今天，樂知網律師 給大家分享： 專利代理過程中的專利檢索網站應用，專利價值評估軟件化的理論基礎與實踐 。

專利代理過程中的專利檢索網站應用

01 撰寫階段 不論基于以上任何一個專利檢索網站進行檢索， 檢索的數據庫都是非常龐大的，在日常的新申請撰寫當中，如果不采用一定的技巧縮小檢索范圍，都會使得檢索工作如大海撈針無法開展。

基于此，筆者分享兩點簡單的技巧：

（一）對于適用于特定領域的技術方案，要善用IPC分類號。

例如，某一專利申請要保護一種冰箱的結構時，由于冰箱可能會在很多場景下被應用，因此如果基于“冰箱”這個關鍵詞進行檢索，會帶入很多噪音。

如果同時考慮對應的分類號F25D，那么在采用“冰箱”這個關鍵詞的基礎上同時采用分類號F25D進行限定，就能從一定程度上降噪。

當然分類號并不要求能夠背下來，可以先基于粗略的檢索大致看幾篇專利，例如在檢索的輸入框當中輸入“冰箱”，發現前三篇專利分別為：一、一種羊肉產品氣調包裝方法，在包裝的步驟當中提到“……立即放入0？4℃的冰箱中儲存”，其分類號為A23B4/20和A23B4/16。

二、一種旋轉式壓縮機潤滑油粘度等級的確定方法，其效果部分提到“本發明為冰箱、冷柜、冷藏陳列架或飲料機等系統提供了一種既可以有效潤滑，又可以減少潤滑油的粘性阻力損失的高效旋轉式壓縮機”，分類號為F04C23/02、F04C18/356、F04C18/44、F04C18/46和F04C29/02。

三、基于智能冰箱的食物推薦處理方法、裝置及智能冰箱，分類號為F25D29/00。

只要簡單看一下前三篇專利的基本信息，就可以確定只有F25D29/00和冰箱的結構和功能是相關的，進而再結合IPC分類表就可以將“冰箱”對應的分類號鎖定在F25D。

僅僅基于上述“冰箱”一個關鍵詞進行檢索，采用分類號和不用分類號，最終檢索的數據差了五倍不止。

因此鎖定分類號，是一種較為簡單的提升檢索效率的方法。

（二）檢索的時候不必開始就將檢索范圍鎖定在全部公開文件。

例如，申請文件的技術交底當中給出了一種新型的多級脈管制冷機，此時作為專利代理師需要檢索該種“多級脈管制冷機”是否已經被現有技術公開。

為了快速而準確的查找到相關專利，可以按照標題-摘要-權利要求的順序確定檢索范圍。

也即，可以先在標題部分檢索“多級 and 脈管 and 制冷劑”，如果檢索確認現有技術已經公開了技術交底當中的對應改進點，此時就無需再將其范圍擴大到摘要部分。

反之，如果沒有檢索到公開上述設備的公開專利，則此時可以進一步將檢索范圍擴大至摘要和權利要求。

此外，在檢索的時候還要關注檢索的數量，比如，通過“多級 and 脈管 and 制冷劑”的檢索式在標題部分進行檢索，如果得到的檢索數量較多，此時下一步直接將檢索范圍擴大至摘要，那專利代理師將無法一一核查所有專利的內容。

因此，在標題范圍內進行檢索，還可以幫助完善檢索式，在檢索結果太多的時候，及時補充檢索式當中的要素，以保證檢索結果的合理性，避免浪費不必要的時間。

如果在標題范圍內檢索“多級 and 脈管 and 制冷劑”發現檢索結果非常少，那么此時可能是檢索式當中加入了不必要的要素，此時也可以幫助專利代理師及時刪除或者修改不必要的要素。

02 答復階段 在OA答復階段，一般都是精確檢索，即基于審查員給出對比文件的公開號或者申請號的情況下進行的檢索，以獲取對比文件和審查信息，因此不需要太多的檢索技巧。

其中，筆者想推薦一個無需注冊的網站，也即上述表格當中的“中國/歐洲/美國專利下載”，該網站對應的數據分別來自中國專利公布公告網站、美國專利及商標網站和歐洲專利數據庫專利檢索網站，可以直接下載中國專利、美國專利以及歐專局公開的所有專利，使用比較方便。

