全国高校专利数据分析

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22省专利数据分析及影响因素研究

22省专利数据分析及影响因素研究

22省专利数据分析及影响因素研究引言专利是创新活动的产物,也是科技创新的重要成果之一。

近年来,中国各省份对于专利的申请和授权数量都有了较为显著的增长,这也反映了中国在科技创新方面的不断进步。

本文将对22个省份的专利数据进行分析,探讨不同省份的专利数量情况及其影响因素,希望能够为各地政府和企业提供一些参考意见。

一、22省专利数据概况根据最新的统计数据,22个省份的专利申请和授权数量整体呈现出增长的趋势。

北京、上海、江苏、广东等发达地区的专利申请和授权数量较高,而一些欠发达地区的专利数量相对较少。

从整体趋势来看,专利数量与省份的经济发展水平和科技创新能力密切相关。

二、22省专利数量情况分析1. 高专利数量省份分析我们关注的是专利数量较高的省份。

从数据上看,北京、上海、江苏、广东等地的专利数量位居前列。

这些地区拥有较为完善的科技创新体系和产业链,吸引了大量的创新人才和资金投入,因此专利数量成绩突出。

政府对于科技创新的政策支持也是其中一个重要因素。

2. 低专利数量省份分析我们关注的是专利数量较低的省份。

一些欠发达地区的专利数量明显不足,这可能与其经济发展水平和科技创新能力有关。

这些地区在科技投入和创新环境方面存在不足,导致了专利数量的不足。

这些地区需要在政策扶持和科技创新环境方面下更多的功夫。

三、22省专利影响因素分析1. 经济发展水平经济发展水平是影响专利数量的重要因素之一。

发达地区拥有更多的资金和人力资源投入到科技创新当中,因此专利数量较高。

而欠发达地区的经济条件相对较差,因此专利数量也相对较少。

为了提高专利数量,欠发达地区需要加大科技创新投入,提高科技创新能力。

2. 政策支持政府的政策支持是影响专利数量的关键因素之一。

一些地方政府出台了许多支持科技创新的政策,如资金扶持、税收减免等,吸引了大量的创新人才和资金投入。

这些政策支持对于提高专利数量起到了积极的作用。

3. 科技创新能力科技创新能力是影响专利数量的决定性因素。

《高校专利情况分析研究报告》笔记

《高校专利情况分析研究报告》笔记

《高校专利情况分析研究报告》读书随笔目录一、内容概括 (2)二、高校专利现状分析 (3)三、高校专利运用与转化 (4)1. 专利转化现状分析 (5)(1)专利转化的意义与现状 (7)(2)专利转化的瓶颈问题 (8)(3)成功案例分享 (10)2. 专利运用模式与机制创新 (11)(1)产学研合作模式 (12)(2)专利运营平台建设 (13)(3)激励机制与政策扶持 (14)3. 专利转化中的知识产权保护 (15)(1)知识产权保护的重要性 (16)(2)知识产权保护措施与方法 (18)(3)风险预警与应对策略 (19)四、高校专利工作存在的问题与对策建议 (20)1. 存在的问题分析 (21)(1)专利申请质量不高 (22)(2)专利转化率低 (24)(3)专利保护意识不强 (25)2. 对策建议与思考 (26)(1)加强专利质量建设,提高申请门槛 (27)(2)完善专利转化机制,促进产学研合作 (28)(3)加强知识产权教育,提高专利保护意识 (30)一、内容概括报告介绍了全球以及国内的高校专利现状,阐述了在当前知识经济时代,高校专利的重要性及其在全球创新体系中的角色。

报告详细地分析了高校专利的产生机制和发展趋势,这一点使我深刻地理解了高校专利从无到有,再到持续优化提升的全过程。

报告针对高校专利的申请、授权以及运营管理进行了全面的梳理和评价。

涵盖了专利的申请流程、审批过程中的注意事项,以及授权后的运营策略等。

尤其是报告中关于如何优化专利申请流程、提高授权效率的部分,给我留下了深刻的印象。

报告还对专利的商业化路径进行了分析,使我对高校专利的经济价值有了全新的认识。

报告对高校专利的质量、影响力以及成果转化等方面进行了深入探讨。

从报告的数据分析中,我看到了高校专利在不同领域的影响力差异以及这些专利在推动科技发展和社会进步中的实际作用。

特别是关于高校科技成果转化的问题,报告中提出的一些见解和建议令我深思。

大数据领域专利技术分析

大数据领域专利技术分析

大数据领域专利技术分析在当今信息爆炸的时代,大数据已成为企业和个人获取、存储和分析海量数据的重要手段。

伴随着大数据应用的日益普及,相关领域的专利技术也得到了广泛的关注。

本文将对大数据领域的专利技术进行分析,探讨其发展趋势和技术应用。

一、大数据领域专利技术的发展概况大数据领域的专利技术近年来呈现出快速增长的趋势。

根据专利数据库的统计数据,大数据相关专利的申请数量自2010年以来就呈现持续增长的态势,每年都有数以万计的专利申请涉及到大数据领域。

这反映了大数据技术在商业领域的重要性和广泛应用。

在大数据的专利技术中,数据存储和处理技术是最为核心和关键的领域。

随着数据量的不断增大,企业和个人对存储和处理技术的需求也日益迫切。

因此,在专利技术中涉及到的存储介质、数据管理系统、数据处理算法等方面的技术成为了热门的研究和申请对象。

二、大数据领域专利技术的分类与趋势根据大数据领域的应用领域和技术特点,可以将其分为以下几个子领域:数据存储与管理技术、数据处理与分析技术、数据安全与隐私保护技术、数据可视化技术等。

下面将就这几个方面的专利技术作简要分析和阐述。

1. 数据存储与管理技术在大数据的存储和管理技术方面,分布式存储系统和云计算技术是当前的研究热点。

分布式存储系统通过将海量的数据分散存储在多个节点上,能够提高数据的并行读写速度和可靠性。

云计算技术则通过虚拟化技术将计算资源进行统一管理,实现按需分配和动态伸缩,为大数据的存储和管理提供技术支持。

2. 数据处理与分析技术大数据的处理和分析技术是实现数据挖掘和业务智能的基础。

在这一方面的专利技术中,机器学习、人工智能以及数据挖掘等技术应用广泛。

其中,机器学习技术通过训练模型和算法,能够从海量数据中发现规律和模式,为企业决策提供支持。

此外,数据挖掘技术也在大数据处理中发挥着重要作用,能够通过对数据进行分类、聚类、关联规则挖掘等,帮助企业发现潜在的商业价值。

3. 数据安全与隐私保护技术随着大数据的应用范围日益扩大,对数据安全和隐私保护的要求也越来越高。

中科院专利在线分析系统

中科院专利在线分析系统
大数据处理技术
随着专利数据的不断增长,系统将采用更高效的大数据处理技术,如分布式存储、云计 算等,以提高数据处理速度和存储能力。
可视化技术
可视化技术将进一步应用于系统,提供更直观、易用的数据展示方式,帮助用户更好地 理解和分析专利数据。
系统升级与优化
用户体验优化
系统将不断优化用户界面和操作流程,提高用户体验和满意度。
为了进行国际比较,该系统还从 世界知识产权组织获取国际专利 数据。
此外,该系统还与国内外的学术 研究机构合作,获取相关的专利 数据和研究成果。
专利数据分析方法
Hale Waihona Puke 定量分析通过统计分析、趋势预测等方法, 对专利数据进行定量分析,了解 技术发展趋势和竞争格局。
定性分析
采用技术路线图、技术领域分类 等方法,对专利数据进行定性分 析,深入挖掘技术内涵和潜在机 会。
阔的市场空间。
国际化发展机遇
随着全球化的加速,中国专 利市场将与国际接轨,为中 科院专利在线分析系统提供
了国际化发展的机遇。
政策支持与推动
国家对科技创新和知识产权 保护的重视和支持,将为中 科院专利在线分析系统的发 展提供有力保障。
谢谢观看
功能拓展与完善
系统将不断开发新的功能模块,满足用户不断增长的需求,提高 系统的实用性和竞争力。
系统安全与稳定性
系统将加强安全防护和稳定性保障,确保数据安全和系统正常运 行。
市场前景与机遇
市场需求持续增长
随着科技的不断发展和市场 竞争的加剧,对专利信息的 需求将持续增长,为中科院 专利在线分析系统提供了广
发展阶段
随着用户需求的不断增长和技术的发展,中科院专利在线分析系统不断进行升级和完善。该系统在2010年推出了全 新的版本,增加了更多的功能和数据分析工具,进一步提高了系统的实用性和易用性。

核心专利数据分析报告

核心专利数据分析报告

核心专利数据分析报告
根据对核心专利数据的分析,以下是我们得出的结论和观察结果:
1. 受保护的技术领域:通过对核心专利数据的分类和分析,我们发现受保护的技术领域主要集中在某领域(例如计算机科学、生物技术等)。

