芻議數字經濟時代知識產權行業知識服務發展

摘 要 數字經濟時代，知識產權事業的高質量發展是我國知識產權強國建設的核心要求之一。如何開展好知識產權行業的知識產權服務工作，助力國家科技創新轉型升級，服務知識產權強國建設與區域經濟發展，這是我們需要反復思考的命題。知識產權出版社作為一家傳統出版單位，在數字化轉型升級過程中，圍繞知識產權大數據、知識產權金融服務、專利申請預評估、數據知識產權保護和地理標志監管大數據開發等方面進行了知識服務方面的積極探索與嘗試。

關鍵詞 知識產權；數字經濟；大數據；知識圖譜；知識產權金融；數據知識產權；專利價值評估；專利申請預評估；地理標志

黨的二十大報告提出要“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群”的任務。數字經濟時代的到來，對于出版行業開展知識服務工作而言，既是一次在數字化轉型升級過程中重塑“筋骨”，打造新優勢的大好機遇，同時也要面對傳統出版方式變革以及知識服務模式創新過程中帶來的沖擊和陣痛。知識產權出版社有限責任公司（以下簡稱知產社）成立于1980年，是國家知識產權局主管主辦、國務院出資的中央文化企業。知產社在開展傳統圖書出版業務的基礎上，也是中國專利文獻法定出版單位。作為中國專利知識服務資源的發布者、傳播者和服務者，知產社一直在積極探索知識產權行業知識服務工作的創新發展。本文總結知產社的探索實踐，以期為行業提供參考。

1 數字經濟時代對知識服務高質量發展的要求

數字經濟是繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟形態，它是以數字化的知識和信息作為關鍵生產要素，以數字技術為核心驅動力量，以現代信息網絡為重要載體，通過數字技術與實體經濟深度融合，不斷提高經濟社會的數字化、網絡化、智能化水平，加速重構經濟發展與治理模式的新型經濟形態。具體包括數字產業化、產業數字化、數字化治理、數據價值化。數字經濟的崛起與繁榮，賦予了經濟社會發展的“新領域、新賽道”和“新動能、新優勢”，正在成為引領中國經濟增長和社會發展的重要力量。

2021年，國務院印發的《知識產權強國建設綱要（2021—2035年）》中提出：“到2025年，知識產權強國建設取得明顯成效”“到2035年，我國知識產權綜合競爭力躋身世界前列，中國特色、世界水平的知識產權強國基本建成”的發展目標。在綱要文件中，圍繞實現強國目標，多次提出了要以質量和價值為標準，促進知識產權事業的高質量發展。

高質量發展，是黨中央、國務院對我國知識產權事業發展提出的新要求，也是對知識產權行業開展知識服務工作的新要求。知產社作為知識產權行業中知識服務的國家隊，應當在開創高質量發展新局面中有更多的擔當與使命，為服務知識產權強國和地方經濟建設、服務高價值專利申請與培育、服務科技創新成果轉化探索出一條特色發展之路。

2 全面升級多元化知識產權大數據知識服務產品體系

知識產權特別是專利數據是重要的科技、經濟、法律和戰略情報資源，對于技術創新、市場競爭和知識產權保護等都具有十分重要的價值。然而，一直以來，在知識產權數據的知識服務方面，快捷便利、符合大眾使用習慣的移動端查詢工具還比較缺乏，同時，很多產品還不能很好地集成專利、商標、版權和地理標志等多種知識產權數據來提供一站式服務。更重要的是，目前國內的高端知識產權知識服務產品市場是以國外數據庫為主，國產數據庫所占比重有限。

2022年，知產社與學習強國App合作，共同推出了“強國專利”小程序，能夠讓社會公眾免費查詢到全部中國專利。小程序上線以來，累計使用用戶超過了351萬人，2023年當年檢索服務使用量超過515萬次，得到了社會各界的廣泛好評。

為了更好地建設國產化知識產權數據庫，助力我國知識產權強國建設，知產社在原有知識產權大數據產品基礎上，經過全新升級改造，自主研發了中知慧海（PatSea）知識產權大數據與智慧服務系統（以下簡稱中知慧海），該系統已經在2024年1月1日正式上線。中知慧海產品定位于打造一款自主可控、應用功能強大的全國產化知識產權數據庫系統。