此外，在答復OA的時候，審查意見會將一些技術特征判定為公知常識，基于該判定專利代理師需要幫助申請人舉證。

此時，可以圍繞被判定為公知常識的技術特征進行檢索，獲取該技術特征在該領域內的公知與否，以此支撐陳述意見的合法合理性。

03 無效階段 在無效階段，由于程序的復雜性及利益牽扯面較廣，需要消耗大量的精力和時間。

在無效過程當中， 采用了如下檢索網站：中國及多國專利審查信息查詢、歐洲專利數據庫專利檢索和五局。

其中，中國及多國專利審查信息查詢可以檢索被無效專利在國內審查過程中國知局下達的審查意見通知書，并基于該審查意見通知書獲取所有引用的對比文件。

而該被無效專利還具有一個授權的美國同族專利（US8721306），通過五局找到了同族專利在美國審查過程中的所有國外審查意見通知書，并基于國外的審查意見通知書查找到所有引用的對比文件。

在以上檢索的基礎上，基于這些對比文件當中的關鍵詞和分類號再檢索，就不會那么盲目。

專利價值評估軟件化的理論基礎與實踐

我國目前的專利技術市場轉化率還比較低，專利價值評估技術的不成熟是其 個重要的制約因素，一方面，由于專利價值評估方法的不確定性和不穩定性導致難以得出一個能夠讓交易各方都認可的公允值[1]，另一方面，由于專利價值評估方法的專業性和復雜性，普通專利權人或購買者難以客觀估量專利價值而不能有效定位其專利權運用行為。

如果能夠實現專利價值評估的軟件化，使得公眾可以快速便捷地了解特定專利的價值，對于促進專利權交易和轉化無疑是非常有利的。

本文將對專利價值評估軟件化的理論基礎和實踐進行探討。

一、專利價值評估軟件化的需求和定位 在專利權轉讓、實施許可、質押貸款、入股等經濟活動中，通常需要在正式談判簽約之前，委托專業的資產評估機構對目標專利的價值進行評估以確定其具體價格。

但是早在籌劃上述經濟活動之前，就應當對目標專利的價值有所了解，這樣才能決定是否可以運營該專利，以及以什么樣的方式進行運營。

而專業的專利資產評估需要相當大的費用支出，在有明確的經濟活動目標之前，一般不會輕易啟動。

迫切需求一種快速便捷的專利價值評估方式，幫助公眾了解特定專利的價值，促進其進行相關的商業決策。

因此，實現專利價值評估的軟件自動化具有十分廣闊的前景。

當然，專業的專利價值評估與軟件化的專利價值評估是有區別的，前者的關鍵是給出特定專利的價格以用于正式的商業談判等活動，后者的關鍵是讓普通公眾能夠快速了解特定專利的價值，促進其有效運營該專利。

因此，軟件化的專利價值評估可以只給出一個大體的專利價值區間或者僅指出其相對價值或內在價值，并且應當是簡單、快速、便捷的，適合于普通公眾使用，輔助專業人員或專業機構的工作。

二、軟件化的基礎——專利價值評估方法 專利價值評估的軟件化必然要以科學合理的評估方法為基礎，從整體來看，現有的專利價值評估方法可以分為定量分析和定性分析兩類，其中定量分析方法關鍵在于確定專利的交易價格，定性分析方法側重于客觀反映專利的內在價值。

1。 定量方法 定量評估專利價值的方法主要有成本法、市場法和收益法，都是借鑒較成熟的有形資產評估而得到的[2] ，在用于評估專利這種特殊的無形資產的價值時，都具有特定的適用前提。

成本法是將重復專利開發過程中的投入作為重置成本減去專利的損耗與貶值來確定專利價值的方法。

運用成本法進行專利價值評估時，具有操作簡便，數據確定比較準確、可靠的特點，但是成本法不反映從專利的所有或使用中帶來的經濟利益，一般情形下其為專利提供最小的價值[3]。

