搜尋此網誌

顯示具有 專利資訊分析 標籤的文章。 顯示所有文章
顯示具有 專利資訊分析 標籤的文章。 顯示所有文章

2025年6月26日 星期四

MSM_AI輔助創新六大模組 甘苦小故事(短文)



【會話中迷失:大語言模型在複雜任務中的瓶頸與突破】

在使用大型語言模型(LLM)進行多輪對話時,經常會遇到一個難以忽視的問題:「會話中迷失(Lost in Conversation)」。這代表一旦模型在某一輪回答中出錯,錯誤便可能如骨牌般連鎖發生,使得後續回到正軌變得困難。這類問題在處理複雜的技術創新與知識整合任務時,特別明顯。

👉 參考文獻:arXiv:2505.06120


2025.06.26 首發, 2025.07.07更新
2025©汪周禮

在兩年前(2022Dec~2023May)設計 MSM(Multi-Shots-Models AI 輔助創新方法)時,我也深刻感受到這個挑戰。為了確保模型在多次提問過程中仍能維持高品質與主題聚焦的輸出,除了進行內容的結構化設計,我也導入了多種提示工程技術(Prompt Engineering Techniques)作為模型導向與錯誤校正的關鍵手段。

但即使如此,仍會出現模型陷入迷失或產生幻覺的瓶頸,因此我當時啟用了兩個付費 GPT 帳號進行對比測試與路徑重導,終於建立起完整的 MSM 六大模組架構,並設計出超過 20 組關鍵提問模型(Key Prompt Frameworks)

MSM AI輔助創新多代理人(Multi-Agents)整合的代理式AI 工作流(Agentic AI workflow)這個架構融合了多項跨領域工具與流程:

  • 新產品開發流程:Cooper、PDMA、Crawford、IPD 等。

  • 問題解決技術:KT法、RCA、FMEA、FA等。

  • 創新方法:Design Thinking(三種版本)、TRIZ等。

  • 專利分析技術:FTO、專利地圖、佈局與迴避設計等。

  • AI提示工程策略:模組化提示描述、錯誤鏈斷點設計、多輪對話導引技術等。

這套系統的設計過程花了我三個月、研讀超過百篇 AI 相關研究文獻,才整合出這套能真正導入企業實戰的 MSM_AI 輔助創新流程 (PS. 那時候還特地寫了一篇部落格短文紀念)。兩年來已在多家企業的創新專案輔導中,證實其實效,特別是在R&D、專利布局與AI技術應用開發領域,對比過去使用的傳統模式,根據企業專案輔導的統計結果,完整的MSM_AI輔助創新流程平均縮短研發50%開發時間。




MSM_AI × Agentic LLM 平台 PoC 實戰整合

從2023六月完成開發MSM後的兩年的時間裡,在四大領域 (手機、半導體、新能源、AI技術開發) 累積38 個 成功案例!
近期(2025.07.17update)更新添化工產業,共五大領域,企業應用項目已累積 48個 有效案例。

目前,MSM_AI 模組已可結合如 Dify 等 Agentic AI 平台,作為企業導入大型語言模型的 PoC 驗證方案,協助:

  • 提升企業 自建 LLM 平台的內部使用率

  • 導入具結構性的創新思維模組,增加思考模式並提高思考效率

  • 解決 LLM 在複雜任務中的常見迷失與輸出品質劣化問題 



📌 大語言模型真正的挑戰,才正要開始。

面對複雜問題的知識組織與創新應用,若無清楚架構與提問引導,LLM 容易失準。這正是 MSM 設計的核心價值:讓 LLM 成為創新引擎,而非失控變數


後記:

知識經濟2.0- 工作流程 x AI x 專業經驗:下一波知識經濟商模產品誕生地
行業的改變從來都不是由內部開始,而是外部的影響,只是目前可能的影響會出現在ai創造的知識經濟發展模式,新的知識經濟商模正在孕育中,這也是我體驗過悲觀的環境但卻依然樂觀的理由。
或許可以這樣思考,知識經濟系統裡面的每一個構成組件中,幾乎所有的組件都會收到ai影響,這樣的影響隨技術發展與應用模式而動態變化,傳統的認知將會被改寫,簡單說,我們習慣的單點工作站模式,將會被工作流模式改變,以前要五個人(五個工作站)可以完成的事,現在可能ㄧ兩個人就可透過ai工作流完成,所以,比如說,新的價值方向會出現在不同工作站的整合上,誰能處理好新工作流的整合與輸出品質,就會創造新的知識產權商機,現在很多人都把眼光聚焦在被取代掉的工作站,這是沒有意義的事。
沒有價值或低價值的工作一定會被ai取代,這個是趨勢,時針在轉,真正要關注的焦點在於,如何從新出現的ai工作流中找到知識產權的商機。

這樣的變化用過去的思考模式一定難以理解,因此要把自己站在10年後來看過去五年的發展,就可以推測未來五年的變化與機會了。

站在10年後回看今天,我們會看到什麼?
或許我們將會驚訝地發現,不是哪個人被AI取代了,而是哪個產業沒能及時整合AI工作流,最後被時代淘汰了。

#AI_DT_TRIZ4innovation
MSM AI輔助創新 企業研發系列- 創新式專利迴避設計工作坊,歡迎企業包班~

#AI_LLM
#AI4INNOVATION
#MSM_AI輔助創新
#MSM_六大模組

企業對 MSM_AI輔助創新有興趣,歡迎與我聯絡現場 DEMO 事宜!

