原標題：數據賦能專利生命周期科學管理
隨著企業專利數量的持續累積，案件生命周期的傳統人工作業模式已經不能滿足產業界對創造質量、保護效果、運用效益和管理水平的進一步要求，而利用數據、以數據技術來輔助決策的案件生命周期科學管理方式則為企業提供了可行的解決方案；專利生命周期科學管理的概念、實行條件的提出、運用場景的舉例為行業理論的發展探討提供了有益的基礎和出發。
摘要
專利自申請日起至權利消滅日止，經歷了復雜的演變，各種角色參與其中，形成了豐富的技術、法律、市場的數據與信息，通過專利生命周期科學管理機制，優化主要依賴人力、人工作業的既有專利案件決策模式，在先進的數據技術條件下通過更多地運用各種數據、信息及數據處理技術來實現管理的智能化，擺脫人力作業的低效與決策盲目性，達到科學管理的效益。
關鍵詞：專利生命周期 數據 科學管理
01.研究背景
在美國對中國在各領域全面封堵、新冠疫情在國外持續蔓延導致中國以外的世界經濟接近停擺的大背景下，中國市場、中國經濟、中國企業相對競爭力上升，而隨著企業競爭越來越激烈，根據歷史經驗來看，知識產權特別是專利作為企業市場競爭的重要工具在企業面臨激烈競爭時必然會派上用場，例如2003年思科訴華為案[1]，2023年以來美國動用國家機器對華為及其它中國企業的瘋狂打壓均是明例。
在互聯網+、大數據、云計算、人工智能等日益深入各行業的今天，信息(數據)成為獨立的生產要素，在歷經了近半個世紀的信息化過程，信息技術的超常規速度發展，促成了信息(數據)量和處理能力的爆炸性增長，大數據成為奪目的現象級特征[2]。專利行業同樣受益于經濟、技術、社會的發展現狀，根據世界五大知識產權局(IP5)統計數據，僅2023年IP5就受理了280萬件發明專利申請，2023年共授權130萬件發明專利。
隨著國內外知識產權行業的快速發展，產、學、研界百花齊放，提出了知識產權創造、保護、管理的各種理論或做法。喻登科[3]等在生態視角下知識產權保護研究中，提到了建立生態化知識產權保護平臺，重點應體現知識產權保護信息平臺的分布性、智能性和主動性，智能化的平臺，一方面能根據信息檢索歷史為企業提供定制化的知識產權信息提取服務，另一方面能自動實現知識產權信息的更新、篩選、整理、整合與報告性描述，為企業知識產權保護的信息搜索與方案制定提供信息支持;主動性的知識產權信息服務平臺，一方面實現企業擁有專利被他人侵權的主動示警，另一方面結合企業技術創新領域實際情況主動提供可供參考的專利信息，將知識產權保護和技術創新過程結合起來，在技術創新階段就融入知識產權保護理念。黃濤[4]等提出高價值專利的誕生需要企業專利工作人員、技術人員、企業流程人員以及知識產權服務機構的通力配合，各環節的流程設置、質量控制、溝通機制等都需要進行規范和嚴格的管理，從企業高價值專利生命周期的內部、外部管理出發對管理的各個關鍵環節進行了梳理與介紹。Thomas F. Quinn, Jr.[5]提出了一種專利生命周期管理系統，將將知識產權生命周期中的任務分解且識別為管理任務或技術任務，系統向用戶提供用于管理任務的管理代理人或用于技術任務的技術代理人的使用選擇，較便宜的管理代理人可以用于非技術工作，而不會針對所有任務采用昂貴的技術代理人以管控代理成本。周延鵬[6]等論述了知識產權基礎建設是各界經營知識產權的神經中樞，須用正確觀念、專業方法與系統平臺再造知識產權運營流程，指出了產業化專利分析系統、專利風險預警系統、技術資產運營系統等關鍵系統。
綜合以上，知識產權產、學、研各界的論述在周延鵬先生以外多是片面而非完整的對專利生命周期管理的論述，或者雖涉及生命周期管理的論述但缺乏數據思維，多是依賴經驗管理，無法適應當代大數據、國際化、智能化的發展趨勢，總體未見專利生命周期科學管理概念的提出。
02.專利生命周期科學管理的概念與意義
各市場主體在專利生命周期中、在海量數據的背景下如何理性、有利的作為，盡可能用科學的方法來進行專利管理成為一個值得探討的命題。
首先，我們來定義什么是專利生命周期，什么是專利生命周期管理，什么是專利生命周期科學管理。
任何事物均有生有滅，專利本身作為一種法定權益，從時間上看有法定期限規制，過程中有人為參與，專利自申請日起至權利消滅日止，經歷了復雜的演變，各種角色參與其中，形成了豐富的技術、法律、市場的數據與信息，同時折射出主動或被動的各參與主體理性或者非理性的決策或判斷。
