基于大數(shù)據(jù)視角的企業(yè)專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究

李 瑩 周勝生

(1.國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專(zhuān)利局專(zhuān)利審查協(xié)作天津中心 天津 300304；2.天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部 天津 300001)

0 引 言

近年來(lái)，中美貿(mào)易戰(zhàn)愈演愈烈，美國(guó)對(duì)華企業(yè)接二連三的“卡脖子”行為比比皆是，印證了知識(shí)產(chǎn)權(quán)在產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中的巨大影響力足以左右國(guó)與國(guó)之間的科技博弈。專(zhuān)利可以代表企業(yè)創(chuàng)新實(shí)力和核心競(jìng)爭(zhēng)力，也是包含了豐富的技術(shù)信息、法律信息和市場(chǎng)信息的情報(bào)載體。中興和華為產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)早在2016年QUESTEL發(fā)布的《芯片行業(yè)專(zhuān)利分析及專(zhuān)利組合質(zhì)量評(píng)估報(bào)告》中已初現(xiàn)端倪[1]，芯片產(chǎn)業(yè)鏈的核心技術(shù)專(zhuān)利均掌握在發(fā)達(dá)國(guó)家手里，潛在的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)隨時(shí)發(fā)生，因此通過(guò)從專(zhuān)利角度預(yù)測(cè)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，具有現(xiàn)實(shí)意義。

2020年12月世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織發(fā)布的《世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)指標(biāo)2020(World Intellectual Property Indicaters 2020)》[2]指出，2019年全球?qū)＠暾?qǐng)量超過(guò)320萬(wàn)件，中國(guó)連續(xù)多年專(zhuān)利申請(qǐng)量世界排名第一。面對(duì)如此龐大的數(shù)據(jù)，我國(guó)企業(yè)如何高效的利用專(zhuān)利數(shù)據(jù)，充分挖掘?qū)＠閳?bào)為我國(guó)企業(yè)提供預(yù)警信息成為目前專(zhuān)利工作者急需解決的問(wèn)題。

利用專(zhuān)利信息幫助企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)防控通常包括兩種方式，一是從技術(shù)情報(bào)角度進(jìn)行技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，例如技術(shù)產(chǎn)業(yè)化風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)原創(chuàng)性的風(fēng)險(xiǎn)，常用的企業(yè)經(jīng)營(yíng)場(chǎng)景包括新技術(shù)引進(jìn)、技術(shù)轉(zhuǎn)移等；二是利用專(zhuān)利的排他屬性進(jìn)行侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和處理[3]。但是，目前專(zhuān)利情報(bào)分析缺乏有效的數(shù)據(jù)處理手段，普遍存在人工成本高、效率低等問(wèn)題。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以將隱含的、有噪聲的數(shù)據(jù)建立高度關(guān)聯(lián)性，有學(xué)者將大數(shù)據(jù)技術(shù)與專(zhuān)利分析高度融合，提高了專(zhuān)利分析的效率[4]。大數(shù)據(jù)技術(shù)用于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)可以提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警準(zhǔn)確性和科學(xué)性[5-7]。但是，現(xiàn)有文獻(xiàn)鮮有利用大數(shù)據(jù)方法進(jìn)行企業(yè)專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的相關(guān)研究?；诖耍绾问勾髷?shù)據(jù)處理方法與企業(yè)專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警高度融合，使專(zhuān)利預(yù)警更高效、預(yù)警內(nèi)容更全面，是本文要討論的問(wèn)題。本文積極運(yùn)用大數(shù)據(jù)方法分析企業(yè)專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究，構(gòu)建了科學(xué)合理的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，完善了企業(yè)專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理論，同時(shí)，拓寬了大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用領(lǐng)域，對(duì)于有效防范企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)企業(yè)發(fā)展具有重要意義。

1 專(zhuān)利預(yù)警研究現(xiàn)狀

1.1專(zhuān)利預(yù)警項(xiàng)目一般流程專(zhuān)利預(yù)警是專(zhuān)利情報(bào)分析的重要內(nèi)容，通過(guò)對(duì)專(zhuān)利態(tài)勢(shì)、技術(shù)的梳理，系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)專(zhuān)利布局情況，從不同層面識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)合專(zhuān)利預(yù)警工作實(shí)際，將專(zhuān)利預(yù)警項(xiàng)目實(shí)施流程分為四個(gè)階段：前期準(zhǔn)備階段，與企業(yè)進(jìn)行需求對(duì)接，經(jīng)過(guò)充分調(diào)研，確定分析目標(biāo)；了解企業(yè)關(guān)注的技術(shù)或產(chǎn)品市場(chǎng)發(fā)展情況，明確技術(shù)邊界，進(jìn)行專(zhuān)利檢索和數(shù)據(jù)處理；選擇適宜的專(zhuān)利分析工具和方法進(jìn)行企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警；最后撰寫(xiě)專(zhuān)利預(yù)警報(bào)告，制定風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略以及成果展示。

