Derwent

非實施實體(NPE)在中國大陸的專利訴訟全景

本文作者:何園園 (科睿唯安客戶支援/行銷支援)、Luca Árpási (科睿唯安智慧財產權訴訟服務團隊主管)   研究方法 非實施實體(NPE)是智慧財產權產業歷史進程中的一個特殊群體,涉及NPE 的專利訴訟已成為一個全球普遍的商業活動。隨著中國大陸智慧財產權保護制度的發展,越來越多的 NPE 開始將目光轉向中國大陸市場。本文藉由 Darts-ip™ 專利判例資料庫,基於事實資料,洞察 NPE 在中國大陸的專利訴訟全景。 本文將 NPE 定義為:從專利權利中獲得利益,但並不銷售或製造相關產品, 也不提供相關服務,並以原告身份積極主張權利或提起訴訟以行使專利權的法律組織(法人)。本文 NPE 之範圍不包括自然人及大學。 本文統計的案例資料範圍包括 2010-2019 年中國大陸地區發生的至少一方當事人為國外 NPE 的專利訴訟案例(中國大陸 NPE 的案例未進行統計)。本報告將相同當事人就同一事由進行的所有相關訴訟稱之為一個案例,例如,如果甲方向專利局複審和無效審理部提起針對乙方專利的無效審查請求,之後起訴至北京智慧財產權法院, 最後上訴至最高人民法院 ─ 在此過程中,儘管存在三項不同的判決,但這些訴訟仍被視為同一案例。只要案例中有任何法律文書是在 2010-2019 年這一時間段內做出的,該案例就會被統計到本文的案例資料中。   NPE 在中國大陸的訴訟趨勢 圖 1 顯示了 NPE 參與的專利相關訴訟數量隨時間推移而呈現出的不可否認的成長趨勢(儘管逐年統計資料中存在少數下降情況)。2014 年和 2019 年, 案件數量顯著增加。值得注意的是, 2014 年NPE 在歐洲的訴訟數量也出現了顯著成長 (62%)。同一年,NPE 在美國的專利訴訟案件數量首次出現下降。 至於訴訟類別,到目前為止,無效程序的占比是最大的。無效程序在所有訴訟中的年均占比為 80%。2016 年,這一占比達到最低 (50%) 。2016 年之後,侵權訴訟的數量驟然增多,之後保持穩定增加。從 […]

全球創新和專利研究活動儘管受到COVID-19疫情影響,但仍蓬勃發展

科睿唯安(Clarivate)最近發表了題為 《尋求改變:COVID-19疫情之下的創新和專利活動》(Chasing change: Innovation and patent activity after COVID-19)的報告,就 COVID-19 疫情對全球創新者的影響、疫情對創新市場的情況進行了調查和評估。報告顯示了創新和專利研究活動的變化,展示了高階主管和非高階主管之間的不同觀點,以及不同地區的視角比較。 幾乎一半受訪企業表示,它們的創新活動因為 COVID-19 疫情而發生改變。四分之一(26%)受訪者表示,專利研究活動(創新生命週期的關鍵環節)受到影響。重新安排申請活動重點(40%),以及要求更快更短的創新週期的壓力(36%)是導致這些變化的主要驅動因素。 程度各異的封鎖和隔離措施無疑加速了數位化轉型,超過半數(52%)受訪企業認為數位化轉型是創新活動最重要的變化。儘管37%的受訪企業強調將創新活動集中於核心市場的重要性,但相當比例(36%)的受訪企業認為尋求突破常規的創新想法也同樣重要。歷史表明,逆境時期可以帶來變革性創新。 報告其他主要發現包括: 高階主管和非高階主管之間的觀點存在顯著差異: 更高比例的高階主管(70%)認為數位轉型加速是創新活動變革的關鍵推動力,而持此觀點的非高階主管比例不到一半(48%)。 高階主管(58%)比非高階主管人員(32%)更重視變革性的想法,前者比例是後者的近兩倍。 COVID-19疫情對創新和專利研究活動的影響存在地區差異:61%的歐洲、中東和非洲地區(EMEA)企業注重非常規和突破常規的創新,亞太(APAC)和北美(NA)地區企業認為數位化是最大驅動力。與歐洲、中東和非洲地區(EMEA)同行相比,更多北美地區企業尋求外部支援以應對不斷變化的專利研究活動,比例幾乎是前者兩倍。   下載中文報告