SERVICE@IIIINNOVATION.COM (3*I+ INNOVATION)


2025年4月14日 星期一

 生成式AI混亂的啟發 - 找出去蕪存菁的文章特徵點


網路透過文字傳遞思想,但文字作為思想載體還是會失真,但至少是目前我們擁有的。


從2008到2012年專利技術分析超越四萬件專利,後面沒在算了,專利分析累積從文字擷取技術特徵與特徵參數的能力,轉換到閱讀文章速度更快也更簡單,這個技術特徵對應到文章就是所謂的觀點,而參數就是觀點的細節具體描述。


如果一個技術方案的技術特徵與特徵參數組合豐富,我們就知道這個發明肯定有東西,同理,在看一般網路文章也可以用這種方式快速篩選。


基於上面的道理,我們看一個人文章就知道,當文章把很多觀點透過文字傳遞,如果文章觀點豐富,容易觸動共鳴而引人深思,就知道這個人很厲害,是個飽學之士蘊藏智慧。


但是觀點少也不見得不好,主要在於啟發性,這同樣也可以套用到專利審查要件中的創造性或非顯而易見性 (inventive or non-obviousness)要件,特別是美國專利審查基準的非顯而易見性要件,是目前我研究過全球最豐富的且完整的創造性要件,至少有超過20個不同的切入角度。如果符合創造性要件的思維模式,這樣的文章內容也是可以的。


念書找知識點,技術分析找特徵點,而寫文章找觀點或認知點切入,一篇文章多達十多種認知點,就是非常有價值的內容了,也讓人深受啟發。


根據我的觀察,#AI文章的認知點很少 ,因為生成技術的關係,通常都是順著一個觀點延伸出知識點,而人類寫文章受經驗知識與智慧影響,越厲害的人可以植入很多不同觀點形成文章的特徵點,繼而引發共鳴,啟發思想。


目前教育或許應該是時候開始培養學生能夠分析文章、論文或技術的能力,藉此作為建立初步的系統思維和分析思維的能力基礎。


補充:

學識累積知識點,經驗累積觀點,而認知層次的認知點可以塑造出不同的認知角度,而知識點之間交互作用看邏輯、相關、層次與架構。


2025.04.14 汪周禮隨筆


文末附上使用五種評估指標利用CHATGPT分析網路文章




2024年9月1日 星期日

MSM方法:AI LLM 引領未來創新生態的關鍵力量

 



關鍵字:MSM, AI, LLM, 創新, 軟體創新, NPD, 專利迴避設計

MSM方法:AI LLM 引領未來創新生態的關鍵力量

隨著全球市場競爭加劇,企業在技術創新方面的壓力日益增加。如何高效、精確地進行創新成為企業保持競爭力的關鍵。MSM(Multi-Shots-Models)方法作為一種結合生成式AI和多種創新工具的全新創新支持系統,正在迅速成為技術創新領域的核心力量。本文將深入探討MSM方法的價值與重要性、未來發展趨勢,並提出基於此方法的產品服務與商業模式設計,最終勾畫出MSM產業生態系的藍圖。

MSM方法的價值與重要性

1. 縮短學習曲線與加速創新

MSM方法 整合了生成式AI與TRIZ、KT、DFSS、設計思考、專利技能與提示工程應用技巧等多種創新工具,極大地縮短了複雜工具的學習曲線。傳統的創新工具往往需要長時間的學習和訓練才能有效應用,而MSM方法通過AI的支持,使得非專家也能夠迅速掌握這些工具並應用於實際問題中。這不僅加快了創新過程,還提高了創新結果的可靠性。

2. 提高專利分析與佈局的精確性

專利是保護技術創新的重要資產,MSM方法通過AI技術的輔助,幫助企業在專利分析和佈局方面取得顯著成效。這種方法能夠快速識別專利中的關鍵技術特徵,並在創新過程中提供技術迴避策略,降低了企業在技術創新中的法律風險。同時,MSM方法還能夠幫助企業更戰略性地規劃專利佈局,保護其技術優勢。

3. 整合多種創新工具與方法

MSM方法的一大優勢在於其整合了多種創新工具與方法,提供了一個全面的創新支持系統。無論是技術創新還是商業模式創新,MSM方法都能夠靈活應用,滿足不同領域的創新需求。這種多工具整合能力,使得企業在面對多維度問題時,能夠從不同角度進行分析,並找到最佳解決方案。

