引 言
在數(shù)字化浪潮下，算法成為各行業(yè)發(fā)展的重要引擎。互聯(lián)網(wǎng)領域，谷歌 PageRank 算法精準排序搜索結果，亞馬遜、Netflix 的協(xié)同過濾算法優(yōu)化推薦;金融領域，風險評估與投資組合優(yōu)化算法，助力機構和投資者把控風險、平衡收益。
算法的廣泛應用加劇了市場競爭，專利布局成為企業(yè)制勝法寶。華為在 5G 通信技術的專利布局構筑起技術壁壘，使其在全球 5G 市場獨占鰲頭;蘋果憑借智能手機多方面專利技術，實現(xiàn)差異化競爭，塑造高端品牌。
專利布局對企業(yè)而言，既是保護核心算法技術的盾牌，抵御侵權;也是戰(zhàn)略投資，助其占據(jù)市場有利地位，主導行業(yè)標準制定。同時，專利還能通過許可、轉讓轉化為經(jīng)濟效益，為企業(yè)發(fā)展提供資金支持。
洞察高價值專利：價值維度剖析
高價值專利的評判并非單一維度，而是一個考量技術、經(jīng)濟、戰(zhàn)略和法律等多個維度的綜合過程。在算法領域，這些維度又有著獨特的體現(xiàn)。
1. 技術維度：創(chuàng)新與實用的融合
從技術維度上看，高價值的算法專利主要體現(xiàn)在創(chuàng)新性和實用性兩個關鍵要素。
創(chuàng)新性是算法專利的核心競爭力。它意味著該算法在技術上實現(xiàn)了重大突破，如提出全新架構或顯著改進現(xiàn)有算法，解決了行業(yè)長期難題。谷歌的PageRank算法便是典型例子，它通過分析網(wǎng)頁鏈接關系評估網(wǎng)頁重要性，為搜索引擎技術帶來革命性變革，極大提升了搜索結果的相關性和質(zhì)量。
實用性同樣關鍵。高價值的算法專利應能切實解決實際問題，具備廣闊應用前景。以圖像識別算法為例，那些能在復雜場景下準確識別物體、人物，并廣泛應用于安防監(jiān)控、自動駕駛、醫(yī)療影像診斷等領域的算法專利，展現(xiàn)了強大的實用性。這些專利不僅推動技術進步，還為企業(yè)創(chuàng)造巨大商業(yè)價值。
2. 經(jīng)濟維度：價值的直接體現(xiàn)
經(jīng)濟維度是高價值專利最直接的體現(xiàn)。高價值算法專利的經(jīng)濟價值主要體現(xiàn)在三個方面：
（1）直接應用
企業(yè)可將專利技術轉化為競爭力，推出優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品或服務，直接帶來銷售收益。比如，電商平臺利用個性化推薦算法專利，精準推薦商品，提升用戶購買轉化率，增加銷售額。
（2）許可使用
企業(yè)通過許可其他企業(yè)使用其算法專利，獲取許可費用。如高通在通信領域，通過向手機制造商許可專利技術，每年獲得巨額收入。隨著算法技術發(fā)展，其許可市場愈發(fā)活躍。
（3）質(zhì)押融資
高價值算法專利可作為企業(yè)資產(chǎn)質(zhì)押融資，支持企業(yè)發(fā)展。一些科技初創(chuàng)企業(yè)雖有先進算法技術和專利，但資金不足，通過質(zhì)押專利獲得融資，實現(xiàn)快速發(fā)展。
3. 戰(zhàn)略維度：布局未來的關鍵
在戰(zhàn)略維度上，高價值算法專利與企業(yè)布局緊密相關，主要體現(xiàn)在：
（1）搶占市場先機
高價值算法專利是企業(yè)新興技術領域布局的關鍵，助力搶占市場先機，獲取競爭優(yōu)勢。如人工智能領域，提前布局深度學習算法專利的企業(yè)在市場競爭中占據(jù)有利地位。英偉達因深度學習算法和GPU技術的大量專利布局，在人工智能計算領域成為領導者，為自動駕駛、智能安防等應用領域發(fā)展奠定基礎。
