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数据分析与知识发现  2022, Vol. 6 Issue (8): 20-30     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2021.1233
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专利审查周期影响因素研究——以中国人工智能领域为例*
欧桂燕1,庞娜2,吴江1()
1武汉大学信息管理学院 武汉 430072
2北京大学信息管理系 北京 100871
Influencing Factors of Patent Examination Cycle: Case Study of Artificial Intelligence in China
Ou Guiyan1,Pang Na2,Wu Jiang1()
1School of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430072, China
2Department of Information Management, Peking University, Beijing 100871, China
全文: PDF (1139 KB)   HTML ( 26
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

【目的】 分析影响专利审查周期的因素,探索中国人工智能领域专利审查周期背后的作用机理。【方法】 以中国人工智能领域的78 254件发明专利申请为研究对象,运用生存分析中的Kaplan-Meier方法与Cox比例风险回归模型探索领域内的专利审查概况,并从专利客体特征以及专利主体特征出发探索显著影响该领域专利审查周期的因素。【结果】 结果显示,中国人工智能领域发明专利审查过程的平均生存时间为32.81个月。其中,权利要求数、IPC分类号数以及发明人数是专利审查周期的保护因素,对其延长具有促进作用;专利引文数是危险因素,专利引文数越多的专利获得授权所需时间越短。申请人类型中,高校及科研机构、以及机关团体与个人相比,均花费更短的专利审查时间。企业会降低专利从申请到授权的风险率,其所需专利审查周期更长。【局限】 专利审查周期与专利局的审查流程、专利审查员的个人特征具有密切联系,未能获取与之相关的更细粒度的数据进行分析。【结论】 基于本文研究结果,未来可以进一步结合不同技术领域、申请主体特点建立多样化审查模式、加强专利审查过程中自动化技术使用以及设立分类审查标准以提升整体专利审查效率。

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欧桂燕
庞娜
吴江
关键词 专利审查周期生存分析人工智能    
Abstract

[Objective] This paper examines the factors and mechanism affecting the patent examination cycle in China. [Methods] We retrieved 78 254 invention patent applications in the field of artificial intelligence in China. Then, we used the Kaplan-Meier method in survival analysis and the COX proportional hazard regression model to explore the overview of patent examination. Third, we analyzed the characteristics of patent objects and subjects based on their characteristics, which explored the factors significantly affecting the patent examination cycles. [Results] In the field of artificial intelligence, the average survival period of the overall Chinese invention patent examination process was 32.81 months. The number of claims, the number of IPC classification IDs, and the number of inventors were the protective factors of the patent examination cycle and promoted its extension. The more patent citations, the shorter the time will be required to obtain authorization. Universities and scientific research institutions, as well as institutions and organizations, spent shorter time on patent examination than individuals. Patent applications from companies required longer examination cycles. [Limitations] The patent examination cycle is closely related to the examination process of the patent office and the examiners’ characteristics, which needs more fine-grained studies. [Conclusions] Combining different technical fields and the characteristics of the applicants will establish a diversified examination mode. Strengthening the use of automated technology and establishing better classification standards will improve the patent examination efficiency.