4. 支持跨領域應用與創新

隨著技術不斷滲透到各行各業,跨領域創新成為企業突破發展瓶頸的重要途徑。MSM方法不僅適用於技術領域,還可以在醫療、金融、製造等多個行業中發揮作用,為不同領域的創新提供定制化支持。這種跨領域的應用能力,為企業開發具有廣泛市場潛力的新產品和服務提供了堅實基礎。

5. 支持數據驅動的創新流程

在數據驅動的時代,企業需要基於數據做出明智的創新決策。MSM方法通過AI的數據分析能力,提供基於數據的創新決策支持,幫助企業在不確定的市場環境中做出更準確的判斷。這不僅提高了創新成果的成功率,還使得企業能夠更靈活地應對市場變化。

MSM方法的未來發展趨勢

隨著技術的快速發展,MSM方法也將不斷演進,並在未來發展出更多元化的應用場景。以下是幾個關鍵的未來發展趨勢:

1. 深度整合生成式AI與專業知識

未來的MSM方法將更加深入地整合生成式AI與專業領域知識,使AI能夠更好地理解和處理複雜問題,提供更加精確和具有針對性的解決方案。這種整合將使MSM方法在解決跨學科和多層次的問題時更加得心應手。

2. 加強跨學科應用

隨著各行各業對跨學科創新的需求增加,MSM方法將進一步擴展其應用範圍,涵蓋更多的領域如醫療、金融、能源等。這種跨學科的應用將需要MSM方法不僅結合不同領域的知識,還需要靈活應對多維度的挑戰。

3. 增強人機協作能力

隨著人機協作技術的進一步發展,MSM方法將更加強調AI與人類專家的協同工作。未來的MSM方法將發展出更智能的交互界面和學習機制,使得AI能夠更好地理解人類專家的需求和偏好,從而提供更符合實際需求的創新建議。

4. 優化數據驅動的創新流程

隨著大數據技術的發展,MSM方法將更加依賴於數據分析來驅動創新流程。未來,MSM方法將整合更多的數據來源和分析技術,如自然語言處理(NLP)和計算機視覺技術,使創新過程更加智能和高效。

5. 加強系統思維與可持續發展的融合

未來,MSM方法將更加注重系統思維和可持續創新的結合。這將涉及如何在創新過程中考慮環境影響、資源利用效率和社會責任等因素,幫助企業在推動技術創新的同時實現可持續發展。

6. 擴展到全自動化創新系統

隨著自動化技術的進步,MSM方法有可能發展成為一個全自動化的創新系統,能夠自動進行問題分析、解決方案生成、專利分析、迴避設計等創新活動,並且僅在關鍵決策點上需要人類介入。這將顯著提高創新效率,尤其是在大規模創新項目或快速迭代的產品開發中。

基於MSM方法的產品服務與商業模式設計

為了充分發揮MSM方法的潛力,企業可以設計出一系列產品服務與商業模式,這些設計不僅滿足市場需求,還能夠創造出持續的價值。以下是基於MSM方法的幾個重要產品和服務:

  1. 智能創新平台:集成MSM方法的智能創新平台,提供創新分析、專利佈局、技術迴避等功能。採用SaaS訂閱模式,根據用戶需求提供不同層級的服務套餐。

  2. AI輔助專利戰略顧問服務:利用MSM方法幫助企業制定專利佈局和技術迴避策略,並提供實時專利趨勢分析。按服務項目或小時計費,並提供年度顧問合同。

  3. 跨學科創新工作坊:組織跨學科的創新工作坊,利用MSM方法整合不同領域的知識和技術,幫助企業進行跨領域的創新探索。按工作坊次數收費,並提供企業內部定制課程和長期創新支持計劃。

  4. 數據驅動的創新診斷服務:針對企業的創新流程進行數據驅動的診斷,利用MSM方法和大數據技術分析創新過程中的瓶頸和優化機會,並提供具體的改進建議。按診斷次數或診斷範圍收費,並提供後續創新流程優化顧問服務。

  5. 可持續創新評估工具:開發一個可持續創新評估工具,結合MSM方法與綠色創新指標,幫助企業評估其技術創新項目對環境和社會的影響。按使用次數或評估範圍收費,並提供企業綠色創新顧問服務及報告訂閱服務。

  6. 自動化創新系統:開發一個全自動化創新系統,利用MSM方法自動進行問題分析、解決方案生成和技術迴避設計,支持企業的快速產品迭代。一次性購買系統或採用按需付費模式,根據使用頻率和功能模塊收費。

  7. MSM方法培訓與認證:提供專業的MSM方法培訓課程,並推出MSM應用認證計劃,幫助個人和企業掌握這一創新工具。按課程收費,並收取認證考試費用;提供企業內部培訓計劃和認證。

  8. 企業創新數據庫服務:建立一個包含多領域創新數據的企業創新數據庫,結合MSM方法進行智能數據挖掘,幫助企業挖掘潛在的創新機會。按數據庫訪問次數或訂閱制收費,並提供定制化數據挖掘服務。