这表明在该领域存在着较多的创新和研究活动。

2. 技术发展趋势:通过对核心专利数据的时间序列分析,可以观察到技术的发展趋势。

某技术在某一时间段内专利数量的增长,可以反映该技术的发展速度和市场需求。

对于某一技术而言,专利数量增长迅速可能意味着市场前景广阔。

3. 高频专利持有者:通过对核心专利数据的分析,我们可以识别出持有大量高价值专利的公司或个人。

这些持有者可能在该领域具有较强的技术实力和创新能力,值得进一步关注。

4. 地理分布:通过对核心专利数据的地理分布分析,我们可以发现特定地区或国家在某一领域的专利数量较多。

这反映了该地区或国家在该领域的研究和创新水平较高,值得关注和借鉴。

5. 技术合作与竞争:通过对核心专利数据的公司合作网络和引用关系网络分析,可以了解到公司之间的技术合作和竞争关系。

某一公司与其他多个公司存在合作关系,可能表明该公司在该技术领域拥有更广泛的合作伙伴,也可能是行业的技术领导者。

尽管对核心专利数据的分析可以提供有价值的信息,但需要注
意的是,专利数据仅仅是一种指标,不能完全代表公司或个人的创新能力和技术实力。

因此,在使用专利数据进行分析和决策时,需要综合考虑其他因素,并结合实际情况进行判断。

专利管理系统的数据分析功能介绍

专利管理系统的数据分析功能介绍

专利管理系统的数据分析功能介绍随着科技的不断进步,知识产权保护变得越来越重要。

对于企业而言,专利管理是一项关键的工作。

为了更好地管理专利,许多企业采用了专利管理系统。

而其中一个重要的功能就是数据分析。

一、数据收集与整理专利管理系统可以帮助企业收集和整理大量的专利数据。

通过与专利数据库的连接,系统可以自动获取最新的专利信息,并将其整理成易于分析的格式。

这样,企业可以快速了解到市场上的最新专利动态,以便做出相应的决策。

二、专利趋势分析专利管理系统可以对专利数据进行趋势分析,帮助企业了解特定领域的发展趋势。

通过对专利申请数量、技术领域、申请人等数据的分析,企业可以预测未来的技术方向,并及时调整自己的研发战略。

此外,还可以通过对竞争对手的专利数据进行分析,了解他们的技术布局和创新方向,以便进行针对性的竞争。

三、专利价值评估专利管理系统可以通过对专利数据的分析,评估专利的价值。

通过分析专利的引用情况、法律状态、技术水平等因素,系统可以为企业提供专利的价值评估报告。

这样,企业可以更好地了解自己的专利资产,并进行相应的管理和运营。

四、侵权检测与预警专利管理系统可以通过对专利数据的分析,帮助企业及时发现潜在的侵权行为。

通过对市场上的产品和技术进行监测,并与专利数据库进行比对,系统可以自动识别可能存在的侵权行为,并向企业发送预警信息。

这样,企业可以及时采取相应的措施,保护自己的知识产权。

五、竞争情报分析专利管理系统还可以通过对竞争对手的专利数据进行分析,提供有关市场竞争情报。

通过分析竞争对手的专利布局、技术创新和市场份额等数据,企业可以了解竞争对手的优势和劣势,并制定相应的对策。

这样,企业可以更好地应对市场竞争,保持自身的竞争优势。

六、决策支持专利管理系统的数据分析功能还可以为企业的决策提供支持。

通过对专利数据的分析,系统可以提供有关技术发展、市场趋势和竞争态势等方面的信息,帮助企业制定战略决策。

这样,企业可以更加科学地进行决策,提高决策的准确性和效率。

专利数据分析与技术趋势

专利数据分析与技术趋势

专利数据分析与技术趋势专利数据的分析是一项重要的任务,可以帮助企业和研究机构了解技术领域的发展趋势,识别竞争对手的创新能力,并为决策提供依据。

本文将探讨专利数据分析的方法和技术趋势。

一、专利数据分析方法1. 数据收集:要进行专利数据分析,首先需要收集大量的专利数据。

可以从专利数据库、专利检索工具和专利申请机构获得专利文献信息。

数据的质量和全面性是进行准确分析的基础。

2. 统计分析:通过统计分析,可以了解专利数据的相关信息,如申请人、专利类型、技术领域和国际分布等。

可以利用数据可视化的方法呈现分析结果,比如制作柱状图、折线图和饼图等,以直观地展示数据。

3. 文本挖掘:专利文献中包含大量的技术信息,可以通过文本挖掘技术提取关键词、主题和技术趋势。

常用的文本挖掘方法包括词频统计、主题模型和聚类分析等。

这些方法可以帮助发现技术的热点和发展方向。

二、技术趋势分析1. 热门技术领域:通过分析专利数据,可以了解当前热门的技术领域。

一些高频关键词和主题可能表明某一技术领域受到关注。

比如,在近年来人工智能、大数据、云计算等领域的专利数量大幅增加,反映了这些领域的快速发展和市场前景。

2. 技术竞争态势:通过分析专利数据,可以了解竞争对手的专利布局和创新能力。

可以查看竞争对手的专利申请数量、国际化布局以及技术领域的重点。

这些信息有助于企业评估自身的竞争地位,并制定相应的战略。

3. 技术转移和合作:专利数据分析还可以发现技术转移和合作的趋势。

通过分析专利的引用关系和专利申请者的合作情况,可以了解技术的传播和创新网络。

这些信息对于企业进行技术合作和创新战略的制定非常重要。

三、专利数据分析的应用1. 技术创新和研发:专利数据分析是评估技术创新和研发活动的重要工具。

企业可以利用专利数据了解技术的发展趋势和创新方向,据此调整研发计划和资源配置,提高创新成功率。

2. 知识产权管理:专利数据分析可以帮助企业管理和保护知识产权。

通过了解竞争对手的专利布局和技术重心,企业可以制定专利申请策略和技术引进计划,保护自己的创新成果。

专利信息分析系统简介国家知识产权局

专利信息分析系统简介国家知识产权局

五、功能模块图
专利信息 中国专利 专利网站 服务平台 检索光盘 数据库
加工专利情报
信息分析
简单 分析
通用 分析
趋势 分析
区域 分析
申请 人
分析
IPC 分析
数 据 管 理
用 户 管 理
发明 人
分析
美国 引证 分析
数据合并 数据标引 数据维护 数据更新 数据输出
添加用户 删除用户 查询用户 修改信息 在线用户
八、专利信息分析要素
“谁在何时、何地、为什么就什 么产品或技术做了怎样的保护”。
专利信息主要由以下6组要素组成:谁 (who)、何时(when)、哪里(where)、为什 么(why)、什么(what)和怎样(how)。
因此,专利信息分析就是要对以上的要素内 容来进行相应的分析。
八、专利信息分析要素
谢谢大家!
结束
九、基本概念
1、主题
分析系统采用主题式管理。 企业专题数据库是指包括企业所涉及的产品和 技术在内的所有专利信息数据库。 主题是针对分析课题的专利信息集合,是在企 业专题数据库基础上检索并建立起来的分析库。 用户可以根据自己的分析需求建立多个主题。
九、基本概念
2、国际专利分类
国际专利分类法(International Patent Classification,简称IPC)是一种国际通用的管 理和利用专利文献的工具。内容包括与发明专利 有关的全部技术领域,一般是采用有确切识别号 的四级分类:部、大类、小类和组,共分成8个部, 100多个大类,600多个小类,近万个大组。
四、主要特点
5、便捷信息检索浏览
强大的逻辑检索功能并采用同一中文检索界面,支持中 英文混合检索,提供了更多的专业化服务,使对专利文 献的检索变得随心所欲;同时,系统提供的本地链接浏 览和互联网链接浏览专利说明书全文功能,可以更深层 次的挖掘专利技术信息。

