劉熙東

（1.華南農(nóng)業(yè)大學(xué)圖書館 廣州 510642；2.華南農(nóng)業(yè)大學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息服務(wù)中心 廣州 510642）

1 引言

知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局是介于知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略與專利布局之間的概念。知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局以專利布局為核心及主要內(nèi)容，是知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略的核心及重要表現(xiàn)形式。知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略的落實(shí)、專利布局的提升均離不開知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局，特別是在一些性新興產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)新型企業(yè)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局成為企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略不可或缺的組成部分。專利布局目前沒有統(tǒng)一的概念，馬天旗認(rèn)為[1]，專利布局是依據(jù)自身的經(jīng)營(yíng)目的和發(fā)展戰(zhàn)略，綜合考慮產(chǎn)業(yè)、市場(chǎng)、技術(shù)、法律等因素，在技術(shù)領(lǐng)域、專利申請(qǐng)地域、申請(qǐng)時(shí)間、申請(qǐng)類型和申請(qǐng)數(shù)量等方面進(jìn)行有針對(duì)性、策略性和前瞻性的專利申請(qǐng)或其他方式獲取專利的規(guī)劃和動(dòng)態(tài)部署過程。知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局是在專利布局的基礎(chǔ)上，關(guān)聯(lián)商標(biāo)、版權(quán)、商業(yè)秘密、地理標(biāo)志、植物新品種等知識(shí)產(chǎn)權(quán)或市場(chǎng)準(zhǔn)入資格，實(shí)現(xiàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)價(jià)值的最大化，形成支撐和促進(jìn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展、提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的知識(shí)產(chǎn)權(quán)格局[2-4]?？梢?，知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局比專利布局形式更多、內(nèi)容更廣、數(shù)據(jù)更龐大。近年，知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局逐漸為人熟知，其研究與應(yīng)用越來越廣泛，這緣于計(jì)算機(jī)、信息及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，新的數(shù)據(jù)處理技術(shù)與數(shù)據(jù)分析工具不斷出現(xiàn)，而大數(shù)據(jù)，正是其中關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)及其應(yīng)用

2.1 大數(shù)據(jù)的特征

目前學(xué)術(shù)界對(duì)大數(shù)據(jù)尚未形成統(tǒng)一、廣泛認(rèn)可的定義，一般從大數(shù)據(jù)的特征來進(jìn)行概念解釋。David Reinsel[5]等人認(rèn)為：大數(shù)據(jù)是指利用軟件工具來獲取、管理和處理數(shù)據(jù)所耗時(shí)間超過可容忍時(shí)間的數(shù)據(jù)集，是指無法通過統(tǒng)計(jì)分析等常規(guī)手段、常規(guī)途徑，而必須通過新興信息技術(shù)手段獲取和分析的大容量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)具有Volume（數(shù)據(jù)量大、規(guī)模性廣）、Velocity（產(chǎn)生及處理速度快）、Variety（結(jié)構(gòu)類型多樣）、Value（蘊(yùn)含價(jià)值信息量巨大）的特點(diǎn)[6]。因此，大數(shù)據(jù)可以看成人們通過運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)及現(xiàn)代信息技術(shù)手段，對(duì)海量不同類型數(shù)據(jù)進(jìn)行快速有效處理，獲得的對(duì)自己生產(chǎn)生活有利有益的數(shù)據(jù)信息。據(jù)世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織統(tǒng)計(jì)，全球?qū)＠墨I(xiàn)信息已超億篇，而一篇專利文獻(xiàn)又涉及申請(qǐng)人、發(fā)明人、發(fā)明人所在國(guó)家、申請(qǐng)人所在國(guó)家、引用等100 余條代碼或字段，存在公開、實(shí)審、授權(quán)、許可、轉(zhuǎn)讓、失效等諸多法律狀態(tài)，同時(shí)還關(guān)聯(lián)著產(chǎn)業(yè)、市場(chǎng)、法規(guī)等信息，已經(jīng)符合大數(shù)據(jù)的基本特征，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)難以勝任知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息的分析處理。