  9. AI輔助創新工作流管理工具:開發一個AI輔助的創新工作流管理工具,集成MSM方法來管理創新項目,跟蹤創新進度,並自動生成創新報告。採用訂閱模式或按用戶數量收費,並提供高級功能升級包。

  10. 創新風險管理系統:推出一個創新風險管理系統,利用MSM方法和DFSS工具,幫助企業預測和管理創新過程中的風險。按系統功能模塊和風險管理範圍收費,並提供風險管理顧問服務。

MSM產業生態系的整體設計

基於上述產品服務與商業模式,可以進一步構建一個MSM產業生態系。這個生態系統不僅整合了不同類型的產品和服務,還創建了一個互聯的網絡,使各種利益相關者(企業、創新者、投資者、專家等)能夠在這個平台上協同工作,共同推動創新。

1. 核心組件

核心組件包括智能創新平台、垂直行業應用平台、以及AI驅動的個性化創新孵化器,這些組件為生態系統提供了創新分析、專利策略支持和孵化服務的核心功能。

2. 互聯的服務模塊

互聯的服務模塊涵蓋專利導航、數字孿生技術、創新風險管理、全流程智能創新支持、以及創新資源管理等功能,這些模塊相互聯接,為企業提供全面的創新支持。

3. 跨領域協作與資源共享

創新網絡平台連接全球創新者、研究人員、企業和資本,促進跨領域合作與創新資源共享。創新分析師工具和資源管理系統則支持創新過程中的協作與高效資源利用。

4. 增值服務與增長引擎

增值服務包括創新評估與診斷、創新孵化與投資基金,以及MSM方法培訓與認證,這些服務不僅增強了生態系統的價值鏈,還推動了生態系統的可持續增長。

5. 商業模式

生態系統內的商業模式多樣化,從訂閱模式、按需付費、到資本投資與收益分成,這些模式確保了生態系統的靈活性與適應性,滿足不同市場環境下的需求。

結論

目前MSM方法已經在多家上市上櫃企業產生顯著效果,化工企業讓一線員工用來提高員工分析問題的基礎能力、資通訊電子集團讓不同經驗的研發工程人員能夠快速分析並記錄產品技術特徵、化工集團用來讓企業管理層可以更快速的聚焦企業問題產生概念方案、甚至新能源集團讓AI團隊可以讓軟體產品技術應用開發對比過去可具體有效縮短一個月的時間以上!

MSM方法作為一種創新支持系統,憑藉其強大的整合能力、靈活應用性以及對未來技術趨勢的適應性,正在成為技術創新領域的關鍵力量。通過構建一個完整的MSM產業生態系,企業將能夠在全球競爭中保持領先地位,並實現可持續的技術創新。未來,隨著MSM方法的不斷發展,其在推動全球創新進程中的重要性將越來越顯著。



目前 MSM 已經成功運用在軟體技術開發,特別是AI產品技術應用開發中,效果驚人!

如果您對MSM方法或其產業生態系有更多的興趣,歡迎與我們進一步探討!

2024©汪周禮@智合創新
service@iiiinnovation.com


2023年2月3日 星期五

系統創新基礎篇 ─ 甚麼是系統?

 系統創新基礎篇 ─ 甚麼是系統?


關鍵字(KEY WORDS):創新、系統創新、TRIZ
#創新
#系統創新
#TRIZ

前言

接觸系統創新已經超過15年,加上更早在半導體工程領域解決相關不少機構、電子電路電機與動力相關半導體製程開發與硬體設備工程問題的經驗,想要分享一下自己認識的"系統"

 



 

在過去以trouble-shooting為主的工程經驗中,當時對系統的理解還比較籠統,接觸技術範圍主要還是以半導體IC製造流程和設備為主,建立了以問題為核心的技術系統概念,也就是從解決問題為基礎,累積足夠經驗到能主動挖掘問題,甚至進一步熟悉並研究製程和設備中機組元件和材料與製程參數特徵後,進一步分析異常特徵 (弱點)以預測未來可能的問題與其出現時機,這種以問題為最大範圍下的系統概念

 

當能夠比較有邏輯的理解所謂的"系統",是在學習並撰寫過美國專利申請文件、學習專利侵權分析,以及學習TRIZ系統創新工具之後。直到接觸了"NASA engineering handbook " (2007版本) 中所介紹的系統工程(*1),才建立完整的系統概念。隨著應用古典TRIZ 和 現代TRIZ創新工具能力的提升與啟發,再加上執行大量的軟硬體產品技術專利風險分析所累積的專利技術分析心得,參與數位產品開發專案成功開發出新產品技術以及完成SaaS服務商業模式個案,最後才讓自己能更充分的掌握對"系統" 的理解與活用,就會發現其實系統無所不在,並不侷限於技術當中。

 

甚麼是系統

要了解系統,最容易的還是先以技術系統的角度觀察,由系統工程(*)的角度來看,簡單來說,系統必定包含一個邊界/限制以及系統所要達成的至少一個目標任務,為了達成目標任務,在系統的邊界內存在至少一個以上的組成元件,透過技術組成元件之間與系統目標對象進行交互作用達成系統任務。

