張昭昭 王軍雷 王亮亮 孫禹 王靜 冀然 袁丁毅
(1.中國汽車技術研究中心有限公司,天津 300300;2.中汽信息科技(天津)有限公司,天津 300300)
主題詞:優序圖法 汽車專利 申請前 評估模型
IPR Intellectual Property Rights
PCU Powertrain Control Unit
MSE Mean Square Error
RMSE Root Mean Square Error
專利數據是衡量國家創新能力的重要指標,也是企業增強自身核心競爭力的重要資產。2008 年,《國家知識產權戰略綱要》實施以來,中國已經初步形成了良好的創新環境。2020 年,中國專利申請量達到519.4 萬件,連續9 年居世界首位,已成為專利大國。但是,從專利質量來看,還存在著“授權率低、轉化實施率低”的問題,2020 年,我國發明專利授權率僅為47.3%;我國國內有效專利的許可率僅為6.3%,轉讓率僅為4.4%。田海燕指出,國內專利面臨高價值專利缺乏、授權專利轉化運用不足的困境,其最核心的原因就在于沒有開展專利申請前評估。
2020年,教育部、國家知識產權局、科技部聯合印發了《關于提升高等學校專利質量促進轉化運用的若干意見》,意見指出,要開展專利申請前評估工作,以提高專利申請質量,促進轉化運用。王子焉等研究表明,國內已經開展了大量專利價值評估研究,主要針對授權后的專利,評價維度包含專利的技術價值、法律價值和經濟價值,研究熱點集中在評估指標體系、評估方法。與授權專利的評估不同,專利申請前評估的對象是技術交底書,其難點在于可量化指標的選取較難,如針對授權專利,王亮亮等以及鄭思遠等選擇引用專利數量和被引專利數量作為技術指標,權利要求書數量、說明書頁數和是否發生訴訟作為法律指標以及同族專利數量、是否申請國際專利作為市場指標,通過商業數據庫標引和字段讀取智能化手段進行評價,大大節省評估成本,提升評估效率;但技術交底書沒有固定的標準和統一的模板,撰寫人員能力高低不一,提交的文本質量參差不齊,對于通用、客觀指標的選取造成了非常大的困難,難以實現智能化評估。
基于上述背景,本文將利用全球汽車專利大數據平臺獨有的技術領域三維標引體系,基于Patentics、Himmpat、Incopat和Patsnap數據庫的人工智能語義檢索,構建半自動化的汽車領域三維專利申請前價值評估模型。汽車企業可以根據自身發展階段和管理階段,搭建信息化評估系統,針對每份技術交底書,由企業發明人、知識產權管理人員(IPR)和評審專家輸入相應的信息,通過嵌入本文研究的模型,輸出交底書得分,實現對交底書的智能評分,幫助企業在專利申請階段過濾掉大量低質量、低實用性的技術方案,有效節省專利申請和維持成本與人力,提升汽車企業專利授權率與轉化實施率。
對于專利價值評估方面,圍繞專利價值的內涵、評價指標的選取和專利價值評估方法的研究較多。Lee 等認為專利價值包括技術價值、直接經濟價值和間接經濟價值3 個方面;王旭認為專利是包括信息、技術和法律三位一體的概念;許華斌等認為專利價值涵蓋技術價值、法律價值和經濟價值。全球首個專利評價指標體系為CHI Research 公司創建的CHI 專利評價體系,包括專利數量、專利平均被引用數等7 項指標,用來評估企業整體和單個專利價值。隨后,國內外學者們在該專利評價指標的基礎上,進一步展開研究,一般都以技術維度、法律維度和市場維度構建三維一級指標,選取專利數據的可量化指標為二級指標,也有將某一維度進行細分,或結合企業、經營和競爭對手進行維度擴展的指標體系。
專利申請前評估方面,國內外研究都集中在高校的專利申請前評估,包括技術專利辦公室發明披露評估流程、評估指標體系的分析和構建。從國外來看,Rahal等從制度、發明人、技術、市場及商業化、知識產權5大維度提出43個影響專利許可的核心問題,并選取其中12 個最重要的指標,構建專利許可評價模型;Brand提出了要在公司建立發明披露體系,并指出申請前的評估對于技術的商業化至關重要;劉勤和趙乃瑄則分別研究了美國加州大學戴維斯分校技術轉移策略和日本高校知識產權信息服務特點,結果表明申請前對發明進行技術、市場以及法律價值的評估均為技術轉移路徑中的關鍵環節;陳強等通過構建博弈模型探討了專利審查對教職工發明披露和高校專利許可策略的影響,結果表明高校專利質量較差時須進行申請前評估;李亮對高校技術交底書進行分類,并對不同類別的交底書分別建立了申請前評估模型。
綜上,國內外學者對于高校專利申請前評估研究較多,對于企業,尤其是聚焦于某一產業的企業專利申請前評估鮮有研究,對于評估模型的可量化和可操作性也關注較少。李小麗認為,高??蒲心芰姡a業化能力弱,因此申請前評估更注重市場價值,相比而言,企業本身具備較強的產業化能力,而科研能力不足,本文認為在評估時應側重技術價值?;诖?,本文聚焦汽車產業,構建一套專家評審與智能評審相結合的專利申請前評估模型,有效節省汽車企業專利管理人力和成本,提高專利授權率和轉化率,實現專利價值的最大化。
本部分通過指標選取、指標賦值、指標權重確定,建立汽車企業專利申請前評估模型,并進行模型驗證,結果表明,模型可靠性較強;同時明確了專利申請前評估流程,經過發明人、企業IPR 和/或評審專家的協同辦公,實現針對每份技術交底書的智能評分。
為最大化節省評估成本,提升評估效率,本模型擬通過盡量少的指標獲得盡量可靠的評估結果,結合上述文獻調研結果,本文從技術價值、法律價值和市場價值3 個維度當選取6 個二級指標,如表1 所示。

