企業專利情報分析初探

閆文龍 段曉玲

企業專利情報分析初探

閆文龍*段曉玲*

專利情報分析必須保證準確和有用，筆者在堅持該理念的基礎上，在文中對專利情報分析如何進行、如何展現以及如何得出結論進行了初步探討。尤其在技術路線、各情報間的牽制關系等細節的解讀方法上，結合了自己不斷嘗試的經驗。同時也分享了專利情報分析項目在執行中遇到的困難、誤區和解決之道。

專利分析 技術路線 牽制關系

一、引 言

專利情報分析逐漸成為專利行業的一個熱門領域。大家投入很大精力來研究和實施這個項目主要基于兩方面目的：一方面希望運用大數據的概念，將海量的專利信息利用起來，或為拓展思路，或為未來布局方向提供參考；另一方面是將研究結果捆綁在數據庫服務或咨詢服務上成為專利情報分析模塊，這為既有產品提供了很大增值空間。但無論基于何種目的，從事專利情報分析的人員往往會沿著如圖1的進階路線不斷進步。

圖1 專利情報分析進階路線

筆者目前在第三階段遇到很多困惑，也在不斷思考第四階段到底應該是什么。本文將詳細闡述筆者在實施專利情報分析項目過程中的心得、收獲及困惑。

二、確定分析目的

專利情報分析方法眾多，從業者容易留戀于各種圖表而忘掉最終要得到什么結論，這樣的分析只能停留在“報告”的層面，無法得出真正有用的信息，導致從業者在數據處理、圖表制作上投入的大量精力因沒有任何深層次的分析，而很容易被全面否定。專利人員在數據處理、圖表制作、圖表修飾上多不擅長，因此萬不可將所有的成果僅停留在圖表層面，我們需要給出的是能夠給管理層以警醒，給研發以借鑒和指導的內容。

筆者將文中實例的分析目的定為如下幾點，不求全面，但求有用。

（1）探索某行業的主要公司是誰，各主要公司的技術強項在哪里。

（2）各主要公司的專利壁壘在哪里，關鍵專利和周邊專利在什么層面。

（3）各主要公司的各技術路線發展情況，各階段的研發熱點分布情況。

（4）該行業整體的專利布局現狀，各主要公司通過專利形成的牽制關系如何。

（5）該行業整體的專利布局空白點在哪里。

（6）本公司技術強項在哪里，與行業專利布局現狀是什么關系，存在何種風險，是否與競爭公司形成有力制衡，未來布局可向何處發力。

三、認清工作理念

前文強調，專利情報分析應該提供真正有用的信息，有用信息的前提是信息準確，準確要求我們要更為專業和嚴謹。以對有用、準確、專業和嚴謹的極致追求作為專利情報分析的工作理念，要求管理者在項目實施過程中不斷以該理念作為準則進行決策和管控。

四、組織人力

專利情報分析過程涉及檢索、閱讀、解讀、統計、分析、呈現等環節，考慮到工作理念的堅持，對人力也有較高的要求。

這里尤其需要強調的是，幾乎全部的參與者都會涉及專利閱讀和解讀。

（1）專利閱讀需要非常熟悉專利文件的行文特點和用語特點，這樣有助于提高閱讀效率和準確性。

（2）專利解讀是在專利閱讀基礎上對專利技術的辨別和總結，從分析結果來講還要求通過技術方案確定其解決的技術問題和實現的技術效果。這要求較強的理解能力，同時最好具有一定的相關行業技術背景，如果停留在當前專利本身的文字記載，我們發現專利文件要么在強調自己的方案有多好的技術效果，要么對發明原理和基本的技術效果含糊提及且一筆帶過。這多源于專利申請人的專利撰寫特點或者所謂的撰寫技巧。對于夸大技術效果的專利，解讀人員會很容易掉進專利申請人的陷阱，無法甄別專利技術方案的瑕疵。如果具有基本的技術背景，你會發現這些看似優質的專利方案的相當一部分或有實施難度，或有其他方面的重要缺陷，而剩下的極少專利才是你需要重點解讀以得出分析結論的基礎。而含糊提及效果的專利，對于解讀人員是非常頭痛的事情，我們驚喜地發現這樣的專利數量著實不少，尤其是在某些歷史悠久的亞洲公司身上極為常見，這種專利的解讀對技術背景的要求更高，因為專利本身幾乎沒給你提供任何可用的參考信息。

