基于专利的技术机会识别：深度学习领域的案例分析

为及时有效地识别潜在技术机会,采用文本挖掘和异常值检测的方法,提出一种基于专利文本的技术机会识别方法.首先采用文本表示模型Doc2vec技术对专利摘要进行建模,以更深层表征文本语义信息;然后利用基于密度的离群值检测算法,识别出具有潜在技术机会的专利方向;最后以深度学习领域潜在技术识别为例,构建专利检索式并收集458条专利文献作为数据集.实证结果总结出4类主题共10个潜在的技术机会,验证了该基于专利的技术机会识别方法的有效性,可为企业相应技术应用、研发和创新提供参考.     

基于专利信息分析“五流”模型的战略机会识别研究

[研究目的]构建专利与创新方法相衔接的桥梁性信息结构模型,将专利法律性文献信息转变成面向不同技术路径识别的权利地图,加强专利情报信息的有效利用,对企业提升战略机会识别能力具有重要意义。[研究方法]依据TRIZ创新方法应用过程中不同路径的对象信息需求,将专利信息提取为权项结构流、技术问题流、功能/效应/价值流、功能模型流、属性流五类不同的信息结构流。其中,权项结构流将法律制度约束的专利文字信息转换成可视化图形结构信息,其他四类信息流分别与问题重构、功效查找、功能裁剪、技术冲突重构四条创新设计路径匹配。[研究结论]提出的专利信息分析“五流”模型面向关键专利或专利组合的制度约束,助力创新型企业充分利用关键专利文献信息,实现专利规避设计、提高创新性方案战略机会的有效识别。最后通过构建一种空气净化设备专利的五流模型挖掘出不同路径的创新战略机会,验证了方法的有效性。     

基于科技差距评估GTM专利地图识别的技术机会

[研究目的]识别具有科学可行性的技术创新机会,对企业降低研发失败风险和制定创新战略具有重要价值。[研究方法]该文提出一种融合式的识别科学可行的技术创新机会的方法。首先,选取GTM专利地图对专利数据进行文本挖掘可视化表达,识别技术空白并逆向解读;然后,对科学文献进行文本挖掘和ORCLUS聚类,获取科学知识主题;最后,通过TF-IDF向量的余弦相似值评估潜在技术机会与科学主题的相似性,筛选出科学可行的技术创新机会。[研究结论]对质子交换膜燃料电池进行了实证研究,识别出8项科学可行的技术创新机会,证明了该模型的有效性,可以为企业制定研发战略提供决策支持。     

基于标准和专利数据的企业技术研发方向识别研究

[研究目的]技术多样性逐渐标准化成为企业研发的关键目标,基于标准和专利的潜在关联识别企业研发方向可以降低企业研发不确定性,实现技术集成转化。[研究方法]提出一个以标准和专利数据为依据,集成标准文本及非文本信息解决研发方向识别问题的新方法。利用文本挖掘技术识别标准和专利信息,基于关键词向量链路预测模型寻找标准和专利的映射关系,构建关键词创新性评价模型,并对空白点进行综合评价,识别与评估研发方向,最后以远程医疗产业标准和专利数据为分析对象进行实证研究。[研究结论]实证结果表明：远程医疗产业识别出9个与专利技术具有较高相似性的标准空白点,通过进一步筛选过滤,最终确定的技术研发方向为：基于计算机网络平台的电子健康记录和在线咨询技术,基于5G和健康关怀技术的远程医疗护理技术,国际知名行业报告研究内容有力支撑了该识别结果。实证研究证明了所提出方法的可行性和可靠性,综合利用标准和专利之间的链接关系,集成标准文本及非文本信息可以进一步提升研发方向识别的效益,同时可以为产业整体创新发展和相关技术布局提供参考。     

