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【109年 應用案例】 企業專利監控之AI數據分析平台,一鍵搞定專利分析與發展趨勢!

如何有效率地分析海量增長的專利資訊,挖掘潛在價值?

專利是技術、市場和競爭資訊的寶貴來源。然而,公開的專利文獻總數已高達1.2億件,僅去年一年就新增630萬件。如何才能讓這些海量專利文獻為己所用?

專利分析為充分挖掘專利資訊的價值,提供了一條不可或缺且切實可行的途徑。通過專利分析,可以瞭解自身與競爭對手各自專利組合的優勢、不足和機會,以及全球專利申請趨勢、技術全景及可能存在的空白領域等。

然而專利分析要求透徹理解底層資料,包含:資料的用法和用途,以及能夠解決的問題等,如何才能有效運用及分析海量資訊,正是最讓人頭痛的問題……

非結構化的資料型態,只能透過人工閱讀整理,十足惱人!

「專利說明書」是融合法律與科技用語且具有法律效力的文件,屬於非結構化的資料,過去各項檢索分析都是以人工閱讀內文與整理,實乃曠日廢時,且經常發生追趕不上訴訟時程的情況。在協助企業進行專利佈局時,常面臨無法量化競爭對手與客戶之訴訟風險程度,也難以量化專利之品質與價值,造成國內某企業智權管理公司之業務範圍無法進一步地擴大,也無法促進外界對專利加值應用的瞭解程度。

近年來,企業智權管理公司也開始協助企業中的研發人員,提前掌握影響產業未來發展的重要科技及其專利競爭情報,能使相關人員更從容地進行專利佈局,並提高專利品質與價值。然而,大部份業務範圍在代理專利軟體,如:知識產權運營管理資訊系統 (IPServ),主要是協助企業或個人進行智慧財產權管理,但目前並無為企業或個人提供「專利監控」類數據分析的服務。

知識產權運營管理資訊系統(IPServ)

▲知識產權運營管理資訊系統(IPServ)

這些專利軟體包含專利檢索、管理與維護等,而專利大數據是否能夠成功輔助企業掌握市場現況、專利價值、訴訟威脅及監控競爭對手的不法侵權行為,全是仰賴專利數據之取得。但專利數據之清理非常費時,所以一直是個讓人頭痛不已的問題,直到台灣資料科學股份有限公司研發出「企業專利監控之AI數據分析平台」,才終於出現曙光……

傳統專利分析曠日廢時,改用「企業專利監控之AI數據分析平台」, 一鍵搞定!

「企業專利監控之AI數據分析平台」的發想,是使用專利申請的案件中之「專利編碼」與「公司產業別」等具鑑別力的影響因子,透過大數據分析,並增加相關新聞資料,再以機器學習方式透過AI輔助專家,分析市場現況、避免訴訟威脅以及監控競爭對手的不法侵權行為。

這些最後萃取出來的因子也將影響個股的表現,對此可以根據不同的企業屬性和發展方向,朝向「客製化大數據分析」提升企業的戰略位置。希望透過平台的搜尋可以快速讓企業於新增產品線時,了解競爭對手的專利佈局,避免侵權的情況發生;或廠商要找合作夥伴時,也可以從有高度研發的公司來篩選,將此平台作為競合關係的好工具。

系統操作流程圖

▲系統操作流程圖

傳統上專利分析曠日廢時,需透過人工檢索專利、閱讀專利資料,才能產出一份專利分析報告,現在只要藉由「企業專利監控之數據分析平台」,使用者可輸入某年度或自己與競爭對手的公司名稱,經過系統分析後,即可快速得知該年度及公司間的技術布局、變化趨勢監控等結果,節省作業時間及人力。

例如,若要知道市場上對於物理、化學、電學的相關技術發展現況,可分析IPC專利號碼,檢視哪些公司的持有專利有群聚現象,藉此研判該群聚專利為相關技術或相互依賴的技術,了解公司之間在專利布局上的相似度、產業趨勢,縮短決策時間,搶先布局或做專利迴避設計。

透過人工智慧改善傳統的人工專利檢索的作業以提高工作效能,「專利監控平台」幫助專利分析人員更方便了解特定技術領域的專利發展現況,以預測未來技術研發方向。而「專利布局」是企業針對專利組合,透過整合市場、產業、法律等因素,構建嚴密的保護網,形成有利的研發方向、降低侵權風險。

