不少專利分析師都有這樣的苦惱，經歷數月，嘔心瀝血，從幾萬件專利，甚至是上百萬件專利中，通過大數據聚類分析和微觀技術分析，最終完成了一份內容專利分析報告。而且，這份報告圖文并茂，數據，案例也非常豐富。
然而，這樣的報告用戶并不買賬：
一堆統計圖表，要幾萬元，甚至幾十萬?
還不如踏踏實實申請幾件專利呢!
明明比申請專利難得多，
明明是花費了大量的心血，
明明深入分析了很多專利技術，
為什么，會是這樣的結果?
從市面找一些分析報告，研究一下大概就能發現問題。原來，市面上常見的各種分析報告，經常就是各種各樣排名，只不過有的是申請量排名，有的是地域排名(地域布局，或是市場情況)，有的是重點專利或重點權利人排名，再不然就是各種比例的對比，其實還是排名。
說到底，就是統計、分析的直接結果。
這樣的報告提取一維信息是有用的。
但，客戶很難滿意。
面對客戶的質問，我們容易想到的是，分析報告提供的內容“淺”了，那我就把詳細的技術方案、技術指標等也寫在報告中。同時，附上各種各樣的專利數據表單，外加超級鏈接。看看，技術層面的東西都有了，這下客戶應該滿意了吧?
結果，用戶說：
這、和、我，有啥關系？
拿到報告，我還是不知道要怎么辦？
問題在哪里呢?
客戶委托做專利分析，背后都有一個有待解決的“問題”。統計分析只是解決問題的一種途徑，而不是解決方案本身。現實中，分析師常常把手段當目標，把技術方案的呈現，當解決方案。顯然，市場不會認賬。
統計分析是必要的，但這個只是為了找到要分析的“點”。深入的分析技術，這個是必要的，但專利分析，不是孤立的去看一件件專利背后的技術，而是要找到技術發展路線、技術發展趨勢、技術的差異性，目的是技術背后的一條條“線索”。
有了重點分析的“點”和“線”，就可以了嗎?當然不是。“點”和“線”只能說是第一維度的信息或者線索，有了線索，分析師必須深入下去，挖掘背后的研發信息、競爭信息、合作信息等等二維信息。各種二維信息匯總后，進一步交叉驗證、去偽存真，找關聯、找變化，分析因果等等，最后才能成為有用的情報。
如何從一維信息，挖掘到二維信息？
如何把二維信息，上升到情報高度？
如何基于不同任務，選取分析指標？
如何找到解決問題的工具、方法？
如何構建專利分析模型？
如何制定應對策略？
等等，這才是分析的精髓。
比如，產業專利風險預警。
這樣的報告，核心應該圍繞風險專利的識別、評估，預警、控制以及預警機制的建立。識別風險，首先要預判風險的來源，內部風險有哪些?外部風險又有哪些?顯然，如果只是做統計分析，做重點技術的點上解讀，是無法預判風險從哪里來，應該如何識別，如何規避。
下圖是一個筆者曾經完成的一個項目，這個項目全省項目驗收中獲得“優秀”。從這張簡單的圖中就可以看到分析模型、工具方法、影響因素、應對策略等等，客戶看到這張圖也許就能明確價值在哪里，自己要怎么辦了。
專利預警分析--模型-工具-因素-策略范例
以上分析模型是如何構建的？
專利分析的底層邏輯是什么呢？
我的方法是：
首先，從宏觀到微觀再到宏觀：找主要、抓關鍵、盯變化、定戰略;其次，從外力到內里，著眼點是企業、研發機構，在創新生態、產業趨勢、宏觀政策下制定行動方案;最后，挖掘底層邏輯，找到驅動風險發生發展的底層經濟學規律，通過提升內力，在系統中尋求解決方案。
說到這里，估計不少分析師更暈了。
其實，專利分析沒有那么玄乎。
如何成為一名能洞察專利背后底層邏輯的高手呢？
如何揭開專利分析的面紗？
如何為專利分析的注入價值？
如何構建專利評價體系？
如何建立專利分析模型？


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