未來的專利研究

隨著全球創新格局的快速轉變,各種力量正在改變著專利資訊的汲取和使用狀況。新技術、千變萬化的商業需求以及不斷發展的人才市場,都持續影響著專利資料的性質、形態和轉化價值。   在這種新形勢下,專利情報的可獲得性和自助性增強了,這一顯著的變化正在重新定義專利情報專業人員(專利研究人員)的角色。 專利資訊領域的變化趨勢可以反映更廣泛的資訊服務領域的趨勢,美國Gartner公司預測「擁有自助能力的商業用戶其分析產出將超過專業資料科學家。」* 那麼,自助服務對專利研究人員意味著什麼呢?隨著易用性的增強和人工智慧驅動的專利研究解決方案的出現,專利研究員這一角色會被淘汰嗎?對於依賴和利用專利資料來指導關鍵業務決策的機構而言,這種轉變所帶來的風險和機會又有怎樣的變化呢? 為了適應這個新典範,創新機構需要借助特定的工具、流程和框架來有效利用資料,從而使新手使用者和專家級使用者都能根據專利研究做出更好的決策。本文探討了自助式專利研究的興起和專利研究者角色的轉變。為了確保專利研究的價值能夠嵌入到組織結構中,本文還概述了需要關注的重點領域。 為了保證觀點的全面性和代表性,我們採訪了多個行業的專利研究人員、專利師和研發專家,這些行業與智慧財產權密切相關。他們就以下方面進行了闡釋: 專利研究的收益與風險 避開迷霧中的陷阱 現代專利情報部門的特徵 無論機構的規模如何,本文都有助於其建立對專利情報領域發展趨勢的認識,繪製從內部專利研究中獲益所需的具體架構。大公司借助本文可以指導其專利情報部門增加附加價值、促進創新、推動成長。小公司也可以從本文所描述的最佳實踐中受益,既可以促進內部專利研究,也可以成為專利研究的有效使用者。   專利研究自助服務 過去20年,專利檢索和分析(專利研究)發展顯著。舊模式側重於由獨立部門開展專門的專利研究,由於缺乏靈活性和適應性,正遭遇越來越多的挑戰。新模式則意味著專利資訊的獲取能力加強,解決複雜業務問題的能力提升,借助強大的工具可以實現更高效的快速洞察,以及終端使用者(法律、研發和企業戰略等領域專家)的增長。 無論如何,專利研究的重要性始終如一。完善的專利研究支撐著技術創新的各個層面。新想法誕生於前人的發明創造;高品質的專利申請基於與現有技術的精準差異;關於生產什麼以及在哪裡生產和銷售等商業決策取決於可靠的自由實施(FTO)研究;實際操作中的一些潛在壁壘可能受益於全面的專利無效分析;專利資訊中包含的技術/商業情報可以為研究、開發和商業戰略提供寶貴資訊。 現代機構常常優先考慮工作結果和關鍵洞察,而不是具體的人員或流程。儘管擁有大量有用的資料,但缺少有經驗的專利研究人員導致大多數機構出現人才缺口。由於專利團隊多年來一直依靠不足的人手進行專利檢索和分析,於是自助服務應運而生。 對於所有依賴智慧財產權進行研發決策的企業來說,易於使用的專利研究平台必不可少。… 下載全文   自助模式的內在風險 雖然自助服務模式富有成效,但同時蘊含風險,需要警惕並降低的風險包括: 無法從現有資料中識別出有價值的見解 無法正確解讀分析的結果 無法有效的運用洞察力 自助服務可能會導致研究走上錯誤的道路,也可能會造成高價值機會被完全錯失。這兩種結果都會對公司的經營和聲譽造成嚴重影響。在實施專利研究自助服務方案時,需要解決下列問題: 海量的訊息 語言翻譯問題造成的資訊理解偏差 專利資訊的複雜性和晦澀性 從技術概念到檢索式的轉換   克服專利研究所面臨的挑戰 為了創造實際價值,專利研究人員需要具備足夠的學識去尋找專利資料間的細微差別,需要擁有豐富的經驗將自己的見解與法律、技術以及商業知識相結合。一般的專利代理人或研發專家很少具備這種綜合技能。所以多數情況下,終端使用者會向專利研究人員尋求幫助。… 下載全文   專利研究人員的角色轉變 如何設置和利用專利資訊部門對於每個機構都非常關鍵。最有效的專利研究是跨職能的、涉及整個機構且與業務方式廣泛融合。…   專利研究部門的五個特徵 專利研究表現出色的創新機構都得益於深入的專業知識、戰略夥伴關係以及在專利研究人才的機構上重心明確。此間的最佳實踐者已經確立了五個重點領域,傳統模式面臨調整和改進。 對數據的翻譯能力 建立虛擬專利檢索和分析團隊 卓越中心 (COE)的型態 擁抱大數據、資料科學與人工智慧 與商業資訊融合 …   為機構的未來做出正確決定 對於任何希望提升價值和推動增長的機構來說,專利研究不僅是一種回應式服務更是機構的重要組成部分。專利研究不僅能保護企業,更有助於促進和實現基於原創性和實用性的產品或過程。最重要的是,獲得有用的專利資料有助於人們做出更好的決定。… 大數據和商業情報的發展,正為專利資料使用者創造了令人興奮的全新應用場景。全球已發佈的專利數量超過1.25億份,並以每年600多萬份的速度增長,這已經不僅僅是獲取資料的問題,更是如何分析和應用的問題。所以,現在比以往任何時候都更需要一種成熟的方法,來保證資訊的清晰和可應用性。 … 下載全文 聯繫專人諮詢專利數據與服務 【同場加映】我們邀請了杜邦公司(Dupont)、嘉吉公司(Cargill)及 IPWatchdog […]