正是因為上述提及的專利撰寫所存在的若干問題，如果專利解讀人員不能夠以技術的角度甄別專利，最終的分析結論將會出現很大笑話，這不是一個可以利用技巧來克服的問題。如果你在企業內部處理專利分析實務，不要一直將自己超脫于技術本身僅停留在法律層面，如果你在事務所中試圖開展專利分析業務，請務必保證你對某一個技術領域的專利申請實務處理非常熟悉，如果你在觸碰一個新行業的專利分析業務，請務必與相關行業的公司研發人員進行密集和不斷溝通，以不斷保持最底層和最新鮮的技術信息。

考慮到上述顧慮，很多人會嘗試拉入研發人員加入項目組，幫忙解讀專利，試圖降低專利部門的工作負擔，同時也提高專利技術的甄別能力。很多真正實行該計劃的人很快會發現這根本不現實：時效糟糕、解讀偏離重點、帶著偏見未作仔細閱讀就盲目批判個別專利的情況極為常見，這根本無法保障解讀的正常進行。所以更合理和更靠譜的方法是專利部門主導，必要時求助研發人員的專業意見，而不要將整個環節的解讀全部脫手于研發部門，但物極必反，專利部門也要避免閉門造車。

五、檢 索

檢索的全面性保證了后續分析的準確性，同時遺漏了關鍵專利的檢索結果也會使分析報告變成一堆廢紙。檢索全面性和分析主題的范圍界定具有很強的關聯，在檢索能力受限的前提下，建議將分析主題定在檢索全面性能夠控制的范圍內，這是一種必要的取舍。

同時也有一些變通的辦法，比如我們原本要分析3D顯示行業內實現2D/3D兩種顯示模式切換的所有專利，然而現實中，直接檢索這一主題（即3D顯示領域中能夠實現2D3D可切換的技術）無法保證檢索結果的全面性和準確性，原因至少有兩方面。

（1）這個主題下的技術實現方式有很多種，分析前你既無法窮舉，又如何能總結全部關鍵詞？如果僅以效果“2D3D可切換”作為檢索要素進行檢索，很多關鍵專利都未明確提出此效果類的關鍵詞（即便是在說明書中），這在實踐中閱讀專利時已經證實。

（2）退一步講，即便熟知這一主題下的所有技術實現方式，針對每種方式總結的關鍵詞也會存在極大遺漏，這在實踐中也經常發現，常見的特點是：中國企業有時會用工廠內術語撰寫專利、日韓企業會用非常抽象且翻譯成英文之后更不知所云的表述方式，很多情形想象不到，某些專利更是只有在看到附圖后才能判斷是否屬于這一主題。

但幸運的是，我們能夠保證更大領域，即3D顯示技術的專利被相對全面地檢索到，由此我們需要做的就是先檢索3D顯示技術這一更大領域的專利，再從中人工挑選判斷哪些專利能夠實現2D/3D技術可切換。這個方法看起來非常笨拙，所花時間超出想象，但卻是從專利角度準確看清一個全新領域全部技術形態所需要付出的代價，實際上過程中往往也會獲得與努力相稱的更多知識和經驗收獲。