2.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)

技術(shù)是大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)的手段和前進(jìn)的基石，大數(shù)據(jù)技術(shù)是一種針對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的技術(shù)，按照大數(shù)據(jù)處理的過程，可分為大數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、大數(shù)據(jù)計(jì)算模式與系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、大數(shù)據(jù)可視化分析以及大數(shù)據(jù)隱私安全等方面[6]。彭宇[7]等人認(rèn)為大數(shù)據(jù)處理技術(shù)體系主要涉及數(shù)據(jù)采集技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)、分析及挖掘技術(shù)、可視化呈現(xiàn)技術(shù)四部分。因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)主要有對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行高并發(fā)數(shù)采集的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集技術(shù)；建立在分布式存儲(chǔ)基礎(chǔ)上的對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)；導(dǎo)入數(shù)據(jù)量頻繁、查詢請(qǐng)求密集的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)；采用分類、聚類等復(fù)雜算法的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；呈現(xiàn)需求多樣、數(shù)據(jù)維度多、易于理解的大數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)技術(shù)。大數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、分析與挖掘、呈現(xiàn)四個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)互相配合協(xié)作，是大數(shù)據(jù)價(jià)值有效實(shí)現(xiàn)的技術(shù)基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要特征是對(duì)“全部”數(shù)據(jù)進(jìn)行收集與分析，這是大數(shù)據(jù)分析區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析的重要特征。而知識(shí)產(chǎn)權(quán)分析具有“查全”的要求，是針對(duì)全部數(shù)據(jù)的分析。因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)完美契合知識(shí)產(chǎn)權(quán)分析的要求，在知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局中具有很好的發(fā)揮空間。

2.3 知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局中的大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)使專利數(shù)據(jù)采集更加全面、數(shù)據(jù)分析更加高效、數(shù)據(jù)挖掘更加精準(zhǔn)、數(shù)據(jù)可視化更加直觀，使專利布局能夠進(jìn)一步結(jié)合相關(guān)的商業(yè)、經(jīng)濟(jì)、貿(mào)易、技術(shù)、訴訟等信息，關(guān)聯(lián)相關(guān)的商標(biāo)、商業(yè)秘密、植物新品種、地理標(biāo)志產(chǎn)品、藥品登記等知識(shí)產(chǎn)權(quán)與市場(chǎng)準(zhǔn)入資格，使這些孤立的信息上升為企業(yè)發(fā)展中有價(jià)值的情報(bào)，為知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐[8]。知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局中常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)列舉如下：

（1）數(shù)據(jù)采集技術(shù)中的語義分析技術(shù)

專利制度中強(qiáng)制性公開的要求，以及專利文獻(xiàn)的自然語言的特點(diǎn)，使得專利文獻(xiàn)中包括大量的同義詞、近義詞、概括性描述，特別是中文修辭法的采用，使上下文關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜。通常“字符匹配層面”的機(jī)器檢索，計(jì)算機(jī)不能理解輸入信息的含義，在應(yīng)用于專利文獻(xiàn)檢索時(shí)，獲取結(jié)果包括大量噪聲信息，必須人工去噪，使得數(shù)據(jù)采集成為專利分析中耗時(shí)最多的工作環(huán)節(jié)。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，向語義分析平臺(tái)提供巨量的關(guān)鍵詞詞庫(kù)和分詞模型，為語義分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提供全面巨量的訓(xùn)練樣本，并且借助云計(jì)算平臺(tái)等運(yùn)算手段，使得數(shù)據(jù)庫(kù)能夠在語義層級(jí)理解輸入的信息，并將呈現(xiàn)最適合的檢索結(jié)果[9]。同時(shí)，基于大數(shù)據(jù)的語義分析技術(shù)不僅可以使語義檢索成為可能，還可以發(fā)展至實(shí)現(xiàn)圖形檢索、化學(xué)結(jié)構(gòu)式檢索等智能高效的檢索。比如Patentics、XPlat、Patsnap 等檢索工具，在云計(jì)算、語義檢索、結(jié)構(gòu)式檢索方面各有優(yōu)勢(shì)，合理利用這些語義檢索技術(shù)，可極大地提高分析人員的檢索速度與準(zhǔn)確性、提升知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局效果與效率。

