基于評估工具的專利價值評估發展現狀研究

陳思思，何俊卿，鄭 祥，徐慧芳

（1.中國科學院文獻情報中心，北京 100190；2.中國科學院大學經濟與管理學院圖書情報與檔案管理系，北京 100190；3.中國人民大學環境學院，北京 100872）

1 研究背景

近年來，相關創新主體逐漸從關注專利數量向關注專利質量和專利價值轉變，專利價值評估也成為了專利運營和管理過程中的關鍵環節之一。目前，專利價值評估主要分為貨幣價值評估以及非貨幣價值評估。貨幣價值評估主要是在無形資產評估體系下對專利資產的貨幣凈現值進行估算，在企業的技術交易、專利許可、收購兼并、投資融資、稅收與審計等日常經營活動中有廣泛應用。而非貨幣價值評估主要是對專利的實用價值進行評估，在知識產權戰略框架下對專利在內部管理中的價值進行分析。由此可見，專利價值評估不僅是對專利資產的經濟價值作出判斷并給出專利估價，也包括對專利技術內容、法律狀態以及市場前景等不同因素進行綜合分析，結合主體的發展戰略評價專利在其未來發展以及競爭力提升等方面的作用[1]。

目前，學術界開展了眾多關于專利價值評估的理論研究和實證分析。其中，關于專利貨幣價值評估的研究主要從經濟學的視角出發，探討專利價值相關的概念[2]，提出評估專利價值評估的理論模型[3]，并通過改進資產評估方法評估專利價值。具體方法包括成本法、市場法、收益法以及實物期權理論等。這類研究通常需要結合相關的經濟數據，如成本法需要考慮通過內部開發或外部收購獲得專利發明的成本；市場法基于市場中可比專利的交易價格進行評估；收益法評估專利在其經濟壽命中的預期現金流等[4]。但是在現實中，上述方法所采用的一些參數比較難以確定，因此對專利資產的評估可能會偏離實際的價值。此外，專利價值的實現也受公司運營和策略的影響，難以驗證評估結果的準確性。

關于專利非貨幣價值的分析主要用于為技術研發、內部的專利選優以及分級管理、專利運營和維權等提供決策支持。已有很多研究提出了專利價值評估及分級分類管理的方法[5]，構建專利價值分級分類評估理論模型[6]。同時，實證研究主要采用定性評估或定量的非貨幣評估方法，基于專利指標進行價值評估，具體涉及到層次分析法、熵權法、主成分分析法等綜合評價方法和機器學習、系統動力學、灰色系統理論等其他新興方法[7]。不同的研究對專利價值評價指標的選取各有側重，有的研究重點分析某一因素對于專利價值的影響[8]，也有很多研究嘗試構建涵蓋多維度多層次的指標體系，如從技術、法律和市場3 個方面評價專利價值[9]。除此之外，相關指標也會涉及專利收益、市場份額等經濟相關性指標以及專利戰略相關的因素[10]。此類研究對評價指標的可獲得性要求較高，其技術價值評估相對準確，但對市場價值的評估仍存在較大的不確定性。由此可見，不同視角的專利價值評估側重點和方法各不相同，也尚未形成統一的評價標準。

在實際應用中，受專利價值評估需求的驅動，許多國家的專利管理咨詢服務公司以及知識產權局都開發了可用于專利價值評估的工具。但由于人們不夠清楚其底層模型、指標和方法，對其價值評估結果的有效性往往存在疑慮。在這一背景之下，本文對市場化運作或權威機構發布的專利價值評估工具進行介紹，對其所采用的評估方法和指標等現狀進行比較分析，一方面幫助利益相關者客觀看待工具的評價結果。另一方面，通過審視不同類型的專利價值評估工具背后的評價方法和指標，討論專利價值評估的發展趨勢、存在問題及未來需要進一步發展的方向。

