長三角知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)資源池開發(fā)技術(shù)及應(yīng)用研究

張國成 魏晨雨 毛岱波

（寧波市科技信息與發(fā)展戰(zhàn)略研究院 浙江省寧波市 315048）

當(dāng)前，長三角一體化戰(zhàn)略已經(jīng)上升為國家戰(zhàn)略，但區(qū)域之間知識產(chǎn)權(quán)等科技服務(wù)仍存在著資源分布不均、區(qū)域協(xié)作機(jī)制不健全、高端服務(wù)業(yè)態(tài)較少、科技服務(wù)業(yè)與市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展不匹配等問題，亟需整合區(qū)域優(yōu)勢知識產(chǎn)權(quán)資源，積極推廣應(yīng)用，為區(qū)域一體化發(fā)展注入新動能。知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)資源池是以區(qū)域一體化資源共建共享為基礎(chǔ)，覆蓋知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造運用與保護(hù)全鏈條的數(shù)據(jù)資源與服務(wù)工具集合，旨在區(qū)域?qū)用嫣綄べY源共建共享模式與技術(shù)，打造“一窗式”服務(wù)、“一站式”應(yīng)用、“一體化”設(shè)計、“一鍵式”整合的知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)系統(tǒng)，推動知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)資源的高效配置與利用。

本文聚焦大數(shù)據(jù)時代下知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)需求，針對長三角區(qū)域內(nèi)知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)資源分布較為分散、專利信息利用率低、知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)資源巨量等問題，以知識產(chǎn)權(quán)資源匯聚與應(yīng)用為根本，提出資源池架構(gòu)設(shè)計方案與基于大數(shù)據(jù)的分布式資源池構(gòu)建方法，研究相關(guān)資源組織模式、資源管理工具等，進(jìn)而構(gòu)建服務(wù)支撐長三角城市群知識產(chǎn)權(quán)運用的知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)源池。

1 資源池建設(shè)思路

1.1 資源池開發(fā)目標(biāo)

從資源池建設(shè)角度出發(fā)，以寧波、蘇州獲批國家知識產(chǎn)權(quán)運營試點城市、區(qū)域重點產(chǎn)業(yè)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)中心建設(shè)等戰(zhàn)略發(fā)展機(jī)遇為契機(jī)，推動長三角知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)資源匯聚；以政府部門推動、建立跨省市、跨行業(yè)、跨區(qū)域知識產(chǎn)權(quán)聯(lián)盟等方式，推動資源共享，并協(xié)調(diào)負(fù)責(zé)相關(guān)工作開展，充分發(fā)揮資源效用，優(yōu)化資源布局，研究面向資源池構(gòu)建的組織模式、資源管理調(diào)度及體系架構(gòu)。

1.2 資源池組織模式

長三角知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)機(jī)構(gòu)眾多，知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)需求旺盛，為充分發(fā)揮資源效用，優(yōu)化資源布局，促進(jìn)區(qū)域內(nèi)技術(shù)成果與技術(shù)需求高效對接、成功轉(zhuǎn)移，研究面向資源池構(gòu)建的知識產(chǎn)權(quán)資源組織模式，包括知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)數(shù)據(jù)資源、服務(wù)資源和應(yīng)用工具集等的優(yōu)化組織。

1.3 資源池管理和優(yōu)化調(diào)度

針對各類資源研發(fā)資源收集器，將分散在長三角各個平臺和地方的知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)資源、服務(wù)資源、工具資源等三類海量資源進(jìn)行集成，實現(xiàn)從孤立、分散狀態(tài)到統(tǒng)一集中狀態(tài)。研究資源池內(nèi)資源的安全運行、管理和利用模式，研發(fā)資源管理、資源匹配、資源共享、業(yè)務(wù)協(xié)作等一系列工具，探索基于資源虛擬化的云服務(wù)優(yōu)化調(diào)度模式，實現(xiàn)對資源池內(nèi)資源的動態(tài)管理、優(yōu)化調(diào)度，消除信息不對稱問題，打破原有架設(shè)方式、地域或物理組態(tài)限制，降低信息收集和利用成本，滿足對分散于長三角各城市企業(yè)的個性化需求，服務(wù)長三角產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。如圖1所示。