專利生命周期即指專利自申請日起至專利(申請)權消滅日止的期間。專利生命周期管理指權利主體在專利生命周期內，為達成其商業目的，自己或通過代理人所采取的一系列的有關行為的集合。專利生命周期管理可以針對個案、家族案、專利包乃至權利主體的所有專利進行。
專利生命周期科學管理，指的是優化主要依賴人力、人工作業的既有專利案件決策模式，在先進的數據技術條件下通過更多地運用各種數據、信息及數據處理技術來實現管理的智能化，擺脫人力作業的低效與決策盲目性，達到科學管理的效益。
為什么要提出專利生命周期科學管理的概念?科學管理有其必要性與意義嗎?要回答這些問題，我們需要放在現實的背景下來探討。以國家知識產權局2023年中國專利調查報告[7](下稱《調查》)調查數據為依據，我們從以下幾個方面來觀察解讀：
（一）從專利與企業競爭優勢的關系來看
參見表1.《調查》顯示，在4.116家擁有100件以上專利量的企業中選擇“是，在本行業中，單件產品中所需的專利數量極多，缺乏足夠數量專利基本上無法在本行業生存”的比例為25.3%，顯著高于其他企業，選擇“是，在本行業中，單件產品所需的專利數量并不算多，但是專利對于產品的市場份額維持極為重要”的比例為62.2%。這表明在100件以上專利量的企業中，專利及專利擁有數量作為競爭手段為企業所重視和依賴。
表1 不同專利擁有量企業對其行業是否依靠專利取得或維持競爭有優勢的看法（單位%）
注：該題有效數據量為：1至2件、3至9件、10至29件、30至99件、100件以上分別為2.193、2.331、1.554、381、4.116.總計為10.575.本表因小數取舍而產生的誤差未作配平處理。
（二）從專利投入與產出來看
專利的成本，大體包括研發成本、申請費用、維持費用與相關管理費用[8]，其中從研發成本來看，《調查》數據表明，企業發明專利平均研發成本在10萬元以上的占51.7%;研發成本在50萬元以上的占比25%。在企業專利管理經費支出類型中，主要花費在“專利申請產生的費用(含代理費)”、“專利日常維持產生的費用”，占比是83.2%和68.1%，而“專利管理產生的人員費用”和“專利管理產生的設備費用”占比則為36.4%和22.6%。
專利是一項會持續產生維護成本的資產，投入產出比是知識產權工作能否在企業持續開展的考量因素，《調查》顯示(參見表2)，2023年我國國內有效專利實施率為55.4%，企業的專利實施率為63.7%;對企業而言有多達36.3%的專利并沒有得到實施，也就是沒有帶來任何直接收入。另外，從不同專利擁有量專利權人有效專利實施率的維度看，以發明專利為例，擁有30-99件的發明專利的專利實施率最高為69.1%，而100件以上的發明專利實施率最低，僅為23.3%，這些專利并不能帶來任何直接的收益，僅能以：進行技術儲備、塑造形象、對競爭對手形成抑制或封鎖等無法衡量的間接利益來解釋，再結合上述研發成本來看，企業投入巨額的成本費用卻不能帶來直接收入，這極大困擾了企業家及企業知識產權管理人員。
表2 不同專利擁有量專利權人有效專利實施率（單位：%）
注：該題有效數據量為：1至2件、3至9件、10至29件、30至99件、100件以上分別為3.026、2.524、1.599、389、5.215.總計為12.753.本表因小數取舍而產生的誤差未作配平處理。
制約專利權有效實施的主要因素(參見表3)，擁有100件以上專利的專利權人，選擇“信息不對稱造成專利權許可轉讓困難”、“缺乏權威可信的專利交易平臺”這兩種因素的比例分別為56.7%、49.8%。這某種程度上反映了專利權人有實施專利的強烈意愿，但市場信息的掌握程度不夠。而在專利量越多的情況下，理論上也越難找到匹配的市場信息。
表3 不同專利擁有量專利權人認為制約專利權有效實施的主要因素（單位%）
注：該題有效數據量為：1至2件、3至9件、10至29件、30至99件、100件以上分別為3.039、2.530、1.604、390、5.218.總計為12.781.本題為多選題，百分比相加之和大于100%。本表因小數取舍而產生的誤差未作配平處理。
（三）從專利授權周期與維持年限來看
《調查》顯示，2023年有62.2%的企業專利權人認為專利審查周期長，趕不上技術發展速度，較2018年增加6.5個百分點;戰略新興產業企業持相同看法的則達到69.1%。說明我國企業對提升專利審查效率的需求持續旺盛。
