1、大数据深度分析、发掘美国、中国专利信息,大数据分析为什么,大数据核心是数据的相关性！专利文本内容都不可计算！专利文本内容都必须人工阅读来理解！,现有专利分析以专利号为分析精度单位；文本间都是离散、孤立、互不相关！,800万组技术特征结构化表示930万中国专利申请、授权文本,800万个知识型传感器延伸每一篇专利文本,大数据分析拓展分析深度/广度,大数据分析就是在现有分析方法上架设了，一个800万倍显微镜，可以进行更深、更细微层次的系统性分析；一个800万倍放大镜，可以进行更广、更宽视角的技术领域大布局分析；通过复杂计算，发现隐藏在大数据中的各种潜在相关模式，而这些淹没在近与无穷的大数据中的相关模
2、式是无法被人通过有限的检索策略与传统分析方法发现！,大数据分析IBM美国专利,. IBM，专利管理，国际著名；. 20个大数据分析变量，量化分析IBM专利库；. 与传统最多2个分析视角不同，大数据分析20个变量，20个分析视角，无限分析组合；(IBM去重后共120,807美国授权、申请),2008年非正常申请,专利度1的无效率比正常高出22倍,我们发现IBM专利于2008年出现故障，发生903篇专利度为1；这些专利以比正常高出22倍被放弃；以此为戒，IBM从此严格管理专利申请的专利度，从2008年的20/18/1，一改为连续4年20/25/18。,SONY-top3-apd-acc,2005,
3、SONY申请出废品,专利度1的无效率为正常一倍,精确量化世界专利质量,大数据分析，我们发现2个指标可精确量化评估专利质量，专利度：申请保护专利权个数，为越大越好；特征度：技术限制特征数，为越小越好；其中，特征度是根据Patentics语义模型计算获得，中文模型表示全部中国专利全文，共800万维度；英文模型表示全部世界专利全文，共656万维度；高精度语义特征向量表示；,特征度-描述人类创新的本征量,描述人类发明创新可以量化！创新量化与语言无关！创新量化是个正态分布！正态分布可以控制的！,质量控制，关注纂写这些专利的代理,关注这些专利，可能原创性高,质量控制，关注纂写这些专利的代理,现有专利质量管
4、理：今天u1，u2申请x1，x2篇，3年后u1驳回、撤回率都高于u2，只能换u1，但申请人的申请全报废了；Patentics专利质量管理：今天u1代理申请x1篇专利度为m1，特征度为n1，u2代理申请x2篇专利度为m2，特征度为n2的专利，其中m2m1，n2n1，而且，m2，n2都优于行业(IPC小组)标准，m1，n1都低于行业(IPC小组)标准，u2优于u1，考虑接受u2，要求u1重新返工，直至合格为止；,美国专利-年度-专利度-特征度,特征度从21.28-14.83,专利度从8.73-17.62,大数据分析发现美国创新发明质量逐年上升，主要体现在专利度上升，特征度下降,世界科技创新大趋势：
5、专利度上升(应用从单一到多样)特征度下降(限制从复杂到简单),美国按年-专利度-特征度,大数据分析进入中国的外国专利,isd/1984-2014 andnot ns/中国，得所有国外进入中国专利申请，为1,314,179;isd/1984-2014 andnot ns/中国 and fmdb/us and o/pat，得所有国外进入中国的美国同族，为1,441,245;极大部分国外进入中国的申请，都是通过美国进入中国的；松下美国申请与中国申请按代理分组,松下在中国申请的美国同族专利39888篇,松下在中国申请41505篇,中英文专利大数据分析,131万中国同族申请,美国同族英文表示,相同发明采
6、用中、英文表示,具有相同发明(131万/144万)，通过大数据分析得，进入中国申请采用中文表示： 专利度：17.23； 特征度：16.68；美国申请采用英文表示； 专利度：17.97； 特征度：16.63；证明专利质量指标与语言表示无关，是本征量！,144万美国同族申请,相同发明采用中、英文表示,中、英文专利审查大数据分析,中国申请文本/中国授权文本1,442,556篇，通过大数据分析得，申请文本(审查前)： 专利度：11.53； 特征度：19.99；授权文本(审查后)： 专利度：8.86； 特征度：25.59；中国审查质量量化专利度降2.67；特征度(限制)增5.6,美国申请文本/美国授权文
