什么是专利地图

  专利地图(Patent Map)由各种与专利相关的资料讯息,以统计分析方法,加以缜密及精细剖析整理制成各种可分析解读的图表讯息,使其具有类似地图指向功能。专利地图为企业指明技术发展方向,总结并分析技术分布态势,特别可以用于对竞争对手专利技术分布情况进行监视,将使企业做到知己知彼。企业不仅将专利地图用于进行知识产权管理,而且还应用于营销管理与技术创新管理。
  专利地图在发达国家和地区很早就受到重视与利用,其中日本的研究程度最深,应用范围也最广,日本于上世纪60年代就开始了专利地图的研究,1968年,日本专利办公室出版了日本第一份专利地图,该专利地图能显示出技术功能性和应用方面的扩展方式,并能通过专利随时间的变化关系找出它们之间的联系。随后,专利地图的应用逐渐扩展到工业。为了企业的科技发展战略、开发新的商机和进一步促进对专利信息的使用,近二十年来,日本政府收集和分析了许多技术领域的专利信息来制作专利地图,并将这些地图免费放在网上。
  我国仅有极少数企业利用专利地图为其服务,其中一个很重要的因素就是大部分企业不了解专利地图。

一、专利地图的作用
  专利作为技术信息最有效的载体,囊括了全球90%以上的最新技术情报,相比一般技术刊物所提供的信息早5—6年,而且内容翔实准确。据世界知识产权组织估算,如果能够有效地利用专利信息,可使企业研发工作平均缩短技术研发周期60%,节约科研经费40%.作为收集、整理、利用专利技术信息的专利地图将在未来信息世界中扮演着举足轻重的角色。
  其实,大多数专利并不是偶然发现的,而是有目的地去设计开发的。对于很多企业来说,制造出来的产品要么是别人已经有了的,要么具有相似的技术,这是很大的研发浪费。有的企业要进军欧洲市场、美国市场,投入巨大的资金做好市场准备后,发现推广产品的核心技术专利掌握在欧美某些企业手里,如果预先为产品专利研发设定一个较明确且不会触碰到别人专利‘陷阱’的专利地图,就不会发生专利申请触礁的窘境,不会浪费大量的人力物力。
  专利地图在专利信息利用中起到承上启下的重要作用,承上是指将检索到的专利信息,经过整理、加工、综合和归纳,以数据的形式归入一张图表中,可供定量分析和定性分析之用;启下是指通过对专利地图的对比、分析和研究,可作出预测和判断,从而得到可利用的技术水平、动态、发展趋势等情报,为企业制定经营战略、专利战略、选定开发目标等服务。专利地图作为一种搜集、整理和利用专利信息的工具对企业有重要意义。
  通过专利地图的制作和分析,可以帮助企业:
  1、激发创造新专利的新概念和发现,以及可以对现有技术进行改进的领域;
  2、为公司制定的大研发项目的合理性进行验证;
  3、对公司的技术策略进行技术方面的审慎调查,为技术投资决策提供依据;
  密切关注竞争者的研究动态并发现新的竞争者;
  4、通过研究也可以发现在技术相对密集的领域的技术发展机会点;
  5、帮助制定避免专利侵权的策略或可以专利诉讼的策略和打击对象。

