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【109年 應用案例】 台資科翻轉傳統專利分析曠日廢時的致命缺點, 研發「企業專利監控之 AI 數據分析平台」,一鍵搞定!

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,我們可以瞭解自身與競爭對手各自專利組合所具有的優勢、存在的不足和 蘊含的機會,以及全球專利申請趨勢、技術全景、哪些地方可能存在空白領域等等。

然而專利分析要求透徹理解底層資料,這些資料的用法和用途,以及能夠解決的問 題,如何才能有效率地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」係融合法律與科技用語的一種具有法律效力的文件,屬於非結構化 之資料形態,過去的各項檢索或分析都是以人工之方式閱讀內文與整理,實乃曠日廢 時,且經常發生追趕不上訴訟時程之情況。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,造成受輔導單位新 聚能科技股份有限公司(以下簡稱「新聚能科技」)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之瞭解程度。

近年來,新聚能科技也開始協助企業中負責創新與研發的人員,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,使得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,新聚能科技大部份業務範圍在於代理專利軟體,對於知識產權 運營管理資訊系統 (IPServ) 主要協助企業或個人的智慧財產權做管理,但目前並無提 供企業或個人提供專利監控等數據分析相關的服務。

台資科-股市與專利大數據間的連結

▲台資科-股市與專利大數據間的連結

這些專利軟體包含專利檢索、管理與維護,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、訴訟威脅以及監控競爭對手的不法侵權行為,基本上全是仰賴 於專利數據之取得。由於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,直到台資科研發「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!

本計畫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,並增加相關新聞以機器學習透過 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的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;或者廠商要找合作夥伴時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。

投資組合最佳化

▲投資組合最佳化

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,藉由本專案的「企業專利監控之數據分析平台」 (以下簡稱「專利監控平 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,即可給出 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,搶先布局或作專利迴避設計。

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」 的設計係用於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。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;或是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。

經由呈現「平台網絡圖」可以讓公司或事務所快速看到,其相關的產業公司佈局在 哪些專利上面。對於專利,各公司可以思索全由自家研發申請或者是從產業龍頭單獨購 買專利授權。對於公司產品,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。

台資科專利指數的獨特性與優勢

▲台資科專利指數的獨特性與優勢

關於「公司交叉比對」,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,可以進一步計算專利風險率,讓習慣讀數字或讀表的 使用者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。

專利大數據-預測台灣上市櫃公司獲利能力

▲專利大數據-預測台灣上市櫃公司獲利能力

推薦案例

【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】維繫遊艇王國美譽 嘉信遊艇導入國內第一套FRP複材超音波智慧檢測
維繫遊艇王國美譽 嘉信遊艇導入國內第一套FRP複材超音波智慧檢測

