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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

【導入案例】化身大型AIOT科技遊樂場 海科館華麗轉身好吸睛
化身大型AIOT科技遊樂場 海科館華麗轉身好吸睛

臺灣是一個海洋國家,你去基隆八斗子漁港或潮境公園遊玩時,是否順道去占地48公頃的國立海洋科技博物館探索海洋世界的奧秘呢為了讓更多人親近海洋科技,基隆海科館導入科技服務,將場館化身為一個大型科技遊樂場,讓大小朋友都樂不思蜀,充分發揮「寓教於樂」的功能。 歷經長時間的規劃,北臺灣最大的基隆海洋科技博物館於2014年元月開幕營運,館內以海洋教育科技為主題,號稱擁有全臺最大的IMAX 3D海洋劇場,主題具有獨特性、又擁有新穎的視廳設備,理應成為基隆知名的地標景點。然而,原先的展覽規畫以靜態為主,內容相當專業,與民眾互動不足,曾經前往參觀的遊客也反映展出內容有限且十分無趣,整體消費者體驗評價欠佳。 海科館不滿意的前3項為周邊景點連結弱、展示內容不吸引人、展示內容少 根據海科館的統計數據顯示,海科館遊客結構當地民眾與外來客的比重約為 64,其中外地遊客以北部居多;交通方式以開車與客運方式為主;出遊類型以家族、親子、朋友居多;逗留時間為 1至2 小時。 再深入了解,遊客感到不滿意的前3項分別為周邊景點連結弱、展示內容不吸引人、展示內容少等,館方分析可能的原因包括部分展示內容的呈現方式過於專業,讓民眾看不懂,以及缺發互動體驗的元素,讓參展民眾覺得無趣,停留的時間匆促而短暫。分析遊客的輪廓可以發現,由於基隆科博館主要客源有半數以上來自於當地民眾,外來客必須以開車或大眾運輸方式前來,來一趟並不是那麼容易,因此,場館與展覽的設計必須導入更多的互動性及趣味性,讓本地客願意一來再來,外地客的停留時間也能拉長一點。並透過科技服務將博物館特色凸顯出來。 經由經濟部工業局AI團隊之一中華民國資訊軟體協會引薦,海科館就委託巨鷗科技協助解決場館無法吸引人的問題。 巨鷗科技初步訪談之後發現,許多遊客前往海科館,大多是受到海科館建築外型、周邊牆面所張貼的告示及懸掛的旗幟、或正在舉辦的活動所吸引;而遊客最感興趣的為 3D 海洋劇場,顯示內容以影音、實體景方式呈現較能吸引遊客。 七大AI科技導入 海科館帶動區域觀光人潮 巨鷗科技透過科技服務的導入,將占地48公頃的場域設計成AI語音導覽、尋寶解謎遊戲、AI展物互動活化、AI空間展館互動體驗、AI人流管控、Face AI互動式體驗、AI語音客服系統等7大服務,藉由AIoT物聯網以及雲端科技讓看展變有趣、不僅解決孩童靜態看展無趣的議題,並可提升雙倍學習效率,讓消費者對海科館的印象改觀,大大提升來客意願,也同步拉升區域觀光人潮。 國立海洋科技博物館導入AI語音導覽等七大科技應用服務。 巨鷗科技以改善海科館空間場域優化為目標,透過臺灣北部海濱鳥類特展的展覽背景為雛形,結合包括「人臉」、「肢體」、「人流」三大主軸,從提升功能的面向,來協助改善海科館對AI的應用。 在具體作法上,海科館及巨鷗科技首先針對場域內的特展進行篩選,先避免在已展出的展覽內進行水電工程、管路等相關建置,影響到展覽本身的觀看品質,轉而找出展期未到的場館先行導入,透過展覽本身的特點搭配一系列的科技服務進行導入。 在海科館內臺灣北部海濱鳥類特展施工內容與策展人討論,初步在展館入口處利用Bella X1做迎賓互動說明,接著搭配AI智慧導覽中文英文X1進行講解,搭配趣味性尋寶解謎集章活動-APP X1,讓民眾闖關,後續將鳥類特展內鳥種進行標本活化互動X1、甚至在展覽空間中導入AR之情境X1增添趣味性娛樂,最後在Face AI做人臉之互動測試臉部進行微笑打分數。nbsp 華麗變身後的海科館將成為親子最佳旅遊地點。圖海科館FB粉絲頁 海科館這套AIoT服務未來可延伸運用於各大展覽類博物館,甚至擴及到靜態美術館等地區,依據不同場域特點導入。同時也可透過政府專案及相關計畫推動,幫助農村再生,讓遊客不再只是去農村看看而已,添加趣味互動以擺脫對不同場域的刻板印象,應用服務範圍十分廣泛。