當然，在上邊大前提下，也可以通過一些輔助方法來盡量平衡時間與成果，這取決于所有人員的經驗、團隊主管的管理智慧等。

此外，我個人非常不建議輕易在一個大的主題下分析全行業的專利，后續的閱讀、解讀以及分析等各環節都要面對海量數據的考驗，極容易出現虎頭蛇尾的結局，不僅會無奈放棄對專利深度的解析，無法得出有用的結論，且還可能由于數據量巨大而不得不批量進行技術分類等操作，都會帶來不可想象的嚴重后果，例如同一個或相類似的術語，不同公司的定義完全相反，需要借助全文理解或附圖才可判斷其真正的技術類別。

六、閱讀和解讀

（一）閱讀開展方法

同一個專利族的所有專利在閱讀時可以暫時僅閱讀一篇，所以在進行閱讀分工之前，應首先將專利檢索結果按照專利族進行匯整，可以最理想地降低專利閱讀量。

如果習慣逐個申請人的方式分組閱讀，那么建議在閱讀某一申請人的專利族時，按照專利族的最早優先權日先對結果進行排序，這樣可以達到由簡入難的合理閱讀目的，同時也可能在過程中體會到技術發展路線的蛛絲馬跡。

實際上按照申請人進行分組逐一進行閱讀的方式有很多實實在在的好處：

（1）同一申請人的專利技術范圍比較集中，用語統一，閱讀起來比較順暢，也更容易發現技術發展路線的線索。

（2）如果整個分析主題的專利數量較大，有時要考慮時效和成果的權衡，按照申請人分組逐一分析，可以形成階段性分析結論，并在后一個申請人專利分析時，可以代入前幾個申請人專利分析的結論進來，這對團隊內部的每一位參與者都很有幫助，否則大家會一直忙卻看不清方向，當然對團隊外看來也有階段性成果，所以這是一個對內對外看起來很理想的工作方式。

（3）對于達到本文所提出的分析目的，行業內主要公司的專利布局結果足以決定整個行業的格局，其他大量的專利內容及數據的影響力和可借鑒性十分小，故也可在權衡多方因素后以申請人的維度對整個項目進行界定，適當停止閱讀和解讀范圍。

（二）解讀維度

閱讀每一篇專利文獻時同步會進行解讀。解讀維度來自分析目的所需的加工信息，通常包括如下幾個維度（我們統稱為“專利信息解讀維度”）：

（1）技術類別，或稱技術方式，比如實現2D/3D可切換有幾種實現方法，這里每一種方法就是一個技術類別。

（2）技術改進層面，即專利所主要討論的改進點是什么層面的什么環節。層面例如可以為產品結構、工藝、設備；而環節是對層面的再劃分，例如產品結構層面，可能包括基板層面、配向層面、電極層層面、3D光學元件層面等環節。

（3）技術問題，或稱功效，即專利方案能夠帶來的直接效果和間接效果。

（4）應用場景，這在專利領域人員來看會匪夷所思，專利怎么會限定應用場景，這個維度無法解讀，但在很多研發人員的角度看來此類信息標注十分有用。實際上部分專利確實限定了它所應用的場景，比如有些3D顯示技術專用于投影而不用做平面顯示器。這一維度不需要對每篇專利文獻都能夠成功標注，但只要能夠標注出一篇，對后續其他目的的利用也是有很大意義的。

以上這些維度的信息實際上也是專利文獻內在邏輯的基本組成部分，因此解讀這些信息對于專利從業人員會比較容易入門。

我們同時對比了研發部門的解讀維度，發現兩個部門解讀專利的角度幾乎完全不同，比如研發部門會仔細去看一件專利中到底通過哪些具體手段進行實施，原理是什么，他們所解讀的維度往往如下（以下統稱“研發信息解讀維度”）：