用户需求导向下基于三级技术功效矩阵的产品创新机会识别

[目的/意义]精准把握用户需求以引导企业高效开展产品创新,对企业实现可持续发展至关重要。对此,开展了用户需求导向下基于三级技术功效矩阵的产品创新机会识别路径研究。[方法/过程]首先,针对目标产品领域进行用户评论数据与专利数据的收集及预处理;其次,利用LDA主题模型对评论数据进行主题聚类以挖掘重点用户需求;再次,运用Stanford Parser自然语言处理技术从专利数据中提取SAO结构,从中识别技术词与功效词并分别进行主题聚类,以构建技术功效视角下的三级语义知识库;最后,以重点用户需求导航,并以三级语义知识库为数据源,构建三级技术功效矩阵,识别具有较高创新价值的产品创新机会。[结果/结论]结果表明,构建的产品创新机会识别路径能够为企业精准高效开展产品创新提供科学的决策参考依据。     

基于专利的两阶段新兴技术识别研究 ——以图像识别技术为例

【目的/意义】基于专利的两阶段新兴技术识别方法能够帮助企业更精准的发现和识别具有变革潜力的新 兴技术,有利于企业洞察研发趋势,在竞争中抢占先机。【方法/过程】以图像识别领域为例,采用两阶段方法识别新 兴技术,第一阶段采用LDA对专利说明书全文构建主题聚类模型,以确定图像识别领域的各项子技术领域;第二阶 段采用新兴技术识别指标体系评判各子技术领域综合表现,最终识别出图像领域的新兴技术。【结果/结论】实验成 功识别出新型光波导纤维材料和计算机存储媒介两项新兴技术,实验结果与业界分析保持一致,说明两阶段新兴 技术识别方法能有效地对专利文献开展新兴技术识别。     

高速列车核心技术识别及演变特征

鉴于目前缺乏关于高速列车核心技术识别及其动态演化的研究,基于德温特创新索引数据库中全球高速列车产业专利数据,以A-U创新过程模型为基础分阶段构建专利引文网络,计算复杂网络节点中心度以识别核心专利并分析其演变特征。结果表明：全球高速列车技术发展分为流动性阶段、过渡性阶段与确定性阶段,目前处于过渡性阶段的形成期;核心技术领域呈现由基础技术领域到多元技术领域、再到关键技术领域的演变路线;核心技术研究主体早期以“两用”关键技术企业为主,后期延伸至综合性集团以及研究院所;依托研发合作取得核心专利数量增加但占比仍低。研究发现对于促进我国取得更多高速列车关键技术成果的主要启示是：准确识别并重点关注核心技术领域,加大关键技术研发和产学研合作力度。     

基于LDA的企业竞争对手识别模型构建——以蔚来汽车有限公司为例

[目的/意义]构建基于LDA的企业竞争对手识别模型,在海量同领域企业中精准识别竞争对手,剖析其技术发展领域,为企业制定竞争策略提供情报支撑。[方法/过程]首先,根据技术领域与目标企业下载专利数据;其次,将目标企业与相同技术领域企业专利数据合并,对专利摘要进行主题建模并借助LDAvis可视化工具与相对接近度计算识别潜在竞争对手;最后,借助LDA模型、困惑度与主题相似度计算潜在竞争对手技术多样化指数(TD)与技术专业化指数(TS),通过竞争力气泡图识别竞争对手类型,从而完成竞争对手识别模型的构建。[结果/结论]构建的企业竞争对手识别模型可以较好地识别出目标企业的竞争对手,并建议目标企业应积极对标竞争对手的技术领域,制定相应发展战略,从而促进企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。     

基于RFM的新一代通信核心技术识别方法研究

科学、准确地识别或预测新兴产业及其核心技术,是企业战略管理工作的重点,更是国家培育和发展新兴产业,制定科技战略规划及政策的重要基础和关键环节。客户关系管理中的RFM理论为新兴核心技术的识别和技术评价提供了新思路。在深入探讨RFM理论用于识别新兴核心技术内在逻辑的基础上,从标准主导企业的标准必要专利及其研发活动视角考察,提出以企业近期有效专利行为、专利技术影响力、专利国际布局三个维度来衡量专利价值,并构建RFM专利评价模型。进一步的通信产业实证研究,验证了所提出研究架构以及所构建的RFM专利评价模型,揭示了面向新一代移动通信的新兴核心技术的主要领域,以及标准主导企业的研发重点。     

