汽车企业专利申请前评估模型研究

张昭昭 王军雷 王亮亮 孙禹 王静 冀然 袁丁毅

（1.中国汽车技术研究中心有限公司，天津 300300；2.中汽信息科技（天津）有限公司，天津 300300）

主题词：优序图法 汽车专利 申请前 评估模型

IPR Intellectual Property Rights

PCU Powertrain Control Unit

MSE Mean Square Error

RMSE Root Mean Square Error

1 引言

专利数据是衡量国家创新能力的重要指标，也是企业增强自身核心竞争力的重要资产。2008 年，《国家知识产权战略纲要》实施以来，中国已经初步形成了良好的创新环境。2020 年，中国专利申请量达到519.4 万件，连续9 年居世界首位，已成为专利大国。但是，从专利质量来看，还存在着“授权率低、转化实施率低”的问题，2020 年，我国发明专利授权率仅为47.3%；我国国内有效专利的许可率仅为6.3%，转让率仅为4.4%。田海燕指出，国内专利面临高价值专利缺乏、授权专利转化运用不足的困境，其最核心的原因就在于没有开展专利申请前评估。

2020年，教育部、国家知识产权局、科技部联合印发了《关于提升高等学校专利质量促进转化运用的若干意见》，意见指出，要开展专利申请前评估工作，以提高专利申请质量，促进转化运用。王子焉等研究表明，国内已经开展了大量专利价值评估研究，主要针对授权后的专利，评价维度包含专利的技术价值、法律价值和经济价值，研究热点集中在评估指标体系、评估方法。与授权专利的评估不同，专利申请前评估的对象是技术交底书，其难点在于可量化指标的选取较难，如针对授权专利，王亮亮等以及郑思远等选择引用专利数量和被引专利数量作为技术指标，权利要求书数量、说明书页数和是否发生诉讼作为法律指标以及同族专利数量、是否申请国际专利作为市场指标，通过商业数据库标引和字段读取智能化手段进行评价，大大节省评估成本，提升评估效率；但技术交底书没有固定的标准和统一的模板，撰写人员能力高低不一，提交的文本质量参差不齐，对于通用、客观指标的选取造成了非常大的困难，难以实现智能化评估。

基于上述背景，本文将利用全球汽车专利大数据平台独有的技术领域三维标引体系，基于Patentics、Himmpat、Incopat和Patsnap数据库的人工智能语义检索，构建半自动化的汽车领域三维专利申请前价值评估模型。汽车企业可以根据自身发展阶段和管理阶段，搭建信息化评估系统，针对每份技术交底书，由企业发明人、知识产权管理人员（IPR）和评审专家输入相应的信息，通过嵌入本文研究的模型，输出交底书得分，实现对交底书的智能评分，帮助企业在专利申请阶段过滤掉大量低质量、低实用性的技术方案，有效节省专利申请和维持成本与人力，提升汽车企业专利授权率与转化实施率。

2 国内外研究现状

对于专利价值评估方面，围绕专利价值的内涵、评价指标的选取和专利价值评估方法的研究较多。Lee 等认为专利价值包括技术价值、直接经济价值和间接经济价值3 个方面；王旭认为专利是包括信息、技术和法律三位一体的概念；许华斌等认为专利价值涵盖技术价值、法律价值和经济价值。全球首个专利评价指标体系为CHI Research 公司创建的CHI 专利评价体系，包括专利数量、专利平均被引用数等7 项指标，用来评估企业整体和单个专利价值。随后，国内外学者们在该专利评价指标的基础上，进一步展开研究，一般都以技术维度、法律维度和市场维度构建三维一级指标，选取专利数据的可量化指标为二级指标，也有将某一维度进行细分，或结合企业、经营和竞争对手进行维度扩展的指标体系。

专利申请前评估方面，国内外研究都集中在高校的专利申请前评估，包括技术专利办公室发明披露评估流程、评估指标体系的分析和构建。从国外来看，Rahal等从制度、发明人、技术、市场及商业化、知识产权5大维度提出43个影响专利许可的核心问题，并选取其中12 个最重要的指标，构建专利许可评价模型；Brand提出了要在公司建立发明披露体系，并指出申请前的评估对于技术的商业化至关重要；刘勤和赵乃瑄则分别研究了美国加州大学戴维斯分校技术转移策略和日本高校知识产权信息服务特点，结果表明申请前对发明进行技术、市场以及法律价值的评估均为技术转移路径中的关键环节；陈强等通过构建博弈模型探讨了专利审查对教职工发明披露和高校专利许可策略的影响，结果表明高校专利质量较差时须进行申请前评估；李亮对高校技术交底书进行分类，并对不同类别的交底书分别建立了申请前评估模型。

