科研机构专利分级分类管理体系的设计构建

立足于现阶段我国科研机构专利管理存在高价值知识产权数量不多、储备不足,主要采取无差别管理方式和研发成果与市场需求脱节、产业转化率低等突出问题,探索建立一套符合科研机构知识产权发展阶段、体现其自身特点的专利管理体系,为科研机构开展全生命周期专利管理和决策提供参考。改进以往过多依赖客观数据和主观评价不足,遵循实用性、科学性和整体性原则,关注和彰显科研机构支撑国家科技战略目标实现的功能和贡献,围绕战略、法律、技术和效益4个维度构建专利价值评价指标体系,并采用分层进阶评价方式构建专利综合价值和分项价值评价模型,按照专利申请人自评、知识产权专员进行法律价值评级、专家确定最终综合价值和等级的流程进行评价。最后知识产权管理部门基于评价结果对专利进行分级分类管理,其中分类包括划分、自评、标引,分级则运用专利综合价值和分项价值评价模型进行评价。

企业专利分级分类管理研究

随着我国经济迅猛发展,以及企业的专利保护意识提高,我国专利申请数量持续呈大幅增长,拥有有效专利超过千件的企业比比皆是,面对数量如此庞大的专利,企业势必面临专利分级分类管理的问题。本文通过对企业专利管理现状进行研究,客观分析企业在实现专利分级分类管理面临的障碍,从专利价值分析的角度对于专利分级分类管理方法进行阐述,并立足于企业管理角度针对面临的障碍提出对策建议,希望能够为企业开展专利分级分类管理工作提供参考。

高校专利四象限分级实证研究——以转化概率和转化金额预期为维度

[目的/意义]对高校专利进行分级评估并采取有针对性的处置策略可以优化资源配置、避免无差别管理带来的资源浪费,提高专利转化效率。[方法/过程]以16所高校真实的专利转化数据为研究对象,通过4种机器学习算法对比选优,分别建立专利转化概率分类预测模型和转化金额分类预测模型,再以这两个模型为维度,构建高校专利四象限分级模型,并进行实证对比分析。[结果/结论]在对高校专利可转化性和转化金额进行分类评估时,基于随机森林算法的机器学习模型有效性更好;高校问题专利占比普遍较高;对不同象限的专利可采取不同的、有针对性的分级处置策略。

基于企业实际的专利全生命周期分级管理方案探讨

为了克服现有专利价值评价体系众多但难以落地、企业无法实现有效分级管理的难点,阐述了1种基于企业实际的专利全生命周期的管理方案,通过解读高价值专利的特性和影响因素,制定了更加符合企业战略和市场需求的专利全生命周期分级管理策略,通过对每个专利提案进行申请前、申请过程中、申请后多维度评价形成12位编码,根据编码结果进行分级管理,确定专利管理运营方式,确保专利的商业价值最大化。

基于专利质量分级的专利质量评价模型构建研究——以国内42所世界一流大学建设高校为例

为加强专利运营和转化,盘活创新资源,将专利数量优势转化为提升高校核心竞争力、助推国家产业结构调整升级的专利价值优势,以我国42所一流大学建设高校的专利数据为研究对象,结合现有专利质量评价研究,探讨并构建包含多维度的专利质量评价体系,制定专利质量分级策略。采用专利审查员引用数据进行高校专利h指标计算,将高校专利质量分级数据和专利h指数进行模型验证,探讨高校专利h指数和本研究专利质量分级之间的相关性。实证分析结果表明,该专利质量评价模型在高校专利质量分级管理方面具有一定的有效性和便捷性。一定条件下,高校专利质量分级表现基本符合高校名次和h指数表现,但由于h指数有一定自限性,在比较专利数据量差异较大的高校时采用分级数据相对合理一些,可以避免单纯依专利据数量进行判断。研究结论可为高校分级管理工作提供参考。

专利价值评估分级研究

专利目前已成为企业争相布局的重要无形资产,也是国家大力提倡的竞争手段,判断专利的价值,也就是对这种无形资产进行评估,本文主要从专利管理存在的问题、高价值专利的挖掘与培育、专利分级审核体系、高价值专利评估维度、专利的规划布局五个方面进行探讨和阐述。基于已有的专利评估方法,提出企业在项目研发过程中的评估分级方法,为高价值专利的培育、布局奠定基础。