（2）助力戰(zhàn)略擴張
具有戰(zhàn)略價值的算法專利可作為企業(yè)市場競爭的談判籌碼，用于技術合作、并購等。合作談判中，擁有核心算法專利的企業(yè)能獲更有利條件;并購中，專利資產(chǎn)能增加企業(yè)估值，支撐戰(zhàn)略擴張。
4. 法律維度：權利的堅實保障
在算法專利的法律維度中，高價值專利需具備清晰合理的權利要求和高穩(wěn)定性。權利要求書要準確、清晰地界定專利保護范圍，既不過寬也不過窄。在算法專利中，需準確描述算法的核心步驟、輸入輸出關系及技術效果，確保保護范圍合理有效。穩(wěn)定性方面，經(jīng)嚴格審查授權的算法專利，具有較強法律效力，能在侵權訴訟等法律程序中經(jīng)受考驗。在算法領域，技術快速發(fā)展和市場競爭加劇，專利侵權糾紛增多，只有高穩(wěn)定性的專利，才能為企業(yè)的技術創(chuàng)新成果提供可靠法律保護。例如，在涉及算法專利侵權的案件中，法院會對專利的權利要求進行嚴格審查，只有那些權利要求清晰、穩(wěn)定的專利，才能得到有效的保護，維護專利權人的合法權益。
高價值專利的布局策略
1. 產(chǎn)業(yè)鏈視角：上下游全方位覆蓋
在算法領域實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈專利布局，需覆蓋基礎算法研發(fā)、硬件適配、數(shù)據(jù)訓練、場景應用等關鍵環(huán)節(jié)。下面以特斯拉自動駕駛算法相關專利為例，拆解其如何通過系統(tǒng)化布局構建技術護城河。
首先，在基礎算法層面構建核心技術壁壘。例如，在感知算法領域，特斯拉2019年申請了專利US20200132457A1.該專利采用時空對齊算法消除各種傳感器之間的誤差，并通過深度學習生成3D環(huán)境模型，從而實現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)的高效融合，突破單一傳感器局限，奠定自動駕駛感知層基礎。又例如，在決策算法領域，特斯拉2020年又申請了專利US20210129821A1.該專利引入博弈論算法處理復雜交通場景，基于車輛動力學模型預測路徑，以實現(xiàn)實時路徑規(guī)劃，覆蓋從算法理論到工程落地的完整技術鏈。
并且，在硬件適配層實現(xiàn)算法與芯片深度耦合。例如，特斯拉2021年申請了專利US20220091783A1.該專利通過對芯片的NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡處理器)架構進行定制級優(yōu)化，以實現(xiàn)硬件級支持卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的并行計算，能效比可提升40%，從而實現(xiàn)算法專利與硬件專利形成“軟硬協(xié)同”保護格局。又例如，特斯拉2021年還申請了專利CN113190945A，該專利基于特征點匹配的自動標定算法來動態(tài)補償溫度漂移誤差，提高了傳感器標定和校準效率，拓展了傳感器的應用領域，如可以覆蓋傳感器制造到車載集成的關鍵技術節(jié)點。
以及，在數(shù)據(jù)訓練層面，改進數(shù)據(jù)采集、仿真模型等，以構建算法進化閉環(huán)。例如，特斯拉2019年申請了專利US20200348663A1.該專利通過對百萬級車輛實時上傳駕駛數(shù)據(jù)，自動化標注異常場景(如緊急避讓)，支持增量式模型訓練，從而建立數(shù)據(jù)采集-訓練-部署的專利閉環(huán)，大大提高了自動駕駛模型的訓練和部署的時效性。此外，特斯拉2020年還申請了專利EP3893165A1.該專利引入了基于真實事故數(shù)據(jù)生成虛擬場景，引入對抗生成網(wǎng)絡(GAN)增強測試覆蓋率的仿真訓練系統(tǒng)，減少90%實車測試成本，覆蓋算法訓練工具鏈關鍵環(huán)節(jié)，可大大提高自動駕駛車輛的測試效率。
