近年来，全球的专利申请趋势几乎从未停止增长，而专利数量通常被视为科技创新和发明产生的一个重要衡量指标，其中所体现的创新活动，长期以来一直是经济增长的关键驱动力。在目标地区获得专利权对于保护技术发明至关重要，但这也仅仅是知识产权生命周期的起点，后续的专利组合续展管理和商业化运营能够真正展现其具有的战略价值。
多数的专利申请人都面临着成本压缩、竞争加剧和刻不容缓的市场压力，而在专利申请前期工作中投入的人力和资源越多，则更加希望在专利资产运营管理阶段获得与之对应的收益回报。即使仅拥有较小规模的专利组合，其中也可能蕴含不容忽视的商业价值。对于已授权专利或在审中专利，甚至是处于萌芽期的发明创意，都需要利用合理的分析工具和方法妥善管理整体专利组合，在最大化专利资产价值的同时，发现潜藏的风险或威胁。因此，基于增强高质量数据、人工智能技术和复合分析维度的智能化工具及分析手段，是解决现阶段专利管理运营难题的有效解决方案。本文将浅析专利组合梳理、专利诉讼风险监控、专利资产合理化运营的具体工具和关键方法。
1. 行之有效的专利组合盘点
对于企业/机构/院校中负责专利业务的内部人员来说，获得特定申请人的专利相关情况，如专利申请态势、法律状态概览、专利分布或技术布局等能够衡量创新表现的关键信息，将会大幅度提升专利组合梳理及盘点的工作效率。同时可以与竞争对手的专利组合做横向比较，直观体现出现阶段专利布局的优劣势。如图1所示，可以将不同分析维度的可视化图表整合在同一个平台，对于全球专利布局、TOP 25技术焦点、专利状态总览等重要信息一目了然。可以快速得知该公司在美国地区的专利申请数量最多且增速最快，技术布局点主要和软件产品、数据存储交换和数据库应用相关。
图1：专利组合状态摘要
（来源：科睿唯安数据分析平台）
而对于需要深入分析的一批专利组合，可以利用Innography智能信息分析平台，对于所拥有专利组合进行定期盘点，首先基于技术分类要求、战略性新兴产业分类或项目课题名称将相应专利划分到不同类别，并可实时调整分类策略，实现方便快捷的分类结果分享。如图1所示，可以按照“新能源汽车”的不同构成要素对所拥有专利进行标引分类，并可对分类数据集进行统一项目管理和单独技术分析。
图2：专利组合分类管理
（来源：Innography智能信息分析平台）
在完成专利组合分类之后，还需要基于一定判断标准对各项专利的价值进行定量评估，可以利用PatentStrength专利强度评估模型对分类数据集进行定量打分。其中PatentStrength模型主要基于超过30个与专利强度具有统计显著性的因子（前向引用次数、专利寿命、有效状态、发明人数量、权利要求数量等），由图2可知，划分到“车机系统”的专利组合评估结果中，约1/3以上的专利属于潜在的高价值专利，技术布局聚焦于数字计算、电话/数据传输系统、汽车电气系统，同时针对位于中段分值部分的专利也可以进行一定程度的技术挖掘（假设评估分值高于70分以上为潜在高价值专利）。除了按照示例中的“十分位值”评估模式之外，还可以基于“四分位值”的评估分值对专利组合进行定量评估。
图3：专利强度具体分布（十分位值）
（来源：Innography智能信息分析平台）
2. 专利的诉讼风险监控
在对现有专利组合进行初步盘点之后，需要对涉诉专利进行重点监控，实时了解当前诉讼状态和案例进展。可以对不同项目类别下的专利组合分批进行诉讼监控，图4展示了基于“车机系统”的专利公开号，对于相关的涉诉案例进行监控及预警，实际监控的案例类型则可以按照具体需求进行选择，如仅监控侵权诉讼和行政无效的案例。一旦收录了与之关联的新案例文书，可通过预警邮件中的文书查看链接详细阅览文书内容，从原始文书中提炼法官的判罚依据和结论陈述，以用于优化后续的抗辩逻辑。
图4：专利涉诉情况监控预警
（来源：Darts-ip 全球知识产权案例数据库）
同时可以按照公司/机构层级来汇总所有的诉讼数据，即全局监控自身或竞争对手的专利组合，第一时间获取诉讼发展态势、涉诉最多的专利列表、重要涉案当事人、司法辖区分布等重要信息。可从图5中发现，Avaya公司的专利侵权案件数量在2012和2017年达到峰值，近年又开始出现专利异议案件，且诉讼多发地主要包括欧洲地区及其欧盟成员国。其中总体案例中约26%的专利诉讼案例都和NPE（非执业实体）有关，因为NPE实体不同于进行实际生产、销售或提供相关商品/服务/技术的企业，而是作为原告方通过富有攻击性的主张或诉讼来行使专利权，所以对于由NPE发起的侵权诉讼一类案例应特别关注，统计分析NPE的诉讼行为和案例判决结果，在未来可能发生的涉NPE诉讼案中占据有利地位。
图5：诉讼信息状态摘要
（来源：科睿唯安数据分析平台）
3. 潜在许可对象的快速识别
在做出专利组合的合理运营决策之前，还应该对专利组合的转化潜力加以评估，可从专利权利要求的保护范围、侵权可视度、未来应用潜力等角度筛选出具有较高转化潜力的专利，并可同时深入分析该批专利的引证情况，识别对高转化潜力的专利进行引用的主要公司或实体。图6中展示了筛选过后的高转化潜力专利的引证情况，发现“车机系统”中转化潜力较高的专利多被福特汽车、丰田汽车、通用汽车、现代汽车等国际汽车巨擘所引用，也有如Apple、DGS的部分科技类企业进行引用，预示相关的专利可以在汽车制造和车载技术开发类的企业中寻求转化机会。
图6：专利组合引证情况
（来源：Innography智能信息分析平台）
专利业务人员也应对与“车机系统”相关的技术或产品执行尽可能广泛的检索，从而识别出相似技术或对应产品，将其涉及的关键特征与权利要求内容进行对比，制作权利要求比对表，清晰梳理专利中技术方案与相似技术/产品的映射关系。后续则需要判断识别专利组合的潜在转让及许可对象，可以通过“潜在许可检索”基于高转化潜力专利进行潜在受让方的智能化检索。从潜在许可对象列表中可以识别未来的可能合作方，如Airbus、博世公司、Bestop、Nissan等均在探索研究与“车机系统”相关的技术方向，同时也能发现潜在受让方的与高转化潜力专利相关联的对应专利，为最终的专利组合运营决策提供有力的数据支撑。
图7：专利组合潜在许可情况
（来源：incoPat全球专利数据库）
智能化数据分析技术依然处于功能扩展和模型优化的探索之中，而充分利用智能化分析技术带来的便捷性与准确性，并结合完整的专利盘点工作流程和合理的管理运营策略，才能最大程度激发知识产权的全部潜在价值，维持自身的技术优势，提高研发创新效率，以形成健康良好的专利管理运营生态环境。
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