导 读
专利的评估是专利价值实现过程中的先决条件，是提升科技和经济融合的重要手段。而我们现在很多的交易和运营，呈现出一种非理性的状态。湘潭大学肖冬梅院长认为，这个问题的解决有赖于对专利价值评估问题的解决。换句话说，需从评估工具和方法上得以解决。
肖院长认为，底层数据、评估模型和算法、考量因素尤为重要。她认为我们应该在基础信息这块有一个更理想的公共数据库，需改良现有工具对技术指标进行分析。在对专利进行评估的时候，需对时间、竞争对手、专利组合等多重要素进行考量，这样才能使我们做出正确、合理的评估。
未来是人工智能遇上大数据的时代，我们需要有很好的工具方法做支持，建立专利大数据系统。
（本文系2017强国知识产权论坛(CIPF)嘉宾发言文字稿整理，已经作者确认，转载请在显著位置注明来源）
我今天与大家分享的是专利价值评估：工具、方法与发展趋势。这是一个非常复杂的问题。
我会从三个部分进行讲解。第一，我们为什么要评估？第二，我们用什么来评估？第三，我们用什么方法，用什么工具，在这样一个新的技术背景下它是怎样的一个发展趋势。
我举一个案例来说明，我们为什么要评估。瑞典的电子表，当时大家都把它看成小发明，不被重视。转给美国人，美国人看不起它，后来又转给了日本人。日本人却从中发现了它的价值，并对其进行了研发创新。在上个世纪70年代，在世界钟表市场大变革时，瑞士钟表行业半数工厂倒闭。如果他们意识到这个小发明的价值，就不会导致国家的支柱产业受到重创。这样一个案例显示，专利价值的评估，对于企业、产业乃至国家来讲，都是至关重要的。
专利评估的重要性大家都知道，但是它不是那么容易的事情，我经常在思考这个问题。我一直觉得专利价值评估犹如珠宝玉石鉴别，我们经常会买珠宝玉石，很多时候鉴别真伪对我们来讲真的是一个难题。珠宝玉石我们肉眼看不到它的真假，看不出它的成色，它需要专业的工具，专业的人来做鉴定。作为专利评估来讲，我觉得跟珠宝玉石鉴定异曲同工。世界上最著名的专利法学家Lemley，他认为专利权更像是权利和彩票的结合体。我觉得他说得特别好。我们申请了那么多的专利，到底哪些专利能够实现价值？其实我们获得专利授权的时候，只是说我们已经获得了一个财富的预期，它是一张权利的纸，它能不能变成真正的财富，这里面涉及到很多的因素。所以我们对其进行评估的时候，其实要考量的因素特别多。
所以在Lemley一篇论文当中，通过对25万份专利文献提取出专利价值的多种考量因素，这些因素怎么用？这些因素够不够？到目前为止还是争论不休。大量实践的数据表明，绝大多数的专利是慢慢地消失，没有真正产生价值。所以专利制度它是一个巨型的抽奖机制，一个专利相当于一张彩票，它不能折现，但是如果幸运的话，它会很有价值。在海量专利文献中挖掘高价值专利，无益于大海捞针、沙里淘金。所以我们很多人都在关注这样一个问题，在这两年，不仅仅在中华大地，其实在全世界，专利运营都是个热门话题，可以说它是一个高频词，是一个热词。但是非常遗憾的是，在这个领域里正在呈现出如证券市场一样的非理性繁荣。
我们那么多的评估机构，那么多的运营机构，那么多的交易中心，在专利价值的评估这块，其实都在上下求索。而我们现在很多的交易和运营，呈现出一种非理性的状态，其实我觉得这个问题的解决有赖于对专利价值评估问题的解决，或者说从工具、方法这些方面，如果能够解决好，那么对整个交易或者是运营都大有裨益，有助于专利运营从非理性走向理性。
工欲善其事，必先利其器。到底什么样的工具会支持到我们？我们用了很多的工具，比如说Lemley他们的研究成果转化之后形成了一个专利分析工具——INNOGRAPHY系统，这个专利分析系统不仅可以用于专利检索分析，还可以充当一个专利价值综合评价系统。这个系统考虑了多种核心的评估指标，对于不同的指标有不同的权重，我们可以通过这个系统进行重磅专利的筛选。高价值专利可以通过这个系统给我们一个参考数值，这样的话，至少我们可以在海量的专利当中获得一些可能有高价值的专利。我最初的专业是学情报学的，所以我特别在意系统的底层数据，专利分析工具好不好，其实很关键的就是底层数据够不够全，够不够准。其实我们很多时候做出决策都需依靠数据。如果我们依据的信息不全，不准，甚至失真，在这时候就会产生信息的不对称，我们的决策就有可能出现错误。所以我们非常在意的，就是数据库底层的数据。Innography系统除了收录专利数据之外，还收录了商情数据、诉讼数据，这些不同类别的数据能很好地支持我们进行专利价值的评估。