基于特色产业知识产权运营平台赋能产学研专利转化的运用

洛阳公信知识产权事务所(普通合伙)(简称公信所)为贯彻落实《专利转化运用专项行动方案(2023—2025年)》,通过构建特色产业知识产权运营平台,推进企业技术需求与高校研发优势精准对接。以企业创新需求为导向,在全国范围寻找高校前沿研究热点,并开展联合攻关。为明确研发方向,提高研发效率,规避行业潜在专利风险,公信所先行专利导航分析,同时借助中国(洛阳)知识产权保护中心初步运行的政策优势,缩短授权周期,加速技术成果落地并投入生产。公信所通过搭建产业专利分级管理系统,运用大数据、人工智能等,识别专利产业化潜力,分层构建可转化的专利资源库,按技术细分领域向企业匹配推送,促成供需对接,加速专利转化运用。

中国高校专利的分级评价

打破以往主要从技术、法律、经济因素中选取指标的模式,从全球宏观技术领域发展趋势以及高校科研持续发展能力角度,力图建立适用于中国高校的专利质量评价、专利成果转化推进和科技创新能力提升的指标体系。在充分考虑中国知识产权发展现状及高校专利自身特点的基础上,从专利的技术性、法律性和申请人主体3个维度筛选出15项指标构建高校专利质量评价指标体系,运用熵权法确定指标权重,以中国首批凸显知识产权综合能力的16所示范高校及华北电力大学为例,基于inco Pat专利数据库、欧洲专利局全球专利数据库对其2011、2015、2019年及3年的专利申请情况进行实证评价分析。结果显示:高校整体专利质量有所提高,综合得分为浙江大学、东南大学分列一、二名;高校专利质量呈现分化现象,且较高专利质量综合得分的专利数量普遍较少。分析提出开展专利分级,针对处于不同状态的专利制定出台相应的处置意见,同时着眼高校专利质量探索专利申请前评估制度等建议。

面向分级需求的高校专利数据标引模型研究

[目的/意义]旨在解决高校专利管理和运营转化对信息的需求,弥补现有专利数据库的不足,提出更为全面的高校专利数据标引模型,为专利分级分类、专利价值评估提供数据支撑。[方法/过程]从高校管理运营需求出发,采用对比研究、文献调研、问卷调查等方法,提出基于管理、技术价值、法律价值、市场价值、战略价值五个维度的标引字段体系,结合现有数据库的标引字段,构建出更为完善的专利数据标引模型。[结果/结论]该模型可为高校开展专利资产分级管理、分类运营以及相应的专利价值评估等工作提供更为丰富的基础数据支持。

融合多维特征的高校专利价值分级方法及其实证研究

客观评估高校专利价值,准确预测高校专利的技术转移潜力,有助于推动高校技术成果与市场对接,促进科研成果转化成生产力,对企业精准引进高价值专利、促进技术升级具有意义。文章从高校专利价值的3个重要来源出发,融合专利文本语义特征、专利自身属性特征、发明人特征,采用机器学习算法构建高校专利价值评估模型,预测专利发生技术转移的概率,并划定阈值将专利价值的粒度细化为10个等级,以云计算领域为例展开实证。结果表明:文章构建的模型与现有研究相比,AUC值提升22个百分点,显著提升高校专利价值评估结果的准确性和科学性。对专利价值的分级结果表明,A级别专利仅占3.24%,大多数高校专利的技术转移概率处于0.3-0.5,整体呈现明显的右偏态分布。高校专利价值分级方法能够有效预测技术转移潜力,可为高校合理进行专利运营、企业精准定位高价值专利提供决策参考,也为高校专利价值评估提供了新思路。

为提升专利质量的合作机构管理探索

科研组织专利管理通常倾向于集中、柔性模式,并在符合行政管理要求的条件下,开展专利运营相关工作。科研组织的专利成果拥有量大,技术领先优势、成熟度、应用前景却各有差别,对专利分级管理是平衡投入产出、优化管理模式的必由之路。各科研院所对专利服务机构的核心诉求各异,如何识别出适宜合作的高水平专利代理机构并签约合作、保障一定专利质量在实践中有很多难点。本文结合专利分级等实践工作提出专利服务机构选择及相关管理的对策建议。