如何正確理解並運用 Derwent Innovation 最新上線的專利影響力指標及事件預測指標

好久沒跟各位讀者見面,藉著 Derwent Innovation™ 德溫特專利資料庫今年剛推出的專利影響力指標與事件預測指標功能,跟各位分享我對這兩個指標的看法與應用技巧。   說在前面:關於幫專利打分數這件事情 做為提供全球最頂尖的專利資料庫 Derwent Innovation™ 的公司,各位可以想像我們被問過多少次「Derwent Innovation™什麼時候也能推出類似專利強度分數的功能?」。用量化後的數值來衡量專利強度,單就統計這件事情來說,技術上是可以達成的。專利上的確有許多可量化指標,例如引用次數、布局海外的國家數量、請求項數量、發明人數量、核准率等。過去,客戶提出相關需求,我們通常的做法是透過演示,將相關指標欄位從資料庫導出Excel,再將這些指標加權、加總計算。 的確,單以量化指標計算分數做為評斷專利好壞的依據有欠考量,業界也有很多正反意見的討論。我們自然也不希望客戶只靠著「分數高低」誤判情勢,做出錯誤的決策。因此,我們也不斷提醒,專利強度分數僅能做為其中一個參考依據,還得加入第二、三個評估維度,綜合考慮後才能確保結論的可靠性。 但從最基本的需求面來看,面對大量專利的評估工作,若沒有指標的輔助,仰賴人工閱讀逐篇專利,進一步判斷專利品質是非常耗費精力,且需要每一名評估人員都有有相當高的專業能力才能達成。事實上,提出專利評分指標需求的人,也並非不理解僅用專利強度分數來評斷專利好壞的風險。然而,若能透過這些指標快速的從大量專利中進行「篩選」,在有限時間內專注於重點專利進行分析,高效率的看出其中的趨勢,在這樣的場景下,有一個量化的分數仍能為他們帶來極大的幫助。   Derwent Innovation的專利影響力指標及事件預測指標 基於前年推出的優化專利權人、終屬母公司、專利生命等預測分析(Predictive Analytics)功能,Derwent Innovation™在一月新增了專利影響力指標(Patent Evaluation Metrics)及事件預測指標(Event Prediction Metrics)功能,使用者可以在每件專利紀錄上看到對應指標的分數。其中,影響力指標又可分為領域影響力、戰略影響力及前述兩者綜合考慮的影響力;事件預測指標又分為核准機率、提前失效可能性、停止後恢復等預測專利未來「可能的」法律狀態。     這一系列的指標是由科睿唯安 (Clarivate™) 的資料科學團隊(Clarivate Data Science team)開發。與利用專利的量化指標,進行單純的數值統計的做法不同,Derwent Innovation上的專利影響力指標及事件預測指標,是透過機器學習模型,藉由將已知的公開數據做為訓練數據,進而獲得衡量專利影響力及事件預測的模型。做為訓練數據的來源包括科睿唯安獨特的DWPI™資料,這種做過清理跟規範化的資料來源,將能提升機器學習的效率與品質。 而用來套用在專利上的評估模型運用到150個參數,具體而言來自專利的訴訟、法律狀態、上下游活動、引用、家族成員狀態、專利申請人的參與情況、專利文本等內容,綜合考量後對每一件專利進行評估,並給予分數。各指標分數滿分為100,但一般而言,要獲得滿分需要滿足許多要件,並非所有領域的專利都能完全滿足。因此,最適當的用法並非去追求100分的專利,而是從目標專利中找出相對分數較高的專利,或進一步利用領域影響力、戰略影響力的不同特性做深入的分析。   專利影響力指標及事件預測指標功能的最新動態 自從Derwent Innovation™一月更新了上述的影響力指標與事件預測指標,我們從客戶端獲得非常多正面的回饋,但當時這個指標無法做為「排序」的選項,也不支持導出成Excel或 Derwent Data Analyzer™ (DDA) 檔案格式,對於有後續分析需求的使用者來說有些不便,即使使用者在檢索結果中看到每件專利的分數,卻不能將整個專利集合依高低分排序。因應客戶的反饋與需求,在4月19日Derwent Innovation™再次針對預測分析指標進行更新,支持將指標作為欄位選項導出成Excel跟DDA檔案格式。   一旦您將預測分析指標導出到Excel跟DDA檔案格式,除了能在Excel中依指標分數高低排序專利外,也可運用該指標的分數做進階的分析。如下範例,即利用專利影響力指標重新排序主要專利權人。   結語 專利人員希望藉由可量化的指標,將由文字敘述組成的專利文件,給予直觀的數值,做為衡量依據的想法並沒有錯,關鍵在於正確的認知事物的「能」與「不能」,提前了解任何潛在的風險為前提下,善用工具的優勢並運用在實際的工作場景中提升效率,這才是聰明的做法。同樣做為專利人,我在得知 Derwent Innovation™ 推出預測分析指標為專利評分的功能,也感到非常的興奮。並非因為有了更便利的評估工具,而想摒棄過去以縝密分析手法評估專利的訓練;而是因為有更靈活的解決方案能供自己運用感到高興。 希望同為Derwent  Innovation™使用者的你們也會喜歡。   更多Derwent Innovation™的使用教學,請參考線上學習資源網頁。 […]