但是非常遗憾的是，在这些数据涉及的国家范围来讲，对于我们做专利交易许可，质押融资乃至证券化业务的时候，其支持还是不够的。为什么？因为商情数据，只收录了邓白氏数据，中国的很多商情数据在这个系统中找不到，那么诉讼数据也只有美国的专利诉讼数据。因为数据收录不够，如果我们要做中国专利运营的话，这个系统就很难给我们足够的支持，其实从其数据本身来讲，我觉得也还是有缺陷的，数据的收录范围、加工程度和准确度，于我们评估专利的需求相比都还有其局限。
我也尝试过其他的工具，比如说我们国内也有一些评估工具，我有用它去评价不同的专利，虽然我看不到它系统里面用的什么模型，考察了哪些因素，是如何设置权重的，但是结果表明，都很难解决我们的问题。
欧洲、美国、日本其实也都有相关的评估工具，这些工具都存在难以解决我们目前面临问题的局限，主要集中在这几个点：第一，就是底层数据的问题；第二，数据本身还有算法也还都存在问题和局限。即便数据是全的，如果算法不够科学，不够优化，其实得到的结果也是会有偏差。
还有就是时空的差异，比如说，在不同的时间点上同一个专利的价值是有变化的。我们很容易想到它的保护期限的问题。其实这不仅仅是保护期限的问题，更大的影响会出现在企业经营的不同的战略期。比如说出现收购，或者出现专利诉讼的时候，因为突然发生的一个事件，会导致某个专利的价值倍增，或者说完全丧失价值。
所以在这种情况下，我们对这些专利价值进行评估的时候，这些系统解决不了我们所有的问题，而且目前底层数据这块，很多的时候也不是哪一家商业公司可以解决的。其实我一直认为，我们应该在基础信息这块有一个更加理想的公共数据库，这是关键的信息基础设施。这些关键的信息基础设施没有的话，就是我们目前做价值评估面临的一个最难的问题，这不是单个的商业公司可以解决的。
我曾多次查中国专利，在我们国家知识产权局的官网上查不到，但是我通过国外的数据库，竟然查到了。这很大可能是底层数据的标引出了问题，不是我们的数据库里没有。某些检索点没被标引或标引错误，我们就检索不到。所以从目前来看，在基础数据的建设这块的问题，会影响到我们后面评估的准确性。因为数据的不全，或者不准，都有可能影响到评估。
还有评估方法这块，其实迄今为止已有不少人提出了不同的方法，在无形资产评估里面提出了收益法、成本法、市场法等等，但是在评估专利的时候，这些方法都存在很大的局限。国家知识产权局和中技所合作推出了一个专利价值评估的指标体系，我们曾经也用这个指标体系做过评价。但是用过之后发现，我们面临很多难以克服的困难。如果说法律价值相对来说还好说的话，其实这里面有很重要的一些技术指标，如果我们在没有更多的支持的情况下，其实我们很难对技术指标譬如说对技术成熟度这一类的指标进行判断。我们没有相关技术背景和相关知识的情况下，谁可以来做这个判断？
事实上有一些现有的研究成果是可以支持到这方面的判断的。比如说美国的专利商标局他们对新兴的技术有分类，在德温特专利系统里面，他们对于新出现的热门技术都会给一个人工代码，这些已有的分类是可以支持到我们对于技术的判断的。当然这有赖于我们对其进行进一步开发，这些分类和代码不能直接用于我们的价值评估。我后面有一个研究，只是举一个小例子，我们觉得是可以通过方法的完善，工具的优化，能很好地来支持到我们的评估。当然现有的这些评估指标和方法，也可以说给了我们非常好的指引。只是我们要对它的每一项指标进行打分的时候，我们还需要更多的工具的支持，比如说对技术生命周期的追踪，理清技术演进、发展路径，就可以借助Citespace软件，它可以支持我们对技术的分类,、发展路径的理解和判断。Citespace这样的可视化软件可以直观地呈现各个技术的发展脉络。我们想预知某个技术领域接下来的热点将在哪里，我们就可以通过这样的软件进行可视化的呈现，我们也在很多的领域做了实验，其实是能获得很好的支持的。
