人工智能在专利检索分析中的应用研究白皮书

20254月 目录专利检索分析与人工智能（AI）2.1专利检索分析技术2.2人工智能（AI）技术专利检索分析工作中可应用的A工技术功能3.1常用专利数据库的AI功能3.2产业经济类数据库的A工功能3.3通用型AI工具的应用功能3.4个人知识库的AI应用功能具体专利检索分析应用实例AI技术应用的优势与挑战分析白皮书编撰人：庞弘、刘曼莉、钟秀梅、郭晨、金银雪 0102030405白皮书审核人：胡振宁、余陨金排版设计：徐筱淇 应用研究的背景0102的技术基础02030406071011145.1优势体现155.2问题与挑战 1.应用研究的背景随着全球科技创新进入密集活跃期，专利数据呈现爆发式增长态势。世界知识产权组织（WIPO）《2024年世界知识产权指标报告》显示，2023年全球专利申请量达355.21万件，同比增长2.7%，连续四年增长。2025年3月，世界知识产权组织发布2024年全球知识产权申报统计数据显示，全球PCT国际专利申请总量达27.39万件，中国仍然是最大的来源国，提交了70160件申请。此外，《世界知识产权组织生成式人工智能专利态势报告》显示，2014年至2023年，与生成式人工智能相关的发明申请量达5.4万件，发表的科学文章超过75,000篇。随着人工智能（AI）技术的发展，AI技术不断推动各个行业的变革创新，其在专利检索分析领域也有所应用，利用大模型技术强大的数据处理和语言理解能力，能够高效地分析和比较大量的专利文献，辅助进行关键词提取与检索条件优化、专利分类、聚类分析、专利趋势分析和潜在侵权风险评估等任务，加速专利检索过程，提升专利分析的准确性和覆盖面。 全球科技创新竞争加剧与人工检索效率瓶颈的凸显：(1）全球专利数据量激增全球专利数据量已突破1.9亿条，庞大的数据量使得传统的专利检索工作面临巨大挑战。(2）传统人工检索耗时剧增传统人工检索方式下，检索耗时和人工解读分析相比以往耗时增多，检索分析效率不断下降。(3）研发周期风险显著增加由于全球专利数据量激增并且人工检索效率越发低效等因素影响，企业研发周期延长的风险显著增加，进一步影响企业的创新发展和市场竞争力。 1 2.专利检索分析与人工智能（AI)的技术基础2.1专利检索分析技术（1）专利检索分析的核心目标·新颖性判断：通过专利检索分析，确认发明或技术方案是否具有新颖性，避免重复研发。如研发机构在研发新产品前，检索现有专利，确保自身技术的独特性。·侵权风险评估：评估研发机构的技术或产品是否会侵犯他人的专利权，降低法律风险。例如分析竞争对手的专利布局，提前做好应对策略。·技术路线图构建：基于专利检索分析结果，构建技术发展的路线图，为研发机构的研发方向提供指引，助力科技成果创新。（2）专利检索分析常用技术·关键词检索技术：通过提炼技术特征相关的核心关键词，结合布尔逻辑(AND/OR/NOT）、通配符（*、?）等构建检索式，精准定位目标专利。·分类号检索技术：利用国际专利分类(IPC)、联合专利分类（CPC）等体系，通过技术领域对应的分类号筛选专利。·语义检索技术：基于自然语言处理（NLP）和机器学习，通过语义相似度匹配扩展检索结果。·法律状态检索技术：关注专利的法律状态,包括专利的有效期、是否缴纳年费、是否经历无效宣告程序、专利权归属变更等情况。通过特定的法律状态检索字段来筛选符合要求的专利。·引文分析技术：追踪专利引用关系(前向引用、后向引用），揭示技术演进路径和核心专利。数据可视化技术：采用专利地图、技·术热力图、时间趋势图等工具，直观展示技术分布。·同族专利分析技术：识别同一发明在不同国家/地区申请的专利家族，评估技术全球化布局策略。·技术生命周期分析：通过专利申请量、申请人数量等指标，判断技术所处阶段(萌芽期、成长期、成熟期)。2 2.2人工智能（AI)技术（1）机器学习技术机器学习是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。