基于商标和专利数据的潜在研发商业化机会识别*

2021-03-09 01:28吴菲菲冯家琪黄鲁成

情报杂志 2021年2期

吴菲菲冯家琪黄鲁成

(北京工业大学经济与管理学院北京 100124)

0 引言

在经济全球化不断发展和科学技术日益进步的作用下，研发活动成为技术创新的重要战略决策。深入实施创新驱动发展战略，核心是高水平创造和有效运用知识产权，实现由知识产权大国向知识产权强国的转变[1]。作为研发活动重要产出的专利，其数量和质量的提升不足以实现知识产权强国的目标。高质量专利只有与新产品、新市场、新服务有机结合，才能真正发挥其作用。目前围绕专利质量评价的指标与模型、提升专利质量的影响因素和对策建议等研究成果很多，但专利成果转化仍然是尚未有效解决的问题。因为专利与市场之间的转化除了要考虑技术的先进、新颖、实用外，还必须考虑进入市场的能力，即商业化潜力。专利作为重要的技术情报有助于企业了解领域内的技术布局，但是哪些专利技术可以用于特定的领域形成新产品或服务，从专利本身是得不到解读的。商标作为重要的知识产权组成要素，反应了企业的市场布局。一个成熟的企业，不仅在技术上要有布局，在商标领域也需要提前谋划，只有两者有机结合，才能够使技术研发得到有效回报，使研发活动的成效得以充分显示。作为知识产权重要组成部分的商标，是企业商业价值与核心竞争力的直观体现，也是提高企业辨识度的重要标识，在占领竞争市场方面发挥着重要的作用[2]。《中国商标品牌战略报告》指出，要做好推进实施商标品牌战略的顶层设计，全国各级工商和市场监管部门要认真贯彻落实党的十九大精神，推动中国产品向中国品牌转变，建设商标品牌强国。Barney[3]认为企业竞争优势的来源是拥有明确的业务发展方向和异质性的资源，商标既是技术创新的重要产出之一，同时也是企业生产经营成果的重要标志。商标的法律特性赋予了其显著性、独特性等特征，是能够为企业带来持续竞争优势的资源[4]。有研究表明，在投资和经营过程中，商标给企业带来的价值等价于企业资产的价值。目前围绕商标问题的研究主要集中在将商标数量作为创新的度量指标以及与商标战略相关的法律问题两个方面。但是作为创新重要产出的商标，其文本内容对于技术创新和技术商业化都具有很好的研究和应用价值。

现阶段的经济社会不断呈现出新兴技术具有的行业“创造性毁灭”特征[5]，面对越来越复杂的市场需求和消费者偏好，企业如何在把握市场发展动态的同时，通过知识产权策略识别出具有商业化潜力的业务发展方向，以便在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现利益最大化，是亟待解决的重要问题。Yujin Jeong[6]等针对现有技术商业化成功率低的现状，结合R&D和技术商业化相关研究成果提出R&BD(Research and Business, Development,简称R&BD)，是指通过整合市场和创新来开发技术以创造有价值技术的过程，同时证明了专利文本和商标文本之间存在关联关系。由于政府对企业的技术商业化支持力度有限，企业彼此对专利成果商业化的信息获取困难，因此，如何实现以市场为导向的技术研发与商业化的有机结合是今后研究的重点。通过对专利成果应用领域和方向的预测，有助于企业制定研发战略和选择更有利的竞争市场。Yujin Jeong的研究建立在现有专利和商标相对应的基础之上，但是如果没有现有专利与商标相对应，则难以建立二者之间的关联关系。本文基于Yujin Jeong的研究，利用GTM方法构建商标和专利地图，识别商标的空白点，通过计算商标和专利的文本相似度，预测哪些技术可以发展成为潜在的R&BD机会，在此基础上结合情景分析法将商标和专利对应的不同情景进行分析，提出针对性对策，研究丰富了专利与商标文本关联研究的内容和应用。