其他专利价值评估的指标和模型还有很多，像德国慕尼黑大学、耶鲁大学等等做的模型和指标。美国IP Offerings公司推出了专利价值商数（patent value quotient），他们每个季度，每个月都会发布专利价值商数报告，发布专利交易的平均数、中位数，会定期发布月度、季度和年度报告。我们在跟踪专利案例的时候，发现有不少的案例的判决书会把判赔的考量因素写进去，说明天价判决怎么来的。如果我们对判决书进行解读的话，我们可以看出在司法实践当中，判赔的依据是什么，尤其在标准必要专利许可费率的确定，美国司法实践中就有一套非常清晰的考量指标，著名的“Georgia Pacific因素”就考量了15个因素，而且在后续的案例当中进行了不断的完善。这对我们的专利价值评估都是有支持的。有一些案例当中，一些特殊的时间点，比如说在收购的时候，专利价值会受到很大的影响，譬如说微软曾经收购过AOL（美国在线）一个专利组合，这个专利组合评估价是2.9亿，但是成交价是10.5亿，为什么呢？这里面很重要的原因是出于时机的考量。因为当时很多竞争对手都想购买这个专利组合，专利就是武器，如果专利武器放在一个不构成直接竞争的对手手中，威胁会小一些。但是如果是直接竞争对手拿着这个武器的时候，他对你的威胁就大了。所以在这种情况下，当时缺少互联网因子的微软花了几倍的价格买下了这个专利组合，一共800项专利，结果第二天微软转手又将其中的650项卖给了Facebook，他其实是经过评估后的选择。因此他花几倍的价格买下这个专利组合是有战略考虑的，所以这种评估有时候我们不仅仅考虑到我们之前提到的指标、权重，其实还要考虑到很多偶然的因素，很多可能对企业、对专利持有者的市场拓展和发展战略非常重要的因素。
我们前面谈到的指标很多都是对单个专利进行评估，单个专利的评估和组合专利评估又不一样，在专利组合中，一加一往往是大于二的。专利在有布局的情况下，就会产生一加一大于二的效果，所以我们对专利组合的评估，不能进行机械的一加一的累计。这是我们做价值评估的时候，必须要考量的一些因素。
还有一个，我们刚才说了，对于专利的价值影响因素进行考虑的时候，其实很多情况下，评估的成本特别高。其实可以通过对专利组合进行统一定价，尽可能地降低交易成本。像芝加哥知识产权交易所就采用过统一定价模式，虽然芝加哥知识产权交易所因专利供给不足等原因关门了，但我觉得他们的模式是我们做知识产权交易和运营时可以借鉴的。
在这个专利引证图里面，这个引证图告诉我们谁在什么领域通过有意识的专利布局形成了专利组合，这些专利组合在这个技术领域里面的功防格局在引证图中已经明显呈现，这些组合中的专利的价值已经提升。
在高智的专利分级模型里面有一个计算的方法，专利被高智分为四级，即核心的、外围的、更外延的和最外延的四个等级，级与级之间的差别是非常大的，核心层的专利占的比例是55%，最外延层只占3.54%。要给专利分级，并不是对某一个专利进行评估，这可以简化我们对专利价值的评估。这个模式对于专利的分类的要求是必须有专业的人，高智是由三方面的专家来支持这个分类，即技术专家、法律专家和经济专家。对于价值评估还有一些影响因素，比如说不同主体的参与可能影响我们对价值的评估。比如说专利运营机构的参与，专利流氓持有专利过多的话风险就会加大。一旦进入专利诉讼高发期，专利就更值钱了。因为打仗的时候，物资肯定会大幅度的涨价，在专利领域也是同样的道理，所以如果我们考量这些因素的话，其实都会影响到我们的评估结果。
人工智能遇上大数据，意味着我们有更多更好的工具方法支持专利价值评估，我们团队做了一些尝试，我们开发了专利大数据系统，我们可以通过专利引文分析和深度学习的方法来识别新兴技术领域，它不仅仅影响专利价值的评估，更会影响到创新主体专利布局的策略选择。如何选点，这是影响至深的。所以我们这个研究成果目前已经在一些实践当中在尝试着运用。这个方法是我们团队的研究成果。谢谢！
编辑：北京强国知识产权研究院 木木
上海新诤信知识产权服务股份有限公司，成立于2009年，总部位于上海，在北京、广州、杭州、长沙、深圳等多地均设有子公司。新诤信业务聚焦于商标、著作权、专利等几大领域的保护和运营服务，现已累计为二百多家国内外知名品牌提供“一站式”知识产权保护解决方案，其中既包括世界财富500强公司，也包括国内的新兴产业企业，2016年荣获人力资源社会保障部、国家知识产权局颁发的“全国专利系统先进集体”荣誉，获《中国知识产权杂志》2014年度"中国知识产权最有价值企业"，入选2014年清科第八届"中国最具投资价值企业50强" 。新诤信以“保护创新的力量”为使命、以“正义、专业、创新”为核心价值观，现已经发展成为国内知识产权确权、、用权“一站式”服务的领军企业。
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