大數據時代專利服務動態協同機制構建*

魏 靜 魏延輝 張慧穎

（1.天津大學教育學院 天津 300072；2. 山東工商學院工商管理學院 山東煙臺 264005；3.天津大學管理與經濟學部 天津 300072）

知識產權是促進科技進步的重要力量，傳統知識產權戰略管理主要強調其創造、運用、保護、管理四大職能。但大數據時代企業管理日新月異，傳統統計抽樣數據處理方式正經受大數據、云計算等新技術的變革與沖擊，以專利數據為例，其科研價值、服務價值、管理價值等科學決策的支撐價值正在為人們所認知，數據所蘊含巨大商機也亟需系統開發與科學利用[1]。

1 專利服務職能提升背景

中國的專利數量近年來增長很快，伴隨著中國經濟奇跡，創造了中國專利奇跡[2]。隨著大數據時代的來臨，專利戰略實施過程中出現了一些新問題和新情況，如專利服務水平整體不高，專利服務戰略定位缺失。提升專利服務戰略職能定位，至少有以下幾方面必要：第一，是提升專利成果轉化效率與水平的要求。從2011年起中國的專利年申請量已經躍居世界第一，并且繼續保持快速增長勢頭。但同時中國的專利轉化水平比較低，轉化率不足10%，這其中固然有專利本身質量的問題，但市場信息不對稱，專利中介服務體系不發達，也是不容忽視的重要原因。因此提升專利成果轉化率，提高專利運用水平，必然對專利服務提出更高的要求。第二，是實現中國創新、創業發展，促進經濟供給側改革的時代要求。提升創新全社會參與度，提高全民專利意識，提高專利產出水平，提速創業促進經濟發展，建設創新型社會。第三，是提高專利質量的要求。中國的專利質量整體水平較低，在市場上屬于關鍵技術和核心能力的專利不多，同時在專利發展上存在著區域和產業的不平衡[1-2]，在國際競爭的諸多領域較先進水平還存在較大差距。均衡發展，補齊短板，專利服務大有可為[3]。第四是開發具有責任感的專利的需要。通過專利服務來對創新主體進行政策及理念引導，使創新更順應時勢，更綠色環保，更有利國家戰略全局，從而提高專利創新的正向性。

中國專利正經歷著從規模數量型到質量效益型的質變過程，專利服務是轉型成功的必要保障。目前國內專利制度除創造環節外，其余各環節相對還存在明顯的活力不足和效能短板，這需要從源頭挖掘原因[4]。在大數據時代背景下，原有的專利戰略實施的四大職能已經不能滿足時代要求，原有的專利服務也多局限于各環節內部，打通各職能之間脈絡，促進專利服務水平，提高專利服務職能戰略定位與管理水平是必然要求。

2 文獻綜述

專利服務是與專利相關方在技術創新活動中與其專利創造、運用和保護及管理有關的各類服務[1]。從現有研究看，專利服務發展主要有以下幾個趨勢：

第一，從狹義的專利信息服務為主，向廣義的全面專利服務轉變。專利服務可以分為多個層面，狹義層面包括對于專利細分、設計、商標、專利追蹤等信息咨詢服務及資料復印類的行政事務服務，還會擴展到面向發明者和企業提供定期的專利介紹講習課程，召開知識產權座談會，出版時事通訊類的知識產權相關培訓手冊等，服務通常由專利圖書館或專利信息服務中心來提供[5]。廣義層面包括與專利相關的全過程服務，除咨詢和培訓服務，還包括解決專利糾紛，幫助客戶在專利實施過程中解決困難、對付專利流氓等。

第二，從專利信息服務的技術信息服務，到技術信息與非技術信息并重轉變。專利服務可分為專利技術服務和非技術因素相關專利權服務，兩者均會創造價值，研究者發現專利在提供大量技術信息的同時，也提供了豐富的非技術信息，其內涵非常廣泛，目前的研究多從狹義角度圍繞專利信息服務進行，這在專利服務的初期尚可，但隨著服務工作的推進，與專利相關的信息服務（多為非技術）的重要性日漸凸顯。如市場信息服務[4]、價值信息服務[6]等非技術信息服務。