综上，国内外学者对于高校专利申请前评估研究较多，对于企业，尤其是聚焦于某一产业的企业专利申请前评估鲜有研究，对于评估模型的可量化和可操作性也关注较少。李小丽认为，高校科研能力强，而产业化能力弱，因此申请前评估更注重市场价值，相比而言，企业本身具备较强的产业化能力，而科研能力不足，本文认为在评估时应侧重技术价值。基于此，本文聚焦汽车产业，构建一套专家评审与智能评审相结合的专利申请前评估模型，有效节省汽车企业专利管理人力和成本，提高专利授权率和转化率，实现专利价值的最大化。

3 研究内容与方法

本部分通过指标选取、指标赋值、指标权重确定，建立汽车企业专利申请前评估模型，并进行模型验证，结果表明，模型可靠性较强；同时明确了专利申请前评估流程，经过发明人、企业IPR 和/或评审专家的协同办公，实现针对每份技术交底书的智能评分。

3.1 指标选取

为最大化节省评估成本，提升评估效率，本模型拟通过尽量少的指标获得尽量可靠的评估结果，结合上述文献调研结果，本文从技术价值、法律价值和市场价值3 个维度当选取6 个二级指标，如表1 所示。

表1 专利申请前评估指标

3.2 指标赋值

本文对二级指标的赋值采取定性和定量相结合的原则，其中和为定量指标，由专家提前赋值，由专家或企业IPR 基于检索得出；指标、、、为定性指标，首先对技术交底书进行规范化处理，即规定统一的模板，将上述指标涉及的选项以勾选的方式设置于技术交底书模板中，并上传至申请前评估系统，企业IPR、发明人和评审专家均为该系统的使用者，对指标选项进行勾选，指标赋值方法及标准详见表2。

表2 指标评分采集方法及标准

3.2.1-技术先进性指标评分采集

全球汽车专利大数据平台搭建了汽车领域三维技术导航体系，包括1 200 多个节点，由来自专利局、行业机构、企业、高校各领域的专家学者共同建立。本文X技术先进性的评分采集借助该导航体系，采取德尔菲法（Delphi），通过对专家进行匿名调查问卷，最终得到不同二级技术领域的技术先进性得分，以新能源汽车和智能网联汽车为例，评分如表3所示。

表3 新能源汽车和智能网联汽车二级领域技术先进性指标评分

3.2.2-专利授权前景指标评分采集

马鑫指出，以专利“新颖性、创造性、实用性”三性为主线的专利评判一直是确保提高专利质量的重要环节，专利新颖性的评价有相对客观的标准，但主观性是创造性评判中所固有的，因为不同的评判主体其能力和视角的范围和边界均具有主观性，因此创造性的判断也成为专利申请前评估过程中最难的一环，现有评估均采用专家评审的方式，人工成本较高。

曹倩指出，语义检索基于输入的数据开展机器学习，自动运算文档之间和词语之间的关联性，基于相似度对文献进行排序，并以此来进行检索，有效提升检索效率。国内外已有学者研究过语义检索对于专利申请文件的查新检索方式，但是还没有针对技术交底书进行过研究。本论文通过对比分析国内4大语义检索数据库（Patentics、Himmpat、Incopat 和Patsnap）对技术交底书的查新能力，探索利用语义检索辅助专家评审评价技术交底书授权前景，提升申请前评估效率。

选择3件授权专利和3件被驳回专利的技术交底书作为研究对象，将交底书中的技术方案作为检索输入，结果如表4所示。

表4 语义检索技术交底查新能力结果统计表

整体来看，被驳回的专利申请，审查员在第一次审查意见通知书中引用的对比文件1，能够更多地通过语义检索命中；而最终被授权的专利申请，对比文件1命中率较低，仅专利CN113370992B的对比文件1 CN113119967A被Patsnap数据库命中；专利CN113012465A的对比文件1 CN107331200A被Himmpat数据库命中。

从数据库横向对比来看，Patentics 表现出较大的优越性，本文随机选择的3件交底书中，3件申请被审查员引用的对比文件1 均出现在Patentics 给出的400条结果中的前100条，其次是Patsnap数据库。

综上，在评估技术交底书的授权文件时，可以用技术交底书中的技术方案作为语义检索的技术信息，使用Patentics 和Patsnap 下载5～10 项现有技术文件，提交给使用者，节省检索时间。

需要指出的是，本文仅随机选择了3 件已授权和3 件已驳回专利的交底书作为样本进行研究，研究结论尚不具备代表性和对全行业的指导性，后续将通过区分不同的技术领域、专利类型进行进一步研究和训练，得出语义检索辅助创造性判断的模型。

3.3 指标权重确定

采用专家调研的方法确定上述6 项指标的权重，邀请汽车行业专家、企业IPR、知识产权资深专家对指标进行重要度打分（1～10分），共收回39份评分结果，本文采用优序图法每个指标进行权重赋值。

