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保护知识产权从源头做起 墨丘科技用AI提升企业创新效率

墨丘科技CEO黄伟才“创新没有强有力的保护,创新容易被剽窃,创新者利益难以保证,创新就难以持续。”
2019-06-05 15:48 · 投资界综合

6月2日,在国务院新闻办公室就白皮书《关于中美经贸磋商的中方立场》的发新闻发布会上,商务部副部长兼国际贸易谈判副代表王受文在回应记者时说到,去年中国支付的知识产权使用费已达到356亿美元,比2001年增长了19倍。中国在创造尊重知识、保护知识产权的环境,不仅是促进知识产权的产生,使之得到更好的保护,更是促进创新型经济的发展。

2008年,“山寨”一词不仅成为年度热词,更是被各官方媒体刊文讨论,并将当年命名为“中国山寨年”;2018年,中国首次跻身全球创新20强,在由世界知识产权组织和美国康奈尔大学等机构在纽约发布的“2018年全球创新指数报告”排名第17。今天,在随着已持续一年有余并愈演愈烈的禁运风波下,“创新”更是被推到了几乎前所未有的热度。

近些年来,中国在部分领域已从追随型创新过渡到了连续型创新,甚至也取得了一些颠覆型创新的成果,尤其是在人工智能领域,目前,中国的AI 科研成果中,对比全球各国人工智能专利数量,中国已超过美国成为AI 领域专利申请量最高的国家,专利申请总量占全球AI 专利的 34.7%。但尽管中国的创新质量明显上升,但比起发达国家和现阶段经济发展,仍然远远不够。而创新和保护,尤其是专利保护,是不可分割的。因此,如何将人工智能技术融合知识产权领域,以保护创新、提高创新、培育创新,同样有新的想象空间。

专利布局和运营专家、墨丘科技CEO黄伟才表示,创新没有强有力的保护,创新容易被剽窃,创新者利益难以保证,创新就难以持续。而创新和保护本身,也需要采用创新的方法。比如在重大技术领域,包括关键芯片,操作系统等领域,我们的创新还不够。2017年,据国家知识产权局公布,我国每年知识产权使用费逆差近2000亿元。作为对比,同期美国每年对外许可知识产权净收入超过5000亿人民币。因此,我们要突破落后的创新和保护方法,充分利用大数据和人工智能手段发现创新方向,来提升创新效率,完善创新的保护,

保护专利的价值是为了保护创新,创新在被保护的前提下,才会有更多人、更多企业去投入精力去创新。一般情况下,说起专利的价值,最常被想到的是使用许可费和竞品的防御保护,如据小米招股书显示,过去三年,其支付专利许可费用超过10亿美元。其中2017年支付5.33亿美元,占其营收4%,超过当年研发费用5.02亿美元,约占净利润122亿元(18.2亿美元)的1/3;再比如,2014年开始大量申请专利的大疆无人机,业务自2015年开始大量爆发。

事实上,专利的价值除了最重要的战略价值(包括专利诉讼在内的保护创新成果)外,还有经常伴随着技术转移的资产价值,同时还有品牌和荣誉和项目申报/资质/职等价值形式。那么,培育高价值专利,用人工智能驱动创新,即保障创新的效率、更高质量的专利保护和更高效的运用,统称创新的基础设施。究竟应该怎样做呢?

据了解,目前专利产业链主要包括专利技术产业或产品调研、专利技术脉络分析、技术揭露及其权项模拟、知识产权布局规划与执行、专利质量价值评估管理、专利维持评估及其管理与专利申请委托及其管理等。对比传统依靠人工经验或相对基础的服务,借助打通专业的专利大数据,和先进的人工智能算法模型,对专利申请及保护,无疑有质量的飞跃。

作为拥有100多项国内外发明专利,并为多个领域知名企业运营专利的专利战略和运营专家,黄伟才与其团队也总结了一些方法。在创新端,他将技术跟踪、三维拓展,差距定义、新元素定义为“创新四步法”;同时利用大数据对新技术、新专利、竞争对手动态的跟踪,可以使企业的专利战略始终处于“可控”状态,“提前布局竞争对手可能用到的专利”;而在专利保护上,上位概括、平行拓展、下位挖掘,以三维拓展全方位保护专利;并规避组合式创新和场景式创新的专利培育误区,培育出对企业的高价值专利。

在实操方面,实现技术产品化、应用平台化,把创新和保护统筹考虑,在利用创新手段进行创新和保护方面进行有益尝试,是当下专利保护的最高效路径之一。据黄伟才介绍,其设计理念是将NLP算法、科技及专利大数据、数据标注、知识图谱等大数据和AI算法作为底层技术,实现新技术发现、创新情报、发明工具、专利布局等AI软件与创新服务的中层服务,最终形成技术与专利运营平台、项目孵化和投融资平台的顶层创新价值实现平台。目前,已完成了利用计算机自动挖掘与大数据分析方法的开发,对高价值专利的内涵及评估方法等建立了完备的理论框架,并提出了高价值专利的挖掘与培育的基本方法。

作为个人及企业创新智慧的成果,今年以来,知识产权相关政策频出,行业正在经历从量变到质变的转变。而随着大数据、人工智能技术的发展,用创新的手段为“创新”赋能,不仅是人工智能驱动创新,更是创新驱动未来。

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