码用车，用户扫码二维码之后，终端通过二维码扫码识别用户并通过用户的手机GPS功能获取用户的位置信息，可以说这已经非常接近目前的共享单车，这篇专利于2008年，早于目前多数的共享单车专利。
此外加拿大一家名叫ZOOP MOBILITY NETWORK 的早在2002年申请的一件专利System and method for automatingvehicle rental process也比较有意思，其权利要求如下：
An automated vehicle rental system for a fleet ofrental vehicles, said vehicles being geographically distributed, each of saidvehicles being normally locked when not rented, at least one of said vehicles,when not in use, being parked in an unguarded location; said system comprising:vehicle communications means for enabling communication to and from thevehicle, user-carried electronic devices, or other readers, and for interfacingwith said user; an on-board unit (OBU) located on each of said vehicles forinterfacing with said vehicle communications means, and with a door unlockingmechanism; a central reservations, management and location system (CRMLS) incommunication through a communications network with each of said OBU, saidCRMLS performing all reservations and management functions, said CRMLS beinglinked to a database containing a location and availability of each of saidvehicles and a rate for rental, said CRMLS also being provided with anallocation manager system for geographically allocating vehicles; and a key foraccessing said vehicle。
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虽然用在汽车租赁，但并不妨碍用在共享单车上，其概念也非常接近目前的共享单车了，当用户可以通过GPS功能定位到车辆，能通过扫码开车，单车的停放地点，有无停车桩自然就不重要了。
由于时间有限，笔者后续再做进一步分析，可以说在2008之后，共享单车的专利空间已经比较小了，但单车的通信和扫码支付体系涉及的专利依然很多，这也是专利分析的必要性所在。
“新基建”背景下的人工智能与大数据知识产权保护
2020年席卷全球的新冠疫情，给人们的工作生活带来巨大影响，也为全球数字化变革按下了“快进键”。在此之前，大部分普通人对“大数据”、“数字化”可能没有清晰的概念，而这场疫情，使得全民切身地感受到了这些“高科技”。比如通过APP线上健康打卡，使得企业和政府利用大数据进行疫情追踪，从而更好的做出疫情防控。再从复工、复产到云办公、云教学、云问诊，可以说“数字化新基建”是中国这场防疫战争的中坚力量，对战疫的胜利起到了不可磨灭的作用。
而随着两会的开幕，“新基建”也被写入政府工作报告，各行各业开始大力推进数字化转型，加入轰轰烈烈的“新基建”大潮。
那什么是“新基建”呢？以前我们理解的基建是铁路、公路等基础设施的建设，而“新基建”，是包括5G、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七大领域的新型基础设施建设，其本质就是信息数字化的基础设施建设。
图1 “新基建”图解
说到信息数字化建设，人工智能、大数据作为底层核心技术，对新基建中的其他几个领域也起到了重要的支撑作用。而“新基建”突出了一个“新”字，自然会不断有新技术的涌现，在这种形势下，知识产权的保护工作也迎来了新的发展机遇和挑战。有基于此，本文就“新基建”中人工智能和大数据的知识产权保护做一些简要的分析。
首先来看人工智能和大数据专利申请趋势。参照下图2，在全球范围内，人工智能与大数据领域的专利申请量总体呈逐年上升趋势，自2010年之后，人工智能及大数据相关专利申请量增速明显加快，近几年增长率更是令人瞩目（注：2019年和2020年部分专利数据尚未公开），截止2020年，全球累计申请量已经超过20万件。可见，“新基建”概念虽新，但罗马不是一天建成的，全球在人工智能和大数据领域的专利储备与布局早已形成。
数据来源于Patentcloud
图2 人工智能和大数据专利申请趋势图
再分别来看人工智能和大数据的知识产权保护途径。
图3 人工智能知识产权保护路径图解
目前人工智能的热点技术主要包括机器学习、语音识别、自然语言处理、机器视觉、生物特征识别、知识图谱等。保护人工智能技术的知识产权最常用的手段是专利和商业秘密。但鉴于人工智能领域的技术特点在于数学模型和算法的改进较多，在知识产权保护上又有一定的特殊性。
一方面，对于人工智能领域中的算法和机器学习模型，属于智力活动的规则和方法范畴，而专利法有明确规定，智力活动的规则和方法不能授予专利权。因此，在申请涉及算法和模型的专利时，要特别注意专利保护客体的问题。针对近些年人工智能领域专利的发展态势，国家知识产权局也特别对《专利审查指南》做出了修改，并于2020年2月1日起施行。修改后的《专利审查指南》针对人工智能领域专利的审查给出了较为明确的审查标准：“审查应当针对要求保护的解决方案，即权利要求所限定的解决方案进行。在审查中，不应当简单割裂技术特征与算法特征或商业规则和方法特征等，而应将权利要求记载的所有内容作为一个整体，对其中涉及的技术手段、解决的技术问题和获得的技术效果进行分析”。
在实际操作中，申请人可以结合具体应用领域的工业机理，将算法或学习模型应用到具体的技术领域进行专利申请，通过采用技术手段来解决技术问题，并实现相应的技术效果，从而避免专利保护客体的问题。但结合到具体应用场景可能引发的一个问题是对保护范围的限缩，所以建议申请人尽量扩展算法和模型的新应用场景，以便得到更全面的保护。
另一方面，针对算法和学习模型而言，侵权举证难度较大，且不易通过反向工程得出，通过专利保护的话，将具体算法和模型公之于众对于申请人而言也许并不是最好的选择。对于人工智能系统的训练方法、算法模型，以商业秘密的方式来保护可能是理想的选择。但在保护商业秘密方面，企业要制定强有力的保护机制，防止商业秘密的泄露。例如可通过签订保密协议、软件和算法相关信息授权流通等方式加强管理。
再一方面，人工智能技术涉及较多的软件开发，申请人也可以通过登记著作权的方式对计算机程序代码进行保护，防止软件代码被他人窃取。
接下来再看大数据的知识产权保护途径。
图4 大数据知识产权保护路径图解
目前涉及大数据的热点技术主要包括大数据应用、大数据平台、数据源几个方面。同样的，在保护形态方面也主要包括专利、商业秘密、著作权几个形式。同人工智能技术一样，大数据的保护也具有一定特殊性。
一方面，大数据一般涉及商业方法、特定的算法、数据库等，也易被归属于上文提到的智力活动规则和方法，因此不具备可专利性，所以企业对数据的编排、选择和计算往往不能以专利进行保护。要想申请专利，需要具备技术属性，同时需要具备新颖性、创造性和实用性。对于具有技术属性并解决技术问题的大数据相关系统、架构以及应用程序，可以考虑申请专利。另一方面，从原始数据集合中选择、编排形成的、具有独创性的大数据集合和程序代码，可以通过著作权进行保护。再一方面，企业内部涉及商业秘密的数据信息、数据处理算法等可以作为商业秘密进行保护。
与此同时，企业在涉及大数据的创新方面，也要注意规避风险。首先，数据采集网络爬虫要注意避免著作权侵权风险；其次，在数据存储和传输方面要注意避免技术标准和著作权侵权方面的风险；再次，未经授权获取用户的隐私数据有构成不正当竞争的风险。
最后，不论是人工智能、大数据，或者是“新基建”涉及的其他领域，技术创新企业在进行知识产权保护时，都需要通过专业的知识产权代理人员/机构进行全面、专业的专利挖掘、布局及申请，才能有力保护核心技术，在“新基建”的浪潮中大显身手。