（2）數(shù)據(jù)分析技術(shù)中的關(guān)聯(lián)性分析

尋找數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性是大數(shù)據(jù)分析中最主要的工作之一，關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)可以為研究人員帶來巨大的價(jià)值，因此，數(shù)據(jù)挖掘及分析中的關(guān)聯(lián)性分析技術(shù)也是大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心內(nèi)容。從知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息中挖掘信息并研究其間的相關(guān)性，可以使知識(shí)產(chǎn)權(quán)的時(shí)空呈現(xiàn)更加立體，布局更加合理有效。目前流行的大數(shù)據(jù)分析工具Hadoop，其分布式文件系統(tǒng)HDFS 有高容錯(cuò)性，可以被設(shè)計(jì)將文件系統(tǒng)分布在廉價(jià)的存儲(chǔ)設(shè)備中，并能夠在訪問時(shí)以流的形式提供高吞吐量數(shù)據(jù)，為應(yīng)用程序挖掘信息的關(guān)聯(lián)性提供技術(shù)支持[10]。比如Innography 等分析平臺(tái)，能將專利數(shù)據(jù)與公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、訴訟信息、商標(biāo)信息無縫關(guān)聯(lián)。

（3）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的預(yù)測(cè)性分析

借助大數(shù)據(jù)分析工具，得出規(guī)律性信息，可以進(jìn)行預(yù)測(cè)性分析，支撐企業(yè)進(jìn)行前瞻性的知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略布局。通過將競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、合作伙伴、關(guān)鍵發(fā)明人公開發(fā)表的學(xué)術(shù)著作、起草的標(biāo)準(zhǔn)、商業(yè)貿(mào)易往來、法律訴訟情況、金融資本運(yùn)作等信息關(guān)聯(lián)成有機(jī)的生態(tài)系統(tǒng)，多維度地預(yù)測(cè)目標(biāo)對(duì)象的研發(fā)、布局乃至行業(yè)發(fā)展方向，可及時(shí)調(diào)整研發(fā)方向及公司發(fā)展戰(zhàn)略[9]。大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)性分析技術(shù)主要有Apriori 算法、CARMA 算法、FP growth 算法等。比如PatentSight 分析工具，可通過專利資產(chǎn)指數(shù)進(jìn)行企業(yè)發(fā)展預(yù)測(cè)。

（4）數(shù)據(jù)呈現(xiàn)技術(shù)中的可視化技術(shù)

大數(shù)據(jù)的可視化技術(shù)不是羅列或統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的展示，而是以概括的形式從大數(shù)據(jù)中提取信息，包括信息的多變量和多屬性的集中展現(xiàn)。數(shù)據(jù)可視化分析能夠通過圖表簡(jiǎn)單直觀地展示多維的大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，并可以采取不同的展示方式以符合用戶需求，有效地降低知識(shí)產(chǎn)權(quán)分析門檻、擴(kuò)大用戶群體及推動(dòng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局的普及[11]?？梢暬夹g(shù)各類繁多，比如Echarts、Tableau、Qlikview 等都有廣泛的應(yīng)用。

（5）其它大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理技術(shù)，可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，確保獲得的分析結(jié)果具有較高的質(zhì)量和可靠性。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)中的聚類技術(shù)，可根據(jù)數(shù)據(jù)之間的相似性及差異性對(duì)數(shù)據(jù)分類，將相似度高的數(shù)據(jù)聚成一類，比如層次聚類、K-Means 聚類、DBSCAN 聚類等。此外，還有回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等大數(shù)據(jù)技術(shù)在知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局中也有一定的應(yīng)用。