【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

【導入案例】赫銳特科技VCSEL封裝元件瑕疵導入AOI檢測 提升產能效率20
赫銳特科技VCSEL封裝元件瑕疵導入AOI檢測 提升產能效率20%

2017年,iPhone X的亮相讓提供 Face ID人臉解鎖的3D感測技術成為大熱門,也帶動了3D感測模組中的核心零元件VCSEL的發展。而VCSEL封裝元件入料瑕疵檢測,若透過AI推論模型可解決良率偏低產業難題,提升可靠度達95。 VCSEL技術現階段可被運用於諸多用途和各類終端消費市場,包括機器人、移動設備、監控、無人機,以及ARVR等。VCSEL在需求高速調製功能的應用(例如照相機和生物計量)中堪稱為不錯的解決方案。 VCSEL技術應用層面廣,也可應用於無人機。圖為佐翼科技農用無人機 VCSEL技術應用層面廣 AI技術助攻瑕疵檢測 赫銳特科技表示,VCSEL封裝元件市場也面臨到商業對手強力的削價競爭,需要進一步降低成本提升、產品競爭力,其中一個關鍵的難題就是將玻璃透鏡更換為環氧樹脂型透鏡。傳統玻璃透鏡的生產良率高,但成本較環氧樹脂透鏡高,因環氧樹脂經切割製程,側壁切割道上容易會有毛邊,造成尺寸過大,容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放,將會直接導致光學透鏡破裂。 赫銳特科技指出,VCSEL環氧樹脂透鏡的入料檢測十分重要,在封裝空間的限制下,封裝與光學透鏡貼合的空間有限,且此光學透鏡會被侷限於一金屬框架內,若是沒有控管好尺寸公差,很容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放會直接導致光學透鏡破裂,造成VCSEL封裝可靠度驗證良率損失最高達到10,造成生產成本增加。 為解決上述問題,赫銳特科技希望在VCSEL環氧樹脂透鏡的入料階段,可以藉由AI影像監控環氧樹脂元件的尺寸及外觀瑕疵,確認其尺寸是否合乎規格、切割邊緣是否平整、外觀是否瑕疵等。由於傳統的入料檢測,經通過大略的人眼目檢分辨好壞,為順利收集影像數據,首先需要解決影像蒐集的問題。 因此,赫銳特科技首先建立自動光學檢測裝置Automated Optical Inspection,AOI,自動光學檢測裝置包含X、Y、Z三軸動及高解析相機,及相關控制軟體自動記錄影像。蒐集完成後的影像資料,經opencv將測試影像Test與一標準正常影像Normal,進行影像對位後取出Test與Normal影像的差異部分,並可經由Pixel Mapping計算影像的像素面積進行比較完成初步篩檢。 承上之影像分類,進行手動標籤標示包含:正常、外觀瑕疵或形狀特徵差異之樣品,後進行演算法訓練與驗證,使用深度殘差網絡Residual neural network ResNet或其他相關演算法進行深度學習,以辨識出透鏡的優劣情形。 導入AOI檢測 提升產能效率達20以上 比較導入AI影像檢測的前後差異,導入前的VCSEL入料透鏡檢測,僅透過簡易的人工外觀檢測,將透鏡封裝在已固晶的VCSEL封裝體上,通過一般點亮檢測後,最後進行可靠度測試高溫回焊,失效樣品進再入重工流程。 但在導入AOI檢測之後,可提前將有問題的透鏡篩選出來,除了可以降低後續物料投入的成本,亦可減少失效情形降低重工的需要,因而提升可靠度驗證良率達95以上,預期可協助場域業者降低生產成本達10,提高產能效率達20以上。 導入AI影像檢測的前後之差異 赫銳特科技指出,這項技術是基於微小影像開發的AI應用技術,透過深度學習演算法辨識影像瑕疵,用來辨識瑕疵影像。而訓練後的網路來自動分類對應於預定類別的影像數據。透過參考影像就能辨識缺陷類別,因此不再需要繁瑣的編程。 而在工業機器視覺環境中,深度學習主要用於應用中的分類任務,例如在工業產品的檢驗或零件的辨識,未來隨著IOT穿戴裝置的發展,符合節能省電的潮流議題,光電元件尺寸將不斷的縮小,本技術未來也可應用在其他微小光電元件的外觀瑕疵檢測。