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电容式指纹传感器专利地图
coofish 2015-9-22 15:14
Capacitive Fingerprint Sensors Patent Landscape 购买该报告请联系: 麦姆斯咨询 吴越 电话:15190305084;电子邮箱: wuyue@memsconsulting.com 电容式传感技术的复苏之风 目前,指纹传感技术是最可靠、最广泛应用的生物识别技术,同时指纹传感器也很成熟。该专利地图侧重于采用电容式传感技术的指纹传感器。电容式指纹传感器主要应用于各种电子设备,如智能手机和平板电脑等,并随着人们对安全的需求,市场规模日益增长。新一代电容式指纹传感器已经应用于苹果和三星的智能手机。 截止2014年10月,全球电容式指纹传感器相关同族专利已经超过650项。早在上世纪80年代初,西门子就发布了第一项电容式指纹传感器专利。然而,由飞利浦发布的第二项专利却在十年之后才“诞生”。并且,电容式指纹传感器的专利申请数量真正腾飞始于1997年,这种快速增长势头一直持续到2005年。然后,新专利申请数量开始减少,停滞不前。不过值得欣喜的是,自2012年起,专利申请数量焕发新春,逐步复苏。 电容式传感技术专利涉及100多个不同的申请人,主要是半导体和电子公司。主要的知识产权(IP)持有人是精工爱普生(Seiko Epson)、AuthenTec、索尼(Sony)和意法半导体(STMicroelectronics)。趁着电容式传感技术的复苏之风,新玩家不断涌现,尤其是近期苹果在电容式指纹传感器领域的强力布局,给产业注入一针强心剂。 预计到2020年,超过200多项早期申请的电容式指纹传感技术专利将不再有效。然而,自2012年以来,新的一波专利申请高潮出现,表达市场对电容式指纹传感器的新热情。由于电子设备市场的需求不断增长,驱动指纹传感器技术创新,预计电容式指纹传感技术将保持上升态势。 专利技术及应用 本报告选取了650多项同族专利进行研究,并根据应用进行分类。其中,约80%专利公开了一种包含传感器的装置,并且所述电容式传感器的主要应用是IC卡和电子设备。因此,电容式指纹传感器需要与这些终端应用匹配,主要体现为:传感器尺寸和厚度、响应速度和用户便利性。目前主要两种电容式指纹传感器类型为:触摸式和滑动式。 关键厂商 全球有超过15家厂商都对电容式指纹传感IP进行深入布局。关键厂商包括电子公司、半导体制造商、移动设备供应商、指纹传感器组件供应商。本报告对重要的IP拥有者进行分析,给出相对实力排名。通过深入的分析,我们给出15家厂商(精工爱普生、索尼、英飞凌、西门子、AuthenTec、苹果、Upek、意法半导体、阿尔卑斯电气、祥群科技、奇景光电、NTT、富士通、飞利浦、欧菲光)的详细信息:专利动态、核心专利、专利组合的影响、即将过期的授权专利、知识产权战略等。 新的IP挑战者 电容式指纹传感器业界经常发生并购事件,使得知识产权(IP)网络发生变化。在过去几年中,新的IP挑战者出现,并将引领未来专利申请。我们的报告还包括一个Excel数据库,该数据库涵盖所有分析的专利,并允许进行多条件检索,包括专利公开数量、超链接(原始文件)、优先日期、标题、摘要、专利申请人、技术领域和同族专利中每个专利的法律状态。 报告目录: Introduction The Authors Scope of the Report Key Features of the Report Objectives of the Report Terminology for Patent Analysis Methodology Patent Search Strategy Assignees Mentioned in this Report Executive Summary Capacitive Fingerprint Sensors Patent Landscape Overview Time Evolution of Patent Publications Countries of Patent Filings Time Evolution by Country of Filing Current Legal Status of Patents Main Patent Applicants Ranking Time Evolution of Patent Applicants Main IPC Classes Time Evolution by IPC Matrix Applicants / Main IPC Technology Issues Countries of Filing for Main Patent Applicants Mapping of Main Current IP Holders Mapping of Main Current IP Applicants Summary of Applicant’s Patent Portfolio Degree of Specialization in Capacitive Fingerprint Sensors Leadership of Patent Applicants Impact Factor of Patent Portfolios Patent Applicant IP Network IP Blocking Potential of Applicants Key Patent Families Granted Patents Near Expiration Main Patent Litigation Atmel vs AuthenTec Main