第三，從統一式標準化服務，向客戶定制化服務轉變?？蛻羧憾鄻有?，客戶需求個性化及復雜化的增加，對專利服務的質量也提出了新的要求。專利信息中心不得不迎合客戶的新要求。過去，信息中心的服務有標準的類目，比如數據和資料獲取，參考數據及資料的查詢以及技術監督等。現在客戶的要求越來越精細，這種服務越來越向客戶個性化、定制化發展。

第四，從單一環節服務，向前后期全過程服務轉變。這一方面與專利服務的效率有關，還與一國專利發展程度以及專利法制的健全程度均有很大關系。如果專利創新發展程度較快，而法制又相對健全，那么公司在創新之初對于專利服務的要求會較多，而在確定創新方向及專利申報成功后對于專利服務的需求則會非常少。專利服務也可分為前期服務和后期服務。典型的前期服務集中于通過對信息的分析為客戶提供方案，以便于其選擇、聚焦一個技術創新領域。Jong 和 Sang發現這種前期有關專利信息的服務可通過建立客觀的專利路標為該領域公司選擇和從事技術投資提供導向性的參考[7]。后期服務不僅包括前文提到的針對專利申報成功后或市場開發過程中遇到的困難提供的相關服務，還包括專利轉化咨詢服務。

第五，從專利服務選擇本區域服務商為主，向跨區域戰略合作轉變。Alfred 和Lothar 研究了歐盟27國的公共專利信息服務，發現專利服務團隊的能力對于中小型公司來說主要取決于該機構的易識別性和及時的需求反饋能力，這是眾多品質中較為重要的兩個因素，而地理上的臨近性并沒有看上去那么重要[8]。

面對動態多變的市場，Bart提出可以建立三方團隊的合作方式提升專利服務能力以滿足不同的客戶群。所謂三方合作團隊即專利技術顧問機構與專利信息專家小組和客戶自有的技術或產品專家團共同合作的方式，以此來滿足不同領域的差異需求[5]，但對于如何更有效提升三方合作效率并未具體提出方案。而針對國內專利服務平臺發展現狀，李振良等提出要建設市場主導、政府服務的“物理分散、邏輯統一”的“分散式、合作性”專利信息服務新模式，對建設主體、內容、模式進行規范[9]。周磊等提出通過對專利服務的運作機制、組織體系、制度保障三方面改進，可更高效推進產業突破性創新[10]。魏延輝等從宏觀視角以專利協同管理為例，強調協同要注重專利申請數量與專利申請質量協同；專利制度國家特色與國際標準的協同；專利制度與產業政策及區域政策的協同；專利存量的利用與專利增量的開發協同[11]。

以上研究，對于加強專利服務、促進專利服務協同，提升創新效率有一定的啟示作用，但多未能就大數據時代背景專利服務協同進行系統分析。在新環境下，技術創新服務平臺建設既要充分考慮各內外因素，又要兼顧柔性、系統、動態、開放、創新和協同等特點[12]。在大數據時代，對于專利服務需要運用科學方法提升運營效率，建立動態協同創新機制，打破專利信息孤島，加速信息技術與各行業的交叉融合，拓展信息技術產業發展空間。在大數據席卷全球的環境下，專利服務業正迎來空前的發展機遇,對此情境下專利服務的協同機制分析有一定的現實意義。

3 研究體系與框架建立

大數據時代專利服務協同機制的建立，需要從宏觀上對專利服務戰略方案進行科學規劃，能夠結合環境變化保持戰略的動態演進。要有完整的數據分析與反饋機制，對現實績效進行實時評價。

構建思路如圖1所示，專利戰略服務協同機制應由戰略方案規劃機制、戰略邏輯動態體系機制、優化與控制機制三部分構成。在此基礎上構建管理體系框架，其具體操作要點可以概括為一條主線、兩個驅動、兩個保障、三個優化，而其中的每一個環節，都離不開專利服務的協同作用，下面將對具體構建的方法進行概括說明。