圖1：知識產(chǎn)權(quán)資源池管理和優(yōu)化調(diào)度示意圖

2 資源池總體架構(gòu)

2.1 應(yīng)用架構(gòu)

長三角知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)資源池面向個人及企業(yè)用戶（含普通企業(yè)、高校院所等），總體應(yīng)用架構(gòu)涉底層支撐、服務(wù)集成與門戶。底層支撐含統(tǒng)一資源云、數(shù)據(jù)和平臺三項服務(wù)，其中，資源云服務(wù)提供知識產(chǎn)權(quán)及附屬資源的數(shù)據(jù)倉庫等；數(shù)據(jù)服務(wù)包括統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)可視化規(guī)范和數(shù)據(jù)挖掘工具方法等；平臺服務(wù)包括統(tǒng)一用戶模型、權(quán)限規(guī)范和目錄服務(wù)。服務(wù)集成包括數(shù)據(jù)交換、消息訂閱、服務(wù)訂單、統(tǒng)一工作流引擎、數(shù)據(jù)集成、通用API接口規(guī)范和Quartz輪詢方案等。依托服務(wù)集成，資源池可提供的前端門戶含數(shù)據(jù)檢索、融合分析、專利預(yù)警、專利價值、專利地圖展現(xiàn)等。

2.2 技術(shù)架構(gòu)

長三角知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)資源池是以資源池服務(wù)為基礎(chǔ)的綜合性管理服務(wù)平臺。可基于SOA技術(shù)架構(gòu)，將傳統(tǒng)MVC模式下的業(yè)務(wù)邏輯層，從邏輯設(shè)計上耦合分離業(yè)務(wù)邏輯、業(yè)務(wù)服務(wù)及業(yè)務(wù)流程，實現(xiàn)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化，達(dá)到業(yè)務(wù)服務(wù)在業(yè)務(wù)與組織兩個層面的標(biāo)準(zhǔn)化與統(tǒng)一性、業(yè)務(wù)邏輯多樣性與繼承性、業(yè)務(wù)應(yīng)用流程化。具體設(shè)計如圖2所示。

圖2：總體應(yīng)用架構(gòu)

底層資源訪問需促進(jìn)資源池服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化。IT集成與業(yè)務(wù)集成系其天然能力，最上層級展現(xiàn)層可為業(yè)務(wù)界面與交互操作提供各種渠道接入和服務(wù)消費方式。SOA標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)架構(gòu)既可繼承過去IT投入所積累的應(yīng)用資產(chǎn)，亦可應(yīng)對業(yè)務(wù)發(fā)展對技術(shù)架構(gòu)的所需。標(biāo)準(zhǔn)化SOA技術(shù)架構(gòu)可助力落實數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)服務(wù)發(fā)展策略、提升IT與業(yè)務(wù)的一致性。

2.3 數(shù)據(jù)架構(gòu)

長三角知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)資源池包括源數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)導(dǎo)入層、數(shù)據(jù)集市和交互數(shù)據(jù)層等部分。根據(jù)知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)運用需降低知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)顆粒度、挖掘?qū)＠谋?、匹配行業(yè)特征等特征，資源池整體數(shù)據(jù)存儲規(guī)劃分設(shè)計為七個部分：主數(shù)據(jù)區(qū)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)區(qū)、數(shù)據(jù)加工清晰區(qū)、數(shù)據(jù)倉庫（DW）、數(shù)據(jù)集市（DM）、原始數(shù)據(jù)域和交換數(shù)據(jù)域。數(shù)據(jù)存儲平臺包括數(shù)據(jù)總體架構(gòu)邏輯與物理分布。數(shù)據(jù)邏輯分布設(shè)計，即分析數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)，分析數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)各環(huán)節(jié)的創(chuàng)建、引用、修改或刪除的關(guān)系。數(shù)據(jù)邏輯分布是數(shù)據(jù)物理分布的基礎(chǔ)，以業(yè)務(wù)架構(gòu)為指導(dǎo)并嚴(yán)格遵從該架構(gòu)，具體部署原則為：集中處理、統(tǒng)一共享；當(dāng)期數(shù)據(jù)與臨時、歷史數(shù)據(jù)分離；操作型數(shù)據(jù)與分析數(shù)據(jù)按不同組織方式分離；公共基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與應(yīng)用數(shù)據(jù)分離；業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與元數(shù)據(jù)分離。如圖3所示。