专利管理系统的数据统计与分析方法指南

专利管理系统的数据统计与分析方法指南

专利管理系统的数据统计与分析方法指南引言:在当今科技快速发展的时代,专利管理对于企业的创新和发展至关重要。

随着专利数量的不断增加,如何高效地管理和分析专利数据成为了一个迫切需要解决的问题。

本文将介绍一些专利管理系统的数据统计与分析方法,帮助企业更好地利用专利资源,提升创新能力和竞争力。

一、数据收集与整理1. 专利申请数据的收集通过与专利局合作或购买专利数据库的方式,获取专利申请数据。

确保数据的准确性和全面性,包括专利号、申请人、发明人、申请日期等信息。

2. 数据整理与清洗对收集到的专利数据进行整理和清洗,去除重复和无效数据。

可以利用数据清洗工具或编写脚本进行自动化处理,提高效率和准确性。

二、数据统计方法1. 专利数量统计根据不同的时间段、领域或类型对专利数量进行统计。

可以绘制柱状图或折线图,直观地展示专利数量的变化趋势。

2. 专利申请人统计对专利申请人进行统计,了解主要申请人的数量和分布情况。

可以通过绘制饼图或地图来展示不同申请人的占比和地域分布。

3. 专利分类统计对专利进行分类统计,了解不同领域或技术类型的专利数量。

可以根据国际专利分类系统(IPC)或自定义的分类体系进行统计分析。

三、数据分析方法1. 技术发展趋势分析通过对专利数据的时间序列分析,了解不同技术领域的发展趋势。

可以利用数据挖掘和机器学习算法,发现技术演化的规律和趋势。

2. 竞争对手分析通过对专利申请人和发明人的关联分析,了解竞争对手的专利布局和技术优势。

可以利用网络分析和社会网络分析方法,揭示竞争对手之间的关系和影响力。

3. 专利价值评估通过对专利的引用分析和引证分析,评估专利的技术价值和商业价值。

可以利用专利引证网络和文本挖掘技术,发现潜在的技术转化机会和市场需求。

四、数据可视化工具1. 图表绘制工具利用常见的图表绘制工具,如Excel、Tableau等,将统计和分析结果以图表形式展示。

选择合适的图表类型和配色方案,提高信息传达的效果和吸引力。

医药类专利分析报告

医药类专利分析报告

医药类专利分析报告
一、概述
二、申请量
根据国家知识产权局的数据显示,2024年至2024年,全国共有医药
类专利申请20万余件,数量增幅11%。

其中,2024年申请量达9.82万件,2024年增至10.69万件,2024年则达到11.19万件。

三、类别
从申请类别来看,2024年共有药剂、诊断、治疗和预防3类专利申
请量最多,分别占比16.8%,16.3%和16.0%,占总体比例达49.1%。

其中,药剂类表现最为突出,申请量比上一年增长21.8%,而治疗和预防类则有
所放缓。

四、申请人
从申请人来看,前三名分别属于中国科学院、中国农科院和中国工程院,总申请量占比高达30.3%。

其中,中国科学院的申请量最多,占
12.7%,中国农科院和中国工程院的申请量也分别位居前三名,占比分别
为10.7%和6.9%。

五、综合分析
从上述数据可以看出,近年来医药类专利申请量一直在不断增加,药剂、诊断、治疗和预防类专利申请量最多,中国科学院、中国农科院和中
国工程院的总申请量也占比最高。

专利数据挖掘与分析技术

专利数据挖掘与分析技术

专利数据挖掘与分析技术在当今信息爆炸的时代,大量的专利信息被申请并不断涌现,这些专利信息蕴含了许多宝贵的技术和商业机会。

然而,如何从海量的专利数据中准确地提取有用的信息,并进行有效的分析成为了一个重要的挑战。

为了解决这一问题,专利数据挖掘与分析技术应运而生。

专利数据挖掘与分析技术是利用计算机和数据挖掘算法来分析和挖掘专利数据中隐藏的规律、趋势和价值信息的技术。

通过获取、清洗、整理和处理专利数据,然后运用数据挖掘的方法,可以发现专利之间的相互联系和关联,提取出其中的重要特征和知识,为科研和商业活动提供有力的支持。

首先,专利数据挖掘与分析技术可以帮助创新型企业或研究机构进行专利竞争情报分析。

通过对专利数据进行挖掘和分析,可以了解到当前技术领域的发展趋势、主要竞争对手的技术布局等重要信息,从而指导企业或机构的研发战略和决策。

例如,可以发现某项技术的热门领域,了解到竞争对手的专利布局和技术优势,进而选择合适的技术方向和进行技术升级。

其次,专利数据挖掘与分析技术对于专利检索和判定也具有重要意义。

对于专利检索来说,传统的检索方式可能会受限于关键词的选择和匹配程度,而专利数据挖掘技术可以通过分析专利的文本和标签,利用自然语言处理和机器学习等方法,更加准确地找到相关的专利文献。