3 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局模式

知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局模式是在知識(shí)產(chǎn)權(quán)分析評(píng)議的基礎(chǔ)上，關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)、用戶、法律等信息，協(xié)同市場(chǎng)部、研發(fā)部及決策層，根據(jù)自身能力做出符合企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的知識(shí)產(chǎn)權(quán)規(guī)劃并付諸實(shí)施[12]。知識(shí)產(chǎn)權(quán)分析評(píng)議可以幫助企業(yè)從宏觀層面了解專利技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)、技術(shù)熱點(diǎn)和整個(gè)領(lǐng)域的專利布局競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)；從微觀層面進(jìn)一步明晰可借鑒的布局策略、篩選和判定有價(jià)值的空白點(diǎn)。具體操作上，知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局模式是基于信息檢索了解應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)相關(guān)專利技術(shù)及其它知識(shí)產(chǎn)權(quán)現(xiàn)狀，并對(duì)數(shù)據(jù)作相關(guān)的處理，再分析企業(yè)將面臨的產(chǎn)業(yè)環(huán)境、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)狀況，發(fā)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手及合作伙伴，對(duì)可能的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局深入剖析，為錯(cuò)位競(jìng)爭(zhēng)及限制對(duì)手提供有效決策信息；然后將分析結(jié)果可視化呈現(xiàn)給研發(fā)部門、市場(chǎng)部門、管理層等相關(guān)人員，并根據(jù)自身能力與資源投入情況，提出企業(yè)研究方向及發(fā)展目標(biāo)，再與產(chǎn)業(yè)、市場(chǎng)、政策法規(guī)及企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略等信息關(guān)聯(lián)驗(yàn)證后，提出知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局方案。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局模式見圖1。

圖1 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局模式

（1）信息檢索

知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息檢索是布局的基礎(chǔ)，包括專利檢索、商標(biāo)檢索、版權(quán)檢索、植物新品種檢索等。以專利檢索為例，其檢索字段可分為號(hào)碼、名稱、日期、關(guān)鍵詞、代碼等類型，每種類型又包含若干種字段，比如號(hào)碼類型字段中的公開號(hào)、公告號(hào)、申請(qǐng)?zhí)?、專利?hào)、優(yōu)先權(quán)號(hào)的區(qū)分就給使用者帶來困難，而關(guān)鍵詞的選擇更具挑戰(zhàn)。采用大數(shù)據(jù)技術(shù)中的語義檢索、圖形檢索、結(jié)構(gòu)式檢索給知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息的檢索帶來了極大便利，降低了知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息檢索的門檻，提升了查全查準(zhǔn)率，節(jié)約了分析人員的檢索時(shí)間。

（2）數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理是以分析目的為導(dǎo)向?qū)Σ杉瘮?shù)據(jù)的加工整理，主要包括數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)標(biāo)引等。采用大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)有效性技術(shù)進(jìn)行查全、查準(zhǔn)率評(píng)估，可快速進(jìn)行數(shù)據(jù)可行性驗(yàn)證；通過局部異常因子檢測(cè)技術(shù)剔除異常值，加快數(shù)據(jù)清理速度；通過灰色關(guān)聯(lián)分析、共現(xiàn)分析[13]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)差值等數(shù)據(jù)插補(bǔ)技術(shù)補(bǔ)全缺失數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)專利權(quán)人標(biāo)準(zhǔn)化，可進(jìn)行數(shù)據(jù)自動(dòng)標(biāo)引，大大加快數(shù)據(jù)處理速度。

（3）數(shù)據(jù)分析

通過大數(shù)據(jù)中的分類與文本聚類技術(shù)，可以找出數(shù)據(jù)庫(kù)中具有相同特點(diǎn)的數(shù)據(jù)項(xiàng)并建立映射關(guān)系，增加知識(shí)產(chǎn)權(quán)分析的維度及便捷性；通過關(guān)聯(lián)性分析技術(shù)，將知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局與產(chǎn)業(yè)、商業(yè)、貿(mào)易、法律信息關(guān)聯(lián)，可以由一條信息追蹤至相關(guān)信息，有助于進(jìn)一步了解知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局與產(chǎn)業(yè)發(fā)展、轉(zhuǎn)移之間的關(guān)聯(lián)，進(jìn)行行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、提升知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局效果。