（1）技術原理，即本質上屬于哪一種技術，這與前文中的“技術類別”很像，但結論往往不同，研發人員更愿意歸納和判斷真正的技術原理，而專利人員更愿意從某些關鍵結構部件的類型來判斷技術類別。比如在3D技術領域中，通過狹縫光柵（Barrier）實現左右眼視圖分離是一種公知的技術，專利人員在發現專利是利用狹縫光柵實現3D顯示時，更傾向于將其定義為“狹縫光柵”技術類別，即便在狹縫光柵器件置于顯示面板和背光之間（我們稱為“后置”）也是同樣結論。研發人員認為后置的狹縫光柵實際上通過對背光方向進行調節來實現3D顯示的目的，因此認為這是一種“指向性背光”的技術原理。這并不僅是公司內部的一種意見分歧，行業內不同公司的意見也有不同，這會直接反映在專利文件之間彼此矛盾的描述上。同樣也能解釋以關鍵詞作為線索進行快速分類是有很大風險的。我們發現各種專利分類號標準也存在類似問題，比如CPC分類號常使用器件類型進行分類，這對判斷“技術原理”和“技術類別”基本提供不了任何幫助。

（2）器件1-N的具體類型，研發人員試圖從專利中尋找整個方案的每個組成部件的具體類型，比如整個顯示系統的光源是什么類型，調制系統是什么類型等，這些信息從一般的科技文獻中比較容易獲得，但在專利文件中無法直接鎖定。大家應該很容易理解這一點：專利說明書中經常會寬泛列舉一個部件具體可以為……很多種具體類型，也許極少情況下能夠通過逐一排除發現專利方案其實僅能使用一種類型的部件，但這需要相當專業的甄別能力。

（3）其他關心的技術環節。

以上兩種維度都適合后續的篩選操作。比如有人關心解決某一個核心問題的全部專利，那可以在“技術問題”一列進行篩選；有人關心特定器件進行組合的專利，那可以在相應的“器件類型”列進行篩選。注意這里的篩選基于人工解讀后得來的信息，而非專利文件原有的文字表述內容。雖然我們極不情愿將自己的解讀結果做這個比較保守和淺層次的用途，但現實中確實會有很多研發人員、管理層甚至銷售部門想直接了解某些需求的專利情況，從以往已經閱讀解讀的專利列表中進行快速篩選，確實是一種比較高效的方法。同時這方面的用處在專利分析項目立項以及結題時有助于讓決策者理解項目成果的可用性。

我們發現研發信息解讀維度在后續進行技術空白點的尋找時更好用。在專利信息解讀維度的基礎上尋找技術空白點，我們進行交叉分析的兩個維度經常是技術問題和技術類別，或者交叉分析技術問題和技術層面。無論是哪一種選擇，得到的空白點都是這樣的結論：“解決某個問題在某個領域或某個技術層面，還沒有人申請專利”，但距離得出技術方案還有很大一步。在研發信息解讀維度的基礎上，交叉分析的兩個維度或多個維度往往是各環節部件之間的交叉分析，結得到的空白點往往是“利用A1部件實現A環節，利用B2部件實現B環節，利用C4部件實現C4環節的整個系統，目前還沒有專利申請過”，下一步動作就是向如何組合A1、B2和C4，顯然距離得到技術方案近了許多。利用專利信息解讀維度進行技術空白點分析的過程還有其他困惑，將在后文的“八、技術功效矩陣圖探索”中詳細闡釋。

某些專利會討論多個技術問題，比如主要發明點解決一個問題，其中一個或幾個實施例又能進一步解決另一些問題。類似地，有些專利也會討論一個發明點在多種技術類別上的適用，將發明點應用在每個技術類別上進而得到一個個具體實施例。這些情況產生了針對一篇專利文獻在一個解讀維度上是否該給出多個分類的問題。我們認為從嚴謹性上講，需要根據專利自身的全部內容盡可能給出全部的分類，無論是這些分類數據用于后續篩選操作，還是用于技術空白點分析，都要求全面和準確。對一篇專利文獻的一個維度上給出多個分類，將對后續基于分類的數量統計方法提出更高的要求。同時我們發現部分專利數據庫產品所提供的在線分析功能，也限制了用戶在對專利進行自定義標引時，針對一個維度只能給出一個類別。故我們在進行分析數據過程中，基本都在使用Excel軟件及其強大的公式和VBA編程工具，原因是其更靈活，運算邏輯可控、也相對更安全。