二、专利地图的分析
  对专利文献的分析可以由点及面、巨细弗遗的揭示技术信息。通过对单件专利的技术文献分析,可获得目前所遇问题的解决方法,获得技术发展新创意,回避现有专利陷阱。以时间为主轴,分析每周全球最新核准专利,可以快速反映新技术动向;以专利权人分析为主轴,可以了解该专利权人的技术与市场布局;以技术为主轴,时间、专利权人交叉分析,可以掌握技术趋势,对某一技术领域做出综合判断。通过专利地图分析,可以得到相关技术领域中竞争者的如下信息:
  1、对手的研发活动年期分析:观察其在此期不同年份对研发活动的投入,可知各公司在其间所使用的研发资源;
  2、专利的年龄分析:专利年龄等于各专利年龄总和除以专利件数。专利年龄越小,说明该公司在本领域享有较长的技术垄断优势,反之亦然。
  3、专利的自我引证次数分析:自我引证越多,说明注重自我研发,与外界的技术互动有限。
  4、被其他公司引证总引证次数分析和引证率分析:被引证得越多,证明该专利的价值越大,可能是该技术领域的基础或核心专利。
  5、技术独立性分析:用一个系数来表示技术的独立性。独立系数越高,表明研发的独立性高,专利侵权的可能性越小;反之表明技术研发路线比较标准,侵权的可能性相对大一些。
  6、主要竞争者专利相互引证分析:通过相互引证关系分析可以清楚的看到被引证最多的公司基本上是处于本技术领域的领导者地位。而引证者往往处于相对的技术从属地位。
  7、重要公司的专利排行榜分析:可以看到本领域内技术上的竞争态势。
  8、重要公司历年专利件数分析:可以看到在不同阶段各个公司的技术研发趋势和整个技术的发展趋势。
  专利地图一方面可以作为经营管理的重要信息,更重要的是还可以进一步归纳出每一个专利的技术及功效类别,通过分析这些图表隐含的与技术研发方向相关的信息,可以了解特定技术的动向,并进一步预测技术的未来走向。
  在专利分析活动中,可以通过专利分析报告指导企业在一切可能的核心空白点上部署各种类型的专利,从而封杀国外竞争对手的仿冒空间,合理配置自主开发和获得授权。

