摘要：企业内部专利情报数据库的建立，有助于健全企业的情报信息管理体系，实现专利情报的有效利用，使技术情报（包括专利情报和非专利情报）和市场情报在企业内部快速流动和共享，推动企业自主创新能力的提高。鉴于业内在结合市场情报方面的相关研究还略显欠缺的情况，该文从市场活动主要参与者的角度，结合企业内部的专利情报分析实践工作，围绕企业内部专利情报数据库的建立，提出专利情报数据库的基本架构，介绍专利情报数据库的运作及输出呈现，并介绍借助AI技术进一步完善专利情报数据库，为相关企业能够更有效地利用专利情报分析提供有价值的参考。

关键词：企业内部，专利情报，数据库，人工智能，市场活动

根据世界知识产权组织的统计，专利文献中包含了世界上95%的研发创新成果。如果能够有效地利用专利情报，不仅可以缩短60%的研发时间，还可以节省40%的研发经费^[1]。

专利情报分析是一种重要的竞争情报加工和提炼，其过程是在大量相关专利的基础上，通过对某些关键方面的定性与/或定量分析，找出专利的分布规律及发展趋势，从而将零碎的信息转化成系统的认识，获得有助于企业制定策略、做出决策的竞争情报。专利情报反映了各个行业最新技术的发展动态，使得专利情报分析成为技术创新的一个重要源泉，并在企业创新的实践中有着重要的应用^[2]。随着创新在全社会的被关注度日趋增强，如何有效利用好专利情报就受到了越来越多企业的重视。张洁^[3]从申请人竞争力主体位、专利内容技术主线位、专利效能价值主导位3个方面构建全生态专利情报分析框架，为从生态体系的全局挖掘专利技术的情报应用价值提供了理论指导和范式参考。苗思薇^[4]分析了专利信息平台及专题数据库建设的重要意义，以研究所为例阐述了专题数据库的建设思路，需求分析，检索方式，更新维护，功能模块等方面的内容，为企业建立专题数据库提供参考。

作为市场活动的主要且直接参与者，对于专利情报的有效利用，企业在关注专利技术的同时，有必要综合关注市场情报，但当前业内的相关研究还略显欠缺。鉴于此，本文结合企业内部的专利情报分析实践工作，探索企业内部专利情报数据库的建立，以期为相关企业能够更有效地利用专利情报分析提供有价值的参考。

1 企业内部专利情报数据库的建立

企业内部专利情报数据库是指将反映企业内部、竞争对手和企业外部环境的数据、信息、情报，进行有针对性的收集、存储、处理和分析，并以适当的方式发布给企业决策层和有关战略管理人员参考的计算机应用系统。

1.1 建立企业内部专利情报数据库的狭义目的

建立企业内部专利情报数据库，针对数据库中的技术内容搜集分析特定技术与/或产品的专利情报，掌握该专利领域中与企业相关的专利技术研究情况，目的是为了在企业的经营活动（如产品开发）中，把每个单一的专利技术情报综合起来，关注和分析其历程变化，通过科学地、有效地、灵活地应用专利情报，抽取相互间的关联，将分析结果应用于相应的技术领域中，把握本企业与竞争企业的技术和专利权利立场，助力企业综合竞争力的提升，从而决定企业未来的技术发展和战略发展方向。

进而，通过企业内部专利情报数据库，可以健全企业的情报信息管理体系，使技术情报和知识产权情报在企业内部快速流动和共享，推动企业自主创新能力的提高，保障创新活动的可持续性。

1.2 建立企业内部专利情报数据库的广义目的

专利除了技术属性和法律属性之外，还具有市场属性（或经济属性）^[5]。基于企业内部长期的专利情报分析实践工作，专利情报分析的价值，除了体现在专利技术方面，实质上还体现在市场方面。为此，本文将企业内部专利情报数据库所涉及的专利情报的内容，拓展涵盖到技术情报和市场情报，而并非仅局限于专利文献所涉及的技术情报。

技术情报的数据主要包括专利文献和非专利文献（如论文）。通过技术情报可以把握行业技术发展趋势，选定企业技术研究项目，设定技术开发方向，进行概念设计，有效地开展各项研发工作。

对于企业内部专利情报分析工作，更多时候是针对专利文献进行理性的、灵活的利用，以期把握企业与竞争企业的技术和专利权利立场，进而决定企业技术研发及产品研发战略方向，并且可以提高研发效率、降低研发经费投入、提高技术研发和产品研发的质量。

与此同时，市场情报直接关系着企业的市场活动及相关经营决策。通过系统地、深入地利用市场情报，可以对企业市场环境进行全面的监测，发现市场机遇和风险，了解市场动向，作为企业运营战略决策依据；可以根据市场环境的变化，最快、最准地作出反应，做到行动迅速、目标明确，提高决策效率；可以及早发现市场风险和竞争劣势，制定合理有效的运营管理战略，降低企业运营风险，最大化企业研发成果和市场活动的利益。