此外，在應用場景層，錨定自動駕駛的各種應用場景，鎖定商業(yè)化落地。例如，特斯拉2021年申請了專利WO2022072764A1.該專利模擬人類駕駛社交行為(如禮讓手勢識別)，且基于強化學習優(yōu)化通行效率，可支持復雜路口無保護左轉，以針對城市道路這一特定駕駛場景構建專利壁壘。又例如，特斯拉2022年申請了專利KR1020220034567A，該專利保護車輛可自主預約充電樁并規(guī)劃路徑，并可以動態(tài)調(diào)整充電策略(基于電價/電池健康度)，從而實現(xiàn)與電網(wǎng)需求響應系統(tǒng)聯(lián)動，以應對充電聯(lián)動場景，且可以延伸至能源管理領域，構建生態(tài)級專利組合。
綜上，特斯拉通過縱向穿透方式，從基礎算法(感知-決策-控制)到應用場景(城市道路-高速-充電)都布局了專利，以覆蓋技術演進全生命周期，通過橫向擴展方式，每項核心技術均布局芯片適配、數(shù)據(jù)訓練、測試驗證等配套專利，形成“核心專利+衛(wèi)星專利”矩陣，從而實現(xiàn)算法領域高價值專利的全產(chǎn)業(yè)鏈布局。
2. 地域布局：立足本土，放眼全球
企業(yè)在進行算法專利布局時，需結合國際化戰(zhàn)略，合理規(guī)劃地域布局。華為作為全球通信行業(yè)的領軍企業(yè)，其專利布局策略值得借鑒。
（1）本土市場布局
華為在國內(nèi)積極申請專利，在5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等領域積累了大量專利。截至2023年年底，華為專利申請數(shù)已連續(xù)七年(2017-2023年)位居第一，涵蓋通信、云計算、終端設備等多個領域，為其在國內(nèi)市場的發(fā)展提供了堅實的技術支撐。
（2）海外市場布局
在海外市場，華為根據(jù)目標市場的特點和需求，有針對性地進行專利布局：
在歐美等發(fā)達地區(qū)，鑒于這些地區(qū)對高速率、低延遲的通信有強烈需求，且通信基礎設施完善但競爭激烈。華為在這些地區(qū)重點布局5G標準必要專利，積極參與國際標準組織活動，將技術創(chuàng)新融入國際標準，通過標準必要專利構建強大的全球專利壁壘。
在新興市場國家，如印度、巴西、南非等，隨著數(shù)字化進程加速，對通信技術的需求日益增長。華為在這些國家積極申請專利，涵蓋基站建設技術到終端設備優(yōu)化技術等多個方面，為其業(yè)務拓展奠定堅實的知識產(chǎn)權基礎。
企業(yè)在進行算法專利布局時，應結合自身國際化戰(zhàn)略，合理規(guī)劃地域布局。在本土市場，要積極申請專利，保護技術創(chuàng)新成果;在海外市場，要根據(jù)目標市場的特點和需求，有針對性地進行專利布局，積極參與國際標準組織活動，構建強大的專利壁壘。
3. 構建完善的專利組合
專利組合是指企業(yè)將相互聯(lián)系又存在顯著區(qū)別的多個專利進行有效組合而形成的一個專利集合體。在算法領域，專利組合可以包括基礎算法專利、算法應用場景專利、算法優(yōu)化專利等不同類型的專利。以搜索引擎算法為例，基礎算法專利保護核心的搜索排序算法，應用算法專利則涵蓋了搜索結果展示、個性化推薦等應用場景下的算法，算法優(yōu)化專利則針對算法的效率提升、準確性改進等方面進行保護。
