第16卷 第9期2019年 9月
中国发明与专利
China Invention & Patent
V ol.16 No.9
以及预警模型等级划分
袁任远1于志辉2
(1.国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心，北京 100160；
2.国家知识产权局专利局专利审查协作湖北中心, 武汉 430073)
摘 要：本文从宏观、微观以及综合指标因素三维度对企业主体走出去可能存在的技术风险进行全面、准确、快速聚焦定位，并且构建专利预警模型，通过模型计算分析，得到各个技术方向存在的海外专利风险等级；既从宏观或微观单方面角度管窥风险，又从多指标因素来科学评定风险等级，克服了单因素
分析带来的不全面性缺陷，同时又避免了超多因素综合分析带来的混沌效应，从单因素和多因素两个方面共同聚焦海外专利风险。
关键词：海外专利预警综合指标预警模型预警等级层次分析法
中图分类号：D923.4 文献标识码：A
0引言国家知识产权局专利审查协作中心
近年来，我国在知识产权领域面临诸多挑战，中美贸易战更是在知识产权领域聚焦，以知识产权为由美国对中国发起贸易战，可见知识产权保护对我国创新主体是尤为重要。一直以来，我国都极其重视知识产权保护，并且积极鼓励技术创新，打击假冒、侵犯知识产权行为，维护市场秩序。2015年1月4日，国务院办公厅发布了《深入实施国家知识产权战略行动计划（2014-2020年）》，进一步促进技术创新，促进知识产权创造应用，支撑产业转型升级，加强知识产权保护，营造良好的市场环境。近年来，在知识产权保护方面，国家相关部门正积极立法、修订相关法律，采取相关配套行政措施，从制度层面严保护，提高侵犯知识产权的成本，引入惩罚性措施，有效维护市场环境。
在国内外严格的知识产权保护环境下，创新主体构建自己的知识产权保护体系是亟需解决的问题，企业走出去如何利用知识产权以保驾护航是迫切需求。本文作者从专利角度，从宏观、微观以及综合指
标因素三维度来进行海外专利预警分析，构建了预警评价模型，清晰显示预警等级，力求准确、全面地为企业提供专利信息预警服务。
1宏观专利预警分析
本文图表专利数据是对数控机床领域进行分析，在中文专利数据库CNABS和德温特数据库WPI中对专利申请/专利数据进行检索，由于中国发明专利公布期限需要18个月，以及PCT国际公布也需要18个月，进入国家阶段需要30-32个月的时间，在兼顾数据全面准确、同时又尽可能反应最近时间段专利数据情况，因此，检索数据截止2018年1月1日。
1.1技术分布密集度（technology-distribution-intensity）
技术分布密集度作为宏观预警指标之一，其能够清晰展现各个国家在全球的知识产权分布强度情况，直接反应了各个国家构建的知识产权保护情况，对抢占市场新入者的防卫程度具有明显表征，是海外知识产权预警重要指标之一。
在智能制造领域中，高档数控机床产业在全球专利布局中，呈现了极其不平衡状态，显著特征是传统制造业强国依然处于主导地位，占据全球市场。从图
作者简介：袁任远（1984—），男，江西九江人，硕士，助理研究员，专利审查员，研究方向：专利
审查以及专利分析预警；于志辉（1978—），男，河北鹿泉人，博士，副研究员，办公室主任，研究方向：专利检索与分析预警。
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1中可以看出，技术原创国市场专利技术分布密集度日本高居首位，德国、美国紧随其后，而中国仅仅占据1%份额。
图1全球数控机床主要技术来源国占比图
从技术分布密集度来分析，由于我国高档数控机床产业起步晚，技术力量相对来说还比较薄弱，在全
球的知识产权布局还很不充分。近年来，我国机床技术取得了长足发展，突破了一些关键技术，例如多轴技术，在这些重要技术取得突破的同时，创新主体也积极布局全球知识产权，助力企业走出去。因此，从技术分布密集度宏观指标来看，企业主体在海外专利布局时，重点规避对象是日本、德国、美国以及欧洲，详细分析这些国家的知识产权的分布情况，避开壁垒和建立自己的产业壁垒。
1.2技术市场活跃度（technology-outlet-intensity）
技术市场活跃度表征了产业技术在各个国家的市场竞争能力和市场活跃程度，从两个方面来全面表征各个国家的市场活力和市场竞争能力，一方面，通过主要国/地区的技术流入状况来反应各国市场活力，一方面对各个主要技术流入国分析流入的创新主体的竞争能力分布情况，通过两方面的分析，可以让我国创新主体在进入海外市场时，能清楚知道哪些国家市场产业壁垒重重，哪些技术创新国企业占据目标市场，有目的的、针对性的进行专利分析和布局。
图2展示了日本、美国和德国专利技术输入占比处于前三位，占比分别是22%、20%和16%，欧洲专利局、世界知识产权组织、中国紧随其后，分别占比14%、10%、8%，英国、法国、韩国分别为3%、3%、4%，可见，高端数控机床产业领域，日本、美国和德国是全球市场活力最强国家，全球创新主体在上述三国进行专利布局最为完善，这也即是说，我国要进入日本、美国和德国市场存在一定难度，而且该三国也往往是技术创新、交易高地，虽然进入这些国家市场，壁垒重重，但另一方面也促进我国企业能够吸收他国
