具体描述
内容简介
本书系统梳理并详细阐述了专利信息分析专业人员在从事专利信息利用、竞争情报分析时需要了解的操作实务。在总体思路上，本书按照如下内容进行展开： 首先从专利信息分析的内涵和外延出发，明确了专利信息分析的应用及其在科研中所扮演的角色，并以此为基础阐述了专利信息分析的基本方法和流程；其次，以产业转型升级的需求分析为切入点，将专利文献中蕴含的技术、法律和市场信息通过专业的分析方法进行提炼，再通过对专利分析基础、高级和特需模块的设置，进一步有效运用所提炼的信息，更好地指导创新研发，获取市场竞争优势；最后，为了检验前述分析方法的科学性、合理性，以及充分体现指导实践操作的务实性，本书选取了众多真实案例进行实证分析，为本书所提出的理论方法和分析思路提供了可行性的支撑。
作者简介
陈燕，国家知识产权局知识产权发展研究中心副主任，兼任国家知识产权局专利分析和预警领导小组办公室副主任，三级研究员，经济法学硕士，享受国务院特殊津贴。国家知识产权局高层次人才培养对象、国家知识产权局首批领军人才，国家知识产权专家库首批入选专家。国家集成电路产业发展咨询委员会委员、国家新材料产业发展咨询委员会委员、国家网络强国战略综合研究专家咨询组成员。近年主要从事知识产权理论研究、专利分析和预警研究，专利组合与布局设计、专利导航产业发展研究、专利价值评估、专利运营等，主持国家知识产权局专利分析和预警项目实施、专利导航产业发展项目实施等工作。
目录
第1章 专利信息分析导论
1．1 专利信息分析引言
1．1．1 专利信息分析简述
1．1．2 专利技术层次的划分
1．2 专利信息分析应用
1．2．1 专利信息分析的应用范围
1．2．2 专利信息分析的种类
1．2．3 专利信息分析的影响因素
1．3 专利在科研中的角色
1．3．1 科研决策的指挥员
1．3．2 科研过程的领航员
1．3．3 科研应用的护航员
1．3．4 市场竞争的战斗员
第2章 专利分析的方法和流程
2．1 专利指标分析
2．1．1 专利指标简述
2．1．2 专利指标类型
2．1．3 专利指标的优点及应用中的问题
2．2 专利信息分析的方法
2．2．1 定量分析
2．2．2 定性分析
2．2．3 拟定量分析
2．2．4 图表分析
2．3 专利信息分析的流程
2．3．1 前期准备
2．3．2 数据采集
2．3．3 专利分析
2．3．4 完成报告
2．3．5 成果利用
第3章 研究产业的发展路径
3．1 产业价值链分析
3．1．1 分析产业发展历史
3．1．2 分析产业链构成与分工
3．1．3 分析产业发展的推动者
3．1．4 分析产业生命周期
3．2 龙头企业链分析
3．2．1 选定产业内龙头企业
3．2．2 分析龙头企业成功模式
3．2．3 分析企业间的战略联盟
3．3 核心技术链分析
3．3．1 分析技术路线的演进史
3．3．2 分析主流技术的推动者
3．3．3 分析技术的生命周期
3．4 市场竞争力分析
3．4．1 分析市场的驱动因素
3．4．2 分析市场的转换信号
3．5 专利影响力分析
3．5．1 从企业在产业链中的位置判断专利的影响力
3．5．2 从产业链的价值分布判断专利影响力
3．5．3 综合技术和企业及产业因素判断重点专利
第4章 专利分析基础模块
4．1 技术生命周期分析
4．2 重点专利技术分析
4．2．1 分类号频次排序分析
4．2．2 主题词频次排序分析
4．3 技术发展趋势分析
4．3．1 专利量逐年变化分析
4．3．2 专利分类号逐年变化分析
4．3．3 技术主题逐年变化分析
4．4 主要竞争对手分析
4．4．1 竞争对手专利总量分析
4．4．2 竞争对手研发团队分析
4．4．3 竞争对手专利量增长比率
4．4．4 竞争对手重点技术领域分析
4．4．5 竞争对手专利量时间序列分析
4．4．6 竞争对手专利区域布局分析
4．4．7 竞争对手特定技术领域分析
4．4．8 共同申请人分析
4．4．9 竞争对手竞争地位评价
4．4．10 竞争对手专利法律状态分析
4．5 专利区域分布分析
4．5．1 区域专利量分析
4．5．2 区域专利技术特征分析
4．5．3 本国专利份额分析