三、专利地图的制作
  由于专利地图所涉及的信息量非常大,整理起来异常烦琐。如果企业自身的实力不够,一般很难完成专利信息的搜集整理工作还是交由专业的专利律师或咨询公司去做比较可行。尤其是进行专利侵权和有效性分析时,一定要由专业的专利律师来做。对于国外许多大公司而言,其专利地图都是用专利地图分析软件制作而成,可节省大量的人力和物力。在现阶段专门软件缺失的情况下,我国企业可利用微软的 Excel来开展有关专利地图制作工作。
  (一)制作步骤
  专利地图一般包括专利管理图和专利技术图,制作专利地图步骤:
  首先应明确制作专利地图目的,以及要解决的问题,它是正确选择专利文献的基石。其次要确定专利检索的主题、地区及数据库,以便确定专利地图制作及分析所涉及的范围和对象。第三是据检索主题和地区,进入专利数据库输入关键字和国际分类号等检索主题进行检索。第四是筛选,剔除与制作专利地图需求无关的部分,得到与研究内容相关的专利文献,利用筛选后的专利文献进行专利管理图的制作。
  (二)专利管理图的制作
  专利管理图通常包括历年专利动向图、技术生命周期图、各国专利占有比例图、公司专利平均年龄图、专利排行榜表、专利引用族谱表、IPC(国际专利分类)分析图等。
  1、历年专利件数动向图常用折线图表示,横坐标表示申请年度(或授权年度),纵坐标表示专利件数。该图专利的统计可以包含所有国家,也可具体针对某一特定国家进行统计。透过历年专利动向图能看出该技术领域内,历年专利申请、产出及发展情况,并由此可推测研发投入趋势和技术发展趋势。
  2、技术生命周期图常用折线图表示,横轴表示专利件数/一段时间,纵轴表示专利权人数(或发明人数)/一段时间。透过技术生命周期图可发现产业所处的技术生命周期状况,如技术萌芽期、发展期、成熟期、衰退期、再发展期。该图可作为研发投入的重要参考,通常技术处于发展期公司可加大研发投入,处在衰退期则应减少研发投入。
  3、各国专利占有比例图常用饼图表示,饼图中的每一个扇面代表一个国家,扇面积的大小则代表该国专利所占的份额。由该图可轻易发现,哪些国家为该领域的主要竞争国,及该竞争国的实力如何。
  4、竞争公司专利平均年龄图常用长条图表示,每一长条代表一个竞争公司,长条的高度代表平均专利年龄的大小。由该图可看出竞争公司在此领域的活动时间长短及专利技术垄断时间长短。
  5、竞争专利排行榜表常用表格表示。横栏表示各分野年前后一段时间,纵列表示分野年前后一段时间内各个竞争公司的专利数量排名顺序。分野年为该技术有重大突破或技术应用范围扩增等的重要年份。该图可看出一段时间内竞争公司实力的演变情况。
  6、重要专利引用族谱表常用表格表示,表格横栏第一栏表示各主要引用专利公司,纵列第一列表示专利被引用的公司,中央的空格列出各引用专利编号。由该表可发现技术发展的脉络,也可发现重要专利和基础专利。
  7、IPC(国际专利分类)分析图常用长条图表示,每一长条表示国际专利分类号的部(类或组),长条的高度表示该技术领域该部(类或组)专利数量的多少。由该图可得知该技术主要集中在那些部类,以及各部类在该技术领域专利中所占的比重,并进一步了解各类技术研发投入程度与取得专利保护的情形,还有助于判断哪些技术类别为技术密集区域,哪些为空白区域。
  (三)专利技术图的制作
  专利技术图通常包括专利技术分布鸟瞰表、专利技术领域累计图、专利技术/功效矩阵表、主要公司技术分布表等。由于专利技术图的制作,需要企业技术人员对每一篇专利文献进行详细的解读,了解其中的技术信息后才能进行,因此其不可能用专利分析软件制作而成,只能依靠技术人员人工制作。各图表的制作及简要解析如下:
  1、专利技术分布鸟瞰表可用件数VS技术类别表和件数VS功效类别表来表示。件数VS技术类别表中,横栏表示某一技术领域的所有技术类别,与横栏相对应的列则表示与该技术类别相对应的专利件数。该表的作用是可以看出该项技术领域的专利主要集中在哪些技术类别上,目前的科研投入主要集中在哪些技术方面,技术的发展趋势如何等。同理,件数VS功效类别,横栏表示某一技术领域的专利能达到的功效类别,与横栏相对应的列则表示达到某功效的专利件数。该表主要作用是可大致看出目前国内外的研发投入主要用来解决哪些技术问题,以及其发展趋势等。
  2、专利技术领域累计图常用雷达图表示,每个雷达图表示一个技术类别,雷达图的一角表示一个竞争公司,角顶相对于中心的高度表示该公司在该技术类别上拥有专利数量的多少。该图可较直观地看出每个技术类别上各竞争公司的专利数量,从而可知各竞争公司在该技术类别上的实力强弱及其技术分布。
  3、专利技术/功效矩阵表常用表格表示,横栏第一栏列出专利文献中所要达到的功效种类,纵列第一列表示出专利文献中采用的技术手段种类,而在表中央列出各专利编号。将某一技术领域的专利分别按照“技术”、“功效”所作的分类,一一填入适当空格内,即成为有专利空白区、疏松区、密集区的矩阵分布表。该表的主要作用是:由矩阵表中各区域的密度分布,可看出技术密集区、地雷禁区,尚未被开发区域及有利可图的领域,分别找出这些区域所在位置,可进行挖洞技术或进行技术创新。对于地雷禁区,可进一步分析判断是否有回避设计的可能,或考虑同权利人交叉许可。此外,还可找出本身技术(或设计)所在位置,察看该项目是否有其它竞争对手已取得专利,此可作为初步侵权判断的依据。最后,可根据表中侵权风险的技术区域、有利可图的区域、研发已呈饱和状态的区域等,拟定下一步的研发策略。
  4、主要公司技术分布分析图,采用的也是专利技术/功效矩阵表(同上)。只是针对的不是所有公司而是某些具体的竞争公司。通过该图可了解备公司在各项技术上实力强弱、威胁程度大小,主要技术掌握厂家,哪些公司是交叉许可谈判的适当对象等;及帮助企业更精确地看出各公司专长的技术领域及研发实力,并可指导企业进行技术追踪。
  由于专利地图所涉及的信息量非常大,整理起来异常烦琐。如果企业自身的实力不够,一般很难完成专利信息的搜集整理工作还是交由专业的专利律师或咨询公司去做比较可行。尤其是进行专利侵权和有效性分析时,一定要由专业的专利律师来做。

四、专利地图制作的K-MEANS聚类算法原理
  k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。
  k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开。
具体如下:
输入:k, data[n];
(1) 选择k个初始中心点,例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1];
(2) 对于data[0]….data[n], 分别与c[0]…c[n-1]比较,假定与c[i]差值最少,就标记为i;
(3) 对于所有标记为i点,重新计算c[i]={ 所有标记为i的data[j]之和}/标记为i的个数;
(4) 重复(2)(3),直到所有c[i]值的变化小于给定阈值。