這種方法經常適用于技術使用的萌芽期或沒有適用市場或沒有獲得收益的資產，但在專利充分商業化的階段較少用到。

市場法是通過參考若干個同類專利技術在技術市場中的交易條件和價格，針對待評估專利技術的特點進行適當調整而作出評估的一種方法。

使用市場法時，需要確定具有合理比較基礎的、類似的、并且具有代表性的專利技術，還要收集類似專利技術交易的市場信息和待評估專利技術以往的交易信息。

同時，需要根據宏觀經濟、行業情況的變化，考慮時間因素，對相關以往交易信息進行必要的調整[4]。

市場法是一種簡單有效的方法，但是由于每件專利都具有其特殊性、唯一性和非標準性，加之專利交易市場的不活躍和交易信息難以獲取的情況，難以收集可參考的同類案例，使得市場法的應用受到限制。

收益法是實踐中最常用于專利價值評估的一種方法， 通過評測被評估專利的未來預期收益并將其折算成現值，從而確定專利的價值。

收益法通過適當的還原利率，將被評估的專利技術產生的未來收益折算成現值，并乘以合理的分成率，得出專利交易價格。

這種方法比較全面地考慮了市場收益大小、專利技術獲利期的長短和市場風險，并且與企業的投資決策相結合，比較容易被交易雙方接受。

但是要準確確定折現率、分成率和收益期限等參數具有較大難度，而且評估結果容易受評估人員個人主觀判斷的影響和不可預見因素影響[5]。

現有定量評估專利價值的方法主要源于有形資產和無形資產評估的方法，而專利資產是一種特殊的無形資產，其是法律賦予的排他權，相應地專利價值應當包括其技術內容和法律所賦予的排他性權利可以帶來的經濟利益，因此，其兼具有技術價值、市場價值和權利價值。

中國資產評估協會2009 年施行的《專利資產評估指導意見》中指出，進行專利資產評估應當對專利類別、剩余保護期限、保護范圍、法律狀態等法律因素以及替代性、防御性、壟斷性、創新性等技術因素進行分析。

但現有定量評估專利價值的方法很少考量技術和法律方面的因素。

專利權的保護范圍、保護期限、地域范圍、權利穩定性等對專利價值具有重要影響的因素，如何在專利價值評估過程中有所體現是在理論和實踐層面都需要進行探的。

2。 定性方法 越來越多的研究開始綜合考慮專利在技術、市場和法律三方面的特征從而系統分析專利的內在價值，其并不追求給出專利的具體價格，而是側重于客觀地綜合分析專利價值度。

這類方法的關鍵在于針對專利資產的特點，結合可能影響價值的所有因素構建全面的系統的專利價值分析指標體系，衡量每一個可能的影響因素對專利價值的影響，最終經過綜合考量確定一個比較客觀的專利價值度。

這樣的專利價值分析更為透明，更容易了解影響專利價值的具體因素及其影響程度，使得有關的市場主體可以根據專利價值分析報告做出合理的決策，促進專利交易雙方形成對價和合作基礎[6]。

中國技術交易所于2012 年編制的《專利價值分析指標體系操作手冊》中對專利價值定性分析的指標體系和分析方法進行了全面系統的說明，其從法律、技術和經濟三個層面全面解析影響專利價值的因素，構建了18 個專利價值分析指標，對每一個指標都建立了相應的打分標準，綜合運用這些指標來衡量專利的法律價值、技術價值和經濟價值，最后經過加權匯總得到專利的內在價值度[7]。

雖然上述定性方法能夠結合專利資產的特點更為全面和客觀地評估專利價值，但是由于其不能給出具體的專利價格，這制約了其在經濟活動中的應用。

很多學者使用的方法是先確定其評價因素的權重指標系數向量 ( 如層次分析法、德爾菲法等)，再用模糊綜合評價法得出綜合評價結果，如萬小麗等提出在對專利價值評估指標進行打分和加權匯總后，再用模糊綜合評價法得到專利的現時貨幣價值量[8]。

三、軟件化的可行性 成本法、市場法和收益法等定量分析的方法均已比較成熟，有標準的公式和原則，易于實現軟件自動化，但是其中存在一些參數，例如，收益法中的分成率、收益期限等參數需要根據具體情況進行人工分析和確定，這些需要由專業評估機構進行的核心工作無法實現軟件化，這是將專利價值評估的定量方法軟件化的重要問題。