7、本1,835,661篇，通过大数据分析得，申请文本(审查前) : 专利度：21.24； 特征度：14.66；授权文本(审查后) : 专利度：17.14； 特征度：17.99；美国审查质量量化专利度降4.15；特征度(限制)增3.33,结论：中国审查要比美国审查严格,2003-2014中美授权大数据分析三组专利对比分析: 1. 231万美国专利； 2. 国外进入中国56万中国专利； 3. 国内79万中国专利大数据分析变量公开年/专利度TOP32003-2014按年，根据专利度分类，统计前3位最多数量的专利度；美国从开始就是专利度20为最多(主要是欧美申请人)，而早期日本申请人以10个居多，201
8、0年开始，专利度提高成趋势，20、18、19为最前3位；,20个专利度基本都是欧美公司,早期10个左右专利度都是日本公司居多,国外进入中国，10个左右专利度为最多,国内，1个专利度为最多,专利度与无效率成反比,特征度高,专利度趋势增大,专利度趋势减小,国外进入中国授权： 国内授权：,2011-2014生产专利度1的专利的前5代理与申请人,2011-2014专利度为1的国内申请分析,2011-2014发明申请中专利度为1共有166,414篇；已审查结案47,879篇，其中授权17,475篇；授权率17475/47879=36.5%;还有118,535申请待审；按36.5%授权率，估计43,265
9、篇将被授权；,2011-2014专利度为1的国内申请分析,专利度为1申请文本：17,475篇、特征度43.12；专利度为1授权文本 ：17,339篇、特征度45.65；专利度为5申请文本：23,309篇、特征度25.20；专利度为5授权文本： 17,339篇、特征度34.33；没有被授权专利度为1申请文本：30,404篇、特征度22.4。,国内、国外、美国授权特征度比较,2000-2014国内授权发明专利823,269篇，特征度发散；2000-2014国外进入中国授权619,416篇，特征度稳定；2000-2014国外进入中国授权在美国同族545,405篇，特征度稳定；中美审查比较，中国更严格
10、，相同发明，在中国授权要比在美国授权的特征度(限制)多2.5；,大数据分析下的专利质量控制,借助大数据分析，我们可以对国家、地区、行业、企业、代理的专利信息进行无限细分、深度剖析；就像生产线上产品，每一件专利从申请-引用-授权-被引用-维持-过期，采用多组数值化指标，进行精细管理、监视；数值化指标可按技术领域监控，如H04L的国内申请的行业标准为10.47/21.43，国外进入中国21.2/15.75，美国20.54/16.19;一旦发现大幅偏离标准，就应该拒绝接受废品，而不是最后报废成品！,大数据分析华为代理管理策略,华为花费巨资在专利管理，特别是根据代理申请的一些指标确定代理取舍；风险是要
11、等到代理性能下降，往往损失已经造成；大数据分析试图通过计算来预测华为代理取舍策略；被大数据分析标出浅红色块的代理，基本都被华为舍去；任何用户包括申请人、代理所只需大数据分析实时监视申请、OA质量，提前采取措施，避免损失，保证质量！,华为国际分类小组前10 与中兴竞争分析,专利的“再发明”,通过大数据分析，我们可以对专利信息进行无限细分、挖掘；我们发现许多按现有申请、授权形式是没有价值的专利(专利度低，特征度高)，其本身发明内容非常有价值；例如，IBM报废的903件专利，许多都是非常有价值的发明，问题是人工纂写等错误导致专利报废；如果将这些专利挖掘出来，对这些专利的发明内容进行重组，进行“再发明
12、”，例如，分拆权利项与特征度；不用考虑授权、有效与否，因为这些专利太复杂，不可能侵权;除了分析自己的专利库外，一定分析竞争对手、行业的“报废”专利；大数据分析下的专利挖掘，真正实现变“废”为宝！,通信领域H04L，2012-2014共授权29,599篇，其中平均专利度为11.72，平均特征度为28.45；按特征度分组，20/19/18/17/21个特征度为最多，其中20特征度的平均专利度13.39；我们分析，29,599篇授权中，有1,296篇的专利度为1，都是高校；其中南京邮电大学为最多，有74篇，平均特征度70.9，按特征度分组，55/63/46为最多3组;浙江大学52篇，平均特征度60.
