專利分析中的技術(shù)標(biāo)引，究竟應(yīng)由研發(fā)部門來(lái)執(zhí)行，還是應(yīng)由知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IPR）部門來(lái)負(fù)責(zé)，這一問(wèn)題在業(yè)界一直存在不同的聲音。

專利分析工作，特別是專利地圖分析（包括專利導(dǎo)航、專利預(yù)警或?qū)＠胺治觯╉?xiàng)目，構(gòu)成了企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)部門工作的重要組成部分。這些項(xiàng)目與傳統(tǒng)的專利檢索分析項(xiàng)目不同，如專利申請(qǐng)前的查新檢索、無(wú)效穩(wěn)定性檢索分析等，后者僅需要找到準(zhǔn)確的專利，而不涉及對(duì)大量專利進(jìn)行逐一標(biāo)引。

以“自動(dòng)駕駛”為主題的專利導(dǎo)航或?qū)＠貓D項(xiàng)目為例，可能需要檢索并處理多達(dá)數(shù)千甚至數(shù)萬(wàn)項(xiàng)專利。在完成數(shù)據(jù)清理工作后，分析人員需要對(duì)這些專利進(jìn)行分類、標(biāo)引或打標(biāo)簽。這些專利可能被進(jìn)一步細(xì)分為感知、高精度地圖、決策等多個(gè)模塊，其中感知模塊又可細(xì)分為攝像頭、激光雷達(dá)等子模塊，攝像頭模塊還可以進(jìn)一步分為硬件部分和數(shù)據(jù)融合等軟件部分。專利分析工作的目的就是對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)引或打標(biāo)簽，將檢索到的專利分配到業(yè)務(wù)部門所需的標(biāo)簽或分類中。

這一工作的繁雜和耗時(shí)程度可想而知，相當(dāng)于對(duì)每個(gè)專利進(jìn)行解讀，并將其對(duì)應(yīng)到相關(guān)的分類中，或者說(shuō)為每個(gè)專利打上標(biāo)簽。顯然，所需打的標(biāo)簽種類越多，專利數(shù)量越大，工作難度就越高。在大型分析項(xiàng)目中，專利標(biāo)引或打標(biāo)簽的時(shí)間有時(shí)可能占到項(xiàng)目總時(shí)長(zhǎng)的一半以上，甚至有的項(xiàng)目主要工作即為標(biāo)引，占比可達(dá)80%。

因此，評(píng)判一個(gè)專利分析報(bào)告的質(zhì)量，標(biāo)引的質(zhì)量是一個(gè)重要的區(qū)分度。如果專利導(dǎo)航或?qū)＠貓D分析工作不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)引，工作量將大幅減少，甚至可以借助軟件自動(dòng)生成。面對(duì)這一既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力的工作，究竟應(yīng)由技術(shù)人員還是知識(shí)產(chǎn)權(quán)人員來(lái)執(zhí)行，業(yè)界意見不一。

實(shí)際上，這需要根據(jù)項(xiàng)目的具體情境和目標(biāo)來(lái)確定?？傮w而言，專利分析報(bào)告的標(biāo)引工作應(yīng)由知識(shí)產(chǎn)權(quán)分析師負(fù)責(zé)執(zhí)行，同時(shí)在必要時(shí)尋求研發(fā)人員的協(xié)助。如果專利分析報(bào)告的主要目的在于為研發(fā)提供技術(shù)參考，研發(fā)人員提出幾個(gè)方向或模塊，并要求將相關(guān)專利分配到這些模塊中，那么無(wú)論是由研發(fā)人員還是企業(yè)IPR進(jìn)行標(biāo)引，只要標(biāo)引的準(zhǔn)確率符合要求即可。具體由誰(shuí)來(lái)執(zhí)行標(biāo)引，應(yīng)根據(jù)人員的工作任務(wù)飽和度和技術(shù)能力來(lái)決定。

然而，如果分析報(bào)告的目的是梳理技術(shù)路線圖、制作功效矩陣、確定核心專利等，那么這類報(bào)告的標(biāo)引工作應(yīng)主要由知識(shí)產(chǎn)權(quán)人員負(fù)責(zé)。因?yàn)橐獪?zhǔn)確完成這些分析模塊，必須對(duì)技術(shù)細(xì)節(jié)和技術(shù)全貌有深入了解。否則，如果僅由研發(fā)人員進(jìn)行技術(shù)標(biāo)引，而沒(méi)有對(duì)專利中反映的技術(shù)內(nèi)容進(jìn)行全面和深入的了解，就無(wú)法準(zhǔn)確完成上述模塊的分析。在這些項(xiàng)目中，如果讓研發(fā)人員進(jìn)行技術(shù)標(biāo)引，而由IPR完成報(bào)告編寫，就類似于讓研發(fā)人員體驗(yàn)產(chǎn)品，卻由IPR來(lái)撰寫產(chǎn)品評(píng)價(jià)，研發(fā)人員去吃飯，由IPR來(lái)飯菜的味道感受，這可能導(dǎo)致報(bào)告存在質(zhì)量問(wèn)題。

