专利导航使用手册
一、专利导航概述
截止2023年11月，全球专利文献数量高达1.8亿件（一件专利申请不同阶段可能有多件专利文献），其中中国国家知识产权局（CNIPA）5162万件、日本特许厅（JPO）2809万件、美国专利商标局（USPTO）2103万件、韩国特许厅（KIPO）872万件、欧洲专利局（EPO）808万件。我国俨然已成为专利申请大国，但从专利信息运用的角度看，我国与国际先进水平还有很大差距。
如此多的专利文献信息，蕴藏着巨大的竞争情报。据世界知识产权组织统计，专利文献记载了人类90%以上的新技术信息。专利文献中公开的技术信息几乎涉及人类生活活动的全部技术领域。专利信息作为承载技术创新的重要载体，不仅创新信息的密度远高于普通信息，而且信息格式趋于标准化，可以高效率、高质量地挖掘，为相关决策提供重要支撑。利用专利信息，我们可以掌握区域和产业格局、竞争对手的技术动态；我们可以了解和借鉴他人技术，提高创新能力，避免重复劳动，防范侵权风险，让研发提质增效降本；我们可以挖掘技术供需，促进技术转化；我们可以为产品开发、投资并购、上市、人才引进和评价等方面提供有效的决策依据。
由此，2013年4月国家知识产权局发布《关于实施专利导航试点工程的通知》首次正式提出“专利导航”的概念。2015年7月国家知识产权局办公室发布《关于推广实施产业规划类专利导航项目的通知》，有效发挥专利信息导航作用，支撑产业创新发展。2016年12月国家知识产权局办公室发布《关于推广实施企业运营类专利导航项目的通知》，有效发挥专利信息导航作用，支撑企业竞争力提升、促进企业创新发展。2021年6月，用于指导规范专利导航工作的《专利导航指南》（GB/T39551-2020）系列国家标准正式实施。专利导航从最初为产业发展服务，之后运用模式越来越丰富，更多的应用场景被发掘。
国家知识产权局专利管理司发布的《专利导航规划项目第一阶段技术要点（暂行）》以区域产业专利导航分析为例，分为产业发展方向导航模块、区域产业发展定位模块和产业发展路径导航模块。产业发展方向导航模块要以全景模式揭示产业发展的整体趋势与基本方向，区域产业发展定位模块要以近景模式聚焦实验区相关产业在全球产业链的基本位置，区域产业发展路径导航模块要以远景模式绘制实验区产业发展当前定位与产业发展规划目标之间的具体路径。构建了专利导航的基本模型“方向-定位-路径”，揭示了专利导航如何像现实生活中的地图导航一样为决策提供指引。
《专利导航指南》（GB/T39551.１-2020）定义的专利导航，是指在宏观决策、产业规划、企业经营和创新活动中，以专利数据为核心深度融合各类数据资源，全景式分析区域发展定位、产业竞争格局、企业经营决策和技术创新方向，服务创新资源有效配置，提高决策精准度和科学性的新型专利信息应用模式。并列举了五类专项，各类专利导航之间相互支撑、互为补充，推动专利导航融入各类主体创新决策过程：
区域规划类专利导航：支撑区域规划决策的专利导航。
产业规划类专利导航：支撑产业创新发展规划决策的专利导航。
企业经营类专利导航：支撑企业投资并购、上市、技术创新、产品开发等经营活动决策的专利导航。
研发活动类专利导航：支撑研发立项评价、辅助研发过程决策的专利导航。
人才管理类专利导航：支撑人才遴选、人才评价等人才管理决策的专利导航。
二、专利导航与其他分析的关系
除了专利导航，我们常见的分析还有情报分析、专利分析、专利侵权风险分析、专利预警分析、FTO分析等。他们之间的关系可以用下图表示：
情报分析是通过对全源数据进行综合、评估、分析和解读，将处理过的信息转化为情报以满足已知或预期用户需求的过程。理论上，情报一般是有一定价值的信息，情报属于信息，信息范畴要大于情报，因为有的信息并不属于情报。但学术上，情报通常被赋予更广泛的概念，所以情报分析亦称信息分析。
专利分析是指通过对相关技术领域的专利信息进行检索和分析，掌握竞争对手该领域专利布局，规避专利侵权风险，把握技术发展路线，选择技术突破方向，从而为科技进步、产业规划和政府决策提供客观依据。专利分析必然包含对专利信息的分析，而情报分析包含的可能是对政治、经济、军事、科技、文化、社会等方面信息的分析，而不一定包含对专利信息的分析，所以情报分析范畴要大于专利分析。
专利导航是以专利数据为核心深度融合各类数据资源，也会涉及到对专利分析，但又不完全只是专利分析，而是将专利分析与产业、技术、市场等深度融合。所以，专利导航可以看做专利分析的特殊形式。一般的专利查新检索分析、专利无效检索分析、专利预警分析等专利分析不属于专利导航本身，因为这些专利分析一般依赖于专利信息本身，并没有与产业、技术、市场等深度融合。随着专利导航内涵的延伸，更多的专利分析成为专利导航的组成部分。大部分的专利分析也逐渐不仅仅只分析专利信息，使专利导航和专利分析的概念和界限变得模糊。整体来看，专利分析范畴要大于专利导航。