表1 專利申請前評估指標
本文對二級指標的賦值采取定性和定量相結合的原則,其中和為定量指標,由專家提前賦值,由專家或企業IPR 基于檢索得出;指標、、、為定性指標,首先對技術交底書進行規范化處理,即規定統一的模板,將上述指標涉及的選項以勾選的方式設置于技術交底書模板中,并上傳至申請前評估系統,企業IPR、發明人和評審專家均為該系統的使用者,對指標選項進行勾選,指標賦值方法及標準詳見表2。

表2 指標評分采集方法及標準
3.2.1-技術先進性指標評分采集
全球汽車專利大數據平臺搭建了汽車領域三維技術導航體系,包括1 200 多個節點,由來自專利局、行業機構、企業、高校各領域的專家學者共同建立。本文X技術先進性的評分采集借助該導航體系,采取德爾菲法(Delphi),通過對專家進行匿名調查問卷,最終得到不同二級技術領域的技術先進性得分,以新能源汽車和智能網聯汽車為例,評分如表3所示。

表3 新能源汽車和智能網聯汽車二級領域技術先進性指標評分
3.2.2-專利授權前景指標評分采集
馬鑫指出,以專利“新穎性、創造性、實用性”三性為主線的專利評判一直是確保提高專利質量的重要環節,專利新穎性的評價有相對客觀的標準,但主觀性是創造性評判中所固有的,因為不同的評判主體其能力和視角的范圍和邊界均具有主觀性,因此創造性的判斷也成為專利申請前評估過程中最難的一環,現有評估均采用專家評審的方式,人工成本較高。
曹倩指出,語義檢索基于輸入的數據開展機器學習,自動運算文檔之間和詞語之間的關聯性,基于相似度對文獻進行排序,并以此來進行檢索,有效提升檢索效率。國內外已有學者研究過語義檢索對于專利申請文件的查新檢索方式,但是還沒有針對技術交底書進行過研究。本論文通過對比分析國內4大語義檢索數據庫(Patentics、Himmpat、Incopat 和Patsnap)對技術交底書的查新能力,探索利用語義檢索輔助專家評審評價技術交底書授權前景,提升申請前評估效率。
選擇3件授權專利和3件被駁回專利的技術交底書作為研究對象,將交底書中的技術方案作為檢索輸入,結果如表4所示。

表4 語義檢索技術交底查新能力結果統計表
整體來看,被駁回的專利申請,審查員在第一次審查意見通知書中引用的對比文件1,能夠更多地通過語義檢索命中;而最終被授權的專利申請,對比文件1命中率較低,僅專利CN113370992B的對比文件1 CN113119967A被Patsnap數據庫命中;專利CN113012465A的對比文件1 CN107331200A被Himmpat數據庫命中。
從數據庫橫向對比來看,Patentics 表現出較大的優越性,本文隨機選擇的3件交底書中,3件申請被審查員引用的對比文件1 均出現在Patentics 給出的400條結果中的前100條,其次是Patsnap數據庫。
綜上,在評估技術交底書的授權文件時,可以用技術交底書中的技術方案作為語義檢索的技術信息,使用Patentics 和Patsnap 下載5~10 項現有技術文件,提交給使用者,節省檢索時間。
需要指出的是,本文僅隨機選擇了3 件已授權和3 件已駁回專利的交底書作為樣本進行研究,研究結論尚不具備代表性和對全行業的指導性,后續將通過區分不同的技術領域、專利類型進行進一步研究和訓練,得出語義檢索輔助創造性判斷的模型。
采用專家調研的方法確定上述6 項指標的權重,邀請汽車行業專家、企業IPR、知識產權資深專家對指標進行重要度打分(1~10分),共收回39份評分結果,本文采用優序圖法每個指標進行權重賦值。
3.3.1 判斷矩陣
將39份專家調研評分結果輸入SPASSAU在線數據分析軟件中,根據39個專家對各項指標打分的平均值,利用平均值大小進行兩兩對比;平均值相對更大時計為1分,相對更小時計為0分,平均值完全相等時計為0.5分,得到優序圖權重計算表,如表5所示。

