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专利分析项目中的技术标引究竟应该由研发还是IPR执行

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专利分析项目中的技术标引究竟应该由研发还是IPR执行
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企业信息
苏州广正知识产权代理有限公司
实名认证 企业认证
成立年份:
2009年
经营模式:
服务商
企业类型:
企业单位
主营产品:
苏州专利申请,苏州商标注册,苏州高企申报代理,苏州发明专利申请,苏州实用专利代理,苏州专利无效申请,苏州专利侵权诉讼,苏州专利法律服务,苏州专利公司
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江苏省苏州工业园区东环路1580号万宝商业广场608室
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最后更新
2024-05-07 11:49
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     专利分析中的技术标引,究竟应由研发部门来执行,还是应由知识产权(IPR)部门来负责,这一问题在业界一直存在不同的声音。

    专利分析工作,特别是专利地图分析(包括专利导航、专利预警或专利全景分析)项目,构成了企业知识产权部门工作的重要组成部分。这些项目与传统的专利检索分析项目不同,如专利申请前的查新检索、无效稳定性检索分析等,后者仅需要找到准确的专利,而不涉及对大量专利进行逐一标引。

以“自动驾驶”为主题的专利导航或专利地图项目为例,可能需要检索并处理多达数千甚至数万项专利。在完成数据清理工作后,分析人员需要对这些专利进行分类、标引或打标签。这些专利可能被进一步细分为感知、高精度地图、决策等多个模块,其中感知模块又可细分为摄像头、激光雷达等子模块,摄像头模块还可以进一步分为硬件部分和数据融合等软件部分。专利分析工作的目的就是对这些数据进行标引或打标签,将检索到的专利分配到业务部门所需的标签或分类中。

    这一工作的繁杂和耗时程度可想而知,相当于对每个专利进行解读,并将其对应到相关的分类中,或者说为每个专利打上标签。显然,所需打的标签种类越多,专利数量越大,工作难度就越高。在大型分析项目中,专利标引或打标签的时间有时可能占到项目总时长的一半以上,甚至有的项目主要工作即为标引,占比可达80%。

因此,评判一个专利分析报告的质量,标引的质量是一个重要的区分度。如果专利导航或专利地图分析工作不需要进行数据标引,工作量将大幅减少,甚至可以借助软件自动生成。面对这一既费时又费力的工作,究竟应由技术人员还是知识产权人员来执行,业界意见不一。

    实际上,这需要根据项目的具体情境和目标来确定。总体而言,专利分析报告的标引工作应由知识产权分析师负责执行,同时在必要时寻求研发人员的协助。如果专利分析报告的主要目的在于为研发提供技术参考,研发人员提出几个方向或模块,并要求将相关专利分配到这些模块中,那么无论是由研发人员还是企业IPR进行标引,只要标引的准确率符合要求即可。具体由谁来执行标引,应根据人员的工作任务饱和度和技术能力来决定。

然而,如果分析报告的目的是梳理技术路线图、制作功效矩阵、确定核心专利等,那么这类报告的标引工作应主要由知识产权人员负责。因为要准确完成这些分析模块,必须对技术细节和技术全貌有深入了解。否则,如果仅由研发人员进行技术标引,而没有对专利中反映的技术内容进行全面和深入的了解,就无法准确完成上述模块的分析。在这些项目中,如果让研发人员进行技术标引,而由IPR完成报告编写,就类似于让研发人员体验产品,却由IPR来撰写产品评价,研发人员去吃饭,由IPR来饭菜的味道感受,这可能导致报告存在质量问题。

     当然,即使是由IPR完全负责的分析报告,在遇到技术细节问题时,也需要研发人员的解释。在标引工作开始之前,确定具体标签内容时,也需要研发人员的深入参与。只有研发和IPR深度合作,才能制作出符合要求的分析报告。

    鉴于标引工作在专利分析中的重要性,许多人希望这一部分工作能够由人工智能(AI)替代。Maxipat提供了AI自动标引功能。该功能的逻辑相对简单:用户在进行专利分析项目标引时,可以先自行标引约10%至20%的专利,例如,在1000项专利中先标引200项,剩余的800项专利由Maxipat自动标引。这200项人工标引的专利相当于训练数据,告知系统按照前200项的标引方式来处理剩余的800项专利。这里需要注意的是,前200项的人工标引应包含所有标引维度或标签,确保系统按照用户定义的标签维度进行标引,而不是随意创造新的维度。 

    许多人会问,机器进行标引的准确度如何,能否真正替代人工。这个问题很难一概而论,因为机器标引的准确性与用户的数据本身密切相关。也就是说,不同用户使用相同系统时,准确度可能不同;相同用户在不同项目中,AI标引的准确度也可能不同。AI标引的准确度就像薛定谔的猫,具有不确定性。

   这是因为数据的“稀疏性”和用户设置的标引层级直接影响了标引的准确度。例如,如果用户的数据包含汽车、果汁机、药品三大类,且要求AI将相关专利分配到不同的标签,这个任务对系统来说相对容易,因为这些类别之间的关联性很低,没什么血缘关系,即使是性能较差的系统也能进行区分。然而,如果标引数据全部是关于使用“双齿轮”的果汁机,要求系统区分哪些专利的齿轮是串联连接,哪些是并联连接,以及串联连接中是直接由电机驱动还是间接驱动,哪怕只有少数几个标签和层级,对AI来说难度也会大大增加。

原创 佑斌 

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2009年01月20日
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2009年01月20日---
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