誰在AI醫療領域異軍突起?從專利大數據看端倪

本文作者為智財散步創辦人 馬克斯,文章同步刊登於智財散步   從技術發展走向商業應用的人工智慧 「如果說人工智慧還不能做些什麼事情?大概就是有幽默感地講笑話吧!」這是網路上關於人工智慧議題相當有趣又富含深意的一則討論。仔細想想,這句話背後傳達著一個重要訊息,即人工智慧的技術已被廣泛應用於各個面向,簡單來說,就是各行各業都已搭上 “AI+_____” 這台列車。 人工智慧究竟被應用於哪些產業?世界智慧財產權組織於2019年發佈的《WIPO Technology Trends 2019 – Artificial Intelligence》[2]提供了一些線索,經統計自1960年至2018年與人工智慧技術相關的34萬筆專利家族資料,發現人工智慧的前三大應用領域分別是:「電信領域」、「交通領域」及「醫療領域」。   “AI+醫療”正大步向前 人工智慧和醫療這兩個領域的相遇,或許你我都不會感到意外,更甚者,可以說它在人工智慧發展初期便被投以關注的眼光,不僅僅是因為它關係著人類的生命,監測、診斷與治療等行為所產生的龐大生理數值數據,正是孕育人工智慧最好的泉源。 美國食品藥品監督局(簡稱美國FDA)自2014年起,便陸續核准基於人工智慧的診斷服務(一款利用人工智慧演算法檢測心律異常的手機應用程式AliveCor)[3]。2018年,更是馬不停蹄地加快該一類服務/產品的核准速度,美國FDA時任局長戈特利布(Scott Gottlieb)便曾表示過,要儘快制定監管規範,藉以促進人工智慧的研發創新[4],隨即在2019年4月,美國FDA便為「軟體即醫材(Software as a Medical Device,SaMD)」擬定了一套全新的監管框架[5],讓安全與創新得以取得平衡。監管單位的開放態度也讓產業界積極投入,2020年1月28日,美國FDA核准了新創數位健康公司Eko的人工智慧數位聽診器DUO,可用以檢測心雜音和心房顫動,是首款可用於篩檢嚴重心臟病的人工智慧數位聽診器[6],2020年2月7日,美國FDA核准了基於人工智慧藉以協助獲取具診斷質量之超音波心動圖圖像的軟體Caption Guidance[7]。至今,美國FDA和產業界仍在 “AI+醫療” 這條路上大步前進著! 這股“AI+醫療”趨勢,台灣的電子科技廠大老們也嗅到了!台灣生技醫療產業發展的重量級單位「社團法人國家生技醫療產業策進會(簡稱生策會)」於2019年11月進行理監事改選,35名席次當中有11名是來自電子科技廠,包括廣達林百里、和碩童子賢、緯創資通林憲銘、研華劉克振等人都在名單。新任會長翁啟惠在第一次理事會會議之後便表示,生策會將組織平台驅動生技醫療及資通訊(ICT)兩大產業的結合,跨界合作翻轉產業。   想從專利數據洞察趨勢,但該怎麼下手? 設想一下!你是一名專利從業人員,並任職於一家正在發展人工智慧解決方案的資通訊科技公司,總是在趨勢中尋找機會的董事長也同樣關注到上面這些消息,並指示你從專利的角度去分析產業動態!具體來說,人工智慧於醫療上的應用,誰是主要玩家(競爭者)?哪些應用領域已被投入發展?公司該往哪裡投入?等等相關商業策略問題。 沒有團隊的你,面對如此困難的命題,陷入苦惱!你想著,若是靠自己從各個國家的官方專利資料庫查找,不只耗時、費工且還得面臨無法檢全的問題。就算真的找完了,又該如何有效率地對來自不同資料庫的上千萬筆數據進行統整分析。從檢索、數據統整、加工、分析到產生洞察,少說也得花上兩三個月,才能給董事長一份完整的報告。 正在皺眉的你,突然靈光一閃!為何不尋找一套專利檢索與分析工具的幫助呢?打開Google鍵入關鍵字「專利檢索與分析平台」,映入眼簾的是「全新Derwent Innovation」這幾個大字!Derwent Innovation 這套平台包含了德溫特世界專利索引(DWPI)在內的德溫特全球專利資料庫,全新的Derwent Innovation更擴展至涵蓋了156個國家/地區的專利資料,相較舊版僅有90個國家/地區的專利資料,新版的資料量可說是更加完整。另外還有專家對專利進行改寫,讓專利內容變得清晰易懂,更有AI技術輔助檢索與分析,也因為60年來持續提供著高品質數據,Derwent Innovation已經協助46間專利局以及全球超過4萬名專利及研發人員進行專利檢索分析與洞察創新。   仔細研究著全新Derwent Innovation,你更發現它在使用者介面與使用者體驗也都作了優化改進,直觀且易於理解的介面,能讓使用者高效率地完成工作。 就是它了!毫不猶豫地作了決定。   抽絲剝繭,讓專利數據說故事 有了全新Derwent Innovation的協助,想要從專利大數據洞察趨勢再也不是件難事!迅速擬定專利檢索策略,在人工智慧技術部份,由於有許多子技術涵蓋其中,參考前述WIPO的AI專利統計報告,以專利家族涵蓋最多的八個人工智慧相關子技術,加上Artificial intelligence共9個技術名稱作為關鍵字(請參閱表1),於標的、摘要及申請專利範圍之欄位進行檢索。此外,考量醫療所涉及的範疇亦相當多元,從量測、監測、照護、診斷、藥物、治療、醫材等,因而搭配了9個國際分類號(IPC)來對醫療領域相關應用進行鎖定(請參閱表1,特別要說明的是,經人工審視初步檢索結果後,發現有許多商業經營相關的專利,因而特意排除國際分類號G06Q),並進一步針對近十年來相關專利進行檢索分析。最終,檢索結果得到了134,183件專利,以DWPI專利家族分組則有85,640個家族(備註:DWPI專利家族具有較嚴格的定義,即每件專利必須和該家族中其它專利具有完全相同的優先權)。   表1:專利檢索策略擬定 關鍵字 國際分類號(IPC) Artificial intelligence Machine learning Neural […]

抗新冠肺炎傳奇公司吉利德專利分析

全新的 Derwent Innovation 於2020年2月正式上線了,今天我們就來看看如何用新版 Derwent Innovation 快速完成一份高品質專利組合分析報告,報告的主角是因為抗新型肺炎(俗稱武漢肺炎)病毒藥物瑞德西韋 (Remdesivir) 而引起大眾關注的吉利德科學 (Gilead Science,下稱吉利德)。   報告工具、資料來源和範圍 本報告專利資料來源於 Derwent Innovation 資料平台,資料範圍是 Derwent Innovation 收錄的吉利德在2020年2月9日前公開的全球專利資料。本報告進行公司檢索使用的是 DWPI 專利權人代碼以及公司樹,未考慮代碼和公司樹未包含的專利權人/申請人名稱。 報告專利檢索使用的檢索式如下: CK=(((GILE-C))) OR CMP=((“GILEADSCI” OR “CGIPHARM” OR “CVTHERAPEUTIC” OR “PHARMASSET”));。 在DWPI專利權人代碼檢索頁面,可以看到Gilead Science四位標準化專利權人代碼為GILE-C,該代碼下歸併了32個吉利德公司的不同名稱。在公司樹檢索頁面,同時可以看到Gilead Science及其子公司的60多個名稱和變體。   吉利德專利資料總覽 在Derwent Innovation資料平台下,吉利德共計15724件專利/專利申請,按同族歸併後,為2997個INPADOC專利家族,合併DWPI家族[1]為1356項。算下來平均每項發明在11.6個國家/地區進行申請和佈局,管中窺豹,可見其專利佈局之廣,走精品路線。   吉利德專利申請趨勢(20年) 本文在專利申請趨勢分析時進行了歸併,圖 3按照申請號進行了歸併,圖 4按照DWPI專利家族進行了歸併。值得一提的是,在新版Derwent Innovation中,專利資料集歸併非常直觀,只需要在檢索結果頁面一鍵點選即可,因此根據分析需要切換不同歸併方式的資料集也非常方便。   根據圖3可以看出,吉利德公司專利創新活動一直比較穩定,從中也可以對其研發週期有一定瞭解。從圖4可看出,其專利申請活動也一直呈穩步上升態勢,時間節點主要是從2006年開始大規模申請專利,之後申請數量呈現猛增趨勢。(註:2018和2019年申請的專利,因為專利公開的延遲,不能完全客觀地反應申請數量。) 根據以上兩圖的對比,可以看出,吉利德的創新活動在2012年達到頂峰,其專利佈局頂峰則相應延後兩年到2014年-2015年間,單個DWPI專利家族的專利申請數量明顯增多,體現了吉利德大幅擴張的申請策略,和其對專利佈局和專利品質的雙重視。   吉利德專利公開趨勢(20年) 上圖印證了此前的結論,同時也反映出自2013年起專利公開數量的變化,至2016-2017到達頂峰。   吉利德專利獲准情況 吉利德專利申請中,基本都是發明專利,僅包含6件實用新型(未顯示在圖中);綜合專利獲准率達到了35%。   […]

