8月17日-19日，由知产前沿新媒体举办的“第二届中国人工智能知识产权峰会”在杭州召开，本次大会吸引了线上与线下近500位人工智能IP人士参加。会上，Dolcera中国区总经理林见新就人工智能应用于企业专利布局和知识产权风险防控策略做了主题演讲，重点分析了企业知识产权运营策略，详细讲解了创新的专利搜索引擎对于知识产权保护的重要作用。知产前沿新媒体现将林经理的主题分享整理成文，供人工智能知识产权从业人员参考学习。

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一、Dolcera的简介

总部位于美国硅谷的Dolcera成立于2004年，在世界各地在世界各地 (美国、中国、德国、印度) 设有办事处，是一家领先的技术战略公司，并且在满足营销、战略和创新团队的需求提供服务方面拥有约20年的经验，公司主要做商业研究，为许多领域的行业领导者提供独特的初级和深层的研究和见解；数字化转型，专业的基于人工智能的搜索软件工具被被创新团队和法律团队用于满足日常技术需求；并且Dolcera的 AI/ML 团队通过为客户的业务挑战构建定制解决方案来帮助他们加快流程；在自然语言处理方面Dolcera拥有强大的专业知识。

Dolcera目前在全球拥有非常多的具有创新性的客户，范围涉及高科技、汽车与制造业、生物医药、食品和饮品、消费品、能源化工等多个行业。Dolcera 团队在过去十年中参与了一些最具挑战性的技术许可交易。此外，还参与了从无线通信到宠物诊断等行业的一些最重要的赋能工作。

2021年，全球发生的并购案达600亿美元，技术发明和技术转移、转让交易许可400亿美元、全球诉讼累积是100亿美元。知识产权是一个前景广阔的市场，Dolcera 公司有幸参与了其中很多项目。

二、IP战略

1、金字塔模型

用IP战略模型来说明知识产权部门运作的不同层次。模型呈金字塔状，从金字塔的底座往上看分别是防守、营运优异、盈利中心、远见。防守时的IP战略是：以 FTO 为中心，建立专利壁垒。营运优异实际就是：企业知识产权部门不光追求的是“数量”，更多的是质量专利；根据业务技术市场的需求开发形成一个专利组合，组合包来为企业服务。盈利中心：价值创造，知识产权部门不但是一个成本中心，更是一个盈利中心，把企业一些非核心的资产货币化。最顶端的时候，知识产权部门嵌入到管理层的业务，将公司重大走向，技术的拐点，技术与企业的战略、与专利一起预测，并提出积极的策略。

2、IP策略模型

从一个IT，人工智能，软件检索工具的角度来看，来诠释刚才所述的金字塔模型。我们用三个阶段来表示整个模型就是：护城河1.0、护城河2.0、护城河3.0。20年前，在许多数企业里面，很多专利文件或者科技文献以纸张或其他物理媒体保存，企业里的部门当年叫“情报室”、“资料室”，那是护城河1.0的时代。随着全球化、科技以及互联网的发展，进入了护城河2.0的时代，专利、科技文化及互联网产生大量的结构性和非结构化的数据。在这种情况下，就必须用IT软硬件的技术把资料、管理、搜索组织起来，通过护城河2.0对专利，科技文献，技术文档进行存贮管理，检索；并且借由IT技术对企业专利，产品技术、重点专利布局，保护运营等方面做了很多大量的工作。

三、创新的搜索引擎

1、需求、痛点及解决方案

随着人工智能、自然语言处理、数据科学的发展，我们正在往护城河3.0的方向发展。实际操作中，在和中国的一些领先企业沟通过程中，董事会对技术情报中心已提出要求以人工智能赋能进行应用，要求在研发，市场上能对IP的布局和技术热点人才的分布、智库专家、专利等科技文献进行检索。专家智库能通过智能提取、人工智能方式，在海量的专利科技文献中直接能提取主要的核心内容。在BU，BD这个层面上，要求产业图谱、市场规模、供应链管理，竞争对手的分析，对重大的商业机会、重大的技术拐点、以及全球的行业报告甚至国家的有关法律法规都要合并，共同形成一个可以帮助董事会做决定的分析并提供策略。海量的数据，并且，数据分布在不同的数据库、数据源，要把它全部连接起来，需要用到人工智能的技术，如果单凭人工在海量的数据里面，光是阅读、检索就会花费大量的时间，而要达到护城河3.0的一个阶段，我们还有很长的路要走。Dolcera 的方案是通过具有人工智能的搜索软件来化解企业搜索理解不足、安全风险、非结构化数据等问题，E-Search解决方案可以节省研发人员的搜索时间，降低研究成本，使知识产权的价值最大化，同时可以快速访问来自外部网站和其他应用程序的信息。