Patent Litigation AuthenTec vs Atrua Main Patent Litigation Upek vs AuthenTec Main Patent Litigation Idex vs Upek STMicroelectronics Potential Future Plaintiffs Summary of Key Players Seiko Epson Sony Infineon Technologies Siemens AuthenTec Apple Upek STMicroelectronics ALPS Electric LighTuning Technology Himax Technologies NTT Fujitsu Philips O-film Tech. Idex Conclusions Annexes Methodology for Key Patent Identification KNOWMADE Company presentation Contact 若需要《电容式指纹传感器专利地图》样刊,请发E-mail: wuyue@memsconsulting.com
个人分类: 研究报告|713 次阅读|0 个评论
生物医学光声成像专利地图
coofish 2015-9-22 15:09
Biomedical Photoacoustic Imaging Patent Landscape 购买该报告请联系: 麦姆斯咨询 吴越 电话:15190305084;电子邮箱: wuyue@memsconsulting.com 最近,在生物医学光声成像方面,日本企业表现出浓厚的兴趣,但是美国学者拥有关键专利,并且美国企业已开始拓展市场。 光声:一场新的医学成像技术革命? 从知识产权(IP)角度来看,生物医学领域的光声成像技术是全面增长的,并已经开始走向临床应用。日本企业是主要的IP持有者,如佳能(Canon)和富士胶片(Fujifilm);而市场则由美国企业把控,如ENDRA Life Sciences、VisualSonics、Seno Medical Instruments、OptoSonics和TomoWave Laboratories。 本专利地图专注于生物医学领域的光声成像技术。光声成像是一种安全的、非侵入式、非电离的成像技术,具有众多优点,以替代传统的医疗成像方法。生物医学光声成像创新的主要驱动力来自:对癌症检测和诊断的效率提高需求。 截止2015年1月,光声成像技术涉及超过100个申请人,超过900个同族专利。80年代初,美国亚利桑那大学公布了第一个生物医学领域的光声成像专利。但是,这项技术真正出现是在1997年。自2010年以来,一些新的应用越来越多,这表明光声成像技术获得市场强烈的兴趣。光声成像是生物医学领域中一种非常有前途的技术,特别适合于癌症的诊断和治疗,具有安全性、高分辨率、易于使用、低成本等优点。因此,我们预计新应用领域的光声成像专利申请数量将继续上升。 生物医学光声成像的关键同族专利 关键专利的确定主要基于以下因素:专利族大小、法律状态、引文分析和对生物医学光声成像技术的影响。产业界的申请人是主要的IP持有者,而学术界的申请人持有关键专利。尤其是美国国立卫生研究院(NIH)和美国德克萨斯大学,成为该领域的“主角”,因为他们拥有关键的技术专利组合。 专利技术及其应用 本研究选取了900多个同族专利,并按照产品和应用进行分类。产品包括造影剂和成像设备,如用于成像的手持式探针或导管;最有针对性应用是癌症、血管疾病的诊断和治疗。光声成像是一种非常有前途的技术,并且若干基于该技术专利的医疗成像设备已经成功开发,目前正在临床试验中。 生物医学光声成像专利按照产品和应用进行分类 关键参与者 关键参与者包括学术界和产业界两部分。从专利申请来看,产业界的申请人越来越多,占据上风,尤其是佳能和富士胶片。本研究报告根据参与者的专利组合、专利引用、专利申请、专利目前的法律状态等信息,给出他们的排名和相对实力分析。通过这种深入的分析,我们已经明确了15+家关键参与者,并对每一家都进行介绍,包括详细的专利组合分析、核心专利、专利组合的影响、授权专利、即将过期的专利和知识产权战略等。 生物医学光声成像专利的主要IP持有者分布情况 专利组合的影响 本研究分析了专利组合的影响因素和专利申请人的IP布局可能性。最有影响力的专利组合是美国学术申请人。另外,Seno Medical Intr.公司的专利组合也具有显著的影响。 本研究报告还包括一个Excel数据库,该数据库涵盖所有分析的专利,并允许进行多条件检索,包括专利公开数量、超链接(原始文件)、优先日期、标题、摘要、专利申请人、技术领域和同族专利中每个专利的法律状态。 专利申请人的IP布局可能性 报告目录: Introduction - Authors - Scope of the Report - Key Features of the Report - Objectives of the Report - Terminology for Patent Analysis - Methodology - Patent Search Strategy - Assignees Mentioned in this Report Executive Summary Photoacoustic Imaging Patent Landscape Overview - Time Evolution of Patent Publications - Countries of Patent Filings - Time Evolution by Country of Filing - Current Legal