2 主要專利價值評估工具介紹

通過對專利價值評估的基本內涵進行分析，可以看出，專利價值評估一般可以分為對專利的貨幣價值進行評估或通過非貨幣形式的價值指數實現專利價值排序，劃分專利等級。常見的專利價值評估工具也主要通過實現這兩類功能來滿足不同應用場景下的專利價值評估需求。本文根據專利價值評估工具實現的主要功能對其進行分類，將常見工具劃分為專利貨幣價值評估工具、專利非貨幣價值評估工具以及兼顧貨幣價值和非貨幣價值的評估工具3個主要類別。其中，專利非貨幣價值評估工具又可以分為非貨幣價值評估平臺和非貨幣價值評估框架兩種不同形式的工具。常見專利價值評估工具的概況及主要特點見表1 所示。

表1 主要專利價值評估工具概覽

表1（續）

2.1 專利貨幣價值評估工具

此處的專利貨幣價值評估工具指專門用于計算專利資產貨幣凈現值的工具。此類工具通常需要結合更多的市場和經濟數據，如企業財務信息和專利市場交易數據對專利的貨幣價值進行預測，給出專利資產的預估價格。如，國外ANS 知識產權管理服務公司（ANS IP management services）開發的專利價值計算器（patent value calculator）可以根據輸入的專利法律狀態、優先權國家、申請國別數量、優先權日期、專利剩余時間、獨立權利要求數量等信息，結合初始產品是否準備就緒、是否已經進入市場、已產生收益的值以及技術或產品所屬領域幾項市場信息，基于大數據分析構建專利價值和相關變量之間的函數關系，初步計算專利價格[11]。Ocean Tomo公司與美國證券交易所聯合發布了全球首個基于公司知識產權資產價值的股票指數——Ocean Tomo 300?專利指數（Ocean Tomo 300?Patent Indexes）。其中的專利指數基于專利基本指標、專利質量的指標、專利市場價值的指標、公司未來技術和財務發展狀況指標以及公司技術分布情況相關的多個定量指標，將專利與股票市場相結合，評選出專利價值相對于賬面價值較高的企業[12]，并提出了專利成長指數和專利價值指數的計算方法[13]。基于市場方法的專利貨幣價值評估工具的評價結果可以在專利商業化過程中給出更直接的參考依據，主要適用于專利許可、侵權賠償分析以及質押融資等場景。

2.2 專利非貨幣價值評估工具

基于專利指標的非貨幣價值評估工具在內部專利組合管理領域發揮著主要作用，在部分專利市場交易場景中，也可以用此類工具輔助專利價值評估。本文將專利非貨幣價值評估工具劃分為非貨幣價值評估平臺和非貨幣價值評估框架兩個主要類別，非貨幣價值評估平臺主要指能夠對專利價值進行自動分析，直接給出專利價值計算結果的專利數據庫、評估系統、軟件或網頁工具等。而非貨幣價值評估框架則包含了其他能夠指導專利價值評估的指標體系以及需要人為介入對專利價值進行分析的框架工具。

2.2.1 專利非貨幣價值評估平臺

國內外很多專利管理咨詢公司及知識產權局都開發了具備專利價值全自動分析功能的專利數據庫、價值評估系統或軟件平臺。在根據非貨幣形式的價值指數評估專利價值時，專利價值評估平臺通常基于定義的專利強度或專利價值度進行評估。有學者對專利強度和專利價值的概念進行了辨析并指出，專利價值可以體現在技術、市場和法律等多個不同的方面，而專利強度是指專利在激烈的市場競爭和持續的技術更新中抵抗價值衰減的能力，側重于對專利技術價值和法律價值的評估[14]。但是本文通過對專利價值評估工具實際所用的評價指標進行分析后發現，部分專利價值評估平臺定義的專利價值度評價指標本身就圍繞專利技術價值和法律保護兩方面展開，與專利強度的概念差異并不明顯。因此，本文僅根據工具自身的命名方式對其進行簡要區分。

