239期
2019 年 06 月 19 日
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《專利大數據-2》
利用大數據檢測專利質量 作好專利管理工作
李淑蓮╱北美智權報 編輯部

繼北美智權報238期《專利大數據-1:Google專利營運長分享如何篩選專利事務所 一文後,本刊期繼續分享如何利用專利的大數據來檢測專利的質量。藉由大數據分析,除了可以針對本身企業的專利資產作深入分析,以便盤點清算外,也可以對同業、競爭對手、以及技術趨勢有更深入的了解。一般來講,專利的「量」很容易盤點,不管是以單件專利、專利組合、或是專利家族作為單位,只要劃分出獲證、申請中、Pending……等等不同狀態;再輔以各別地區分類,很快即可勾勒出企業簡單的專利資產輪廓。然而,專利的「質」呢?究竟要如何評定?「能上戰場打仗的才是好專利」只是一句抽象的描述,在西邊無戰事的時候,又如何衡量專利的好壞,以進行去蕪存菁的盤點工作呢?LexisNexis IP的亞洲區智權顧問黎邈在2019 LexisNexis IP 智權研討會(台北場)中,作了詳盡的分享。


LexisNexis IP亞洲區智權顧問黎邈,照片提供:LexisNexis IP

量的競賽

針對如何透過專利質量、以及專利組合的強度等資訊,來作為企業IP管理的依據;或是藉此了解市場中競爭對手的狀況等議題,黎邈提供了一個實際的例子來說明。

圖1. 台灣知名企業自2000年始之專利組合變化狀況

圖片來源:Practical Guidance in IP Management: From the Perspective of Patent Quality & Portfolio Strength, Miao Li, Asia IP Consultant, LexisNexis ®IP 

圖1是一動態圖,為台灣知名企業自2000年始之專利組合變化狀況,每一家企業以不同顏色的球 (bubble) 為代表。橫軸是專利組合的數量,趨勢是數量越來越多;而縱軸則為競爭力指數,代表這個公司專利組合的平均質量。從圖1可以觀察一家公司的專利組合在成長的時候,其量與質是如何變化的。

如果觀察綠色的球(Foxconn),可以發現其從2007年開始,數量增長非常快速,很快提升到2倍的數量,但最近5年數量又開始下降,往左邊移動。球的大小代表公司專利資產的大小,而橘色的球 (TSMC) 後來體積慢慢超越綠色的球,成為台灣專利資產最大的本土公司。綠色的球早期數量增長很多,雖然後來稍有下降,但還是排第二。黎邈特別指出有一家公司值得關注,就是左上方紫紅色的球(大立光,Largan Precision),雖然其專利組合數量不多,但質量很高,而且專利質量一直不斷的提升。

質量的評估:三大指標

如前所言,統計專利的數量很簡單,幾乎各國專利局每年固定時間都會公佈該地區的專利統計數字,然而,專利的質又該如何評估呢?黎邈指出,有一套系統的方法論,可以用來評估每一個專利的質量及強度。

從圖2可見,這套系統方法論共有3個大指標,分別為Technology Relevance (技術相關性)、Market Coverage(市場相關性)、及Competitive Impact (競爭影響力)。

第1個指標Technology Relevance (技術相關性):主要是根據一個專利家族有多少後引證來決定這個專利的技術價值。黎邈指出不僅是簡單的計算有多少個後引證,而是會作一些適當的調整。第一個調整就是專利的年紀:一個專利公開得越早、時間越長,就會傾向於得到更多引證。所以會透過年紀來作一些校正,才能評價不同年紀的專利。第二個調整是與引證所來自的專利局有關的,因每個專利局所使用的引證數量是不一樣的。黎邈舉例,像是美國USPTO要求申請人呈交IDS,很多時候有些IDS有很長的表格,但裡面有些reference都不是很相關的,如果這部分也被考慮為引證資料,但相關性又很低,便必須調整。因此,如果這個引證是來自USPTO的話,會把其權重降低(相對來自EPO的權重較高)。第三個校正就是技術領域:只會以一個專利的同領域所有專利作一基準來進行比較。黎邈表示通過這三個方面的校正後,即可得到專利的技術相關性指標。