3.3.1 判断矩阵

将39份专家调研评分结果输入SPASSAU在线数据分析软件中，根据39个专家对各项指标打分的平均值，利用平均值大小进行两两对比；平均值相对更大时计为1分，相对更小时计为0分，平均值完全相等时计为0.5分，得到优序图权重计算表，如表5所示。

表5 优序图权重计算表 分

3.3.2 权重计算

SPASSAU在线数据分析软件中，结合优序图权重计算表，针对每行数据求和，得到指标得分；针对指标得分进行归一化处理，最终得到权重值，如表6所示。

表6 优序图权重计算结果

3.4 评估模型构建

专利申请前评估是一项综合评价，每项指标从不同角度反映出技术方案的价值，为提高评估的可操作性，使用加权函数法构建专利申请前评估模型，并将专利类型和专利组合两项关键因素作为调节因子，构建模型公式如下：

式中，表示技术交底书得分；X表示各指标评分；W表示各指标权重，和赋值如下：

3.5 评估模型验证

为验证模型的可靠性，面向中国汽车技术研究中心有限公司有效专利的发明人开展问卷调研，最终收回有效交底书和检索报告共24份，采用汽车行业已经成熟并广泛应用的汽车专利创新评价模型，计算得出授权专利价值作为实际值，通过本模型计算得出预测值，将实际值作为轴，预测值作为轴，绘制散点图，如图1所示。

图1 实际值和预测值对比

计算预测值和实际值的均方误差（Mean Square Error，MSE）、均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）：

表7 模型评估结果表

从图1 和表7 中可以看出，预测值和实际值基本均匀分布在函数=的两侧，且和值较小，说明该模型预测得出的交底书价值有可靠性较强。

从模型指标权重来看，技术先进性指标权重最高，随后是专利授权前景和产品与技术的相关度。从一级指标来看，技术价值总权重＞法律价值总权重＞市场价值总权重。

本文第二部分指出，与高校相比，企业产业化能力强，研发能力弱，因此在专利申请前评估时更应该注重对技术价值的评估，目前得出的权重结果与该原则呈现出一致性。

3.6 专利申请前评估流程

为有效提升汽车企业专利管理水平，将申请前流程规范化，以期最大程度节省时间和人力，系统工作流程和使用者使用流程分别如图2、3所示。

图2 中涉及指标列，下划线表示该项指标评分在相应步骤得出。

图2 汽车企业专利申请前评估系统工作流程

图3 汽车企业专利申请前评估系统使用流程

（1）技术交底书的规范化。吕申等指出，技术交底书是是发明人和专利代理人之间用于技术交流的文件，其好坏关乎发明创造是否能够被充分保护。为提高专利申请前评估的质量和效率，首先对技术交底书做规范化处理，除了发明名称、技术领域、背景技术、发明内容、附图说明、具体实施方式基本内容之外，还需将本模型需要用到的二级指标、、、中需要发明人勾选的问题列明。

（2）对技术方案进行语义检索。系统读取发明人提交的技术交底书，在Patentics及Patsnap数据库中进行语义检索，并下载5～10项现有技术列表，供使用者进行预审参考。

（3）使用者对技术交底书进行预审。使用者基于语义检索的结果，结合如布尔检索等检索方式，对技术交底书的新颖性、创造性和实用性进行评价，给出的评分；同时参考发明人的勾选，给出和的评分，形成专家预审报告。

（4）通过工具对技术交底书进行智能评分。提前将发明人勾选的选项对应的分值和专利申请前评估模型公式，输入数据处理软件或者信息化系统中，通过读取交底书中发明人勾选的信息和专家预审报告中的相关信息，得出交底书的最终评分，给出申请建议，不同的企业可以根据知识产权发展状况给出不同的建议，如1～3 分，不建议申请；3.1～6 分，建议修改后做二次评估；6分以上，建议申请。

4 结论与分析

本文充分利用全球汽车专利大数据平台的三维标引体系，结合专家调研结果，选择6项二级指标，构建一套专家评审和智能评分相结合的汽车专利申请前评估模型；有效利用语义检索辅助专家开展专利授权前景评价，解决申请前评估时间和成本高，无法实现批量评估的问题。同时，利用汽车专利创新评价模型计算得出的授权专利价值作为实际值对模型进行验证，结果表明模型可靠性较强，能够为企业专利申请前预审工作给予科学的指导。

需要指出的是，本文在语义检索和模型验证阶段，选择的样本量较少，结果的普适性还有待验证，本文更重要的意义在于提供一种研究方法，后续将对大量技术交底书样本进行研究，最终得出一套更加具有实践指导作用的专利申请前价值评估模型。