圖1 專利服務動態協同機制流程圖

3.1 一條主線：以知識鏈管理為主線

專利的服務過程是對其背后知識鏈的組織再造過程。知識鏈管理是通過對創新組織間知識流動的過程優化。通過促進知識共享，增強交互學習，形成知識優勢。其本質是知識活動的管理，強調對知識的管理過程與管理環境耦合。作為創新主體，一方面要擁有知識，另一方面應具有作用知識的能力，強調其主動性。專利具有自身特性，一般知識商品具有非實物、非獨占、非競爭積累的特征，但是專利商品可以在一定時間或空間實現合法的獨占。為此，要使專利發揮更大的價值，從專利原始需求的產生，到專利最終廣泛應用，并最終實現社會化，每一個環節都要挖掘深層次價值，借助大數據力量實現全過程服務，保證數據時效性，挖掘專利數據背后的隱性價值。隱藏在知識鏈背后的是其價值鏈，依據專利的特性，建立專利價值鏈模型，如圖2：

圖2 專利戰略管理價值鏈模型

如圖所示，專利戰略管理的主體價值創造活動包括專利的創造、運用、保護、管理。而通過專利服務，使孤立的四者成為有機的整體，特別是在大數據時代背景下，通過專利服務，打通各個環節的信息孤立。舉例來說，在專利創造前就要考慮如何才能更有效的保護，主要有什么樣的市場應用價值，如何通過管理使價值最大化，創新主體存在什么創造掣肘。專利服務機構通過自身專長，系統分析專利價值創造流程，突破制約瓶頸，提升專利含金量，使專利創造從“為了創造而創造”變為“為了市場而創造”和“為了現實和潛在需求而創造”。

3.2 兩個驅動：TRIZ思想與專利地圖的運用

圍繞知識鏈主線還可以開展系列效率提升活動，TRIZ（發明問題解決理論）方法是效率提升的一種有效工具。對于科技創新，創新的方法既是手段也是內容，對于提升一個區域或產業的自主創新能力至關重要。由原蘇聯科學家Altshuller開創的TRIZ方法是目前最具影響力的創新方法之一。該理論強調通過發明來解決實際問題，實現發明的實用化，促進多角度思維，突破思維定勢；透過揭示問題本質，系統分析問題，明確問題的探索方向，從根源解決問題；通過技術進化規律、發展趨勢的預測，開發出富有競爭力的產品。這與本研究提出的專利服務動態協同思想高度契合，在專利服務實踐過程中，從高校人才培養就要強化學生創新意識，社會各方如企業、政府也要加大TRIZ培訓，促進科技成果實踐應用，促進效率提升，為創新發展提供多源頭驅動力。

專利信息包含著技術創新和發展的相關數據，是企業創新活動非常有價值的信息資源。運用大數據處理技術，結合專利的引文分析、專利地圖等可以深入挖掘專利潛能。專利地圖是一種專利信息情報可視化分析方法，結合相關專利申請趨勢、區域分布、主要專利權人、IPC等因素分析，可明晰競爭格局，識別現實及潛在競爭對手，探尋該領域核心技術及技術空白點，預測重點技術未來發展趨勢，從而知己知彼。專利地圖將在企業制定競爭戰略、政府科學決策中扮演重要角色，對提高科研效率，降低經費投入，提高專利開發的質量等方面發揮越來越大的作用。

專利地圖和TRIZ分別從宏觀和微觀或者從發明前和發明后不同視域利用大數據對技術及相關市場進行數據挖掘，實際應用過程中需要將兩者進行有機結合，充分利用大數據提升創新效率。

3.3 兩個保障：智力資本價值開發與社會網絡提升

單依靠TRIZ或專利地圖還不足以支撐大數據時代專利服務協同水平提升，還需要融入更廣泛的各方力量?？衫弥橇Y本形成相關主體提升合力，并借助社會網絡力量形成創新集群，利用專利自身數據之外的大數據促進專利服務再上新臺階。

智力資本分為四類，由員工知識與技能形成的人力資本，組織內部規制、流程、數據形成的結構資本，通過與外部合作獲得知識形成的關系資本，組織內部成員的相互關系獲得的知識形成的內部社會資本[13]。智力資本被視為影響技術創新類型最關鍵的因素，公司的政策、流程、員工以及與外界關系等均反映在智力資本的各個方面。

在供應鏈上的社會資本是企業重要的社會網絡資源。面對競爭激烈的市場環境,社會資本對產品創新的影響引起越來越多的關注，企業在實施產品創新過程中,供應鏈社會資本和知識管理過程積極影響企業產品創新能力[14]。

