Patentics 智能模型系统之二：指标著录项化与排序

在当今数字化与智能化高度融合的科技浪潮下，先进的 AI 生成式大数据模型系统已被成功集成于专门的客户端软件之中。这一集成带来了极大的便利性与创新性。当用户处于远程检索界面开展专利检索工作时，无论所得到的结果集具有何种规模与特性，在将专利数据导入至分类器的特定操作流程里，该模型系统所生成的指数数据会被自动赋予特殊的属性与功能，即其能够顺利转化成为专利著录项数据。这些著录项数据涵盖了诸多重要的量化评估指数，诸如市场化率、全球化率、市场中心率、市场对手数、技术壁垒、技术扩散以及市场竞争指数等。它们犹如一个个精准的度量衡，从多个维度对专利技术的市场商业价值及技术发展潜力进行着全面而深入的剖析与量化，为专利技术在市场中的定位、评估以及后续的战略决策等提供了极为关键且可靠的数据支撑，有力地推动着整个专利领域在智能化评估与管理方向上的飞速发展与变革。

 

如上图所示，得益于先进的技术整合与创新应用，市场竞争指数已成功被设定为每一篇专利的著录项数据。这一突破性的成果为专利数据的管理与运用开启了全新的模式。由于市场竞争指数成为了专利著录项数据的有机组成部分，用户得以依据著录项中涵盖的任何指数所代表的独特维度，灵活自如地开展多样化的操作。在排序方面，无论是按照市场竞争指数的高低顺序，还是依据其他诸如市场化率、全球化率、市场中心率、市场对手数、技术壁垒、技术扩散等指数的数值大小进行排列，都能够快速且精准地对专利数据进行重新组织，从而清晰地洞察不同专利在各个维度上的表现优劣情况。在分类操作上，可以依据特定指数的阈值或者范围，将专利数据划分成不同的类别，例如按照市场竞争指数的不同区间将专利分为高竞争力、中竞争力和低竞争力等类别，以便于进行针对性的分析与研究。而在数据导出环节，能够根据用户自定义的需求，将包含特定指数维度信息的专利数据以多种格式导出，如常见的 Excel 表格格式（下图），方便用户在其他软件环境中进行进一步的数据处理、统计分析或者报告制作等工作。这一系列基于指数维度的操作功能，极大地提升了专利数据处理的效率与灵活性，为专利相关的研究、决策以及市场战略布局等提供了强有力的工具与手段，推动着专利领域在数据驱动下迈向更加精细化与智能化的发展新阶段。

 

在当今专利评估领域，依托先进的技术手段，我们能够依据已经著录项化的市场竞争大数据所涵盖的各个指标数据来进行细致且有针对性的排序操作。这些指标数据有着独特且重要的优势，它们在专利申请这一初始阶段时，便可以借助专业的预测计算模型，提前被精准地计算并给出相应结果。正是基于这样的及时性与前瞻性特点，我们将其形象地称之为 “价值评估先验”。

就如同我们在下面展示的情况一样，

 

比如，上图中可以看到原始的市场竞争大数据各个指标数据，它们包含了众多反映专利价值各方面特性的关键信息，而经过排序操作后。

 

上图所展示的那样，专利数据依据相关指标呈现出了有序的排列状态。这使得我们能够一目了然地观察到不同专利在各个指标维度上的表现情况，究竟哪些专利在某一特定指标上有着更为突出的数值，哪些又处于相对劣势的位置，都能清晰分辨。

在实际的专利评估实践过程中，不同的分析场景往往有着不同的侧重点和需求。有时候，我们可能更关注专利在市场竞争中的直接表现，那么就可以选择依据市场竞争指数这一指标来进行排序；要是侧重于专利技术在全球范围内的影响力和潜力，或许会根据全球化率指标来排列数据；而若想了解专利所面临的技术难度以及其构筑的壁垒情况，技术壁垒指标排序则会成为优先选择。通过这样灵活地根据具体分析场景去挑选相应的指标排序方式，我们能够从众多的专利中精准地筛选出那些真正具备高价值的专利。这些高价值专利往往在多个关键指标上都有着亮眼的表现，它们或是在市场竞争中有着强大的优势，或是拥有广阔的全球市场前景，亦或是凭借着较高的技术壁垒构筑起了自身难以被模仿替代的独特地位，从而为企业的创新发展、市场战略布局以及后续的技术转化等诸多方面提供坚实有力的支撑，助力企业在激烈的市场竞争和技术角逐中脱颖而出，赢得先机。