专利侵权风险分析是指针对某一技术或产品，检索相关的专利文献，评估是否存在侵犯他人专利权风险的分析。这就包括了专利预警分析和FTO分析。专利预警分析是指通过对专利文献等资料进行搜索、整理、分析，预测和研判技术或产品对专利的侵权风险，并及时发出警报的分析。FTO分析（Freedom to Operate）又称专利自由实施分析，是指技术实施人在不侵犯他人专利权的情况下能否对技术自由使用和实施，技术或者产品是否有专利侵权风险的分析。专利预警分析一般是在技术尚未成熟阶段，通过风险预警避免后续研发的潜在风险，通常要对专利信息的分析更全面。FTO分析一般是在技术定型阶段，通过分析避免产品上市、出口、参展等风险，通常针对的是更具体的技术方案。专利预警分析和FTO分析从前后端对专利侵权风险进行全面把关。一般的专利侵权风险分析不属于专利导航，若专利侵权风险分析与产业、技术、市场等深度融合，即可属于专利侵权风险分析，也可属于专利导航，所以二者并非绝对割裂的，特别是专利导航往往会吸收专利侵权风险分析作为组成部分。
三、专利导航常用的分析模块
（一）调查分析
1.政策调查分析
分析主要国家/地区的产业技术、区域布局、环保、外贸、金融与税收等政策对某一产业/行业/技术的影响。
2.市场环境调查分析
分析主要国家/地区的政治、法律、经济、社会文化、地理、市场竞争等环境对某一产业/行业/技术的影响。
3.产业调查分析
分析主要国家/地区产业发展现况、布局、规模、优劣势、上中下游产业链、竞争或联盟关系等。
4.企业调查分析
从销售、研发、生产、物流、采购、财务、人力、信息、产品技术、竞争联盟、股权架构等方面分析目标企业，并分析企业专利状况等。
5.特定产品/技术调查分析
分析主要产品/技术的定义和概况、产业位置、技术分支和技术难点、市场和需求、竞争和联盟情况、发展历程、趋势和前景、应用情况等。
6.产品/技术结构调查分析
技术结构按照产品结构、制程、方法、应用等拆解，产品结构继续按照系统、模块、组件拆解，分析产品/技术价值节点。
7.特定专利调查分析
分析说明书和权利要求书，了解技术内容；从保护范围、可规避性、可替代性、依赖性等分析专利技术价值，从无效可能性、同族数、剩余保护期限等分析专利法律价值；从运营情况和市场前景等分析专利经济价值。
（二）趋势分析
1.专利申请趋势分析
分析某技术内容、某人(单位）、某地域单独或组合限定下，所有专利或各类型专利的专利申请量/授权量/授权率随时间变化的趋势。
比较某技术内容、某人(单位）单独或组合限定下或无限定下各地域，某技术内容、某地域单独或组合限定下或无限定下各人(单位），某地域、某人(单位）单独或组合限定下或无限定下各技术内容，专利申请量/授权量/授权率随时间变化的趋势。
分析某技术内容IPC数量、某技术内容申请人数量随时间变化的趋势。
比较某技术内容各地域首次申请的专利申请量随时间变化的趋势。
2.技术生命周期分析
分析某技术处于导入期-成长期-成熟期-衰退期具体的发展阶段。
3.专利集中度趋势分析
在某技术内容、某地域单独或组合限定下，专利在人(单位）方面的集中程度的变化趋势。
（三）构成分析
1.技术构成分析
某技术内容、某人(单位）、某地域单独或组合限定下，各技术分支专利申请量/授权量占比。
比较某技术内容、某人(单位）单独或组合限定下或无限定下各地域，某技术内容、某地域单独或组合限定下或无限定下各人(单位），某地域、某人(单位）单独或组合限定下或无限定下各技术内容，分析各技术分支专利申请量/授权量占比。
2.人(单位）构成分析
某技术内容、某地域单独或组合限定下或无限定下，各申请人单独和共同研发、申请人类型、申请人、专利权人、发明人（设计人）、专利代理机构、专利代理人专利申请量/授权量比例分析。
比较某技术内容限定下或无限定下各地域，某地域限定下或无限定下各技术内容，各申请人单独和共同研发、申请人类型、申请人、专利权人、发明人（设计人）、专利代理机构、专利代理人专利申请量/授权量比例。
3.地域构成分析
某技术内容、某人(单位）单独或组合限定下或无限定下，各地域专利申请量/授权量占比。
4.技术来源地和目标地分析
了解某技术中来自各地域专利申请比例、某技术中各地域受理专利申请比例。
5.专利类型构成分析
某技术内容、某人(单位）、某地域单独或组合限定下或无需限定，发明、实用新型、外观设计专利申请量/授权量比例分析。