圖3：技術(shù)架構(gòu)圖

2.4 集成架構(gòu)

集成架構(gòu)重點關(guān)注系統(tǒng)間協(xié)同關(guān)系及未來需共享的支撐環(huán)境，實現(xiàn)對知識產(chǎn)權(quán)資源池中多個功能應(yīng)用的支撐，避免應(yīng)用系統(tǒng)各自為政導(dǎo)致整體應(yīng)用環(huán)境混亂。因此，采用煙囪式格局，對各類全局性機(jī)制事前控制?；谏鲜鏊悸?，集成架構(gòu)規(guī)劃圍繞應(yīng)用、數(shù)據(jù)及安全三個層面展開。其關(guān)鍵實現(xiàn)目標(biāo)包括：跨系統(tǒng)全局性應(yīng)用集成環(huán)境，形成所有系統(tǒng)需共同遵循與使用之各類標(biāo)準(zhǔn)、框架及平臺；完成數(shù)據(jù)集成之環(huán)境設(shè)計，定義出數(shù)據(jù)集成環(huán)境，按照不同場景明確數(shù)據(jù)集成應(yīng)用模式；基于安全架構(gòu)規(guī)劃內(nèi)容，從認(rèn)證、授權(quán)等各層面定義應(yīng)用系統(tǒng)與安全體系的集成機(jī)制。

3 基于大數(shù)據(jù)的分布式資源池構(gòu)建方法研究

長三角知識產(chǎn)權(quán)資源池匯聚了長三角區(qū)域知識產(chǎn)權(quán)及服務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)資源近億條。為支撐如此龐大的數(shù)據(jù)量，采用了基于Hadoop的大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)。Hadoop是一個可靠的、可擴(kuò)展的分布式計算框架，Hadoop特別適合大數(shù)據(jù)處理任務(wù)，它可以部署在一臺到幾百臺普通計算機(jī)節(jié)點上運行，利用分布式文件系統(tǒng)提供大量數(shù)據(jù)的存儲，利用并行的編程模型對存儲于分布式文件系統(tǒng)中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析。Hadoop集群中每個節(jié)點都能提供本地存儲和計算，并且所有節(jié)點的本地存儲和計算可以統(tǒng)一組織起來形成規(guī)模更大、效率更高的存儲和計算集群。

HDFS是Hadoop中用于大數(shù)據(jù)文件處理的分布式文件系統(tǒng)，并且是具有容錯性的分布式文件系統(tǒng)。它對進(jìn)行文件流讀取的大型文件進(jìn)行了優(yōu)化，而且和I/O吞吐量相比，時效性更高。HBase是HFDS基礎(chǔ)上的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，通過主鍵Key以及Range來檢索數(shù)據(jù)，適合存儲松散數(shù)據(jù)，能夠為長三角平臺用戶提供對大數(shù)據(jù)的實時訪問。具體框架圖如圖4所示。

圖4：Hadoop基本框架

4 長三角知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)資源池開發(fā)

匯聚形成了數(shù)據(jù)資源、服務(wù)資源、工具資源，搭建了知識產(chǎn)權(quán)資源匯總、專題庫定制、服務(wù)機(jī)構(gòu)、培訓(xùn)課程、專利價值評估、專利地圖、專利預(yù)警、知識產(chǎn)權(quán)檢索等功能模塊。

4.1 知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)資源集

目前，匯聚了專利基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源、專利擴(kuò)展數(shù)據(jù)資源、商標(biāo)、版權(quán)等知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)資源集，并結(jié)合長三角產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新需求，收集產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀、教育資源、服務(wù)資源、市場競爭等信息，構(gòu)建以專利為核心的重點優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)據(jù)資源集，目前，資源池已匯聚超8000萬條知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)。