Status of Patents - Main Industrial Patent Applicants Ranking - Main Academic Patent Applicants Ranking - Time Evolution of Patent Applicants - Countries of Filing for Main Patent Applicants - Mapping of Main Current IP Holders - Mapping of Main Current IP Applicants - Main IPC Classes - Time Evolution by IPC - Matrix Applicants / Main IPC - Patented Technology by Products - Patented Technology by Applications - Summary of Applicant’s Patent Portfolio - Leadership of Patent Applicants - Degree of Specialization in Photoacoustic imaging - Impact Factor of Patent Portfolios - IP Blocking Potential of Applicants - Patent Applicant IP Network - Key Patent Families - Granted Patents Near Expiration - Potential Future Plaintiffs Summary of Key Players - Canon - Fujifilm - Fujifilm VisualSonics - Seno Medical Instruments - Philips - Volcano - Covidien - Mallinckrodt Pharmaceuticals - Samsung - ENDRA Life Sciences - TomoWave Laboratories - National Institutes of Health - University of Texas - Helmholtz Zentrum München - South China Normal University - Jiangxi Sciences Technic Normal University - Shenzhen Institute of Advanced Technology Conclusions Annexes - Methodology for Key Patent Identification - KNOWMADE Company presentation - Contact 若需要《生物医学光声成像专利地图》样刊,请发E-mail: wuyue@memsconsulting.com
个人分类: 研究报告|790 次阅读|0 个评论
专利地图和知识图谱视角的大数据比较研究
terahertz 2015-6-7 10:24
(本文发表于《图书情报知识》2015年第5期) 2015-专利地图和知识图谱视角的大数据比较研究.pdf 摘要: 最近大数据技术受到国内外学界和业界的广泛关注。为全面深入了解大数据的研究成果,以 Derwent Innovations Index( 德温特专利数据库 ) 和 Web ofScience(WOS) 数据库为数据源,利用专利地图和知识图谱方法,从年份、国家、研究机构、高被引文献、关键词五个方面进行专利和论文的可视化比较。 专利和论文的视角均表明,大数据技术发展呈现两个明显的阶段,目前正处于快速发展阶段。美国在大数据研究领域优势突出,我国在大数据专利方面数量领先。无论是从专利还是论文的角度,IBM公司的数量显著,并且研究主题包括大数据技术的系统、获取、存储、分析、管理、应用等方面。在揭示大数据核心技术方面,共被引论文的角度比高被引专利更具优势。ThemeScape专利地图从微观的视角深入和具体的展示大数据的技术进展,关键词共现图谱从宏观的视角全面和系统的展示大数据的研究进展。总体来说,目前大数据研究呈现4个方面的特征:研究热 潮正在袭来、美国实力超群、互联网企业引领研究方阵、核心技术集中在 MapReduce 、 Hadoop 、云计算等。 关键词: 大数据; 专利地图; 知识图谱; 信息可视化; 专利分析 ; 数据挖掘; 云计算; 共被引
个人分类: 发表论文|5214 次阅读|0 个评论
国内专利地图研究进展与展望
热度 1 terahertz 2014-2-23 14:11
(本文发表于《情报理论与实践》2014年第8期) 2014-国内专利地图进展与展望.pdf 国内专利地图研究进展与展望 沙振江 张蓉 刘桂锋 摘要 : 运用文献调研法从 基本理论、类型、功能与应用三个方面对专利地图进行系统梳理和分析,并 对三种主要类型的专利地图进行详细分析,指出研究重点主要集中在专利技术地图。最后从专利地图的内容研究、技术研究、方法研究以及应用研究四个方面 对国内专利地图的研究进行了总结,并对未来研究走向进行展望 。 关键词: 专利地图;专利管理地图;专利技术地图;技术功效矩阵;技术路线图;技术预见
个人分类: 发表论文|3322 次阅读|2 个评论
国内外3D打印快速成型技术的专利情报分析
热度 2 terahertz 2013-5-14 20:56