網絡中心性、聯系強度、異質性、動態性是社會網絡主要測量維度，其中以中心性特征最為關鍵，中心性越高的主體信息及地位優勢越明顯。網絡的聯系強度反映了網絡主體與其他網絡成員的合作頻繁程度，反映合作對象之間的認可程度與重要性；異質性主要測度合作對象的多樣性，如存在大量的跨界合作，更有利于創新績效提升。動態性可以測試創新的活性，體現出更多的合作關系可能。創建更多合作關系，建立更多的合作渠道，有利于企業獲取更多的信息資源，加速其網絡成員的信息交互過程，獲取更多有價值的數據，完善大數據體系。企業在社會網絡中的位置不同，其學習到的知識、信息和技術的程度也存在差異，從而不同程度地影響技術創新的績效。如圖3所示，可以通過專利服務的協同促進成員的社會網絡升級，從技術協同、組織協同到實現價值協同，從而實現增進創新績效。

圖3 社會網絡與智力資本服務協同機理圖

企業的營利能力很大程度取決于其從外部獲取創新資源并將其轉化為商業價值的能力，也就是獲取知識、利用知識，實現知識增值的能力[15]。社會網絡可以在企業不需縱向一體化的情況下擴展其邊界，并促進從網絡其他成員獲取信息和技術訣竅。這些由外部關系所獲得的知識，對組織新產品開發具有重要價值，會促使企業提升其研發水平。知識來源的多樣化會加快處理過程的速度，縮短產品的開發周期，提高技術創新績效。

3.4 三個優化：機器學習、計算實驗、知識管理

面向大數據的管理決策研究將有助于厘清數據交互連接產生的復雜性，掌握數據冗余與缺失雙重特征引起的不確定性，駕馭數據的高速增長與交叉互連引起的不確定性。海量的數據需要甄別和處理，運用模擬與仿真的技術結合數字智能化等管理技術手段使流程控制和優化成為可能。

3.4.1 機器學習的優化

成功戰略實施要輔以先進的技術手段，大數據時代更是如此。傳統的層級體系已向鏈式結構轉變，并進一步向網絡結構拓展，結構的開放性要求更強，創新思維的來源、信息的渠道更廣。網絡挖掘技術的發展，使高精準輿情抽取成為可能，可以是基于深度的語法分析；中等精準輿情抽取，基于統計類輿情分類（機器學習等）；通過關鍵詞索引設計可以實現專利信息情報的高覆蓋。魯棒性開發處理不規范詞句、網絡用語和錯別字，深入開展專利相關數據挖掘。將專利服務與云計算技術、物聯網技術系統結合。

3.4.2 計算實驗的優化

需要科學的方法保證機器學習的效率。科學的方法是大數據時代海量數據處理效率提升的關鍵。運用智能優化預測方法改進專利服務的協同。常見的方法有神經網絡智能預測方法、遺傳算法、粒子群優化算法。神經網絡方法可以學習和存貯大量的輸入—輸出模式映射關系，可以模擬任意的非線性映射。

遺傳算法是一種進化算法，該方法通過模仿自然界的選擇與遺傳機理來尋求最優解，要經過編碼和解碼的過程。粒子群優化算法通過對動物群體活動的觀察，探尋群體從無序到有序的動態演化過程。粒子群優化過程是通過迭代在解空間追隨最優的粒子進行搜索。這些方法與技術在大數據時代對于分析專利運營，探尋市場未來技術發展方向將前景廣闊。

3.4.3 知識管理的優化

知識管理離不開知識產權，知識產權也離不開知識管理。各類信息的提取技術及優化算法的最終實現，離不開知識管理的過程，而知識管理的關鍵環節，是隱性知識與顯性知識的轉化。 Nonaka認為知識創造是顯性知識（Explicit Knowledge）和隱性知識（Tacit Knowledge）持續相互作用的動態過程。通過四種模式實現動態平衡：社會化模式（Socialization）、外部化模式（Externalization）、組合模式（Combination）、內部化模式（Internalization），即SECI過程。這一過程不單要重視硬件和軟件的建設，還要重視成員關系，特別注意顯性知識與隱性知識兩者交互作用對產品創新的影響。顯性知識與隱性知識具有差異性。對專利服務而言，要促進企業的潛力挖掘，通過專利庫建立專利地圖，可以更好地提升專利市場競爭力，同時專利本身只是顯性知識，企業要搶占市場先機，需要挖掘顯性知識背后的隱性知識，提升隱性知識顯性化的效率，這對于專利的運用及改進提高十分重要。