基于專利強度的價值評估工具緊密圍繞專利的技術質量和法律保護狀況，對專利價值進行評估。如，國外Innography 數據庫的專利強度采用復合算法指標，考慮了專利權利要求數量、專利申請到公開所用時長、專利年齡、專利家族規模、專利引用數量、專利被引用次數、專利訴訟、普遍性與原創性等10 多個專利價值影響因素，將專利價值表示為0 ～100%的專利強度得分，同時還支持自定義專利強度算法，允許用戶根據需求調整評價指標和算法[15]。該工具的算法主要基于專利自身特征相關的定量指標進行客觀評估，便于快速識別核心專利。SciTech Patent Art 公司開發的專利強度評估工具（patent strength estimator）考慮了專利相對于同行的實力，根據前向引用、后向引用、權利要求字數、專利家族成員數量計算專利強度，并結合專利剩余壽命對專利價值進行評估[16]。中國國家知識產權局主管的知識產權出版社有限責任公司開發了嵌入專利強度計算功能的Inspiro 中國知識產權大數據與智慧服務系統。該系統依托大數據技術對專利數據進行深度加工處理，提取反應專利價值的量化指標。在此基礎之上從穩定性、保護范圍、技術應用性和技術質量四個角度計算專利強度[17]。

還有很多專利價值評估工具都基于不同的方法定義了各自的專利價值度得分計算方式，用于單個專利價值的評估。國外AcclaimIP 專利檢索和分析軟件的P-Score 從引用、技術和法律3 個方面對專利價值進行評價，將專利價值得分定義為引用得分、技術得分和法律得分的加權平均值，并通過線性比例法進行歸一化，將得分范圍轉化為0 ～100 分。該評分方式較為細致地考慮了引用類型、專利所屬技術分類以及專利申請、訴訟過程中的相關指標。其專利引用得分不僅通過被引次數衡量，還考慮了高被引專利引用、審查員引用、未授權前引用、前向102 及103 條款的引用、專利年限加權引用率等。技術得分主要考慮專利所在類別的增長率、維持率、轉讓率和授權許可率等因素。法律得分則主要通過獲得授權時間、獨立權利要求長度、權利要求數量、過程中權利要求被修改程度、審查意見回復次數、專利家族數、專利剩余壽命等因素來評價[18]。北京合享智慧科技有限公司開發的Incopat 專利數據庫基于專利技術穩定性、技術先進性和保護范圍3 個維度的相關參數，通過大數據分析模型進行數據挖掘和迭代優化，確定指標權重，構建專利價值評估指標體系。該模型考慮了法律狀態、專利轉讓、許可、訴訟、質押保全、無效宣告、同族專利個數及國家數量、專利及其同族被引次數、專利類型、IPC大組數量、發明人數量、權利要求數量、剩余有效期天數等相關指標[19]。另外，國內的Patentics 專利智能分析檢索平臺根據專利文本相關度計算專利價值度。其基本思想與Kelly[20]等提出的方法具有異曲同工之處，即認為領域內重要專利內容與先前專利顯著不同，但與后續專利具有技術相關性。該平臺通過專利文本語義分析，根據技術貢獻和市場規模衡量專利價值[21]。依據專利申請日前后的相關專利數量以及專利平均相關度繪制目標專利的價值圖譜，并通過反映專利市場影響力的參數V1、綜合反映專利技術和市場影響力的參數V2以及反映專利技術影響力參數V3量化專利價值譜中的信息，其計算方式如下[22]：

該工具所用方法比較適用于發現技術價值較高的專利。

一些專利評估平臺在對專利價值進行評分的基礎之上，進一步對專利進行分級評價。相較于前述工具而言，這些工具對專利價值的評估增加了專利市場應用以及商業化能力的評估。韓國知識產權局下設的發明振興會開發的專利評估系統SMART3 從權利強度、技術質量和應用能力3 個維度對專利進行綜合評分[23]，通過德爾菲法、結構方程模型與多元回歸分析構建評估模型，對專利價值進行百分制評分，并將領域專利劃分為9 個等級，對專利在當前技術領域的綜合等級進行評定[24]。大為innojoy全球專利數據庫中提供了DPI 指數分析功能，利用層次分析法構建了涵蓋技術價值、法律價值、戰略價值、市場價值和經濟價值5 個維度25 個量化指標的評估模型[25]。其中涉及被引證數、被審查員引證數、引證專利數、引用專利國別數、引用非專利文獻數、IPC 部數、IPC 小類數、權項數、獨權數、主權項字數、說明書頁數、存活期、剩余有效期、innojoy 同族數、innojoy 布局國家數、PCT 國際申請、三方專利（美日歐）、標準專利、無效次數、轉讓次數、許可次數、質押次數等具體項目。該平臺在給出不同維度價值指數得分的同時，以不同的星級表示專利重要性等級[26]。