1 研究综述

R&BD被定义为将研究与商业化、开发结合起来进行创新，R&BD机会识别即通过整合市场和创新来开发技术以创造有价值技术的过程，旨在开发同时具有创新潜力和商业化潜力的技术。现有研究分别对R&D机会识别和技术商业化两个环节做出了详细的分析和判断。R&D是企业为获取新知识而进行的一系列明确的技术改进活动，对企业发展具有重要作用，研发方向既是对现有需求的持续改进，也是对未来发展方向的有效预测。关于R&D机会识别研究主要有将发现前沿问题作为研发方向[7]，通过预测新兴技术判断研发方向[8]，以技术空白点识别研发方向[9]。常用的研究数据有专利数据[9]、文献数据[7]、标准数据[10]、基金项目[11]、网络信息[12]等。研究方法主要是主成分分析法[13]、文献计量法[11]、指数测度法[14]等。技术商业化是对技术的有效回报，技术商业化的重要形式之一就是将技术转化为产品或服务并将其推向市场，及时有效的技术商业化可以帮助企业增值和成长，进而实现竞争优势[15]，成功的技术商业化对于企业的生存和发展都至关重要[16]。关于技术商业化的研究主题集中在影响技术商业化成败的因素，如：资源和能力[17]、企业战略[18]、企业结构[17]、市场环境[18]等，在此基础上，通常使用Delphi[18]、AHP[17]、DEA[19]等方法来评估技术商业化潜力。把研发和商业化作为两个独立阶段分别识别机会，可以更好反映该阶段的特征，但分阶段研究存在的问题也是明显的，将一个系统性问题割裂开，尽管各自可以逐层深入，但忽略了R&D和技术商业化的内在联系，专利成果转化问题始终得不到解决。研发环节只考虑技术本身的可专利性，对市场前景的有效把握不足，从现有研发机会识别的方法和模型可以得到验证；专利技术的商业化潜力机会识别，突出了对竞争态势和用户接受的考量，但尚未考虑受法律保护的非技术市场布局，可能造成技术先进、用户接受，但市场拓展空间受限的问题。R&BD有效弥补了这一局限性，试图通过逐步调整目标和方向来实现研发和商业化，从而最大化R&D的绩效，以便从技术的早期阶段预判其商业化的可行性。

商标作为重要的知识产权战略之一，不仅可以作为创新的重要产出，而且还具有市场法律效力，企业可以利用商标中包含的信息重构竞争及模仿策略，以技术创新为特点的新兴产业通过实施商标战略可以使技术与品牌结合起来[20]。商标不仅具有上述功能，还可以用于R&BD机会的识别[6]，该方面应用的关键是寻找合适的商标数据以及针对性的研究方法。目前利用商标数据识别R&BD机会的文章很少，最具代表性的是Yujin Jeong的研究，该文章明确给出了R&BD的定义，并通过挖掘专利和商标之间的关系探索新兴的R&BD领域，在此基础上结合外观设计专利为企业制定具有针对性的业务策略。该研究验证了专利和商标之间存在关联关系，同时为商标数据的研究提供了一个新的视角，即挖掘商标文本数据，可以视为综合利用各种知识产权战略研究技术研发和技术商业化关系的初步探索。但是该文章的研究基础是通过网络分析法建立现有专利和商标数据之间的内在关系，如果没有现有专利和商标相对应就无法实现。将专利和商标作为两个维度组合，存在四种情景，Yujin Jeong的研究仅分析了其中一种情况。因此，本文基于Yujin Jeong的研究，使用GTM方法分别建立商标和专利地图，挖掘商标和专利空白，然后建立商标和专利之间的映射关系，以商标空白点为研究对象，结合情景分析法和GTM的逆映射功能构建商标空白和专利之间的对应情景，基于不同的映射情景识别不同的R&BD机会并制定不同的策略，不仅使商标这一重要的知识产权战略得以充分应用，而且为不同情景下的R&BD机会制定针对性的策略。