專利分析顯示印度各行業創新穩步成長

作者:AISHWARYA JOSHI,科睿唯安智慧財產權事業群解決方案顧問   科睿唯安近期發佈了一份新的專利研究報告,報告依據德溫特 (Derwent) 數據分析並探討了印度國內專利申請的現狀。對於印度來說,在國內申請專利已成為一種創新手段。 專利公開趨勢可以用來評估一個國家的創新產出。印度境內有數百個研發中心,且數量和規模仍在不斷擴大,這表示印度擁有很高的知識水準和相當豐富的知識儲備。在印度國內申請的專利數量顯著增加也表明該國正在孕育更多創新想法。 在《印度創新報告》(India Innovation Report)中,我們重點關注那些將印度列為優先權國家的已公開專利(即印度作為專利首次申請地)。在這項研究中,我們分析了2016年至2018年期間在印度公開且將印度列為優先權國家的專利,借此追蹤該國的創新趨勢。 在印度的所有已公開專利中,將印度列為優先權國家的專利所占比例持續提高,已從2016年的25%提高至2018年的34%。此外,在公開專利時將印度列為優先權國家的排名前30的機構中,18個機構的總部都位於印度境內。這表示印度國內機構的專利意識增強了,而且印度可能成為跨國公司實施專利戰略的重要市場。 在印度境內公開且將印度列為優先權國家的專利中,排名前五位的技術領域是計算、聚合物和塑膠、通訊、製藥及電力工程。   在過去五年裡,年複合成長率 (CAGR) 上升最快的領域是通訊 (+31%)、計算 (+27%)、汽車 (+26%) 和儀器儀表 (+25%)。   有數百家外國跨國企業在印度設有研發中心。儘管這些企業申請了大量專利,但大多數企業的專利策略都是首先在原籍國申請專利。在印度申請的很大一部分專利都是發明人在印度、但優先權卻在印度之外的其他國家或地區。在這些專利當中,計算、通訊以及半導體與電子產品是排名最靠前的幾個技術領域。 在過去五年裡,將印度列為優先權國家的已公開專利的年複合成長率達到16%,顯示印度作為重要的全球市場地位日益提高,在印度國內尋求智慧財產權保護的意願也在不斷上漲。在這種高成長的背後,印度國內一流的學術和政府研究機構功不可沒,證明學術界可以成為創造智慧財產權的強大動力。人們對智慧財產權創造的重要性認識不斷提高,這表明印度的未來充滿希望。   下載完整英文報告