除上述工具之外，以專利家族為分析對象的專利價值評估工具可用于對專利組合的整體價值進行評估。LexisNexis 公司旗下的PatentSight 提出了“專利資產指數”（patent asset index，PAI 指數）的概念，通過計算專利組合中所有專利的總強度衡量其競爭影響力[27]。該指數以授權和審查中的專利家族為分析對象，在考察專利剩余壽命和專利權人的基礎之上，從專利的技術相關性和市場覆蓋率兩方面來計算每個專利家族的競爭影響力，進而計算專利組合的整體實力。其中，技術相關性以考慮專利年齡、區域專利引用實踐和技術領域引文差異的專利家族被引數量表示。市場覆蓋率為專利授權和申請的所有國家生產總值總和與美國GDP 之比。專利家族競爭影響力就是技術相關性與市場覆蓋率的乘積。專利組合的PAI 指數即為所有有效專利家族競爭影響力之和[28]。Orbit Intelligence 也采取了類似的計算方式，以根據專利年齡和技術領域進行修正的專利家族前向引用數表示其技術影響力，根據專利家族所有曾經被授權的國家或地區生產總值得出市場策略評分，綜合上述兩方面因素并結合專利剩余壽命對專利價值進行評分，得到歸一化后的專利價值指數[29]。

2.2.2 專利非貨幣價值評估框架

除了上述平臺類工具外，目前也有很多相對成熟的專利價值評估指標體系以及可用于指導專利價值評估的框架。

由美國知識產權咨詢公司CHI 與美國國家科學基金會共同提出的專利評價指標體系（CHI Patent Evaluate Index System）包括了專利數量、專利平均被引數、當前影響指數、技術強度、技術生命周期、科學關聯性和科學強度7 個指標。其中，專利數量為統計年份的年度專利總數，可從中看出企業技術活躍與否。專利平均被引數代表專利的影響程度。當前影響指數為企業前5年所獲專利的當年平均被引數與所有美國專利當年平均被引數之比，可以反映出企業近5年專利組合的影響力與平均水平的對比情況。技術強度定義為當年專利數量與當前影響指數的乘積。技術生命周期用來衡量企業技術發展和產品更新的速度。科學關聯性指企業所持有專利的平均引用數量，用來評估專利技術是否具有一定的科學前沿性。科學強度就是專利數量與科學關聯性的乘積，代表企業依托基礎科學構建專利組合的程度[30]。在這些指標的基礎之上，CHI 公司提出了用于分析企業專利整體實力的“專利記分牌”體系，主要用于對企業整體專利實力的評估。

英國知識產權局開發的知識產權評估清單（IP valuation checklist）針對專利交易的具體場景，列出了商業交易背景下知識產權評估過程中需要考慮的一些問題，涉及知識產權為買家/被許可人以及賣方/許可人帶來的利益、知識產權自身的特性以及強度、市場潛力、競爭狀況、進一步研發和投資的條件、知識產權的經濟壽命以及交易過程中的支付結構多個方面的具體問題，以幫助企業在交易進行過程中對知識產權資產進行評估。企業可以通過回答給出的一系列問題并對根據實際情況進行打分，據此思考一些可能的改進措施[31]。