（三）標準制定

考慮到后續要做統計和分析結論，解讀的每個維度應該盡量形成分類標準，避免分類內容過雜，無法得出清晰結論，這就是“標準制定”的問題。

我們發現早前相關文獻及大型分析報告中將這一部分通過“技術分解表”的形式確立了下來，同時也有部分商業報告中以“魚骨圖”的形式將技術分解表中的內容以更為直觀和漂亮的方式進行展現，知識產權出版社出版的《產業專利分析報告（第5冊）——立體影像》中對技術分解表內容的定義在前期給我們提供了很多參考。

我們在很多項目中嘗試對技術分解表進行更新和加強，同時也體會到技術分解表何時形成最適合的問題。這將是這個部分探討的重點。

我們在啟動一項全新的專題分析項目時，面臨一個實際的問題是，這個專題是一個相對微觀的范疇，早前的報告無法提供有用的技術分解表支持，因為那些技術分解表太宏觀了。我們嘗試征詢RD專家意見后發現無人能夠給出全面的意見，所以在面對一個真正需要通過分析專利來給所有人新觀點的項目時，很難在解讀專利前就預先形成分類標準。只有在解讀一定數量的專利后，才能通過對五花八門的分類結果進行匯整歸類，得出第一版的分類標準。

此外我們發現過早和過于自信的先行制定分類標準，會降低解讀的準確性。這在以團隊形式分工解讀時尤為明顯。我們發現在未全面了解整個分析主題的技術總體情況時，大家會更愿意將看到的每件專利強制向所謂的“分類標準”進行匹配，尤其是在閱讀很難看懂的某些專利時，通過簡單的線索將其分類到對應的標準名詞中去看起來非常簡單高效，這不僅容易造成判斷失誤，更可能掩蓋掉原本存在的一種新的類別。所以作為團隊主管，一定要鼓勵團隊成員從專利的本質出發給出準確的分類甚至是自定義語句或詞匯，不要過于依賴分類標準，對于這些分類標準外的自定義分類信息需要最后再進行匯總核實，是否需要創立新的分類標準在此時會被經常討論。在匯總五花八門的分類結果時，團隊主管必然要對結果再修正，或者將其歸類到既有標準中去，或者創立一個新分類出來。但無論是哪種操作，都應該盡量保留原始分類結果，因為原始分類結果中往往帶著解讀人員拿不準的疑惑，這些信息對后來糾錯具有很大作用，不要頭腦一熱刪掉這些寶貴的歷史數據。

（四）勤于討論

為保證后期分析質量和預先發現分析結論的線索，我們發現在分工解讀專利的過程中定期討論已解讀的專利基本內容及解讀分類的結果和疑惑都是很重要的工作習慣，至少具有如下用處：

（1）團隊參與者彼此了解其他人閱讀的專利內容，有助于理解自己的部分關聯后續專利的方案原理；

（2）通過討論解讀分類的結果和疑惑，及時發現分類標準的缺陷，并進行更新；

（3）發現某些專利解讀分類的錯誤，及時糾正；

（4）團隊主管了解專利技術內容的整體特點，對后續分析的方向和方法的選擇進行預先判斷；

（5）團隊主管發現關鍵路線的核心專利，為后續技術路線分析提供啟發。

（五）團隊主管匯總解讀結果和核查

盡管專利解讀過程中團隊已經多次討論過專利解讀內容，但團隊主管仍不能省去后期再核查的環節。我們發現在這個環節會與相關負責解讀的人員討論更細節、具體的專利內容和分類內容，同時也會有大量的解讀內容被退回返工。