十個技巧充分挖掘專利分析的價值

如何分析海量增長的專利資訊,挖掘潛在價值?   本文作者:Parijat Oak,科睿唯安智權服務副總監 / Ed White,科睿唯安智權分析服務全球總監   專利是技術、市場和競爭資訊的寶貴來源。然而,公開的專利文獻總數已高達1.2億件,僅去年一年就新增630萬件。如何才能讓這些海量專利文獻為己所用? 專利分析為充分挖掘專利資訊的價值,提供了一條不可或缺且切實可行的途徑。通過專利分析,我們可以瞭解自身與競爭對手各自專利組合所具有的優勢、存在的不足和蘊含的機會,以及全球專利申請趨勢、技術全景、哪些地方可能存在空白領域等等。 專利分析要求透徹理解底層資料,這些資料的用法和用途,以及能夠解決的問題。德溫特專利分析服務團隊在開展專利分析方面擁有豐富的經驗和技術專長。下面與您分享有助於充分發揮專利分析價值的10個技巧。   #1:瞭解您的「鏡頭」 處理和分析專利資料的方法有很多種,但重要的是,知道在什麼時候,以什麼順序,使用哪種方法。選擇專利分析的適用方法與攝影有許多相似之處,如解析度、不同光學元件的功效和選取、數位變焦與光學變焦的取捨等。 舉例來說,正如您不會使用顯微鏡來觀察月球,您也不會使用FTO 檢索來審視一個技術領域的格局分佈。反過來也一樣,試圖通過專利全景分析進行如「可專利性」這樣的聚焦分析,也不可取。在進行專利全景分析時,需要使用數千個資料點才能對專利佈局進行有效詮釋。如果聚焦到僅查看三、四個資料點,這樣無異於將照片放大到幾個像素,只能得到模糊不清的圖像。 更好的做法,是按照一定的流程使用各種工具和方法。您可以先使用全景分析的方法來確定幾個具體領域進行宏觀分析,然後在下一步使用可專利性或FTO檢索的方法再來重新聚焦審視這些領域的某一局部。這相當於先使用望遠鏡選月球表面一個目的地區域,然後再發射一個探測器到該區域直接拍攝月球表面更加細微的圖像。雖然理論上也可以發射數千個配有攝影機的探測器到月球上,但顯然不切實際。這兩種方法一樣有價值,但適用的場景卻不一樣。在處理專利資料時,也必須考慮適用的方法和使用這些方法的時機。   #2:理解統計方式 專利資料集可能會非常複雜,尤其是同一個發明,可能產生大量專利申請。在很多公開的分析當中,提及「專利」這一表達時並未說明其含義。不同的統計方式可能對分析結果產生天壤之別。您必須清楚,這些具體數字指的是單件「專利」還是「專利家族」(「發明」)。如果不考慮這一點,您的結論可能站不住腳。一個簡單的規則是,要進行精確的專利分析,大多數情況下都可以先做「加法」,擴展資料集使其納入所有同族專利,然後再做「減法」,歸併統計專利家族的數量。使用德溫特世界專利索引 (DWPI) 資料,可以輕鬆實現這一點,因為 DWPI 資料庫的結構圍繞著世界各地不同專利機構所公開的一系列專利構建了德溫特專利家族,這使您能夠對發明進行分析,而不是僅僅對「專利」進行分析,因為對於許多(可以說是大多數)情景而言,分析「專利」的趨勢可能並不合適。   #3:深入研究,讓資料說話 幾乎所有分析都需要對專利資料進行清理。究其原因,所有專利資料庫的內容收錄都必須迎合最廣泛的用戶群體。與之相反,要讓您所做的分析實用有效,就必須針對規模更小的讀者群。這意味著需要將相關背景納入考慮。 清理專利權人資訊(即擁有該專利的實體),標引技術分類,以及總結發明的優點、用途和專利申請人類型等,這些背景資訊的清理能使專利資料更適合您的公司或組織。在這之後形成的所有圖表,會更加實用、易於解讀並對實際行動起到指導作用。 對於特定的分析專案,進行更深入的人工閱讀可能帶來額外的價值。通過人工深入研究,您將變身「偵探」,梳理出潛藏的情報,如所有權變更、隱蔽的合併、海外佈局、技術發展脈絡等其他資訊,發掘出資料背後想要講述的故事,即讓資料說話。   #4:僅使用專利分類號不足以支援深入分析 在考量技術分組(用途、優點、技術屬性等等)時,大家經常會使用專利檢索工具中各種不同的專利分類號,如國際專利分類 (IPC)、聯合專利分類 (CPC) 或德溫特手工代碼等,直接生成視覺化圖表。 然而,這些分類和代碼的主要目的在於輔助檢索相關主題,而非用於分析。要將這樣的技術分組與讀者能夠識別和理解的技術分類一一對應是非常困難的一件事,如果未經處理直接使用(如G01N 33/02),那麼,99%的讀者可能無法很快理解。 更理想的做法是,將資料和文本挖掘融入您的工作中:在使用分類代碼的同時,通過文本挖掘對文字內容進行分析,並將兩者結合識別出大眾可以理解的技術主題。 這通常需要工具、技能和時間,但有助於對原始專利資訊進行「翻譯」從而提煉形成解讀,從產品、研發專案、消費者/用戶益處和市場等角度,讓讀者可以直接讀懂。換言之,讓原始資料走出晦澀的「專利世界」,進入讀者所在的現實世界。   #5:瞄準資料背後的解讀,而非圖表 資深專利分析師深知,向不懂專利的讀者直接呈現或展示「原始」的專利數量統計、專利家族數量統計、引證程度和時間趨勢等,不難實現,但對於不瞭解專利的讀者而言,則很難從中得出結論,形成觀點和認知。 原始資料之間的相關性差、數值過於接近或差異性大等原因,都有可能導致不易視覺化進而難於理解。 最佳的實踐是,針對要回答的問題,建立分析模型,進而對趨勢進行解讀。 建模可以非常簡單,如按照從最小到最大的順序將資料點排序;也可以使用數學工具,將時間序列精煉為趨勢指標,抑或使用統計工具,如平均值、中間值和模態平均值等。 平均值在使用時需要小心,因為它們可能「隱藏」有價值的資料點,如數據的分佈情況,我們稱之為“the tyranny of the mean”。平均值在分析中佔有重要位置,但可能被誤用。多折線圖顯示數量隨時間推移而變化的情況,但可能極為擁擠,不宜觀察。可以將之轉換為數位,使圖表更容易進行比較。 其他更為複雜的模型包括,使用專利家族的多個指標來對發明進行打分和排序,然後在技術、申請人和時間等維度進行匯總。這類分析能夠有效發現誰擁有該領域最強的專利組合,以及哪些技術正快速實現商業化。   #6:充分利用專利審查員的引用資料 專利引用是眾所周知的影響力指標。一般而言,被引用的次數越多,該專利的影響力就越大(並且可能更有價值)。 然而,引用的力量往往被忽視。引用,特別是專利審查員的引用,本質上是加入了訓練有素的專利檢索員和技術專家對某件專利的意見,給出了類似技術解決方案的其他專利。這一點極為有用,如果應用資料科學原理,則可以對您的專利分析工作進行大範圍擴展延伸。 例如,通過分析您自身的專利組合的引用和被引用資料,並且限定於專利審查員的引用,繪製視覺化圖表,就可以快速發現誰正在研究與您一樣的技術問題。 […]