13、21，特征度48/41/47;清华大学41篇，平均特征度76.67，有2篇特征度高达106。1,296篇专利发明内容先进，一般公司无法与之相比，值得“再发明”！,大数据无缝集成分析中、美专利交易,Patentics无缝集成全部、最新美国专利交易数据；如，全部美国专利留置(Lien)共85,576篇；全部美国专利质押(Collateral)共145,312 篇；全部美国专利贷款(Loan)共31,369篇;全部美国专利担保(Security)共 665,189篇；例如，有280件专利通过留置方式被Apple购买；,每一项交易,普通检索式就可获知所有交易细节,分析中国专利许可,Patentics无
14、缝集成全部、最新中国专利法律数据；如，全部中国专利发生专利许可交易(普通许可、独占许可)共89,156篇，其中国外公司让与许可共5,174篇；其中，最大让与申请人前三位是，日立(746篇)、三星(217)、松下(212)最大受让申请人为京东方，共受让680篇，其中受让日立665篇；,京东方受让专利680篇,最大让与人日立、佳能等,tcl受让专利189篇,分析680篇许可专利的技术聚类，可以窥视京东方专利布局与意图,最大让与人三星、松下等,中国专利交易,全部中国专利(实用、发明)发生专利权转移共341,873篇，其中国内申请人为256,469篇，国外申请人为85,404篇;其中，发明专利权转移共
15、202,721篇，其中国外申请人共转移84,369篇，除去公司内部转移20,561篇，实际发生专利权转移63,808；国内申请人进行专利权转移较少。,NXP受让1455篇中国发明,高通受让405篇中国发明专利，主要让与申请人列表,诺基亚、惠普是主要让与方,Apple专利购买策略,Apple用申请人Apple申请与iphone相关核心专利UCL/455共有1,194篇; ann/apple and ccl/455Apple通过购买专利方式，得455分类专利1,009篇;lsann/apple and ccl/455 andnot ann/apple所以，仅用申请人Apple检索，漏检一半，正确检
16、索，得2203篇;lsann/apple or ann/apple and ccl/455,Apple专利购买策略,发现被引用最多（1065），的确是触控原创专利，2发明人是原创发明人,2007年引入iPhone时，已经被Apple购得,从申请标题看，新发明申请人Martisauskas的新发明，很可能就是Apple新一代iPhone的新创新,Apple2007年买了专利，现在还在买什么？,549篇专利都被Apple买了，但没有一篇通过现有检索系统能检索到,从申请标题看，新发明申请人Martisauskas的新发明，很可能就是Apple新一代iPhone的新创新,原创发明人ELIAS与新发明人
17、Martisauskas共同申请新的专利,原来新发明人Martisauskas的新申请也被Apple买了,美国-被引用-公开年度-趋势,美国-CCL514-被引用-公开年度-趋势,中、美专利TOP10申请人分析,美国,国外进入中国,国内,专利度/特征度是本征不变量，可以量化世界创新知识的流动！如，松下电工在美国申请与进入中国申请的专利度/特征度分别为， 12.41/17.78(英文) 13.33/17.5(中文),英文,中文,US-TOP-20-Assignees-University-ACC,US-TOP-20-Assignees-University-TCC,中国-前20-企业-大学-专利
18、度,中国-前20-企业-大学-特征度,中国30省份-状况,授权-国内前10国际分类小组-国外进入中国发明国际分类小组,点击搜索对应专利,授权-国内前10国际分类小组-国外进入中国发明国际分类小组-数量,授权-国外进入中国发明国际分类小组-国内前10国际分类小组,授权-国外进入中国发明国际分类小组-国内前10国际分类小组数量,点击搜索对应专利,华为发明前10国际分类小组-中兴国际分类小组,同时比对,自动生成比对检索式,自动生成比对检索式,华为发明前10国际分类小组-中兴国际分类小组数量,中兴发明前10国际分类小组-华为国际分类小组,点击搜索对应专利,中兴发明前10国际分类小组-华为国际分类小组数
19、量,国内-发明申请-申请年度-数量分布,专利度从5.89-6.8,特征度从15.47-22.22,国外进入中国-发明申请-申请年度-数量分布,专利度从11.52-15.65,特征度从20.17-16.78,大数据分析美国专利,美国授权、申请全文9,026,117篇（2014.08.19），其中,isd/1970-2014 and ns/nn and o/pat,isd/1970-2014 and ns/nn and o/pat and fmdb/wo,分析命令,大数据分析中国专利,中国申请全文7,805,243（2014.08.27），其中,isd/1984-2014 and ns/nn,isd/1970-2014 and ns/nn and fmdb/wo,分析命令,
