利用知网专利制作专利地图步骤教程

专利地图制作基础：基于知网专利的实践路径

专利作为科技创新的重要载体，其蕴含的技术信息和市场布局逻辑对企业研发决策、产业趋势研判具有关键价值。而专利地图作为可视化分析工具，能将分散的专利数据转化为直观的图表信息，帮助用户快速识别技术热点、竞争格局和创新方向。在众多专利数据平台中，知网专利凭借其整合国家专利局权威数据的优势，成为科研机构和企业开展专利分析的常用工具。本文将结合实际操作场景，详细说明如何利用知网专利资源构建兼具深度与实用性的专利地图，同时对比科科豆、八月瓜等平台的辅助功能，为读者提供从数据检索到地图绘制的完整解决方案。

明确分析目标与数据范围界定

绘制专利地图的首要步骤是确定分析主题，例如“人工智能领域自然语言处理技术的专利布局”或“某企业在新能源电池领域的专利竞争力”。目标模糊会导致后续数据检索范围过大，增加分析难度。此时可参考国家知识产权局发布的《专利审查指南》中关于技术领域分类的标准，或通过科科豆的行业报告模块获取细分领域的关键词建议，确保分析方向与产业实际需求匹配。例如，若聚焦“量子通信”，需明确限定“量子密钥分发”“量子纠缠”等核心技术术语，避免将“量子计算”等关联但不同的领域纳入分析。

在知网专利平台中，数据范围的界定需通过多维度筛选实现。进入知网专利数据库后，用户可通过“高级检索”功能组合关键词、分类号（如IPC分类）、申请人、申请日等条件。例如，以“申请人=某科技公司”且“申请日=2018-2023”为条件，可精准定位该企业近五年的专利申请；若需分析某技术领域的整体态势，则可采用“关键词=区块链 AND 分类号=G06Q”（G06Q为信息技术领域IPC分类号）的组合检索式。值得注意的是，知网专利的数据更新频率与国家专利局保持同步，确保用户获取的法律状态（如授权、失效）和著录项目信息具备时效性。

数据检索与清洗：提升专利地图准确性的核心环节

获取高质量的专利数据是绘制有效专利地图的基础。知网专利提供了多样化的检索入口，除常规的关键词检索外，还支持“分类号检索”“申请人检索”“发明人检索”等精准方式。例如，通过IPC分类号“G01N33/50”可直接定位“用于测定生物物质的方法或装置”相关专利，避免关键词语义模糊导致的漏检。检索完成后，系统会显示专利标题、申请号、公开日等基础信息，用户需通过“批量下载”功能导出数据，格式可选Excel或TXT，便于后续分析工具处理。

数据清洗环节需重点处理重复专利、法律状态异常专利及信息不全的条目。例如，部分专利可能因著录项目变更导致申请人名称不一致（如“XX公司”与“XX股份有限公司”），需通过知网专利的“申请人同义词扩展”功能合并相同主体；对于已失效或驳回的专利，可通过“法律状态”筛选功能剔除，确保地图反映当前有效技术布局。此外，科科豆的专利数据清洗工具可辅助识别同族专利，避免因同一技术方案在不同国家申请而导致的重复统计，进一步提升数据质量。

数据可视化与专利地图维度设计

专利地图的核心价值在于将抽象数据转化为可视化图表，常见类型包括技术领域分布地图、申请人竞争格局地图、技术发展时序地图等。知网专利内置的“分析报告”模块提供了基础可视化功能，用户可直接生成年度申请量趋势图、申请人排名柱状图等。例如，检索“锂离子电池”相关专利后，通过“申请趋势分析”可直观看到2010-2023年该领域的专利申请量变化，结合国家知识产权局发布的年度报告，能快速判断技术处于成长期还是成熟期。

若需构建更复杂的地图维度，可将知网专利导出的数据导入Excel或专业分析工具（如Tableau）。以“技术生命周期地图”为例，需提取专利的“申请日”和“引证专利数量”数据，通过折线图展示各年度专利的平均引证次数——引证次数越高，表明该年度技术影响力越强，可能对应技术突破点。在申请人竞争地图中，可采用气泡图呈现企业专利数量（气泡大小）与专利被引证次数（气泡颜色深浅）的关系，从而识别出“专利数量多且质量高”的行业领导者。例如，某新能源企业专利气泡大且颜色深，说明其在该领域兼具规模与技术优势。