Key wordsPatent Examination Cycle    Survival Analysis    Artificial Intelligence
收稿日期: 2021-10-27      出版日期: 2022-09-23
ZTFLH:  G251  
基金资助:*国家教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目的研究成果之一(20JZD024)
通讯作者: 吴江,ORCID:0000-0001-5153-5871     E-mail: jiangw@whu.edu.cn
引用本文:   
欧桂燕, 庞娜, 吴江. 专利审查周期影响因素研究——以中国人工智能领域为例*[J]. 数据分析与知识发现, 2022, 6(8): 20-30.
Ou Guiyan, Pang Na, Wu Jiang. Influencing Factors of Patent Examination Cycle: Case Study of Artificial Intelligence in China. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2022, 6(8): 20-30.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2021.1233      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2022/V6/I8/20
Fig.1  中国人工智能领域专利发展趋势
类别 关键词
中文 人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、图像识别、语音识别、人脸识别、模糊逻辑、逻辑程序设计、概率推理、神经网络、本体工程、专家系统、智能系统、语音处理、知识表示和推理、计划与调度、智能机器人、视频识别、手势控制、自动驾驶、虚拟助手、预测分析、智能系统、人机交互、模式识别、语音合成、声纹识别、语义分析、生物特征识别、生成对抗网络、无人驾驶、无人机、无人车
英文 Artificial Intelligence(AI)、Machine Learning、Deep Learning、Natural Language Processing(NLP)、Computer Vision、Image Recognition、Speech Recognition、Facial Recognition、Fuzzy Logic、Logic Programming、Probabilistic Reasoning、Neural Network、Ontology Engineering、Expert System、Intelligent System、Speech Processing、Knowledge Representation and Reasoning、Planning and Scheduling、Smart Robot、Video Recognition、Gesture Control、Automatic Drive、Virtual Assistant、Predictive Analytics 、Intelligent System、Auto Drive、Driverless、Automated Vehicle、Auto Navigation
Table 1  人工智能领域相关关键词
变量类型 变量名称 变量符号 变量含义
自变量 权利要求数 Claim 专利权利要求数量
IPC分类数 IPC 专利的IPC分类号数量
文献页数 Page 专利申请文献的总页数
引文次数 Refer 参考相关专利或科技文献的数量
发明人数量 Inventor 每项专利的发明人数量
是否合作申请 Cooper 合作申请设置为1,否则为0
申请人类型 Firm
Univ
Organ
以个人为参照设置三个虚拟变量,分别是企业(Firm)、高校及科研院所(Univ)、机关团体(Organ)
是否外国人申请 Foreign 申请人来自国外设定为1,否则为0
控制变量 区域 East
Center
West
以其他(Other)为参照,对中国的区域设定三个虚拟变量,分别为东部(East)、中部(Center)以及西部(West)
时间 / 根据《专利法》修改时间,以1985-1992作为参照,设定三个虚拟变量,分别为1993-2000、2001-2008以及2009-2018
Table 2  变量名称、符合及其含义
样本数 事件数 删失数 生存时间/月 Kaplan-Meier
估计生存率
均值 中位数 24个月 30个月 36个月
78 254 39 827 38 427 32.81 33 77% 64% 54%
Table3  中国人工智能领域专利审查周期生存分析
Fig.2  中国人工智能领域发明专利审查周期Kaplan-Meier生存函数曲线
样本 样本数 事件数 删失数 生存时间/月 Kaplan-Meier估计生存率 对数秩检验P
均值 中位数 24个月 30个月 36 个月 Log-Rank Breslow
合作申请 6 150 3 096 3 054 32.65 32 0.76 0.64 0.53 0.88 0.94
非合作申请 72 104 36 731 35 373 32.82 33 0.77 0.64 0.54
Table 4  合作申请与非合作申请专利审查周期生存分析
Fig.3  合作与非合作申请专利审查周期Kaplan-Meier生存函数曲线
样本 样本数 事件数 删失数 生存时间/月 Kaplan-Meier估计生存率 Two-Stage检验P
均值 中位数 24个月 30个月 36 个月
本国专利 68 627 34 517 34 110 32.11 32 0.75 0.63 0.53 0.00
外国专利 9 627 5 310 4 317 37.84 36 0.84 0.75 0.64
Table 5  本国与外国在华申请专利审查周期生存分析
Fig.4  本国与外国在华申请专利审查周期Kaplan-Meier生存函数曲线
变量类型 变量 b S.E. Wald卡方值 P HR HR 95.0% CI
专利客体特征 Claim -0.01 0.00 -14.83 0.00 0.99 0.988~0.990
IPC -0.07 0.00 -19.87 0.00 0.93 0.925~0.938
Page 0.00 0.00 14.47 0.00 1.00 1.003~1.004
Refer 0.10 0.00 93.55 0.00 1.10 1.100~1.104
专利主体特征 Inventor 0.02 0.00 7.83 0.00 1.02 1.012~1.020
Cooper 0.01 0.02 0.64 0.52 1.01 0.975~1.052
Foreign -0.04 0.03 -1.02 0.31 0.96 0.899~1.034
申请人
类型
Firm -0.12 0.02 -4.85 0.00 0.89 0.846~0.931
Univ 0.44 0.04 17.59 0.00 1.56 1.483~1.638
Organ 0.22 0.06 4.44 0.00 1.25 1.133~1.379
控制变量 区域 East 0.11 0.04 3.47 0.00 1.12 1.050~1.191
West 0.07 0.04 1.87 0.06 1.07 0.997~1.150
Center 0.11 0.04 3.24 0.00 1.12 1.046~1.199
时间 1993-2000 -0.05 0.12 -0.35 0.73 0.96 0.742~1.231
2001-2008 0.43 0.19 3.49 0.00 1.54 1.210~1.973
2009-2018 -1.12 0.04 -9.03 0.00 0.33 0.255~0.415
Table 6  专利审查周期Cox比例风险回归结果
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