专利竞争与“浸入法分析”-1

什么是“浸入式分析”？

浸入式分析由2个部分组成。第一部分是竞争环境，竞争环境包含相关技术领域的全部专利。例如，自动驾驶汽车领域的竞争环境，就是所有与自动驾驶领域技术相关的全部专利。我们知道，一个技术领域，往往有核心技术领域和非核心技术（外围）领域之分，这样，我们希望从技术竞争环境中，切分出不同的核心技术和外围技术领域。这样的切分，可以由专家通过人工阅读、理解、标引来切分。对于上万篇专利文献，靠人工方法，显然是不实际的。

另一种方法，就是Patentics开发的基于人工智能自动理解。对领域技术根据文本描述的内容进行自动分组来完成，显然这种智能自动分组方法，在数据量越来越大、技术领域越来越复杂的今天，具有非常重要的现实意义。

如果把第一部分，分了技术领域的竞争环境，看成一个“试金炉”，

那么第二部分就是帮助大家快速、有效地定义需要“浸入”试金炉进行相关联测试的被测试工件。最后的浸入式分析的结果就是要从这些被“浸入”试金炉的被测试工件中导出。

什么是被测试工件?

例如，有一组希望进行专利运营的专利包，就可以是“被测试工件”。与传统方法，仅满足于孤立的、无不相关的简单分析方法不同，这些“被测试工件”，会被“浸入”第一步生成的“试金炉”中，进行竞争性的相关联分析。

如果一组专利包中，有许多专利是在相关联的核心技术领域进行竞争，是不是可以认为这些专利是具有核心竞争力的好专利。而另外一些专利，并没有在核心技术领域竞争，换句话说，这些专利是在外围领域竞争。显然，与出现在核心技术领域的那部分专利相比，这些专利的价值就要打折扣了。

必须说明的是，第二步生成的“被测试工件”，除了可以是一个专利包，即一个任意定义的专利组合外，还可以是一个申请人的全部专利，一个检索结果的全部、部分专利。等等。如果把可以通过一个或数个检索条件来定义一个专利组合，称为齐次变量分析，那通过任意一组专利组合来定义“被测试工件”，这样的变量分析就是非齐次变量分析了。掌握非齐次变量分析，一下子打开了我们的分析思路和可以解决问题的深度与广度。许多新奇的分析方法都可以在此基础上衍生出来！

还是利用自动驾驶汽车中国专利申请的“浸入法分析”，来进行实例说明。同时，还要结合智能检索、智能分组和可视化输出，向大家数值量化验证为什么智能语义检索在检索中要比传统布尔检索具有非常大的优势。

今天的直播是从美国硅谷发出的。现在是美国西部时间的3点18分。实例介绍留待明天再介绍。同时，任何群友对学习、掌握现代专利分析、运营技术感兴趣，都可以下载最新全功能客户端软件，进行3年测试数据的全功能体验。Patentics智能客户端下载地址，包括付费、没有付费的用户：

training.patentics.com/web/VIP/SetupCn.msi