但是，考慮可操作性、通用性及有效性，以及現階段使用目的主要是為相關商業活動提供參考，允許評估軟件粗略估計有關參數，給出專利價值區間。

評估專利價值的定性方法中，只要明確了所采用的指標體系、每個指標的評價標準以及各指標評分的加權匯總方法，就很容易通過軟件實現整個評估過程。

評估軟件可以在界面上指導用戶按照評價標準對專利的每個指標進行定性評價，然后，按照用戶輸入的指標評分計算專利價值。

在定性分析的評估結果頁面除了顯示所得到的專利價值度外，還可以向用戶說明定性分析的過程，指明影響所評估專利價值的主要因素，這樣可以使得用戶對所評估專利的價值形成客觀的理解和定位，為其針對該專利的商業活動提供有益參考。

此外，在定性分析的指標中，有的指標，如專利類別、法律狀態、剩余保護期限、穩定性等法律層面的指標和技術復雜度、創新度、成熟度等技術層面的指標，可以利用有關專利信息自動進行評價[9]，無需用戶輸入，這更體現了軟件化的優勢，一方面，簡化了用戶的操作，另一方面，可以盡可能減少人工判斷的主觀性對評估結果的影響。

專利 ：概念與原理

計算機和網絡等信息技術的進步，對當今的社會發展產生了深刻影響。

自然科學與信息學的融合，大大拓展了人們的認知和研究領域。

例如生命科學與信息技術的碰撞，產生了以計算機為工具對大量生物學數據進行檢索、儲存、加工和分析為主要內容的生物信息學。

該學科正逐步成為21世紀自然科學的核心領域之一。

與此類似，隨著以專利為核心的知識產權在科技創新和經濟社會發展中的作用日益顯著，由專利與信息學相融合而產生的“專利信息學”（Patinformation）的概念應運而生。

本文即在時任Vertex制藥公司高級研究員的安東尼？特里普（Anthony J。 Trippe）發表于《檢索員》（Searcher）2002年第9期上的文章：“專利信息學：從無到有的尋覓”（Patinformatics： Identifying Haystacks from Space）的基礎上編譯而成。

該文首次對這一新的概念做出了明確而詳細的定義。

一、專利信息學的定義 專利信息學，指的是利用計算機方法對專利信息進行分析，從而發現若用一篇一篇專利文獻分析可能難以看出的那些關系和趨勢的科學。

這個術語的含義包括了以下各種形式的專利信息分析：　　專利情報——利用專利信息來確定某機構的技術能力，并利用該情報來制定技術發展戰略中的策略；　　專利地圖——有時也稱之為空白區域圖，它是利用已公開的專利數據繪制出與特定主題或新發明相關領域的形象化圖表等；　　專利引證分析——在相同或完全不同的市場空間內，基于某機構的專利被另一家公司引證的情況進行的專利引證關系研究，其目的是為了大致確定專利的價值，或者更確切地說，確定潛在的許可伙伴或線索。

此外，專利信息學還包括對所獲取的各種專利信息、專利情報等的深入分析和應用。

從上面的定義可以看出，這一概念至少包括了兩層含義：一是對海量信息的收集和整理，也就是要管理好這些數據；二是要通過分析發現在表象掩蓋下的事實和規律，也就是要用好這些數據。

二、專利信息學原理　　當我們對專利信息學進行更詳細的探討時，可以將不同的分析方式劃分為兩大類，即：數據挖掘（data mining）和文本挖掘（text mining）。