中國國家知識產權局和中國技術交易所制定了專利價值分析指標體系，從法律、技術和經濟3 個維度制定了專利價值評價指標體系，將專利價值度定義為法律價值度、技術價值度和經濟價值度的加權總和。其中，專利的法律價值度指標包括穩定性、不可規避性、依賴性、專利侵權可判定性、有效期、多國申請、專利許可狀態。技術價值度指標包括先進性、行業發展趨勢、適用范圍、配套技術依存度、可替代性、成熟度。經濟價值度指標包括市場應用情況、市場規模前景、市場占有率、競爭情況、政策適應性[32]。同時給出了各指標的評分標準以及專家打分的操作流程。

2.3 兼顧貨幣價值與非貨幣價值的評估工具

一些工具在對專利信息進行分析的基礎之上，結合相關的經濟數據，對其貨幣價值進行預測，同時具備專利價值度計算和專利估價的功能。

丹麥專利商標局與歐洲專利局聯合開發的IPscore 2.2 將專利自身信息與企業財務數據相結合，對專利和專利組合價值進行多維度分析。其評估框架圍繞專利法律狀態、技術水平、市場環境、財務信息和戰略信息5 個方面設置了40 個相關問題，每個問題下設5 個答案選項，分別對應不同的分值，可以根據作答情況對專利進行打分[33]。相關問題既包括對專利自身特征的描述，如專利所處階段、專利法律狀態、專利有效期等，也包括和公司財務數據相結合的評估問題，涉及的評價角度相對多樣，既有定量評價指標，也有需要定性分析的評價指標。軟件支持多種輸出形式，包括揭示專利各維度得分情況的雷達圖，由專利賬戶圖、流動性預測圖、公司賬戶圖、凈現值圖構成的戰略財務前景分析，以及專利技術“機會/風險矩陣”和“凈現值/得分對比”，用于分析專利技術所面臨的風險評估以及投資前景[34]。

智慧芽Patsnap 專利數據庫一方面依據專利的引用情況、被引情況、專利家族規模、家族覆蓋區域、專利年齡、法律狀態等具體指標[35]，從專利的法律狀況、技術質量、專利申請人、市場覆蓋率以及市場吸引力5 個維度對專利價值進行評估。另一方面結合專利的歷史交易信息，基于失效模式與影響分析（FMEA）質量標準改進市場法模型，并采用機器學習算法對價值計算模型進行自動訓練，對專利進行估價[36]。

知識產權出版社有限責任公司也開發了面向專利運營的價值評估工具Patent to Intelligence（P2I）專利價值評估系統，運用大數據處理技術對專利特征數據進行深度加工，結合專利權利要求、剩余有效期、專利家族規模、專利引證、專利法律狀態、專利獲獎、技術領域以及領域專利轉讓、許可、質押融資、訴訟熱度等相關信息，在專利強度評分的同時對專利價格進行評估。該系統綜合考慮了專利法律、技術、市場等多方面的相關信息，允許用戶自定義評價體系，在此基礎之上提供全自動的專利價值評估，實時監控專利價值評估變化[37]。此類工具的評估結果可以為專利市場交易過程中的專利定價提供更直接的依據。

3 從評估工具看常用專利價值評估方法

目前，專利貨幣價值評估工具多采用定量評估方法。基于市場法的專利貨幣價值評估是應用較多的方法。現有工具主要通過對傳統市場法的改進做出專利估價。所謂市場法，即根據具有相似特征的專利在市場環境中的交易信息對專利進行定價。基于市場法的價值評估能夠體現出專利真實的市場價值，為專利交易過程提供直接的定價參考。但是，這種方法在實際操作中會面臨一些問題。首先，專利交易的活躍度和以及市場透明度會影響專利市場價格信息的獲取。其次，選擇具有可比性的類似專利也具有一定的難度。由于現實中很難找到特征完全相同的專利，同類專利在不同的市場環境下交易價值也有所不同。因此，需要進一步研究如何根據類似專利的交易信息對待評估專利的價值進行調整，改進市場法評估模型。