1.2專(zhuān)利預(yù)警國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀為了全面了解專(zhuān)利預(yù)警研究現(xiàn)狀，采用文獻(xiàn)計(jì)量法對(duì)專(zhuān)利預(yù)警領(lǐng)域近10年文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，通過(guò)設(shè)置關(guān)鍵詞“專(zhuān)利預(yù)警”“專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警”“專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)分析”“知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)”，在中國(guó)知網(wǎng)和Web of Science，檢索到相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行研讀、歸類(lèi)和分析，主題詞包括知識(shí)產(chǎn)權(quán)及風(fēng)險(xiǎn)、專(zhuān)利預(yù)警及機(jī)制、風(fēng)險(xiǎn)防范、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及應(yīng)對(duì)策略、法律風(fēng)險(xiǎn)、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別。通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)內(nèi)容進(jìn)行梳理發(fā)現(xiàn)，主要分為理論研究、方法研究和應(yīng)用層面研究。

理論研究主要圍繞專(zhuān)利預(yù)警機(jī)制構(gòu)建和專(zhuān)利預(yù)警體系設(shè)計(jì)的構(gòu)建。在專(zhuān)利預(yù)警機(jī)制構(gòu)建方面，對(duì)企業(yè)開(kāi)展專(zhuān)利預(yù)警機(jī)制的基本原則及過(guò)程進(jìn)行分析概括，并從國(guó)家、區(qū)域、行業(yè)、企業(yè)等不同層面構(gòu)建專(zhuān)利預(yù)警機(jī)制[8-9]。在專(zhuān)利預(yù)警體系設(shè)計(jì)方面，劉桂鋒從行業(yè)、企業(yè)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手三個(gè)層面分別構(gòu)建專(zhuān)利地圖[10]；董新蕊等從專(zhuān)利審查角度，指出實(shí)現(xiàn)專(zhuān)利預(yù)警體系與專(zhuān)利審查過(guò)程的關(guān)聯(lián)機(jī)制，提高了專(zhuān)利預(yù)警情報(bào)監(jiān)控的準(zhǔn)確性[11]；劉介明等對(duì)海外知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)涵及影響因素進(jìn)行分析，從防控制度、流程等多方面提出了提升海外風(fēng)險(xiǎn)防控能力的措施[12]；陳燕等根據(jù)專(zhuān)利導(dǎo)航項(xiàng)目實(shí)踐，從專(zhuān)利與市場(chǎng)利益驅(qū)動(dòng)、產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系、產(chǎn)業(yè)技術(shù)演進(jìn)三個(gè)層面闡釋專(zhuān)利導(dǎo)航作用機(jī)理，提出了目前專(zhuān)利導(dǎo)航項(xiàng)目實(shí)施的思路“四個(gè)轉(zhuǎn)變”，加快建立以大數(shù)據(jù)為支撐的系統(tǒng)化工作構(gòu)架[13]。在方法層面，肖連杰等對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下國(guó)內(nèi)情報(bào)分析的研究方法進(jìn)行歸類(lèi)，從微觀(guān)層面對(duì)情報(bào)分析方法歸為七類(lèi)：文獻(xiàn)情報(bào)分析方法、知識(shí)組織分析的研究方法、數(shù)據(jù)挖掘分析方法、采用數(shù)學(xué)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的情報(bào)分析法、關(guān)聯(lián)情報(bào)分析方法、以辯證唯物論等哲學(xué)方法為基礎(chǔ)的認(rèn)知情報(bào)分析法和科學(xué)評(píng)價(jià)的分析方法[14]。其中科學(xué)評(píng)價(jià)法是專(zhuān)利預(yù)警方法的主流方法，多是指標(biāo)體系法，從宏觀(guān)指標(biāo)角度進(jìn)行綜合評(píng)估和預(yù)警[15]，以及利用文本分析方法進(jìn)行專(zhuān)利相似性檢測(cè)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)或解釋技術(shù)發(fā)展路徑[16-17]。通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有專(zhuān)利預(yù)警研究主要應(yīng)用于專(zhuān)利侵權(quán)預(yù)警、技術(shù)監(jiān)測(cè)和技術(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)[18-19]。