Derwent Data Analyzer在情報分析服務中應用

文章根據上海交通大學圖書館楊眉老師主講的《DDA在情報分析服務中的應用》網路研討會演講內容整理後編制而成   熱鬧的大學開學季匆匆過去,不少教師與學子又要重新回到圖書館裡安營紮寨,開啟緊張忙碌的學術生活。不同於公眾傳統的刻板印象,如今,無論在哪一所大學,圖書館都正經歷著重大變革;它們不再僅是圖書、期刊及各種學術資料的倉庫,而更是提供學術情報分析服務、引領學術科研前沿方向的重鎮。 由被動轉向主動、從幕後走向台前的職能轉變,讓大學圖書館開啟了全新的跨越發展模式,同時也不免面臨著來自校內外各種情報分析需求的巨大壓力。以上海交通大學圖書館為例,其收到的情報分析需求中,不僅有比較基礎的機構知識庫的論文專利資料整理,也有更多的針對科學研究與創新現狀的分析,如學科競爭力分析、創新實力分析、領域態勢分析等;此外,前沿熱點探測等一些前瞻性的需求,也正與日俱增。當前,學者研究發散多元,即使是同一類學術分析服務,也會因使用者身份的不同而各有側重。而基於早期成果、搶佔先機的現實需求,學者們對學術分析服務往往也有著更高的時效性要求。如何高效合理地解決上述需求,使科研管理決策更加科學合理的目標?借助 Derwent Data Analyzer(DDA)資料清理與分析工具,上海交通大學圖書館進行了一些有益的探索。   機構知識庫資料整理 截至2018年12月,上海交通大學共有在校師生超過5萬人,分屬30個學院/直屬系、31個研究院,以及其他附屬或直屬的醫院、醫學研究所、單位、企業等。要將這支數量驚人、歸屬關係複雜的「交大人」隊伍的學術研究成果分門別類、條分縷析,顯然絕非易事。不過,通過在DDA中構建學院與學者敘詞表,交大圖書館正在逐步攻克難關。 如圖1所示,通過在DDA中對位址欄位進行分組,交大圖書館構建了一份學院敘詞表。每次進行資料更新時,這一敘詞表便可用於進行資料自動清理,而未被清理的資料,則可以進行人工判定與分組操作,並補充更新至敘詞表中,如此循環往復。相比於完全依賴手工判定的傳統模式而言,敘詞表清理不僅大大提升了工作效率,更能夠保存資料清理規則,便於後續工作的開展。   同樣,通過以工號等校內身份認證標識設定唯一識別碼,DDA還可幫助構建學者敘詞表,並建立學者/作者與學院/組織機構之間的關聯關係。特別在對大批量學術文獻進行作者歸屬判定時,這一功能無疑將帶給用戶事半功倍的美好體驗。   領域態勢分析 在學術領域愈分愈細的今天,DDA強大的資料處理與分析功能為研究者提供了一條便捷的領域態勢分析路徑。如圖3所示,通過在DDA中導入資料→以唯一識別碼進行清單比較→建立細分技術分組→轉分組為欄位的方式,使用者便可相對簡易地完成細分技術領域的設定。   完成細分技術領域設定後,用戶便可在DDA中對細分技術欄位和已有的其他欄位進行共生或自相關矩陣分析。共生矩陣即抽取任意兩個欄位的矩陣資料,可用於分析機構發文的年度分佈、發明人專利的細分技術領域分佈等(如圖4);自相關矩陣即某一欄位與自身之矩陣資料的關聯,可用於展示作者、機構或國家之間的合作關係,並製作合作關係圖表(如圖5)。   論文研究熱點探索 科技發展日新月異,學術研究亦是一日千里。學者與科研工作者們如何才能在各領域眼花撩亂的研究成果中,找出當下最具熱度與前景的主題?DDA中的因數矩陣、因數圖譜功能,就是一個上乘的選擇。 在對相關論文的標題、作者關鍵字等文本欄位進行自然語言處理,並對主題詞進行規範後,使用者便可在DDA中生成因數矩陣或因數圖譜。圖6與圖7,便是交大圖書館利用DDA,針對三大頂級學術期刊Cell、Nature、Science進行的論文熱點因數圖譜與因數矩陣分析。     如圖6與圖7所示,領域內研究熱點的年度變化情況,以及不同主題聚類之間的相關性,都已清晰地呈現在用戶面前。此時再按圖索驥,便可一舉而中。   高被引學者入圍閾值分析 如何處理眾多學科龐大的資料總量及其之間的多樣化差異,一直是科研績效評價中的一個難點問題。而在針對高被引學者入圍閾值的分析中,上海交通大學圖書館將DDA與Excel的優勢功能相結合,提升了效能。 首先,利用DDA匯出某一學科中高被引論文的所有作者欄位,而後通過Excel將該欄位與其他高被引論文作者集合進行匹配,調整為統一格式,並與作者編號一一對應(如圖8)。   而後,將調整後的對應關係表導入DDA中構建敘詞表,並用該敘詞表進行作者清理、建立分組(如圖9):   實踐證明,採用上述方法,一個熟練的圖書館館員,僅需1-2天時間便可處理一個學科的作者資料,實現了顯著的效率提升。   學海無涯,書山有路。科睿唯安推出的 Essential Science Indicators(ESI),至今仍是全球科學界評鑑大學、機構乃至國家與區域學術水準與影響力的重要工具之一;如今,通過DDA等強大工具在圖書館情報分析服務中的應用,科睿唯安將繼續為大學、科研機構與學者提供最高品質的解決方案與服務。