表5 優序圖權重計算表 分
3.3.2 權重計算
SPASSAU在線數據分析軟件中,結合優序圖權重計算表,針對每行數據求和,得到指標得分;針對指標得分進行歸一化處理,最終得到權重值,如表6所示。

表6 優序圖權重計算結果
專利申請前評估是一項綜合評價,每項指標從不同角度反映出技術方案的價值,為提高評估的可操作性,使用加權函數法構建專利申請前評估模型,并將專利類型和專利組合兩項關鍵因素作為調節因子,構建模型公式如下:

式中,表示技術交底書得分;X表示各指標評分;W表示各指標權重,和賦值如下:

為驗證模型的可靠性,面向中國汽車技術研究中心有限公司有效專利的發明人開展問卷調研,最終收回有效交底書和檢索報告共24份,采用汽車行業已經成熟并廣泛應用的汽車專利創新評價模型,計算得出授權專利價值作為實際值,通過本模型計算得出預測值,將實際值作為軸,預測值作為軸,繪制散點圖,如圖1所示。

圖1 實際值和預測值對比
計算預測值和實際值的均方誤差(Mean Square Error,MSE)、均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE):



表7 模型評估結果表
從圖1 和表7 中可以看出,預測值和實際值基本均勻分布在函數=的兩側,且和值較小,說明該模型預測得出的交底書價值有可靠性較強。
從模型指標權重來看,技術先進性指標權重最高,隨后是專利授權前景和產品與技術的相關度。從一級指標來看,技術價值總權重>法律價值總權重>市場價值總權重。
本文第二部分指出,與高校相比,企業產業化能力強,研發能力弱,因此在專利申請前評估時更應該注重對技術價值的評估,目前得出的權重結果與該原則呈現出一致性。
為有效提升汽車企業專利管理水平,將申請前流程規范化,以期最大程度節省時間和人力,系統工作流程和使用者使用流程分別如圖2、3所示。
圖2 中涉及指標列,下劃線表示該項指標評分在相應步驟得出。

圖2 汽車企業專利申請前評估系統工作流程

圖3 汽車企業專利申請前評估系統使用流程
(1)技術交底書的規范化。呂申等指出,技術交底書是是發明人和專利代理人之間用于技術交流的文件,其好壞關乎發明創造是否能夠被充分保護。為提高專利申請前評估的質量和效率,首先對技術交底書做規范化處理,除了發明名稱、技術領域、背景技術、發明內容、附圖說明、具體實施方式基本內容之外,還需將本模型需要用到的二級指標、、、中需要發明人勾選的問題列明。
(2)對技術方案進行語義檢索。系統讀取發明人提交的技術交底書,在Patentics及Patsnap數據庫中進行語義檢索,并下載5~10項現有技術列表,供使用者進行預審參考。
(3)使用者對技術交底書進行預審。使用者基于語義檢索的結果,結合如布爾檢索等檢索方式,對技術交底書的新穎性、創造性和實用性進行評價,給出的評分;同時參考發明人的勾選,給出和的評分,形成專家預審報告。
(4)通過工具對技術交底書進行智能評分。提前將發明人勾選的選項對應的分值和專利申請前評估模型公式,輸入數據處理軟件或者信息化系統中,通過讀取交底書中發明人勾選的信息和專家預審報告中的相關信息,得出交底書的最終評分,給出申請建議,不同的企業可以根據知識產權發展狀況給出不同的建議,如1~3 分,不建議申請;3.1~6 分,建議修改后做二次評估;6分以上,建議申請。
本文充分利用全球汽車專利大數據平臺的三維標引體系,結合專家調研結果,選擇6項二級指標,構建一套專家評審和智能評分相結合的汽車專利申請前評估模型;有效利用語義檢索輔助專家開展專利授權前景評價,解決申請前評估時間和成本高,無法實現批量評估的問題。同時,利用汽車專利創新評價模型計算得出的授權專利價值作為實際值對模型進行驗證,結果表明模型可靠性較強,能夠為企業專利申請前預審工作給予科學的指導。
需要指出的是,本文在語義檢索和模型驗證階段,選擇的樣本量較少,結果的普適性還有待驗證,本文更重要的意義在于提供一種研究方法,后續將對大量技術交底書樣本進行研究,最終得出一套更加具有實踐指導作用的專利申請前價值評估模型。