嚴謹的專利布局可幫助公司在戰略規劃時避開地雷區,避免不必要的訴訟戰;或可透過搶先申請專利及購買專利,擴大自身技術的保護範圍,而要達成此目的,關鍵是經由分析大量的專利資料,領先同業找出趨勢。以本公司開發之產品線人流資訊流天線為例,專利監控平台可針對產品之專利組合,達到上述目標。

人流資訊流天線產品圖

▲人流資訊流天線產品圖

未來,將針對專利文件內容之標題與摘要進行文字探勘(Text Mining)。前期人工輔助,後期採機器學習方式,建立「專利詞庫自動斷詞系統」。應用此斷詞系統將標題與摘要進行斷詞,計算字詞頻率(TF)與反轉文件頻率(IDF)。透過統計方法(如相關相數),擷取專利文件特徵,找出專利之間強關聯性之相關字詞。提升探勘專利之相似度,更進一步了解專利訴訟之風險。

協同專利業者,打造更便利的「企業專利監控AI數據分析平台」!

經由「企業專利監控之AI數據分析平台」的「平台網絡圖」查詢,可讓公司或事務所快速看到其相關的產業公司佈局在哪些專利上。對於「專利」而言,各公司可以思索應全由自家研發申請,或直接從產業龍頭單獨購買專利授權。對於「公司產品」而言,要商品化時可因應時代變遷採取不同的策略,前幾年也許是敵對的,隨著產品發展的差異而是今日的盟友。

專利監控平台顯示2009年度大立光電與其相關產業之網絡圖

▲專利監控平台顯示2009年度大立光電與其相關產業之網絡圖

而在「公司交叉比對」功能查詢中,可一次選擇多年,對於和主要公司相似度較高的對比公司,從年度變化可了解雙方是否發展太過相似的專利,而使二者處於高風險侵權的風暴範圍之中。當數據庫資料更多時,還可以進一步計算「專利風險率」,讓習慣讀數字或圖表的使用者能從另一角度快速知彼知己。甚至未來增添更多參數後,可以估計「侵權金額」,但取得參數內容,還需與專利業者協同合作,一同打造更便利的專利風險監控平台。