（4）分析結(jié)果可視化

知識(shí)產(chǎn)權(quán)分析結(jié)果的可視化可分為數(shù)據(jù)可視化、信息可視化和思維可視化三個(gè)層次。數(shù)據(jù)可視化是分析結(jié)果可視化的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)；利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)的加工整理，通過專利地圖、氣泡圖展示更深層次的信息，達(dá)到信息可視化；進(jìn)一步將信息深度加工融合與關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)到信息最后到情報(bào)的思維過程，即思維的可視化。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)分析及布局結(jié)果以便于解讀及更易被感知的可視化圖表展示，并與用戶交互，將復(fù)雜信息以圖形化形式展示，實(shí)現(xiàn)從隨機(jī)、混亂、模糊的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含信息或揭露其關(guān)聯(lián)關(guān)系。

（5）自身能力匹配分析

企業(yè)發(fā)展方向及技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域往往有多種選擇，具體布局的策略、目的要考慮企業(yè)自身技術(shù)儲(chǔ)備與能力稟賦。對(duì)企業(yè)現(xiàn)有知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局情況、研發(fā)能力、合作關(guān)系進(jìn)行評(píng)估分析，明確企業(yè)優(yōu)勢(shì)與問題，提出匹配自身能力的知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局，可以減少試錯(cuò)成本，縮短研發(fā)時(shí)間，提升知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局合理性[12]。自身能力分析中的大數(shù)據(jù)技術(shù)與數(shù)據(jù)分析部分相似，通過關(guān)聯(lián)技術(shù)聯(lián)系地理、人口、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、市場(chǎng)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手等情況，明確自身在特定市場(chǎng)的優(yōu)劣勢(shì)，進(jìn)行預(yù)測(cè)性分析。

（6）布局規(guī)劃

根據(jù)識(shí)產(chǎn)權(quán)分析評(píng)議成果，協(xié)同市場(chǎng)部門結(jié)合市場(chǎng)信息對(duì)技術(shù)應(yīng)用前景進(jìn)行分析；協(xié)同管理層結(jié)合企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略與愿景，選定即將進(jìn)入的技術(shù)領(lǐng)域及知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局范圍，明確布局策略。最后綜合技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、市場(chǎng)、政策法規(guī)及企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略等信息，再結(jié)合技術(shù)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、地域結(jié)構(gòu)、價(jià)值結(jié)構(gòu)、時(shí)間結(jié)構(gòu)、類型結(jié)構(gòu)等知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局要素，選擇合適的知識(shí)產(chǎn)權(quán)組合類型，制定知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局方案。

（7）布局實(shí)施

知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局的實(shí)施至關(guān)重要，需要企業(yè)全員的協(xié)同與努力。研發(fā)部門是布局實(shí)施的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，把控關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)，根據(jù)布局規(guī)劃進(jìn)行研發(fā)，確保布局規(guī)劃中預(yù)期目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)；知識(shí)產(chǎn)權(quán)部門要及時(shí)進(jìn)行知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，公開階段性創(chuàng)新成果，阻斷潛在的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，為研發(fā)項(xiàng)目保駕護(hù)航；市場(chǎng)部門、管理層面配合實(shí)際需要，做好輔助支持類工作[12]。

4 “唑蟲酯”知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局實(shí)務(wù)

華南農(nóng)業(yè)大學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息服務(wù)中心從2013年起為學(xué)?？蒲袌F(tuán)隊(duì)提供知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息服務(wù)，在農(nóng)藥學(xué)團(tuán)隊(duì)成功開發(fā)新型殺蟲劑——“唑蟲酯”之后，中心提供了專題檢索、查新、知識(shí)產(chǎn)權(quán)分析評(píng)議、知識(shí)產(chǎn)權(quán)培育等服務(wù)，提出了知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局規(guī)劃，參見“唑蟲酯”知識(shí)產(chǎn)權(quán)培育布局流程圖（圖2），系列服務(wù)成果在首屆粵港澳大灣區(qū)高價(jià)值專利培育布局大賽中獲得優(yōu)秀獎(jiǎng)，在高?？蒲性核鶇①愱?duì)伍中排名第一。