1.3 专利情报数据库的基本架构

本文基于企业内部长期的专利情报分析实践工作，提出的专利情报数据库的基本架构如图1所示，主要由情报数据采集、情报规划、情报处理、情报服务和信息反馈5个功能模块组成，可以基于智能搜索引擎技术、数据挖掘技术、自动预警技术和内容管理技术等融合技术进行构建和维护，并进行不同信息和情报之间的数据整合、关联和匹配。

2 专利情报数据库的运作

2.1 情报规划

情报数据库的运作首先需要进行情报规划，按情报的内容可以分为技术情报（包括专利技术情报和非专利技术情报）和市场情报。在不同的情报体系下可以对情报项目进行细分，如产品项目、新技术项目、目标企业项目等，在项目确认之后，对每个细分项目进行自动采集源的设置，再针对项目团队辅助以用户管理、权限管理和系统管理等工具，对情报使用者（如企业内部专利情报分析工程师）的权利和职责进行规划，便于企业内部商业秘密及合规管理。

2.2 情报数据采集

针对外部数据和内部数据，情报数据的采集方式可以分为自动采集和人工采集2类。对于通过智能搜索引擎系统自动采集来的情报信息，情报管理平台对其内容进行数据挖掘，按项目进行分类，并自动形成情报摘要，以方便使用者检索。

自动采集一般针对电子形式的数据，对于纸件数据，可以通过人工的方式进行情报采集，如各种纸件情报可以通过光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）识别技术将纸件文字转换形成电子形式。借助各种融合技术，如利用数据挖掘技术对各种格式的相关情报数据进行挖掘，利用内容管理技术对相关情报信息如电子文档、电子表格、网页和邮件等按项目进行分类，转换成统一格式的文档，并自动形成情报摘要。

2.3 情报处理

通过人工采集和自动采集所得到的原始情报数据，按项目存入情报数据服务器。企业内部专利分析工程师作为情报编辑人员，可以对情报数据进行编辑、处理和管理，对转换编辑后的情报数据进行批量上传和发布，存入情报数据库。

为有效地利用专利情报，企业内部专利分析工程师作为情报分析人员，需要针对相关情报进行筛选、整理、分类、统计和分析，撰写情报专题报告，形成便于后续呈现、输出的形式，并将该情报专题报告上传至情报数据库。

2.4 情报服务

情报数据库的情报产品包括情报信息和情报专题报告，情报产品服务主要由情报终端用户软件提供。企业有关战略管理人员作为情报产品使用者，即情报产品服务的对象，可以利用情报终端用户软件提供的情报分类导航、情报检索、情报邮件、情报推文和情报图文等形式来获取相关的情报产品。

2.5 信息反馈

情报产品使用者，如情报需求者或企业决策层可以对情报产品进行批注和评分，以反馈、交流各自对情报的认识和理解。

由此，情报产品使用者可以针对情报内容的需求，向情报系统管理人员进行意见反馈、交流，情报系统管理人员通过内容管理技术可以针对专利情报的各种数据进行统筹以改进情报管理工作，有助于项目团队成员中的情报系统管理人员、企业内部专利分析工程师相应地对情报数据和报告进行补充、调整和完善，并形成随着情报数据变化或演变而可持续不间断更新的作业模式。

3 专利情报数据库的输出

专利情报数据库的输出，主要通过不同类别的专利情报调查报告来呈现，具体形式可以灵活选用，并不局限于Word文档形式或PowerPoint文档演示形式，只要便于企业决策层或有关战略管理人员查阅获取所需要的情报信息及相关资讯即可。

通过不同类别的专利情报调查，可以获取所需要的专利信息、市场信息及相关资讯，表1至表3分别针对产业调查、公司调查、产品调查3种常见的专利情报调查，从调查模块、调查范围、调查目的及调查内容等方面进行了简要介绍，可以为企业在实际操作中，从哪些方面和角度入手开展工作以有效利用专利提供引导。

由表1—表3可以看出，不同类别的专利情报调查，相互间会存在相似或相同的调查内容，但各有侧重，主要是针对具体的调查需求，围绕相应的调查对象进行针对性的调查和分析。

在企业内部，专利情报调查报告通常由专利分析工程师负责撰写和更新，专利分析工程师基于对相关情报的筛选、整理、分类、统计和分析，结合具体需求进行撰写，输出面向不同需求的不同报告，并可以定期或不定期地进行更新。

4 AI时代的专利情报数据库

随着近年人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的快速发展和进步，尤其是2022年末ChatGPT面世、2024年2月OpenAI推出全新的视频生成大模型Sora、2024年12月杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出全新系列模型DeepSeek-V3等影响深远的人工智能领域里程碑事件，已使人工智能成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性信息技术，成为驱动科技创新、经济发展、社会进步和民生改善的重要力量，其应用场景也正不断地快速拓展，各行业和企业均开始拥抱并逐渐深化与AI的融合，从制造业的自动化升级，到医疗诊断的精准提升，再到金融风险评估的智能转型，AI正以前所未有的深度和广度，深刻改变着人们的生产和生活方式。

