大数据深度分析、发掘美国、中国专利信息

大数据深度分析、发掘美国、中国专利信息为什么大数据分析•大数据核心是数据的相关性！•专利文本内容都不可计算！•专利文本内容都必须人工阅读来理解！现有专利分析以专利号为分析精度单位；文本间都是离散、孤立、互不相关！800万组技术特征结构化表示930万中国专利申请、授权文本800万个知识型传感器延伸每一篇专利文本大数据分析拓展分析深度/广度•大数据分析就是在现有分析方法上架设了，–一个800万倍显微镜，可以进行更深、更细微层次的系统性分析；–一个800万倍放大镜，可以进行更广、更宽视角的技术领域大布局分析；•通过复杂计算，发现隐藏在大数据中的各种潜在相关模式，而这些淹没在近与无穷的大数据中的相关模式是无法被人通过有限的检索策略与传统分析方法发现！大数据分析IBM美国专利.IBM，专利管理，国际著名；.20个大数据分析变量，量化分析IBM专利库；.与传统最多2个分析视角不同，大数据分析20个变量，20个分析视角，无限分析组合；(IBM去重后共120,807美国授权、申请)05101520253035202518202518202521202518201812018172018192018192018302018302018212018242018122012201120102009200820072006200520042003200220012000专利度IBM-top3-apd-acc2008年非正常申请专利度1的无效率比正常高出22倍•我们发现IBM专利于2008年出现故障，发生903篇专利度为1；•这些专利以比正常高出22倍被放弃；•以此为戒，IBM从此严格管理专利申请的专利度，从2008年的20/18/1，一改为连续4年20/25/18。SONY-top3-apd-acc2005,SONY申请出废品专利度1的无效率为正常一倍精确量化世界专利质量•大数据分析，我们发现2个指标可精确量化评估专利质量，•专利度：申请保护专利权个数，为越大越好；•特征度：技术限制特征数，为越小越好；•其中，特征度是根据Patentics语义模型计算获得，•中文模型表示全部中国专利全文，共800万维度；•英文模型表示全部世界专利全文，共656万维度；高精度语义特征向量表示；特征度-描述人类创新的本征量1.描述人类发明创新可以量化！2.创新量化与语言无关！3.创新量化是个正态分布！4.正态分布可以控制的！质量控制，关注纂写这些专利的代理关注这些专利，可能原创性高质量控制，关注纂写这些专利的代理现有专利质量管理：今天u1，u2申请x1，x2篇，3年后u1驳回、撤回率都高于u2，只能换u1，但申请人的申请全报废了；Patentics专利质量管理：今天u1代理申请x1篇专利度为m1，特征度为n1，u2代理申请x2篇专利度为m2，特征度为n2的专利，其中m2m1，n2n1，而且，m2，n2都优于行业(IPC小组)标准，m1，n1都低于行业(IPC小组)标准，u2优于u1，考虑接受u2，要求u1重新返工，直至合格为止；美国专利-年度-专利度-特征度051015202520132012201120102009200820072006200520042003200220012000199919981997199619951994199319921991199019891988198719861985198419831982198119801979197819771976197519741973197219711970特征度从21.28-14.83专利度从8.73-17.62大数据分析发现美国创新发明质量逐年上升，主要体现在专利度上升，特征度下降051015202520132012201120102009200820072006200520042003200220012000199919981997199619951994199319921991199019891988198719861985198419831982198119801979197819771976197519741973197219711970专利度特征度专利度-趋势特征度-趋势世界科技创新大趋势：专利度上升(应用从单一到多样)特征度下降(限制从复杂到简单)美国按年-专利度-特征度大数据分析进入中国的外国专利•isd/1984-2014andnotns/中国，得所有国外进入中国专利申请，为1,314,179;•isd/1984-2014andnotns/中国andfmdb/usando/pat，得所有国外进入中国的美国同族，为1,441,245;•极大部分国外进入中国的申请，都是通过美国进入中国的；松下美国申请与中国申请按代理分组松下在中国申请的美国同族专利39888篇松下在中国申请41505篇中英文专利大数据分析131万中国同族申请美国同族英文表示相同发明采用中、英文表示具有相同发明(131万/144万)，通过大数据分析得，•进入中国申请采用中文表示：专利度：17.23；特征度：16.68；•美国申请采用英文表示；专利度：17.97；特征度：16.63；证明专利质量指标与语言表示无关，是本征量！144万美国同族申请相同发明采用中、英文表示中、英文专利审查大数据分析中国申请文本/中国授权文本1,442,556篇，通过大数据分析得，•申请文本(审查前)：专利度：11.53；特征度：19.99；•授权文本(审查后)：专利度：8.86；特征度：25.59；中国审查质量量化专利度降2.67；特征度(限制)增5.6美国申请文本/美国授权文本1,835,661篇，通过大数据分析得，•申请文本(审查前):专利度：21.24；特征度：14.66；•授权文本(审查后):专利度：17.14；特征度：17.99；美国审查质量量化专利度降4.15；特征度(限制)增3.33结论：中国审查要比美国审查严格2003-2014中美授权大数据分析三组专利对比分析:1.231万美国专利；2.