1.3專(zhuān)利預(yù)警現(xiàn)有研究的不足在預(yù)警內(nèi)容層面，目前專(zhuān)利分析預(yù)警主要側(cè)重于專(zhuān)利侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的分析，鮮有對(duì)企業(yè)核心經(jīng)營(yíng)要素風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警的相關(guān)研究。在方法層面，雖然已經(jīng)有大數(shù)據(jù)分析方法如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)法用于專(zhuān)利分析預(yù)警中，但是大數(shù)據(jù)分析方法僅限于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估環(huán)節(jié)，沒(méi)有貫穿整個(gè)專(zhuān)利預(yù)警項(xiàng)目實(shí)施流程，專(zhuān)利預(yù)警分析項(xiàng)目工作效率較低。在項(xiàng)目實(shí)施層面，絕大多數(shù)專(zhuān)利預(yù)警項(xiàng)目屬于一次性任務(wù)，專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警項(xiàng)目成果的指導(dǎo)意義會(huì)隨著外部因素變化而失去參考價(jià)值。

2 專(zhuān)利助力企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的可行性分析

專(zhuān)利文獻(xiàn)是技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生的重要資源，包含技術(shù)、法律、市場(chǎng)、戰(zhàn)略等綜合情報(bào)，通過(guò)梳理專(zhuān)利情報(bào)中所蘊(yùn)含的產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，可以提高企業(yè)發(fā)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的前瞻性；通過(guò)對(duì)專(zhuān)利中具體技術(shù)方案的解讀，可以提高企業(yè)判斷經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確性；通過(guò)對(duì)全產(chǎn)業(yè)鏈專(zhuān)利信息的分析，可以提高企業(yè)對(duì)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識(shí)的全面性[20]。在此基礎(chǔ)上，文章擬從專(zhuān)利視角，由傳統(tǒng)的專(zhuān)利侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)分析，進(jìn)一步擴(kuò)展分析由于上下游供應(yīng)鏈斷裂導(dǎo)致的企業(yè)無(wú)法正常經(jīng)營(yíng)的供應(yīng)鏈卡脖子風(fēng)險(xiǎn)，以及由于技術(shù)或產(chǎn)品被替代導(dǎo)致的市場(chǎng)被搶占風(fēng)險(xiǎn)。

傳統(tǒng)研究中供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的影響因素主要包括市場(chǎng)需求、政策、法律等外源因素，以及供應(yīng)鏈依賴(lài)度、信息不流通、管理模式等內(nèi)源因素[21]。專(zhuān)利是技術(shù)的載體，從技術(shù)的角度分析供應(yīng)鏈卡脖子風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)源于企業(yè)核心產(chǎn)品的所需要的原料、設(shè)備、技術(shù)等方面[22-23]。首先，上游供應(yīng)鏈技術(shù)與發(fā)達(dá)國(guó)家存在的技術(shù)差距會(huì)影響供應(yīng)鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)[24]。目前以知識(shí)產(chǎn)權(quán)為名的國(guó)際貿(mào)易摩擦愈演愈烈，供應(yīng)鏈技術(shù)所用原料或設(shè)備的技術(shù)與發(fā)達(dá)國(guó)家差距較大時(shí)，供應(yīng)鏈卡脖子風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)相應(yīng)增大，通過(guò)專(zhuān)利數(shù)量、專(zhuān)利質(zhì)量等角度可以分析與發(fā)達(dá)國(guó)家的技術(shù)差距。其次，核心技術(shù)來(lái)源會(huì)影響供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)[24]，通過(guò)專(zhuān)利可以分析供應(yīng)鏈技術(shù)來(lái)源國(guó)以及領(lǐng)軍企業(yè)，例如，美國(guó)之所以能夠制裁華為、中興等企業(yè)，主要原因是手機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈中上游芯片技術(shù)來(lái)源國(guó)為美國(guó)、荷蘭等。企業(yè)擁有核心技術(shù)，才能保證企業(yè)所提供的技術(shù)或原材料的穩(wěn)定供應(yīng)，若企業(yè)僅為代工廠(chǎng)或者技術(shù)均需購(gòu)買(mǎi)，則存在供應(yīng)鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)。第三，技術(shù)壟斷程度影響供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)[24]。通過(guò)專(zhuān)利集中度可以反映技術(shù)的壟斷程度，上游供應(yīng)鏈技術(shù)越集中，被卡脖子的風(fēng)險(xiǎn)越大，該規(guī)律與市場(chǎng)現(xiàn)象吻合。最后，通過(guò)專(zhuān)利分析可以進(jìn)一步指出供應(yīng)鏈卡脖子技術(shù)的細(xì)分領(lǐng)域，聚焦技術(shù)短板，對(duì)供應(yīng)鏈卡脖子技術(shù)預(yù)警具有重要意義。

