专利分析都需要分析什么?专利信息分析是将相关的专利信息进行统计、归类、分析,将孤立的信息按照不同的聚集度聚集,使它们由普通信息转化为有价值的专利情报的活动。通过对行业专利信息进行系统的统计分析,可以深入了解行业的技术发展状况,发展趋势和未来的发展方向,为行业内的相关部门了解最前沿的技术信息,明确技术开发思路,确定技术发展方向提供参考。
本文将从实际操作的角度讲解进行行业专利分析的过程和方法。
一、确定分析思路
1、了解行业背景情况
开展某一行业的专利信息分析,首先需要对该行业的技术范畴、技术发展状况、技术特点及综合环境等方面的情况都有深入的了解。可以通过查阅相关资料,调研行业协会和企业来了解信息。只有充分掌握技术及产业状况,才能对行业的技术进行合理的分解和分析。
2、技术分解
对某一行业的专利信息进行分析往往会因为分析范围过宽而无从下手,这时,就需要对分析范围进行合理的分解。分解通常可以从技术角度和行业角度两方面来进行。一般较小的领域从技术角度进行分解,分解后技术构成更为清晰;而较大的领域则从其涉及的子行业的角度来进行分类,这样划分更有针对性,分析结果对行业来说也更为实用。
3、确定深入研究主题
在对行业整体技术分析的基础上选取有代表性的分支技术领域,使研究更加充实丰满,并根据目前研究热点,确定进一步深入研究主题。
二、分析过程
(一)根据需求选择数据源
目前,可以通过许多渠道获得专利数据资源,有许多资源是免费的,如各国专利局网站、各省市知识产权局专利信息平台、SOOPAT等,除此之外,还有一些需要付费的商业数据库。许多免费数据库可以建立较为复杂的逻辑检索式,并具有在线分析功能,但大多不具备批量下载数据的功能。应选择能够批量下载数据的数据源,并且最好是对数据资源进行过加工的专利数据库,这样可以得到更多的分析项目。
(二)检索数据,建立分析数据库
数据基础的准确性是做出的专利分析报告是否可信,是否有价值的根本保证。这就要求建立检索策略必须完整、准确,才能得到准确的分析数据基础。分析数据库的水平主要从以下几方面进行衡量:
1、全面性与准确性
基于整个行业的专利信息分析必须保障数据的全面性,如此,才不会以偏概全,得出的结论才能具有说服力。同时,数据基础也应保证一定的准确性。数据的全面性与准确性为互逆相关性,在针对行业进行专利信息分析的情况下,应优先考虑查全率,在时间精力允许的情况下,可以通过人工筛选的方法提高查准率。
3、代表性
当某行业涉及的技术领域涵盖范围较广,无法检索出行业中涉及的全部专利数据时,选取的分析数据就需要具有代表性。可以采取多点采样的方法,即:选取一定数量的有代表性分支领域进行检索,这样,专利分析的数据基础虽然不能保障涵盖本行业技术的全部方面,但代表性分支领域的分析结果基本能够代表整个行业的发展状况,所得出的结论也同样具有普遍性的意义。
(三)选取分析指标
常规的分析项目有:专利申请趋势、地域分布、申请人、发明人、技术类别、法律状态、重点专利等几大类别。每个类别下又有相应的子类,而且每个类别分析数据的具体的表达也有多种方式。
1、分析指标简介
(1)专利申请整体状况
对专利申请趋势进行研究可以判别出行业的技术发展趋势,掌握行业目前的发展状况;专利申请类别分析可以体现本领域的技术特点及研发技术含量;职务发明状况分析可以体现出本领域的专利技术水平以及技术门槛的高低。
(2)地域分布
通过对申请人的地域分布进行分析,可以了解各个国家或地区的技术发展状况,找到技术实力相对突出的地域。对申请目标国家或地区进行分析,可以清楚的看出申请人关注的目标市场。
(3)申请人和发明人
通过对申请人的分析可以看出行业内的技术领先者,以及这些技术领先者的技术构成特点、偏重的技术领域、研发人员的规模等等信息。通过分析发明人,可以看出本领域主要的技术人才及其技术特长。
(4)技术类别分析
对技术类别分析可以了解本领域的技术构成情况及技术发展趋势。找到技术热点和空白点。
(5)法律状态
分析专利的法律状态可以了解出本领域专利的稳定性,同时也能在一定程度上反映本领域技术的生命期。
(6)重点专利
通过对专利文献的同族申请状况,引证状况等信息进行分析,可以找到本行业内的重点专利。一般情况下,专利申请的同族申请数越多说明该专利技术的经济价值越高,申请人希望在其目标市场广泛布局,以获得更大的商业利益;被引次数越高的专利,是越居于核心位置的技术,它是很多后续技术的基础,具有重大的技术价值。
2、分析指标选取原则
根据行业总体技术领域及分支领域的特点,有目的的选取相应的分析项目。对于行业整体的分析应选取一些能够反映该行业发展整体状况和趋势的指标,如:该行业国内外的专利年度申请量、专利申请类型数量及比例、职务/非职务发明比例、主要申请人、主要发明人、主要技术类别分布及发展趋势以及专利申请的地域分布等等。对于需要深入了解的分支技术领域,可以通过手工标引的方式,对技术进行深度的分类分析。还可以深入分析分支领域的主要申请人的技术发展趋势,技术优势以及相互之间的合作与竞争关系等信息。对于需要深入研究的核心技术主题,可以通过研读重点专利,分析具体技术的特点,为技术研发提供思路和指引。
(四)整合分析数据,寻找数据整体趋势和内在联系
对上述基本项目进行分析后,可以初步了解行业的特点和发展趋势,下一步将这些分析数据深度分解或重新组合对比,来寻找数据的内在关联以获得更多的信息。数据深入分析主要有以下几种方法:
1、结合法
结合法是将同类的独立的分析项目放到一起进行比较,以获得更多的信息,如可以将不同申请人、发明人的申请趋势、技术类别等数据进行对比,可以分析近期哪些申请人、发明人研发较为活跃及各申请人、发明人的技术特点。也可将不同国家或地区的专利申请放在同一维度下进行对比分析。通过对比,可以看出各国家地区的专利申请的特点和趋势。
2、分解法
分解法是将一个分析项目细分,进行信息的深度挖掘。通常对中国专利信息进行整体分析,对地域分析仅停留在对各省市地区的申请量的简单统计层面,进行深入分析,可将中国专利中申请人的国省代码字段信息进行标引、统计,将其区分为国内申请人或国外申请人的申请。将其申请进行对比分析,可以看出我国的技术发展情况和国外在我国的专利布局状况。将中国专利申请也可分为职务申请和非职务申请,职务申请还可以进一步分解为企业、高校、科研院所的申请,可以分析这些类别申请人的申请特点。
3、技术深入标引分析
对于需要深入分析的技术领域,可以通过手工标引进行深入分析,如:手工标引出专利涉及的技术手段与技术功能制作技术功效矩阵。技术功效矩阵是一种对专利技术内容进行深层次分析的有效方法,可以一目了然地掌握“专利雷区”和“专利空白区”分布情况,可以为专利布局提供参考,在了解技术现状、分析竞争对手和协助制定技术发展战略方面具有重要作用。
三、总结结论
将各种分析方法得出的分析结论进行汇总,总结行业技术发展现状及预测未来发展趋势。总结时应从大处着眼,把握整体方向和趋势。同时,要密切结合产业化信息状况。专利信息分析更多的体现的是技术方面的信息,需要结合产业化信息才能更完整的体现技术和市场的发展趋势,才能对各项分析结果进行综合判读,做出全面的整体性的判断。
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