 

這裡我們可以給技術系統下一個基礎的定義:

 

技術系統 :  運用技術手段針對特定目標(解決問題)執行預期功能所設計的技術組合,該技術組合為了執行預期功能,存在至少一個以上的最少必要組件,並且每一個組件與其他系統內的組件或系統外的目標對象存在至少一種交互作用。

 

交互作用:技術系統的交互作用存在三種型式,分別是,組件之間透過物質傳遞產生交互作用、組件之間透過能量傳遞產生交互作用、組件之間透過信息傳遞產生交互作用。

 



比如說椅子,如果把椅子當成一個系統,那這個椅子技術系統的主要任務就是支撐目標對象()的重量,為了滿足這個任務,通常包括坐墊、椅腳,或再加上椅背,甚至扶手等組件,這當中,每個組件之間都會與其他至少一個組件產生交互作用。

 

如果用軟體工程的角度來看,也可以找到系統的組成,不過這一塊比較類似產品開發的部分,更適合動態系統,為避免看起來更複雜,這裡先以靜態系統的角度來說明。

 

實際上在執行系統分析的過程中,複雜的地方在於需要能夠運用縝密的邏輯文字描述,這對是否能成功完成系統分析至關重要,這是一個看似簡單,卻是非常複雜而需要投注相當心力的工作,有時會涉及到語意分析 (sematic analysis) 工具,就像寫一篇文章,甚至可以說非常類似撰寫專利權利範圍(patent claim),通常需要多次檢視分析與修改文字描述及其邏輯組合,在盡可能通泛文義範圍下,追求文字描述的精確性(多層次的上下位描述對應)與完整性(文字描述所能對應到的最大合理範圍)

 

 

在進一步了解之前,或許我們可以先檢視一下專利權利範圍(patent claim),或許就可以更能理解這個定義。

 

專利權利範圍(patent claim)就是透過文字描述解決特定問題的技術方案,而這些由文字描述所定義構成的技術方案,形成一個專利法律賦予的權利範圍,一般情況下,所有能對應這個權利範圍內所實施的技術方案,都會構成所謂的侵權 (*2),根據專利權利範圍基本規範下,專利權利範圍(patent claim)由文字描述技術方案,這個技術方案是由技術方案的最少必要組件(component/element)構成,且技術方案內的組件與組件之間,並定會存在至少一種可描述並可被解釋的連結關係,並且,僅能使用一句話完成包含以上條件的技術方案文字描述。

 

結論

NASA 工程手冊中所介紹的系統更為縝密,更包括了設計系統任務與目標並確認限制範圍、基於功能解析建立初步系統模組、根據功能模組解析系統架構、根據需求分配功能模組、最後設定系統成功條件。簡單而就是系統建立、產出與成功條件。

 

了解系統的定義後,可以發現所謂的系統,其範圍根據目標任務而可大可小,換句話說,椅子的椅背也可以是一個系統,一組椅子也可以當成系統,主要看如何定義系統範圍及範圍內所欲達成的統一目標任務。

 

此外,系統也有不同的層次與變化之分,這是屬於九宮系統,從物質技術系統的角度來看,結合時間與空間因子。

 



以上簡單分享了一下系統的基礎概念,希望能對有興趣的朋友提供一些資訊作為參考。

 

 

基礎系統介紹課程時數:3小時

進階系統分析與應用介紹課程時數:6小時

 智合新─傳遞創新知識與服務  service@iiiinnovation.com

(*1 此處的系統工程依據為NASA Engineering Handbook 2007版本)

(*2 專利侵權判斷有一定的判斷流程,執行Freedom-to-operate analysis 流程,需要產品/流程技術分析、專利資訊分析、專利權利範圍解析能力、專利侵權分析判斷等多種專業能力結合,相當複雜,在此僅簡述概念)

2023©汪周禮@智合創新


2022年10月27日 星期四

產品技術專利布局實務 (高價值/高品質專利理論與布局)


關鍵字(KEY WORDS):產品開發、專利布局、創新產品、迴避設計

緣起

對企業競爭有價值的專利技術就值得申請專利甚至運用專利布局進行保護,而產品技術專利正是屬於這種具有高價值並值得運用專利布局進行保護

key words: 專利布局、高價值(品質)專利布局、專利布局迴避、專利布局策略、產品開發、創新產品、迴避設計
#專利布局
#創新產品
#迴避設計

---

最近(2022.10.26)看到一則專利新聞,標題如下: 

"二維碼“掃一掃”專利首戰失利!保護範圍不夠大,還要迎戰蘋果支付寶"

新聞內容中有一句話引起我的注意,所述如下:

專利保護範圍的問題,簡單來說,還是權利要求寫小了,說明書的實施例寫少了。

上面這句話完全正確! 