在創(chuàng)新不斷加速的時(shí)代，市場(chǎng)的替代與被替代是技術(shù)發(fā)展的規(guī)律。市場(chǎng)被替代可以從市場(chǎng)環(huán)境或市場(chǎng)需求替代、技術(shù)替代、產(chǎn)品替代[25-26]等多個(gè)維度進(jìn)行分析。由于專(zhuān)利與市場(chǎng)利益驅(qū)動(dòng)之間的密切關(guān)聯(lián)，因此，專(zhuān)利分析可以客觀(guān)反映市場(chǎng)意圖[13]。首先，市場(chǎng)維度，根據(jù)該技術(shù)對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品或服務(wù)在市場(chǎng)中的需求程度，來(lái)判斷和評(píng)估市場(chǎng)對(duì)于技術(shù)的期望和需求狀況。在技術(shù)維度，企業(yè)專(zhuān)利技術(shù)越先進(jìn)、技術(shù)越穩(wěn)定、應(yīng)用的領(lǐng)域越廣泛，被替代的可能性越小。在產(chǎn)品維度，產(chǎn)品成本化越低，越容易被接受，市場(chǎng)上相似功能產(chǎn)品越多，越容易被替代。因此，以專(zhuān)利信息為主要載體預(yù)測(cè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)在理論上具備可行性。

大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警準(zhǔn)確性和實(shí)效性[5]，前人已有對(duì)大數(shù)據(jù)與專(zhuān)利分析融合進(jìn)行探索[27]，本文在前人研究基礎(chǔ)上提出了基于大數(shù)據(jù)視角的企業(yè)專(zhuān)利預(yù)警系統(tǒng)，將大數(shù)據(jù)方法融入到預(yù)警流程中。該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)專(zhuān)利侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、供應(yīng)鏈卡脖子風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警以及市場(chǎng)被搶占風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，對(duì)已經(jīng)開(kāi)展的專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)跟蹤，實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目本身的信息迭代，同時(shí)本文提供的分析方法、應(yīng)對(duì)策略也對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的專(zhuān)利預(yù)警分析項(xiàng)目起到迭代規(guī)劃的作用，指導(dǎo)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＠A(yù)警項(xiàng)目的實(shí)施，從而為企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)管理精準(zhǔn)決策提供重要的參考價(jià)值。

3 基于大數(shù)據(jù)視角的企業(yè)專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)

3.1基于大數(shù)據(jù)視角的企業(yè)專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的組成基于大數(shù)據(jù)視角的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)包括風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警情報(bào)收集子系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警識(shí)別評(píng)估子系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)警子系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息反饋?zhàn)酉到y(tǒng)，這些子系統(tǒng)的功能依次是情報(bào)收集及處理、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)報(bào)警和后續(xù)跟蹤修改意見(jiàn)，可實(shí)現(xiàn)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)、供應(yīng)鏈卡脖子風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)被搶占風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，同時(shí)，對(duì)所有專(zhuān)利預(yù)警項(xiàng)目進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤，實(shí)現(xiàn)預(yù)警項(xiàng)目閉環(huán)運(yùn)行及其迭代規(guī)劃，具體如圖1所示。