4.2 知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)資源集

匯聚長三角范圍內(nèi)相關(guān)知識產(chǎn)權(quán)代理、評估、交易、轉(zhuǎn)化、托管、投融資、律師事務(wù)所等中介機(jī)構(gòu)，以及戰(zhàn)略分析、信息咨詢、維權(quán)中心等研究院所和專業(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu)，與國內(nèi)外一流數(shù)據(jù)提供商、第三方咨詢機(jī)構(gòu)、培訓(xùn)機(jī)構(gòu)等開展深度合作，形成覆蓋知識產(chǎn)權(quán)全過程的服務(wù)資源集。目前，已收錄了寧波、杭州、合肥、蘇州、南京及上海6個長三角重點城市知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)機(jī)構(gòu)共計170家；收錄了涉及運營管理、專代考試、專利法律、專利分析、專利檢索、專利申請及專業(yè)領(lǐng)域培訓(xùn)視頻共計259個。

4.3 知識產(chǎn)權(quán)工具資源集

以知識產(chǎn)權(quán)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源庫為基礎(chǔ)，通過攻克基于CFSFDP聚類的專利地圖、基于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)技術(shù)競爭及專利分析技術(shù)研究、基于大數(shù)據(jù)的知識產(chǎn)權(quán)定價評估等關(guān)鍵技術(shù)，形成覆蓋研發(fā)初期創(chuàng)意形成、研發(fā)立項—研發(fā)中期技術(shù)攻關(guān)、協(xié)同創(chuàng)新—研發(fā)后期技術(shù)成果化、成果產(chǎn)業(yè)化等全過程的一系列知識產(chǎn)權(quán)應(yīng)用服務(wù)。

（1）專利價值評估。通過輸入專利申請?zhí)枺ü_號）對專利進(jìn)行價值評估[3]。模式一：基于專利的著錄項信息、法律信息及審查信息進(jìn)行價值評估的參考結(jié)果，從專利穩(wěn)定性、專利保護(hù)范圍、專利技術(shù)應(yīng)用性及專利技術(shù)質(zhì)量4個方面評估專利，最后再通過加權(quán)求和得到最終分。模式二：基于市場交易行為進(jìn)行價值評估的結(jié)果，從市場吸引力、市場覆蓋、技術(shù)質(zhì)量、申請人得分及法律得分評估專利得分，最終通過參考海外專利交易數(shù)據(jù)庫信息，給出專利市場交易價值供用戶參考。

（2）專利地圖。用戶可對檢索到的專利數(shù)據(jù)能進(jìn)行直觀、可視化3D地圖展示和數(shù)據(jù)分析[4]，滿足識別技術(shù)領(lǐng)域中的各家公司的技術(shù)分布，尋找合作伙伴、新進(jìn)入者和可并購對象；對標(biāo)競爭對手，識別優(yōu)劣勢；快速驗證創(chuàng)新提案，幫助判斷侵權(quán)風(fēng)險的可能性，降低投入浪費；了解技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀和專利布局態(tài)勢，識別技術(shù)熱點、發(fā)現(xiàn)技術(shù)空白。用戶通過專利名稱、摘要、公開號、申請?zhí)?、?quán)利要求、發(fā)明人等信息進(jìn)行專利檢索生成專利集，選取專利數(shù)量進(jìn)行3D地圖構(gòu)建，最高可支持選擇10000條專利。選好專利后系統(tǒng)將對所選專利按申請人、發(fā)明人、當(dāng)前權(quán)利人及分類號等維度進(jìn)行匯總，按用戶需求繪制專利地圖，同時還提供動態(tài)演示圖，并支持導(dǎo)出、快速定位單件專利、訴訟專利區(qū)域等功能，為企業(yè)技術(shù)研發(fā)方向提供參考。

（3）專利預(yù)警?；谌珖鴮＠麛?shù)據(jù)庫，開發(fā)了專利預(yù)警（檢索表達(dá)式新增預(yù)警）及專利法律狀態(tài)預(yù)警功能。用戶通過一系列條件限定形成檢索表達(dá)式，將檢索結(jié)果添加至專利預(yù)警庫，按周自動更新專利預(yù)警庫中每條檢索表達(dá)式對應(yīng)的專利數(shù)據(jù)，同時將記錄保存在用戶專利預(yù)警庫中供用戶查看。支持對用戶關(guān)注的單條專利法律狀態(tài)進(jìn)行預(yù)警，用戶添加需預(yù)警專利至法律狀態(tài)預(yù)警庫，若法律狀態(tài)預(yù)警中收藏的專利法律狀態(tài)發(fā)生變化，會在該法律狀態(tài)預(yù)警對應(yīng)的專利列表中將這些專利標(biāo)紅展示。