圖2. 專利資產指標及相關KPI

圖片來源:Practical Guidance in IP Management: From the Perspective of Patent Quality & Portfolio Strength, Miao Li, Asia IP Consultant, LexisNexis ®IP 

第2個指標為圖2左下角之Market Coverage(市場相關性),亦被視為一經濟指標,主要是審視一個專利家族去了那些國家。黎邈指出,這部分也不是單純的去算這些專利家族去了幾個國家、在這些國家的專利狀態如何,而是根據這些國家的經濟狀況,計算出一個分子。LexisNexis IP的計算方式是每一個授權的美國專利獲得一分, 其他國家則是按GDP來算分數。黎邈舉例說明:如果去年獲得一個中國專利,因去年中國的GDP是美國的60%,那獲得授權的中國專利便是0.6分。另一方面,如果是申請中的則算70%。這樣子全部加總起來,便得到一個市場的分子。

最後,每一個專利家族都會得到一個技術分子及一個市場分子,將2個分子相乘起來即得到一個這個專利或專利家族之分子,稱之為competitive Impact,即競爭影響力。競爭影響力是一個絕對數值,每一個專利都有一個這樣的數值。黎邈指出,當有一個專利按其競爭影響力排序的時候,便可被視為一客觀的專利質量從高到低的指標。最後,將每一個專利的競爭影響力指數加總起來,即可得到整個專利家族的專利資產指數,簡稱PAI (Patent Asset Index)。

專利指標評估優於傳統專利分析報告

黎邈認為,傳統的專利報告或是專利分析報告只是從不同的角度對專利作出統計及分析,這種傳統的報告只提供了專利的數據,但專利的數量不代表價值,也不代表公司的資產,如果要用這種報告去為公司決策作支撐或是說服董事會,其實是有很大難度的,而這也是傳統報告一個尷尬的情形。第二個問題就是這些傳統報告能帶來多少insight?黎邈認為insight是可以提供閱讀者以前不知道的訊息,他們可以透過報告得到一些新的訊息。現在很多分析報告最大的問題是只提供及認證了已知的訊息,並沒有提供更多新的訊息,因此對商業決策也無法提供什麼幫助。

黎邈特別舉了一些例子,來說明專利指標評估如何能提供決策者更多的訊息。

黎邈舉了AI為例子,她表示由於AI涵蓋範圍很廣,外延很大,因此不能像傳統一般用幾個Keyword就定義下來:像AI用在汽車領域,Keyword可能變成自動駕駛;如果在製造業領域,則會以工業4.0來呈現,因此很難定義,而這也顯示傳統的方式很難做一些有鑑別意義的分析。

另外,針對次世代技術以及Trend Scouting的問題,黎邈認為利用專利去觀察是有點困難。因為專利從申請到公開有18個月的時間,就時間上已落後了一大截,那要如何能從「落後」的申請去觀察前端的技術?黎邈舉了一個實際操作的例子,證明是可行的:2018年時LexisNexis IP分析了智慧型網路的技術,按照IPC來排序,得到智慧型網路技術的分布。然後試圖要了解智能網路的下一代技術是什麼?前端研究是什麼?他們把所得到的專利去作後引證分析,再去看後引證專利的IPC有沒有全新的IPC,或是增長十分迅速的IPC。雖然後引證專利分析出來的IPC很多仍然是與智慧型網路有關,但卻發現有一個IPC「H02J」在2017年開始即迅速上升,這是後引證分析才發現的IPC。而這個IPC是有關無線電路板配置的  (供電或配電之電路裝置或系統;電能存儲系統……)。這個研究完成後一個月,即爆出Apple收購Dialog的消息,而Dialog正是電池控制裝置的廠商;由此可見電池控制及電路配置該會是智慧型網路的次世代技術。

 

作者: 李淑蓮
現任: 北美智權報主編
學歷: 文化大學新聞研究所
經歷: 半導體科技雜誌(SST-Taiwan)總編輯
CompuTrade International總編輯
日本電波新聞 (Dempa Shinbun) 駐海外記者
日經亞洲電子雜誌 (台灣版) 編輯

 

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