3.1.1 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警情報(bào)收集子系統(tǒng) 該子系統(tǒng)重要功能是及時(shí)、全面的收集多源情報(bào)，并進(jìn)行處理。針對(duì)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，重點(diǎn)收集競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、產(chǎn)品相關(guān)信息；針對(duì)供應(yīng)鏈卡脖子風(fēng)險(xiǎn)，重點(diǎn)收集供應(yīng)鏈上游技術(shù)、以及平行技術(shù)相關(guān)信息；針對(duì)市場(chǎng)被搶占風(fēng)險(xiǎn)，重點(diǎn)收集市場(chǎng)上平行技術(shù)或相似產(chǎn)品相關(guān)信息。對(duì)于專(zhuān)利信息，專(zhuān)利分析人員確定技術(shù)邊界，制定修正檢索式，利用數(shù)據(jù)采集技術(shù)(元數(shù)據(jù)批量下載、爬蟲(chóng)等)和專(zhuān)利檢索技術(shù)，構(gòu)建專(zhuān)利采集系統(tǒng)，代替人工檢索、逐條下載等復(fù)雜過(guò)程；同時(shí)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、用戶(hù)反饋等收集企業(yè)所關(guān)注產(chǎn)品或技術(shù)相關(guān)信息，并運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)使得與專(zhuān)利信息建立高度關(guān)聯(lián)性。采用分類(lèi)、聚類(lèi)等大數(shù)據(jù)技術(shù)，可將來(lái)自不同平臺(tái)的專(zhuān)利數(shù)據(jù)去重、歸一化處理，應(yīng)用文本分析與語(yǔ)義分析進(jìn)行標(biāo)引，代替人工加工和標(biāo)引，專(zhuān)利分析人員僅需依據(jù)領(lǐng)域技術(shù)知識(shí)將分類(lèi)規(guī)則、技術(shù)功效詞嵌入系統(tǒng)即可。

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警情報(bào)收集子系統(tǒng)以主流處理平臺(tái)Hadoop平臺(tái)為主要框架，該平臺(tái)包含開(kāi)源分布式文件系統(tǒng)HDFS，儲(chǔ)存Hadoop全部節(jié)點(diǎn)的文件，其核心是Mapreduce并行處理系統(tǒng)，提供了并行計(jì)算框架，同時(shí)利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)HBASE，對(duì)多種數(shù)據(jù)類(lèi)型的隨時(shí)訪(fǎng)問(wèn)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，從而將海量的專(zhuān)利數(shù)據(jù)提煉為高密度價(jià)值的元數(shù)據(jù)[28]；同時(shí)利用人工干預(yù)的方式，對(duì)大數(shù)據(jù)分析所得的高密度元數(shù)據(jù)進(jìn)行更正和完善，從而完成多元數(shù)據(jù)采集和分析。

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警情報(bào)收集子系統(tǒng)的另一個(gè)功能是關(guān)鍵因素分析。對(duì)市場(chǎng)內(nèi)重要的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的相關(guān)產(chǎn)品、專(zhuān)利等關(guān)鍵因素進(jìn)行重點(diǎn)分析和跟蹤，例如通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析挖掘關(guān)鍵技術(shù)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，分析企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)、合作網(wǎng)絡(luò)等，了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的專(zhuān)利布局、市場(chǎng)行為和研發(fā)重點(diǎn)[29]；研發(fā)過(guò)程中的技術(shù)難點(diǎn)，要進(jìn)行重點(diǎn)研判。

3.1.2 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)識(shí)別及評(píng)估子系統(tǒng) 該子系統(tǒng)是采用適宜的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法對(duì)專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。該子系統(tǒng)的核心是專(zhuān)利數(shù)據(jù)挖掘。運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)的方法分析專(zhuān)利文本數(shù)據(jù)，運(yùn)用分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)分析等找出與企業(yè)專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的指標(biāo)，從中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)找出各項(xiàng)要素之間的關(guān)聯(lián)性，確定可能影響企業(yè)專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，同時(shí)利用有監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法賦予權(quán)重，如隨機(jī)森林、邏輯回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)不斷自學(xué)習(xí)，能夠動(dòng)態(tài)地更新調(diào)整內(nèi)部權(quán)重提高預(yù)警準(zhǔn)確性和實(shí)效性[5]。

在專(zhuān)利侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊，主要采用文本相似度指標(biāo)進(jìn)行測(cè)度。使用余弦距離計(jì)算企業(yè)提供技術(shù)方案或產(chǎn)品特征與專(zhuān)利文本標(biāo)題和摘要相似度：

(1)