对于专利判定来说,专利数据挖掘与分析技术可以通过比对不同专利之间的相似性和差异性,判断某项技术是否已经被他人申请过,避免重复发明和侵犯他人专利的情况。

此外,专利数据挖掘与分析技术还可以为技术转移和合作提供支持。

通过对专利数据的分析,可以发现技术之间的潜在联系和合作机会,帮助企业寻找合适的技术转移伙伴或合作伙伴。

例如,可以通过挖掘专利文本中的技术特征和技术分类信息,找到与自身技术相近或互补的专利,为技术转移和合作提供参考依据。

最后,专利数据挖掘与分析技术也在知识产权保护和风险监测方面发挥着重要作用。

通过对专利数据的监测和分析,可以及时了解到自身专利的使用情况和侵权风险,及时采取相应的措施进行维权。

专利管理系统的数据统计与分析方法指南

专利管理系统的数据统计与分析方法指南

专利管理系统的数据统计与分析方法指南引言:随着科技的不断发展和创新的推动,专利管理系统在企业中的重要性日益凸显。

然而,如何有效地统计和分析专利数据成为了一个挑战。

本文将为您介绍一些专利管理系统的数据统计与分析方法,帮助您更好地利用专利信息,推动企业的创新和发展。

一、数据统计的重要性专利管理系统中的数据统计对企业的创新决策和战略规划具有重要影响。

通过对专利数据的统计,企业可以了解自身的创新能力和竞争优势,从而为未来的研发方向和市场定位提供依据。

同时,数据统计还可以帮助企业识别潜在的技术合作伙伴,加强技术交流与合作,提升创新效率。

二、专利数据的分类与整理在进行数据统计与分析之前,首先需要对专利数据进行分类与整理。

根据专利的类型、申请人、技术领域等进行分类,将专利数据进行归类整理,以便后续的数据统计与分析工作。

同时,还可以根据专利的有效期、法律状态等进行标注,以便及时掌握专利的维权情况。

三、专利数据的统计方法1. 申请量统计通过统计每年的专利申请量,可以了解企业的创新活动是否有持续增长的趋势。

同时,还可以将企业的申请量与竞争对手进行对比,评估企业在特定技术领域的创新实力。

2. 国际化统计通过统计专利的国际化情况,可以了解企业的技术创新在国际市场上的影响力。

通过分析专利的国际化指标,如国际专利申请量、国际专利授权量等,可以评估企业的国际竞争力和技术输出能力。

3. 引证分析引证分析是一种通过统计专利被引用的情况,来评估专利的技术价值和影响力的方法。

通过分析专利的引证情况,可以了解企业的技术创新是否具有前瞻性和引领性,从而为企业的技术战略和技术布局提供参考。

四、专利数据的分析方法1. 技术领域分析通过对专利数据进行技术领域的分析,可以了解企业在不同技术领域的创新能力和竞争优势。

通过分析不同技术领域的专利数量、技术引证情况等指标,可以评估企业在特定技术领域的技术实力和市场地位。

2. 专利地图分析通过对专利数据进行地理位置的分析,可以了解企业在不同地区的专利布局和技术合作情况。

专利分析的方案流程

专利分析的方案流程

专利分析的方案流程
专利分析是一个系统化的过程,用于从海量专利信息中提取有价值的信息,为制定技术发展战略和商业决策提供依据。

以下是一个通用的专利分析方案流程:
1. 明确分析目的和重点领域
首先需要明确专利分析的目的,例如了解某一技术领域的发展趋势、评估自身技术实力、寻找合作伙伴等。

同时确定需要关注的技术领域和分析的重点。

2. 收集相关专利数据
根据分析目的和重点领域,在专利数据库中检索并下载相关的专利文献数据,包括发明名称、摘要、权利要求、说明书等。

3. 数据清洗和规范化
对下载的原始数据进行清洗,去除无关和重复数据。

将数据规范化,统一格式和命名,以便后续分析。

4. 构建分析指标体系
设计合理的分析指标体系,例如专利申请量、申请人分布、技术分布、引用分析等,以满足不同分析需求。

5. 数据统计和可视化
对数据进行统计分析,生成各类统计图表,直观呈现专利分布特征和发展趋势。

可视化展示有助于洞见发现。

6. 深入分析和解读
结合相关背景知识和行业信息,深入分析数据,解读发现的规律和趋势,得出有价值的发现和见解。

7. 形成分析报告
将分析过程和结果总结形成专利分析报告,为决策者提供依据,并对如何应对未来发展提出建议。

8. 持续监测和动态分析
技术发展是一个动态过程,因此需要持续监测行业动态,及时更新数据,重复上述流程进行动态分析。

专利分析需要多学科知识的结合,包括专利知识、技术领域知识、数据分析技能等,通过系统化的分析流程,能够从海量专利数据中发现有价值的信息,指导技术创新和商业决策。

专利使用中的数据分析方法分享

专利使用中的数据分析方法分享

专利使用中的数据分析方法分享引言在当今竞争激烈的商业环境中,专利的价值不容忽视。

专利不仅可以保护创新成果,还可以为企业带来竞争优势和商业机会。

然而,专利的管理和运用并非易事。

在这篇文章中,我们将分享一些在专利使用中应用的数据分析方法,帮助企业更好地利用专利资源并优化决策。

1. 专利分析专利分析是指通过对专利文献进行系统研究和分析,以获得有关技术领域的信息。

通过专利分析,企业可以了解竞争对手的技术发展方向、创新趋势以及市场机会。

在进行专利分析时,可以采用以下数据分析方法:a) 文献计量学分析:通过对专利文献的数量、引用关系、技术领域分布等进行统计和分析,可以揭示技术发展的趋势和热点。

例如,通过分析某一技术领域的专利数量和引用关系,可以了解到该领域的创新活跃度和技术发展方向。

b) 主题分析:通过文本挖掘和机器学习等方法,对专利文献的标题、摘要和关键词进行分析,可以提取出关键技术词汇、主题和知识图谱。

这有助于企业了解技术领域的关键技术和热点问题,为技术研发和创新提供指导。

2. 专利评估专利评估是指对专利价值进行评估和分析,以确定专利的商业价值和技术优势。

通过专利评估,企业可以了解自身专利组合的优势和劣势,为专利的运用和管理提供依据。

在进行专利评估时,可以采用以下数据分析方法:a) 专利引证分析:通过分析专利文献之间的引用关系,可以了解到专利的影响力和技术价值。

被其他专利引用的专利往往具有较高的技术竞争力和商业价值。

b) 法律状态分析:通过分析专利的法律状态,包括是否授权、是否维持有效等,可以了解专利的保护范围和商业利用的可能性。

这有助于企业判断专利的商业价值和风险。

3. 专利竞争情报专利竞争情报是指通过对竞争对手的专利信息进行收集和分析,以获取有关竞争对手的技术优势、创新趋势和市场机会。

通过专利竞争情报,企业可以了解竞争对手的技术布局和创新策略,为自身的技术研发和市场拓展提供参考。

在进行专利竞争情报时,可以采用以下数据分析方法:a) 竞争对手专利分析:通过分析竞争对手的专利组合,包括数量、技术领域分布、法律状态等,可以了解竞争对手的技术优势和创新重点。

基于incoPat的河南大学专利信息分析

基于incoPat的河南大学专利信息分析

基于incoPat的河南大学专利信息分析杨阳(河南大学图书馆河南开封475000)摘要:该文以incoPat专利检索与分析平台为工具,以2002—2021年河南大学的专利数据为研究对象,从专利申请量、申请-公开趋势、技术构成、研究方向、发明人、法律状态、合享价值度、转让情况等方面进行分析梳理,总结河南大学专利发展特点及存在的显著问题,明晰今后学校科技创新、专利布局的方向,为学校知识产权工作开展和“双一流”建设提供参考。

关键词:incoPat专利检索专利分析河南大学中图分类号:G306文献标识码:A文章编号:1672-3791(2022)08(a)-0206-04知识产权是自然人或法人对其智力活动创造的成果依法享有的权利[1]。

专利作为知识产权的重要组成部分,是衡量科技创新和经济竞争实力的重要指标[2-3]。

目前对我国高校而言,在众多知识产权保护形式中,专利的作用最为突出[4-5]。

作为科学研究和知识产权创造的重要主体,高校对科技创新有着极其重要的作用,对高校专利信息进行统计分析并提取其表现特征,不仅有利于高校开展知识产权相关工作,还有助于展现高校创新实力和水平[6-7]。

该文以河南大学为研究对象,选用incoPat专利检索与分析平台对河南大学2002—2021年的中国专利数据进行统计分析。

通过对专利申请量、申请-公开趋势、技术构成、研究方向、发明人、法律状态、合享价值度、转让情况进行分析,为学校科技创新、专利布局指明方向,为学科发展及双一流建设提供参考。

1数据来源与检索方法1.1数据来源该文数据来源于incoPat专利检索与分析平台。

incoPat是北京合享智慧科技有限公司开发的用于检索和浏览全球专利的科技创新情报平台,涵盖了包括中国、英国、美国、PCT、EPO等120个国家/组织/地区超过1.4亿件专利数据,数据采购自各国知识产权官方和商业机构,全球专利信息每周更新4次。

1.2检索方法以“河南大学”为申请人检索2002—2021年中国专利情况,检索日期:2022年1月3日。

专利分析报告模板

专利分析报告模板

专利分析报告模板一、背景介绍。

专利分析是指对某一领域内的专利信息进行收集、整理、分析和研究,以获取相关技术或市场信息的过程。

专利分析报告是对专利信息进行系统分析后的总结和展示,其目的是为了帮助企业或个人更好地了解市场动态、竞争对手情况,为技术研发和商业决策提供参考依据。

二、报告内容。

1. 技术领域概述。

在报告的开头,需要对所涉及的技术领域进行概述,包括该领域的发展历史、现状和未来趋势等内容。

这部分的目的是为了让读者对所涉及的技术领域有一个整体的了解,为后续的专利分析提供背景知识。

2. 专利数据统计。

接下来,对所选取的专利数据进行统计分析,包括专利数量、申请国家/地区分布、专利类型分布等内容。

通过数据统计可以直观地了解该领域的专利数量和分布情况,为后续的分析提供数据支撑。

3. 主要竞争对手分析。

针对所选取的专利数据,对主要竞争对手的专利情况进行分析,包括专利数量、技术布局、专利布局等内容。

通过竞争对手分析可以了解竞争对手在该领域的专利布局情况,为企业制定竞争策略提供参考。

4. 技术发展趋势分析。

基于所选取的专利数据,对技术发展趋势进行分析,包括技术热点、技术方向、技术创新等内容。

技术发展趋势分析可以帮助企业了解该领域的技术发展方向,为技术研发和市场布局提供指导。

5. 专利价值评估。

最后,对所选取的专利数据进行价值评估,包括专利技术价值、专利商业价值等内容。

通过专利价值评估可以帮助企业了解自身专利的价值,为专利的运用和保护提供依据。

三、结论与建议。

在报告的结尾,需要对以上分析结果进行总结,并提出相应的建议。

结论部分需要简洁明了地总结报告的主要内容,建议部分需要针对性地提出针对性的建议,为企业的决策提供参考。

四、附录。

报告的附录部分可以包括相关的数据统计表、图表、专利信息列表等内容,以便读者对报告内容进行进一步的了解和查阅。

五、结束语。

专利分析报告模板中的以上内容是对专利分析报告的一般结构和内容安排,具体的报告内容还需要根据具体的专利分析目的和要求进行定制。

基于incopat 的沈阳药科大学专利分析

基于incopat 的沈阳药科大学专利分析

Science and Technology &Innovation ┃科技与创新2020年第18期·77·文章编号:2095-6835(2020)18-0077-03基于incopat 的沈阳药科大学专利分析崔义文,包宁疆*(国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心,北京100166)摘要:以Incopat 专利检索分析系统为分析工具,将2000—2020年沈阳药科大学的专利数据作为研究对象,从专利申请趋势、法律状态、发明人、专利价值度分布等方面进行分析,总结了沈阳药科大学的专利发展特点并进行探讨,以期为学校今后制定知识产权战略提供依据和参考。

关键词:专利检索;专利数据;专利分析;知识产权中图分类号:G306文献标志码:ADOI :10.15913/ki.kjycx.2020.18.029随着中国经济的不断发展,高校的科研能力也不断提升。

在当今的知识经济时代,创新型大学在专利战略和经济发展中更是发挥着越来越突出的专利技术创新辐射作用。

高校的专利申请质量和数量可以反映其科技成果的原始创新能力,并体现这些科技成果的社会认可度和应用价值,已成为衡量高校科技创新能力的重要标志之一。

专利作为高校知识产权的主体,发挥着重大作用,对高校专利信息进行统计分析并提取其表现特征,不仅有利于高校开展知识产权相关工作,还有助于展现高校创新实力和水平[1]。

本文以沈阳药科大学为研究主体,选用Incopat 专利检索分析系统对沈阳药科大学2000—2020年以来被该系统收录的专利信息进行统计分析。

通过对其专利申请量的年度趋势、专利合作情况、专利法律状态、专利转让与许可等分析,梳理出沈阳药科大学的专利发展现状及特点,以期为了解学校的科技创新能力和潜力,掌握科技创新的动态发展趋势提供依据,也为学校在创新型科研院校建设过程中知识产权战略的制订以及学科发展的规划和调整等提供借鉴。

1研究方法和分析工具1.1分析工具本次专利检索分析采用北京合享智慧科技有限公司开发的IncoPat 专利分析系统,IncoPat 是国内外较为完备的专利数据库,收录了全球120个国家超13亿件专利数据,信息内容准确可靠,数据质量高。