4．6 研发团队分析
4．6．1 重点专利发明人分析
4．6．2 合作研发团队分析
4．6．3 研发团队规模变化分析
4．6．4 研发团队技术重点变化分析
第5章 专利分析高级模块
5．1 核心专利分析
5．1．1 专利引证分析
5．1．2 同族专利规模分析
5．1．3 技术关联与聚类分析
5．1．4 布拉德福文献离散定律的应用
5．2 重点技术发展线路分析
5．2．1 专利引证树线路图分析
5．2．2 技术发展时间序列图
5．3 技术空白点和技术热点分析
5．3．1 技术空白点分析
5．3．2 技术热点分析
5．4 重大专项的专利风险判定
5．4．1 重大专项的专利现状分析
5．4．2 重大专项的专利风险等级判定
第6章 专利分析特需模块
6．1 专利创造挖掘
6．1．1 专利创造挖掘要点
6．1．2 专利创造挖掘规划与管理
6．2 专利布局设计
6．2．1 专利布局分析和布局实施的基本问题及主要影响因素
6．2．2 地域布局分析
6．2．3 产品技术布局分析
6．2．4 专利布局时机
6．2．5 专利布局的基本样式——专利组合构建
6．3 专利运用模块
6．3．1 专利许可与转让
6．3．2 专利融资
6．3．3 专利价值
6．3．4 专利与技术标准
6．3．5 专利联盟与专利池
第7章 专利信息分析案例
7．1 案例1：工业机器人专利分析和预警
7．2 案例2：数字安防专利导航分析
精彩书摘
《专利信息分析师操作实务》：在全球科技革命大变革的背景下，技术创新越来越成为驱动全球产业升级与发展的关键动力，专利的战略性布局、储备与运用越来越成为各国企业抢占产业价值链高端、获取产业竞争优势的关键。运用专利大数据进行分析并结合产业、技术、市场等方面的信息进行深度挖掘、提炼的专利竞争情报，能够帮助市场主体和创新主体准确认识自身所处的产业技术竞争环境及专利竞争格局，在更加“透明”的竞争景框中前瞻做出科学决策。广大市场主体和创新主体愈发认可和重视专利情报在技术竞争中的引导和帮助作用。专利分析师作为一类新兴职业，越来越受到政府主管部门和国内业界的关心与关注。
2015年8月，《中华人民共和国职业分类大典》首次将专利信息分析从业人员纳入知识产权专业人员的子分类中。这标志着专利信息分析从业人员的职业身份在国家职业分类体系中得以确认。2015年12月，国务院颁布的《关于新形势下加快知识产权强国建设的若干意见》中明确强调要加强知识产权信息开发利用，这也进一步使得在我国经济新常态下的创新型国家和知识产权强国建设中，专利分析与利用的重要作用得以凸显。
尽管近年来专利信息分析的知识在国内快速普及，但是专利分析方法差异大、操作流程不尽规范、分析水平参差不齐、高端分析人才匮乏等突出问题仍然普遍存在，这在很大程度上影响了专利分析结论和措施建议的准确度、完整度、可信度，制约了专利信息高端分析对于产业技术创新发展的积极效果。
为了引导国内广大专利信息分析从业人员全面、规范地掌握专利信息分析基本技能和操作实务，国家知识产权局知识产权发展研究中心本着源于实践、服务实践、指导实践的精神，在全面总结多年重点产业重大技术领域专利分析预警和专利导航项目实战经验的基础上，系统归纳和提炼了内容完整、流程清晰、简捷可行、易于再现的专利分析实务精华，精心组织编写形成《专利信息分析师操作实务》，以期与国内关心、关注和从事专利信息分析的各界人士共同分享。
……
前言/序言
高等学校计算机课程规划教材编委会主编：
陈燕国家知识产权局知识产权发展研究中心副主任
副主编：
孙全亮国家知识产权局知识产权发展研究中心研究二处处长
马克国家知识产权局知识产权发展研究中心研究二处副处长
孙玮国家知识产权局知识产权发展研究中心研究二处副研究员
编委：
寿晶晶国家知识产权局知识产权发展研究中心研究二处副研究员
彭齐治国家知识产权局专利局光电技术发明审查部副调研员序言