此外，算法的專利組合還可以包括不同類型和不同保護主題的專利組合，以覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈上下游所有涉及設計、制造、銷售、使用該算法相關的所有軟硬件部件/組件/設備的所有潛在的侵權方。例如，基礎算法和改進/替換算法可以申請方法和裝置發(fā)明專利，實現(xiàn)算法的裝置/設備還可以申請實用新型專利，算法相關的人機交互界面還可以申請外觀設計專利等。
通過構建完善的專利組合，企業(yè)可以實現(xiàn)對技術的全面保護。不同類型的專利相互配合，形成一個有機的整體，能夠有效防止競爭對手的侵權行為，提升企業(yè)的專利防御能力。同時，專利組合還可以作為企業(yè)進行專利許可、轉讓等運營活動的重要資產(chǎn)，為企業(yè)帶來經(jīng)濟收益。
高價值專利挖掘的實用策略
1. 深入研發(fā)過程，明確核心技術與次要創(chuàng)新點
在算法領域，確定核心技術是專利布局的基石。確定核心技術后，次要創(chuàng)新點的挖掘就顯得尤為重要。次要創(chuàng)新點可以從算法或硬件的改進、應用場景的拓展等方面入手。以下結合華為極化碼相關專利，分析其專利挖掘策略。
極化碼(Polar Code)作為5G通信標準中的關鍵技術之一，是華為在通信算法領域的重要突破。華為通過深入研發(fā)過程，明確核心技術與次要創(chuàng)新點，成功布局了一系列高價值專利。
首先，華為2015年申請了專利CN106656419A，保護極化碼構造與編解碼算法這一核心技術。該專利首先明確了極化碼的理論基礎(信道極化現(xiàn)象)，并圍繞其構造、編碼、譯碼等核心環(huán)節(jié)進行創(chuàng)新，提高了編碼效率。具體技術包括信道極化矩陣的構造、信息比特的選擇方法以及編碼器的實現(xiàn)，其中，信道極化矩陣構造是其核心技術點，基于該核心技術點，針對信道選擇策略進行優(yōu)化，提出了一種高效的信息比特選擇方法，形成專利保護。
在明確上述核心技術的基礎上，華為進一步挖掘了極化碼的次要創(chuàng)新點，包括性能優(yōu)化、硬件實現(xiàn)和實際應用場景的適配等，例如CN107294681A保護一種極化碼的譯碼優(yōu)化方法，通過改進譯碼算法(如SCL譯碼算法)的硬件實現(xiàn)，如譯碼路徑的剪枝策略、并行計算優(yōu)化以及硬件架構設計，降低了計算復雜度和功耗。
此外，華為還從極化碼與其他技術的融合的角度，將極化碼與其他通信技術(如MIMO、HARQ等)結合，進一步挖掘高價值專利。例如，專利CN108768618A提出了一種極化碼與混合自動重傳請求(HARQ)技術的結合方案，通過優(yōu)化重傳機制，如極化碼與HARQ的聯(lián)合設計、重傳數(shù)據(jù)的編碼方法以及接收端的譯碼策略等，提高了通信系統(tǒng)的可靠性。
可見，華為在極化碼領域的專利布局體現(xiàn)了從理論到應用的全面覆蓋策略。通過明確核心技術與次要創(chuàng)新點，華為不僅保護了極化碼的基礎理論，還針對實際應用中的具體問題提出了創(chuàng)新解決方案并加以保護。其專利挖掘策略如下：
●深入研發(fā)過程：從理論基礎出發(fā)，明確核心技術(如極化碼構造與編解碼算法)。
●識別次要創(chuàng)新點：圍繞性能優(yōu)化、硬件實現(xiàn)等工程問題，提出改進方案。
●技術擴展與融合：將極化碼與其他技術結合，拓展應用場景。
●全面專利布局：從理論到應用，形成多層次、多維度的專利保護網(wǎng)。