（六）魚骨圖及分類代碼的使用

前文提到將分類標準以魚骨圖的形式展示，這在最終匯報報告中十分必要。此外對各個類別增加分類代碼標識也很實用，相應地在專利的解讀數據中也應該包含這些分類代碼標識，這對后續利用函數進行統計運算非常有幫助。圖2是一個帶有分類代碼魚骨圖示例。

圖2 魚骨圖示例

七、常見統計方法排查

在完成專利的解讀后，就會進入后期的統計分析，自此開始進入尋找結論的環節。通過前面的解讀，專利信息已經包括自有法律信息和技術解讀信息，利用這些信息完成一維、二維、三維層面的統計分析能夠觸及宏觀和微觀層面。在專利分析人員成長的第一階段，各種統計方法所需的數據加工方法、統計實現算法、圖表繪制方法是基本功，隨著后續實際項目的積累，也會不斷完善新的統計方法和繪圖方法。

截至目前，我們從申請年（最早優先權年）、申請人、發明人、申請地域、法律狀態、技術（包括技術類別、技術層面等）、功效、引用關系幾個維度整理了各種一維、二維和三維的分析方法，并以表格的形式將各種分析方法名稱及所需的XYZ坐標系選擇進行了整理。所列方法均是借助現有辦公輔助軟件可以實現的方法，其他對數據和算法要求較高的方法均未列出。具體的分析方法借鑒了知識產權出版社出版的部分《產業專利分析報告》及其他關于專利分析和圖表制作的書籍。每個單元格中填寫的專利分析方法為借助該單元格所在行的維度名稱和所在列的維度名稱進行組合分析的方法，對角線處單元格中填寫的專利方法為一維分析方法。圖3給出了示例。

圖3 專利分析方法梳理

圖3中所列統計分析方法涉及大量的宏觀層面分析，這些分析方法在實際的商業報告中非常常見。同時還有未示出且借助常規工具較難實現的更高階宏觀分析方法，比如借助多維度專利衡量指標的專利重要度排序算法（旨在尋找重要專利）、競爭對手競爭力排序算法、專利價值計算算法等。在企業中實際處理大量專利分析后，我們發現上述宏觀分析方法有若干缺陷（雖然我們仍需要在報告前部加入管理層希望了解的宏觀分析數據），所以對此方面的分析方法及某些商用數據庫中的自動分析模塊抱有謹慎態度。

某些宏觀分析方法過于依賴專利數量，雖有一些擴展出來的指標特征，但這些指標特征的計算仍過于呆板，不能反映整個行業的技術發展現狀、熱點問題、技術難點等真正影響行業走向和企業決策的信息，雖然我們不愿承認，但我們發現從研發的角度來看，某些公司具有一件對行業具有關鍵作用的專利就足以對抗專利數量龐大的若干競爭對手，對一家公司的影響力判斷也往往是由幾件關鍵專利決定，其他數量龐大的專利基本如同廢紙?？雌饋碓谒惴ㄔO計時討論的修正或小缺陷（Bug）恰恰是真正的決定因素。因此主要依賴數量和指標的統計分析方法至少在我們所分析的行業中與現實相去很遠，也與研發和生產現狀脫節。

很多人埋頭做完宏觀分析后，會與產業實際現狀進行比對，對用數據說話的直接結果進行驗證，如果一旦出現矛盾，還要蹩腳地去解釋原因。這產生了一個悖論：分析是為了給讀者以新的和更深的結論，不是對已知結論的再闡述，為結論矛盾再去解釋的處理方式會使讀者產生對分析方法本身和分析團隊專業性的質疑。

以上疑慮導致我們在使用宏觀分析方法時非常謹慎，僅使用一些簡單但穩定的方法。但我們相信大部分宏觀分析方法對于某些特定應用場景下仍是唯一的可操作的處理方式，只是在用來為企業內部重要決策提供信息支持的微觀分析報告中，暫時不能濫用。