在专利检索分析领域，机器学习的应用正变得日益广泛和深入。通过训练模型识别专利文献中的关键信息，机器学习技术能够显著提高专利检索的效率和准确性。(2）深度学习技术深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过构建深度神经网络来模拟人类大脑的学习机制。这种网络结构由多个层次组成，每一层都对输入数据进行处理和转换，从而能够自动提取出数据中的高级特征。在专利检索分析中，深度学习技术展现出了强大的潜力。（3）自然语言处理技术自然语言处理是人工智能领域中的一个重要分支，其核心目标是使计算机能够理解和生成人类自然语言。在专利检索分析中，自然语言处理技术的应用显得尤为重要，它能够通过自动分类、关键词提取和相似度计算等手段，显著提高专利检索和分析的效率与准确性。 3 3.专利检索分析工作中可应用的AI技术功能3.1常用专利数据库的AI功能专利数据库AI功能功能介绍输入一段技术描述，利用AI技术自动进行专利查新检索/新创性检索查新检索，得到相似专利的结果反馈。针对已授权专利查找无效证据，输入需无效的无效检索专利号，得到相似专利的输出结果。识别自身技术是否存在侵犯专利权风险的检侵权风险检索索，通过输入产品的技术描述，得出该产品可能侵犯的专利列表。通过人工智能技术对专利数据库中的海量信息潜在转让和许可检索进行深度挖掘和分析，识别分析潜在的转让和许可对象。输入一段技术描述文本进行专利查重，得到相专利查重似度较高的专利列表。在语义检索界面输入专利公开（公告）号或一智能语义检索（检索段文字，则可根据语义算法模型自动匹配出一式智能生成/优化）些相关度较高的专利，无需花费较多时间选择检索关键词及编写检索式在扩展检索界面输入专利公开（公告）号或一段文字，系统会提取出一批关键词，并列出这扩展检索些关键词的扩展相关词（包含同义词、近义词、关联概念、上下位概念等）4 3.2产业经济类数据库的AI功能针对产业类的技术专利分析，并进行深度专利分析报告的撰写一直是一项重要但极具挑战性的任务。有部分产业经济类数据库（如AI智能写作工具：WIND的Alice Write）就提供了很好的AI功能，旨在帮助用户快速生成高质量的研究报告、深度行业分析以及其他类型的文档或文章。通过产业经济类数据库的AI功能，我们能快速地对某一产业的情况生成相关可靠的分析研究报告，AI生成的产业研究报告中的信息相对真实可靠并能全程溯源，能高效辅助产业专利导航报告的撰写。图4：利用WIND（万得）产业经济数据库的Alice Writer（AI智能协作工具）辅助专利导航分析报告撰写研报神笔-智能报告写作助个性化报告行业报告债券分析资产酬日信用报告白投行报告以医用抗菌纺织AliceWriter生成产业研究报告，提高产业材料行业为例专利导航分析效率料的行业分析报告重新生成全局素材总字数：15047 6 医用抗菌纺织材料的行业分析年来在全球在医疗卫生、家居用品、汽车内饰等领城也得到了广泛应用。随着全球健康意识的中国作为全球最大的无纺，在医用抗菌纺织材料领域也展现出强劲的增导致产品价格较高，提高产品质量控制问题依然存在，部分产品抗菌效果不达标，误导消费者并影响产品性能。此外，环也对行业提出了新的挑战。随着全球对环境保护的重视，医用抗菌纺织材料的生产需要采 3.3通用型AI工具的应用功能此外，目前各类通用型的AI工具，在专利检索、专利分类、专利挖掘、专利分析等方面都能提供较好的应用支持，具体应用通用型AI工具进行专利检索分析可以实现的功能如下：(1）专利检索：利用DeepSeek辅助提取检索词并构建检索式。图5：DeepSeek在专利检索中的应用图科技查新员构建专利检索式我是某高校的科技查新员，现在正在撰写专利查新报告，请根据项目技术要点和查新点提取检索词并构建中英文检索式。