先进技术，促进技术创新。
图2主要国家/地区技术流入占比
图3表明了各个主要国家/地区的专利技术流向趋势，展现了各个国家在目标国市场的竞争力水平，总体上呈现了日本、德国、美国在其他国家专利布局具有明显优势，我国相对较弱。可见，高端数控机床企业要走出去，进入主要国家/地区市场，面临的主要竞争者依然是来自日本、德国、美国，专利预警布局重点依然要放在这些国家的创新主体上，目标市场的竞争强度、先进技术占有已然构成了对我国企业海外布局的防卫。
图3主要国家/地区技术流向趋势
袁任远，等：海外专利预警分析维度以及预警模型等级划分
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2微观专利预警分析
对产业在全球分布进行宏观预警前提下，基本锁定了竞争对手主要来自哪些国家和地区、哪些国家/地区的市场壁垒更为严峻、哪些国家聚集了高新技术，明确了海外国总体产业分布情况和方向，对于我国优势产业技术、先进技术、关键技术如何进入海外市场，有了宏观指引方向，但在明确宏观方向前提下，我国创新主体如何能够具体规避或者冲出重围进入国际市场，更需要进一步进行微观预警和分析。
2.1关键技术活跃度（Key-technology-activity-intensity）
本文主要考察CN、DE、EP、FR、GB、JP、KR、US、WO这些主要国家/地区创新主体的关键技术活跃度，产业的主要专利技术体现了企业的关键技术，其活跃程度反映了创新主体专利布局强度，主要企业创新主体通常都会围绕核心主要技术构建专利池，形成保护壁垒，这对我国企业走出去形成很大障碍。因此，从关键技术活跃度指标角度，对海外专利布局状况进行预警能更好地从关键技术层面
、重点技术方面给出重点预警，做到有的放矢。
通常一项主要的专利技术都会在多个国家/地区进行专利布局，具有多个专利同族，这样有助于创新主体占据海外市场，形成目标市场知识产权保护。为了对现有专利的主要专利技术筛选，本文对产业关键技术方向的专利同族数>=3并且进入主要国家/地区数>=3的专利技术作为主要专利技术，而主要专利技术的多寡直接反应了该关键技术的活跃度。
高档数控机床领域多轴技术、补偿技术、伺服动力以及控制技术、故障监控及诊断等技术是该产业主要技术，日本、德国和美国在这些主要技术方面技术实力雄厚，掌握了核心技术。我国在多轴技术方面取得了长足进步，武汉华中数控在多轴联动方面已取得了关键技术突破。本文将以多轴技术为例，对全球专利的主要专利技术进行分析。
图4各技术分支主要专利在主要国家/地区中的技术分布格局
如上图4所示，日本和德国在多轴技术方面的主要专利技术分布最多，活跃度最强，无论我国进入日本还是德国、或者美国等其他市场国家，首先需要进行专利防护的就是来自日本和德国的多轴技术，其技术壁垒已经远高于其他国家，为此，当我国企业主体进入对方市场时，就可以明确聚焦日本和德国的多轴技术的专利布局现状，准确定位到多轴关键技术进行专利技术分析、技术脉络分析、技术空白分析、技术生命周期分析以及技术动向分析，在全面市场调查的情况下，进行多轴关键技术的攻关可行性分析、市场份额分析以及市场前景分析，综合知识产权与市场、技术信息，进行深入的微观分析布局，助力企业走向海外市场。
2.2技术热度（technology-attention-intensity）
准确定位当前国内国际市场的技术创新的前沿热度技术方向是企业走出去管窥的重要方面，明确了市场创新热度技术方向，能够准确跟上甚至超越当前同领域技术竞争者，才可能从跟跑实现领跑的技术革新。
考察数控机床的关键技术分支（补偿技术、多轴技术、故障监控及诊断技术、数字控制技术、伺服动力技术、伺服控制技术）以及全球的IPC技术分支的分布热度，从关键技术以及IPC技术分支两个维度共同来分析和聚焦定位当前国际国内研发创新热度技术方向，可以准确到技术领域的研发热度和一
定程度预测未来走向。结合下图5-7所示，从关键技术分析分布来看，从占比以及历年申请趋势来看，数控技术明显是数控机床领域聚焦重点技术方向，明显超越其他几个重要的技术方向；从IPC全球的创新分布情况来看，G05B19涉及的控制技术仍然是数控机床领域的核心创新热度领域，也即是说，从关键技术以及IPC 技术分支两个维度都聚焦到数控技术微观方向，给创新主体明确的导向就是需要在数控技术着力提升竞争力和知识产权海外布局。
图5各技术分支热度占比
袁任远，等：海外专利预警分析维度以及预警模型等级划分
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图6各技术分支申请热度趋势
图7IPC技术方向热度
3综合指标预警等级评定模型
为综合考虑各个知识产权指标对市场主体的技术创新的衡量，有限度的综合多个指标来共同考量和微观定位聚焦创新和布局方向，设置预警等级，可以一目了然、明确聚焦到技术领域的风险点和创新高点，给企业创新主体走出去提供规避和布局方向。
本文谨以关键技术活跃度、技术热度、协同合作程度、壁垒量四个指标来综合考量，构建四维指标的评价模型[1]，利用层次分析法[2]来给出相应的预警等级，具体评价方法如下：
(1)构造判断矩阵A
通过征询专家意见，对层次中各个指标两两之间的相对重要性进行判断，重要性的差别分为九个层级。
表１ 相对重要性分级表
i指
标与
j指
标相
比
极重
要
很重
要
重要
略重
要
同等
略次
要
次要
很次
要
极次
要
取值975311/31/51/71/9
备注取8,6,4,2,1/2,1/4,1/6,1/8为上述取值的中间值
显然，判断矩阵A中的元素1/
ij ji
a a
=(,
i j n
=)，矩阵A为正交矩阵。
(2)通过计算特征向量确定权重
计算正交矩阵A的最大特征值及其对应的特征向量，则即为对应指标的权重。
(3)判断矩阵的一致性检验
由于层次分析法（AHP法）在构成判断矩阵时，仍然需要依赖于决策者的主观性，因此，对判断矩阵做一致性检验成为不可或缺的环节，一致性指标，为了度量不同阶数矩阵是否满足一致性，AHP法需引入判断矩阵的平均随机一致性指标值，如下表2所示，当阶数大于2时，判断矩阵的一致性比率时，则认为判断矩阵具有满意的一致性，否则，需要重新构造判断矩阵，直到其一致性验证通过为止。
通过上述步骤，可以确定专利密集型企业的评价模型中各个指标的权重。
(4)评价指标权重计算
根据上述（1）-（3）步骤的层次分析法，将关键技术活跃度、技术热度、协同合作程度、壁垒量四个指标用A1-A4来表示，按照表1对A1-A4指标来构造矩阵，矩阵中的元素表示ai对aj的比较结果，通过多个专家打分讨论后确定的判断矩阵[3]：求得矩阵A最大特征值，对应的特征向量
，其中特征向量值{W1,W2,W3,W4}即为A1-A4的权重值，通过评价模型可计算出相应的预警等级评分值：E=W1*A1+W2*A2+W3*A3+W4*A4，例如最后可以得到如下表3所示的样式表：
袁任远，等：海外专利预警分析维度以及预警模型等级划分
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表３ 预警等级划分表
技术方向关键技术活跃度技术热度
协同合作
程度壁垒量预警等级评分值技术10.83210.920.640.87技术210.660.880.850.82技术30.50.5210.340.65技术40.630.770.870.660.76技术50.140.730.3910.58………………………………技术6
0.09
0.91
0.56
0.76
0.33
4 结束语
本文立足于海外知识产权分析预警中存在的现实问题，尝试从多角度、多层次、综合因素来准确、全面、快速聚焦产业技术创新过程中，我国企业走出去，在知识产权方面将遇到哪些壁垒和障碍，同行
竞争对手技术创新方向、热点、市场分布密集度、市场活跃度在何位置；构建预警等级模型，对产业创新技术方向在世界范围内存在知识产权风险程度进行清晰界定和警示。本文总体上从宏观、微观、综合因素三维度来
表２ 平均随机一致性指标ＲＩ查询表
n 123456789101112131415RI
0.520.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59
A=
1 3 4 51/3 1 3 41/4 1/3 1 31/5 1/4 1/3 1
对产业竞争预警给出客观分析方法和实现手段，实际解决了海外知识产权预警过程中片面、单一分析过程中存在的缺陷，既从宏观或微观单方面角度管窥风险，又从多指标因素来科学评定风险等级，克服了单因素分析带来的不全面性缺陷，同时又避免了超多因素综
合分析带来的混沌效应，从单因素和多因素两个方面共同聚焦海外专利风险，更全面、快速聚焦到预警红区，为创新主体提供准确、全面的预警信息。(第二作者对本文贡献等同于第一作者)参考文献：
[1] Economics and Statistics Administration,United
States Patent and Trademark Office.Intellectual property and the U.S. economy: industries in focus [R]. 2012.
[2] 袁任远，孙付东，杨林，等.专利质量评价模型
研究——区域和产业专利分析中[J].现代商贸工业，2015（15）：34-35.
[3] 杨林，袁任远，等.基于专利信息的专利密集型
企业和专利密集型产业评价体系研究[J].专利审查研究，2017（8）：470-477.
责任编辑姚琳
袁任远，等：海外专利预警分析维度以及预警模型等级划分
（下转第111页）
更 正
2019年第4期《功能性限定在C12M 领域确定权利要求保护范围时的影响》作者为纪圆圆，吴漾，其中第二作者对本文贡献等同于第一作者。
2019年第9期刘雯鑫：公知常识判定的“三步法