我國國內有效發明專利平均維持年限由2015年的5.8年緩慢提高到2018年的6.3年。而2018年，國外在華有效發明專利平均維持年限為9.7年，較國內有效發明專利平均維持年限高出3.4年。
（四）從專利管理來看
《調查》顯示，在10.576企業樣本中，設有專門管理知識產權事務機構的占34.7%;企業知識產權專職管理人員與兼職管理人員在2人以下的比例均超過7成，分別為73.5%和79.4%;在企業專利管理經費支出類型中，主要花費在“專利申請產生的費用(含代理費)”、“專利日常維持產生的費用”，占比是83.2%和68.1%，而“專利管理產生的人員費用”和“專利管理產生的設備費用”占比則為36.4%和22.6%。
《調查》顯示，3.514家企業樣本中，在回答“有關專利許可備案制度運用的障礙”問題中，有43.4%的企業選擇了“不知道可以向國家知識產權局備案”這一選項;此結果著實令人驚訝，某種程度上反映了企業相關人員在專利管理上的知識缺乏。
從以上四個方面的調查結果來看，企業對知識產權在市場競爭中的作用普遍具有正面的認識，也已經布署了一定數量的專利;企業在投入巨額研發及管理成本定的情況下，專利的實施率并不理想，企業對提升實施率有明確的期望和需求，但缺乏相關信息、渠道，同時企業認為專利審查周期長，趕不上技術更新速度。另一方面，國內企業發明專利平均維持年限大幅落后國外企業，同時我們也注意到企業對專利管理人員及設備的費用投入明顯不足，而某種程度上企業相關知識產權管理人員的專業素養似乎也有不足。
要破解上述專利實施率不足、授權周期長、管理人員不足及專業素養不高的難題，同時控制專利的有效投入和產出，借助數據及智能工具來進行專利生命周期的科學管理成為值得探討的選擇。
03.數據賦能專利生命周期科學管理
專利生命周期的科學管理，核心在于利用數據技術和數據工具來輔助管理決策，提高決策效率，保障決策效益。如何開展專利生命周期的科學管理，我們從幾個方面展開討論：(1)明確管理目標、管理原則與管理方法(2)所需組織與人員條件(3)所需工具、系統條件(4)用戶的意識與意愿。
3.1管理目標、原則和方法
市場主體申請專利的目的在于其能帶來經營上的價值，且最好是能盡量低成本的取得最大價值，這是遵從企業家思維的;而專利價值的兌現在于未來，且存在較大的不確定性，在未來收益存在不確定性的情況下，投入成本的控制也是企業的當然需求。因此，取得專利權，控制成本投入成為專利生命周期管理的首先的兩個管理目標。而取得專利權的過程與企業經營需要密切相關，在代理機構代理師或者企業內部工作人員在提出申請前的現有技術檢索階段，及知識產權主管機關審查過程中引用的相關技術文獻可能會影響企業自由運營時，管控風險進而清除障礙成了第三個管理目標;為了實現專利的市場價值，提高實施率，前提是發現或尋找潛在的交易對象，這是第四個管理目標。
實現上述管理目標時，隨著市場主體自身專利數量的增加到一定程度，以及全球主要市場國家專利的快速增長及全球化條件下的激烈市場競爭，依靠人力或借助傳統案件管理系統的管理方式已經無法有效管理企業知識產權，取而代之的應該是依靠數據技術在大數據的幫助下實現科學管理，因此全面數據化、流程自動化、決策智能化是為構建科學管理案件的原則。
在上述管理目標、管理原則的基礎上，需布建相關專利數據庫，持續完善專利相關產品、技術數據搜集和標準化，設計相關工作流程，及依靠數據技術產生相關決策。
3.2組織設置與人員要求
代理機構或企業知識產權部門，若自建專利生命周期科學管理機制，則在既有的組織上應包括軟件開發團隊、數據團隊，人員素質上特別指出的是需要精通主要國家或地區專利實務的代理人、律師及流程人員，及軟件和數據工程師。
3.3工具或系統條件
我們需要以下工具或系統來實現科學管理，(1)案件管理系統，提供各國案件進程的各種數據，如期限、費用、狀態、相關產品信息、技術信息等(2)全球專利數據庫及檢索系統，提供專利大數據(3)科學管理引擎，提供智能決策，科學管理引擎包括加/延速審查引擎、避險引擎、專利維持引擎、及維權引擎等。科學管理引擎整合各種數據與信息，并根據規則生產各種決策建議供決策者參考使用。科學管理引擎依據管理需要，可以從專利申請確權、維持、避險、維權等維度建立。科學管理引擎處于核心地位，其它系統或工具與其實現底層連接，提供數據的支持。