取得最佳的專利權利要求範圍(claim),是專利申請的關鍵目標,然而最後核准取得的專利權利範圍(claim scope),需要得到技術內容實施例的支持,這是專利申請的基本準則。然而權利範圍的大小,如果要能經得起考驗,實施例的佈局就很重要,特別是有價值的專利,往往要能經得起專利無效行政訴訟的挑戰。


從實際專利訴訟案件我們可以看到一些專利布局的問題,最明顯的就是保護範圍不夠大,以及專利說明書品質不佳。實務上來看,有時候專利說明書品質不佳,不見得是專利事務所(代理機構)的問題,以我自己在美商和台企10多年的專利管理實務經驗來看,有時候,發明人也要負一部分的責任!

  

想要的很多,能給的很少

 為什麼? 我已經付錢給事務所了啊,事務所就要幫我弄到好!

或許發明人或申請單位會這麼想,在花錢就是老大的心態下,這很正常,也很常見。

專利說明書的產出和權利範圍架構設計完全依靠運用文字高度密集的手段達成,也就是單純的使用文字來表達技術,同時打造法律賦予的權利範圍,這是一種高強度跨域思維統合的工作!

有時候會遇到一種情況,雖然發明技術方案非常好,應用上看起來也很有市場商業價值,但是如果發明人提供的實施例不足,就會具體影響到權利範圍的大小,就專利法審查基準的角度來看,就會出現說明書實施例所提供的說明範圍不足以支撐專利權利範圍,換句話說,想要夠大的權利範圍,實施例的說明程度,就必須支撐起那樣的權利範圍,如果沒有足夠的實施利來闡釋發明方案,那麼權利範圍就容易受到限縮,就算透過答覆技巧通過審查拿到看似夠大的權利範圍,但在面臨專利無效訴訟的高強度檢驗下,這樣的問題(實施例不足以支撐權利範圍的問題)往往就會浮現檯面,而且,這種情況在不同的國家中,很常見!


所以我們可以說,專利的品質要能經得起訴訟檢驗,否則拿到的專利證書可能淪為一紙獎狀。

 

平衡想要的和能給的


進入企業處理專利之前(俗稱IN-HOUSE IP,即企業智慧財產權人員),曾在專利事務所(IN-FIRM)撰寫過台積電等科技大廠的專利申請案件,那時候就知道一個好的權利範圍,需要至少三個發明技術的實施例支撐,這樣才不容易出問題,確保專利說明書品質的可靠性和穩定性。後來,擔任IN-HOUSE後,更是發現三個遠遠不夠,特別是對於有市場價值企業產品的技術布局而言,最少能擴充到五個以上不同樣態的實施案例,這樣權利範圍的設計與組合才會更靈活,建立更大的權利範圍。

 

 專利布局沒有實施例都是海市蜃樓


在服務軟體企業的時候,身為IN-HOUSE IP的我,為了盡最大能力建構高價值產品技術專利布局

,就和研發充分合作,運用創新工具,產出七種不同流程樣態以及超過兩百多個可行的實施案例!最後與研發高層充分溝通與討論後,根據企業競爭策略與商業模式,選擇不到10個實施例寫入專利說明書中。

 

之後依照發明技術方案的實施利組合架構與特徵,設計出對應的權利範圍組合,再根據這些檢索結果,決定具體的申請策略與申請方案。

有具體市場產品價值的技術就是要這麼玩。

 

專利申請策略的關鍵在於避免因為過度揭露對公司商業模式造成影響,特別是對於技術型的公司,這點很重要,這也是企業老闆最關心的部分。(*2 權利範圍的創造性要件分析預測和評估理論與實務技巧)

 

畢竟真正有價值的專利布局必定和企業商業模式有關,否則老闆怎麼會願意砸錢布局呢?

 

 

產品專利布局的主要階段

 

這邊將過去在企業IN-HOUSE IP執行產品專利布局案例,彙整經驗分享給大家參考。參考下圖所示。


產品專利布局主要可區分為四大概念架構,即技術系統方案組合、布局模型建構、布局模型分析與評估以及最後策略與執行,這四大架構所組合而成。

 

在這四大概念架構中,實務上,詳細的執行流程細膩而繁瑣,這邊摘要分享12個主要階段,提供給有興趣的朋友們參考。

 

12個階段摘要介紹如下:

1.     專利申請策略 (申請資源):主要是根據研發所提供的產品技術發明技術方案進行專利申請價值評估、申請方式評估(評估包括市場、對手、產品、國家等)與申請資源分析評估,最後出具申請策略方案。

 

2.     技術布局: 根據技術方案,運用多種創新工具,拆解出具體技術特徵並打造更多技術方案組合。打造系統技術方案組合。

 

3.     技術主要價值參數與趨勢確認  (20+recomandations):綜合產品價值因素和技術特徵,判斷價值參數與主要價值參數,應用技術趨勢分析因子判斷主要價值參數的發展可能性,推測產品未來的發展方向和發展空間。

 

4.     確認技術位置與發展策略 (Technology Trends Model):根據已知產學研技術現況,運用創新工具判斷技術占位,根據技術占位與現有產品資源和未來趨勢方向與空間,確認技術發展策略。打造企業產品技術專利布局模型。

