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專利分析項(xiàng)目中的技術(shù)標(biāo)引究竟應(yīng)該由研發(fā)還是IPR執(zhí)行?

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專利分析中的技術(shù)標(biāo)引,究竟應(yīng)由研發(fā)部門來執(zhí)行,還是應(yīng)由知識(shí)產(chǎn)權(quán)(IPR)部門來負(fù)責(zé),這一問題在業(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。具體由誰來執(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來撰寫產(chǎn)品評(píng)價(jià),研發(fā)人員去吃飯,由IPR來飯菜的味道感受,這可能導(dǎo)致報(bào)告存在質(zhì)量問題。

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,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,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)來說相對(duì)容易,因?yàn)檫@些類別之間的關(guān)聯(lián)性很低,沒什么血緣關(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來說難度也會(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,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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