2、人工智能在知识产权的应用

人工智能在知识产权的应用非常广泛，如专利的撰写，专利侵权的比对、专利搜索、数据清洗等。

3、案例

前段时间，一个关于癌症登月计划的挑战赛由美国国立卫生院发起，Dolcera获得了该比赛的第一名。Dolcera邀请数据库专家、开发人员组成交叉团队，通过在知识库、疾病数据库、标准化\受让人数据库、临床试验数据库、药物数据库进行搜索，将有意义的数据仓库结合起来，通过映射，规范化处理后再通过人工智能过滤切片以提取可视化的效果，最后形成可视化报告。这就是我们通过人工智能的方法对癌症领域进行管理型的分析。

Dolcera AI分析了USPTO授予的270，000项专利，收集并组合了来自不同来源的数据，以提供引人入胜的可视化效果。最后，得到了包含财务数据、产品与市场数据、专利与创新数据等的大型企业数据库和可视化平台。

通过Dolcera AI，发现CRISPR/CAS9基因编辑正在成为基因编辑下一个有前途的子领域。通路映射——将特定癌症类型的专利研究活动与通路数据关联起来，可以提示未充分探索的研究领域；例如，对于肺癌，大多数专利研究都集中在 P53 基因上 (这在其他癌症类型中也很流行)。可以鼓励对其他基因的肺癌研究。通过阅读绝对死亡数据和存活率，可以坚定地得出结论，肺肿瘤应该是研究的重点。紧随其后的是胰腺肿瘤和结直肠癌 (存活率为 65%) 作为重点关注的领域。

4、专利检索引擎和专家搜索引擎

Dolcera的专利数据库，包含了全世界1.3亿条的专利数据，涵盖了140个国家，以及1980年到现在的数据通过人工智能自动打标签的方式，进行审核，建立有我们自己的语义库、和很多企业的逻辑树的一个专利检索工具。可以迅速，完整的检索到相关专利。

专家搜索引擎（ECS）是人工智能赋能的一套软件，可以通过把公司、组织、经济实体等自动打标签，对词语做标准化转换，然后排序。也可以提供一些基本的服务如对技术的分类、医学分类和科技文学作者进行一个排列，以及对各种形成的文档可以进行转换。科技文档很多是压缩文件，解压阅读很困难，包括一些图片、视频、音频、录制的文件，都可以在专家引擎文件格式转换器相互转化，这也是我们解决的难点之一。还可以将一些数据源、企业本身的数据，跟外部的数据做一个连接，如，IEEE，Scopus, 3GPP的数据库。

ECS，专家搜索软件是一个深度学习驱动的专利和现有技术搜索平台。概念驱动的超快速搜索扩大研究范围，在不同行业里面，都可以做到以人工智能赋能的方法对所在行业科技文献的作者、任职、发表文章、工作情况做关联分析。专利，科技文献，作者的分布等情况对一个企业的发展，人才流动分析来说是一个很重要的的因素，Dolcera 有对20M+个公司，120M+作者做链接，建立概念，然后得到一个基础的数据，所以通过家族的形式，找到一个，找到一串，关联他们内在的关系。

四、人工智能的算法

人工智能在检索的一项基本的工作是消歧，是要解决语言歧义，对文本进行多层次的语言分析。通过对专利文章进行清洗，再通过分配规则算法，产生聚类算法，进行形成知识库，来配置文件链接。

Dolcera 的机器学习算法极大地帮助知识产权部门，研发人员从原始数据中找所需的资料，节省大量的时间精力，并通过人工智能辅助，从数据中产生洞察力。ECS（专家搜索软件）擅长在数据中寻找模式，使其形成具有与业务和技术相关的检索结果，为护城河3.0，基于人工智能赋能的技术信息情报平台提供了数字底座。

作者：林见新

编辑：Sharon