而在非貨幣價值評估工具中，基于專利指標的定量評估方法是專利價值評估平臺常用的方法。具體來說，包括基于專利價值評估指標體系的專利價值度計算、結合大數據分析和機器學習方法構建評估模型、基于專利文本語義分析的專利價值評估方法。少數工具也借助專業人員的知識和主觀經驗對專利進行評分。

（1）基于專利價值評估指標體系的專利價值度計算。該方法基于不同維度的專利指標定義專利價值度得分的計算規則，最終的專利價值度或通過各指標得分直接進行線性運算得出，或根據加權處理后的各維度指標得分進行計算，如將專利價值得分表示為各維度得分的加權平均值或加權求和。在指標體系構建以及權重確定的過程中，可能涉及的具體方法包括層次分析法、結構方程模型以及回歸分析等。不同工具的結果表現形式不盡相同。從數值表示上來說，有的工具采用未經處理的計算結果表示專利價值，有的工具則將結果進行歸一化處理，通過百分制或十分制得分表示專利價值。從呈現方式上來說，有的工具僅展示了最終的價值度得分，而有的工具則會給出在不同維度上的具體得分情況，通過圖表的方式直觀呈現不同維度的得分差異。總體來說，基于這類方法構建的評估模型相對直觀，易于理解。但僅考慮專利價值與各要素之間的線性關系這一處理方式仍有待改進。

（2）結合大數據分析和機器學習方法構建評估模型。通過數據挖掘技術、大數據分析模型和機器學習算法對專利價值評估模型進行自動訓練，可以實現評估模型的迭代優化。這種評估方法可以基于海量專利數據進行模型訓練，使得專利價值評估模型更加合理，降低模型錯誤的風險。并可以根據專利數據的更新實現模型的動態調整，提高模型的適應性。同時，也有效減少了價值評價過程中的人工干預。但該方法的實現有一定的技術門檻，模型構建算法的透明度也相對較低。

（3）基于專利文本語義分析的專利價值評估方法。在常見專利價值評估工具中，采用此類方法的工具相對較少，以Patentics 專利智能分析檢索平臺為典型代表。基于專利文本語義相似度的價值評估方法從專利技術內容本身出發對其價值進行判斷，在一定程度上克服了依據專利字段進行價值評價的干擾因素，將專利價值評估的關注重點從專利外部信息轉移到專利內容本質上，為專利價值評估提供了新的思路。但這類評價方法僅涉及專利技術價值的評估，并未過多地考慮專利的法律狀況與市場行情等價值影響因素。

（4）借助專業人員的知識和主觀經驗進行評分。部分工具采用了定性評估的方法對專利價值進行排序和分級，依靠主觀經驗對專利價值進行判斷。通過公司管理層、技術人員、知識產權人員等相關領域專業人員的參與，得出專利在各個評價指標上的得分。這類基于人為賦分的評估方式可以對專利價值進行較為深入細致的審查，適用于對少量專利的評估。但當待評估專利數量較多時，該方法需要耗費大量的時間和精力。且其評價結果的客觀性和準確性也可能受主觀立場以及個人知識能力的限制。

通過對不同用途的專利價值評估工具進行比較可以看出，專利貨幣價值評估工具和非貨幣價值評估工具在方法的選擇上有所不同。這也在一定程度上反映了不同目的的專利價值評估在評價方法上的差異。目前，在專利貨幣價值評估中，市場法是應用較多的貨幣價值評估方法。而基于專利指標的綜合評價方法以及機器學習、文本挖掘等新興方法在非貨幣價值評價中有著較為廣泛的應用。

4 從評估工具看常用專利價值評價指標

就評估工具所選用的指標來看，相關指標可以分為專利自身特征相關的評價指標和專利外部環境相關指標兩大類。基于專利文獻客觀特征的指標以定量指標為主，不需要過多的人為判斷，相對容易獲取，適用于對大量專利進行快速比較，篩選出較為重要的專利。具體可以分為基于專利文本內容的指標、專利所屬技術領域相關指標、專利申請過程性指標、專利引用和專利被引用情況、專利法律狀態、專利運用情況、專利家族規模以及權利主體實力等幾個主要方面。常見工具中與專利自身特征相關的主要評價指標見表2 所示。專利外部環境相關的指標，主要涉及專利技術在市場中的實際運用情況以及企業自身的發展狀況，包括市場應用情況、公司財務、戰略相關性信息等，具體指標見表3 所示。