( 本文发表在《情报杂志》2013年第6期 ) 国内外 3D 打印快速成型技术的专利情报分析 刘红光,杨倩, 刘桂锋,刘琼 摘要 : 运用专利情报分析方法,对国内外 3D 打印快速成型技术的专利申请趋势、区域分布、主要专利权人、 IPC 等因素进行分析,并重点通过专利组合、专利权人合作、 IPC 关联、专利地图等方法深入剖析 3D 打印快速成型技术的重要专利权人及专利影响力、识别该领域核心技术及技术空白点、重点技术发展趋势及开发应用情况,以期为我国 3D 打印产业的未来发展提供有用的竞争情报。 关键词 : 3D 打印;快速成型;专利分析;专利地图;专利组合
个人分类: 发表论文|7083 次阅读|7 个评论
国内外光伏水泵系统专利情报分析
热度 3 terahertz 2013-3-13 19:52
( 本文发表《情报杂志》2013年第5期 ) 国内外光伏水泵系统专利情报分析 — 基于专利组合分析视角 刘红光 ,刘琼 , 刘桂锋 ,王凯 摘要 : 利用专利组合分析方法对国内外光伏水泵系统的专利情报进行深入研究,剖析了国内外光伏水泵系统的专利申请现状,并识别出光伏水泵系统技术领域中的核心专利,进一步利用关系网络可视化工具对高产 IPC 进行关联分析及核心专利的技术演进过程分析,以揭示国内外光伏水泵系统研究的主要方向和技术路线。 关键词: 光伏水泵系统;专利组合分析;专利地图; 可视化 ;专利分析
个人分类: 发表论文|5185 次阅读|6 个评论
Aureka专利分析工具的文献计量分析
热度 1 terahertz 2011-7-25 13:52
(本文发表于 《 现代情报 》2011,31(7):106-110 ) 摘要 专利分析是竞争情报工作中的重要组成部分。Aureka是典型的文本可视化系统之一。采用文献计量学方法,对有关Aureka专利分析软件的时间分布、期刊分布、作者及其单位和关键词分布进行了分析研究。通过文献主题的知识挖掘,探讨了该领域论文研究热点及今后可能发展趋势。 关键词 Aureka, 专利分析, 专利地图, 专利分析软件, 文献计量 被引用: 1, 气候变化与传染病专题文献的计量研究, 李范;李敏;崔雷;黄德生;,现代情报,2012,04,95-99 2, 全球极端天气研究的情报学分析, 李 范,马驰,黄德生.现代情报,2012,09, 9-15,19. 3, 面向政府专利分析服务需求的专利分析方法体系构建 吉林大学 2012
个人分类: 发表论文|6598 次阅读|2 个评论
专利地图各种式样集锦(二)
yngcan 2010-10-29 18:30
年初,刚开博客的时候曾经写过一篇专利地图各种式样集锦,这篇反响还是挺好的,至少说明现在确实有越来越多的人开始关注专利信息的可视化问题了。今日闲来无事,又用GOOGLE 图片搜索了一下PATENT MAP。居然发现又出了许多新的式样。因此特意截屏下来给大家欣赏,时间比较仓促,而且本人阅历也有限,因此,我未必能给出详细的出处。哈哈,我且一贴,大家且一看。如果有详细问题,可以私下讨论。哈哈。 哈哈,(解释)由于是切图,所以图的效果不好,但是能够大致看出图想解决的问题!如果大家想看大图,可以直接去GOOGLE 下载。 专利地图各种式样集锦(一)的地址: http://www.sciencenet.cn/m/user_content.aspx?id=305692 从专利地图各种式样集锦(一)(二)中,我们容易发现专利地图的范围已经远远超过了我们的想象。 哈哈,个人觉得! 现在的专利地图从最初的统计图、表,发展到功能矩阵(功效地图),然后到引证地图(引证树),然后到专利概念关联聚类地图(以IPC分类为主,暂且这么说),到专利地形图(基于摘要或全文,暂且这么说),再到目前,专利地图开始向标示地区特征的地形图、探究专利技术扩散路线的路线图、分析专利侵权的地图以及多层次的语义关系展示地图方向发展。 图一 这个应该是一个美国专利热点的地形图 图二 这个图比较与众不同,它是一个专利案件的引证图。但这个地图应该不同于专利分析中的引证,而是法律案例的引证。(我猜,哈哈,因为上面一行字分别为 District court Approach court Superme court) 图三 这幅图很厉害,这是一个分析Google Android 侵犯 JAVA 专利的地图。 图四 图四是图三的衍生。这样的专利地图也适合做专利的演进分析或者是专利的扩散(溢出)研究。 图六 是一个典型的专利路线图 图七 具体名字说不出来,但这样的专利地图,由于信息过多,又没有过滤,往往并不能反映什么内容,最多只是做一下趋势预测,探索一下专利(或者是引文)的增加趋势 图八 全球专利统计地图 图九 图十 这里得仔细说一下。下面的软件好像叫PATENT-I吧,记的不清楚,前一阶段免费试用了。感觉不错。这个的功能算不上最强大的,但它的功能也挺好用。特点在图九的一个专利地图(节点+聚类)、图十多功能的专利引证图(包括环形图、专利树状图等),其实他还有一个功能也挺好,就是专利评价。它给每项专利打分,并做了专利的相识度识别。 图十一 一看就是台湾人发明的,其实,近几年台湾人做专利地图做的很前沿,有很多杰出的科研人员加入到了专利分析的研究队伍中来,但它们做的图,是在是不敢恭维,的确是比不上欧美,日本。 图十二 这个专利地图基本可以体现日本人做专利地图的实力。奇怪的是日本人做专利分析做的那么好,做的那么前沿,可是在ISI的文献中很少发现它们的文献。难道它们都去做实务啦?还是它们的英文太差了?或者是人家更专业。 图十三 这个我还不知道它是如何做出来的?这里它已经实现了两个层次的显示了。如果这样就可以展现更多的信息,而且丝毫不觉得混乱。没有见过这样的专利地图,期待以后回见到。 图十三 这个工具比较好,它能够实现企业细部专利战略的分析。 图十四 图十五 应该是把语义挖掘和可视化结合的一个结果吧。也没有见过这个软件。仍然很期待!!!