 

5.     企業技術與市場競爭對手專利發展差距(clearance)分析:根據專利資訊分析確認目前市場競合現況與專利差距。

 

6. 市場競爭對手專利強度分析:分析主要競爭對手和近似產品的專利強度。

 

7. 市場競爭對手技術組織能力分析:運用專利資訊分析主要競爭對手和企業研發組織的技術能力。

 

8. 市場競爭對手專利布局分析:運用專利資訊分析市場競合對手的專利布局組合與強度和優缺點。

 

9. 專利地圖 & 競爭策略評估: 運用專利資訊圖表提供競爭策略決策輔助

 

10.專利迴避策略:專利迴避不單單用在競爭對手專利,也可用在企業自身專利布局,根據經驗,可以有效提升申請方案組合的專利布局品質。

 

11.專利指標評估:依照資源策略(RBV)方案進行篩選與評估所有的技術方案組合,採用多樣化的評選指標產出量化評估布局模型,作為企業管理層理性決策依據。

 

12.專利管理策略與佈局方案執行:依照企業資源與市場和時間規劃布局管理方案以及執行布局方案。

 

心得與結論:

專利布局方案的好壞有賴企業產品、研發、專利(in-house IP)和外部事務所(in-firm)專業人士,縝密分工與緊密合作,才能打造出高品質的專利布局方案。

 

作者

汪周禮

執行產品專利布局協助蒙恬科技獲得國家發明創作獎金獎(2016)
TIPO 2022年專利分析與布局競賽-賽前專家講座
超過10年以上 美台上市上櫃企業(美商與台企)專利管理操作實務經驗
企業專利商轉率超過40%

2022.10.27


意猶未盡,想學更多?

智合創新提供由淺到深的專利布局實務課程 專業人士(RD, PM, In-house, In-firm)

智合創新提供專利布局實務初階與進階培訓課程。

初階課程共24~32小時,包括實作練習討論6~12小時。

進階課程共21~48小時,包括實作練習9~23小時。

本課程涵蓋研發工程師、專利工程師(企業或事務所)、專利代理人及專利師之重要實務工作項目。結合創新工具之專利布局,利於申請人在運用專利時,提供更多布局手段提升競爭優勢。

課程之重點為專利布局手段與創新工具運用之技能養成與相關布局策略之運用,課程首先傳授工具知識與應用案例介紹,結合課後練習和題目實作的組合方式,以提高整體學習效果

 

本課程由創新工具的系統角度出發,介紹創新工具的理論知識與實際應用,並透過實際練習及討論,以培養學員獨立運用創新工具進行專利布局的技能。


學校單位課程

40小時

主要課程內容:

1、專利基礎系統工程技術方案布局法 6w2h概念介紹。

2、專利基礎系統工程技術方案布局案例介紹。

3、專利基礎系統工程技術方案組合布局實作練習。

4、創新工具之技術系統概論。

5、創新工具之技術系統組件布局原理介紹。

6、創新工具之技術系統交互作用布局原理介紹。

7、創新工具之技術系統功能布局原理介紹。

8、創新工具之技術系統布局案例介紹。

9、創新工具之技術系統轉換實作練習。

10、創新工具之理想技術系統原理介紹。

11、創新工具之理想技術系統案例介紹。

12、創新工具之理想技術系統布局案例介紹。

13、創新工具之特徵布局法─技術-功效矩陣布局法原理介紹。

14、創新工具之特徵布局法─問題-技術矩陣布局法原理介紹。

15、創新工具之特徵布局法─特徵-價值參數矩陣布局法原理介紹。

16、創新工具之特徵矩陣布局法實作練習。

17、創新工具之因果鏈工具原理與技術因果布局法介紹。

18、創新工具之因果鏈工具練習。

19、創新工具之問題組合布局法原理介紹─why法、魚骨工具與其多種應用布局介紹。

20、創新工具之問題組合實作練習。

21、專利權利要求範圍之系統特徵元件邏輯結合語意組合分析與布局法原理介紹。

22、系統特徵元件邏輯分析法實作練習。

23、創新工具之技術演進趨勢原理介紹。

24、創新工具之創新式專利迴避原理介紹。

25、創新工具之專利迴避設計軟/硬體成功案例介紹

26、創新工具之專利迴避設計練習

27、專案報告-每組20~30分鐘

 

 

智合創新 傳遞創新知識與服務

 

聯絡方式

電郵:service@iiiinnovation.com (3i+innovation)


2022© 汪周禮@ 智合創新


2022年8月19日 星期五

淺談專利檢索分析應用


關鍵字(Key words): 專利、技術分析、專利檢索
#專利
#技術分析
#專利檢索

專利檢索與分析是專利實務基本功夫。

這些基本功夫對技術發展型企業非常重要,而其在實務上可以應用的領域也非常廣泛。
以我過去在美商捷普(JABIL)負責亞洲專利事務以及台灣AI軟體品牌企業(蒙恬科技)擔任IN-HOUSE的實務經驗來看,專利檢索與分析應用包括但不限於:

1. 可專利要件檢索分析,幫研發技術作申請前的把關,最基本是要避免新穎性要件核駁,進階則是預判創造性要件的風險,接下來的高階技能在於有能力進行專利申請案的權利範圍設計,在預判可以拿到的專利權利範圍的情況下,執行權利範圍布局。

2. 技術自由實施(FTO)專利風險分析,在新產品技術開發初始階段,就可以協助企業釐清產品技術開發風險。如遇有高風險,這樣接下來才有辦法進一步展開是否需要進行專利迴避設計的工作。

3. 協助進行產品市場技術趨勢發展與競爭對手和合作夥伴的產品技術應用監控,甚至針對特定新興技術應用機會進行分析(例如 2016年AR/VR/MR),提供企業產品技術發展方向策略建議。

4. 甚至在遭遇訴訟的時候,針對訴訟系爭專利進行無效專利檢索與分析,提供訴訟律師專利技術分析上的爭點意見與建議。

5. 另外,透過高品質的專利檢索與分析,在產品技術開發過程中,還可結合創新工具提升技術創新品質以及強化專利品質提供專利價值相對穩定的基礎,例如協助打造專利指標,協助企業優化專利管理作業的效率。

以上這些應用對企業都有莫大的幫助,而這些都需要專利檢索與分析的基本功夫!

2022©汪周禮@智合創新

歡迎洽詢專利檢索與分析相關服務
service@iiiinnovation.com

2021年9月5日 星期日

網紅經濟學 - 專利技術資訊分析 挖掘技術導向商業模式關鍵

網紅經濟學 - 專利技術資訊分析  挖掘技術導向商業模式關鍵





如何挖掘潛力主播,創造網紅,提升直播平台效益?

如何提升網紅直播平台效益?


運用AI數據分析及預測,可以做到。


直播目前已經成為常見的模式,發達的軟體技術與便捷的網路與通訊溝通平台,促成各式各樣的直播平台崛起。


從Youtuber開始,發現直播可以賺錢,一傳十、十傳百,口耳相傳,開啟了網紅經濟模式,各式各樣素人崛起,只要有內容、表達討喜,透過點擊率,就可以創造驚人收入。


社群平台推波助瀾,臉書、IG和YT與TIKTOK社群平台讓素人直播管道越來越容易,甚至有專門的直播平台,最有名的就是TIKTOK,內容與種類爆發性成長,促長網紅類型越來越多樣化,網紅賺錢模式與種類也更細膩而複雜,形成網紅經濟體。


素人在平台上由內容吸引駐足,匯集粉絲,成為網紅,透過直播內容形成的特質,以及與紛絲們的互動,建立信任感與忠忱度,將信任感引導至商品活動,創造廣告效益,同時為網紅帶來經濟效益。

人潮就是錢潮,實體商店如此,網紅經濟亦如此,網路人潮看流量。

前陣子從一篇網路文章發現了一個由騰訊申請的專利,專利技術在於如何挖掘培養潛力主播的發明專利。好奇看了一下,原來是先收集直播平台上的直撥主播不同時段各種類型的特徵數據,根據不同類型的特徵數據分析建立主播潛力預測模型,透過優化預測模型來判斷直播平台上的主播潛力,解此取代人工觀看以更快更有效率的方式找出其他有潛力的主播,及時簽約和培訓,並在直播平台分配適當的資源繼續發展。




透過AI數據分析建立的預測模型,挖掘出不同類型的潛力主播,讓直播平台的發展可以擺脫人工觀察評鑑的束縛,增加客觀性穩定性和準確性。


另外,這件專利也提到可以根據這個主播預測模型來挖掘主播、簽約到培養主播以及分配適當直播平台資源給主播,並且觀察主播成長模式,進行優化。


根據專利資訊可以知道,這類透過數據分析預測並推薦的技術系統已經很成熟,應用也已經非常廣泛,例如,從最早的推薦客戶商品,到推薦專業人士,例如律師,甚至預測主播是否會火。


AI大數據分析預測所創造的輔助型決策商業模式應用非常廣泛,應用專利資訊技術系統分析技巧,找出技術方案中主要功能,並對各種不同技術特徵功能進行分類,應用技術評估矩陣,判斷技術特徵與技術功能的SWOT,整合多種不同的設計思考方法,挖掘出更多可能應用情境,擴大技術應用範圍,提高技術導向商業模式創新的成功率!


2021©汪周禮@智合創新 傳遞創新知識與服務

AI新創商業模式研究- 拆解 MEDVI 18個月 如何育成獨角獸

AI新創商業模式研究- 拆解 MEDVI 18個月 如何育成獨角獸 --- 緣起: 近日從一人獨角獸公司medvi 的案例,我們可以看到未來AI Agent所開啟的商業模式將會是濃縮整個產業鏈形成價值鏈體系,透過這個價值鏈體系根據創業者的特質,也就是掌握價值鏈體系中一到多個流程價...