4.1 全球殺蟲劑知識(shí)產(chǎn)權(quán)分析

“唑蟲酯”作為殺蟲劑的一種，了解全球殺蟲劑行業(yè)態(tài)勢(shì)及創(chuàng)新情況是“唑蟲酯”知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局的基礎(chǔ)，主要從以下6 個(gè)環(huán)節(jié)展開。

（1）數(shù)據(jù)獲取與處理。通過殺蟲劑技術(shù)分解及語義檢索，對(duì)主流殺蟲劑輔以化學(xué)結(jié)構(gòu)檢索，完成對(duì)全球殺蟲劑專利申請(qǐng)檢索，得到1980年至2019年138 091 件殺蟲劑專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)。對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、有效性驗(yàn)證、異常因子檢測(cè)等數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，數(shù)據(jù)插補(bǔ)及關(guān)聯(lián)分析補(bǔ)全與標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，最后進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)引。

（2）專利申請(qǐng)趨勢(shì)分析。對(duì)全球殺蟲劑專利申請(qǐng)趨勢(shì)及增長(zhǎng)率分析，發(fā)現(xiàn)上升趨勢(shì)明顯，美日歐專利申請(qǐng)?jiān)鲩L(zhǎng)幅度逐漸加大。通過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)美日歐及中國(guó)殺蟲劑登記中，原藥的登記逐漸減少，而劑型的登記快速增加，說明原藥的創(chuàng)新難度增大，新型化合物的發(fā)現(xiàn)更為可貴。

（3）專利保護(hù)地域分析。利用同族擴(kuò)充等大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性技術(shù)，挖掘在不同國(guó)家專利及其它知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局情況，對(duì)技術(shù)產(chǎn)出地與技術(shù)目標(biāo)市場(chǎng)對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)全球殺蟲劑專利主要產(chǎn)出地為中國(guó)、美國(guó)、德國(guó)與日本，但中國(guó)殺蟲劑專利主要向中國(guó)大陸提出，對(duì)外申請(qǐng)率為5%，即平均每100件中國(guó)專利產(chǎn)生5 件對(duì)外申請(qǐng)，而美國(guó)、德國(guó)、日本通過大型農(nóng)化公司在本國(guó)之外進(jìn)行嚴(yán)密的專利布局，對(duì)外申請(qǐng)率為226%，是中國(guó)的45.2 倍。

圖2 “唑蟲酯”知識(shí)產(chǎn)權(quán)培育布局流程圖

（4）競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析。通過競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手關(guān)聯(lián)性分析，可以找出潛在的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、合作伙伴等[14]。從全球殺蟲劑專利申請(qǐng)量出發(fā)，關(guān)聯(lián)申請(qǐng)人的技術(shù)性指標(biāo)，市場(chǎng)活躍度指標(biāo)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力以拜耳集團(tuán)最強(qiáng)，其次是巴斯夫、先正達(dá)、Corteva AG.、住友化學(xué)及富美實(shí)等。

（5）重點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手——拜耳集團(tuán)專利分析。對(duì)行業(yè)巨頭拜耳集團(tuán)進(jìn)行分析，以聚類法分析其殺蟲劑方向創(chuàng)新投入、專利地域布局情況，發(fā)現(xiàn)拜耳集團(tuán)在殺蟲劑領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)持續(xù)增長(zhǎng)，專利布局重點(diǎn)國(guó)家有美國(guó)、日本、德國(guó)等技術(shù)先進(jìn)國(guó)家，中國(guó)、巴西、加拿大等生產(chǎn)大國(guó)，也有澳大利亞、有阿根廷、墨西哥及印度等應(yīng)用大國(guó)，氟蟲腈是其主推殺蟲劑產(chǎn)品。

