继北美智权报238期《专利大数据-1：Google专利营运长分享如何筛选专利事务所 》，本刊期继续分享如何利用专利的大数据来检测专利的质量。藉由大数据分析，除了可以针对本身企业的专利资产作深入分析，以便盘点清算外，也可以对同业、竞争对手、以及技术趋势有更深入的了解。一般来讲，专利的「量」很容易盘点，不管是以单件专利、专利组合、或是专利家族作为单位，只要划分出获证、申请中、Pending……等等不同状态；再辅以各别地区分类，很快即可勾勒出企业简单的专利资产轮廓。然而，专利的「质」呢？究竟要如何评定？「能上战场打仗的才是好专利」只是一句抽象的描述，在西边无战事的时候，又如何衡量专利的好坏，以进行去芜存菁的盘点工作呢？LexisNexis IP的亚洲区知识产权顾问黎邈在2019 LexisNexis IP 知识产权研讨会（台北场）中，作了详尽的分享。

LexisNexis IP亚洲区智权顾问黎邈，照片提供：LexisNexis IP

量的竞赛

针对如何透过专利质量、以及专利组合的强度等信息，来作为企业IP管理的依据；或是藉此了解市场中竞争对手的状况等议题，黎邈提供了一个实际的例子来说明。

图1. 台湾知名企业自2000年始之专利组合变化状况

图片来源：Practical Guidance in IP Management: From the Perspective of Patent Quality & Portfolio Strength,
Miao Li, Asia IP Consultant, LexisNexis ®IP　

图1是一动态图，为台湾知名企业自2000年始之专利组合变化状况，每一家企业以不同颜色的球 (bubble) 为代表。横轴是专利组合的数量，趋势是数量越来越多；而纵轴则为竞争力指数，代表这个公司专利组合的平均质量。从图1可以观察一家公司的专利组合在成长的时候，其量与质是如何变化的。

如果观察绿色的球（鴻海，Foxconn），可以发现其从2007年开始，数量增长非常快速，很快提升到2倍的数量，但最近5年数量又开始下降，往左边移动。球的大小代表公司专利资产的大小，而橘色的球 (台積電，TSMC) 后来体积慢慢超越绿色的球，成为台湾专利资产最大的本土公司。绿色的球早期数量增长很多，虽然后来稍有下降，但还是排第二。黎邈特别指出有一家公司值得关注，就是左上方紫红色的球（大立光，Largan Precision)，虽然其专利组合数量不多，但质量很高，而且专利质量一直不断的提升。

质量的评估：三大指标

如前所言，统计专利的数量很简单，几乎各国专利局每年固定时间都会公布该地区的专利统计数字，然而，专利的质又该如何评估呢？黎邈指出，有一套系统的方法论，可以用来评估每一个专利的质量及强度。

从图2可见，这套系统方法论共有3个大指标，分别为Technology Relevance (技术相关性)、Market Coverage（市场相关性）及Competitive Impact (竞争影响力)。

第1个指标Technology Relevance (技术相关性)：主要是根据一个专利家族有多少后引证来决定这个专利的技术价值。黎邈指出不仅是简单的计算有多少个后引证，而是会作一些适当的调整。第一个调整就是专利的年纪：一个专利公开得越早、时间越长，就会倾向于得到更多引证。所以会透过年纪来作一些校正，才能评价不同年纪的专利。第二个调整是与引证所来自的专利局有关的，因每个专利局所使用的引证数量是不一样的。黎邈举例，像是美国USPTO要求申请人呈交IDS，很多时候有些IDS有很长的表格，但里面有些reference都不是很相关的，如果这部分也被考虑为引证数据，但相关性又很低，便必须调整。因此，如果这个引证是来自USPTO的话，会把其权重降低（相对来自EPO的权重较高）。第三个校正就是技术领域：只会以一个专利的同领域所有专利作一基准来进行比较。黎邈表示通过这三个方面的校正后，即可得到专利的技术相关性指标。

图2. 专利资产指标及相关KPI

图片来源：Practical Guidance in IP Management: From the Perspective of Patent Quality & Portfolio Strength,
Miao Li, Asia IP Consultant, LexisNexis ®IP

第2个指标为图2左下角之Market Coverage（市场相关性），亦被视为一经济指标，主要是审视一个专利家族去了那些国家。黎邈指出，这部分也不是单纯的去算这些专利家族去了几个国家、在这些国家的专利状态如何，而是根据这些国家的经济状况，计算出一个分子。LexisNexis IP的计算方式是每一个授权的美国专利获得一分, 其他国家则是按GDP来算分数。黎邈举例说明：如果去年获得一个中国专利，因去年中国的GDP是美国的60%，那获得授权的中国专利便是0.6分。另一方面，如果是申请中的则算70%。这样子全部加总起来，便得到一个市场的分子。

最后，每一个专利家族都会得到一个技术分子及一个市场分子，将2个分子相乘起来即得到一个这个专利或专利家族之分子，称之为competitive Impact，即竞争影响力。竞争影响力是一个绝对数值，每一个专利都有一个这样的数值。黎邈指出，当有一个专利按其竞争影响力排序的时候，便可被视为一客观的专利质量从高到低的指标。最后，将每一个专利的竞争影响力指数加总起来，即可得到整个专利家族的专利资产指数，简称PAI (Patent Asset Index)。

专利指标评估优于传统专利分析报告

黎邈认为，传统的专利报告或是专利分析报告只是从不同的角度对专利作出统计及分析，这种传统的报告只提供了专利的数据，但专利的数量不代表价值，也不代表公司的资产，如果要用这种报告去为公司决策作支撑或是说服董事会，其实是有很大难度的，而这也是传统报告一个尴尬的情形。第二个问题就是这些传统报告能带来多少insight？黎邈认为insight是可以提供阅读者以前不知道的信息，他们可以透过报告得到一些新的信息。现在很多分析报告最大的问题是只提供及认证了已知的信息，并没有提供更多新的信息，因此对商业决策也无法提供什么帮助。

黎邈特别举了一些例子，来说明专利指标评估如何能提供决策者更多的信息。

黎邈举了AI为例子，她表示由于AI涵盖范围很广，外延很大，因此不能像传统一般用几个Keyword就定义下来：像AI用在汽车领域，Keyword可能变成自动驾驶；如果在制造业领域，则会以工业4.0来呈现，因此很难定义，而这也显示传统的方式很难做一些有鉴别意义的分析。

另外，针对次世代技术以及Trend Scouting的问题，黎邈认为利用专利去观察是有点困难。因为专利从申请到公开有18个月的时间，就时间上已落后了一大截，那要如何能从「落后」的申请去观察前端的技术？黎邈举了一个实际操作的例子，证明是可行的：2018年时LexisNexis IP分析了智能网络的技术，按照IPC来排序，得到智能网络技术的分布。然后试图要了解智能网络的下一代技术是什么？前端研究是什么？他们把所得到的专利去作后引证分析，再去看后引证专利的IPC有没有全新的IPC，或是增长十分迅速的IPC。虽然后引证专利分析出来的IPC很多仍然是与智能网络有关，但我们却发现有一个IPC「H02J」在2017年开始即迅速上升，这是后引证分析才发现的IPC。而这个IPC是有关无线电路板配置的 (供电或配电之电路装置或系统；电能存储系统……)。这个研究完成后一个月，即爆出Apple收购Dialog的消息，而Dialog正是电池控制装置的厂商；由此可见电池控制及电路配置该会是智能网络的次世代技术。

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