在全球科技革命大变革的背景下，技术创新越来越成为驱动全球产业升级与发展的关键动力，专利的战略性布局、储备与运用越来越成为各国企业抢占产业价值链高端、获取产业竞争优势的关键。运用专利大数据进行分析并结合产业、技术、市场等方面的信息进行深度挖掘、提炼的专利竞争情报，能够帮助市场主体和创新主体准确认识自身所处的产业技术竞争环境及专利竞争格局，在更加“透明”的竞争景框中前瞻做出科学决策。广大市场主体和创新主体愈发认可和重视专利情报在技术竞争中的引导和帮助作用。专利分析师作为一类新兴职业，越来越受到政府主管部门和国内业界的关心与关注。
2015年8月，《中华人民共和国职业分类大典》首次将专利信息分析从业人员纳入知识产权专业人员的子分类中。这标志着专利信息分析从业人员的职业身份在国家职业分类体系中得以确认。2015年12月，国务院颁布的《关于新形势下加快知识产权强国建设的若干意见》中明确强调要加强知识产权信息开发利用，这也进一步使得在我国经济新常态下的创新型国家和知识产权强国建设中，专利分析与利用的重要作用得以凸显。
尽管近年来专利信息分析的知识在国内快速普及，但是专利分析方法差异大、操作流程不尽规范、分析水平参差不齐、高端分析人才匮乏等突出问题仍然普遍存在，这在很大程度上影响了专利分析结论和措施建议的准确度、完整度、可信度，制约了专利信息高端分析对于产业技术创新发展的积极效果。
为了引导国内广大专利信息分析从业人员全面、规范地掌握专利信息分析基本技能和操作实务，国家知识产权局知识产权发展研究中心本着源于实践、服务实践、指导实践的精神，在全面总结多年重点产业重大技术领域专利分析预警和专利导航项目实战经验的基础上，系统归纳和提炼了内容完整、流程清晰、简捷可行、易于再现的专利分析实务精华，精心组织编写形成本书，以期与国内关心、关注和从事专利信息分析的各界人士共同分享。
本书不仅提供了专利信息分析方法和流程的指引，而且提供了运用专利信息分析研究产业发展路径的指引；不仅设置了从基础模块到高级模块再到特需模块的专利信息分析系列进阶，而且基于实际项目提供了若干专利信息分析案例作为研究学习和实际操作的实例以供参考和借鉴。我们希望本书能够分模块引导读者全面掌握专利信息分析系列进阶实务，促使广大读者真正成为科研决策的指挥员、科研过程的领航员、科研应用的护航员、市场竞争的战斗员。
本书由国家知识产权局知识产权发展研究中心三级研究员陈燕副主任组织编写，她不仅牵头设计了全书的研究框架，还作为主要执笔人撰写了第1、2、4、5章的主要内容。参与本书编写的还有国家知识产权局知识产权发展研究中心研究二处处长孙全亮副研究员（第6.1节、第6.2节）、研究二处副处长马克副研究员（第3章，第6.3节，案例1）、研究二处孙玮副研究员（第2.2.1节、第2.2.3节、第2.3.4节、第4.4.10节，第7章）、研究二处寿晶晶副研究员（第1.3节），国家知识产权局专利局光电技术发明审查部彭齐治副调研员（第2.2.2节，7.2节）等一批具有丰富专利信息分析理论和实践经验的人员。全书由陈燕和孙玮负责统稿。
本书不但可以作为学习专利信息分析操作实务的入门教材，而且可以作为专利信息分析从业人员进行专利信息分析、组织项目实施、推进项目应用的实务手册，更可作为广大科研人员运用专利信息分析辅助技术进行研发、创新的参考指南。
本书的顺利出版离不开国家知识产权局有关领导以及业界有关专家的关心和支持，在此致以衷心的感谢！限于本书编写人员水平，书中难免存在疏漏与不足，敬请广大业内专家、读者不吝指正！
作者
2017年7月于北京
用户评价
从编辑和装帧的角度来看，这本书的细节处理也体现了对读者的尊重。纸张的质感很好，长时间阅读眼睛不会感到疲劳，这对于需要长时间盯着屏幕和表格的分析工作来说至关重要。更重要的是，它的附录部分极其实用，收录了多个特定行业（如新能源汽车、5G通信）的“黄金检索式”模板，这些模板经过了实战检验，可以直接复制粘贴到主要的商业数据库中进行微调。这极大地节省了资深分析师用于构建基础检索框架的时间，让他们能更专注于后续的深入解读。另外，书中对不同数据库（如Derwent、PatSnap、本地公开数据库）的优劣势对比和数据提取差异进行了坦诚的讨论，没有偏袒任何一家商业服务商，保持了高度的客观性。这种务实、不回避实际操作难点的态度，让我觉得这本书的作者是真正的一线实干家，他们理解我们的痛点，并提供了切实可行的解决方案。购买这本书的投资回报率，绝对是超值的。
