专利评估指引GB/T42748-2023的Patentics数据落地指引

    国知局，事实上应该是国家市场监督管理总局和国家标准化管理委员会在2023年8月6日发布了专利评估指引，也就是GB/T42748-2023。其中针对专利评估给出了三个大的层次，即法律价值、技术价值与经济价值，同时对于上述三个大的层次，每一个都具体下探到三级指标来细化。从逻辑上说应该是非常有指导性了。

    但是，美中不足的是，当你具体看到三级指标后，会发现所谓的细化也依然是描述，并没有具体落实到一个可以实际操作的层面。当然我们认为作为国家标准，其本身也确实没必要细化到这种程度，不过对于广大知识产权工作者来说，这个细化不落地等于啥都没有说，咱们今天呢，或者说从今天开始就进行实践探讨，从实践操作层面将其落地固化。

    不敢说是能包治百病，但是我们愿意就这个问题思考并与广大用户分享讨论，而且我们对于其中的很多指标以及背后延伸的问题也都会去进行进一步的思考以及对应的产品开发，这才是最重要的对不对！

话不多说，我们首先具体看标准的法律价值的细化指标：           
                                                                                                            

二级指标	三级指标	定量/定性	Patentics数据实践
权利稳定性	专利有效性	定量	专利授权且维持有效设为1，其他状态均为0
	同族专利情况	定量	调用同族数据值
	复审无效情况	定量	调用复审无效数据，按次数计数，没有则为0
权利要求保护范围	不可规避性	定性	根据patentics特征度进行打分或者直接定性判断，定性可以参考独立权利要求1超过25或者30直接定性为数值0，即容易规避
	权利要求合理性	定量	直接调用patentics质量度，质量度包括了该标准中三级指标说明里提到的所有因素
侵权可判定性	权利要求类型和技术特征属性	定量	可以调用patentics方法度，即方法权利要求的数量，也可以使用公式：方法度/专利度，取值越高则方法权利要求比例越大，从逻辑上越难取证
依赖性	依赖度	定性	调用patentics语义算法检索，如使用rdi命令检索指定市场，例如中国，则检索中国专利数据库，设定检索结果中存在相关度大于例如98%的文献，则判定为0，其他状态为1。0表示依赖并无法绕开现有其他专利

其次是技术价值：   
                                                                                                                                                               

二级指标	三级指标	定量/定性	Patentics数据实践
技术先进性	技术问题重要性	定性	对于这个指标事实上我们觉得在实际操作中可能是人类专家进行定性打分更为稳妥，同样应该是基于0或者1这样的分数，即是或者不是；当然也可以参考该件申请在审查过程中是否遭到过创造性挑战并用类似的理由通过了创造性挑战
	技术原创性	定性	调用patentics价值谱数值即可，v1-3单独或混合均可表达这个逻辑，数值越大代表越原创，这个指标由于是定性，所以可以考虑设置一个阈值，比如v1值大于100
	技术效果	定性	对于这个指标事实上我们觉得在实际操作中可能是人类专家进行定性打分更为稳妥，同样应该是基于0或者1这样的分数，即是或者不是；当然也可以参考该件申请在审查过程中是否遭到过创造性挑战并用类似的理由通过了创造性挑战
	引用情况	定量	调用引用度
技术替代性	替代技术方案数量	定性	调用/r进行检索，限定范围是授权专利，但是应该扩大到全球授权专利，同时限定相关度为99%以上，同时不考虑日期的限定，如果存在，则判定为0，即有替代方案存在，相反则是1
技术适用范围	技术领域数量	定量	调用国际分类号，计数分类号数量
	技术领域范围	定量	可以参考分类好的跨度，比如计数有多少个部，或者多少个小组、小类，选择的细度其实就是自定义的领域的细分到底结算在什么程度上
技术独立性	配套技术依存度	定量	这个指标事实上本身有逻辑问题，如果不是一个完整的技术方案又如何获得授权的呢？而且与之前的一个指标“依赖度”如何清楚的划界，特别是这个指标给的评分建议是“定量”，这无疑对于人类专家实操更增加了难度，我们暂时也没有更好的建议
技术成熟度	技术发展阶段	定性	结合patentics价值谱图进行定性打分，同时兼顾红绿两部分的态势，可以参考三级指标说明中类似方案级-功能级等给出1,2,3,4……的分级打分，参考的逻辑是绿色与红色的起伏度以及绿色的时间存续和态势，刚好能合理的反应出该技术本身发展的状态
技术领域发展态势	技术生命周期	定量	使用该专利所在的分类号进行领域检索，然后时间分组后生成周期图，然后打分，具体我们参考如下图所示