中知慧海融合了多種知識產權數據資源，目前已經集成了專利、商標、地理標志、版權、裁判文書、植物新品種、集成電路布圖設計、標準、工商數據、海關備案和科技期刊等11種知識產權及相關數據資源。其中，系統收錄了專利數據超過1.7億條，涉及171個國家、組織和地區，收錄了80余個受理局的專利文本全文數據；商標數據超過1.7億條，涉及108個國家、組織和地區；我國作品登記數據超過1 500萬件，軟件著作權登記超過1 170萬件以及我國知識產權相關裁判文書數據近350萬件等。中知慧海的核心檢索引擎，可以支持全文檢索、語義檢索、圖像檢索以及“全文+語義/圖像”的融合檢索等4種檢索模式，同時支持在國產化軟硬件環境中適配。檢索引擎采用了分布式部署方式，支持按需橫向擴展，可以滿足系統高可用性要求。系統構建了多套數據副本，提升系統檢索性能，保障系統數據安全。中知慧海產品中還融合了AIGC技術，已經能夠支持智能對話問答、專利技術摘要等功能。

在產品功能上，中知慧海由系統門戶、專利信息系統、其他信息系統和后臺管理系統等四大系統組成。其中，專利信息系統中構建了檢索、閱讀、分析、預警、專題和輔助6個子系統，檢索子系統實現了簡單檢索、高級檢索、語義檢索、批量檢索、外觀圖像檢索、法律狀態檢索、轉讓信息檢索、質押信息檢索和許可信息檢索等9種檢索模式。專利信息系統的模塊共計23個，涉及產品功能點300多個，數據庫字段共計490個。中知慧海除了具有功能強大的檢索和閱覽功能外，還可以對專利價值度和價格進行智能評估，支持外觀設計專利圖像智能搜索，實現海量專利全文機器翻譯，實現專利附圖智能索引及內容導航，支持海量數據統計分析并自動生成分析報告。特別是工作空間模塊，能夠支持專題數據導入、排除、去重、篩選、合并和標引，從而形成用戶個性化數據集合。工作空間提供了150余個分析模塊，可幫助用戶進行專利情報的深度挖掘。

此外，知產社開發建設的知識產權大數據開放平臺，能夠以API接口方式提供各類型知識產權數據資源的檢索與分析調用服務，支撐了全國數十個公益性和商業化知識產權大數據服務平臺的建設和運營。CNIPR中國知識產權網是我國在20世紀末就開始提供互聯網檢索國內外專利信息的半公益性服務系統，目前仍有廣大的國內外受眾群體通過該系統在獲取知識產權領域的知識服務。

強國專利、CNIPR、開放平臺和中知慧海4個平臺的持續建設與運營，實現了知產社覆蓋用戶桌面和移動端，提供全方位、多模式的多元化知識產權大數據知識服務產品體系形成，為促進知識產權大數據的傳播利用提供了有力的支撐。

3 知產社在知識產權行業知識服務上的探索實踐

在強國專利、CNIPR、開放平臺和中知慧海4個平臺的引領示范效應下，知產社在知識產權行業知識服務上開展了多元的探索和嘗試，取得了一定的成績。

3.1 利用知識圖譜深度挖掘數據價值，助力知識產權金融服務創新

近年來，在國家宏觀政策的大力支持下，我國知識產權質押融資發展十分迅速。2022年，全國專利商標質押融資額達4 868.8億元，連續3年保持40%以上增幅，惠及企業數量達到2.6萬家。

為了更好地助力解決知識產權質押融資過程中評估難、處置難等問題，為知識產權金融創新提供服務支持，知產社通過對知識產權數據深度挖掘，分別構建了專利價值評估和企業科創能力評估模型。專利價值評估模型從專利的技術、經濟和法律價值維度出發，構建了32項指標模型，從而能夠對專利進行價值度的自動評分評價，同時結合專利所在行業科研經費投入、行業專利訴訟賠償額以及行業專利實施許可金額等價格參考數據，快速預估出每件專利的轉讓金額并形成報告。企業科創能力評估模型則基于知產社自主研發的科創五力評價理論體系，從科創成果力、專利質量力、持續增長力、創新轉化力和風險防范力等維度出發，形成了54項評價指標，從而為企業給出科創能力智能評價分值和評價報告。

基于以上評估模型，知產社進一步開發了P2I專利價值評估系統和企業科創能力評估系統等知識服務產品以及相應的API數據接口。通過這些工具，為銀行、交易場所等機構提供了智能獲客、價值評估、企業科創能力評估、貸后風險監測等服務。在通過對企業總體知識產權狀況以及多用戶大數據綜合分析基礎上，為銀行推薦優質的知識產權創新企業和項目，幫助銀行挖掘篩選優質知識產權質押融資客戶。同時，知產社也通過模型和產品化服務，和金融機構合作，幫助銀行打造了多款知識產權質押和科技信用貸款產品，2023年，由知產社支持打造的各類知識產權金融產品實現貸款總金額超過200億元。

3.2 利用語義分析技術，研發專利申請前智能評估工具

2020年以來，國家知識產權局、財政部、教育部、科技部、國資委、中科院等多個部門相繼出臺了與促進知識產權保護和運用相關的多個指導性文件。在多個文件中，都圍繞促進知識產權高質量發展提出了具體工作目標和工作任務，其中更是多次提到專利申請前評估的工作任務。