表2 專利自身特征相關的主要評價指標

表3 專利外部環境相關的主要評價指標

不同類型的工具在指標的選取上有所不同。一般來說，專利貨幣價值評估工具需要考慮更多的經濟數據，如公司財務信息、專利交易歷史數據、技術收益凈現值等，多為客觀定量數據。非貨幣價值評估平臺主要根據專利自身特征相關的量化指標評估專利價值。其中，專利引用與被引、專利家族規模、專利年齡與專利剩余壽命是大部分評價系統都會使用的分析指標，專利所屬技術領域相關指標的應用也較為廣泛。而在一些專利價值評估框架中，評價指標往往既有定量指標也有定性指標。除了考慮專利自身的特征之外，還會結合外部環境指標進行評價。

盡管不同工具的具體評價指標各異，但總體上看，專利價值評估主要圍繞專利的技術質量、法律保護強度、市場應用前景、經濟效益以及與主體發展戰略的契合度等幾個核心方面展開。考慮到實際操作過程中評價指標的可獲得性，在選取評價指標時，專利自身特征相關指標在實際的專利價值評估過程中受到較多的關注。

5 結論

通過對專利價值評估工具進行分析可以看出，從整體上看，目前專利價值評估呈現出以下發展趨勢：（1）評估方法智能化、自動化。大數據挖掘、機器學習以及文本語義分析等相關技術的發展為專利價值評估模型的構建提供了技術支撐，使得專利價值評估更加迅速高效，減少了人為參與所需的成本。（2）評價維度和指標類型多樣化。在專利價值評估工具中，既有基于專利外部特征指標的價值評估工具，也逐漸發展出根據專利技術內容的本質特征識別領域高價值專利的評估工具。這表明目前專利價值評估強調從不同的維度對專利價值進行分析。專利價值評價指標既涉及專利自身技術質量、法律狀態等客觀特征，也考慮了其市場應用價值、經濟價值以及戰略相關性等多個維度。（3）評估模型精細化。在考慮多維評價指標的基礎之上，很多專利價值評估平臺都基于專利數據對模型進行動態調整和優化，以提高專利價值評估模型的靈活性和適用性。

進一步分析國內外專利價值評估工具的差異，可以看出，相對而言，國外開發了較多的專利貨幣價值評估工具，并已經形成了將專利與股票市場相結合的股票指數。而國內具備專利價值貨幣評估功能的工具相對較少。由此可以看出，國外更加注重對專利貨幣價值的評估，而國內在專利貨幣價值評估方面的研究有待進一步加強。

與學術界開展的研究相比，學術界提出了眾多專利資產貨幣價值的評估方法，有關非貨幣價值評估的研究也在嘗試納入更多的評價要素，形成更為精密的評估模型。但在實際中，專利價值評估工具需要兼顧評估方法準確性和實用性，僅有部分方法在專利價值評估工具中得到了廣泛的應用，且較少有工具兼顧專利貨幣價值評估和非貨幣價值評估，具有一定的局限性。

另外，雖然從總體上看，專利價值評價工具中的指標選取與學術研究中專利價值評估指標體系所涵蓋的維度基本一致，但考慮到專利價值評估工具需要具備通用性，其評估大多依靠客觀評估指標做出判斷，并未就相關指標對不同領域專利價值的影響做出深入探討。

針對上述問題，在未來需要進一步關注專利貨幣價值評估問題，嘗試將不同的專利價值評估方法有機結合，以彌補單一評價方法的局限性，探索兼顧專利貨幣價值評估與非貨幣價值評估的綜合評價方法。系統分析影響專利價值的內外部因素及其作用機理，并針對領域專利的特點進一步優化不同領域專利價值評估的具體方法和指標，構建針對領域專利特征的價值評價方法和體系。