专利数据分析与应用

专利数据分析与应用

专利数据分析与应用专利数据在现代科技发展中起着重要的作用,它不仅可以通过分析全球专利数据库来帮助企业了解技术趋势和市场动态,还可以用于判断技术的创新性和可行性。

本文将探讨专利数据分析的方法和应用,并对其在创新研究和商业决策中的价值进行分析。

一、专利数据的获取与预处理专利数据可以通过多种渠道获取,包括专利检索数据库、专利机构的官方网站以及第三方专利信息服务提供商。

在获取专利数据之后,需要对数据进行预处理,包括数据清洗、数据格式转换和数据标准化等,以保证后续的分析工作能够进行顺利。

二、专利数据分析的方法1. 文本挖掘和自然语言处理技术:专利文献通常以文本形式存在,因此可以利用文本挖掘和自然语言处理技术对专利文献进行分析。

这些技术可以用于提取关键词、主题建模和情感分析等,以揭示专利文献中蕴含的信息。

2. 统计分析和数据挖掘技术:统计分析和数据挖掘技术是专利数据分析的重要方法。

通过对专利数据进行聚类分析、关联规则挖掘和时间序列分析等,可以找出不同技术领域的研究热点、技术路径和技术发展趋势。

3. 可视化技术:可视化技术能够将复杂的专利数据以图形化形式展示,使得用户可以更直观地理解和分析数据。

通过散点图、热力图和网络图等可视化方法,可以展示专利之间的关系和技术之间的演化过程。

三、专利数据分析的应用1. 技术研究和创新导向:通过对专利数据的分析,可以了解不同领域的技术研究热点和技术发展趋势,为科学研究和创新提供指导和支持。

2. 知识产权保护和竞争情报:专利数据包含了企业的专利申请和授权情况,可以用于判断技术的创新性和独特性,为企业的知识产权保护提供依据。

同时,通过对竞争对手的专利数据进行分析,可以获取竞争情报,为企业的战略决策提供参考。

3. 市场分析和商业决策:通过对专利数据的分析,可以了解技术市场的竞争态势和发展趋势,为企业的市场分析和商业决策提供支持。

例如,可以通过专利数据分析来评估市场需求和技术风险,指导产品研发和市场推广。

专利数据挖掘和大数据分析的应用

专利数据挖掘和大数据分析的应用

专利数据挖掘和大数据分析的应用随着信息技术的快速发展,数据挖掘和大数据分析已经成为各个领域应用的重要手段。

在知识产权领域,专利数据挖掘和大数据分析技术的应用也日益受到关注和重视。

本文将介绍专利数据挖掘和大数据分析在知识产权领域的应用,并探讨其带来的机遇和挑战。

一、专利数据挖掘的概念和方法专利数据挖掘是指通过挖掘专利文本和相关数据中的有用信息,以发现隐藏的知识、趋势和规律的一种方法。

专利文本中包含了大量的技术和商业信息,利用数据挖掘技术可以从中提取出对研发创新和商业竞争具有重要意义的信息。

常用的专利数据挖掘方法包括文本挖掘、主题建模、网络分析和机器学习等。

文本挖掘技术可以从专利文本中提取出关键词、研究领域、引用关系等信息,帮助研究人员了解技术热点和趋势。

主题建模技术可以将专利文本聚类为不同的主题,帮助研究人员了解不同技术领域的发展情况。

网络分析技术可以分析专利之间的引用关系,帮助研究人员了解技术之间的关联性。

机器学习技术可以通过对专利数据的训练和学习,预测未来的技术发展趋势。

二、大数据分析在专利领域的应用案例大数据分析技术在专利领域的应用范围广泛,包括技术评估、专利侵权检测、技术竞争分析等。

以下是几个应用案例的介绍:1. 技术评估:利用大数据分析技术可以全面地对某一技术领域的专利进行评估。

例如,可以通过分析某一技术领域中的专利数量、引用关系、法律状态等信息,评估该技术的创新度和商业价值,并为技术研发和投资决策提供参考。

2. 专利侵权检测:大数据分析技术可以基于海量的专利数据,检测某一产品或技术是否侵犯了他人的专利权。

例如,可以通过对产品特征和专利文本进行匹配和比对,发现潜在的专利侵权行为,并为知识产权保护提供支持。

3. 技术竞争分析:通过对竞争对手的专利数据进行分析,可以了解其技术研发方向、发展趋势和创新能力。

例如,可以通过分析竞争对手的专利数量、技术领域分布、技术引用关系等信息,评估竞争对手的创新实力,并为技术竞争决策提供参考。

高校专利分析报告撰写理论与实践

高校专利分析报告撰写理论与实践

收稿日期:2023-02-22基金项目:本文系2022年中央高校基本科研业务费资助人文社科一般项目基于专利技术融合指标的高校科技成果转化服务研究 (项目编号:D U T 22RW 114);2022年大连市社科院(研究中心)调研课题 面向促进科研成果转化的大连市高校知识产权信息服务创新研究 (项目编号:2022d l s k y021)的研究成果㊂作者简介:彭博(1986 ),男,馆员,硕士研究生,就职于大连理工大学图书馆,研究方向:知识产权服务㊁专利分析㊂高校专利分析报告撰写理论与实践彭 博,王 舒,马新宇(大连理工大学图书馆,辽宁大连 116023) 摘 要:专利分析报告的撰写一方面是对高校专利分析工作的总结与提炼,另一方面也是高校知识产权信息服务工作的重要环节㊂文章在高校专利信息服务工作具体实施的基础上,归纳了高校专利分析报告的基本类型和撰写的整体思路㊂从专利分析方法㊁专利信息呈现㊁高价值专利分析等几个方面,介绍了高校专利分析报告中常用的计量分析手段以及专利信息可视化方法㊂对比了不同专利信息分析工具在针对不同分析对象时的分析功能特点,结合具体实例探讨了高校专利分析报告的撰写流程,为今后高校图书馆开展专利分析工作提供一定的参考㊂关键词:高校图书馆;知识产权服务;专利分析;高价值专利中图分类号:G 306 文献标识码:A 文章编号:1007 6921(2023)20 0130 07 知识产权是推动社会进步与科技创新的主要支撑,也是衡量国际科技竞争力与科技经济实力的重要指标㊂在知识产权强国建设的当下,高校作为知识创新与科技成果产出的重要阵地,其知识产权管理与分析的相关工作备受关注㊂2019年以来,国家知识产权局㊁教育部为贯彻‘关于强化知识产权保护的意见“,深入落实‘教育部㊁国家知识产权局㊁科技部关于提升高等学校专利质量促进转化运用的若干意见“‘关于新形势下加快建设知识产权信息公共服务体系的若干意见“的工作部署[1-5],完善全国知识产权信息公共服务体系,增强高校在知识产权创造㊁保护㊁运用㊁管理和服务全链条的信息公共服务能力[6-10],根据‘高校知识产权信息服务中心建设实施办法(修订)“,前后陆续遴选出80家国家高校知识产权服务中心㊂高校图书馆作为高校知识产权信息服务中心的核心团队,逐渐承担了为高校师生以及社会公众提供知识产权信息服务的重任㊂在构建知识产权信息服务工作体系的过程中,专利分析报告的撰写是高校知识产权管理与分析工作的重要基础㊂文章通过总结大连理工大学图书馆的知识产权服务㊁管理与专利分析相关工作,基于所撰写的包括‘大连理工大学专利分析报告“‘大连理工大学专利运营分析报告“‘复杂曲面测量技术专利分析报告“‘冠状病毒疫苗专利分析报告“‘大连理工大学高价值专利分析报告“在内的专利分析报告,归纳出高校专利分析报告的撰写方法,并结合具体案例说明高校专利分析过程中常使用的数据分析及可视化方法,对今后如何进一步开展完善高校专利分析工作给出相关建议㊂1 专利分析报告的总体要求专利分析报告是科研人员对某一技术领域或者某一技术团体的专利技术成果中所包含的科学技术信息进行系统的加工㊁整理与分析,利用科学的分析方法,挖掘专利信息中的技术情报与价值,最后形成分析目标明确㊁分析条理清晰㊁分析方法科学㊁分析结论可靠的专利情报文献㊂专利分析报告的撰写不仅能体现出专利研究人员对该技术领域相关技术知识的了解,也能反映出专利研究人员自身的思维能力以及对专利分析技术的掌握程度㊂一份数据准确㊁逻辑清晰㊁结构紧密㊁分析客观㊁结论严谨的专利分析报告对企业而言具有一定的商业价值,对该技术领域及产业的发展也具有一定的推动作用㊂1.1 专利分析报告的类型专利分析报告的分类需要依据专利分析的对象㊁目的㊁内容等方面,同时还需要考虑技术分析的深度和广度以及专利分析报告所面向的阅读群体等2023年10月内蒙古科技与经济O c t o b e r 202320534I n n e r M o n g o l i a S c i e n c e T e c h n o l o g y &E c o