（6）重點(diǎn)產(chǎn)品——氟蟲腈專利分析。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)，氟蟲腈在1986年由法國(guó)羅納-普朗克公司研發(fā)成功，后因企業(yè)合并歸入安萬特作物科學(xué)公司，然后被拜耳收購(gòu)，其中氟蟲腈部分用途專利由于反壟斷之故出售給巴斯夫，這證明良好的知識(shí)產(chǎn)權(quán)運(yùn)營(yíng)對(duì)殺蟲劑的推廣至關(guān)重要。引文跟蹤分析發(fā)現(xiàn)，氟蟲腈專利布局不是一步到位的，經(jīng)歷從化合物、到制備方法、再到衍生物等改進(jìn)的時(shí)間脈絡(luò)，遍布20 余個(gè)國(guó)家及地區(qū)空間分布，覆蓋配方、制劑、用途，包括在衛(wèi)生用品等非農(nóng)用途，可為化合物知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)提供借鑒

4.2 自身產(chǎn)品——“唑蟲酯”知識(shí)產(chǎn)權(quán)分析

（1）“唑蟲酯”知識(shí)產(chǎn)權(quán)基本情況統(tǒng)計(jì)。對(duì)“唑蟲酯”相關(guān)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的種類、數(shù)量、法律狀態(tài)、剩余保護(hù)年限等基本信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，共有發(fā)明專利12 件，實(shí)用新型專利2 件，商標(biāo)1 件，企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)3 件，新農(nóng)藥登記2 件。

（2）知識(shí)產(chǎn)權(quán)撰寫質(zhì)量分析。考察權(quán)利要求數(shù)量、獨(dú)立權(quán)利數(shù)量和權(quán)利要求保護(hù)層次，發(fā)現(xiàn)“唑蟲酯”基礎(chǔ)專利權(quán)利要求數(shù)量多，獨(dú)立權(quán)利要求保護(hù)主題豐富，保護(hù)層級(jí)合理，專利撰寫質(zhì)量高。對(duì)同一產(chǎn)品的不同保護(hù)形式的關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)，“唑蟲酯”化合物專利通過了PCT 專利申請(qǐng)，可以多個(gè)國(guó)家、地區(qū)或?qū)＠M織申請(qǐng)，保護(hù)范圍大。

（3）穩(wěn)定性分析。根據(jù)專利法律狀態(tài)、中國(guó)專利在先審查記錄以及專利檢索結(jié)果對(duì)其新穎性和創(chuàng)造性分析判定，發(fā)現(xiàn)“唑蟲酯”化合物是一種全新骨架的殺蟲劑，語義檢索及結(jié)構(gòu)式檢索結(jié)果均確認(rèn)其為原創(chuàng)化合物，是基礎(chǔ)性專利，該專利及由此衍生的生產(chǎn)方法、制劑等專利均具有很強(qiáng)的穩(wěn)定性。

（4）保護(hù)力度分析。分析發(fā)現(xiàn)“唑蟲酯”化合物專利獨(dú)權(quán)沒有非必要技術(shù)特征，屬于化合物的馬庫(kù)什權(quán)項(xiàng)保護(hù)，規(guī)避可能性小。目前主要有化合物專利、制備方法專利、高效施藥設(shè)備專利、制劑專利等組合，專利布局力度較強(qiáng)?；衔飳＠? 項(xiàng)獨(dú)權(quán)，8 項(xiàng)從權(quán)，權(quán)利要求層級(jí)合理、權(quán)利穩(wěn)定。

（5）知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局分析?！斑蛳x酯”相關(guān)知識(shí)產(chǎn)權(quán)有發(fā)明與實(shí)用新型專利；涉及化合物、制備方法、高效施藥設(shè)備、制劑等專利組合，布局合理；基礎(chǔ)專利獨(dú)權(quán)種類多，保護(hù)范圍廣，從權(quán)數(shù)量多，層層遞進(jìn)，撰寫質(zhì)量高；有1 件PCT 同族專利申請(qǐng)，可進(jìn)入全球150 個(gè)國(guó)家或地區(qū)進(jìn)入專利布局，地域布局范圍廣。此外，“唑蟲酯”同時(shí)采取了專利、商標(biāo)、新農(nóng)藥登記的多種保護(hù)方式，將相關(guān)技術(shù)寫入企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，提升了保護(hù)力度。由于“唑蟲酯”正處于新農(nóng)藥登記試驗(yàn)階段，尚未正式上市銷售，當(dāng)前知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局可以支撐本項(xiàng)目的開發(fā)戰(zhàn)略。