项目技术要点：该项目利用多传感器采集的多模态体征数据，构建涵盖多模态数据表示、神经网络特征建模、多注意力复杂感知以及中医领域知识库构建的底层支持体系，自下而上地构建智能中医体质辨识及健康评估系统，并对设计的智能中医装备配置医学逻辑检测，医疗客观性分析，临床安全性检测和结果自纠与存档等安全性保障模块。查新点：利用混沌变换类MLP网络（Chaos-MLP）模型提取体检者面部图像和舌头图像对应关键部位的深度特征，实现融合面部和舌头关键部位特征的体检者体质识别（发明专利CN202311706219.9)。一、中文检素词二、 英文检索词1.核心概念：1. Core Concepts:·混沌变换/混沌映射/Chaos-MLP·MLP/多层感知机·Chaostransformation/Chaos mapping/Chaos-MLP·面部图像/人脸图像/舌象/舌诊图像· MLP/Mult-Layer Perceptron·深度特征/特征提取/特征融合Facialimage/tongue image/tongue diagnosis·体质识别/中医体质/体质分类Deep feature/feature extraction/feature fusion2.扩展概念：·Constitutionrecognition/TCMconstitution·多模态数据/体征数据·神经网络/注意力机制2. Extended Concepts:·中医诊断/中医健康评估· Multimodal data/physical sign data·医学逻辑检测/临床安全性·Neural network/attentionmechanism3.禁用词：TCM diagnoss/health assesment·西医/非中医/非医学（根据实际检索噪声调整）Medicallogic detection/linical safety 三、中文检素式(CNKI/万方格式)(SU=(混沌变换?OR”混沌映射"ORChaos-MLP)ANDSU=(MLP'OR"多层感知机)AND(SU=(面部图像OR舌象"OR活诊图像）AND (SU=(深度特征:OR‘特征提取) OR SU=(特征融合)AND(SU=(体质识别OR'中医体质2)NOT SU=(西医)四、英文检素式(WOs/Scopus格式)）(TITLE-ABS-KEY(Chaos transformation' OR Chaos mapping" OR Chaos-MLP")AND TITLE-ABS-KEY('MLP" OR "Multi-Layer Perceptron')AND TITLE-ABS-KEY(C'facial image' OR tongue image' OR 'tongue diagnosis)AND TITLE-ABS-KEY(constitution recognition' OR 'TCM constitution")NOT TITLE-ABS-KEY(western medicine')7 (2）专利分类：利用腾讯元宝辅助查找专利分类号。图6：腾讯元宝在专利分类检索中的应用图6腾讯元宝日口针对"用生物相容性弹性材料，快速成形耳软骨支架，我要进行专利检索，请给出我3-5个最相关的IPC分类号。1.A61L27/40（生物材料及其制备）网页1和网页2中提到的耳支架构建材料专利（CN113368307A），其核心是通过多孔硅橡胶与支撑芯材复合，满足生物相容性和力学性能需求1。技术特征：涉及材料选择（如医用硅橡胶、聚乙）、孔隐结构设计（连通孔占比30-60%）及分层涂覆工艺6。2.A61L27/56（多孔或微孔材料）。相关性：耳软骨支架需通过多孔结构促进组织血管化。例如，网页4提到的专利（CN11330084A）通过互穿多孔结构实现骨-软骨一体化修复，网页6中强调多孔硅橡胶的柔韧性与支撑强度的平衡。技术特征：孔隐率控制在20-50%，孔径匹配细胞尺寸（如邀免纤维囊性结构生成）023.A61F2/28（骨略或软骨修复支架）。相关性：直接涉及耳软骨修复支架的结构设计。网页3的