3.4用戶的意識與意愿
企業決策者應充分認識到大數據及信息化對知識產權創造、保護、管理、實施進行科學管理的重要意義，對企業知識產權管理人員及配套的系統、工具、設備有持續堅定投資的意愿。當然，自研科學管理的系統工具對大多數企業或代理機構是不現實，也不是必要的，作為變通方案也可以從市場上采購或合作開發。
04.如何開展專利生命周期科學管理舉例
下面結合不同場景對利用各種數據或信息來開展專利生命周期科學管理的機制進行舉例說明，如圖1及表4所示，在動態取得產品/技術、專利、費用、市場、政策等各項數據或信息的基礎上，科學管理引擎依據所設定的運算規則，智能化地產出各種決策建議方案，提供給用戶做決策參考。
圖1專利生命周期科學管理機制
表4 專利生命周期科學管理機制運行要素
4.1申請過程中的案件管理
場景一：加速或延速決策
企業在中國、美國、歐洲分別布署有專利申請，對應產品擬先在中國上市，并視產品的市場表現，再決定何時在美國或歐洲推出相關產品。
基于匹配產品上市期限，科學管理引擎依據產品上市期限，并根據中、美、歐案件當前審查進度及法律狀態，自動匹配各國加速或延速審查條件，并給出相應地包括作業流程、文件及費用的作業方案，由客戶根據產品規劃及其它條件例如預算等，做出加速或延速決策，極大提高了決策效率和降低了決策成本。
場景二：申請過程中的避險決策
如果專利申請是有對應產品在研或在產，則需持續監控是否有侵犯第三方專利權的風險，在本專利申請或家族案專利申請過程中，知識產權主管機關審查專利申請所引用的X類專利文件則可能會對產品的上市造成風險，科學管理的避險決策引擎則可以自動識別X類文件并擴展且予以警示，專利代理師或知識產權律師則可以及時介入并協同研發、市場部門應對處理。例如，在符合企業知識產權戰略的情況下，或者采取無效目標專利，或者更改產品設計，或者改變產品投放區域，甚至與競爭者合作，將專利從競爭戰的武器轉變為公司間開展合作的紐帶。
4.2授權之后的案件管理
場景一：專利維持決策
授權之后的年費開支是看得到的直接成本，而決定是否繼續維持專利則是更為龐大且難以精確統計的間接成本，利用專利維持管理引擎來減少評估成本并清楚顯示專利直接成本則成為科學決策的必然選擇。
專利維持管理引擎以本案及家族案法律狀態作為法律維度，品質價值參數作為市場維度，并結合直接費用成本及政策資助收入作為成本維度，提供決策者參考意見，并極大縮減了決策間接成本。
場景二：維權決策
專利作為企業經營中重要的競爭手段，搜集競爭信息，發現競爭對手是專利運用的前提。
就發明或實用新型專利而言，當被各國知識產權局作為審查他人專利申請時的參考專利時，維權引擎即可及時發現識別并提示出來供維權決策參考。
就外觀設計專利而言，維權引擎自動比對本案與他人外觀設計視圖進行比對，識別近似外觀設計并將近似信息提示出來供維權決策參考。
05.結語
隨著企業專利數量的持續累積，案件生命周期的傳統人工作業模式已經不能滿足產業界對創造質量、保護效果、運用效益和管理水平的進一步要求，而利用數據、以數據技術來輔助決策的案件生命周期科學管理方式則為企業提供了可行的解決方案;專利生命周期科學管理的概念、實行條件的提出、運用場景的舉例為行業理論的發展探討提供了有益的基礎和出發。
數據賦能專利生命周期科學管理是在作者所在組織超過30萬件世界主要國家專利布局、申請、維持、運營的經驗，及作者過去13年世界500強企業IPR實務及最近8年在當前組織致力于知識產權流程規劃與管理、大數據、系統化與智能化的利用與開發經驗總結而提出的，數據賦能專利生命周期科學管理實行的基礎條件是要有完整的全球專利數據、智能化的專利檢索分析工具及智能化的多國專利管理系統，數據、工具、系統之間是必須高度智能協同的，當前知識產權市場業態在作者組織之外，基本上是代理機構、數據公司、運營公司、專利管理軟件公司分散經營或少數具有兩種以上經營能力，且經營范圍大多限于中國的現狀，尚不具備開展數據賦能專利生命周期科學管理的條件、知識、能力與經驗，同時數據賦能專利生命周期科學管理是屬于實踐與實務的，需要不斷的驗證和探索，逐步形成體系與理論。
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