4.3 “唑蟲酯”知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局建議

綜合殺蟲劑行業(yè)態(tài)勢(shì)、氟蟲腈知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局特點(diǎn)，“唑蟲酯”研究進(jìn)展及知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局情況等分析成果，提出“唑蟲酯”分地域、分階段、分產(chǎn)業(yè)鏈的“樹型”知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局規(guī)劃。

（1）核心專利分地域布局。采用PCT 途徑進(jìn)行專利申請(qǐng)，化合物專利重點(diǎn)布局技術(shù)先進(jìn)國(guó)、生產(chǎn)方法專利主要布局生產(chǎn)大國(guó)，制劑專利主要布局產(chǎn)品應(yīng)用國(guó)。

（2）外圍專利分階段布局。加強(qiáng)技術(shù)秘密的保護(hù)，合理安排外圍專利申請(qǐng)?zhí)峤粫r(shí)間，主要通過控制制劑、劑型及配方專利申請(qǐng)，以及包裝設(shè)計(jì)外觀、產(chǎn)品商標(biāo)的申請(qǐng)，延長(zhǎng)技術(shù)保護(hù)年限。

（3）關(guān)鍵技術(shù)分產(chǎn)業(yè)鏈布局。

完善產(chǎn)業(yè)保護(hù)鏈條，在產(chǎn)品取得預(yù)期銷售成果后進(jìn)行產(chǎn)業(yè)鏈上、中、下游的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，重點(diǎn)保護(hù)化合物中間體、生產(chǎn)方法、生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)工藝、檢測(cè)技術(shù)的專利保護(hù)，構(gòu)建自由實(shí)施的知識(shí)產(chǎn)權(quán)框架。

（4）重視化合物新用途的保護(hù)，完善分階段及分產(chǎn)業(yè)鏈布局規(guī)劃。適時(shí)啟動(dòng)“唑蟲酯”在菜用、農(nóng)用、衛(wèi)生用途的研發(fā)及知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，擴(kuò)大產(chǎn)品應(yīng)用范圍。

（5）重視合作伙伴選擇，促進(jìn)技術(shù)成果實(shí)施推廣。選擇合適的戰(zhàn)略合作伙伴進(jìn)行專利轉(zhuǎn)化，國(guó)內(nèi)合作伙伴可選擇深圳諾普信農(nóng)化股份有限公司、廣西田園生化股份有限公司、廣東中訊農(nóng)科股份有限公司等。

5 小結(jié)

隨著國(guó)家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施，知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局越來越受到重視。大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟推動(dòng)著信息分析利用的快速發(fā)展，為知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局帶來廣闊的應(yīng)用前景。大數(shù)據(jù)技術(shù)推動(dòng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局的應(yīng)用，節(jié)省了數(shù)據(jù)檢索處理的時(shí)間，增加了信息分析維度，擴(kuò)大了信息覆蓋范圍，一方面也使知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息服務(wù)人員能將更多的精力放到全局性、系統(tǒng)性工作中，將知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略、專利布局、高價(jià)值專利培育等做實(shí)做深；另一方面可以增加知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局的針對(duì)性與有效性，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新與發(fā)展互相促進(jìn)的良性循環(huán)。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局模式，還可擴(kuò)展到知識(shí)產(chǎn)權(quán)導(dǎo)航、知識(shí)產(chǎn)權(quán)分析評(píng)議、高價(jià)值專利培育等高端知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息服務(wù)，為相關(guān)服務(wù)提供參考，其中，“唑蟲酯”的“樹狀”知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局模型也可為原創(chuàng)性產(chǎn)品，特別是新型化合物的知識(shí)產(chǎn)權(quán)布局提供有益的借鑒。