国外进入中国56万中国专利；3.国内79万中国专利大数据分析变量公开年/专利度TOP32003-2014按年，根据专利度分类，统计前3位最多数量的专利度；美国从开始就是专利度20为最多(主要是欧美申请人)，而早期日本申请人以10个居多，2010年开始，专利度提高成趋势，20、18、19为最前3位；20个专利度基本都是欧美公司早期10个左右专利度都是日本公司居多国外进入中国，10个左右专利度为最多国内，1个专利度为最多专利度与无效率成反比特征度高专利度趋势增大专利度趋势减小国外进入中国授权：国内授权：2011-2014生产专利度1的专利的前5代理与申请人2011-2014专利度为1的国内申请分析•2011-2014发明申请中专利度为1共有166,414篇；•已审查结案47,879篇，其中授权17,475篇；•授权率17475/47879=36.5%;•还有118,535申请待审；•按36.5%授权率，估计43,265篇将被授权；2011-2014专利度为1的国内申请分析•专利度为1申请文本：17,475篇、特征度43.12；•专利度为1授权文本：17,339篇、特征度45.65；•专利度为5申请文本：23,309篇、特征度25.20；•专利度为5授权文本：17,339篇、特征度34.33；•没有被授权专利度为1申请文本：30,404篇、特征度22.4。国内、国外、美国授权特征度比较•2000-2014国内授权发明专利823,269篇，特征度发散；•2000-2014国外进入中国授权619,416篇，特征度稳定；•2000-2014国外进入中国授权在美国同族545,405篇，特征度稳定；•中美审查比较，中国更严格，相同发明，在中国授权要比在美国授权的特征度(限制)多2.5；大数据分析下的专利质量控制•借助大数据分析，我们可以对国家、地区、行业、企业、代理的专利信息进行无限细分、深度剖析；•就像生产线上产品，每一件专利从申请-引用-授权-被引用-维持-过期，采用多组数值化指标，进行精细管理、监视；•数值化指标可按技术领域监控，如H04L的国内申请的行业标准为10.47/21.43，国外进入中国21.2/15.75，美国20.54/16.19;•一旦发现大幅偏离标准，就应该拒绝接受废品，而不是最后报废成品！大数据分析华为代理管理策略•华为花费巨资在专利管理，特别是根据代理申请的一些指标确定代理取舍；•风险是要等到代理性能下降，往往损失已经造成；•大数据分析试图通过计算来预测华为代理取舍策略；•被大数据分析标出浅红色块的代理，基本都被华为舍去；•任何用户包括申请人、代理所只需大数据分析实时监视申请、OA质量，提前采取措施，避免损失，保证质量！点击浏览对应专利华为国际分类小组前10与中兴竞争分析同时比对自动生成比对检索式自动生成比对检索式专利的“再发明”•通过大数据分析，我们可以对专利信息进行无限细分、挖掘；•我们发现许多按现有申请、授权形式是没有价值的专利(专利度低，特征度高)，其本身发明内容非常有价值；•例如，IBM报废的903件专利，许多都是非常有价值的发明，问题是人工纂写等错误导致专利报废；•如果将这些专利挖掘出来，对这些专利的发明内容进行重组，进行“再发明”，例如，分拆权利项与特征度…；•不用考虑授权、有效与否，因为这些专利太复杂，不可能侵权;•除了分析自己的专利库外，一定分析竞争对手、行业的“报废”专利；•大数据分析下的专利挖掘，真正实现变“废”为宝！•通信领域H04L，2012-2014共授权29,599篇，其中平均专利度为11.72，平均特征度为28.45；•按特征度分组，20/19/18/17/21个特征度为最多，其中20特征度的平均专利度13.39；•我们分析，29,599篇授权中，有1,296篇的专利度为1，都是高校；•其中南京邮电大学为最多，有74篇，平均特征度70.9，按特征度分组，55/63/46为最多3组;•浙江大学52篇，平均特征度60.21，特征度48/41/47;•清华大学41篇，平均特征度76.67，有2篇特征度高达106。•1,296篇专利发明内容先进，一般公司无法与之相比，值得“再发明”！大数据无缝集成分析中、美专利交易•Patentics无缝集成全部、最新美国专利交易数据；•如，全部美国专利留置(Lien)共85,576篇；•全部美国专利质押(Collateral)共145,312篇；•全部美国专利贷款(Loan)共31,369篇;•全部美国专利担保(Security)共665,189篇；•例如，有280件专利通过留置方式被Apple购买；每一项交易普通检索式就可获知所有交易细节分析中国专利许可•Patentics无缝集成全部、最新中国专利法律数据；•如，全部中国专利发生专利许可交易(普通许可、独占许可)共89,156篇，其中国外公司让与许可共5,174篇；•其中，最大让与申请人前三位是，日立(746篇)、三星(217)、松下(212)•最大受让申请人为京东方，共受让680篇，其中受让日立665篇；京东方受让专利680篇最大让与人日立、佳能等tcl受让专利189篇分析680篇许可专利的技术聚类，可以窥视京东方专利布局与意图最大让与人三星、松下等中国专利交易•全部中国专利(实用、发明)发生专利权转移共341,873篇，其中国内申请人为256,469篇，国外申请人为85,404篇;•其中，发明专利权转移共202,721篇，其中国外申请人共转移84,369篇，除去公司内部转移20,561篇，实际发生专利权转移63,808；•国内申请人进行专利权转移较少。NXP受让1455篇中国发明高通受让405篇中国发明专利，主要让与申请人列表诺基亚、惠普是主要让与方Apple专利购买策略•Apple用申请人Apple申请与iphone相关核心专利UCL/455共有1,194篇;ann/appleandccl/455•Apple通过购买专利方式，得455分类专利1,009篇;lsann/appleandccl/455