以知識產(chǎn)權(quán)評議推動高校技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)模式探討

朱威 陳會賢

高校技術(shù)轉(zhuǎn)移對企業(yè)科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要影響，然而國內(nèi)高校作為知識產(chǎn)權(quán)第二大擁有主體，其轉(zhuǎn)化實施率卻不盡如人意[1]。高校科技成果轉(zhuǎn)化率不高的一個重要原因在于創(chuàng)新鏈條銜接不暢、供需對接不順。《國家技術(shù)轉(zhuǎn)移體系建設(shè)方案》指出要從技術(shù)轉(zhuǎn)移全過程、全鏈條、全要素出發(fā)，從基礎(chǔ)架構(gòu)、轉(zhuǎn)移通道、支撐保障三個方面進(jìn)行系統(tǒng)布局推動科技成果向現(xiàn)實生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化。

一、 新一代人工智能發(fā)展現(xiàn)狀及知識產(chǎn)權(quán)評議的必要性

新一代人工智能已經(jīng)來臨。中國工程院在2016年提出了人工智能2.0的新方向，美國國家科學(xué)技術(shù)委員會也在2016年發(fā)布《國家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略計劃》。據(jù)美國 Venture Scanner 公司統(tǒng)計，人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)公司近年來極其活躍，風(fēng)險投資在160億美元的規(guī)模，有超過1800家人工智能創(chuàng)業(yè)公司，遍布70個國家與地區(qū)。

中國和美國把人工智能提到國家級高度，是以其深厚的底蘊(yùn)為支撐的。根據(jù)2018年浙江清華長三角研究院和科學(xué)家在線聯(lián)合發(fā)布的報告，人工智能的人才儲備，美國排世界第一，中國第二。據(jù)初步統(tǒng)計，在人工智能領(lǐng)域，中美的專利申請數(shù)量引領(lǐng)全球，遠(yuǎn)超其他國家。MIT的2017年度全球50大最聰明公司名單上，美國公司數(shù)量占第一，中國居第二。

知識產(chǎn)權(quán)分析評議，主要是指綜合運用情報分析手段，對重大經(jīng)濟(jì)科技活動所涉及的知識產(chǎn)權(quán)競爭狀況進(jìn)行評估、評價和審查，針對潛在問題提出解決建議，依據(jù)技術(shù)趨勢分析預(yù)測創(chuàng)新方向，以便為政府決策和企業(yè)參與市場競爭提供咨詢，避免經(jīng)濟(jì)科技活動因知識產(chǎn)權(quán)導(dǎo)致重大損失[2]。新一代人工智能在科技創(chuàng)新、技術(shù)貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)化、投融資、戰(zhàn)略和政策管理等方面需要知識產(chǎn)權(quán)來保駕護(hù)航（見圖1）。

二、新一代人工智能知識產(chǎn)權(quán)分析評議項目的實施

（1）結(jié)合國內(nèi)外期刊文獻(xiàn)檢索、專利分析及產(chǎn)業(yè)報告等，項目組建立人工智能技術(shù)分解表。以浙江大學(xué)歷年專利為分析對象，編譯專用軟件，獲取人工智能相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜谊犖樾畔?，明確其主要研究方向和核心專利群，研究潛在合作單位，建立分析評議推動成果轉(zhuǎn)化的模型，形成項目分析報告[3]。

（2）將搜集的文獻(xiàn)和專利建立數(shù)據(jù)庫對外開放。主要資料將進(jìn)一步整理，形成書籍出版進(jìn)行宣傳推廣。

（3）根據(jù)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)對接專家和企業(yè)，利用本單位技術(shù)轉(zhuǎn)移體系進(jìn)行成果發(fā)布和推廣。主要做法是通過企業(yè)需求調(diào)研，精品項目構(gòu)建，進(jìn)行專場項目發(fā)布；通過全國近百家技術(shù)轉(zhuǎn)移分支機(jī)構(gòu)進(jìn)行成果推薦等。

三、新一代人工智能知識產(chǎn)權(quán)分析評議項目取得的成果

（1）以人工智能技術(shù)為分析對象，以國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》為依據(jù)，獲得新一代人工智能技術(shù)分解圖（見圖2），為人工智能技術(shù)知識圖譜建立奠定基礎(chǔ)，為政府部門和相關(guān)企業(yè)提供分析評議報告。

（2）建立一套以技術(shù)分解表為基礎(chǔ)的專利分析軟件。從浙江大學(xué)歷年專利（38000件）出發(fā)，獲取2000件申請過的人工智能相關(guān)專利，繼而獲取95個新一代人工智能領(lǐng)域?qū)＜覉F(tuán)隊信息，明確其主要研究方向和核心專利群。同時通過對這些專家團(tuán)隊分析發(fā)現(xiàn)領(lǐng)軍科研人員領(lǐng)銜的團(tuán)隊具有多個不同方向的核心專利和成員，這些信息可以為技術(shù)轉(zhuǎn)移精準(zhǔn)對接提供情報支持。

（3）以重點團(tuán)隊為分析對象，結(jié)合浙江大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移體系，對重點團(tuán)隊的高價值專利進(jìn)行推廣方案的設(shè)計。

參考文獻(xiàn)：

[1]王 果.我國高校知識產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)化的制度困境與出路[J].科技與法律，2018（4）：79-86.

[2]孟海燕.知識產(chǎn)權(quán)分析評議基本問題研究[J].中國科學(xué)院院刊，2013（4）：427-434.

[3]馬天旗.專利分析：方法、圖表解讀與情報挖掘[M].北京：知識產(chǎn)權(quán)出版社，2015.