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[转载]专利地图的制作
yngcan 2010-6-27 09:55
為了提高已獲證專利的使用,降低不必要的重複研發投入,JPO日本知財局自1997年起就針對各個產業進行專利地圖分析報告的研究(我們將會陸續蒐集整理到此討論區中)。並在2000年發佈了這份英文版本的指導手冊,讓想要製作特定產業專利地圖的報告的專業人士有一個指引範本。由於國內在專利地圖的論述多半談到管理圖、技術圖等分類。這份指導手冊進一步的介紹如何透過圖表的使用,傳達特定目的或是功能,例如技術成熟度、技術活動發展、技術演進等...。提供大家參考。 个人感想:这是一份宝贵的财富呀,请各位专利大虾们好好研读呀! 专利地图制作
个人分类: 专利|2687 次阅读|0 个评论
专利地图的各种样式集锦
热度 2 yngcan 2010-3-24 01:00
专利地图的分类: (1)专利管理图 包括:历年专利动向图、各国专利占有比例图、专利排行榜、主要竞争公司分析图、公司专利平均年龄图、公司发明阵容比较图、公司定位综合分析表、公司专利件数分布图、公司专利件数消长图、发明人专利件数分布图等,主要显示了技术的发展趋势。 (2)专利技术图 包括:IPC(国际分类)分析图、技术生命周期图、专利技术功效矩阵图、专利技术分布图、专利技术领域累计图、专利多种观点解析图、挖洞技术显微图等。技术图锁定某项技术或公司进行地毯式搜索,主要显示技术演变、扩散状况、研发策略、回避设计、挖洞技术的可行性。 (3)专利权利图 主要包括专利范围构成要件图、专利范围要点图、专利家族图、重要专利引用族谱图,主要剖析研发空间和市场空间。 以下集中展示了12种专利地图的形式:(并不是一种完全对应的划分,只是想给一个参考) 一、 二、 三、thomson scientific aureka软件的 themescape制作 四、据我所知,thomson 的 web of knowledge就可以实现。 五、国产软件大多可以实现,EXCEL也可以实现 六、上述专利地图应该是由手工绘制的,用于解释专利技术构成 七、上述专利地图应该是由手工绘制的,用于解释专利技术构成 八、不清楚用什么软件实现,但EXCEL可以实现。 九、国产软件可以实现,韩国Wisdomain好像有一款软件也可以实现。 十、 十一、这个好像是THOMSON INNOVATION可以实现,该软件尚未在国内推广,本人也只是见过国外宣传的PPT而已。但仔细一查,该软件为AIM信息分析软件 十二、matheo analyzer 目前我认为最好的专利分析工具之一,法国人开发的。有着不同的可视化界面。 给一个外文的评价吧:Powerful patent information processing and knowledge discovery software that allows the integration of all patent database formats, of very large sets of data and has a full personalization of analysis configuration. Use Matheo Analyzer for creating statistical lists, charts, matrices, networks and clustering. 十三、用MINDMAP做的思维导图,有专利技术部分 十四、SOM自组织专利概念地图(不同颜色代表) 十五、 十六、星系图,本人也是第一次见到,以前只听书里说过。见笑。 十七、 十八、基于2500关键词语义的专利地图(technology roadmap) 十九、专利引证图
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[转载]专利地图
yngcan 2010-3-19 01:11
 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56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 ; (1) 选择k个初始中心点,例如c =data ,c =data ; (2) 对于data .data , 分别与c c 比较,假定与c 差值最少,就标记为i; (3) 对于所有标记为i点,重新计算c ={ 所有标记为i的data 之和}/标记为i的个数; (4) 重复(2)(3),直到所有c 值的变化小于给定阈值。
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