2 研究方法和框架

R&BD机会是指同时具有创新性和商业化潜力的技术机会，当商标的空白点与现有专利或专利空白点相对应时，这样的研究方向被视为潜在R&BD机会。专利记载了一项技术发明创造的过程和结果，因此专利可以用于描述和表征技术研发的成果，但是很多发明人不愿意把技术秘密写入专利，即所谓的隐形技术，这也是导致很多专利无法做出产品并成功实现商业化的原因之一。商标是用来区分产品或服务的标记，与品牌和市场直接相关，因此商标可以用于判断技术商业化的方向。要寻找潜在R&BD机会的关键是把技术研发和技术商业化两个过程有机结合，而专利和商标之间的潜在关联就成为联结技术研发和商业化的纽带。

本文对潜在R&BD机会的识别，首先通过文本挖掘和概率模型等完成商标和专利空白点的识别，在此基础上结合情景分析法构建商标空白点和专利映射的不同情景，针对不同的情景识别出的不同R&BD机会并提出不同的策略，研究框架如图1所示。

图1 潜在R&BD机会识别框架

2.1商标与专利文本词篇矩阵构建商标和专利文本关键词的提取首先采用TF-IDF方法[21]进行预处理，在此基础上采用LDA主题模型[22]进行技术主题聚类，两种方法相结合可以对文本内容进行更加深入的挖掘，进一步提高关键词对商标和专利文档的概括精确度[23]。每篇专利都有详细的文本介绍，从专利的标题和摘要信息中挖掘具有潜在价值的技术信息，确定专利的技术主题。商标是企业提供产品或服务的标志，企业通常在将新产品投放市场之前进行商标注册。商标法第四条规定不以使用为目的的恶意商标注册申请会予以驳回，第六条规定未经核准商标注册的商品不得在市场销售。因此，有商标说明产品与服务进入了市场，商标分类体系中涉及的类别又反映着市场已提供的商品和服务，将文本挖掘技术运用到商标研究中，可以深入商标文本内部挖掘相关业务要素，从而确定技术商业化方向，商标空白点可以表示还未投放新产品的市场机会。

在筛选出最具解释性和技术性的关键词之后，通过VSM模型[24]构建关键词向量，得到关键词-商标和关键词-专利两类词篇矩阵，并进一步将文本关键字转换成以二进制数值表示的矢量矩阵，矩阵中1表示商标或专利文本中包含该关键词，0表示不包含，如表1所示。

表1 商标和专利的关键词向量

2.2商标与专利地图的绘制商标与专利地图的绘制采用GTM模型[25]，GTM是一种基于概率论的非线性潜变量模型，可以将复杂的多维度矢量关键词转化到二维空间。其中，网格中的空白部分被识别为文本的空白点，通过反向绘图功能可以将空白点还原成原始数据要素。因此，可以将其引入到商标空白点的研究上，从而能识别潜在的R&BD机会。

图2 商标(专利)地图的示意图

2.3潜在R&BD机会识别潜在R&BD机会的识别主要是通过建立商标空白点与专利的映射来实现，如图3所示。

图3 商标与专利地图映射示意图

首先，通过对商标地图进行分析识别出商标空白点，通过逆映射找到商标空白点对应关键词的概率形式；其次，对所有专利数据以及专利地图进行分析，找到现有专利和专利空白点对应关键词的概率形式；然后，因为关键词是以概率形式表示，所以通过设定相应的阈值，可以将概率形式的关键词向量转换为二进制值表示的形式，即向量中某个关键词的概率如果大于设定的阈值则为1，否则为0；最后，使用余弦相似度[26]来测度商标和专利主题的相似度，量化商标和专利的映射关系，计算公式如式(1)，在进行潜在R&BD机会识别时，商标和专利文本的相似度规则可表示为公式(2)。

(1)

其中，Pw，Tw分别表示专利与商标文本的词频向量，n表示文本的数量。

if[ Similarity (Pw,Tw)] ≥ k，Pw=1; else,Pw=0

(2)

