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2024年6月18日 星期二

技術創新的盾與矛- 專利布局 & 專利迴避設計

 技術創新的盾與矛- 專利布局&專利迴避設計

 專利趨勢與迴避設計持續強化產品技術發展藍圖



        在當前的技術創新環境中,追溯近百年的技術先進國家的技術發展歷史中,我們可以清楚地看到,往往難以忽視智慧財產權制度的影響,特別是專利制度,其中,專利布局與迴避設計更是扮演著掌握市場價值的關鍵角色。專利布局和迴避設計作為技術創新的盾與矛,這兩者不僅僅是企業防衛自身市場商模產品技術的工具,更是發掘技術價值和預測技術趨勢的利器。本文將從專業創新顧問的角度,探討如何通過專利趨勢分析與迴避設計,構建強有力的技術發展藍圖,並提供產品技術開發策略思路引導。

專利布局與迴避設計:技術創新的盾與矛

專利布局是企業在技術創新過程中,通過系統化的專利申請和布局,透過專利權利建立起產品技術防衛網,降低自身產品和技術受到市場競爭對手侵權機率,進一步鞏固市場地位。這種策略可透過專利法律制度,基於可靠的專利品質基礎上,快速有效的幫助企業在市場競爭中快速建立穩固的防禦體系,確保產品技術優勢和市場優勢地位。

另一方面,專利迴避設計則是通過分析市場現有產品專利技術,尋找可突破市場現有專利技術防護網的路徑或方案,讓自身的產品技術進入市場時可以避免侵犯他人專利權同時確保實現具有競爭力的技術創新方案。這種策略讓企業在專利技術密集的市場中得以靈活應對競爭對手的專利壓力,從而實現技術創新。

然而,僅僅進行專利布局是不夠的。如果專利布局未先經過迴避設計的漏洞檢驗,就難以保證專利布局的效果,更遑論透過專利布局打造產品技術防衛網了。因此,高價值產品技術的專利布局在正式申請專利前,往往需要運用專利迴避設計手法來檢驗自身的專利布局,以確保其完整性和可行性。

 

利用迴避設計挖掘專利布局

在實務中,通過迴避設計檢驗專利布局的過程中,往往可以發現漏洞,有效挖掘出隱藏的技術價值點,從而強化技術布局或是調整布局策略。以下是具體步驟:

  1. 專利數據檢索與分析:系統性地檢索相關技術領域內的專利資料,針對特定主要市場專利進行分析,範圍涵蓋主要競爭對手及相關企業的專利技術方案,利用專利分析方法與工具,對大量專利數據進行分類和整理,提取關鍵技術特徵資訊以及符合趨勢模型特徵的基礎資訊。

  2. 迴避設計模擬:根據權利範圍判斷方法,藉此找出技術應用限制,根據限制的類型,再引不同的創新工具,藉此找出不同的技術特徵與技術方案組合,模擬可能的迴避路徑,根據技術特徵與價值參數的組合,找出可能的或未被發現的技術特徵點。在這一過程中,挖掘未被發現的技術特徵價值點(*1),這些價值點可能是新的專利申請的方向。
    *1
    技術特徵價值點:擁有價值參數的技術特徵

  3. 隱藏技術價值點的發掘:通過深度技術分析,往往可以建構出布局技術內容的超技術系統組合,引入創新工具與方法,讓我們可以從巨觀角度的多重技術系統方案的組合,深入解析技術特徵與價值參數的關係,進一步識別現有分析的專利技術中的問題模型組合,藉此開發出潛在的、未被充分利用的技術價值點,並將這些價值點根據專利申請評估指標,納入現有專利布局或營業秘密,確保全面防護與利用技術創新成果。

  4. 持續監測和更新:持續關注市場最新技術發展和競爭對手的公開專利動態,及時調整和更新專利布局以及產品技術方向,確保技術布局能夠根據企業最佳資源分配的情況下,適應技術發展和競爭環境的變化。

 

預測技術發展趨勢與技術藍圖制定

透過大量分析市場產品技術資訊,往往可以觀察到專利技術趨勢,然而這些技術趨勢往往與申請數量與時間有關,這些資訊並不足以應付專利趨勢分析和預測,因此如果我們要能夠預測技術發展趨勢,並將其反映到技術發展藍圖中,為企業的產品技術開發策略提供關鍵指引,我們需要引入創新工具與方法中的技術趨勢模型,作為更具體的比對參考依據。具體步驟如下:

  1. 趨勢分析與預測:通過收集大量的產品技術相關的市場專利數據,根據技術趨勢模型中所對應的趨勢形成發展模式比對技術特徵,識別出當前的市場整體技術發展趨勢以及目標競爭對手的布局策略,甚至可以精確模擬出對手未來布局方向!基於趨勢分析結果,提供給企業產品、研發與工程部門作為未來技術發展的可能方向和潛在機會,調整產品開發與技術研發策略。

  2. 技術發展藍圖制定:根據專利趨勢分析和技術預測結果,規劃技術發展路線圖,確定未來產品與技術開發的重點方向。或可更進一步運用資源基礎觀點(Resource-based view)結合技術趨勢模型,分析標識出在技術路線圖中具有戰略意義的關鍵技術特徵點,評估這些技術特徵點的價值與未來運用可能性。

  3. 避免重複研發:在制定技術發展藍圖時,對現有技術和專利進行審查與評估,避免重複開發已存在的技術,整合內部和外部的技術資源,確保研發活動具有創新性和獨特性,根據具技術發展藍圖分配適合企業資源。避免重複研發的積極意義是在有限的企業時空資源下,爭取最大的發展機會。

  4. 早期布局監控:持續監控競爭對手的專利申請和布局活動,及時發現他們對未來技術趨勢的早期布局,根據競爭對手的布局活動,調整自身的研發策略和專利布局,持續確保技術優勢,或是提早準備因應之道。畢竟一但面臨專利訴訟,對手可是不會給你充分時間準備,必定是來的又快又急。

  5. 資源有效分配:根據技術發展藍圖,優化研發資源的分配,確保合理資源分配,根據市場優劣勢,針對高價值的技術創新點、迴避設計難易度以及專利布局情況,深入評估開發中技術的專利風險,設計風險策略並制定應對措施,避免陷入專利訴訟的泥沼。

  6. 專利戰略與技術發展藍圖的統合:將專利戰略納入技術發展藍圖中,確保專利布局與技術開發相互支持,建立高效率的技術防禦網,利用專利技術創新成果,提升市場競爭優勢。

案例分析:新材料技術與人工智慧技術應用

這裡摘要分享真實企業的AI產品開發案例:

  1. AI新產品技術開發
    • 專利趨勢分析:分析主要市場競爭對手在特定AI產品領域的專利活動,及時發現對手們的研發投資與研發資源配置,並根據專利布局資訊結合產品開發規格特徵(互動情境與互動模式)及早預測出可能對手專利布局的影響範圍,判斷出新技術的風險程度。
    • 技術路線圖:針對高風險的部分,及時調整新產品功能規格設計以及對應的技術開發發展路線圖,調整資源針對優勢重點領域開發具有技術競爭優勢的AI產品(例如,根據全球AI專利地圖標定出熱點以外的技術領域)。
    • 資源分配:優化資源分配,調整產品開發計畫(例如中止高風險產品技術開發計畫,重新開啟新產品開發計劃),將企業產品與研發人力集中在高優勢技術點,避免重複開發甚至踏入已被競爭對手布局的產品技術領域。
    • 成果:重新針對優勢領域深入技術開發,最後上市產品具有獨一無二的技術特色與產品效能,根據全球專利技術地圖資訊提供的空白點,鎖定適合應用情境,找出建議發展領域,目前成為美國市場特定領域最大供應商的獨家合作產品,為企業帶來全新商機。

結論

    通過持續深入分析專利布局,運用專利迴避設計強化布局,甚至進一步解析背後的專利趨勢,藉此企業不僅能在有限的資源中,強化自身的專利布局品質,並通過分析市場競爭對手的專利活動,發掘隱藏的高價值技術發展趨勢。這種方法幫助企業在技術創新中佔據先機,提升競爭力並實現持續的技術領先。將專利趨勢分析和預測結果應用到企業新產品技術發展藍圖中,不僅能為產品技術開發策略提供關鍵指引,還能避免重複研發,發現競爭對手的早期布局,更有效地及時分配有限資源,避免陷入專利訴訟的資源消耗泥沼。通過這種系統化的方法,讓企業可以持續地在競爭激烈的市場中立於不敗之地,甚至創造後來居上的機會空間。




2024©汪周禮@智合創新

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實務上,專利迴設計通常不是面對一件專利或是單一專利家族,而是市場內所有競爭對手的專利布局。
雖然訴訟上我們常常只看到一件系爭專利,但總不能等到被告、打訴訟了才進行迴避設計,這樣是非常傷害企業利益的作為!