其中，Sim(I,p) 表示兩企業(yè)提供的技術(shù)方案或產(chǎn)品特征i和專(zhuān)利文本p之間的相似度，余弦值越接近1，兩個(gè)向量則越相似[30]。同時(shí)可結(jié)合專(zhuān)利權(quán)人的訴訟經(jīng)驗(yàn)、專(zhuān)利的訴訟歷史進(jìn)一步推薦可能提起侵權(quán)訴訟的專(zhuān)利。

供應(yīng)鏈卡脖子風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊，主要功能是從專(zhuān)利的角度識(shí)別由于上下游供應(yīng)鏈卡脖子導(dǎo)致的企業(yè)無(wú)法正常經(jīng)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)。利用企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，例如企業(yè)市場(chǎng)份額、供應(yīng)商信息等對(duì)供應(yīng)鏈卡脖子風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)判，進(jìn)一步利用專(zhuān)利大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)從宏觀(guān)到微觀(guān)對(duì)供應(yīng)鏈卡脖子技術(shù)分級(jí)預(yù)警。在宏觀(guān)預(yù)警層面，可實(shí)現(xiàn)技術(shù)領(lǐng)域供應(yīng)鏈卡脖子技術(shù)識(shí)別。通過(guò)梳理企業(yè)技術(shù)的原料、設(shè)備、工藝等環(huán)節(jié)的核心專(zhuān)利，在進(jìn)行核心技術(shù)專(zhuān)利評(píng)估時(shí)，多采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行高質(zhì)量專(zhuān)利的識(shí)別[31]，以專(zhuān)利文獻(xiàn)引證為基礎(chǔ)，通過(guò)引證指數(shù)和技術(shù)擴(kuò)散指數(shù)進(jìn)行測(cè)度時(shí)，引證指數(shù)計(jì)算時(shí)需要考慮設(shè)置衰減因子平衡引證次數(shù)和時(shí)間的關(guān)系[32]。利用大數(shù)據(jù)的方法測(cè)度技術(shù)壟斷程度、技術(shù)攻克難度、技術(shù)可替代性，從宏觀(guān)層面識(shí)別供應(yīng)鏈卡脖子風(fēng)險(xiǎn)。例如，技術(shù)壟斷程度可通過(guò)核心專(zhuān)利集中度進(jìn)行測(cè)度，通過(guò)CRn、赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)、洛倫茲曲線(xiàn)和基尼系數(shù)結(jié)合等[33]來(lái)衡量，技術(shù)攻克難度可以通過(guò)技術(shù)差距指數(shù)進(jìn)行測(cè)度：

x=(Ntop1-Nc)/Ntop1

(2)

其中x為技術(shù)攻克難度，Ntop1表示在該領(lǐng)域中處于第一位的國(guó)家對(duì)應(yīng)的核心專(zhuān)利數(shù)，Nc表示中國(guó)在該領(lǐng)域中分布的核心專(zhuān)利數(shù)。x的值域是[0，1]，x的值越大，則表示中國(guó)與壟斷國(guó)家的差距就越大。進(jìn)一步，利用技術(shù)、功效、企業(yè)三維技術(shù)功效分析模型[34]從微觀(guān)層面找出聚焦卡脖子位點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)卡脖子細(xì)分領(lǐng)域技術(shù)識(shí)別。

市場(chǎng)被搶占風(fēng)險(xiǎn)模塊，主要功能是識(shí)別企業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)或產(chǎn)品被其他技術(shù)替代的風(fēng)險(xiǎn)。在監(jiān)測(cè)市場(chǎng)被搶占風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，從市場(chǎng)、技術(shù)和產(chǎn)品三個(gè)維度進(jìn)行分析，每個(gè)維度設(shè)置多個(gè)分析指標(biāo)。例如技術(shù)維度可以技術(shù)穩(wěn)定性、技術(shù)先進(jìn)性和技術(shù)通用性為指標(biāo)，每一個(gè)二級(jí)指標(biāo)可進(jìn)一步細(xì)化出三級(jí)指標(biāo)，三級(jí)指標(biāo)均可在一定程度識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)。例如技術(shù)差異度指標(biāo)，柯達(dá)曾經(jīng)在“膠卷時(shí)代”獨(dú)自稱(chēng)雄。2003年，近8 000家柯達(dá)沖印布滿(mǎn)了國(guó)內(nèi)大小城市，達(dá)到市場(chǎng)利潤(rùn)最高值，但是，自2003年以后，逐步走向衰退，通過(guò)對(duì)柯達(dá)2000年到2003年專(zhuān)利技術(shù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)柯達(dá)技術(shù)布局與世界主流技術(shù)趨勢(shì)存在較大差異，因此可以通過(guò)技術(shù)差異度識(shí)別市場(chǎng)被搶占風(fēng)險(xiǎn)。在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，可將每個(gè)層面的所有指標(biāo)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析方法賦予權(quán)重，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和評(píng)估[5]。