（4）知識產(chǎn)權(quán)檢索。對外提供專利、商標(biāo)、作品、軟著等數(shù)據(jù)檢索接口。其中專利檢索首頁提供快捷檢索功能，含表格檢索、失效檢索、有效檢索、專家檢索、判例檢索（無效/復(fù)審檢索、專利判決檢索、裁判文書檢索）、語義檢索、批量檢索及法律狀態(tài)檢索（中國專利法律狀態(tài)檢索、專利權(quán)利轉(zhuǎn)移檢索、專利質(zhì)押保全檢索、專利實施許可檢索）。針對國內(nèi)專利，提供分類導(dǎo)航，從IPC、LOC、國民經(jīng)濟(jì)導(dǎo)航、地區(qū)分類導(dǎo)航、專利密集型產(chǎn)業(yè)五方面提供快捷檢索功能。

4.4 專利信息管理功能模塊

該模塊可對相關(guān)區(qū)域?qū)＠畔⑦M(jìn)行管理，主要功能包括相關(guān)區(qū)域?qū)＠畔⒐芾怼＠畔⒔y(tǒng)計、專利信息篩選、二次檢索、法律狀態(tài)分類、專利類型分類等。幫助創(chuàng)新主體、各類機(jī)構(gòu)、政府部門等完成專利日常管理，解決專利工作中管理不善、意識不強、人才匱乏等問題，提升專利信息化水平、管理能力。針對已完善單位信息的用戶提供單位專利管理功能，用戶可在該頁面快速查看所在單位所有有效專利，及時掌握專利繳費信息，支持用戶查看專利法律變更狀態(tài)。

4.5 知識產(chǎn)權(quán)分析管理功能模塊

通過制定各類專利集合，利用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)標(biāo)引和常規(guī)統(tǒng)計分析、自定義分析、關(guān)聯(lián)分析、申請人階段分析等分組統(tǒng)計工具，達(dá)到分析產(chǎn)業(yè)及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展趨勢與狀況，發(fā)現(xiàn)技術(shù)新分支和產(chǎn)品應(yīng)用方向、分析競爭對手戰(zhàn)略意圖，了解競爭對手技術(shù)特點與狀況、尋找技術(shù)合作合作伙伴，指導(dǎo)技術(shù)貿(mào)易、獲取最大利益等目的。針對企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)糾紛等問題，以寧波市為試點，針對高新技術(shù)企業(yè)及上市企業(yè)兩類機(jī)構(gòu)從總量、申請趨勢、發(fā)明人、技術(shù)領(lǐng)域等多維度進(jìn)行企業(yè)競爭分析。針對部分龍頭企業(yè)進(jìn)行企業(yè)專利參數(shù)橫向?qū)Ρ取?/p>

4.6 專題庫定制功能模塊

針對特定領(lǐng)域?qū)I(yè)特點和用戶特色需求形成產(chǎn)業(yè)專題庫，目前已搭建166個一級產(chǎn)業(yè)專利數(shù)據(jù)庫，二級三級產(chǎn)業(yè)專利數(shù)據(jù)庫合計1400余個。用戶點擊任意一節(jié)點產(chǎn)業(yè)即可查看屬于該領(lǐng)域的專利清冊。已為TCL移動通信科技（寧波）有限公司、寧波敏實集團(tuán)、寧波聚嘉新材料科技有限公司及寧波迪泰電子科技有限公司等多家核心企業(yè)用戶，提供了專題庫定制服務(wù)，便于企業(yè)用戶快速查與其經(jīng)營領(lǐng)域相近技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠纳暾埱闆r。

5 結(jié)論

本文通過對長三角知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)資源池架構(gòu)設(shè)計、分布式構(gòu)建技術(shù)研究、系統(tǒng)開發(fā)，探索資源深度利用、廣泛共享、增值服務(wù)，實現(xiàn)了資源從點狀分散分布向統(tǒng)一集中管理，形成了專利信息管理、知識產(chǎn)權(quán)檢索、個性化服務(wù)、專利分析管理、專利地圖、專利預(yù)警、企業(yè)競爭分析、專題庫定制等功能，提升知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)效能，支撐了區(qū)域科技創(chuàng)新服務(wù)體系建設(shè)。