在此背景下，作为海量数据和信息的深度工作者，企业知识产权工作者有必要跟上AI的时代步伐。对于企业专利情报数据库，可以借助AI技术，从以下几个方面进一步完善。

4.1 数据的自动采集与更新

借助AI技术，专利情报数据库可以自动从全球专利数据库、学术论文库、技术报告、产业报告和市场调研报告等数据源抓取相关数据和情报，实现专利文献与非专利文献的高效自动抓取，确保数据库的实时更新，提高情报数据的时效性、全面性和准确性。

同时，借助AI技术，可以有效实现自动识别和清理重复、错误或不相关的数据，极大地提高数据处理的效率，并可避免人工处理过程中不可避免的主观性及人为因素造成的错误或遗漏，确保数据库的高质量。

前述专利情报数据库的基本架构中的智能搜索引擎技术，其实已可以归为AI技术的利用。显然，随着更先进的AI技术的出现及有效利用，专利情报数据库的智能性将可以进一步提升。

4.2 数据的智能分类与标签

借助AI技术，专利情报数据库可以根据专利技术和非专利技术的内容，结合企业自身的实际情况和需求，自动进行分类，帮助企业知识产权工作者快速定位和聚焦相关技术领域或需求重点。如通过自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术，AI可以自动提取专利文献中的关键词，并为每篇文献生成标签，方便企业知识产权工作者定位和聚焦目标重点，并便于后续检索和分析。

4.3 专利情报的智能整合及分析

传统的专利情报分析主要针对专利文献的数据，知识产权工作者一般会通过人工或者借助商业专利数据库进行专利数据的聚类、统计和分析等处理。对于涵盖范围更广泛的非专利文献的数据，商业专利数据库普遍未有纳入，知识产权工作者通过人工处理还存在较多问题。

如图2所示的专利情报信息关联网络中，专利所具有的技术、市场（或经济）和法律三大属性，需要去关联对应的众多非专利信息，以挖掘或更好地评估专利的价值或其隐藏的信息，而目前企业知识产权工作者仅通过人工处理，是难以有效整合海量的专利信息和非专利信息，并将专利文献的技术信息和非专利文献的非技术信息快速、准确、高效的对应关联的。

借助AI技术，可以有效摆脱人工处理和分析数据的局限，智能整合海量的专利信息和非专利信息，快速高效地形成有价值的情报，并自动生成相应的报告，进行可视化呈现。如整合专利数据与市场数据，分析市场趋势和技术需求的匹配度，帮助企业制定市场策略，并指导产品研发方向；整合分析专利数据和产品信息、竞合信息等，识别技术和产品发展趋势，帮助企业预测未来技术和产品方向，分析竞争对手的专利布局、产品和市场动向，识别竞争对手的技术优势和潜在威胁或风险，帮助企业制定相应的竞合应对策略；整合专利数据和法律数据、市场（或经济）数据，评估专利的商业价值和技术价值，帮助企业制定专利资产管理和运用策略。

而随着生成式人工智能的出现和广泛融合应用，在传统人工智能系统主要用于分析数据和进行预测的基础上，生成式人工智能将可以更进一步地创建与其训练数据类似的新数据，助力专利情报在广度、深度、价值度等更多维度的提升。

通过但不限于以上方面，AI可以显著提升企业内部专利情报数据库的智能化水平，帮助企业更高效地利用专利情报，提升研发效率、降低风险，并在市场竞争中占据有利地位。

5 结束语

站在企业作为市场活动主要参与者的角度，专利情报不应该仅局限于专利文献所涉及的技术情报，应涵盖技术情报（专利文献和非专利文献）和市场情报。企业内部专利情报数据库的建立，有助于专利情报的利用，使其在企业内部包括研发、市场等各个经营活动方面产生重要作用，有助于企业在制定知识产权战略、开展研发工作中科学地使用专利情报，并根据专利情报数据进行专利情报分析工作，对企业进行产品研发、市场评估和制定符合本企业自身发展的知识产权战略等各类决策有着重大影响。在AI时代，企业知识产权工作者还有必要跟上AI的步伐，推进企业内部专利情报数据库与AI技术的深度融合，以提供更具时效性、准确性和全面性的专利情报，创造更高的知识产权工作价值。

参考文献：

[1]何铁宝.企业专利信息分析与专利战略工作[J].企业科技与发展，2009（20）：16-17.

[2]于潇，孙英隽.专利情报分析对企业创新的影响研究[J].情报科学，2007（11）：1668-1671，1678.

[3]张洁.基于信息生态视角的专利情报分析框架构建[J].江苏科技信息，2023（32）：25-27.

[4]苗思薇.基于专利情报系统的专题数据库[J].中国科技信息，2020（3）：39-40.

[5]李文江.论失效专利应用及侵权风险防范[J].电子知识产权，2017（5）：45-51.

第一作者简介：罗伟欢（1982-），男，硕士，副研究员。研究方向为专利信息利用、专利价值分析、专利运营等。

通信作者：高丽晶（1980-），女，硕士，副研究员。研究方向为专利信息利用、专利价值分析、专利维权、专利运营、标准化等。