八、技術功效矩陣圖探索

在回答“我們公司該向哪個方向布局專利”這個問題時，會很自然地想到“向布局空白處”進行布局。尋找技術空白點和技術熱點的一種方法為技術功效矩陣圖，可以以表格或氣泡圖的形式呈現兩個解讀維度之間的交叉統計結果。在實際中可以將利用技術類別和技術問題兩個維度進行統計分析，也可以利用技術改進層面和技術問題進行統計分析。

我們進行功效矩陣分析的過程中，遇到最大的難題在于橫軸和縱軸的選擇。我們認為橫軸和縱軸具體定義為哪一個解讀維度，需要考慮到技術空白點尋找的目的，同時也要考慮技術空白點的合理性，這往往需要橫軸和縱軸的解讀維度之間具有較強的相關性。為了提高這種相關性，我們嘗試盡量縮小功效矩陣圖的專利范圍。比如我們僅針對某第一級技術分類的專利，將其包含的多種二級技術分類和技術問題確定為X軸和Y軸。作為一個示例參見圖4的結果。

圖4 以技術問題和技術分類進行分析的功效矩陣圖示例

以此結果我們在嘗試尋找交叉處空白點的過程中面臨兩個主要問題：

（1）很多空白點是一種客觀的不存在，或稱無意義的空白點，圖4中“無意義”的空白點代表某個技術類別客觀不存在這個技術問題。

（2）尋找到真正有意義的空白點后，又該如何補足這些空白點。前文曾經提到，從專利信息解讀維度尋找到的空白點到技術方案之間還有很大一步要跨越。如果研發人員不能積極配合提出方案又或者從根本上對這種通過專利數據分析的方法確定專利申請方向的手段比較反感，那么后續工作根本無法展開。

關于專利部門是否可以自己思考技術方案補充布局空白的問題，我們持謹慎的態度。從目前業界的情況來看，專利的質量和技術的質量關聯度非常高，雖然我們經常說好的專利技術上往往非常簡單，但好用的簡單技術需要具有相當深度技術沉淀的人員經過化繁為簡的方式才能得出，這樣的簡單技術看似簡單，但必須合理和精妙，才能夠成為好專利的基礎素材。

綜上幾點困惑，我們認為這與坐標軸的選擇有很大關系，更深層次的原因可能是早前建立的分類標準不夠合理，使得兩個維度的具體分類標準之間關聯度不夠。

我們同樣探索了利用技術層面與技術問題兩個維度制作功效矩陣圖，如圖5所示。

圖5 以技術層面和技術問題進行分析的功效矩陣圖示例

在這種分析方法中我們面臨的新問題是橫軸和縱軸的分類太多，導致交叉點數量非常多，整個功效矩陣圖中的空白區域巨大，同時非空白區域過于離散。這與技術層面這一維度的分類標準制定得太散有關。但如果分類標準制定得太過少和集中，雖然會改善上面的氣泡圖效果，但會隱藏專利之間的細節區別。作為分析人員，如何定義分類標準使得兼顧功效矩陣圖的效果和專利內容之間的區別，是需要不斷探索和改善的。

九、技術路線圖

技術路線圖的整理幾乎全部依賴于對專利文件內容的閱讀和解讀，數據支撐所起的作用非常小。我們認為截至目前最為穩定、安全和有用的信息結果就是技術路線圖。我們對技術路線圖的定義為：借助直觀的圖表，以專利文件為信息來源，呈現特定領域和特定公司的關鍵技術點內容、走勢及彼此關聯。更為直接簡短的概括方式為找到一種能記住所有專利的方法。

技術路線圖最初階段僅能做到將關鍵專利/全部專利以時間的橫向順序排開，再以技術或者問題的角度縱向分類，如《專利代理》雜志2015年第3期中題為“E Ink公司電子紙柔性顯示屏專利申請布局分析及啟示”一文中曾經記載的圖6，這種展現方式的問題在于沒有建立專利之間的關聯。