數據挖掘，是指從指定域內的數據中抽取出有用的信息并對其進行分析。

通常，這意味著對專利中所包含的著錄項目信息進行分析。

比如說，有人可能想考察某一特定技術領域專利權人和國際專利分類號（IPC）之間的關系。

挖掘或描繪該信息可得知這一技術領域內的主要參與者以及他們通常所關注的具體技術內容。

如果使用德溫特數據的話，還可以用德溫特手工代碼代替IPC來進行類似分析。

文本挖掘或繪圖，一般涉及在所包含的主要技術構思的基礎上將文件分類。

其數據源是未經過組織的文本，它沒有被域化，這些材料唯一的結構來自于作者撰寫它們時所采用的方式，以及他們在不同的構思和概念之間如何建立起一種聯系。

比如說，你可以收集某一特定專利權人的所有專利文獻，并對這些文獻的文本進行分析。

在一幅聚類圖中，借助計算機軟件可以從這些文獻中提取出主要的構思，并根據這些構思將文獻分類。

之后，計算機軟件還可以通過某種方式將這些聚類形象化，繪制成圖。

通過觀察這些聚類（以及隨后考察涉及的文獻本身，當然這時文獻是以某種方式組織過的），可以很快得知某機構所從事的工作的概況，以及這些工作在內部是如何關聯的。

進行數據挖掘或文本挖掘的效果如何，通常取決于分析員對所分析的數據源的熟悉程度，例如對數據的結構、內容、具體項目的含義等的了解，以及制作和分析這些數據的方法。

數據挖掘或文本挖掘得越成功，所獲得的有用信息和情報就越多。

三、專利信息分析的一般規則　　專利檢索是專利信息分析過程中的一個重要且必不可少的步驟。

作為相關領域工作人員的一項基本技能，許多人對專利檢索的方法和過程都有比較清楚的了解。

一般人可能想象用于進行專利檢索的規則同樣也適用于專利信息分析，但情況完全不是這樣。

就象在物理學中，量子力學描繪的原理可以用于理解微觀世界，而牛頓力學原理適用于大分子世界的大運動物體。

我們可以類似地區分處理專利信息的兩種不同方法。

傳統的專利檢索針對的是微觀水平，其中即使非常小的變化也會變得極其重要，詳盡和精確是必須的。

而專利信息學處理的是成千上萬篇文獻，在這樣一幅大圖象中，小的細節將被忽略，受關注的是更為宏觀的數據信息。

專利檢索員和專利分析員之間存在明顯的差別：檢索員被訓練成要在大海中撈針，而分析員則是希望從廣闊空間中找到有用的東西。

對于專利信息分析的一般規則，通過專利檢索和專利分析這兩種方法的對比，可以展示得更為清晰。

1。 專利分析的檢索結果表現為一組數據，而不是一個精確的點。

專利分析員也必須進行專利檢索，但其采用的方法與專利檢索員有很大的不同。

專利檢索員通常關注的是絕對精確，有時甚至要進行復檢，尤其是對于與檢索主題不大相關的數據。

專利檢索員將花費巨大的努力找出他們的客戶需要的準確的參考文獻。

有時他們檢索的目標可能就是要確定一篇文獻。

事實上，壓根沒有發現任何相關文獻也可能是一個令人滿意的結果。

檢索員在一項檢索任務上花費數天、數周、甚至數月的時間以尋找一篇特定結果的情形并不少見。

他們的檢索策略常常是極其復雜的，會涉及很大的關鍵詞檢索式，還會廣泛使用到數據庫的特定索引代碼。

檢索員將從大量的數據開始，逐漸加入更詳細的限定條件，從而將數據組縮窄到最有可能引起其客戶興趣的那些目標上。

比較起來，專利分析員也可以使用復雜的檢索策略，并盡可能定向檢索。

但一般他們都希望創建一個全面的數據組，以用作隨后的分析步驟的基礎。

分析員也會使用大量關鍵詞和特定數據庫索引，但他們更可能采用一個使檢索結果較為寬泛的策略，而不是將結果鎖定到一個精確的點。

只要檢索出的數據或多或少與目標有關，數據組中留有一些不相關的內容不會造成什么妨礙，因為基線上面的小的偏差不會被看到。

從統計學上講，進行分析時要求有足夠的數據來揭示趨勢和關系，因此專利分析員寧愿看到過多的數據，而不是缺乏數據。

檢索結果過于具體可能導致數據誤差。

重要的是要讓數據自己說話，而不能讓檢索員構建數據組時已先入為主的想法來指導分析。

當檢索員開始進行專利分析時，需要克服的最困難的事情就是要學會調整他們不自主地試圖進行定向、具體檢索的習慣，以便得到不帶偏差和主觀性的數據組。

