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如何讓專(zhuān)利大數據更有價(jià)值？

發(fā)布時(shí)間：2018-5-24來(lái)源：中國知識產(chǎn)權報點(diǎn)擊：返回列表

原標題：一起來(lái)場(chǎng)頭腦風(fēng)暴：如何讓專(zhuān)利大數據更有價(jià)值？

編者按：專(zhuān)利是同時(shí)具備技術(shù)、法律和商業(yè)3方面信息的綜合體，具有天然的情報屬性，專(zhuān)利大數據的利用，已經(jīng)成為當前技術(shù)創(chuàng )新活動(dòng)中的重要一環(huán)。對于如何讓專(zhuān)利大數據更有價(jià)值這個(gè)關(guān)鍵性問(wèn)題，本文作者提出了自己的觀(guān)點(diǎn)，一起來(lái)看看。

專(zhuān)利是同時(shí)具備技術(shù)、法律和商業(yè)3方面信息的綜合體，具有天然的情報屬性，專(zhuān)利大數據的利用，已成為當前技術(shù)創(chuàng )新活動(dòng)中的重要一環(huán)。

科技型企業(yè)需要借助專(zhuān)利大數據為生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)提供技術(shù)支撐和研發(fā)指引，投資機構需要借助專(zhuān)利大數據對擬投項目進(jìn)行技術(shù)實(shí)力評估和技術(shù)價(jià)值判斷，政府部門(mén)更需要依托專(zhuān)利大數據對產(chǎn)業(yè)規劃、科研項目立項、創(chuàng )新資源投入等做出科學(xué)決策。

從技術(shù)發(fā)展來(lái)看，大數據產(chǎn)業(yè)的技術(shù)革新和標準化建設讓專(zhuān)利大數據的跨界融合成為可能。大數據時(shí)代的到來(lái)，為專(zhuān)利信息服務(wù)水平的提升和專(zhuān)利大數據的融合發(fā)展打下了良好的技術(shù)基礎，可以更好地將專(zhuān)利大數據與其他數據資源進(jìn)行匹配、設計參數、分析演算、搭建模型等，進(jìn)而為各類(lèi)創(chuàng )新要素提供不同應用場(chǎng)景的服務(wù)和決策支撐。

從現有服務(wù)來(lái)看，目前國內多數專(zhuān)利大數據服務(wù)產(chǎn)品還較為單一，在系統功能或指標設計上，仍停留在專(zhuān)利數據本身，如知識產(chǎn)權分析評議、專(zhuān)利導航、專(zhuān)利預警分析，以及市面上常見(jiàn)的各類(lèi)專(zhuān)利信息檢索分析工具。即使有對專(zhuān)利資產(chǎn)特征信息與企業(yè)經(jīng)營(yíng)信息的關(guān)聯(lián)研究，也主要是對專(zhuān)利技術(shù)實(shí)力的評價(jià)，還不能為政府部門(mén)、科技企業(yè)、投資機構、資本市場(chǎng)等提供全面、完整、動(dòng)態(tài)、可視化的服務(wù)。國外已有研究機構、知識產(chǎn)權服務(wù)機構在專(zhuān)利與產(chǎn)業(yè)大數據融合運用方面進(jìn)行有益探索，如美國IPIQ公司推出的專(zhuān)利記分卡，通過(guò)將專(zhuān)利數據和道瓊斯金融數據關(guān)聯(lián)，給出某一行業(yè)內技術(shù)強度排名第一的公司的產(chǎn)業(yè)影響力、研發(fā)強度、專(zhuān)利授權量、股票行情與行業(yè)整體水平的對比結果，為投資科技類(lèi)股票的投資人提供足夠的理論和數據支撐。美國Ocean Tomo公司的OT 300專(zhuān)利指數，通過(guò)構建包含專(zhuān)利質(zhì)量、專(zhuān)利市場(chǎng)價(jià)值、財務(wù)狀況等指標的評估模型，將上市公司的專(zhuān)利價(jià)值與股票價(jià)格相結合，實(shí)現在市場(chǎng)對專(zhuān)利技術(shù)認可前預測公司技術(shù)創(chuàng )新價(jià)值。

通過(guò)對標國外專(zhuān)利大數據利用水平可以發(fā)現，國內對專(zhuān)利大數據的融合運用，尤其是對創(chuàng )新產(chǎn)出和經(jīng)濟增長(cháng)二者的關(guān)聯(lián)程度還不高，研究深度尚顯不足，主要表現為：未結合云計算等先進(jìn)技術(shù)對專(zhuān)利資產(chǎn)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展大數據融合運用的路徑、方法、模式等進(jìn)行深入系統的研究，對創(chuàng )新驅動(dòng)發(fā)展的影響因素沒(méi)有進(jìn)行完整的分析，未采用復合學(xué)科理論體系進(jìn)行交叉分析與統計，研究結果僅以靜態(tài)數據報告展示，缺乏主動(dòng)管理視角的深入分析等。因此，現有服務(wù)產(chǎn)品還不能滿(mǎn)足不同群體用戶(hù)個(gè)性化的分析與研究需要。

針對當前優(yōu)質(zhì)的專(zhuān)利與金融大數據智能分析服務(wù)產(chǎn)品匱乏的問(wèn)題，筆者認為，以專(zhuān)利資產(chǎn)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的特征信息集中互聯(lián)和相關(guān)性線(xiàn)性與非線(xiàn)性解析為途徑，通過(guò)構建以大數據分析指標體系為關(guān)鍵要素的智能化、可視化主動(dòng)分析計算平臺，打造可預判未來(lái)創(chuàng )新發(fā)展走向和經(jīng)濟效益的智能化分析工具，這是進(jìn)一步打通專(zhuān)利資產(chǎn)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展數據壁壘的有效途徑。

筆者認為，可以從以下幾方面來(lái)逐步推進(jìn)：一是探索構建專(zhuān)利信息大數據分析體系，將專(zhuān)利信息數據與市場(chǎng)、產(chǎn)業(yè)、金融及商品數據進(jìn)行歸納分析，加入機器學(xué)習，發(fā)掘關(guān)鍵因素及各因素之間的相關(guān)性；二是構建以產(chǎn)業(yè)需求為導向的一體化科創(chuàng )管理服務(wù)體系，為科研創(chuàng )新、政府決策提供科學(xué)數據分析支撐；三是構建以擁有高附加值專(zhuān)利的企業(yè)為主體投資標的的主動(dòng)資產(chǎn)管理體系，推進(jìn)知識產(chǎn)權證券化發(fā)展，引導社會(huì )資本流入專(zhuān)利資產(chǎn)高附加值科創(chuàng )企業(yè)。（邵順昌）

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