其中，k为判定商标和专利是否匹配的阈值，1代表对应商标是潜在业务发展方向，0则相反。

商标与专利的映射结果可以分为以下4种情景：

情景一：商标空白与现有专利对应，即存在满足特定功能技术、产品或服务的专利，但与之对应的商标类型尚未出现。商标是企业产品或服务进入市场的标志，商标空白则表示还未出现的产品或服务领域，因此该情景表明现有商标体系中尚不存在与专利匹配的产品或服务类型，技术能否商业化以及商业化的方向均未知。企业间的技术信息不对称导致很多研发出的技术未能成功实现商业化，从而R&D投资效率低，R&D未能获得较好的回报，这也是专利成果转化过程中遇到的棘手问题。该情景可以预测哪些技术(专利)具有商业化的潜力以及对应的商业化方向，通过实现不同技术的融合可能会发现新的产品或服务领域，因此应该加大对商业化潜力较高技术的投资和支持力度，对具有相同R&BD机会的技术进行融合，以便更高效更准确的实现这些技术的商业化。Yujin Jeong的研究就属于该情景。

情景二：商标空白与专利空白对应，即既不存在满足特定功能技术的专利，也不存在与特定产品或服务相关的商标。该情景表明还未研发出相关技术，接下来进入的是技术R&D阶段。因此可以把技术商业化提前到R&D阶段之前考虑，在技术R&D之前确定同时具有创新潜力和商业化潜力的技术，识别出的R&BD机会往往是全新的领域，是新技术和新市场的结合体，可以大大降低技术商业化的可能性，既可以帮助企业增值和成长，实现竞争优势，也可以在很大程度上降低技术成本，同时使R&D收益大大增加。因此应该在R&D之前对各技术的商业化潜力进行预判，将资源倾斜于同时具备高创新潜力和高商业化潜力的技术，加快此类技术的研发。

情景三：商标空白与现有专利和专利空白均有对应，即存在满足一定功能技术、产品或服务的专利，但是不足以支撑技术商业化的实现，同时相关的产品或服务领域的商标也未出现。该情景表明现有技术本身成功实现商业化的可能性较小，需要研发出新的技术，将现有技术与新技术有机结合可以提高技术商业化的成功率。由于管理上的失误或技术模仿的增加等原因导致很多现有技术自身竞争优势较小，在进入市场时往往需要结合新技术，新技术的R&D方向成为现有技术能否成功实现商业化的关键因素。因此不能急于将现有技术转化为产品或服务，而是应该及时判断现有技术的商业化潜力和商业化方向，将重心放在所需新技术的研发环节，在此基础上通过现有技术和新技术的有机结合成功实现商业化。

情景四：商标空白与现有专利和专利空白均无对应，即只存在与新的产品或服务相关的商标，但是既不存在已经申请的专利也不存在与新技术相关的专利与之对应。该情景表明无法预测该商业化方向需要哪些技术基础的支撑，在现阶段研究价值较小，没有可落地的实施方案，实现商业化的可能性很低，不会成为潜在的R&BD机会。因此现阶段暂不予研究。

3 实证检验

3.1样本选取研究样本应满足以下两个条件：一是该领域技术发展迅速，相对成熟的技术更易于实现商业化；二是能够获得准确可靠的商标数据和专利信息，准确和适量的数据源是研究的基础。随着信息技术的高速发展，远程医疗技术成为解决人们面临的“巨大压力”和“健康问题”的重要途径，它使得医疗资源得以最大限度地共享和利用，在很大程度上改善了患病人群的生活质量和健康程度。远程医疗技术的发展相对成熟，并且已经注册了很多相应的商标。本文以远程医疗技术领域的商标和专利数据为样本进行研究。美国商标是在尼斯分类下的详细解释，可用于文本挖掘，尼斯分类具有通用性和普遍性，会伴随技术变化发生变化，反映技术的商业化发展，对尼斯分类体系下的具体概念进行挖掘不受地域的限制；不同国家的专利发展特性不同，专利的地域限制导致仅针对某一个专利局的专利挖掘技术概念不全面，通过广泛的扫描更有助于判断专利对应的技术研发成果的商业情景。因此，潜在R&BD机会识别使用的商标和专利信息分别在USPTO与Derwent上搜集，研究时间段为2000-2019年共20年时间，对检索到的数据通过人工阅读进行初步清洗，最终得到商标文本78篇，专利文本911篇。