有任何專利布局與迴避設計問題,歡迎找我為您排憂解難。

創新式專利迴避設計專家 -- 汪周禮
service@iiiinnovation.com

2024年6月5日 星期三

CHATGPT (GEN-AI工具) 輔助創新 Q&A



 CHATGPT (GEN-AI工具) 輔助創新 Q&A

根據一年多的應用ChatGPT 以及其他多種生成式AI (GEN-AI) 工具輔助創新的成功經驗,總結一些疑問並在此簡短回應。


Q1. 用AI輔助創新,可以直接產生具體方案嗎?

A1. 不行,這是由於生成式內容不會自動產生技術特徵,需要逐漸引導,並且會根據引入資料的細節程度,產生對應的生成內容,通常為了避免機密資料外洩,有幾種方法,其中最簡單的就是將技術方案去識別化後再進行提問。

Q2. 既然無法產生具體方案,如何能夠宣稱可以產生技術構想方案?

A2. 這是因為如果是熟悉技術的專業人員,本身對於技術特徵與參數等關鍵細節資訊非常熟悉,所缺乏的在於突破慣性思考的引導,因此引入創新工具可以有效地突破技術人員本身的慣性思考束縛,這時候只要有新的構想出現,例如找到突破的限制條件的概念方式,就可以很容易的逐漸引導產生具有技術特徵與技術參數的具體的技術方案細節內容!
當然,這一部分,需要由熟悉技術領域的技術人員參與,才能區分出那些構想可行以及那些構想不可行。

Q3. 生成式AI工具(Ex. CHATGPT) 產生的內容是否容易被其他使用相同生成式AI工具的其他人所模仿得知?

A3. 不會,這和操作流程以及對應內容的複雜程度有關,簡單說就是是否經過結構化內容設計的多重提問組合,結構化內容設計結合多重提問模組(multi-shots models, MSM),這和0-shot或few-shot提問的提示詞組屬於完全不同概念,透過MSM手段,讓生成式AI工具所生成的內容,經過比對測試,不論在細節描述程度與創意構想方面,皆可以有效大幅降低其他人取得相同構想方案的生成機率。

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評估使用GEN-AI 工具輔助創新的優缺點與改善建議:

S優點:
1. 突破慣性思考: 利用MSM手段,讓GEN-AI工具可以幫助技術人員超越固有思維,提供全新的視角和創意構想,這對於需要創新解決方案的領域特別有價值。
2. 快速原型和構想生成: 利用MSM手段,讓GEN-AI工具可以迅速生成多種構想和方案,加速初步設計階段的創意過程,這對於初期產品開發和創新極為有利,縮短並減少 Try-Error 和 Time2Market的時間成本。
3. 資料處理和分析能力: 利用MSM手段,讓GEN-AI工具能夠處理大量資料,快速分析與識別模式。

W缺點
1. 技術特徵和細節的限制: 如Q1所述,AI無法自動產生包含所有技術細節的完整方案,這限制了其在需要高度專業知識的技術領域的應用。
2. 依賴質量輸入: AI的輸出質量高度依賴於輸入的資料質量和詳細程度。若輸入資料不夠豐富或不夠精確,生成的構想可能無法達到預期效果。
3. 智慧財產和創意保護問題: 如Q3所述,雖然結構化問題可以減少模仿的可能性,但仍存在知識產權保護的挑戰,特別是在競爭激烈的行業中,因此在使用使需要注意去識別化的特徵描述。

R改善建議:

1. 強化技術參數生成: 設計高效率模型,根據給定的技術領域和參數要求,更準確地生成包含技術細節的解決方案,例如Fine-tuning 技術結合特定技術領域資料庫,再配合MSM使用。

2. 提升數據處理和分析模型: 引入專門訓練的模型來處理特定領域的數據,針對特定領域進行Fine-tuning 技術或需要更新資訊的RAG 技術,例如專門針對汽車工業、生物技術或可持續能源或是銀行客服等行業調教出客製化GEN-AI模型使用,再配合MSM使用