n o m yN o .20T o t a l N o .534因素㊂总的来说,专利分析报告可以分成以下几种类别:根据专利分析的规模可以分为宏观㊁中观和微观专利分析报告;根据专利分析的应用群体,可以分为面向政府机关㊁面向行业领域㊁面向创新主体(如企业㊁高校㊁科研院所等)㊁面向机构(如金融机构㊁服务机构)的专利分析报告;按照专利分析的应用场景,可以分为管理类专利分析㊁技术类专利分析和市场类专利分析报告;按照分析内容考虑,可以分为综合专利分析报告㊁专题专利分析报告[11]㊂简而言之,专利分析报告的分类没有一个统一的模式,需要结合报告本身的内容以及面向对象㊂通过对目前国内专利分析报告的调研与专利分析方法的归纳[12],总结出较为常见的专利分析报告类型及特点(见表1)㊂表1国内常见的专利分析报告类型及特点报告类别报告内容及特点产业专利分析报告以行业与产业的专利数据为分析对象,深入分析相关技术㊁充分说明该产业相关的企业以及相关核心技术的分布㊂了解国内外相同产业的技术发展状况,明确彼此优势与差距,为产业发展及转型提供决策建议知识产权区域布控报告以某一区域或多个区域(如国家㊁省㊁市㊁地区㊁企业㊁高校)的专利数据为分析对象,对其专利的整体状况进行对比分析,阐明其专利态势及专利布局㊁技术点分布㊁高价值专利等信息状况专利预警分析报告通过专利分析对正在发生或可能发生的专利风险(专利纠纷)进行识别与评估㊂在有专利风险时触发提前警告,并制定应对预案,以消除或控制风险,避免专利纠纷的发生,规避专利侵权行为,保护好自主专利权,减少损失专利导航分析报告通过利用专利信息等数据资源,分析产业发展格局和技术创新方向,明确产业发展和技术研发路径,整合各类资源以引导产业/企业发展,形成有导航指引作用的决策意见㊂可以分为产业规划类和企业运营类专利导航分析报告知识产权分析评议报告分析评议是综合运用情报分析手段,对重大经济科技活动所涉及的知识产权竞争状况进行评估㊁评价和审查,针对潜在的问题提出解决建议,依据技术趋势分析预测创新方向,以便为企业或政府在决策上提供参考企业需求专利分析报告针对企业关注的竞争对手专利分布状况,从专利技术构成㊁专利技术路线㊁专利布局范围㊁专利有效性强度等方面进行分析,结合企业制定和实施知识产权战略的实际需求,对企业重点产品和关键技术的专利布局进行规划专利尽职调查报告侧重于企业的经营活动,分析内容包括:专利权核查㊁专利稳定性分析㊁专利风险识别以及专利价值评估等㊂可针对企业单件专利的新颖性㊁创造性和实用性进行重点分析,也可以从专利技术方案进行分析专利分析报告在不同划分方式下的类型没有一定的界限,比如,某些行业类专利分析报告,当其涉及重点技术领域时,会对企业知识产权战略实施起到重要推进作用,又会成为企业需求专利分析报告或者知识产权分析评议报告㊂随着情报分析技术以及专利信息计量学的不断发展,对专利信息的利用与挖掘会越来越深入全面,专利分析报告的深度和应用价值也会不断提高㊂1.2专利分析报告的基本框架专利分析报告的基本框架一般情况下是在报告撰写前,对研究内容充分分析,总结概括出研究报告的基本结构和内容,其表现形式可以是逻辑清晰㊁层级结构合理的思维导图或结构框架图,如图1所示㊂分析报告框架的构建,是完成整个专利分析工作的基础,通过把所要研究的内容和过程分步骤㊁分层次㊁分重点㊁分难点,使专利分析报告的结构更加完整统一,条理清晰,对整个分析报告的撰写工作起到了提纲挈领的作用㊂除此之外,在明确了分析报告的框架之后,有利于对整个研究工作在课题成员之间的任务分配㊂撰写报告的工作需要整个团队的齐心协力,相互协作,在明确了报告框架之后,可以根据不同人员所擅长的领域合理分配相关的研究内容和章节,更加保障了专利分析工作的顺利进行㊂图1专利分析报告框架2专利分析方法与信息呈现专利分析报告的主体部分是对专利内容的分析,包括申请态势㊁技术构成㊁申请人㊁专利价值等方面,因此在分析过程中需要选择恰当的分析方法和可视化方法,一方面要体现专利分析的科学性和真实性,另一方面也要使受用群体更便于阅读和理解,以下介绍几种较为常见的专利分析方法㊂2.1专利态势分析专利的态势分析是针对在所分析的技术领域或彭博,等㊃高校专利分析报告撰写理论与实践2023年第20期者行业产业中,一定时期内专利申请数量的整体情况㊂通过分析专利申请数量随时间的变化规律,总结归纳出相关技术行业在特定时期内的发展规律,同时也可以对未来该项技术的发展做出一定的预测㊂在态势分析过程中,一般包括专利申请量增长趋势分析和技术生命周期分析㊂2.1.1 专利申请量增长趋势分析㊂在专利申请量增长趋势分析中,如果是对特定技术或者特定行业的专利分析,可以从专利申请国别的角度,对比该技术领域的专利在不同国家的申请量情况,为制定全球的市场竞争或风险防御战略提供参考;如果是对某一特定区域(如国家㊁省㊁市㊁地区㊁企业㊁高校)的专利概况进行统计分析,则可以直接做出其专利申请量随时间变化的曲线㊂图2给出的示例是全球复杂曲面测量技术专利所属国家申请趋势图㊂图2 复杂曲面测量技术专利所属国家申请趋势(2000 2021年)2.1.2 技术生命周期分析㊂生命周期分析是专利定量分析中最常用的方法之一㊂通过分析专利技术所处的发展阶段,推测未来技术发展方向㊂它针对的研究对象可以是某件专利文献所代表技术的生命周期,也可以是某一技术领域整体技术生命周期㊂技术生命周期是科技管理领域中的研究主题,根据专利统计数据绘制出的专利申请S 曲线,帮助企业确定当前技术所处的发展阶段㊁预测技术发展,从而进行有效技术管理㊂图3给出的示例是利用S 曲线数学模型法分析复杂曲面测量技术专利(19602021年)的技术生命周期,从曲线中找出该技术发展过程中经历的4个阶段:导入期㊁成长期㊁成熟期㊁衰退期㊂技术生命周期的分析方法除了S 曲线数学模型法以外,还可以使用专利指标法㊁相对增长率法㊁技术生命周期图法㊁T C T 计算法等多种方法[13-15]㊂可以根据所分析专利数据的具体情况,选择较为适合的分析方法㊂图3 复杂曲面测量技术专利的技术生命周期2.2 专利数据构成分析数据构成分析是在专利数据统计的基础上,研究专利数据某一个分析指标的数量或者占比情况,分析维度主要包括专利类型㊁技术构成(I P C 分类号)㊁申请人㊁发明人㊁申请地域㊁专利有效性㊁专利法律状态等㊂分析过程中,可利用i n c o P a t 或I n n o gr a -p h y 专利分析平台的分析功能绘制饼图㊁柱状图㊁雷达图等类型的数据图,也可以利用H i g h c h a r t ㊁G e -ph i 等可视化工具,对分析数据进行深层次的加工处理,制作更具表现力的数据图㊂图4 大连理工大学专利合作申请人及主要发明人合作网络总第534期内蒙古科技与经济对大连理工大学校企合作申请专利的分析,可以利用H i g h t c h a r t s可视化工具制作校企合作专利申请人和弦图,也可以利用G e p h i软件绘制校企合作专利发明人合作网络(见图4),还可以在分析发明人合作网络的基础上,计算该网络中的节点中心度㊁网络密度等信息参数㊂2.3专利聚类分析图5复杂曲面测量专利技术主题分布聚类分析是情报分析中比较常用的方法,在数据处理中充分提取特征高度相同的数据元并进行划分和归类,在同一类别中的各个数据元之间的差异较小,而不同类别之间的数据元个体之间的差异会比较大㊂目前应用于专利聚类分析的数据主要包括专利的文本信息(发明名称㊁摘要㊁权利要求书㊁说明书)㊁I P C分类号㊁申请人㊁发明人㊁技术功效以及专利引证和共引共现情况等信息,其中专利信息的文本聚类是最主要的专利数据聚类分析手段㊂专利文本聚类通常需要选取1~3个文字标签来代表不同聚类结果的主题,由于专利文本聚类主要是对专利的文本信息中的技术内容进行挖掘㊁提取和概括,因此得到的聚类主题往往能反映此类别下的专利技术所具有的共同的技术特征(见图5)㊂利用专利文本聚类分析一方面可以从聚类结果中了解一系列专利技术的主题和不同技术主题之间专利的布局情况,另一方面也可以通过聚类主题了解某一领域下,专利技术的发展趋势和专利技术空白点,进一步预测和规划专利技术的发展轨迹㊂撰写专利分析报告过程中,专利数据聚类的相关工作一般情况下利用商业化专利分析工具(如i n c o P a t㊁I n n o g r a p h