在這種情況下，數據組可能膨脹到包含數千條記錄。

檢索員平常不會保留這么大的數據組，因為在以前要處理這么多的信息對于終端用戶來說是非常困難的。

不過能處理大數據組的計算機分析工具的使用已經使得這項工作不再那么復雜，也不必再以此阻止使用積極的檢索策略。

2。 專利分析過程中的綜述是一個構建數據倉庫的過程，目的是為下一步的數據分析工作奠定良好基礎。

專利檢索員和專利分析員在數據綜述以及隨后的分析階段里的差異不象在檢索階段那么引人注目。

檢索員在將數據打包并將信息發送給終端用戶之前，通常都會對他們所創建的文件組作一個綜述。

檢索員可以簡單地快速瀏覽一下數據，找出能刪除的明顯有誤的數據而不必擔心客戶會遺漏它們。

以同樣的方式還可以從剩余的數據組中摘出絕對切中目的的數據，將它們放置到檢索報告不同部分的突出位置上。

對于較大的文件組，例如100－500條記錄的，檢索員可以手動瀏覽一下標題列表，標出他們認為與客戶需求相關的文件。

檢索員所進行的分析主要看其對主題的熟悉程度以及他們理解客戶需求的水平。

在這種情況下，重要的是檢索員已經花費一定時間與研究隊伍進行交流，并且對于該檢索項目的技術內容有清楚的理解。

檢索員對于客戶的需求和項目的技術特點越熟悉，篩選出合適文件的工作就能做得越好。

這種情形下的分析是檢索員站在他的角度評估終端用戶可能認為的更相關信息時作出的一種判斷。

根據該項目的敏感性，檢索員在作出他們的判斷時可以有一定的彈性。

有些客戶會只要求檢索員將結果發送給他們而不需要任何綜述，另一些客戶則會期望檢索員篩選出所占比例較高的結果，并只把排在前面的一些結果送給他們仔細閱讀。

對于檢索員來說，分析和綜述通常被作為一個步驟。

另一方面，專利分析員則把綜述和分析看作是目的和方法不同的兩個步驟。

分析員必須將綜述步驟當作是構建一個數據倉庫，要檢查其中數據的完整性，并確定它是準確明了的。

實際上，這項工作的第一部分可能涉及與檢索員所進行的沒什么兩樣的綜述工作，只是不會那么詳細，也不用排除與主題相差較遠的那些結果。

此時精確性并不是關鍵，因此綜述過程可以相當快速地完成。

當分析員多少確信他們已得到了基本與主題相關的數據后，就可開始構建數據庫的過程。

通常這包括將數據導入到一個軟件工具中，并進行檢查以確保該過程平穩進行，數據可以為隨后的分析階段所用了。

分析員將瀏覽該數據庫，偶爾取出幾個數據樣本看一下，確定信息是在正確的域里，且格式是正確的。

根據數據組的大小，這個過程可能要花費相當一段時間。

幾百個文件可以很快地看過去，但是當數據組擴充到包括數千個文件時，這就可能變得非常耗時了。

構建完數據庫后就完成了綜述過程，可以開始數據分析了。

關于進行專利分析的具體細節將在隨后的部分中討論。

3。 專利分析完成后所展示的工作成果是可以作為決策依據的各類情報。

最后，檢索員和專利分析員將以非常不同的方式把結果呈現給他們的客戶。

檢索員的主要工作成果是一些參考文獻或專利文件。

他們的檢索報告 般會包括對檢索目的的概述，進行檢索的方法，所使用的數據庫，這些數據庫所覆蓋的時間范圍，以及參考文獻本身。

該報告可以根據相關程度、文件類型或出版日期等將結果分類列在不同部分。

根據檢索員能提供的關聯性分析的程度，該報告將反映出其創作者的專業技能。

當專利檢索員呈現的是大量結果時，有時報告看起來就象是原始數據的堆積。

最終用戶不得不逐篇閱讀按照反向年代順序排列的上百、甚至可能是上千篇文件，根本無法區分第5條結果與第535條結果。

他們會發現很難看出數據反映出的趨勢或模式，看第100條記錄時和看第4條記錄時會得出不同的觀點。

人腦也很難在查看上百篇文件時發現其中的若干變量。

然而，計算機則可以客觀地衡量一組變量，而不管它們來自哪篇文件，并且可以鑒別出數據反映出的模式。

分析員一般會擁有許多能幫助他們確定模式和趨勢的計算工具。

經過分析后，信息變為了情報。

情報是分析員的主要工作成果。

與交付信息不同的是，專利分析員將用所提供的數據展開工作，在分析的基礎上得出結論，并把這些結論提供給企業決策人員。

