創新0到1 - 創新來源

 #創新0到1

在TQM的精神中，我們知道源頭管理很重要！

同樣地，源頭創新也很重要！

新產品開發活動是已知最接近創新的活動之一，而新產品開發中的Phase-Gate 流程就是透過層層把關，分階段做好創新源頭管理。

持續探索創新的源頭，有效地分析與評估創新來源能帶來的效益，就能提高創新的成功率。

探索創新源頭的方法有很多種，例如市場產業需求分析(如PEST法)、客戶需求分析(如JTBD法)、市場競品分析(如標竿分析)、創新技術發展趨勢分析(如專利技術分析結合TRIZ技術趨勢模型分析法)等等。

如何有效的探索這些不同的創新源頭，根據企業資源優勢整合在企業新產品開發活動中，縮短 TIME-TO-MARKET，往往需要更有效率的創新應用整合工具。

每一種創新工具都有其限制與使用範圍，因此如何有效率地學習這些創新應用整合工具，需要根據需求和目標搭配不同工具的使用範圍來學習。

創新的來源非常多種，知名管理學大師 Peter Drucker 也列出七種創新來源(*1)，以上僅列舉一二。

*1

1. Unexpected Successes and Unexpected Failures 2. Changes in Demographics 3. Incongruities 4. Changes in Meaning and Perception 5. Process Needs 6. New Knowledge 7. Changes in Industry and Market Structure

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2022©汪周禮@智合創新

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

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量子運算會增加企業甚至產業數位轉型發展的差距程度，未來將會呈現多重面向跨產業應用整合的局面，其實從現在AI應用層面就可以看得出來。

量子運算結合AI目前正有幾個領域正在發展，例如google 推出的Tensorflow Quantum，或是提升強化學習模型的效果，在複雜的資訊處理決策中，預期可開發出高效能的快捷方案，或許甚至可能加速讓AI發展由弱人工智慧朝向更高能力的強人工智慧領域發展。

在資通訊領域，軟體與硬體產業像是DNA雙螺旋般相互提升發展的科技。

觀察過去的資訊產業發展歷史讓我們可以知道，當硬體設備的運算能力提升，軟體產品應用與服務模式將會再一次大爆發！

Reference:

Quantum computing just might save the planet! https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/quantum-computing-just-might-save-the-planet

In-Depth Guide to Quantum Artificial Intelligence in 2022

https://research.aimultiple.com/quantum-ai/

量子計算將永遠改變人工智慧的四種方式

https://kknews.cc/zh-tw/science/44nl6q2.html

Tensorflow Quantum

https://www.tensorflow.org/quantum?hl=zh-tw

關於TensorFlow，你應該知道的9個重點

https://kozyrk.medium.com/chinese-all-about-tensorflow-f1e2ab1b89b1

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https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning