翟東升，闞慧敏，李夢洋，徐 碩，陳蒙蒙

（北京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，北京 100124）

1 引 言

近年來，中國相繼發(fā)布《國家知識產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略綱要》《關(guān)于新形勢下加快知識產(chǎn)權(quán)強國建設(shè)的若干意見》等文件，認(rèn)定了以專利為核心代表的知識產(chǎn)權(quán)要素的戰(zhàn)略性資源地位，并提出了提升專利質(zhì)量、強化專利布局等頂層設(shè)計思路。

任何一家企業(yè)的專利布局策略都是在了解產(chǎn)業(yè)鏈整體技術(shù)競爭態(tài)勢的情況下，根據(jù)自身的專利情況及其他企業(yè)的布局現(xiàn)狀及意圖，指導(dǎo)企業(yè)進一步解決實際問題的針對性策略。但是在實踐過程中，中國企業(yè)在專利布局方面存在認(rèn)知與操作盲點[1]，而這一短板在近期中美貿(mào)易爭端中更為凸顯，阻礙了中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的自由發(fā)展。

因此，提出一套有效的專利布局分析方法具有重要意義，幫助企業(yè)了解己方布局缺陷獲取強化建議，同時識別競爭對手的布局意圖為己方提供防御策略，以期進一步為企業(yè)乃至國家實施技術(shù)防御或突破技術(shù)封鎖指引方向，實現(xiàn)技術(shù)實施自由，保障產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈安全穩(wěn)定。

2 文獻綜述

近年來，技術(shù)競爭日益激烈，企業(yè)不斷擴大專利申請，形成了專利聚集現(xiàn)象[2]。為了管理日益增多的專利，Blind等[3]將組合管理思想引入專利管理中，并證實構(gòu)建特定的專利組合可以獲得遠(yuǎn)大于單件專利的保護與威脅力度。隨著研究的深入，學(xué)者們也認(rèn)識到專利組合與企業(yè)戰(zhàn)略的相關(guān)性，將專利組合定義為一種可以實現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)的異質(zhì)專利資源集合[4]，本文將這種從戰(zhàn)略性視角提出的專利組合稱為專利布局。

為給企業(yè)專利布局提供科學(xué)合理的實施建議，研究人員從不同角度對專利布局進行了研究。一些學(xué)者從企業(yè)或組織層面開展工作，基于市場和技術(shù)維度或是動態(tài)發(fā)展角度研究企業(yè)內(nèi)部的核心專利或?qū)＠M合的布局情況[5-8]，但其都忽略了一個問題，專利布局不能只關(guān)注企業(yè)自身的專利情況，更應(yīng)該將企業(yè)放置到產(chǎn)業(yè)鏈上考慮。產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)侵改骋恍袠I(yè)中具有某種內(nèi)在相關(guān)聯(lián)系的企業(yè)集合，能夠滿足終端客戶對某種產(chǎn)品或服務(wù)的需求[9]。企業(yè)之間可能是合作或競爭關(guān)系，只有充分考慮產(chǎn)業(yè)鏈上其他企業(yè)的布局情況及意圖，才能更好地了解企業(yè)自身所處的技術(shù)環(huán)境。當(dāng)然也有一些研究人員考慮了行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)的專利情況，利用專利地圖、專利路線圖等方法分析并指導(dǎo)專利布局[10-13]。專利地圖等方法雖然可以幫助企業(yè)了解行業(yè)動態(tài)并指引技術(shù)發(fā)展方向，但其不能體現(xiàn)專利間存在的技術(shù)關(guān)聯(lián)，并且無法展現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈上各布局主體的技術(shù)攻防意圖。因此，鑒于現(xiàn)有研究的局限性，本文刻畫企業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈視角下的專利布局情況，并基于此進行布局意圖挖掘，以期更好地指導(dǎo)企業(yè)進一步實施專利布局。

為更好地刻畫及分析專利布局，需考慮專利布局的影響因素。一些學(xué)者從戰(zhàn)略、經(jīng)濟以及專利引用等方面開展了研究[14-15]，但都未能對其根本性因素進行探究，即專利間所具有的微觀技術(shù)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)，而基于這些微觀結(jié)構(gòu)所體現(xiàn)出的專利組合廣度與強度是決定專利布局質(zhì)量的核心因素[16]。專利布局的核心特征因素總結(jié)為兩大類，第一類是顯性特征，主要是權(quán)利要求數(shù)、專利引證情況等統(tǒng)計性指標(biāo)；第二類則包括專利組合多樣性、專利相關(guān)性等特征，該類特征通常是第一類特征按照一定規(guī)則變換所得的，用于對復(fù)雜的組合特質(zhì)進行表達[2-3,17-19]。經(jīng)過研究，學(xué)者們進一步確定了第二類特征才是影響企業(yè)專利布局的根源性因素，也是企業(yè)分析和實施專利布局時需要重點考慮的因素[16]?，F(xiàn)有研究通常都涵蓋了第一類特征指標(biāo)，而本文從微觀層面引入專利間的結(jié)構(gòu)性與功能性技術(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系，對第二類特征因素加以刻畫，以此來獲得更加全面的布局關(guān)鍵特征。

隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)不斷發(fā)展，圖嵌入算法[20]可以將屬性特征圖轉(zhuǎn)換為向量集，在嵌入過程中對圖中拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息進行良好捕捉，實現(xiàn)對節(jié)點的表示學(xué)習(xí)。王亦凡等[21]、Moon等[22]將圖嵌入算法應(yīng)用到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，通過圖嵌入從原始的圖空間中學(xué)習(xí)復(fù)雜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)關(guān)系，并將獲得的實體向量應(yīng)用到體現(xiàn)醫(yī)學(xué)實體的功能及作用的相似病案推薦及藥物重定位領(lǐng)域。因此本文受相關(guān)研究啟發(fā)，利用圖嵌入算法學(xué)習(xí)專利間復(fù)雜的技術(shù)關(guān)聯(lián)特征，獲得更加精準(zhǔn)的專利向量表示，并最終應(yīng)用于能夠體現(xiàn)專利功能及作用的專利布局領(lǐng)域。

綜上，基于現(xiàn)有研究存在的問題，本文嘗試刻畫產(chǎn)業(yè)鏈視角下的專利分布結(jié)構(gòu)，并基于此進行專利布局意圖挖掘。首先，在微觀層面引入結(jié)構(gòu)性與功能性技術(shù)關(guān)聯(lián)知識，修正專利知識組織結(jié)構(gòu)并以此構(gòu)建領(lǐng)域?qū)＠R圖譜；然后，利用圖嵌入算法刻畫產(chǎn)業(yè)鏈專利分布結(jié)構(gòu)；最后，總結(jié)基本的專利分布模式及其蘊含的布局意圖，并基于此進行專利布局意圖挖掘，以期能夠動態(tài)地指導(dǎo)企業(yè)乃至國家進一步實施專利布局，實現(xiàn)技術(shù)實施自由。

3 產(chǎn)業(yè)鏈視角下基于圖嵌入的專利布局意圖挖掘方法

3.1 圖嵌入的基本原理

對于有M項專利的技術(shù)領(lǐng)域，將其圖空間表示為G(V,E)，其中V為各類實體節(jié)點的集合，E為各類關(guān)系的集合。圖嵌入的實質(zhì)是通過某種形式的映射F將G轉(zhuǎn)換至一個由低維稠密向量表征的空間G'，如圖1所示[23]。

圖1 圖嵌入示意圖[23]（彩圖請見https://qbxb.istic.ac.cn/CN/volumn/home.shtml）

目前，知識圖譜嵌入算法包括距離模型[24]、單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[25]、隨機游走模型[23]、矩陣分解模型[26-27]和翻譯模型[28-30]等幾大類。前兩類對實體關(guān)系的刻畫能力相對薄弱，隨機游走模型受制于學(xué)習(xí)采樣策略容易出現(xiàn)過擬合與欠擬合問題，而在實際應(yīng)用中矩陣分解模型的效能不如翻譯模型[31]。翻譯模型TransE[28]、TransH[29]算法在處理一對多、多對多的關(guān)系時效果不佳，而TransR[30]算法將實體和關(guān)系使用不同的語義空間表示，通過將實體映射到不同的關(guān)系空間，學(xué)習(xí)其在不同關(guān)系中的特征，能夠獲得更加精確的向量表示。專利知識圖譜存在多對多且語義不同的關(guān)系，因此本文選取TransR算法來實現(xiàn)專利技術(shù)向量空間的構(gòu)建。

TransR算法的基本原理及過程如下：對于每個三元組(h,r,t)，首先在實體空間和關(guān)系空間中分別設(shè)置實體向量h,t∈Rk以及關(guān)系向量r∈Rd，且k與d不一定相等，然后對每個關(guān)系r設(shè)置投影矩陣M r∈Rk×d，根據(jù)公式

獲得不同關(guān)系空間中的實體投影向量h r和t r，并利用公式

計算映射后三元組得分，最后在關(guān)系空間中利用學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中的目標(biāo)函數(shù)

進行訓(xùn)練，使得h r+r≈t r。其中，對實體、關(guān)系向量和投影矩陣實施約束：||h||2≤1，||r||2≤1，||t||2≤1，||hM r||2≤1，||tM r||2≤1；max(x,y)是取x和y的最大值；γ為正確三元組得分與錯誤三元組得分之間的間隔距離；S是正確三元組數(shù)據(jù)集；S′是錯誤三元組數(shù)據(jù)集，即負(fù)例。負(fù)例是通過對正確三元組的實體隨機替換得到的。目標(biāo)函數(shù)采用隨機梯度下降訓(xùn)練。

3.2 研究框架

本文提出的產(chǎn)業(yè)鏈視角下基于圖嵌入的專利布局意圖挖掘方法整體過程如圖2所示。主要包括3個模塊，具體如下。

圖2 產(chǎn)業(yè)鏈視角下基于圖嵌入的專利布局意圖挖掘方法

模塊一：領(lǐng)域?qū)＠R圖譜構(gòu)建。

Step1.檢索專利數(shù)據(jù)，核驗去噪后形成領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)據(jù)集。

Step2.構(gòu)建專利知識圖譜本體結(jié)構(gòu)，基于此標(biāo)注抽取實體，構(gòu)建領(lǐng)域?qū)＠R圖譜。

模塊二：基于圖嵌入的技術(shù)向量空間專利分布結(jié)構(gòu)研究。

Step3.利用TransR算法獲取實體與關(guān)系的向量表示，并抽取出專利節(jié)點向量得到技術(shù)向量空間中的專利分布結(jié)構(gòu)。

模塊三：基于產(chǎn)業(yè)鏈專利分布結(jié)構(gòu)實現(xiàn)布局意圖挖掘。

Step4.確定目標(biāo)企業(yè)，并基于核心專利指標(biāo)體系判定企業(yè)核心專利。

Step5.根據(jù)與核心專利的距離圈定產(chǎn)業(yè)鏈上專利分析范圍，構(gòu)建目標(biāo)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈待分析專利集合。

Step6.基于Step3得到的專利節(jié)點向量可獲取目標(biāo)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈專利分布結(jié)構(gòu)并實現(xiàn)可視化。

Step7.根據(jù)Step6獲得的產(chǎn)業(yè)鏈專利分布結(jié)構(gòu)，以及5種基本專利分布模式及其蘊含的布局意圖實現(xiàn)專利布局意圖的挖掘。

Step8.更新專利數(shù)據(jù)，實現(xiàn)專利布局動態(tài)分析。

3.3 領(lǐng)域?qū)＠R圖譜構(gòu)建

首先對專利知識圖譜的本體結(jié)構(gòu)進行設(shè)計。本文通過對專利間存在的技術(shù)關(guān)聯(lián)性進行梳理，并對專利基于技術(shù)關(guān)聯(lián)呈現(xiàn)出的結(jié)構(gòu)形態(tài)進行研究，設(shè)計形成具有特定結(jié)構(gòu)特征的專利知識圖譜本體，從而達到在微觀層面引入結(jié)構(gòu)性與功能性技術(shù)關(guān)聯(lián)知識的目的。

專利之間通常具有4種技術(shù)關(guān)聯(lián)類型：集束型、降落傘型、星系型和鏈型[7]。各類技術(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系及結(jié)構(gòu)特征如表1所示。

表1 常見專利間技術(shù)關(guān)聯(lián)類型表

專利技術(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系與專利布局之間存在緊密關(guān)系[32]，不同技術(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系的專利進行組合可以達到不同的保護或?qū)剐Ч?，而專利布局?nèi)部的專利間又體現(xiàn)著不同的技術(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系。因此，可以根據(jù)技術(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系將專利組合排布成如圖3所示的專利技術(shù)樹。

圖3 專利技術(shù)樹

本文根據(jù)專利技術(shù)樹將涉及的技術(shù)知識提取出來，設(shè)計出如圖4所示的知識圖譜本體結(jié)構(gòu)，主要包含專利、功能、解決方案、改進方案、應(yīng)用領(lǐng)域、產(chǎn)業(yè)鏈位置、IPC分類7類實體。

圖4 專利知識圖譜本體結(jié)構(gòu)

其中，功能、解決方案、改進方案、應(yīng)用領(lǐng)域和產(chǎn)業(yè)鏈位置5類實體用于刻畫結(jié)構(gòu)性技術(shù)關(guān)聯(lián)信息，而以功能性為主、應(yīng)用性為輔原則編制的IPC分類則提供進一步的功能性技術(shù)關(guān)聯(lián)信息。

為了分析產(chǎn)業(yè)鏈上專利的整體競爭態(tài)勢以及布局意圖，設(shè)計的專利實體包括專利公開號、公開日期、公開國家、專利權(quán)人等內(nèi)在屬性。

然后基于專利知識圖譜本體結(jié)構(gòu)進行信息標(biāo)注和抽取，構(gòu)建領(lǐng)域?qū)＠R圖譜。

3.4 基于圖嵌入的技術(shù)向量空間專利分布結(jié)構(gòu)研究

3.4.1 基于圖嵌入的專利技術(shù)向量空間構(gòu)建

我們將TransR算法應(yīng)用到專利知識圖譜中。首先，根據(jù)領(lǐng)域?qū)＠R圖譜獲得如表2所示的9類三元組。本文構(gòu)建的為無向圖，頭實體與尾實體的劃分不對結(jié)果產(chǎn)生影響。這里統(tǒng)一規(guī)定表2中第一列為頭實體H，第二列為尾實體T。

表2 專利知識圖譜中的三元組

接著，對專利知識圖譜三元組數(shù)據(jù)進行嵌入訓(xùn)練。具體過程的偽代碼，即基于專利知識圖譜的TransR算法如下。

算法1.基于專利知識圖譜的TransR算法

輸入.S=(H,R,T)：專利知識圖譜三元組樣本//H為頭實體，R為關(guān)系，T為尾實體

e、r初始化、歸一化//e為實體向量，包括頭實體h和尾實體t，r為關(guān)系向量

M r初始化//將關(guān)系映射矩陣M r初始化為k×d維的單位向量

為負(fù)樣本，負(fù)樣本由替換正確三元組的實體獲得，進行負(fù)采樣

最終學(xué)習(xí)得到7類實體節(jié)點與9種關(guān)系的向量表達，取出專利節(jié)點向量構(gòu)建專利技術(shù)向量空間，其涵蓋了專利間的技術(shù)關(guān)聯(lián)與位置關(guān)系，將其作為基于圖嵌入得到的技術(shù)向量空間中專利分布結(jié)構(gòu)研究的基礎(chǔ)。

3.4.2 技術(shù)向量空間中的專利分布結(jié)構(gòu)研究

為研究技術(shù)向量空間中的專利分布結(jié)構(gòu)，本文基于大量專利數(shù)據(jù)，對其在圖空間G與技術(shù)向量空間G'中的專利分布情況進行分析，總結(jié)得到技術(shù)向量空間中的專利分布結(jié)構(gòu)示意圖（圖5），其分布規(guī)律如下：

圖5 技術(shù)向量空間中專利分布結(jié)構(gòu)示意圖

（1）技術(shù)相似度越高的專利間距離越近，采用相似技術(shù)方案的專利會形成小規(guī)模的專利集群。

（2）與核心專利存在集束型、降落傘型、星系型關(guān)聯(lián)的專利會圍繞核心專利分布，延展出的不同方向代表不同技術(shù)研發(fā)方案。

（3）與核心專利存在鏈型關(guān)系的專利，通常分布較遠(yuǎn)，處于邊緣位置。

從算法角度看，TransR嵌入時會在某種關(guān)系空間中將具有此關(guān)系的實體相互拉近，遠(yuǎn)離不具有此關(guān)系的實體，在多個關(guān)系空間作用下專利節(jié)點向量不斷更新，會讓具有更多相同或相似技術(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系的專利在向量空間中彼此靠近。一般而言，互為集束型、降落傘型、星系型的專利，其IPC分類、功能等相同或相似，所以空間距離較近；而鏈型專利為上下游專利，其功能、IPC分類、解決方案等大不相同，所以與核心專利相距較遠(yuǎn)。因此，技術(shù)向量空間G'中專利分布的距離及整體結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出上述的分布規(guī)律。

以杜邦公司真實專利數(shù)據(jù)為例對分布規(guī)律進行驗證。圖6是杜邦公司專利在圖空間G中的分布情況，圖7是通過TransR算法得到的技術(shù)向量空間G'中的專利分布結(jié)構(gòu)。核心專利CN1359404-A是一種形成導(dǎo)電性組合物的方法，杜邦公司圍繞其在多個研發(fā)方向上設(shè)置保護專利，并做了鏈?zhǔn)綌U展。在圖空間G中，不同的研發(fā)方案以顏色作為區(qū)分。其中淡紫色涉及含氟聚合物的膜原料制備專利，桃紅色是含氟聚合物單體擴散系的膜原料制備專利，這些專利是實現(xiàn)膜原料制備功能的不同技術(shù)方案，構(gòu)成集束型關(guān)系；而在技術(shù)向量空間G'中這些專利圍繞核心專利沿不同方向分布，并且技術(shù)方案越相似的專利距離越近，聚集成不同的專利集群。在圖空間G中，藍色CN103620846-A專利提供了制備復(fù)合聚合物離子交換膜的方法，屬于中游膜生產(chǎn)領(lǐng)域，橘黃色CN1659733-A專利提供一種基于羧酸的離子交聯(lián)聚合物燃料電池，屬于下游應(yīng)用領(lǐng)域，這兩個專利與核心專利構(gòu)成鏈型關(guān)系，其在技術(shù)向量空間G'中距離核心專利較遠(yuǎn)，處于邊緣位置。通過對杜邦的專利分布情況進行分析，在一定程度上可以看出技術(shù)向量空間G'中的專利分布能夠反映原始圖空間G中專利之間真實的技術(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系。

圖6 杜邦公司在圖空間中的專利分布情況

圖7 杜邦公司在技術(shù)向量空間中的專利分布結(jié)構(gòu)（彩圖請見https://qbxb.istic.ac.cn/CN/volumn/home.shtml）

前人已經(jīng)對專利布局結(jié)構(gòu)和模式做了大量研究，并總結(jié)得到了專利布局可呈現(xiàn)出圖8所示的結(jié)構(gòu)體系[32]，其包括核心專利，與核心專利形成集束型、降落傘型、星系型關(guān)系的外圍專利保護圈，以及上下游擴展專利等。本文利用TransR算法獲得的技術(shù)向量空間的專利分布結(jié)構(gòu)及分布規(guī)律，能夠體現(xiàn)前人總結(jié)出來的專利布局結(jié)構(gòu)，也在一定程度上證明了利用圖嵌入方法刻畫專利布局結(jié)構(gòu)的有效性和正確性。

圖8 專利布局結(jié)構(gòu)示意圖[32]

3.5 基于產(chǎn)業(yè)鏈專利分布結(jié)構(gòu)的布局意圖挖掘研究

3.5.1 產(chǎn)業(yè)鏈專利分布結(jié)構(gòu)的刻畫

刻畫目標(biāo)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈專利分布結(jié)構(gòu)時，首先要確定目標(biāo)企業(yè)的核心專利，核心專利是指根據(jù)專利評價指標(biāo)體系選取出來的企業(yè)高質(zhì)量專利。本文具體的指標(biāo)選取過程如下：經(jīng)過文獻調(diào)研[33-34]，總結(jié)選取了CII影響指數(shù)、被引專利數(shù)量、平均被引用量、相對被引證率、引證專利數(shù)量、技術(shù)強度、科學(xué)關(guān)聯(lián)度、科學(xué)強度、IPC數(shù)、權(quán)利要求數(shù)、簡單同族數(shù)、技術(shù)生命周期、專利壽命、發(fā)明人數(shù)量、專利異議與訴訟15個指標(biāo)，并根據(jù)李清海等[33]關(guān)于專利質(zhì)量指標(biāo)間存在重復(fù)評估這一問題的研究結(jié)論，將上述指標(biāo)列表提交給專利相關(guān)專家們，讓其從數(shù)據(jù)可得性、評估有效性、企業(yè)專利評估針對性等方面考量，篩選得到本文所用的7個核心專利評估指標(biāo)，即權(quán)利要求數(shù)、發(fā)明人數(shù)量、IPC數(shù)、簡單同族數(shù)、引證專利數(shù)量、被引專利數(shù)量、專利壽命。

本文利用層次分析法（analytic hierarchy pro‐cess，AHP）計算得到企業(yè)核心專利評估指標(biāo)的權(quán)重，過程如下。

首先，建立如圖9所示的層次結(jié)構(gòu)圖。

圖9 層次結(jié)構(gòu)圖

然后，專家對各指標(biāo)的相對重要性進行評價，采用1-9標(biāo)度法，得到判斷矩陣。

接著，利用和積法[35]計算判斷矩陣的最大特征根λmax和特征向量W。

最后，檢驗判斷矩陣一致性，利用公式

計算一致性比例CR。當(dāng)CR＜0.1時，認(rèn)為判斷矩陣的不一致程度在容許范圍內(nèi)。通過一致性檢驗，可用其歸一化特征向量W作為權(quán)重，否則要重新調(diào)整判斷矩陣。其中，RI可通過查詢平均隨機一致性表得到[36]。

獲得企業(yè)核心專利后，需要圈定目標(biāo)企業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈待分析專利，這一范圍可以由與企業(yè)核心專利的距離來確定，距離選擇越大，所獲取的產(chǎn)業(yè)鏈研究視角就越寬廣，對企業(yè)所處的競爭環(huán)境認(rèn)識越全面，但分析成本也越大，目標(biāo)集中度越低。在圈定的范圍內(nèi)，基于聚類算法對臨近技術(shù)方向上的專利進行整合，在小集群內(nèi)進行技術(shù)匯總與提煉，由此縮減龐雜的技術(shù)分支干擾，并在專利向量可視化過程中以不同顏色作為區(qū)分，為后期分析提供便利。

3.5.2 基于產(chǎn)業(yè)鏈專利分布結(jié)構(gòu)的布局意圖挖掘方法

從企業(yè)自身角度出發(fā)，專利布局的意圖包括保護自身、對抗競爭對手以及未來的專利儲備。依據(jù)這些布局意圖可將專利布局整體策略分為保護式布局、對抗式布局以及儲備式布局[32]?；谇叭藢＠季謱嵤┮c的研究[32]并結(jié)合3.4.2節(jié)的技術(shù)向量空間中的專利分布規(guī)律，總結(jié)得到如圖10a~圖10c所示的5種基本的技術(shù)向量空間專利分布模式，并結(jié)合專利權(quán)人等信息挖掘其蘊含的布局意圖（表3）。

表3 專利分布模式及其蘊含的布局意圖

圖10 專利分布模式示意圖

基于圖嵌入算法獲得技術(shù)向量空間中專利分布結(jié)構(gòu)后，通過匹配5種基本的專利布局模式對其進行分析，實現(xiàn)布局意圖挖掘。

4 實證研究

新能源產(chǎn)業(yè)在優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、保障能源安全等方面起到重要作用，而氫燃料電池作為新能源發(fā)展的主流方向之一，成為新能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)競爭的焦點。因此，本文選取氫燃料電池中最為關(guān)鍵的技術(shù)部件質(zhì)子交換膜為例進行實證研究，以驗證本文所提方法的可行性，并為我國在非全氟化質(zhì)子交換膜技術(shù)領(lǐng)域的專利布局實施提供建議。

4.1 專利數(shù)據(jù)獲取

本文采用Derwent Innovation專利數(shù)據(jù)庫，經(jīng)過調(diào)研，使用如表4所示的檢索表達式進行檢索。人工核驗去重去噪后，最終獲取非全氟化質(zhì)子交換膜領(lǐng)域?qū)＠?41條。

表4 檢索表達式

4.2 專利知識圖譜與技術(shù)向量空間構(gòu)建

首先，根據(jù)專利知識圖譜本體結(jié)構(gòu)對實體信息進行標(biāo)注抽取，完成領(lǐng)域?qū)＠R圖譜的構(gòu)建。其中，專利實體的各項屬性與IPC分類實體從結(jié)構(gòu)化的專利著錄項中直接抽取。功能、解決方案、改進方案、應(yīng)用領(lǐng)域以及產(chǎn)業(yè)鏈位置的實體信息則由人工抽象總結(jié)標(biāo)注，之后再通過領(lǐng)域?qū)＜易勓杏戇M行修正核定。各類實體示例和專利知識圖譜基本統(tǒng)計信息如表5、表6所示。

表5 實體示例

表6 領(lǐng)域?qū)＠R圖譜基本信息

之后，將TransR算法應(yīng)用到領(lǐng)域?qū)＠R圖譜，獲取專利實體的向量表示用于構(gòu)建技術(shù)向量空間，為后續(xù)研究奠定分析基礎(chǔ)。訓(xùn)練參數(shù)、專利實體向量示例與向量空間專利整體分布情況分別如表7與圖11所示。

圖11 領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)向量空間的整體分布

表7 專利實體向量示例

4.3 非全氟化質(zhì)子交換膜領(lǐng)域?qū)＠季址治鲅芯?/h3>

4.3.1 非全氟化質(zhì)子交換膜領(lǐng)域?qū)＠傮w分析

非全氟化質(zhì)子交換膜領(lǐng)域上游為膜材料制備，中游為利用膜材料進行交換膜制造，下游為交換膜的應(yīng)用。

就全球而言，相關(guān)專利技術(shù)最早出現(xiàn)于1977年，2000年開始進入快速成長期，當(dāng)前正處于成長期向成熟期過渡的階段（圖12a）。在該領(lǐng)域，日本、美國專利申請量遙遙領(lǐng)先，兩國專利總占比超過70%（圖12c）；而中國起步相對較晚，2002年才有相關(guān)專利出現(xiàn)（圖12b），目前雖已進入成長期，但專利增長相對緩慢，今后發(fā)展面臨巨大壓力。

圖12 非全氟化質(zhì)子交換膜領(lǐng)域?qū)＠暾埧傮w情況

4.3.2 非全氟化質(zhì)子交換膜領(lǐng)域?qū)＠季忠鈭D挖掘研究

本文選取目前在中國持有該領(lǐng)域?qū)＠^多的日本旭硝子、美國杜邦兩家國外公司，對其進行產(chǎn)業(yè)鏈專利布局分析及布局意圖挖掘，以期為中國企業(yè)提供良好的布局學(xué)習(xí)范本。

首先確定企業(yè)核心專利。由10位專家采用1-9標(biāo)度法對核心專利評估指標(biāo)的相對重要性進行評價，并對評價結(jié)果取平均值，得到判斷矩陣。接著以和積法得到最大特征根以及各指標(biāo)權(quán)重（保留2位小數(shù)），然后進行一致性檢驗，最終結(jié)果如表8所示。

表8 核心專利評估指標(biāo)及權(quán)重

然后，本文以與核心專利臨近的20項專利為分析視野，由此獲知目標(biāo)公司在產(chǎn)業(yè)鏈上的專利分布結(jié)構(gòu)，并基于此實現(xiàn)專利布局意圖挖掘。圖13和圖14中以“?”標(biāo)記目標(biāo)公司自身持有的專利，以“×”標(biāo)記競爭對手持有的專利，聚類后以不同顏色區(qū)分不同的研發(fā)方向。

圖14 杜邦公司產(chǎn)業(yè)鏈專利分布結(jié)構(gòu)（彩圖請見https://qbxb.istic.ac.cn/CN/volumn/home.shtml）

旭硝子公司的產(chǎn)業(yè)鏈專利分布結(jié)構(gòu)如圖13所示，其核心專利是2007年申請的CN1938887-A，是一種基于含氟聚合物的膜材料制備方法。旭硝子為保護其核心專利，在基于含氟聚合物單體擴散系的膜材料制備領(lǐng)域先后申請了專利2和專利3，形成了子專利群1，但隨后美國杜邦、日本大金等競爭對手也在該技術(shù)方向上申請了多個專利（子專利群2），阻礙旭硝子在該方向上的進一步發(fā)展，企圖迫使旭硝子公司在后續(xù)的技術(shù)競爭中考慮合作或在專利侵權(quán)中達成和解，希望以此獲得技術(shù)實施自由。面對此威脅，旭硝子又先后在該技術(shù)發(fā)展方向上申請了專利5和專利6，對子專利群2初步形成外圍包繞的對抗式專利布局，在一定程度上能夠緩解競爭對手對核心專利圍堵帶來的消極影響。除此之外，圍繞旭硝子的核心專利，杜邦等競爭對手在基于改進含氟聚合物的膜材料制備方向上申請多個專利（子專利群4），面對這種情況，旭硝子2019年在該技術(shù)發(fā)展方向上申請了專利20，意圖阻礙競爭對手的進一步發(fā)展，但由于專利數(shù)量較少，旭硝子仍面臨較大威脅。旭硝子較為重視產(chǎn)業(yè)鏈整體協(xié)同發(fā)展，從2007年開始就不斷在中游和下游領(lǐng)域申請擴展專利，其中，中游擴展專利群主要涉及質(zhì)子交換膜生產(chǎn)領(lǐng)域，下游擴展專利群主要關(guān)于膜組件制造等下游應(yīng)用領(lǐng)域，通過這兩個專利群分別從中游和下游領(lǐng)域為旭硝子在中國的業(yè)務(wù)發(fā)展提供支持和延續(xù)保護，形成了上中下游貫通的鏈?zhǔn)讲季帧?/p>

圖13 旭硝子公司產(chǎn)業(yè)鏈專利分布結(jié)構(gòu)（彩圖請見https://qbxb.istic.ac.cn/CN/volumn/home.shtml）

杜邦公司的核心專利為CN1359404-A，主要是一種熱熔形成導(dǎo)電組合物的方法，在離子交換膜領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。圍繞核心專利，杜邦在自身具有優(yōu)勢的含氟聚合物單體擴散系的膜原料生產(chǎn)技術(shù)方向上申請了子專利群1，意圖在該技術(shù)方向上對核心專利進行保護。但后續(xù)旭硝子、3M等競爭對手也在該技術(shù)發(fā)展方向上申請了多個專利（子專利群2），企圖阻礙杜邦在該方向上的進一步發(fā)展。除此之外，日本旭硝子、日本大金等競爭對手在其他技術(shù)方向上對美國杜邦的核心專利進行進攻和圍堵（子專利群3、子專利群4、子專利群6），企圖利用差異化布局獲得技術(shù)優(yōu)勢，從而在后續(xù)技術(shù)競爭中獲得主動權(quán)。雖然在此過程中，杜邦公司在競爭對手的技術(shù)發(fā)展方向上申請了專利18和專利19，希望通過外圍包繞式布局進行對抗，但由于專利數(shù)量較少，尚未形成強有力的對抗形勢，因此仍面臨較大威脅。另外，杜邦公司分別在中游質(zhì)子交換膜制造領(lǐng)域和下游應(yīng)用領(lǐng)域申請了兩個專利作為后續(xù)產(chǎn)業(yè)鏈擴展業(yè)務(wù)發(fā)展的基點，為其核心專利提供延續(xù)性保護。

總體而言，國外公司基本都是采取多技術(shù)路線研發(fā)、上下游生產(chǎn)聯(lián)動等策略對核心專利進行擴展和延續(xù)保護，在面對競爭對手的攻擊和圍堵時，一般采取外圍包繞式、重點突圍式專利布局進行對抗，為其在中國保持技術(shù)競爭優(yōu)勢提供支持。目前，各國外公司間雖然存在一些競爭與對抗，但整體上形成的聯(lián)合專利布局，對中國的非全氟化質(zhì)子交換膜領(lǐng)域的發(fā)展提出了巨大挑戰(zhàn)。

類似地，我們對中國質(zhì)子交換膜龍頭企業(yè)山東東岳進行專利布局分析并提供針對性布局建議。其核心專利為CN106654328-B，是一種燃料電池用含氟離子交換膜的制備方法，屬于中游膜生產(chǎn)領(lǐng)域。山東東岳主要在其具有優(yōu)勢的金屬離子摻雜含氟聚合物的質(zhì)子交換膜制備領(lǐng)域申請了子專利群1，希望對核心專利起到保護作用。但從圖15中可以看出，旭硝子、日東等競爭對手在其他多個技術(shù)方向上對核心專利進行圍堵和攻擊（子專利群2~子專利群5），從當(dāng)前情況來看，山東東岳并沒有采取有效的專利保護或?qū)勾胧?，其在中游膜生產(chǎn)領(lǐng)域仍較大程度受制于競爭對手，可能會對其未來的發(fā)展造成隱患。山東東岳的專利主要集中在中游膜制備領(lǐng)域，在上游質(zhì)子交換膜材料生產(chǎn)領(lǐng)域以及下游膜應(yīng)用領(lǐng)域未發(fā)現(xiàn)設(shè)置支撐性專利，上游及下游生產(chǎn)能力的薄弱未來可能會對其中游產(chǎn)業(yè)造成很大影響，限制企業(yè)進一步發(fā)展壯大。

圖15 中國山東東岳公司專利分布結(jié)構(gòu)

現(xiàn)今，中國在質(zhì)子交換膜領(lǐng)域的研發(fā)與生產(chǎn)單位稀少，其各自的專利申請尚未形成規(guī)模，且產(chǎn)業(yè)鏈上中下游貫通發(fā)展意識較弱。面對國外企業(yè)形成的聯(lián)合專利布局，中國企業(yè)當(dāng)前應(yīng)以防御技術(shù)封鎖、維護產(chǎn)業(yè)安全為目標(biāo)，一方面采取規(guī)避封鎖重點突圍、設(shè)置延續(xù)保護性專利的布局戰(zhàn)略，不斷探索并強化中國自身優(yōu)勢技術(shù)方向，同時注重對產(chǎn)業(yè)鏈進行疏通整合形成整體優(yōu)勢；另一方面通過設(shè)置阻絕障礙性專利，限制國外公司在中國的布局速度及發(fā)展，從而維護企業(yè)乃至國家的技術(shù)實施自由。

5 結(jié)論

本文首先根據(jù)專利間存在的技術(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建了專利布局內(nèi)的專利樹狀結(jié)構(gòu)模型，基于此進一步提出了一種新的專利知識本體結(jié)構(gòu)，利用該本體結(jié)構(gòu)構(gòu)建出的專利知識圖譜，可以在微觀層面引入結(jié)構(gòu)性與功能性技術(shù)關(guān)聯(lián)知識，為專利布局結(jié)構(gòu)的刻畫獲取更為豐富的關(guān)鍵特征因素。

然后，本文探索了基于圖嵌入的產(chǎn)業(yè)鏈專利分布結(jié)構(gòu)刻畫方法，能夠更為科學(xué)、直觀地展現(xiàn)出企業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈專利布局情況。接著總結(jié)了5種基本的專利分布模式及其蘊含的專利布局意圖，并基于此實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈視角下的專利布局意圖挖掘。

最后，本文以非全氟化質(zhì)子交換膜技術(shù)領(lǐng)域為例，開展實證研究，為中國非全氟化質(zhì)子交換膜產(chǎn)業(yè)的安全發(fā)展提出了應(yīng)對建議。

本文提出的產(chǎn)業(yè)鏈視角下基于圖嵌入的專利布局意圖挖掘方法，能夠幫助企業(yè)乃至國家，快速實現(xiàn)專利分布結(jié)構(gòu)可視化，洞察產(chǎn)業(yè)鏈上各布局主體的專利布局策略與意圖，以期為進一步實施專利布局指引方向，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)布局的優(yōu)化。

本文的研究工作存在一些局限與不足。首先，本文初步探索了利用領(lǐng)域?qū)＠R圖譜進行專利分布結(jié)構(gòu)刻畫的方法，其中對專利技術(shù)信息的提取仍相對依賴于專家的工作，專利技術(shù)信息自動挖掘與抽取算法有待進一步研究；其次，本文是基于TransR算法，后續(xù)將進一步尋找效果更好的圖嵌入算法以實現(xiàn)更為精準(zhǔn)的專利分布結(jié)構(gòu)刻畫。