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        以知識產(chǎn)權(quán)評議推動高校技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)模式探討

        2018-11-16 10:16:00朱威陳會賢
        求知導(dǎo)刊 2018年27期
        關(guān)鍵詞:評議專利知識產(chǎn)權(quán)

        朱威 陳會賢

        高校技術(shù)轉(zhuǎn)移對企業(yè)科技創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展有著重要影響,然而國內(nèi)高校作為知識產(chǎn)權(quán)第二大擁有主體,其轉(zhuǎn)化實施率卻不盡如人意[1]。高??萍汲晒D(zhuǎn)化率不高的一個重要原因在于創(chuàng)新鏈條銜接不暢、供需對接不順?!秶壹夹g(shù)轉(zhuǎn)移體系建設(shè)方案》指出要從技術(shù)轉(zhuǎn)移全過程、全鏈條、全要素出發(fā),從基礎(chǔ)架構(gòu)、轉(zhuǎn)移通道、支撐保障三個方面進行系統(tǒng)布局推動科技成果向現(xiàn)實生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化。

        一、 新一代人工智能發(fā)展現(xiàn)狀及知識產(chǎn)權(quán)評議的必要性

        新一代人工智能已經(jīng)來臨。中國工程院在2016年提出了人工智能2.0的新方向,美國國家科學(xué)技術(shù)委員會也在2016年發(fā)布《國家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略計劃》。據(jù)美國 Venture Scanner 公司統(tǒng)計,人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)公司近年來極其活躍,風(fēng)險投資在160億美元的規(guī)模,有超過1800家人工智能創(chuàng)業(yè)公司,遍布70個國家與地區(qū)。

        中國和美國把人工智能提到國家級高度,是以其深厚的底蘊為支撐的。根據(jù)2018年浙江清華長三角研究院和科學(xué)家在線聯(lián)合發(fā)布的報告,人工智能的人才儲備,美國排世界第一,中國第二。據(jù)初步統(tǒng)計,在人工智能領(lǐng)域,中美的專利申請數(shù)量引領(lǐng)全球,遠超其他國家。MIT的2017年度全球50大最聰明公司名單上,美國公司數(shù)量占第一,中國居第二。

        知識產(chǎn)權(quán)分析評議,主要是指綜合運用情報分析手段,對重大經(jīng)濟科技活動所涉及的知識產(chǎn)權(quán)競爭狀況進行評估、評價和審查,針對潛在問題提出解決建議,依據(jù)技術(shù)趨勢分析預(yù)測創(chuàng)新方向,以便為政府決策和企業(yè)參與市場競爭提供咨詢,避免經(jīng)濟科技活動因知識產(chǎn)權(quán)導(dǎo)致重大損失[2]。新一代人工智能在科技創(chuàng)新、技術(shù)貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)化、投融資、戰(zhàn)略和政策管理等方面需要知識產(chǎn)權(quán)來保駕護航(見圖1)。

        二、新一代人工智能知識產(chǎn)權(quán)分析評議項目的實施

        (1)結(jié)合國內(nèi)外期刊文獻檢索、專利分析及產(chǎn)業(yè)報告等,項目組建立人工智能技術(shù)分解表。以浙江大學(xué)歷年專利為分析對象,編譯專用軟件,獲取人工智能相關(guān)領(lǐng)域?qū)<谊犖樾畔?,明確其主要研究方向和核心專利群,研究潛在合作單位,建立分析評議推動成果轉(zhuǎn)化的模型,形成項目分析報告[3]。

        (2)將搜集的文獻和專利建立數(shù)據(jù)庫對外開放。主要資料將進一步整理,形成書籍出版進行宣傳推廣。

        (3)根據(jù)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù),精準對接專家和企業(yè),利用本單位技術(shù)轉(zhuǎn)移體系進行成果發(fā)布和推廣。主要做法是通過企業(yè)需求調(diào)研,精品項目構(gòu)建,進行專場項目發(fā)布;通過全國近百家技術(shù)轉(zhuǎn)移分支機構(gòu)進行成果推薦等。

        三、新一代人工智能知識產(chǎn)權(quán)分析評議項目取得的成果

        (1)以人工智能技術(shù)為分析對象,以國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》為依據(jù),獲得新一代人工智能技術(shù)分解圖(見圖2),為人工智能技術(shù)知識圖譜建立奠定基礎(chǔ),為政府部門和相關(guān)企業(yè)提供分析評議報告。

        (2)建立一套以技術(shù)分解表為基礎(chǔ)的專利分析軟件。從浙江大學(xué)歷年專利(38000件)出發(fā),獲取2000件申請過的人工智能相關(guān)專利,繼而獲取95個新一代人工智能領(lǐng)域?qū)<覉F隊信息,明確其主要研究方向和核心專利群。同時通過對這些專家團隊分析發(fā)現(xiàn)領(lǐng)軍科研人員領(lǐng)銜的團隊具有多個不同方向的核心專利和成員,這些信息可以為技術(shù)轉(zhuǎn)移精準對接提供情報支持。

        (3)以重點團隊為分析對象,結(jié)合浙江大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移體系,對重點團隊的高價值專利進行推廣方案的設(shè)計。

        參考文獻:

        [1]王 果.我國高校知識產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)化的制度困境與出路[J].科技與法律,2018(4):79-86.

        [2]孟海燕.知識產(chǎn)權(quán)分析評議基本問題研究[J].中國科學(xué)院院刊,2013(4):427-434.

        [3]馬天旗.專利分析:方法、圖表解讀與情報挖掘[M].北京:知識產(chǎn)權(quán)出版社,2015.

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