比较某技术内容、某人(单位）单独或组合限定下或无限定下各地域，某技术内容、某地域单独或组合限定下或无限定下各人(单位），某地域、某人(单位）单独或组合限定下或无限定下各技术内容，发明、实用新型、外观设计专利申请量/授权量比例。
6.专利有效性构成分析
某技术内容、某人(单位）、某地域、某时间段单独或组合限定下或无限定下，专利有效、专利审中和专利失效比例分析。
比较某技术内容、某人(单位）、某时间段单独或组合限定下或无限定下各地域，某技术内容、某地域、某时间段单独或组合限定下或无限定下各人(单位），某地域、某人(单位）、某时间段单独或组合限定下或无限定下各技术内容，专利有效、专利审中和专利失效比例分析。
专利有效对应的法律状态有专利授权、专利权利恢复和专利部分无效。专利审中对应的法律状态有专利公开和专利实质审查。专利失效对应的法律状态有专利未缴年费、专利期限届满、专利撤回、专利驳回、专利放弃、专利避免重复授权、专利全部无效。在以上基础上可以继续细化分析。
（四）排序分析
1.技术分支排序分析
某技术内容、某人(单位）、某地域单独或组合限定下，各技术分支专利申请量/授权量排序以及排序随时间的变化趋势。
某技术内容、某人(单位）、某地域单独或组合限定下，专利IPC排序以及排序随时间的变化趋势或各技术分支IPC排序。
2.人(单位）排序分析
某技术内容、某地域单独或组合限定下或无限定下，申请人、专利权人、发明人（设计人）、专利代理机构、专利代理人专利申请量/授权量排序分析；申请人在某技术内容、某地域单独或组合限定下或无限定下，发明人（设计人）、专利代理机构、专利代理人专利申请量/授权量排序；专利代理机构在某技术内容、某地域单独或组合限定下或无限定下，申请人、发明人（设计人）、专利代理人专利申请量/授权量排序。
3.地域排序分析
某技术内容、某人(单位）单独或组合限定下或无限定下，各地域专利申请量/授权量排序。
（五）其他分析
1.技术功效分析
分析专利在技术-功效两个维度上的分布情况，了解行业专利分布的空白点和研究热点。
2.专利引证分析
了解某专利技术的引证关系，深入理解专利技术，梳理专利技术的演进历史，发现专利布局方向。
了解某专利技术引证关系中的专利申请人情况，发现合作者和竞争对手。
3.专利运营分析
某技术内容、某人(单位）、某地域单独或组合限定下，诉讼、转让、许可、质押、保全、复审、无效、形成标准等专利运营情况。
4.失效专利分析
了解某技术中未缴年费、专利期限届满、专利撤回、专利驳回、专利放弃、专利避免重复授权、专利无效等专利，寻找可直接利用的技术点。
5.核心专利分析
综合考虑某技术中发生诉讼、转让、许可、质押、保全、复审、无效、形成标准等专利以及被引次数高、同族数量多、维持年限久、说明书页数多、权利要求项数多、独立权利要求项数多、独立权利要求字数短的专利，挖掘核心专利。
四、专利导航工作流程
（一）专利导航前期准备
1.确定项目需求
根据实际项目内容及业务需求展开交流，可以以资料调研、专家访谈、座谈研讨等方式，收集项目需求素材，对需求素材进行甄别、提炼、分析，形成明确的任务需求：支撑区域规划、产业规划、企业经营、研发活动、人才管理等，形成共识后下达任务需求，提供专利导航服务。
2.选定项目负责人及成员
根据项目的目标、复杂程度、实施特点等因素，确定项目负责人。项目负责人根据项目需求，从领域、从业经验、人员数量等方面，确定成员。明确各成员在信息采集、数据处理、专利导航分析、质量控制、项目管理方面的分工。
3.制定工作计划表
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工作项 |
具体内容 |
完成时间 |
投入人员 |
花费工时 |
工时单价 |
预计费用 |
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信息采集 |
开展信息检索，采集相关信息 |
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高级： 中级： 初级： |
高级： 中级： 初级： |
高级： 中级： 初级： |
…… |
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数据处理 |
将信息通过清洗、筛选、标引等方式进行整理 |
…… |
…… |
…… |
…… |
…… |
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导航分析 |
挖掘数据关联关系，进行定量、定性分析和可视化呈现 |
…… |
…… |
…… |
…… |
…… |