多维技术创新地图融合TO-RFM模型的技术机会识别与评价路径研究

[目的/意义]精准识别技术机会以准确把握市场先机对提升企业核心竞争力至关重要。针对现有技术机会识别粒度较粗、技术机会评价较主观的局限,构建基于多维技术创新地图与TO-RFM模型的技术机会识别与评价路径具有重要的意义。[方法/过程]首先,运用LDA主题模型从专利数据集中挖掘影响技术创新的要素,并依据主题分布与主题热度分析筛选技术要素;其次,将技术要素划分创新维度后建立多维技术创新地图,通过创新维度与创新法则耦合形成技术机会备选集;最后,利用技术机会价值评估模型(TO-RFM)中的三维评价指标及四象限图对所识别的技术机会的潜在价值予以研判。[结果/结论]以沸腾氯化工艺为例,利用所提方法识别出了9种技术机会,验证了该识别方法的有效性。研究结果具有较强的实践意义,为企业精准把握创新先机、提升创新效率提供了有益的参考。[局限]虽能有效挖掘技术热点,但仍需加强对技术要素间语义关系的考虑,以进一步完善技术要素的剖析。     

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。     

以技术标准为导向的企业研发方向识别与评估

提出了一个以技术标准为导向的企业研发方向选择的研究框架,运用文本挖掘和社会感知的方法,从技术发展特征和市场发展前景两个角度,更全面地分析了标准相关的研发方向问题。首先,利用文本挖掘技术识别技术标准空白;其次,构建相关研发机会的"识别-评估"模型。一方面,设计出由技术活跃性、需求满足度与技术难易性构成的ADR-Dim三维评价模型,通过定量分析实现技术标准研发机会的初步识别;另一方面,利用社会感知分析方法测度公众对研发机会的感知,以此预测相关研发机会的市场发展前景,实现对研发机会的筛选过滤。最后,以陆地无线接入技术标准为例,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于专利分析的通信制造业上市公司技术竞争力评价研究

研究选取通信制造业代表中兴通讯为研究对象,通过共现分析和社会网络分析等信息可视化方法对中兴通讯专利数据集进行可视化,采用历年专利数量分布、高被引专利分析、德温特手工代码和技术主题4个维度从技术层面进行分析,并归纳从技术研发投入、技术研发规模、技术研发质量3个角度构建企业技术竞争力评价指标体系,建立灰靶理论评价模型展开实证分析,通过德温特手工代码共现分析识别出中兴通讯及通信领域内的技术热点,可视化企业在全球范围通信领域内的竞争态势,从专利信息分析的视角把握通信制造业上市公司竞争力现状。将实证分析结果与专利计量的结果进行对比分析,结合十九大报告关键词为中兴通讯战略决策提出建议,以期为通信领域企业发展提供科学参考。     

企业专利威胁预警的概念模型及实证研究

【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,为企业参与专利威胁预警工作 提供理论支撑。【目的/意义】从影响企业专利威胁形成的技术研发人员因素出发,确定评估维度,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,利用构建的企业专利威胁预警 的“卡带”模型可以指导企业从技术研发人员角度对企业在各项技术领域中所面临的专利威胁进行评估,有助于实 现对企业专利威胁进行更为有效的识别与预警。【创新/局限】本文的创新主要体现在以HCM理论框架为基础,从 创新型人力资本存量、人力资本质量和人力资本维持时间3个维度对企业专利威胁进行评估,进而构建企业专利威 胁预警的概念模型。研究局限主要表现在对于相对技术研发能力维度的测度主要采用的是技术研发人员的专利 申请数量,尚未从专利申请质量角度对该评估维度进行测度。     

基于失效（有效）专利文本聚类的技术主题演变研究

失效专利信息对技术主题研究具有重要价值， 而挖掘技术的普及让失效专利信息的充分利用成为可能。基于中文文本聚类，分别对失效专利、失效/有效专利、有效专利进行聚类分析，探索失效专利和有效专利之间的联系，运用桑基图（Sankey diagram）将结果可视化，根据专利流的走向来判断技术主题的新生、消亡及发展状况。并且，以LED封装产业专利数据为研究样本进行技术主题分析，结合产业文献验证分析结果的正确性。将专利的法律状态作为研究维度，为产业技术主题研究提供一种全新的观察角度和分析方法，也给企业充分挖掘失效专利信息提供新的思路和借鉴作用。     