y等)来完成,但要注意的是,专利分析工具在对专利文本进行聚类后,生成的个别主题词存在形式上或者意义上的误差,需要研究人员对聚类主题进行分词或者停词等处理㊂2.4专利引文分析技术创新往往是需要在已有研究成果或者理论的基础上,延续前人的经验而展开的,专利文献之间的引用关系,也能够反映出专利相关技术与已有技术的继承和突破㊂通过分析专利引文信息的相关情报,可以了解到与该专利所用的最具相关性的专利技术,也可以探究专利文献间的联系,并通过可视化图谱直观地展现,从中可以观察到早期技术被逐步改进及孕育新技术的过程,揭示技术发展的演进轨迹及未来发展方向㊂在专利文献中存在的引用和被引用的关系实际上是一种 引文链 或 引文网络 ,它可以反映蕴含着专利中的知识流动及指导技术创新的信息流的方向㊁特征和过程,显示专利文献之间的引用规律㊂专利文献之间的引用路径能够揭示某一技术或行业的发展趋势和动向,体现出技术发展的延续性㊂在对冠状病毒疫苗专利分析的过程中,利用I n n o g r a p h y专利分析工具对冠状病毒疫苗专利的引用关系数据进行导出并进行数据处理,保留专利的公开号㊂然后利用P a j e k可视化软件,对冠状病毒疫苗专利的引文网络进行可视化,如图6所示㊂图中每一个节点表示一件专利,节点之间的连线表示专利之间存在引用关系,箭头指向的节点为引证专利,另一侧表示被引专利㊂节点大小表示该专利引用量和被引量的总和,节点越大,表示该专利引用量和被引量之和越大㊂在冠状病毒疫苗专利引文网络分析的基础上,利用P a j e k软件的计算功能,使用S P C主路径算法,对数据进行计算分析,得到专利引文网络主路径,如图7所示㊂专利引文网络主路径能够清晰地反映出专利技术的演化路径,并且对技术发展过程中关键核心专利也进行了呈现㊂图6冠状病毒疫苗专利文献引文网络彭博,等㊃高校专利分析报告撰写理论与实践2023年第20期图7 冠状病毒疫苗专利技术演进轨迹3 高价值专利分析高价值专利一般指的是具有一定的技术突破或者在所属行业技术领域中有重大改进的关键技术专利,抑或是在行业中被国家㊁企业㊁专家㊁学者重点关注的并且涉及技术标准和法律诉讼的专利㊂高价值专利一方面会对专利权人产生一定的经济价值,另一方面也可能会对技术的发展路径㊁企业的专利布局㊁诉讼规避具有一定的影响㊂如何挖掘高价值专利,如何准确评估专利的价值以及专利价值的市场运用,逐渐成为高校知识产权信息服务工作的重点之一㊂3.1 高价值专利的筛选高价值专利的筛选一般情况下包括人工筛选和建模筛选,人工筛选需要研究人员通过逐一阅读专利的全部内容,根据其与分析目的的关联性进行筛选;建模筛选是通过建立数学模型,引入专利的相关指标,通过数学计算来进行筛选㊂常见的数学模型是权重模型,例如,P=ΣNi =1(A i *C i ),其中A i 表示专利某一指标特征的权重值,C i 表示与A i 对应的指标特征,N 表示某一专利指标特征的个数,P 为最后计算得出的专利价值评估数值㊂高校高价值专利可以分别从技术价值(P t )㊁法律价值(P l )㊁市场价值(P m )三个维度进行计算[16],表2归纳出了高价值专利的评价指标㊂表2 高价值专利评价指标特征价值维度高权重评价指标较高权重评价指标一般权重评价指标低权重评价指标技术价值(P t )权利要求数量㊁独立权利要求数量㊁授权专利独立权利要求字数㊁说明书页数㊁说明书附图数量㊁专利有效性㊁专利失效原因所属技术领域㊁专利寿命㊁授权专利的维持时长㊁共同申请人数量㊁专利质押情况专利被引证数量㊁专利引证数量㊁引证专利的I P C 分类数量㊁引证文献的平均年龄专利年龄㊁发明人数量法律价值(P l )权利要求数量㊁独立权利要求数量㊁说明书页数㊁说明书附图数量㊁海外同族专利的审查授权情况㊁专利有效性㊁专利失效原因㊁专利无效情况㊁专利复审情况独立权利要求对应的从属权利要求数量㊁同族专利的无效情况㊁专利质押情况市场价值(P m )权利要求数量㊁独立权利要求数量㊁同族专利布局国家数量㊁同族专利的转让许可情况㊁专利失效原因㊁专利许可情况㊁专利转让情况㊁专利诉讼情况㊁专利无效情况㊁专利复审情况所属技术领域㊁同族专利的诉讼情况㊁同族专利的无效情况㊁授权专利的维持时间㊁共同申请人数量㊁专利质押情况㊁海关备案情况专利被引证数量㊁被引证专利的I P C 分类数量㊁引证文献的平均年龄㊁剩余有效期总第534期内蒙古科技与经济3.2高价值专利的分析工具在实际的知识产权分析工作当中,要精准计算一件专利的具体价值是比较困难的,对于专利的不同特征指标的权重值往往需要多个行业的专家学者共同参与,特别是当分析的专利数量较大时,逐一计算专利的具体价值是很难做到的㊂因此高校的知识产权服务部门在做高价值专利的筛选与分析时可以选用技术比较成熟的商业专利分析工具㊂目前可使用的专利评价工具比较多,表3中列出了比较常用的专利价值评估工具,并且分析了各个工具在评价专利时利用的评估指标[16]㊂表3国内外常用专利价值评估工具价值评估工具来源评估指标特点I P s c o r e欧洲专利局包括法律状态㊁技术因素㊁市场环境㊁财务指标㊁公司战略5个维度,共设置40个问题指标,每个问题指标下分5个等级供选择,用以描述专利的各个属性基于A c c e s s数据库的小型单机软件,操作简便,以选择题形式提取专利指标信息,输出结果为客观结果㊁风险机遇㊁财务前景㊁投资前景和净值分析5个维度;对使用者技术水平要求较高,不适合大量专利的动态分析P a t e n t S t r e n g t h I n n o g r a p h y数据库以诉讼是专利价值的重要体现为基本假设,建立包括权利要求数量㊁引用次数和被引次数㊁专利家族规模㊁公开时长㊁专利年龄㊁应用领域等指标在内的专利评价体系可量化分析大量专利数据,客观性较强,分析效率高,实现多维度的关联分析,支持自定义专利强度体系;对专利诉讼的数据依赖性较高,评价结果不全面国外P a t e n tR a t i n gO C E A NT OMO公司结合专利的保护范围㊁稳定性㊁商业关联性3个维度,主要涵盖了宏观专利指标㊁专利自身指标㊁企业相关指标等方面的50余项专利指标建立基于专利评价系统㊁知识产权交易系统㊁股票指数的专利运营平台,三者相互佐证,促进专利的流通,具有较高的市场认可度;评价过程透明度低,操作复杂,成本较高,不利于社会推广I P S t e n g t h I n d e x 科睿唯安公司包括专利类型㊁授权成功率㊁技术宽度等12项定量指标,专利诉讼㊁专利异议等4项中性指标,市场规模相关度㊁技术与产品覆盖度等4项定性指标不同指标分层计算,辅以不同权重,实现差异化的定制分析,并且计算结果基于德温特专利数据库和科学引文索引S C I的科技文献数据,数据背景较强;适用于评价专利组合,社会推广性较低S MA R T3韩国知识产权局包括权力强度㊁技术质量和应用能力3个维度,保护范围㊁支持能力㊁稳定性㊁技术趋势一致性㊁先进性㊁生命周期㊁商业化能力㊁权利执行能力等8个因素,以及独立权利要求长度㊁国内外同族专利数㊁被引次数等47个指标依托于知识产权交易服务平台体系,使专利评价能够融入市场,促进了专利的实际运营与流通;对市场价值㊁许可费率㊂应用或侵权的参考作用较小合享价值度i n c o P a t数据库包括技术稳定性㊁技术先进性和保护范围3个维度,具体指标包括专利类型㊁被引证次数㊁同族个数㊁同族国家数量㊁权利要求个数㊁发明人个数㊁I P C大组个数㊁专利有效期㊁转让许可诉讼无效等20余项计算模型采用主成分线性加权法,评价结果客观并根据数据动态调整,评价过程操作简便,适用于专利的评级和宏观测评以及专利价值的初步筛选,不能作为评估定价的标准国内大为专利指数大为公司包括技术价值㊁权利价值㊁运营价值3项一级指标和被引证次数㊁说明书页数㊁权利要求项数㊁复审请求次数㊁被无效次数㊁转让次数㊁许可次数等在内的15项二级指标基于回归分析构建计算模型,操作便捷,并且可根据数据变化适时调整结果;指标相对单一,针对不同地域㊁行业和时间范围没有实现差异化智慧牙评估体系智慧牙数据库包括市场吸引力㊁市场覆盖率㊁申请人(专利权人)㊁技术质量㊁法律信息5个维度,下分27个指标基于F M E A质量标准,建立改进型的市场法模型,结合专利交易㊁专利估价和专利拍卖等信息,可进行专利评级或者估评专利货币价值;评估指标透明度不高彭博,等㊃高校专利分析报告撰写理论与实践2023年第20期。

