江苏林海动力机械集团有限公司

黄文军

专利信息是重要的科技资源，是科技资源和战略管理资源的结合，可以用来分析竞争对手发展，预测发展动态；专利信息服务趋向智能化、简捷化、个性化、专业化和知识化，专利信息分析正从专利数据库的构建、检索逐步向专利的分析和挖掘方向发展。

目前产业专利数据库缺乏专业化、个性化的分析功能。国家知识产权局主办的“汽车产业专利信息服务平台”，代表了汽车行业专利信息服务的先进水平，是集一般检索、分类导航检索、数据统计分析等多种功能于一体的集成化专题数据库系统。其中数据统计分析可以按申请人、技术分类等自动统计分析。但是，上述专利服务平台存在两大缺陷，未对申请人进行甄别、合并，用于分析的分类（或技术分类）源于IPC分类，因而分析功能无法充分满足汽车行业需求。

高价值专利信息分析的基础是在产业技术专家的指导下完成专业分类的框架搭建，并在分类时进行专利标引。因此，突破专利信息高效存储和检索、实时分析、数据挖掘、辅助决策等关键技术，以专利数据加工和信息分析为重点，开发和建立专业化、个性化产业专利信息共享服务平台，是我市产业专利信息分析运用的当务之急。

建设产业专利分析系统的建议：

一、建设产业专利信息分析系统应坚持的原则

（1）专业性与通用性。对于专业信息服务平台，既要充分考虑专业性（产业属性），即特定行业人员对数据库的使用需求；还要考虑数据库的通用性，即通用数据库的基本要求和建设规范。

（2）个性化的系统目标和系统功能。在建设产业数据库前首先要分析产业界的相关需求。一是围绕产业领域对专利信息进行专题检索，对多源专利信息进行整合，以更好地满足行业用户的信息需求。二是利用数据挖掘工具和分析方法，实现分析图表的自动生成，为决策科学化提供一定支撑。

（3）按产品结构和技术特征，对数据进行深度加工。加工内容重点包括专业分类、建立组织代码系统、同义词系统等，有的还需要对特殊专业信息、职能符等进行深度标引。

（4）以平台评价基本指标为指引。评价指标至少应包括资源规模、数据公开率、资源公开范围、元数据质量、检索便捷性、页面下载速度、数据更新率、链接延伸、特色功能、平台管理等。

二、建设产业专利分析系统应采取的方法

面向产业的专利信息分析系统的构建应包括系统目标设计、系统功能分析、功能模块设计、数据库与分析系统设计、数据加工导入，以及布置系统环境等，具有相应的专利信息检索功能和分析功能。其创新应包括（以汽车产业为例）：

（1）专业化分类检索功能。将专利信息按技术类型细分，对每条专利信息进行二次加工，提高数据质量，形成全行业独有检索功能，实现专利检索和专利技术类型分析的突破。从而更方便用户快速、准确利用专利大数据。

（2）个性化信息分析功能。选择技术类型之一，结合地域等选择项，可自动生成多种分析图表；或者分析各技术类型的专利构成、趋势等，实现专利技术分析的智能化。借助相关图表能了解产品中各项技术的发展趋势，以及面临的技术突破点。

（3）拟定量专利技术特征分析。自主编写的应用程序，可自动生成专利技术特征系数图、申请量排名图等。专利技术特征系数图定量或定性地展示了专利技术的生长或成熟、衰退等情况与趋势；申请量排名图可显示申请人或地区、时间段的申请量前十名排序及数量。

建议市知识产权、科技、财政等政府部门以及行业学会（协会）、产业研究院等，应围绕重点行业或新兴产业，跟踪最新技术发展动向、了解竞争对手技术水平、加快产品升级和防范知识产权风险，为新兴产业提供专利导航服务，制定落实相关政策，支持建设产业专利信息分析系统。