十個技巧讓您的專利檢索成效倍增

需要「快速地」檢索現有技術,該從何著手?   本文作者:Michael Rau,科睿唯安智慧財產技術服務總監,美國註冊專利律師   專利檢索並不能算作一門「科學」。雖然當今市場上存在大量檢索工具及服務機構,卻並沒有一本「放之四海而皆準」的手冊可以保證成功檢索到所有相關的現有技術。但是,如果您能夠參考本文介紹的這些技巧,使用Derwent Innovation及德溫特世界專利索引 (DWPI)進行檢索,那麼,您獲得精確結果的可能性將大大提高。   檢索專利核准理由或核准前最後一次對權利要求的修改 在專利無效檢索中,如果時間有限,可以優先檢索專利核准理由和/或核准前最後一次對權利要求修改的內容。如果通過這種檢索獲得了現有技術,並可據此證明專利審查員作出核准的理由不成立或最近一次對權利要求的修改仍然不具備核准的條件,那麼,綜合使用專利審查員已經引用的現有技術和新檢索到的現有技術,就有機會無效您檢索的權利要求。 針對同族專利進行引用檢索 如果發明不屬於分類明確的領域,抑或有多種不同的應用,導致通過關鍵字和/或分類號檢索無法得到令人滿意的結果時,引用檢索會是一種有效手段。大多數檢索員都會對專利審查過程中引用的專利文獻進行引用檢索,但這還不夠,還應對其同族專利審查過程中引用的專利文獻進行檢索。同族專利可使用DWPI(或其他家族分類系統)的定義的專利家族,以便於管理檢索結果。若通過關鍵字和/或分類號檢索無法找到相關現有技術,還可以借助滾雪球式的引用檢索。在專利無效檢索中,可以從已授權專利的前向引用專利來檢索其後向引用專利,然後按關鍵日期進行篩選。這樣應能檢索到可能有用的現有技術。對於主題難以查找或者關鍵字似乎沒什麼用的情況,引用檢索特別有效。 在無效檢索中,查閱專利審查員最後一次的檢索歷史 不要花費過多的時間分析專利審查員已經流覽過的結果。在美國的專利審查過程中,專利審查員會執行多次檢索。一件美國專利申請核准是以專利審查員所執行的檢索結果為基礎。審查員的檢索歷史會公佈在Image File Wrapper(申請檔案卷資訊)中,並可供公眾查閱。可重點查看審查員最後一次檢索記錄,即未檢索出足以駁回專利申請的現有技術的檢索記錄。您可以仔細看一下這項檢索記錄,找到審查員已經檢索過的技術方案,並且更重要的是,找到他們未檢索過的技術方案。重走一遍別人的老路意義不大,因此,您的檢索式要將目光投向專利審查員可能忽略的那些現有技術。因為專利審查員往往時間有限,所以,您要尋找審查員因檢索範圍過窄而遺漏的相關現有技術。有時,這可能表現為關鍵字擴展不足,或者忽略了可能有用的分類號,往往會導致檢索結果數量很少。這時您可以嘗試逐步擴展,並審視(A)您的檢索式得到的結果與(B)專利審查員的檢索式得到的結果之間存在的差異。 在使用CPC分類號時,檢索CPC主分類號 大多數檢索員都在檢索式中使用“CPC”欄位作為分類號篩選條件。但是,根據這個欄位(以及其他檢索介面的類似欄位)找到的文獻,其CPC分類號可能被標示為主分類號,但也可能被標示為「檢索欄位」,即副分類。而使用“CPCP”欄位找到的文獻其CPC分類號只會被標示為主分類號。這樣檢索結果範圍更小、相關性更強,進而加速檢索過程。 在較短的時間範圍內放寬檢索條件 如果您的檢索有一個關鍵日期,那麼,對於某些檢索項目,可以嘗試集中檢索這個關鍵日期之前的一個月內的現有技術。很多情況下,專利申請都是倉促提交的,因為專利權人或公司可能因各種理由需要緊急提交申請。或者,某次會議上宣佈了一項行業重大進展,或某個產品引發了一系列的專利活動。這種情況下,大量的相關申請會在非常接近關鍵日期的一段時期內提交。這時縮短時間範圍的同時放寬其他檢索條件,有可能能夠獲得最優的現有技術,尤其是對發展速度快、技術更迭頻繁的領域而言更是如此。 查閱同族專利的ISR 查看在您檢索的專利核准日期之後發出的其他同族專利的國際檢索報告(International Search Report, ISR)。有時,申請人會繼續申請其他同族專利,若其ISR報告發出時間太晚,則在專利審查程式中無法參考。查閱這些報告,理解ISR檢索員在報告中闡述的觀點。有時,這些報告會移交至國內專利審查程式,但有時不會。不要忽視這些報告。有時ISR會給您帶來驚喜! 先檢索標題、摘要和權利要求,然後再檢索專利說明書 通常,檢索標題、摘要和權利要求就能得到相關結果,省時省力。檢視這些結果之後,再向外擴展檢索專利說明書,並去掉您已經在之前的檢索中看到的結果。 使用日本專利分類體系F-term和德溫特手工代碼 有人認為,日本的F-term分類體系是世界上最完善、最詳盡的專利分類體系。其分類數量超過CPC(截止於2013年,二者數量分別大致為380,000和250,000),並且基於各個方面或視角,譬如用途、效果、材料、製造方法、應用等等,對分類進行更加細緻的擴展。德溫特手工代碼基於德溫特世界專利索引 (DWPI) 對專利進行標引,採用一種不同的、基於常識方法來分類,有助於找到以其他方式難以發現的現有技術。特別是,當您難以找到準確的IPC或CPC分類號時,可以試試日本F-term分類體系或德溫特手工代碼。或許您會發現踏破鐵鞋無覓處,得來全不費工夫。 專利檢索和非專利文獻檢索之間相結合 很多時候,專利檢索員都是先檢索「專利」,然後檢索「非專利文獻」。但二者結合使用往往更富成效。譬如,可以先在Web of Science當中快速進行非專利檢索,從得到的檢索結果中,您可以大致瞭解到可能會有哪些重要的發明人,然後再利用這些發明人來進行專利檢索。對於部分技術,這種方法可以讓您快速檢索到具有較高相關性、值得關注的現有技術。 設置第二關鍵日期,以幫助縮小需進行閱讀篩選的資料量 對於許多檢索,第一關鍵日期應為優先權日或申請日。但如果技術更新較快,則可能出現這樣的情況:以過去的某個日期為分界線,在此之前不可能有任何技術或知識能夠申請任何與您所檢索的內容接近的專利。舉例來說,行動支付技術是現代支付系統的一大特徵,但一般認為它們最早出現於2008年7月。雖然不是絕對的,但對於檢索行動支付技術而言,在2008年7月之後至第一關鍵日期之前這個時間範圍內檢索,將最有可能找到最符合條件的現有技術。   花點時間,策略性的構建專利檢索式,無疑會提高獲得優質結果的機率。正是得益於這種系統化方法,科睿唯安的全球智慧財產權服務專家團隊才能持續不斷地協助事務所、企業、政府及學術機構進行可專利性、防侵權及無效等各種類型的專利檢索專案。