3.2远程医疗领域的空白点识别现有的文本挖掘算法大多数都是以关键词来代表文本中所包含的信息[11]，本文借助TF-IDF算法和LDA 模型实现商标和专利文本关键词的提取。首先，对商标和专利文本进行预处理；其次，利用TF-IDF初步提取商标与专利文本的关键词，从每篇文本中检索出20个关键词。最后，将所有关键词作为输入端，基于LDA模型进行主题聚类，得到30个基数词作为最终关键词。清洗后的远程医疗领域的商标和专利文本的技术主题分布情况如表2所示。

表2 远程医疗领域主题-关键词分布

根据关键词分布情况，将商标和专利文本转换成以二进制形式表示的关键词向量，最终的关键词向量如表3所示。

表3 远程医疗领域商标和专利关键词向量

3.3远程医疗领域商标和专利地图的绘制将商标和专利的关键词向量作为输入端，考虑到商标和专利原始数据量的差异，因此商标和专利的GTM模型设置为不同的参数。对于商标数据：使用8*8的方格网络，49个径向高斯基函数，每个基函数的数据中心位于一个7*7的正则网格点上，基函数的宽度为相邻基础函数最短距离的2倍，采用20次迭代进行训练，权重正规化因子设定为0.001。对于专利数据：使用12*12的方格网络， 100个径向高斯基函数，每个基函数的数据中心位于一个10*10的正则网格点上，基函数的宽度为相邻基础函数最短距离的2倍，采用20次迭代进行训练，权重正规化因子设定为0.001。通过上述参数设置可制作商标与专利地图，如图4、图5所示。

图4 商标地图

图5 专利地图

3.4远程医疗领域潜在R&BD机会的识别GTM模型将商标与专利的关键词映射于各自的地图上，本文研究重点为商标空白，以便在技术商业化之前预测业务发展方向。

首先将33个商标空白点和18个专利空白点逆向映射到数据空间进行分析，从而找到空白点对应关键词向量的概率形式；其次，把阈值设置为0.3，将以概率表示的商标和专利关键词向量及911篇专利文本都转换为二进制矩阵，因33个商标空白点中有4个不符合研究要求，因此最终研究对象确定为29个商标空白点；最后，计算商标空白点和所有现有专利及专利空白点的余弦相似度，选取0.7作为阈值，实现商标空白点与专利之间的映射，最终得到的29个商标空白点与专利的映射如表4所示。

情景一：商标空白点8、9、11、12、15、16、17、21、22、23、29与现有专利相对应，具体对应关系如表5所示。通过对应关系可以预测哪些现有专利最具商业化潜力以及商业化的方向。识别出24个具有高商业化潜力的现有专利，结合主题分析得出该情景下远程医疗领域潜在的R&BD机会主要集中在4个方面：基于人工和信息技术交互的远程医疗监测技术；基于互联网技术的电子医学影像和电子健康记录技术；基于健康关怀技术的远程医疗护理技术；基于电子信息技术的远程看护和在线咨询技术。这4类技术是更具商业化潜力的机会，应加大对这些技术的投资和支持力度，放松对其他低商业化潜力技术的监管，则可以提前占据并加大新产品或服务的市场份额。