The "Three Steps" in Judgment of the Common Knowledge
LIU Wenxin
(Unitalen Attorneys at Law, Beijing 100004)
Abstract: This article discusses the judgment of the common knowledge, including: motivation problem is to determine whether those skilled in the art have the motivation to modify the reference document; realization problem is to determine whether the current claim can be obtained by modifying the reference document; and means problem is whether the technical means used to modify the reference document to obtain the current claim is the common knowledge. Further, this article analyzes the important role of the judgment of the common knowledge in the process of judging inventiveness with specifi c cases, and hopes to provide some help for the judgment of inventiveness.
Key words: inventive step; common knowledge; motivation; technical mean; three steps
（上接第102页）
Analysis Dimensions of Overseas Patent Pre-Warning and Classifi cation of
Pre-Warning Model
YUAN Renyuan1, YU Zhihui2
(1. Patent Examination Cooperation (Beijing) Center of the Patent Offi ce, CNIPA, Beijing 100160;
2. Patent Examination Cooperation (Hubei) Center of the Patent Offi ce, CNIPA, Wuhan 430073)
Abstract: This paper comprehensively, accurately and rapidly focuses and locates the technical risks from three dimensions of macro, micro and comprehensive index factors when the enterprises are going into international market, and constructs a patent pre-warning model, through calculation and analysis of model, it will obtain an overseas patent risk level at each technical direction, not only do we have a view of risks from macro or micro one-sided perspective, but also scientifi cally assess the risk level from multi-index factors, overcoming the incomplete defects brought by single-factor analys
is, while avoiding the mixed washings brought by super multi-factor comprehensive analysis, and focusing on overseas patent risks from both single-factor and multi-factors aspects.
Key words: overseas patent pre-warning; comprehensive index factors; pre-warning model; pre-warning level; analytic hierarchy process
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