评分这本书的编排逻辑，就像一位经验丰富的前辈带着你跑项目。它跳脱了传统的“技术-法律-商业”三段论式的讲述，而是采用了“场景驱动”的叙事方式。比如，在讲解“FTO（自由实施）分析”时，它不是先解释FTO的定义，而是直接抛出一个跨国公司面临的“侵权警告函”的场景，然后立刻引导你进入检索、比对、风险定级和规避设计的全流程。这种沉浸式的学习体验，极大地缩短了理论到实践的转化周期。特别是书中对“专利地图绘制的陷阱”的讨论，非常中肯。很多分析师热衷于绘制复杂的专利网络图，但忽略了底层数据的噪音和偏见。这本书严肃地指出了如何剔除那些“防御性专利”或“无效专利”对地图的干扰，从而确保最终的视觉呈现的是真正具有竞争力的技术热点。这对我启发很大，让我开始反思自己过去制作的一些看似美观实则误导性的分析报告。它教会我，分析的最高境界不是复杂，而是准确地揭示关键矛盾点。
评分说实话，市面上关于专利分析的书籍多如牛毛，但大多都在泛泛而谈“专利的价值”这类宏大叙事，真正沉下心来教你“怎么做”的少之又少。这本书的厉害之处在于，它把“分析师的职业路径”清晰地拆解成了若干个可执行模块。我尤其关注了关于“无效宣告前瞻性风险评估”的那一章。这部分内容讲得极其细致，它不仅分析了现有无效证据的检索技巧，更重要的是，它引入了一种基于“专利权利要求书的逻辑演变链条”的倒推分析法。通过这种方法，你可以预判某个核心专利在未来被挑战时，其保护范围可能收缩到何种程度。这对于进行并购尽职调查或者技术许可谈判时，提供了极其坚实的量化依据。我过去常常在这类风险评估中感到模糊不清，总像是隔着一层纱，但这本书提供的分析框架，仿佛给了我一个高倍显微镜，让我看清了那些隐藏在法律条文背后的技术博弈。它的专业性和操作性之间的平衡把握得非常到位，既有理论高度，又不失地面感，读起来酣畅淋漓，每看完一节都有种“原来如此”的豁然开朗感。
评分我发现这本书在处理“前沿技术追踪”方面，有一套非常独特的视角。现在很多新兴领域，如量子计算或者生物制药的最新疗法，专利布局速度快且分散，传统的关键词检索很容易遗漏关键信息。这本书介绍了一种结合“论文引用网络”与“专利优先权日期追踪”的复合分析模型。它强调，在高度动态的技术领域，要学会“逆向工程”专利的知识起源，即通过追踪最早在学术界发表，但尚未形成完整专利体系的那些“知识点”，去预测未来可能出现的专利“爆发区”。这个思路非常超前，它让我意识到，专利分析师的工作不仅仅是整理已经发生的事情，更要具备“预测未来技术版图”的洞察力。书中举例分析了某项AI芯片专利从初创团队到巨头收购过程中的信息流转，详述了分析师如何在每一个关键时间节点截获核心信息，指导了投资布局。对于风险投资和战略规划部门的专业人士来说，这本书无疑是一剂强心针，提供了超越常规竞争情报的深度分析工具。
评分这本关于专利信息分析的新书，简直是为我们这些在知识产权战场上摸爬滚打的实战派量身定做的。我最欣赏的一点是，它不像那些学院派的理论堆砌，而是开篇就直击要害，用大量真实的案例和详细的步骤图，手把手地教你如何将晦涩难懂的专利文献转化为可操作的商业洞察。比如，关于如何利用特定数据库进行竞争对手技术布局的分析，书中提供的查询策略和筛选维度简直是我的“宝典”。我记得有一次为了快速锁定目标公司的核心技术栈，我在搜索引擎上迷失了方向，但对照书中的“交叉引证矩阵构建法”，我仅用半天时间就清晰地描绘出了对手未来三年的研发路线图。特别是对IPC（国际专利分类）和CPC（合作专利分类）的深度解析，不再是简单的罗列，而是深入到如何结合特定行业背景进行“语义化”检索，这对于那些在交叉学科领域做创新的分析师来说，简直是醍醐灌顶。书中的数据可视化部分也做得极为出色，它教会我如何将枯燥的专利数量趋势图，转化成能够打动高层决策者的“技术雷达图”，真正让数据会说话，而不是仅仅罗列数字。这绝对不是一本让你读完后只能用来“充门面”的书，而是能立刻带回工位上投入实战的工具箱。
评分好书，讲得比较详细透彻，对工作有指导作用
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