3.1.3 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)警子系統(tǒng) 報(bào)警子系統(tǒng)是評(píng)估結(jié)果的輸出。報(bào)警子系統(tǒng)根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的性質(zhì)和危情程度對(duì)企業(yè)專(zhuān)利侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)、供應(yīng)鏈卡脖子風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)被搶占風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)報(bào)警和提示警戒狀態(tài)。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)警子系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)專(zhuān)利預(yù)警工作開(kāi)展的預(yù)報(bào)警。企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警時(shí)往往提供多個(gè)技術(shù)點(diǎn)，專(zhuān)利分析預(yù)警工作人員需要對(duì)其進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，從而在有限時(shí)間創(chuàng)造更高的價(jià)值。進(jìn)一步，通過(guò)技術(shù)相似度或指標(biāo)評(píng)價(jià)法等大數(shù)據(jù)分析的方法，向企業(yè)提示警戒狀態(tài)。

3.1.4 風(fēng)險(xiǎn)信息預(yù)警反饋?zhàn)酉到y(tǒng) 該子系統(tǒng)根據(jù)報(bào)警結(jié)果采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略。針對(duì)企業(yè)的技術(shù)方案和產(chǎn)品，通過(guò)專(zhuān)利檢索、關(guān)鍵因素分析，根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)不同預(yù)測(cè)不同類(lèi)型的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，通過(guò)建立企業(yè)專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警專(zhuān)題數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)合專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警流程，實(shí)時(shí)更新風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警內(nèi)容動(dòng)態(tài)監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目本身的信息迭代，同時(shí)對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的專(zhuān)利預(yù)警分析項(xiàng)目起到迭代規(guī)劃的作用，從而指導(dǎo)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＠A(yù)警項(xiàng)目的實(shí)施。

3.2基于大數(shù)據(jù)視角的企業(yè)專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的特點(diǎn)基于大數(shù)據(jù)視角的專(zhuān)利侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)具備以下特點(diǎn)：

3.2.1 全面、動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn) 除了識(shí)別專(zhuān)利侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)外，對(duì)供應(yīng)鏈卡脖子風(fēng)險(xiǎn)以及市場(chǎng)被搶占風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警，使得預(yù)警內(nèi)容更全面。針對(duì)每個(gè)專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警項(xiàng)目，結(jié)合專(zhuān)利預(yù)警項(xiàng)目的流程，分模塊建立專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警專(zhuān)題數(shù)據(jù)庫(kù)，該專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)可實(shí)現(xiàn)專(zhuān)利檢索、專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及預(yù)警功能。

3.2.2 情報(bào)收集更全面 在開(kāi)展情報(bào)收集之前，首先要與企業(yè)進(jìn)行預(yù)警需求的對(duì)接。在此基礎(chǔ)上，還要收集專(zhuān)利信息相關(guān)聯(lián)的產(chǎn)業(yè)、市場(chǎng)、技術(shù)、商業(yè)等信息。例如，在收集競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手專(zhuān)利的同時(shí)，還要收集競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相關(guān)的學(xué)術(shù)論文、商業(yè)信息、新聞、動(dòng)態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)、行為數(shù)據(jù)等，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析方法收集和處理企業(yè)經(jīng)營(yíng)相關(guān)的市場(chǎng)和產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行聚類(lèi)、分類(lèi)，使得專(zhuān)利數(shù)據(jù)和企業(yè)經(jīng)營(yíng)相關(guān)數(shù)據(jù)深度融合。除了收集專(zhuān)利文獻(xiàn)數(shù)據(jù)外，還要補(bǔ)充專(zhuān)利審查數(shù)據(jù)，審查員依法審查智慧勞動(dòng)成果，使得技術(shù)評(píng)價(jià)更準(zhǔn)確。上述特點(diǎn)為專(zhuān)利大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)提供基礎(chǔ)。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析方法使得專(zhuān)利信息與技術(shù)、市場(chǎng)、產(chǎn)業(yè)等數(shù)據(jù)建立高度關(guān)聯(lián)性，從而呈現(xiàn)出多維、立體、全面的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)。