台積電與華亞科技、力晶科技之間相似度指標的走趨圖

▲台積電與華亞科技、力晶科技之間相似度指標的走趨圖

推薦案例

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CCTV 智能影像搜索系統

查找某特定人物,尋找攜行李箱入廠人物進入高安區。人物及物件顏色特徵確定,人物藍黑色上衣,行李箱顏色黑色,透過CCTV 智能影像搜索系統,做物件與顏色檢索條件設定,可以成功搜尋到三段縮圖有出現關鍵標的影片,可以有效解決作業人員查找物件標的物,透過此系統查詢速度可比人工快6倍。 需求痛點 日月光高雄廠區內密布CCTV能及時監控廠區中的各個角落,但若在事件事故發生時,無法在有限的時間可透過CCTV影像回放被找到,其背後之意涵與其中蘊藏之巨大風險自是不言而喻,而許多平時無人的區域也很容易成為治安上的死角。故如何更智能、更有效的監控占地龐大的廠區是全體半導體企業打造智慧廠區之一大重點。日月光高雄廠占地遼闊,其中有許多重要的場域需要監控人員進出以確保企業機密與員工安全。 1 自動化生產線與自動倉儲:半導體企業之自動化生產線與自動倉儲中常有AGV(Automated Guided Vehicle)無人車高速行駛,若有廠區人員不慎誤入AGV移動區域且無法對該人員發出警告,則當憾事發生將追悔莫及。 2 材料與產品存放區域:半導體相關製程之材料價值不菲,若存放材料或產品之區域遭人入侵則有損失高價材料、產品之風險。 3 高機密管制區:營業秘密關乎半導體相關企業之核心技術競爭力,若有人員侵入高機密管制區則有企業營業秘密外洩之風險,而營業秘密安全防護一直以來都是半導體相關企業最最重視之議題。 4 卸貨碼頭區:日月光L但碼頭區常有卸貨車輛進出,若人員闖入碼頭區則有發生人車擦撞、碰撞意外之風險。甚至堆放在碼頭區待出貨的貨物有失竊以及因人員碰撞後,貨物倒塌造成損毀,因而造成公司具大的信譽、金錢損失。更進一步的造成生產出貨的不便。 異常事件發生時,如何在海量數據中,快速搜尋符合條件的關鍵影像 日月光高雄廠有許多重要的場域都需要架設CCTV為安全把關,但CCTV的數量動輒上千支、上萬支,一旦發生事件要去搜索影像時,都要用人眼一一回放查找、搜索,耗時耗力效益不彰。有鑑於現今電腦視覺的發展,遂利用AI來替代人眼回放查找。 問題情境 物件偵測 物件偵測資料來源分成兩個部份 開源資料集OIDv4、以及日月光高雄廠CCTV影像檔案。針對OIDv4中,取出符合定義的九大類別物件訓練資料,其中有二類物件未能於OIDv4中搜索到可用資料,分別為刀子與汽油桶,其餘七種類別物件皆可從OIDv4中取出可用訓練資料,此訓練資料皆已有標記。而針對高雄廠CCTV影像檔案,從中抽取部分幀(Frame)的影像,並且對欲偵測的物件進行人工標記以做為訓練與測試資料。 九大物件 顏色辨識 顏色辨識資料來源分成兩個部份網路圖像截圖、以及高雄廠CCTV影像檔案。目前並沒有找到針對顏色辨識應用的公開可下載的開源資料集,因此只能從網路蒐集圖像,於網路上搜索符合定義的九大類別物件的圖像,儲存圖像後將物件與背景分割,只保留物件的區塊,最後將圖像依照顏色做類別標記。另外針對高雄廠CCTV影像檔案,則使用物件偵測資料已標記好的bounding box擷取CCTV影像檔案中各個Frame的物件所在區塊之圖像,最後將肉眼可辨其顏色之圖像依照顏色做類別標記。針對每種物件類別皆有其專屬顏色定義,各種物件類別的顏色定義取決於此物件類別於現實生活中常見之顏色。 動態忽略免除混淆訓練 從OIDv4訓練專案的物件偵測雛型模型時,因為此資料集的每張影像中,皆只有針對單一類別做標記,但影像中有可能包含其他欲偵測之類別未被標記,故針對此種情況,訓練時會使用動態忽略之技術使其不會有混淆訓練的情況。接著使用高雄廠取出的訓練資料用來Fine-Tune雛型模型提高物件於特定指定場域下的辨識率。最終選取訓練過程中於測試集計算之損失值最低的模型做為主要物件偵測模型。 動態忽略 AI幫你看 CCTV 智能影像搜索系統主要是做為監控影像的搜尋輔助系統,可以藉由設定搜尋物件條件來加速達到從影片找出目標事件的功能,僅需定義搜尋條件,即可快速產出關鍵物件的縮圖影片並進行回放確認,縮短昔日以人工調閱案件所須時間,查找時間快6倍,前端安全單位運用此平台可強化風險管理第一道防線之自行監督功能以及早採取因應措施。