位在高雄的嘉信遊艇,成立逾40年,是台灣最大客製化遊艇業者,客戶遍佈美、歐、亞、澳各洲,為臺灣贏得「亞洲遊艇王國」的美譽。為了解決目前FRP船體檢測仍仰賴傳統方法如人眼辨識、敲打辯聲,耗時費工問題,嘉信遊艇首度將PAUT 陣列式超音波檢測運用於船體FRP複材上,並結合AI判讀超音波影像,發展完整智慧化解決方案,創造檢測業新興市場。 嘉信遊艇前身是嘉信木業有限公司,剛成立時是間位於高雄市臨海工業園區專營木材進口的工廠,1977 年開始進行遊艇設計、製造與銷售。企業第二代接班人,即嘉信遊艇總經理龔俊豪進入公司後,打破過往仰賴老師傅功力為主的製造模式,引進數位化製作,加快造船速度,船也愈做愈大,多年排行世界24公尺以上大型遊艇前20大製造商。並創下在一年內交付94艘遊艇的紀錄,為臺灣贏得「亞洲遊艇王國」之美譽。 瑕疵檢測確保遊艇品質 以AI取代人力效益高 為確保遊艇品質,瑕疵檢測相當重要。目前遊艇業採取的瑕疵檢測方式仍十分傳統,通常以手積層或是真空灌注製程方式製造船殼結構,藉由人眼或是敲擊法依敲打聲音頻率來判別瑕疵,需要人工耗費時間檢查,如有瑕疵須重工修補,接續執行噴佈膠殼作業。為便於檢測,船體必須分段施工,以24公尺以上大型遊艇而言,分段施工非常耗時耗力。 為縮短遊艇製程之速度,嘉信遊艇會先將船殼進行膠殼流程,之後再執行手積層製程,船殼製程有兩種複合材料試片結構,以遊艇54呎船殼來看,船殼中內含膠殼、芯材、纖維、樹脂,總厚度約為32公分plusmn01cm,與未含有芯材的FRP船殼總厚度約16cmplusmn01cm相差一倍之多。製程中偶會有玻璃纖維含浸不完全,或是玻璃纖維與樹脂間殘留氣泡等瑕疵問題發生,瑕疵的種類則包含樹脂不足、空洞、層離等,一出現瑕疵情況,船殼材料就供應不上,拖延遊艇交貨時間。 玻璃纖維船殼瑕疵種類示意圖。 為解決此一問題,嘉信遊艇與金屬材料產業以及AI科技產業三方專業技術的相互合作,結合金屬材料產業的超音波檢測專業技術與AI科技產業近年發展的AI技術協助解決嘉信遊艇瑕疵判別的問題。作法是運用相位陣列式超音波檢測技術至遊艇複合材料結構,進行FRP超音波試掃評估,瞭解遊艇船殼積層層數厚度與材料特性,依據超音波專業經歷,評估船殼結構適用的超音波探頭頻率等資訊,經測試以頻率5MHz且探頭寬度為45mm的探頭設備,能成功找出模擬瑕疵試片中的瑕疵位置及大小。 三方合作從陣列超音波評估、AI技術模型開發及實船實證應用,獲得瑕疵檢測解決方案。 檢測影像為超音波信號影像,影像依據超音波回饋訊號呈現不同色彩,透過YOLO演算法,建構自動識別瑕疵的部位的AI模型。若異常資料蒐集程度不足以訓練,則預計採用 CNN-based Autoencoder 演算法,蒐集正常影像資料進行訓練,建構異常檢測的AI模型。物件偵測YOLO模型的訓練將輸入具有瑕疵標註的影像資料,異常檢測模型則是輸入沒有瑕疵的影像資料進行訓練。 模擬缺陷試片對應相位陣列超音波信號結果 AI系統瑕疵檢測 可縮短15個月工期 加快50判讀速度 此套AI系統建構完成後,運用至嘉信遊艇實船54呎遊艇進行驗證,可有效解決嘉信遊艇瑕疵之問題,並可望藉由 AI 技術導入超音波檢測進行智慧化判讀,約可加快50之判讀速度,同時縮短15個月的工期,有效提升遊艇製程時程與品質的效益。 當臺灣遊艇發展朝向大型化、精緻化型態之際,帶來產業優化與轉型的機會,以及發展關鍵技術的契機。複合材料超音波人工智慧檢測方案之應用為遊艇業界首創,預計可吸引更多有檢測需求之遊艇廠商。 複合材料超音波人工智慧檢測方案有三大競爭優勢: 1 專業檢測經驗及數位化資料庫,便利製程管理與分析。 2 人工智慧AI自動判讀與辨識,快速辨識瑕疵,即時回饋給製程工程師。 3 高效率製程流程檢測,提供瑕疵修復建議,降低損壞率,強化複合材料強度品質。 導入人工智慧技術應用後,可優化遊艇製程流程,減少人力檢查樹速度,達到臺灣遊艇應用人工智慧之加值效應,擴大國際訂單量,讓臺灣遊艇持續在國際間享有盛名。再者,此一商業模式也擴散至複合材料相關之應用領域,增加跨領域市場使用率,預估將貢獻全台灣設備維修及非破壞檢測市場約新台幣14至20億元的經濟效益。