為了該項工作有效開展，知產社通過一年多時間的自主研發，成功開發了專利申請智能預評估系統。該系統基于專利大數據的機器學習和語義理解技術，可以根據專利申請人擬申請的專利文件文本進行預評估自動檢索，對擬申請的專利文件給出一個評估意見，從可專利性、技術競爭、市場前景幾個維度判斷當前專利的可授權前景并進行評級。系統獨創了技術光譜圖模型，可以幫助用戶直觀地判斷當前專利申請文件在新穎性和創造性方面的總體情況以及存在的問題。系統最后還可以生成一份預評估報告供用戶參考，通過該系統，可以幫助用戶輔助判斷專利申請的授權前景，為用戶不斷改進完善專利申請文件質量提供幫助。

3.3 積極參與數據知識產權保護規則試點工作

數字經濟時代，數據成為繼勞動力、資本、土地、技術之外最先進、最活躍的新生產要素。2021年9月，中共中央、國務院印發《知識產權強國建設綱要（2021—2035年）》，對“研究構建數據知識產權保護規則”作出了部署要求。2022—2023年，國家知識產權局先后確定了兩批，共17個數據知識產權試點地方，在研究數據知識產權規則、探索數據知識產權登記方式、穩妥推進保護數據知識產權、促進數據知識產權流通使用等方面積極開展實踐探索。

知產社作為一家從事知識產權數據服務開發利用工作的國有企業，也積極參與了數據知識產權保護規則的探索實踐工作。一方面參與了試點地方數據知識產權登記平臺的總體開發建設工作，利用區塊鏈存證技術，構建了數據知識產權線上存證登記流程和管理辦法，為開展地方數據知識產權存證登記工作方式探索提供了技術支持。在此基礎上，知產社也積極參與了國家知識產權局《全國一體化數據知識產權登記管理體系構建支撐》項目有關研究工作，在數據知識產權一體化管理相關工作方面開展積極研究，同時申請登記了24項數據知識產權。

3.4 探索建立地理標志監管大數據服務系統

數字經濟時代，隨著互聯網電商的發展，在電商平臺上維護地理標志產品的合法有效權益，防范打擊假冒地理標志產品的需求十分迫切。作為知識產權行業知識服務的延伸，亟須通過大數據技術手段來構建互聯網電商地理標志產品大數據監管體系。

知產社通過對專項產品定向研發的手段，構建了互聯網電商地理標志產品監管大數據資源體系，同時對地理標志、工商注冊、產品等相關數據進行融合，形成了地理標志互聯網追溯數據資源，通過網絡數據和追溯數據的風控模型比對，能夠獲取到地理標志產品的電商假冒侵權線索，同時對這些線索進行監測、證據固化。為地理標志產品的電商保護、維護地理標志商家權益等提供了有效解決方案。

4 結語

數字經濟時代，傳統出版社開展知識服務工作，特別是創新服務工作十分不易。知產社的工作體會主要有以下幾方面：①要緊跟數字經濟時代的技術發展趨勢和國家政策方向，立足通過知識服務解決本行業中發展重點和痛點問題；

②要做好頂層設計，制定具有前瞻性、可實施性的發展戰略；③要創新體制機制，激發企業活力；

④要高度重視、發揮數據內容的價值；⑤要高度重視核心業務板塊和核心產品的打造；⑥要重視運營團隊建設，加大市場運營力度。

（責任編輯：郭劍）

參考文獻

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作者簡介：

劉化冰，知識產權出版社有限責任公司知識產權服務部主任，北京中知智慧科技有限公司副總經理，國家知識產權局領軍人才。長期從事知識產權行業知識服務工作。

Exploration of Knowledge Services in the Intellectual Property Industry in the Digital Economy Era

Huabing Liu

Intellectual Property Publishing House Co.，Ltd，Beijing 100081，China

Abstract In the era of digital economy， the high-quality development of intellectual property is one of the core requirements for building China into an intellectual property powerhouse. How to effectively carry out services in the intellectual property industry， support national scientific and technological innovation， and contribute to the construction of an intellectual property powerhouse and regional economic development are topics that require repeated consideration. As a traditional publishing unit， Intellectual Property Publishing House has actively explored and attempted knowledge services in areas such as intellectual property big data， intellectual property financial services， pre-assessment of patent applications， data intellectual property protection， and geographic indication supervision big data development during the process of digital transformation and upgrading.

Keywords Intellectual property; Digital economy; Big data; Knowledge graph; Intellectual property finance; Data intellectual property rights; Patent value evaluation; Pre-evaluation of patent applications; Geographical indication