【導入案例】AI嘛會煮咖啡 無人烘豆機靠AI 精準設點與培養忠實客群
AI嘛會煮咖啡! 無人烘豆機靠AI 精準設點與培養忠實客群

你早上來杯咖啡了嗎 臺灣於過去十年以來,逐漸形成一股喝咖啡的文化風潮,隨著AI技術的精進,無人烘豆機也能靠AI精準設點,同時培養忠實客群,我們來看看,這是如何辦到的 根據國際咖啡組織 ICO 調查,國人一年喝掉約 285 億杯咖啡,臺灣咖啡市場規模上看 800 億元,且每年約有 20 成長。 臺灣近十年來,人手一杯的「喝咖啡」文化,已成為流行的代名詞,而「咖啡」甚至以65的高比例當選為國人平日最常選擇的飲品,其中重度咖啡愛好者的族群更願意花費更高的價錢去選購符合自身口味的咖啡豆來享用咖啡。近兩三年來,越來越多無人飲品販賣店於臺灣飲品市場上問市。 無人咖啡飲品店無法快速展店,主要受到兩大問題困擾,一是客流量與機器設點位置的合適性,往往仍需憑藉人力進行評估分析;二是如何精準打入中高階咖啡愛好者市場 AI解決無人烘豆機設點合適性與培養忠實客群兩大難題 為解決上述兩大問題,協助無人烘豆機能迅速打開市場,昇銳電子擬以透過導入AI 人流計數分析與AI 人臉陌生辨識,來針對無人烘豆機的設置地點進行人潮數量計算,且歸類消費者的性別及年齡,以進行更為精準的商情分析;並提供消費者對於烘焙咖啡生豆的多重選擇,期以給予專業的咖啡愛好者更客製化的服務與貼近其需求和個人口味的一包「高品質烘豆」。 自2018年起,無人販賣店的興起,無非是因為業主想減少不斷上漲的租金與人事成本的費用支出,但在店面設點的初期評估,卻仍需花費鐘點人力費以人眼計算客流量,但人非機器,難免會有計算來店消費者與道路上經過人潮的錯誤率,而無法做到精準的即時客流分析,或甚至經過一段試營運後才進行估算是否達到設點的營運效益,以上皆會造成錯失最佳撤掉設點位置的停損時機。 昇銳電子搭配AI人流計數分析和AI人臉陌生辨識,推出無人烘豆機。 昇銳電子搭配AI人流計數分析和AI人臉陌生辨識,與帶來「黑金」風潮的咖啡進行商機結合,並且抓住臺灣眾多咖啡行家喜歡親自至量販店耐心挑選符合自身口味的咖啡生豆與喜愛去高品質的研磨咖啡廳或連鎖咖啡店之消費習慣與特點,故誕生針對咖啡豆產地、品種、烘焙方式等提供選擇的第一台無人咖啡烘豆機之新創概念。 AI烘豆機提升客戶忠誠度與物料管理效率達20 針對無人烘豆機的精進開發,昇銳電子工程師搭載AI NVIDIA 開發平台於TCNNFacenet 的基礎上進行,透過AI 將關於性別及年齡搜集之數萬張的影像資料進行樣本訓練,以針對首次選購咖啡烘豆的消費者也能利用人臉陌生辨識來簡單地歸類,藉此取得消費者的信任並提升使用意願,並進而進行購買資訊紀錄及未來商品購買推薦以產出消費者購買行為分析,便可使業主參照消費者對於不同咖啡生豆的偏好度高低,作為未來物料準備數量之依據,以降低原物料轉運及庫存問題,並提升物料管理效率達20。 再者,業主可透過放置此無人烘豆機於選定之人流匯聚率高的地段內,便能透過攝影機捕捉人潮,並針對機台擺設位置的客源是否充足,進行對於經過人潮數量的計算,進而評估消費者佇足購買機率的高低,並於短時間內分析出是否需要將機台進行移設,並可更容易地瞄準出中高階咖啡愛好者所在的最佳設點位置。 而關於無人烘豆機有專業烘焙模式介面,其針對咖啡生豆的產地來源、品種、烘焙方式(淺中深焙)、入豆與出豆溫度、轉速溫度與目標溫度等跟溫度、風速和秒數相關之選擇,提供消費者多種選項以烘焙出符合自己愛好的客製化精品咖啡豆。而若過程中業者針對機台有要進行改善的需求,工程師能配合調整韌體參數,也能協助與業主的訂單系統進行整合。 服務人員簡述無人烘豆機的操作方式 「黑金」透過AI 可更深入至咖啡廳、科學園區、商業大樓 此一無人烘豆機針對咖啡行家的客群,不僅能設點於中高階咖啡廳,以烘製相較於在量販店購買更為客製化的咖啡豆,更能在製作完成一包咖啡豆時,即時提供給咖啡廳內專業的技術店員協助進行咖啡研磨與手沖,而剩餘的烘豆也能將其帶回家之後自己沖泡與享用。在這之中也為咖啡廳帶來了附加價值,其可更加了解消費客群對於咖啡豆的偏好程度,並能推出更能吸引顧客的飲品促銷活動與進行合適的備料管理。 而除了咖啡廳,無人烘豆機也能透過AI 人流計數分析,精準設點於科學園區與商業大樓裡或附近店面,以提供其有高度飲用咖啡需求的內部員工,於辦公室也能手工沖泡的優質咖啡豆。另外,更能推出實體會員制以隨時發起選購咖啡豆之促銷活動,或不定時提出支付優惠回饋,進而吸引到新客源與培養既有顧客的忠誠度和黏著度。 智慧無人烘豆機的操作介面