這是一張圖片。 This is a picture.
AI走入公益,食(實)物銀行也有時尚科技

社團法人台灣食物銀行聯合會以下簡稱本會以食物援助、貧困救濟、減少食物浪費、建構無飢網絡為組織宗旨,在台灣各地已有55個食物銀行據點,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。 但各據點皆需大量人力與志工以傳統聯繫方式處理食物銀行日常事務,聯絡非營利組織與捐贈機構,為據點收到物資捐贈後,再分配給有需要的家庭戶或個人。在物資管理上缺乏數位化與整合資訊,可能產生物資資源分配不均問題。 倉儲轉運中心與迷你食物銀行 分配弱勢物資 本次場域驗證單位社團法人高雄市慈善團體聯合總會食物銀行據點之一,以下簡稱高慈總 於109年6月24日正式啟用台灣首座「食物銀行-倉儲轉運中心」佔地200坪,提高食物物資再分配、運用之效益、妥善存放及食物物資管理,至今已搶救近二百噸蔬果續食,服務一百多個團體、逾5萬戶弱勢家庭受惠,持續服務19家迷你食物銀行,將於高雄多個行政區陸續落成,分配食物物資給超過10萬人次弱勢家庭。 高慈總「食物銀行-倉儲轉運中心」於高雄大社區 照片來源 社團法人高雄市慈善團體聯合總會 人力與食物物資管理的挑戰 面對大量經濟弱勢家庭的需求,「食物銀行-倉儲轉運中心」的管理顯得格外重要。進貨時需進行分類整理、汰廢、入帳等繁瑣的工作,出貨時則需參照社工員的食物物資需求做配置建議。這些工作都需要依靠人工判斷及經驗累積。而參與的志工多為高齡人士,體力有限,而倉儲工作需耗費大量體力,志工的招募困難重重。倘若有大批食物物資進庫,在調配上會耗費空間與人力整理、盤點,並同時擔憂食物物資是否能有效的被運用及周轉。也顯示出食物銀行服務逐漸擴大規模,但人力與物資管理系統無法隨之配合。 同時食物銀行物資來自各界之捐贈,故類別多樣且效期、規格、數量也均不相同。迷你食物銀行的志工夥伴,多數也為高齡人士,但卻需執行個案服務、食物物資管理配置、物資資源開發等多重職責,有時也需向物資領用者說明並接受即期、大量特殊性的物資,如成人接受嬰兒奶粉。 「食物銀行-倉儲轉運中心」物資盤點需要皆仰賴人力 迷你食物銀行志工具多重職責 照片來源社團法人台灣食物銀行聯合會 報廢物資減少60 物資轉遞速度增加80 為精進物資管理並達到物資有效利用,並解決人力短缺等問題,在本次場域實證案導入「食物銀行倉儲物資募集AI自動預警需求判讀系統」,第一部分為建構分類模型之前置作業,建置以及蒐集場域倉儲資訊,進行AI建模訓練,將過往場域倉儲資訊收集建置成資料庫,使AI可進行預處理、分類等工作。同時視其物資種類之相依狀況作為特徵值,導入演算法中進行運算建模,再依收集之資料進行重新訓練,最終進行場域驗證並針對經常性五大類物資進行數據整理,以建立數據資料所需之訓練及測試資料集,第二部分以演算法之RNN技術建構分類模型;進一步利用強化學習建構食物銀行倉儲管理機制,使分類完善之受贈物資如白米、沖泡飲品、麵條、泡麵、罐頭等可以根據儲位指派原則自動指派儲位。 AI服務系統服務流程與說明 資料來源社團法人台灣食物銀行聯合會 在AI預判下,可優化物資轉遞速度及物資調配,有效精準配對物資捐贈並降低捐贈歷程的損耗,增加物資分配正確性,提高媒合服務率即捐贈成功率,降低錯誤物資造成人力物力浪費,即時監控食物物資的庫存,確保操作者能夠迅速回應需求,有效提供物資援助。 以AI系統的導入,加上數據智慧化建置,協助倉儲轉運中心的運作,可爭取更多時間分配捐贈物資使用。導入加速社福團體數位化服務推展,完善照顧整體社會弱勢群組之需求。 使用系統進行物資分配調度 照片來源 社團法人高雄市慈善團體聯合總會 透過本次的場域驗證後,未來可推廣至食物銀行其他服務據點導入AI系統,也可與更多非營利組織、公益團體、慈善團體等夥伴合作,擴大「食物銀行倉儲物資募集AI自動預警需求判讀系統」應用範圍如醫療用品配送,幫助更多組織更智慧化地管理和分發,減少物資的浪費,以提高社會福祉。