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成果产出 |
分析报告和数据集 |
…… |
…… |
…… |
…… |
…… |
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成果验收 |
解读成果、评价成果和协助运用 |
…… |
…… |
…… |
…… |
…… |
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总计 |
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…… |
…… |
…… |
…… |
…… |
4.明确质量要求
在信息采集数据来源可靠，符合时效性要求，数据全面准确；数据处理准确、规范、有效；导航分析有效、恰当、可靠；成果产出系统、科学、规范；服务过程准时、及时等方面细化质量要求。
（二）专利导航信息采集阶段
1.明确检索的信息
明确我们想要检索的信息与其他信息相比具有的一项或数项区别之处，从而可以通过这些信息特征的限定，从海量信息中快速寻找到我们想要的某一类信息，提高检索效率。
2.选择检索资源，圈定数据入口
专利信息检索可能会涉及中文专利文献、外文专利文献，有时为了实现检索目标还需要对非专利文献进行检索，例如国内外科技图书、期刊、学位论文、标准/协议、索引工具及手册等。
3.确定技术主题，提炼检索要素
我们检索技术内容时要分析其中蕴含的技术方案，以技术方案作为检索主题，然后提炼检索要素。
4.初步检索，完善检索要素表
我们可以用关键词、发明名称、发明人等检索入口在机检数据库中，初步检索尝试，帮我们更好的理解技术主题、可能的中外文关键词、分类号，还可以利用国际专利分类表寻找分类号，完善检索要素表。
5.块检索，构建检索式
一个基本检索要素的不同表达方式构造成块，结合技术的主题的特点和检索情况，运用逻辑运算符对块进行组合构建检索式。首先采用全要素组合检索，如果未查找到想要的专利文献，则可以分组组合检索，最后还可以对单个要素进行检索。
6.追踪检索，扩展相关文献数量
当我们找到一个较为相关的专利文献时，可以以此为基础，通过该专利文献的同族、发明人、申请人、引用和被引用等关系，进一步追踪检索，扩展相关文献数量，可能会增加找到专利文献的机会。
7.检索式动态调整，修正和降噪
在检索过程中，通过快速浏览专利文献，可能会发现与我们想要的专利文献相距甚远，这时，需要对检索式进行动态调整，不断尝试。我们通过改变、增加或减少基本检索要素及其表达方式、要限定的专利信息特征，不断修正检索式，提高检索命中率并降低噪音。
8.评估检索结果和终止检索
当我们要找批量的目标专利文献时，例如技术主题检索，评估检索结果的指标主要是查全率和查准率。查全率指的是检索出的相关专利文件中占所有相关专利文件的比例，查准率指的是检索出的专利文献中相关专利的比例。查准是建立在查全的基础上，查全率越高则目标文献覆盖面越广，遗漏越少，查准率越高则目标文献高度匹配，噪音越少。查全率和查准率达到要求，可以考虑检索终止。
（三）专利导航数据处理阶段
1.数据去重去噪
数据去重指通过一定的手段或方式从原始数据记录中删除重复数据的过程。例如，发明专利申请在不同程序中存在公布或公告两种专利文献，实质上是一件专利申请，一般需要进行去重处理。
数据去噪指通过一定的手段或方式从去重后的数据记录中筛选、删除与检索目标主题不相关的专利数据的过程。
数据去重去噪为得到客观、真实、准确的分析结论提供可靠依据。
2.数据项规范化
数据项规范化通常要了解数据的格式和内容，然后按照需要对数据进行转换，使其成为方便机器处理的格式。
3.数据标引
数据标引是指根据不同的目标，对原始数据中的记录加入相应的标识，从而增加额外的数据项来进行特定检索、分析的过程。例如，对规范后的专利数据增加技术分支、技术功效等标识。数据标引提高专利分析的效率和深度。
（四）专利导航分析阶段
根据项目需要进行定性、定量及组合分析，可参考第三章调取专利导航常用的分析模块，建立专利导航分析模型，得出专利导航的决策建议。
（五）成果产出
1.分析报告
分析报告包括前置结论和建议、项目需求分析、信息采集范围及策略、数据处理过程与方法、专利导航分析模型和分析过程。
2.数据集
专利导航数据处理阶段形成的数据。
（六）成果验收
交付成果，并进行成果解读。组织人员验收，按照项目目标、内容要求、完成时间、费用、态度、质量要求等进行成果评价，不符合要求的进行返工修改，符合要求的结算费用。在售后方面，需要协助成果的运用。
本文作者：梅安石