3.2.3 兼顧高效性與準(zhǔn)確性 專(zhuān)利數(shù)據(jù)的收集和處理要以大數(shù)據(jù)框架為骨架，運(yùn)用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)算法，對(duì)專(zhuān)利技術(shù)進(jìn)行去噪、加工、標(biāo)引，達(dá)到以大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)為主，人工輔助進(jìn)行專(zhuān)利信息分析，從而兼顧數(shù)據(jù)處理高效性和準(zhǔn)確性。例如，傳統(tǒng)的專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中，去噪和標(biāo)引占據(jù)了非常大的工作量，專(zhuān)利分析人員需要對(duì)文獻(xiàn)的技術(shù)主題、技術(shù)內(nèi)容等進(jìn)行標(biāo)引。隨著專(zhuān)利文獻(xiàn)數(shù)量增加，標(biāo)引工作面臨巨大的挑戰(zhàn)。目前有的專(zhuān)利分析軟件可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)標(biāo)引，通過(guò)聚類(lèi)、分類(lèi)等分析方法統(tǒng)計(jì)高頻關(guān)鍵詞、分類(lèi)號(hào)等信息便于計(jì)算機(jī)自動(dòng)標(biāo)引，但是往往由于高頻詞匯不能正確反映完整的技術(shù)信息而導(dǎo)致技術(shù)分析不準(zhǔn)確等，因此，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析方法實(shí)現(xiàn)人工智能標(biāo)引和人工干預(yù)方式進(jìn)行專(zhuān)利標(biāo)引是未來(lái)研究的重要內(nèi)容。

4 總結(jié)與展望

本文梳理近10年專(zhuān)利預(yù)警研究相關(guān)內(nèi)容，指出了現(xiàn)有研究主要關(guān)注專(zhuān)利侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，并未對(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)特別是核心經(jīng)營(yíng)要素風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行重點(diǎn)防范。本文結(jié)合企業(yè)專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警實(shí)務(wù)工作，提出了基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅可以預(yù)測(cè)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，還可以對(duì)供應(yīng)鏈卡脖子風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)被搶占風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，使得預(yù)警內(nèi)容更全面。在預(yù)警項(xiàng)目實(shí)施和管理方面，建立專(zhuān)利預(yù)警項(xiàng)目專(zhuān)題數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)所有專(zhuān)利預(yù)警項(xiàng)目進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤，實(shí)現(xiàn)預(yù)警項(xiàng)目閉環(huán)運(yùn)行及其迭代規(guī)劃。知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)機(jī)構(gòu)可以通過(guò)該系統(tǒng)科學(xué)的實(shí)施專(zhuān)利預(yù)警項(xiàng)目，充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提高專(zhuān)利分析效率，同時(shí)實(shí)現(xiàn)專(zhuān)利預(yù)警項(xiàng)目的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和閉環(huán)運(yùn)行。

本研究構(gòu)建了基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析框架，積極運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析方法，提高預(yù)警方法的實(shí)效性；同時(shí)，通過(guò)大數(shù)據(jù)與專(zhuān)利預(yù)警的高度融合，將企業(yè)專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)容進(jìn)一步拓展到供應(yīng)鏈卡脖子風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)被搶占風(fēng)險(xiǎn)，完善了企業(yè)專(zhuān)利風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理論，拓寬專(zhuān)利大數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用范圍，對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提供精準(zhǔn)決策具有重要意義。

盡管大數(shù)據(jù)與專(zhuān)利預(yù)警分析的結(jié)合是大勢(shì)所趨，但是現(xiàn)階段仍存在諸多困難：運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)處理收集、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)于不同維度、不同類(lèi)型數(shù)據(jù)的分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)、交互需根據(jù)分析對(duì)象和目的不同需要分別建模，對(duì)數(shù)據(jù)處理的要求越來(lái)越高。目前運(yùn)用大數(shù)據(jù)方法進(jìn)行情報(bào)分析處理時(shí)需要一定程度的人工干預(yù)同時(shí)進(jìn)行，如何考量人工智能和人工干預(yù)的權(quán)重問(wèn)題是下一步努力的方向。因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)和專(zhuān)利分析技術(shù)的復(fù)合型人才培養(yǎng)是未來(lái)知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)機(jī)構(gòu)人才培養(yǎng)的重要環(huán)節(jié)。