通過上述挖掘策略，華為不僅成功將極化碼推向5G標準，還在全球范圍內(nèi)構建了強大的專利壁壘，為其在通信領域的技術領先地位提供了有力支撐。
2. 分析現(xiàn)有專利與技術空白
在算法領域，分析現(xiàn)有專利與技術空白是挖掘高價值專利的重要策略。通過深入研究現(xiàn)有專利，識別技術發(fā)展的瓶頸和未解決的問題，以找到創(chuàng)新的突破口。
以下以深度學習模型壓縮領域為例，結合具體專利，說明如何通過分析現(xiàn)有專利與技術空白挖掘高價值專利。
深度學習模型壓縮技術旨在減少模型的計算復雜度和存儲需求，同時保持模型的性能。現(xiàn)有專利主要集中在量化、剪枝、知識蒸餾等技術方向。例如，專利US20190130234A1提出了一種基于量化的模型壓縮方法，通過將模型參數(shù)從浮點數(shù)轉換為低精度整數(shù)，減少模型的計算復雜度和存儲需求;但是，該專利存在如下現(xiàn)有技術問題：在極端低精度下(如1-bit量化)該壓縮方法會導致模型性能顯著下降，對不同任務和模型結構的適應性很差。
通過上述分析，可以識別出以下技術空白：極端低精度量化的性能瓶頸問題，即現(xiàn)有量化方法在1-bit或2-bit量化時，模型性能下降嚴重，缺乏有效的補償機制，且現(xiàn)有方法通常針對特定任務或模型結構設計，缺乏通用性。
為解決上述問題，基于上述技術空白，可以提出一種自適應極端低精度量化方法，通過引入動態(tài)量化策略和誤差補償機制，解決了極端低精度量化下的性能下降問題，并申請高價值專利CN112487123A。
此外，還可以針對現(xiàn)有方法在任務和模型結構適應性方面的不足，進一步挖掘高價值專利。例如，專利CN113011123A提出了一種基于元學習的通用模型壓縮方法，通過元學習算法自動適應不同任務和模型結構。
過上述案例，可以總結出以下挖掘要領：
●深入分析現(xiàn)有專利：通過專利檢索和分析，了解技術發(fā)展的現(xiàn)狀和趨勢。
●識別技術空白：從現(xiàn)有技術的性能瓶頸、應用局限性和未解決問題中，識別出技術空白。
●提出創(chuàng)新方案：針對技術空白，提出具有創(chuàng)新性和實用性的解決方案。
3. 產(chǎn)學研合作與知識共享
產(chǎn)學研合作是實現(xiàn)專利挖掘和創(chuàng)新的重要模式。高校和科研機構擁有豐富的科研資源和前沿的研究成果，企業(yè)則具有市場洞察力和產(chǎn)業(yè)化能力。雙方通過合作，可以實現(xiàn)優(yōu)勢互補。例如，華為與中山大學合作的“一種半并行的極化碼譯碼器架構設計方法及系統(tǒng)”專利CN117318733A、微軟與麻省理工學院合作開發(fā)的專利US20190108356A1.
為了促進產(chǎn)學研合作的順利進行，企業(yè)需要與高校、科研機構建立長期穩(wěn)定的合作關系，明確知識產(chǎn)權的歸屬和利益分配機制，確保各方的權益得到保障。同時，加強知識共享和技術交流，共同推動技術創(chuàng)新和專利挖掘。
結 語
在算法技術蓬勃發(fā)展的今天，專利布局挖掘已然成為企業(yè)在激烈市場競爭中脫穎而出的關鍵法寶。通過明確核心技術與創(chuàng)新點，契合市場需求與行業(yè)趨勢，構建完善的專利組合，企業(yè)能夠為自身的算法技術筑牢堅實的保護壁壘。同時，運用深入技術研發(fā)過程、分析現(xiàn)有專利與技術空白、產(chǎn)學研合作與知識共享等策略，挖掘高價值專利，為企業(yè)的發(fā)展注入源源不斷的動力。
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