4 主要矛盾與問題對策及專利服務實例

4.1 主要矛盾與問題對策——專利服務的動態協同

中國已進入加快創新型國家建設的關鍵階段，知識產權與科技創新如影隨形，堅持把科技創新擺在優先發展的戰略位置，就要求中國的知識產權工作應把為科技創新提供全程服務作為當前和今后一段時間內最重要的工作來抓，專利服務的難點是培養系統成員的自服務、自協同能力，培養動態協同的文化。使其能夠根據外界環境的變化自動匹配與之相配套的能力，而不只是依靠單獨的中介服務機構來完成專利服務的協同。這種能力非常重要，即使再先進的服務手段，服務對象自身主觀能動性不強，不能具備動態創新能力，總是被動接受外界服務，這種水平下的專利服務協同只能是低水平的專利協同，專利服務協同應著力培養協同方自協同、動態協同能力。社會聯系度、信任是知識轉移的重要推動因素，增強信任可以有效促進知識創新成果在聯盟各方流動，促進隱性知識轉移。搭建政產學研金商用等多方合作平臺，建立資源共享機制，暢通溝通機制。建立健全法律保障機制。讓講誠信，重合作的企業有更廣闊的發展空間。同時，在大數據時代背景下，要提升潛在合作方的合作效率，利用市場顯性因素快速響應，利用大數據技術高效整合專利資源，彌補傳統間接調查方式的弊端，挖掘相關專利留下的技術細節與技術足跡，提取隱藏其中的深層信息，尋找技術源頭，機制示意見圖4。

圖4 專利服務動態協同機制創新演變示意圖

4.2 挖掘潛力，深化布局——專利服務實例

滬市某知名高校科研團隊近年開發出神經性耳聾的候選藥物，這是一個擁有3.6億患者的潛在市場，此藥填補其市場空白，前景極為可觀，保守估值達到46億美元，最終卻希望破滅。在由專業人士對其所申專利進行評估時發現，其專利權利要求極為不嚴格，無法對其技術本身進行有效保護，因此該專利難以市場化。諸如此類因專利質量問題難以轉化的案例，在我國高校、科研院所中屢見不鮮，常見報端。與此形成對比的是，有的研究機構對專利服務市場意識強，及時尋求專業專利服務機構合作，及時修正。如2013年，同濟大學一項醫療器械技術專利在進行市場交易前，尋找專業專利服務機構進行評估，由該服務機構通過專利數據庫數據挖掘，對潛在市場進行大量調研，對其價值進行開發，提出此項技術原有的4件專利（發明專利1件、實用新型專利3件）存在重大問題，主要是發明專利質量較差，保護力不足，實用新型專利未能有效維護，實際已經失效，此時的市場顯性價值較低。有企業愿意出1000萬轉化，其余轉化費用只能科研團隊自籌，這使同濟團隊難以接受，尋求專利服務機構對其進行分析。在這家專利機構謀劃下，科研人員及專利專家從中發現了一個未被披露的新的發明點，用其申請了高質量的國際發明專利。通過進一步挖掘潛在買家，最終使該技術以高達5.4億元的合同總金額在市場成交。對方獲得這件專利的許可，并承擔后續全部研發費用。這種醫療器械上市后，同濟團隊還將獲得銷售提成。

5 結語

大數據時代，專利服務動態協同機制是專利戰略實施的關鍵。機制的體系構成包括科學的專利服務戰略方案規劃機制、高效的戰略邏輯動態體系機制、精準的優化與控制機制三部分，具體操作要點為一條主線、兩個驅動、兩個保障、三個優化。專利服務協同要做好現有市場和潛在市場的協同，有形資產和無形資產的協同，實現技術協同、組織協同、價值協同的相互促進。注重影響協同因素的系統分析，提高績效評價問題研究，加深協同創新和知識轉移關系的研究。充分利用數據分析工具，挖掘數據價值，提升手段的先進性，接軌大數據、融入大數據、利用大數據，不斷開發和探索新的信息加工和服務模式，通過專利服務動態協同機制來消除專利信息孤島，在大數據時代的快車道上，促進經濟創新型發展。

（來稿時間：2017年8月）

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