當(dāng)然，即使是由IPR完全負(fù)責(zé)的分析報(bào)告，在遇到技術(shù)細(xì)節(jié)問(wèn)題時(shí)，也需要研發(fā)人員的解釋。在標(biāo)引工作開始之前，確定具體標(biāo)簽內(nèi)容時(shí)，也需要研發(fā)人員的深入?yún)⑴c。只有研發(fā)和IPR深度合作，才能制作出符合要求的分析報(bào)告。

鑒于標(biāo)引工作在專利分析中的重要性，許多人希望這一部分工作能夠由人工智能（AI）替代。Maxipat提供了AI自動(dòng)標(biāo)引功能。該功能的邏輯相對(duì)簡(jiǎn)單：用戶在進(jìn)行專利分析項(xiàng)目標(biāo)引時(shí)，可以先自行標(biāo)引約10%至20%的專利，例如，在1000項(xiàng)專利中先標(biāo)引200項(xiàng)，剩余的800項(xiàng)專利由Maxipat自動(dòng)標(biāo)引。這200項(xiàng)人工標(biāo)引的專利相當(dāng)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，告知系統(tǒng)按照前200項(xiàng)的標(biāo)引方式來(lái)處理剩余的800項(xiàng)專利。這里需要注意的是，前200項(xiàng)的人工標(biāo)引應(yīng)包含所有標(biāo)引維度或標(biāo)簽，確保系統(tǒng)按照用戶定義的標(biāo)簽維度進(jìn)行標(biāo)引，而不是隨意創(chuàng)造新的維度。

Maxipat的AI標(biāo)引

許多人會(huì)問(wèn)，機(jī)器進(jìn)行標(biāo)引的準(zhǔn)確度如何，能否真正替代人工。這個(gè)問(wèn)題很難一概而論，因?yàn)闄C(jī)器標(biāo)引的準(zhǔn)確性與用戶的數(shù)據(jù)本身密切相關(guān)。也就是說(shuō)，不同用戶使用相同系統(tǒng)時(shí)，準(zhǔn)確度可能不同；相同用戶在不同項(xiàng)目中，AI標(biāo)引的準(zhǔn)確度也可能不同。AI標(biāo)引的準(zhǔn)確度就像薛定諤的貓，具有不確定性。

這是因?yàn)閿?shù)據(jù)的“稀疏性”和用戶設(shè)置的標(biāo)引層級(jí)直接影響了標(biāo)引的準(zhǔn)確度。例如，如果用戶的數(shù)據(jù)包含汽車、果汁機(jī)、藥品三大類，且要求AI將相關(guān)專利分配到不同的標(biāo)簽，這個(gè)任務(wù)對(duì)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)相對(duì)容易，因?yàn)檫@些類別之間的關(guān)聯(lián)性很低，沒(méi)什么血緣關(guān)系，即使是性能較差的系統(tǒng)也能進(jìn)行區(qū)分。然而，如果標(biāo)引數(shù)據(jù)全部是關(guān)于使用“雙齒輪”的果汁機(jī)，要求系統(tǒng)區(qū)分哪些專利的齒輪是串聯(lián)連接，哪些是并聯(lián)連接，以及串聯(lián)連接中是直接由電機(jī)驅(qū)動(dòng)還是間接驅(qū)動(dòng)，哪怕只有少數(shù)幾個(gè)標(biāo)簽和層級(jí)，對(duì)AI來(lái)說(shuō)難度也會(huì)大大增加。

因此，AI標(biāo)引系統(tǒng)需要進(jìn)行專門的訓(xùn)練。盡管Maxipat的標(biāo)引功能已經(jīng)采用了能夠想到的所有方法，但必須坦率地說(shuō)，在數(shù)據(jù)標(biāo)引維度極端不稀疏、標(biāo)引層級(jí)較多的情況下，準(zhǔn)確率有時(shí)可能低于50%。然而，在大多數(shù)情況下，AI標(biāo)引可以顯著提高工作效率。相信借助于AI標(biāo)引來(lái)提高分析效率和質(zhì)量是必然趨勢(shì)。

Maxipat致力于作為成為科技創(chuàng)新和知識(shí)產(chǎn)權(quán)工作的AI加速器，目前開放注冊(cè)中。

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