3. 優化結構化提問設計: 利用MSM多層次模組設計,制定更複雜的提問和輸入策略,增強AI生成內容的獨創性和實用性,降低被模仿的風險

4. 促進跨學科合作: 讓技術領域專家與AI專家的合作,使GEN-AI工具可以更深入地理解並解決特定領域的產業問題。

5. 實施智慧財產教育和管理策略: 對使用GEN-AI工具的企業和個人進行智慧財產保護的教育,並建立應對策略和工具打造智慧財產組合來保護創新成果,例如操作方式紀錄以及實施營業秘密保護作業。


通過這些改進措施,相信可以有效提升GEN-AI在技術創新中的實用性和效率,同時確保創意的原創性和保護。

這是一個AI輔助創新的時代,讓我們透過深度應用AI並結合AI的優勢,開發出更多創新潛能,讓企業和個人可以有效地加速創新效率!

*MSM: 運用TRIZ創新思維模式方法工具,整合多種不同的其他創新工具(設計思考、SCAMPER、六頂思考帽等)和解決問題的方法(要因分析、魚骨分析等),根據結構化內容設計提示工程技術應用原理,去蕪存菁創造出MSM方法!

**MSM (multi-shots models) 濃縮多種創新工具核心和結構化內容設計概念以及提示工程應用原理,MSM是讓CHATGPT成為輔助創新利器的關鍵因素!簡而言之,就是人們可以不用學習這麼多創新工具,利用 MSM方法 就可以讓ChatGPT 達成 in-text leanring的效果!


2024©汪周禮@智合創新 --- 以下內容使用CHATGPT根據以上內容創造出短文

釋放AI在技術創新中的潛力:突破與策略

隨著人工智能(AI)技術的不斷進步,其在技術創新中的角色愈發重要。AI不僅能作為推動創新的加速器,還能作為突破慣性思維的強大工具。然而,理解AI在技術創新中的潛力與限制,並制定有效策略來最大化其價值,是每一位技術專家和創新顧問必須面對的挑戰。

AI在技術創新中的優勢

  1. 突破慣性思考:AI的一大優勢是其能力於提供非傳統的視角,這對於尋找新的技術解決方案來說至關重要。通過AI,技術人員可以突破固有的思維模式,探索以前未曾考慮過的創新途徑。

  2. 快速原型與構想生成:AI可以在短時間內生成多個技術構想和方案原型,大大加速初期的創意過程。這對於快速迭代和在初期產品開發階段篩選最有潛力的想法特別有利。

  3. 大數據處理與分析:擁有處理和分析大量數據的能力,AI可以幫助識別市場和技術趨勢,這是手動方法難以匹敵的。這種能力支持更精準的市場需求預測和技術趨勢分析。

面對的挑戰與限制

  1. 技術細節的生成限制:如前所述,AI目前無法自動生成包含所有技術細節的完整解決方案。這種限制使AI在高度專業化的技術領域的應用受到限制。

  2. 輸入質量依賴:AI的效果極大依賴於輸入的數據質量。如果輸入的數據不夠豐富或精確,生成的解決方案可能無法滿足實際需求。

  3. 知識產權與創意保護:在使用AI進行創意生成時,如何保護這些創意不被輕易模仿或盜用是一大挑戰。這需要在技術和法律層面上都有所策略。

策略與改進建議

  1. 強化AI的技術細節生成能力:研發更先進的AI模型,特別是能夠在特定技術領域內,按需生成更精確的技術參數和解決方案。

  2. 提升數據處理和分析模型:針對特定行業的需求,開發專門的AI模型,以提供更專業和精確的數據分析支持。

  3. 優化結構化提問設計:透過複雜和多層次的提問策略,提升AI生成內容的獨特性和實用性,減少被模仿的風險。

  4. 促進跨學科合作:鼓勵技術專家與AI專家合作,共同探索如何將AI工具更有效地應用於特定技術問題的解決。

  5. 實施知識產權教育和管理:對使用AI的企業和創新者進行知識產權教育,並建立有效的策略和工具來保護其創新成果。

通過上述策略,我們不僅能夠更好地利用AI在技術創新中的優勢,同時也能有效應對面臨的挑戰,確保創新過程的高效與成果的保護。在這個快速發展的技術時代,深入了解和合理運用AI的力量,將是推動持續創新和保持競爭力的關鍵。

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