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AI輔助紅十字會 急難救助更智慧

多一點準備 少一點損失 社團法人台灣食物銀行聯合會,每日收集來自全台各地量販店、中盤商、零售商、製造商、甚至善心人士捐贈的愛心物資,也會搶救即將被丟棄的可食用物資,進行妥善調配並配送至需求的愛心戶手上,幫助在地弱勢邊緣戶。 當台灣發生天然災害時,如地震、山崩、土石流、颱風、水災、旱災等,食物銀行的各項物資,也可即刻投入救災。本次場域驗證單位社團法人南投縣紅十字會食物銀行據點之一,以下簡稱南投紅十字會承擔「備災」物資預前準備、「救災」物資分配等工作,協助政府擔負起災變的救助與賑濟的責任。 在臺灣各項天災均具有發生時間長短和空間覆蓋廣闊或狹隘的特性,加上極端氣候常態化,災害規模與數量逐漸增加,也更難預測。而不同災情所需的物資數量和種類皆有不同,且須應對不同災區人民生活、救援需要、交通狀況、地形限制等各項因素,進行多樣化的物資調配,亦面臨諸多挑戰。 卡努颱風重創南投山區交通 法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" src"httpsaihuborgtwimages35f4ec12f8201e1d7cb12e2f22a64c89jpeg" alt"南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" aria-label"南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" data-image-id"748" 南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送 災難不斷反覆發生,我們需要時刻做好準備,有效「備災」可減緩災害所造成的衝擊,除了快速應對災區物資需求、賑濟物資,甚至可起到心理支持作用,使災區人民多一層生命財產的保障。 救災資訊缺乏即時性 社團法人台灣食物銀行聯合會為改善偏鄉生活及物資缺乏問題,除了與南投紅十字會合作,並陸續於南投市、埔里、仁愛力行、瑞岩、信義望美、同富、水里、鹿谷及草屯等共9站設立食物銀行據點,每月載運每戶等值新台幣6001000元之物資供應。但在天然災害發生時,仍有許多問題需要克服。 例如當颱風、地震、山崩等天災發生時,救災調度系統的資訊來源依賴於災害發生後的回報,從回報到應變再到執行過程中的時間差,無法及時以災區需求進行「救災」物資調整和分配,資訊缺乏即時性時,就會影響救援效率。 南投紅十字會的「備災」物資如乾糧、水、泡麵等存量、有效期限、發給都是以人力來紀錄,當災害發生時,可能面臨「備災」物資已過期,無法成為「救災」物資。 也有可能前述兩種狀況同時發生 造成花費更多時間把「備災」物資重新調配成可用「救災」物資。另一方面,民眾接到災區缺乏物資的訊息後,熱心捐贈的物資,時常與災區實際需求的物資品項差異甚大,容易造成物資過剩問題。 天災發生前後之物資作業流程 AI預判天災 補強備災物資調度正確性 應用 API 技術介接運算氣候狀態、災況搶救強度,並將南投紅十字會主要工作與搜救之需求地區為優先導入,並搭配南投紅十字會既有豪雨、颱風等模擬救災訓練,建立「天然災害緊急救備物資調度及補充決策系統」以下稱急救備物資系統。 在物資管理上,將物資庫存資料與即時供給的資料輸入急救備物資系統,進行比對分析後,協助南投紅十字會快速辨認物資,如餅乾乾糧、飲品、冷凍食品、衛生紙等,並判斷物資應成為「備災」物資或定期發放的物資。再加上資訊預判,了解偏鄉地區後續可能的災情狀況,進行食物遞送,同時解決前端食物浪費並解決後端實務需求。當天災發生時,可更快速進行應變與決策,完成物資部屬,使物資作業轉換速度增加20。 AI急救備物資系統 幫助物資調配快速應變 透過南投紅十字會的場域驗證將AI系統、物資管理、相關應用推廣至更多不同地區的急救難團體,同時持續改進急救備物資系統中的預警功能,加強預警技術基礎、提高預測精度系統即時性、優化數據收集和分析過程。 同時可與政府機構、氣象部門或其他救援團隊合作,研討整合更多數據源後,建立共享資源和數據的機制,及時共享信息,幫助更多急救難團體提高災難應變的能力,掌握黃金救援時間。