圖6 缺少專利間關聯關系的技術路線圖示例

添加專利之間的關系可以借助引用關系來實現，但專利的原始引用關系數據來源廣泛：有專利申請人撰寫時就引證的數據，有國家知識產權局審查員審查過程中加入的對比文件數據，還有專利申請人提交的IDS數據。這些數據包含很大的噪聲，需要人工對原始引用關系進行甄別和修剪，保留最能體現專利之間關系的主線。我們在實踐中發現某些公司的專利文件中會比較清晰地記載業界公認的前案的技術內容、前案存在的問題，這些信息也會給我們尋找主線提供很大幫助，甚至能夠擴充技術路線圖中的關鍵專利集合。當然大部分的專利沒有很客觀地記載合適的前案，原始的引用數據不具有代表性，幾乎無法使用，此時需要人工甄別專利之間的關系，這對于分析人員的分析對比能力要求很高。

在繪制技術路線圖時我們可以僅針對一家公司繪制其在分析主題下的所有技術分類的技術路線圖，如圖7所示。

圖7 增加專利間關聯關系的技術路線圖

我們也可以橫向對比多家公司的專利路線情況，這時比較理想的方式是將技術路線圖的分析集合局限在一個技術類別內，為每個技術類別分別繪制多家公司的技術路線圖，可以將圖7中的技術類別替換為不同公司維度即可實現。

無論是在一張圖中繪制同一家公司的多種技術類別的技術路線，還是繪制同一技術類別的多家公司的技術路線圖，除了極少數分析主題的專利數量較少外，大部分的分析項目中如何選取技術路線圖中所需的關鍵專利是避不開的關鍵問題。通?？梢詫⑺袑＠凑兆钤鐑炏葯嗄觏樞蚺帕?，從技術特點的轉變點、新技術的出現、當年熱點問題等信息角度確定關鍵專利，不建議僅借助同族專利數量、被引證數量確定關鍵專利，因為這充滿了變數和不確定性。

當年熱點問題的數據需要對原始解讀數據中“技術問題”進行統計分析，利用Excel工具中的相關函數可以實現這一目的，同時借助“條件格式”的設置按照數值填充不同深度的顏色，可以更直觀地顯示不同年份討論相關技術問題的專利族的數量。圖8左上角單元格填入技術類別代碼，表示分析局限于T2技術類別，第一列為各技術問題的代碼，第一行為最早優先權年。

圖8 核心技術類別的熱點問題分布統計圖

我們認為技術路線圖的結果可以具有如下用處：

（1）提供了一種能夠看清和記住某一技術類別或某一公司的全部專利的方法，而非僅停留在專利數據清單的層面。

（2）為后續分析不同公司的專利牽制關系提供依據。

（3）整理競爭對手熱點問題的解決方案思路，為研發提供信息支持。

（4）遇到研發項目立項時快速給出全面準確的競爭對手專利布局現狀的結論，內部專利提案檢索評審時快速鎖定前案。

（5）盡可能早地確定本企業的新專利在全行業的定位，與其他競爭對手專利之間的關系。

十、專利牽制關系分析

在各個技術類別的技術路線繪制完成后，在不同技術路線上不同公司的專利牽制關系開始變得清晰。我們暫時認為表格是呈現牽制關系結論的最直接形式，比如可以采用表1的形式。

表1 牽制關系表

本節內容仍在不斷探索中，請讀者諒解。

十一、小 結

我們在如何通過專利分析得到準確和有用的信息上進行了一定摸索，在很多后期分析環節尚存大量需要攻克的難題和疑惑。我們認為過程中對專業、嚴謹、準確的追求極為重要，這是我們開展這些項目的立足之本，無論是咨詢公司為客戶提供信息服務，還是企業專利部門為研發部門提供信息服務，都要堅持這一理念，相信專利信息分析結果沒有半成產品，更沒有折衷產品，否則所有的努力結果都會被打上不實用或不準確的標簽。

張家港康得新光電材料有限公司。