    图中横轴为申请量，纵轴为申请人数量，考察的维度均符合指引中对于三级指标的说明，我们观察周期图的拐点，事实上是2022，那么本质上其实就是没有发生拐点，因为数量的下降大概率仅仅是因为申请的延迟公开造成的。那么这种模式我们可以赋予其基础50分分值（假如预设满分是100分），对于横纵两轴的具体数量，比如横轴数量超过3000，我们可以设置额外加分项，按照这种逻辑来分配100分。
    最后我们再看经济价值：                                                                                                                                                     

二级指标	三级指标	定量/定性	Patentics数据实践
剩余经济寿命	剩余经济寿命	定量	数据直接调用剩余保护年限即可
竞争态势	防御力	定量	本身我们觉得这个指标属于偷换概念，把一件专利的价值偷换到了某个企业/专利权人身上，并没有逻辑的合理性，因为即便是华为也有不那么好的专利，即便是一个“破自拍杆”也照样卡死千军万马。但是呢这个指标本身很好做，因为专利量和趋势都很好得到，然后给予相应的分值也不难，比如设定一个数量为基准50分，比如设定一路增长为满分10分，距离当前每一年出现掉头下行扣一分，这些均是可行的打分理由
	控制力	定量	与上述防御力同理
竞争态势	竞争对手情况	定量	使用r命令控制相似度在93%以上，然后按照申请人分组，获得的申请人数量直接计数
市场应用情况	销售收益	定量	这部分客观的讲已经不属于知识产权数据，真实评估时也会较难获得，除非该件专利的拥有者直接参与评估，作为第三方很难获得前两个经济指标
	市场占有率	定量
	政策适应性	定性
专利运营状况	转让许可情况	定量	均可通过数据直接获得相关项的情况，定量指标建议使用数量标记，如一次记录为1，类似累计
	融资保险情况	定量
	诉讼仲裁情况	定量

数据的处理：

.事实上GB/T42748-2023在附录B中给出了非常详细的权重分配，在附录C中也给出了推荐公式，我们不再赘述，而且它也推荐了层次分析法进行指标整合计算。

但是有几个问题是我们在这里的思考也与大家分享：

第一：对于类似1.1.1指标，也就是法律价值中的权利稳定性中的专利有效性，其实我们认为这个根本就是一个零和博弈的逻辑，即“授权后有效”的专利才是后面一切的基础，权利都不存在，评价什么专利价值呢？相当于说了半天房子多好，你没房产证，浪费什么时间！其实从数据层面解决也非常简单，你只要把这个指标放在所有公式的最前端用乘法，例如：0*（f（x,y,z…….）或1*（f（x,y,z…….），在集体套用公式的时候就解决问题了，简单又方便，而指引中居然把这个放到了加成项中，我们私以为非常不妥。

第二：对于数据的处理，其实整体应该有一个类似softmax的处理步骤，即把五花八门的数据，比如有0.5，有1600，还有340000，把它们统一放置转化为一个{0,1}的区间，这个也很容易，用excel就可以实现，就是类似我们上面说的softmax，transformer算法也是有这个步骤。统一以后你是用什么来处理，都会更合理。

第三：对于单件专利的价值评估，我们觉得不适合使用类似偷换概念去映射到一个专利权人手中，这是一个非常明显的逻辑错误。我们思考比如一件专利，它从一个个人手中转移到一个集团手中，是否因为转手前后的持有者身份而导致专利本身更有价值或者更没有价值了呢？！我们想说有人可能会矫情并说就是有，但是也请你冷静思考是不是有更多的人会轻易的举出很多的反例来呢？！

第四：我们觉得对于专利价值的评估，其实本质上还是非常难的一个挑战，但是如果想做好它，一定不是靠拍脑门，而是靠依靠科学，把它数学化，都不是公式化，因为我们现在越来越觉得，很多事物根本不可能通过线性公式表达，而是通过神经网络来映射非线性的结果！

是的，请看如下的谱图：

对于这种谱图，大家其实算是熟悉，但是如果我们说我们以后可以通过神经网络预测这个谱图后面没有画完的绿色空间，那么是不是就是预测了未来，也就是预测了这件专利一半的价值（另一半在它授权后的权利要求到底写成什么样上）。

是的，敬请期待未来！ 想要市场监督管理局GB/T42748-2023PDF的可以直接上网搜，也可以和我们的客服人员要。