表4 商标空白点与专利的映射结果

表5 潜在R&BD机会识别情景一

情景二：商标空白点2、4、5、6、7、14、19与专利空白点相对应。具体对应关系如表6所示。通过对应关系可以预测同时具有创新性和商业化潜力技术机会。结合主题分析得出该情景下远程医疗领域潜在的R&BD机会主要集中在3个方面：基于云计算和5G技术的实时健康监测；基于人工智能技术的交互式治疗和远程急诊救治；基于物联网技术和图像分析模型的电子影像检测。如果将更多的资源倾斜于这3个方向，则可以获得更大的竞争优势，应该加快这3类技术的研发和商业化。

表6 潜在R&BD机会识别情景二

情景三：选取的研究样本中没有与现有专利和专利空白点同时对应的商标空白点，因此无法对该情景做具体分析。该情景应该将发展重心放在识别出的专利空白的研究上，尽快投入新技术的研发，在此基础上实现现有技术和新技术的有机结合，可以大大降低商业化的失败率。

情景四：商标空白点1、3、10、13、18、20、24、25、26、27、28与现有专利和专利空白点均无对应，无法预测与这些商标空白点代表的商业化方向相对应的技术，这些空白点无法发展成为潜在的R&BD机会，现阶段不具备研究意义，因此本文不对该情景进行分析。

PwC China关于医疗行业的报告中指出，通过电子医学影像技术、远程诊断云服务、AI辅助治疗等可以加强基层诊疗力量，支持医联体内远程会诊和患者转诊，这是中国分级诊疗的趋势，使用数字医疗系统保存患者电子健康数据构建医疗健康生态系统，使用基于人机交互的虚拟护理可以很好的顺应医疗健康的数字化潮流，提升患者的医疗关怀体验；《5G时代智慧医疗健康白皮书》指出基于5G技术的远程会诊、远程监测等是远程医疗平台的发展方向；中商产业研究院和中信证券研究院的研究报告均指出基于人工智能技术的远程会诊系统和电子病历等是智慧医疗发展的新方向；开源证券研究所的报告中指出5G医疗终端、5G远程实时监测和5G智能移动车载医疗等是5G智慧医疗的新趋势。这些研究报告的研究结果对本文远程医疗领域潜在R&BD机会识别的结果给予了有力支撑，更好的验证了研究方法的可行性和有效性。

4 结论与建议

本文提出了一种运用商标和专利来识别潜在R&BD机会的新思路，综合考虑了技术和市场两个要素。通过空白点挖掘和逆向映射寻找商标和专利的对应关系，结合情景分析法分情景寻找最具潜力的R&BD机会，最后以远程医疗技术为例进行实证分析，验证了方法的可靠性和有效性，并得到具有建设性和指导性的结论与建议，具体如下：

a.综合运用商标和专利数据能够挖掘更具潜力的R&BD机会。专利文件的标题和摘要包含了大量对专利内容的详细描述，代表技术属性和功能；从商标的尼斯分类解释中可以提取商标在商品和服务中实现的功能，代表业务范围。使用文本分析方法充分挖掘专利和商标的文本信息，可以对技术进行准确的市场定位，同时还可以判断出哪些技术具有商业化潜力，有助于技术发展规划，使企业在激烈的市场环境中赢得更大的竞争优势。

b.分情景讨论不同的R&BD机会及策略至关重要。商标空白与现有专利对应识别出的是最具商业化潜力的现有技术，通过加大对这些技术的投资和关注，将具有相同商业化方向的技术进行融合可以更快速更准确的实现这些技术的商业化。商标空白与专利空白对应是在R&D阶段之前识别出同时具有创新潜力和商业化潜力的新技术，可以大大降低技术研发和商业化的不确定性，有效降低和弥补R&D投入，应将更多的资源倾斜于这类技术，加快这些新技术的开发。商标空白与现有专利和专利空白均有对应说明现有技术不足以支撑商业化的实现，需要辅以新技术，因此应将发展重心放在新技术的研发上，降低技术商业化的失败率。商标空白与现有专利和专利空白均无对应，则无法预测具有商业化潜力的技术研发方向，因此现阶段可以不予以关注。