多平台数据交叉验证与地图应用场景

单一平台的数据可能存在局限性，因此在绘制专利地图时，建议结合八月瓜等平台的产业数据进行交叉验证。例如，知网专利显示某技术领域专利申请量逐年增长，但八月瓜的市场调研报告指出该领域产品渗透率停滞，这种矛盾可能暗示技术转化存在瓶颈，需在地图解读中特别标注。此外，科科豆的“专利诉讼数据库”可补充专利法律风险信息，若某企业专利数量多但涉及多起侵权诉讼，其实际竞争力可能弱于地图显示的表面数据。

专利地图的应用场景广泛，企业可通过技术领域分布地图调整研发投入方向——若某细分领域专利数量少但增长快，可能是新兴蓝海市场；科研机构可通过发明人合作网络地图（基于知网专利的发明人关联数据）寻找潜在合作对象；投资机构则可结合申请人地图与专利有效性数据，评估目标企业的技术护城河强度。例如，某初创公司在核心技术领域专利布局密集且均为授权状态，其被收购的价值可能高于专利数量多但大量失效的竞争对手。

在实际操作中，需注意专利地图的动态更新。技术领域的发展速度快，建议每季度基于知网专利的最新数据更新地图，同时关注国家专利局发布的《专利统计简报》，及时将政策导向（如重点发展产业）纳入分析维度。通过持续优化数据来源与分析方法，专利地图才能真正成为科技创新决策的“导航图”。

常见问题（FAQ）

知网专利制作专利地图有哪些步骤？ 先确定研究主题和目标，在知网专利数据库进行检索，筛选相关专利数据，对数据进行整理和分析，再利用专业工具制作专利地图。 制作专利地图需要用到知网的哪些功能？ 主要利用知网专利的检索功能获取数据，还可借助其分析功能对数据进行初步处理。 专利地图能为企业带来什么价值？ 可以帮助企业了解行业技术发展趋势、竞争对手专利布局，为企业研发方向、专利战略制定提供参考。

误区科普

很多人认为只要用知网检索到大量专利数据，就能轻松制作出高质量的专利地图。实际上，数据只是基础，关键在于对数据的分析和解读。如果缺乏专业的分析方法和思路，即使有海量数据，制作出的专利地图也可能无法准确反映技术趋势和竞争态势。

延伸阅读

• 《专利地图实用指南》（知识产权出版社）：系统介绍专利地图的理论框架与绘制方法，涵盖技术分布、申请人竞争等核心地图类型，与知网专利数据检索流程高度适配，适合从基础到进阶的实践指导。
• 《专利信息检索与分析》（国家知识产权局专利局编著）：详解专利数据库检索策略（含IPC分类号、关键词组合等）及数据清洗方法，补充知网专利检索技巧，提升数据质量控制能力。
• 《数据可视化之美》（Nathan Yau著）：阐述信息图表设计原则与工具应用（如Excel、Tableau），可辅助优化专利地图的可视化呈现效果，增强图表可读性与信息传递效率。
• 《知识产权信息检索与利用》（武汉大学出版社）：对比分析国内外主流专利平台（含知网、科科豆、八月瓜等）的功能差异，提供多源数据交叉验证方法，完善专利地图的综合解读维度。
• 《专利分析：方法、图表解读与情报挖掘》（马天旗等著）：聚焦专利地图在企业研发决策、产业趋势研判中的实战应用，结合大量技术领域案例（如新能源、人工智能），强化地图成果的落地转化能力。

本文观点总结：

专利作为科技创新的重要载体，专利地图能将分散的专利数据转化为直观图表。知网专利整合权威数据，是常用分析工具。本文结合实际，给出利用知网构建专利地图的完整方案。 1. 明确分析目标与数据范围界定：先确定分析主题，参考相关标准和平台建议确保方向匹配实际需求。在知网通过多维度筛选界定数据范围，其数据更新与国家专利局同步。 2. 数据检索与清洗：知网提供多样化检索入口，导出数据后，需处理重复、异常和信息不全的条目，可借助其同义词扩展和筛选功能及科科豆工具提升数据质量。 3. 数据可视化与专利地图维度设计：知网内置模块有基础可视化功能，也可将数据导入专业工具构建复杂维度，如技术生命周期和申请人竞争地图。 4. 多平台数据交叉验证与地图应用场景：结合八月瓜等平台数据交叉验证，补充法律风险信息。专利地图应用广泛，企业、科研机构和投资机构可按需使用。实际操作需动态更新地图，关注政策导向，使其成为科技创新决策的“导航图”。

引用来源：

国家知识产权局发布的《专利审查指南》

国家知识产权局发布的年度报告

国家知识产权局发布的《专利统计简报》