基于德温特专利引文网络的技术演进路径研究*--以太阳能电池技术为例

阐述了基于德温特专利数据实现技术演进路径的识别原理、分析思路和实现方法。根据德温特专利数据的结构特点,采用C#编程对专利数据进行处理;采用Ucinet软件实现专利引文网络的构建;利用pajek软件的spnp算法提取技术演进路径。还以太阳能电池技术为例,提出了技术发展阶段和专利引文网络构建技术演进路径的新思路,通过识别并绘制其技术演进路径,更准确地挖掘该技术未来发展趋势,既丰富了预测技术未来发展趋势的方法体系,也可为企业制定技术发展战略提供参考。     

创新导图在技术创新路径选择中的应用研究

随着全球化竞争趋势的日益加剧,企业需要不断地进行技术创新才能在市场上获得优势地位,如何识别技术创新机会、并选择有效的技术创新路径成为企业当前亟待解决的难题。在评述国内外主要技术创新方法的基础上,构建了基于创新导图的技术创新路径选择模型,并以德温特专利数据为基础,构建了太阳能光伏发电技术领域的创新导图,探讨了该领域技术创新路径的选择过程。     

基于多维空间专利地图的技术机会分析

在总结知识发现规律及现有技术机会分析方法基础上,提出基于多维空间专利地图的技术机会分析方法,并对多个创新维度的定义进行阐述。同时,以手机供电系统为例,检索1997—2016年的相关专利作为数据来源,从多个维度提取有效专利进行聚类总结,构建手机供电系统的多维空间专利地图,结合总体态势分析、技术关联度分析,找出该领域的技术密集区、稀疏区和空白区,识别出可能存在的技术机会。最后,对研究结果进行分析与总结,为企业相关生产活动提供科学决策的理论支撑。     

基于专利特征的人工智能领域核心技术识别及发展趋势分析——层次分析（AHP）-熵权法

人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力,为助力中国人工智能产业实现核心技术突破,构建识别人工智能领域核心技术的方法并分析其现状。以智慧芽专利数据库收录的2000—2020年人工智能领域专利为数据源,从地域、申请人和国际专利分类号（IPC）层面分析人工智能领域技术的分布和发展情况;构建涵盖技术、法律和经济三维度的核心专利识别指标体系,基于层次分析（AHP）-熵权法的核心识别模型进行人工智能领域的核心技术识别。结果发现：世界人工智能技术正处于快速增长期,逐渐形成以企业主导技术创新模式;中国在体量和应用多元化上有所突破,但发展不均衡,核心技术研发存在一定短板;识别得到的14项核心技术均为美国持有,集中在语音识别、通信传输、电数据处理、图像分析技术领域,美国在人工智能产业领域占据主导地位,技术研发重心逐渐扩散,已经涉及医疗、交通、物流以及金融、工业等各个产业领域。所筛选出的核心专利符合世界人工智能技术领域发展现状,证明基于专利属性特征构建的三维核心技术识别模型具有一定的科学性和有效性。最后基于研究结论,从政府、企业和研发方向等方面对中国人工智能发展提出建议。     

欧洲专利局专利法律状态数据深加工关键问题研究

不同数据库法律事件代码的多来源和不一致性给专利法律事件的分类和数据深加工带来较大阻碍，目前尚未形成层次化、系统化的分类体系架构。对此，以欧洲专利局（EPO）提供的全球专利法律状态XML数据为研究对象，详细介绍数据覆盖范围以及不同类型交换数据的数据格式；基于对PatSnap、INNOGRAPHY、incoPat、SooPAT、万象云和佰腾网等国内外知名专利检索分析平台中的专利法律状态对比，把EPO专利法律状态归纳为在审、授权、有效、失效、技术转移和其他六大类，并根据各类别在专利生命周期中出现的位置，对专利当前法律状态的有效性划分为在审、有效和失效3种状态，同时将4 000多个EPO法律事件代码中的转让代码和专利许可代码进行详细分类标引，针对专利法律状态分类体系构建、专利当前有效性判定、专利技术转移分类等关键问题，对EPO专利数据进行结构化解析和深加工，从而构建EPO专利法律状态数据库物理模型，为提高专利检索和分析工作的质量及效率提供支撑。