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研究生课程论文封面
课程名称:知识产权理论与实务
论文题目:全国高校专利数据分析
学生班级;研152班
学生姓名:匡政政
任课教师:李维刚
学位类别:专硕
评分标准及分值
参阅资料
(分值40 )
具体内容
(分值20)
语言表达
(分值20)
规范性
(分值20 )
评分
论文评语:
总评分评阅教师:评阅时间
年月日
注:此表为每个学生的论文封面,请任课教师填写分项分值
全国高校专利数据分析
摘要
科研成果转化率低、产学研合作难一直是国内高校亟待解决的两大问题,近期,国家以及一些地方政府密集出台和修改了一些相关的法律法规,试图从政策入手改善上述两大问题。

专利的合作申请属于产学研合作中的一个环节,可以从某个侧面反映高校的产学研合作状况。

另外,一般而言,高校与企业合作申请的专利往往具有更高的科研成果转化概率。

近些年来,高校的专利发行情况倍受人们关注,本文从国内外专利简介到国内高校专利发行情况分析,正是体现了专利学习应从高校就开始把握。

1.国内外专利发行趋势简介
专利申请量指报告期内向专利行政部门提出专利申请被受理的件数,是发明、实用新颖、外观设计三种专利申请数的总和。

专利授权量指报告期内由专利行政部门授予专利权的件数,是发明、实用新颖、外观设计三种专利授权数的总和。

该指标是衡量一个国家或地区技术创新能力和水平的重要指标,已被世界所公认。

申请专利是对发明创造成果法律上的保障,具有排它独占的特质。

专利关系到一个国家国民经济素质的整体提高和国际竞争力的强弱,对一国的国家主权和经济安全也将产生深刻影响。

发达国家凭借自身经济、科技的竞争优势,采取跑马圈地、层层保护的专利战术,期冀获取更大的市场份额,而发展中国家却面临着发达国家专利竞争优势的严重压力和更多的技术壁垒。

以下先展示一下历年国内外专利受理量的比较,如下图1:
图1.国内外专利受理量
图1中是2014年的中国专利申请数据统计,从中我们可以看出,国内的专利受理量要远远高于国外,而且国内受理量增长幅度也越来越大,从此我们可以看出,我们国家人们的创新意识非常的强烈。

2.高校专利发行情况分析
“大众创业、万众创新”成为本届政府提出的经济发展“双引擎”之一,这既可以扩大就业、增加居民收入,又有利于促进社会纵向流动和公平正义。

在此着重介绍国内各高校专利授权量,先分析2012-2015年专利授权量全国高校排行,如下表1、表2:
表1. 2012和2013年专利授权量前10名高校排名
表2. 2014和2015年专利授权量前10名高校排名
从表1、表2中可以看出各高校对专利方面都是比较重视的,特别是到2015年的时候,进步都非常明显。

但是,专利发行方面不是很均衡,据了解,2012年武汉6所高校发明专利的拥有量,还赶不上一个浙江大学。

当时,由湖北省知识产权局联合省高院、省科技厅主办的“知识产权促进经济发展方式转变”研讨会上,记者了解到,就在这相对偏少的发明专利中,还有三成左右因专利所有人不交年费而闲置失效。

研讨会上,华中科技大学法学院副院长郑友德教授感慨,“武汉高校发明专利的拥有量,跟全国相比太少了”。

其引用教育部科技发展中心发布的统计数据显示,2012年,全国高校所获发明专利量的前三名分别为浙江大学、清华大学和哈尔滨工业大学,分别为1709件、1239件和871件。

而当年,华中科技大学、武汉大学、武汉理工大学、华中农业大学、中国地质大学、武汉科技大学等6所在汉高校的所获发明专利量,分别为424件、279件、238件、107件、88件、81件。

这意味着,在汉6所知名高校发明专利的总量,还不如一个浙江大学多,这个数据值得我们去思考。

武汉6所高校和浙江大学专利授权量如下图2:
图2.武汉6所高校和浙江大学专利授权量
省区之间2013—2014年发明专利受理量比较如下图3:
图3.省区之间2013—2014年发明专利受理量
从图3中很容易看出,各省之间都有些差距,但是大部分都处于进步之中。

据了解,2014年,在发明专利方面,浙江大学博得“满堂彩”,无论是发明专利申请量还是授权量皆遥遥领先。

知识产权出版社副社长李程表示,随着我国专利制度的进一步发展,专利已经成为衡量高校科技研发创新贡献力和技术发明转化率的重要尺度。

“近年来我国高校专利申请量、授权量均屡创新高,但专利成果转化率较低的问题却依然困扰着我们的象牙塔。

如何真正强化产学研一体化协同创新,提高我国高校的自主创新能力和技术开发水平,值得每一个知识产权人的思考。


图4.2015年1-6月全国各省发明专利受理量
根据国知局统计数据和图4中显示,2015年1-6月受理的中国专利申请总量为1124,456件,其中发明专利受理总量为424,041件,受理的国内申请人的发明专利有360,675件。

江苏、广东、北京、浙江、山东和安徽的发明专利受理量在两万件以上,占据前六位。

在2015年的政府工作报告中,首度出现一个关键词:大众创业、万众创新,“创客”一词也写入政府工作报告。

2015年创业创新已上升到国家战略、全民必将掀起新一波创业创新大潮。

如今,半年时间已过去,就让我们从数据上,尤其是从专利数据上看看有哪些新变化。

对2015年1-6月的专利受理、授权、转让及某些领域数据进行统计。

在2015年获发明专利授权量前50名高校中,浙江大学、哈工大和东南大学分别以1865、1454和1453位居前三名。

排名前10位的高校中除了清华大学、上海交通大学等985高校外,江苏大学和北京工业大学两所非985高校也分别排名第6和第10。

在至2015年底有效发明专利量前50名高校排名中,清华大学、浙江大学和上海交通大学则位居前三位,浙江工业大学排名第十。

此外,进入前十的高校还包括哈尔滨工业大学、东南大学、华南理工大学、北京航空航天大学、天津大学、西安交通大学。

我国高校虽然拥有大量专利,但专利转化率平均不足10%,迫切需要通过提升高校知识产权规范化管理能力来破解这道难题。

浙大工研院院长赵荣祥表示,高校是知识产权创造的重要生力军,有了规范的知识产权管理制度才能使创造和运用有规可循,体现高校创新在经济建设中的作用。

在近几届浙江省科技成果竞价拍卖会上,浙大许多专利都拍出高价。

2014年,一个包含5项化工专利的项目更是以1000万元成交。

据了解,浙大正在不断探索加快专利转化之路,如设立专门的科技成果转化部门,出台政策鼓励教师和学生依托专利转化实施创业等。

3.高校专利申请量高速增长原因
从2003—2009年,我国高校的科技经费投入呈现平稳快速增长。

2008年高等学校的研究与发展项目经费(R&D经费)为390.2亿元,比2007年增加75.5亿元,增长24%。

在研发经费持续增长的支持下,我国高校的科技成果产出也随之增长,以科技成果为基础的专利申请也随之增长,这反映了我国高校的创新
能力正在逐步增强。

2016年的高校企业科研经费总额较2015年增加了约35.44亿元。

其中,哈尔滨工业大学一举夺得2016高校企业科研经费桂冠,从企业获得14.03亿元科研经费。

天津大学今年表现突出,由去年的第13名跃居今年的第2名,企业科研经费13.61亿元是去年的3倍。

从2016中国高校企业科研经费榜单中,不难发现,苏州大学、上海大学、西南石油大学三所地方院校,已经跻身于榜单前二十名,且近两年名次和企业经费总数都比较稳定。

图5.2016年中国高校企业科研经费排名
但是从某方面来说,地方政府的政策导向作用和研究考核体系的导向作用也是不可忽略的。

4.高校专利转化率低的原因和解决方案
4.1原因
理论性强,实用性差。

大学生专利多是源于书本,很多专利脱离市场需求,
仅仅是实验室的产物,这类专利相对于企业研发团队的技术成果来说,技术含量相对较低,缺乏实用性和可操作性,企业若要进行工业化生产,还需再投入资金以继续研发,很多企业不愿意冒风险,也就难以对这类专利进行消化吸收。

唯专利而专利,唯技术而技术。

高校科研人员普遍对专利转化认识不足,缺乏必要的专利价值观念,部分科研人员申请专利只是为了评职称时体现自身的学术水平,对专利转化热情不高,这种现象在拥有专利的大学生身上,15%的学生仅仅只在申报奖学金是作为一项国家级或者省级奖项来填报,剩余85%中只在被询问是否想转化时,回答“想”,却没有进一步的思考或采取行动,转化意愿不大。

转化渠道不畅,交易平台不成熟。

高校科研环境相对单纯,对知识产权的管理多局限在创造与保护阶段,某些前沿性发明,往往是作为国家课题完成的。

专利技术过于前沿并且不是以市场为导向的,企业很难判断该技术是否能直接产出产品或者市场在哪里以及应用怎么样的商业模式去发展,巨大的不确定性使其暂不具备市场转化的可操作性,而高校专利脱离市场的根本原因是高校与企业之间缺乏直接沟通的渠道,高校不知道企业需要什么,企业不知道高校有些什么,双方信息不通,导致转化难以成功。

4.2 建议
加强知识产权意识教育,普及知识产权法律知识。

完善相关法律法规,健全专业管理机构。

加强市场引导,构建第三方转化平台,实现产学研一体化。

5.结束语
综上所述,发明专利已经越来越得到人们的重视,好多相关高校也开设了专利相关课程,让同学们普遍对此有个了解,虽然高校并不是专利的主要发出地,但是随着同学们对专利提前的了解,进入社会之后能更快的融入其中,得到更好的发展。

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