分析員一般會相當深入地涉入決策制定過程，并被看作是顧問而不是中間人。

在大多數情況下，企業決策人員并不希望獲得大量的數據。

他們希望數據能經過編輯和分析，列出不同的情況，顯示出它們相應的優勢和挑戰所在，以便決策者能夠迅速地得出結論并采取行動。

因此，分析員的結果通常是幾張幻燈片而已，其中概略地描述了商業需要，在調研基礎上的假設，分析的結果，以及最終對于采取不同行動可能產生的不同結論的一些看法。

四、專利信息分析的基本流程　　一項完整的專利信息分析工作，通常需要經歷從了解需求、準備工具到采集信息、綜合分析等一系列過程。

該過程中的每一個步驟都有不同的目的，每一個步驟完成的好壞，都會對最終結果產生重要影響。

1。 創建一套專利信息分析的工具　　如前所述，專利信息分析可包括專利地圖、引證分析、同族專利分析、主題分析、時間序列分析等各種分析技術。

很明顯，沒有任何一項分析工具能夠完成上述所有的分析課題。

為了成功完成專利信息分析的全部工作，實踐者需要根據商業上的需求最大限度地提出各種問題。

因此，專利信息分析人員應當購置大量工具和資源。

這種方案是迅捷的，同時也是昂貴的。

所以，分析者必須理解可能提出的各類問題，并準備好能滿足相應分析需要的工具。

2。 理解商業上的需求以及隱藏在需求背后的因素 當開始一項分析課題時，分析員通常需要從盡可能多地理解分析意圖著手。

正如專業信息人員所熟知的，客戶在提出信息要求時常常很難準確表達出他們的真實意圖。

客戶經常會提出：“我們需要知道Y公司的每一項事情。

”與這一論調同樣奇怪的是，針對上述要求的回答可能是：“不，你不能。

如果你那樣做的話，恐怕需要動用一輛鏟車來運送所有數據，而且將花費6個月的時間來處理這件事情。

并且，最后你對于試圖了解的東西可能還是同開始時一樣不甚了了。

”　　在專利信息分析中，開始任何事情之前充分理解商業上的需求是絕對必要的。

了解該需求背后的其他各種因素同樣非常關鍵。

分析者需要知道如何使用這些數據以及誰將使用這些數據。

分析者應該做到，當客戶收到他們的工作成果時能夠理解得了它，并且將它們應用到商業實踐中時能夠帶來最大的商業機會，因此分析者需要以符合上述要求的方式來描述他們的成果。

與所有專業信息人員一樣，上述原則對于分析者來說是絕對重要的。

對分析范圍以及分析目的的不正確假設，可能導致分析誤入歧途，并產生不正確的、極端情況下甚至會誤導商業決策的信息。

分析者在分析過程中應當扮演一個值得信賴的建議者的角色，并且需要盡可能地接近決策過程，這樣他就可以將對商業需求的充分理解融入到自己的分析工作中。

3。 根據需求設定問題　　分析員一旦很好地理解了商業上的需求，他就可以和客戶一道去組織各種各樣的問題，以提供將影響企業決策的情報。

4。 根據問題篩選數據　　一旦分析者確定了需要回答的問題，下一步就必須開始收集相關的數據，就象科學家研究一個科學問題一樣。

這里我們可以參考一下科學研究的方法，這個過程包括形成假設、進行實驗以確定假設的有效性、驗證實驗的有效性以及在實驗結果基礎上得出結論。

在專利信息學領域，收集數據就類似于準備一項試驗去支持或者是推翻一個假設。

這個過程中，選擇合適的工具是非常重要的。

5。 根據數據選擇工具　　要回答某些問題可能需要非常特殊種類的數據。

在這種情況下，所選用的工具不僅必須滿足分析的需要，同時還必須符合用于回答這些問題的最佳數據的要求。

還是以前面的例子為例，如果提出的問題是Y公司的美國專利的發明人住在哪兒，那么用于分析的數據就應該包括出現在所有美國專利文獻首頁上的發明人的地址信息。

也許更加重要的是，這些數據必須以電子版本形式獲得，以便能導入到合適的分析工具中。

如果一個工具不能處理包含了發明人地址信息的數據格式文檔，那么它就不能用于回答上面的問題。


更多關于 專利代理過程中的專利檢索網站應用， 專利價值評估軟件化的理論基礎與實踐 的資訊，可咨詢 樂知網。

(樂知網- 領先的一站式知識產權服務平臺，聚焦 專利申請，商標注冊 業務)。

關鍵詞： 申請專利 發明專利申請 ?