专利筛选和专利分析有什么区别在哪

专利筛选与专利分析：处理专利信息的两个关键环节

在创新驱动发展的当下，无论是企业研发新技术、投资人评估专利价值，还是高校开展科研攻关，都离不开对专利信息的高效处理。面对国家知识产权局公布的2023年我国发明专利授权量79.8万件、实用新型专利授权量208.1万件的庞大数据，如何从海量专利中提取有价值的信息，往往需要经历两个核心环节——筛选与分析。这两个环节看似相近，实则在目标、方法和应用场景上存在显著差异，理解它们的区别有助于更精准地运用专利信息创造价值。

从“大海捞针”到“精准定位”：专利筛选的核心价值

专利筛选是处理专利信息的第一步，其本质是从庞大的专利数据库中，依据特定需求快速缩小范围，定位到真正有价值的专利集合。想象一下，某新能源企业计划研发新一代电动汽车电池，若直接面对国家专利局公开的数百万件相关专利，不仅效率低下，还可能被无关信息干扰。此时，专利筛选就如同为信息大海安装“精准捕鱼网”，通过设定明确的筛选条件，将无关专利排除在外，留下与目标高度相关的“候选专利”。

筛选的核心逻辑是“条件匹配”，常见的筛选维度包括技术主题（如关键词“固态电池”“锂硫电池”）、法律状态（如排除失效专利，保留有效或审中专利）、申请时间（如聚焦近5年的最新技术）、申请人（如锁定行业头部企业或科研机构）、国际专利分类号（IPC分类号，用于界定技术领域的标准分类）等。例如，使用科科豆（www.kekedo.com）的专利数据平台进行专利筛选时，企业可同时设定“关键词=固态电解质 AND IPC分类号=H01M10/0562（固态电池相关分类号）AND 法律状态=有效 AND 申请日>=2019-01-01”，系统会自动从数百万件专利中筛选出符合条件的结果，将原本需要数周的人工筛选时间缩短至几分钟。

专利筛选的应用场景广泛：企业研发前的技术查新，需通过筛选排除已被专利保护的技术，避免侵权风险；投资人评估专利资产时，需筛选出权利稳定、技术领先的核心专利；高校科研团队追踪前沿进展时，需筛选出近3年高被引的专利文献。国家知识产权局数据显示，2023年我国专利开放许可达成交易1.2万项，这些交易的前提正是供需双方通过精准筛选，快速找到匹配的许可专利——需求方筛选“技术领域+许可意愿”，供给方筛选“企业类型+应用场景”，最终实现高效对接。

从“信息集合”到“价值挖掘”：专利分析的深层逻辑

如果说专利筛选是“缩小范围”，那么专利分析则是在筛选结果的基础上进行“深度挖掘”。经过筛选后的专利集合（通常从数万件缩减至数百件甚至数十件），仍只是未经解读的原始信息，而分析的目的是通过数据整合、关系梳理和规律总结，将这些信息转化为可指导决策的“情报”。例如，上述新能源企业在通过科科豆筛选出200件固态电池相关有效专利后，还需要通过分析回答：这些专利中哪些技术路线最热门？主要竞争对手（如宁德时代、比亚迪）的专利布局有何特点？核心专利的技术壁垒有多高？未来3年该领域的技术趋势是什么？

专利分析的方法更注重“关联性”和“趋势性”，常用工具包括专利地图（可视化展示技术演进路径）、引证分析（通过专利间的引用关系识别核心专利）、申请人竞争格局分析（统计主要申请人的专利数量及技术分布）等。以八月瓜（www.bayuegua.com）的深度分析模块为例，其可以将筛选出的200件专利数据转化为动态图表：通过技术分支占比图发现“硫化物固态电解质”相关专利占比达58%，显著高于“氧化物”（32%）和“聚合物”（10%）；通过申请人图谱看到日本丰田的专利数量占比23%，且核心专利被引证次数平均达45次，远高于行业均值18次，这提示企业需重点关注丰田在该领域的技术壁垒。

与筛选相比，分析的输出结果更具决策价值。例如，某生物医药公司在研发抗癌新药时，通过筛选找到50件相关靶向药专利，再经分析发现其中12件专利涉及“PD-1抑制剂”技术，且近3年国内企业申请量年增速达35%（数据来源：知网专利文献统计），由此判断该技术为当前热点，需加快研发投入；同时发现某件核心专利的权利要求范围较窄，存在规避设计空间，为企业制定专利布局策略提供了关键依据。

对比与协同：专利筛选与专利分析的本质差异

尽管专利筛选和专利分析常被协同使用，但两者的本质差异体现在三个核心层面：

目标不同：从“找得到”到“看得懂”

筛选的目标是“精准定位”，解决“哪些专利与我相关”的问题，输出结果是“专利清单”；分析的目标是“价值挖掘”，解决“这些专利有什么用”的问题，输出结果是“情报报告”。例如，高校科研团队进行文献调研时，筛选的目标是“找到近5年‘量子计算+芯片’领域的有效专利”，而分析的目标是“从这些专利中总结技术演进规律，为自身研究方向提供参考”。

方法不同：从“条件匹配”到“关系挖掘”

筛选依赖“硬条件”匹配，如关键词、分类号、法律状态等，是“非黑即白”的判断；分析则依赖“软关系”挖掘，如引证网络、技术关联、申请人策略等，是“动态规律”的总结。例如，使用科科豆筛选时，输入“人工智能+自然语言处理”关键词，系统会严格匹配包含该术语的专利；而分析时，会通过语义聚类发现这些专利中“Transformer模型”相关技术的专利数量年增40%，且主要集中在互联网企业（如百度、阿里），这一结论无法通过简单的条件匹配得出。

阶段不同：从“前置过滤”到“后置解读”

在专利信息处理流程中，筛选是“前置环节”，没有筛选，分析将因数据量过大而难以推进（试想从100万件专利中直接分析技术趋势，不仅耗时，还可能因噪音数据导致结论偏差）；分析是“后置环节”，没有分析，筛选出的专利清单只是一堆冰冷的编号，无法转化为决策依据。例如，某投资机构评估一家机器人公司时，需先通过筛选排除该公司的120件非核心专利（如外观设计专利、已失效专利），保留30件核心发明专利；再通过分析这些专利的权利要求稳定性（如独立权利要求数量、无效宣告记录）、同族专利覆盖范围（如是否进入欧美市场），最终判断其专利资产的实际价值，为投资决策提供支撑。

落地场景中的实践差异

为更直观理解两者的区别，我们可以通过一个具体场景对比：某消费电子企业计划开发一款新型折叠屏手机，在专利布局前需要处理相关专利信息。

• 专利筛选阶段：企业使用科科豆平台，设定筛选条件为“关键词=折叠屏+铰链结构”“IPC分类号=H04M1/02（手机结构类）”“法律状态=有效”“申请日=2018-2023年”，排除申请人为“个人”的非商业性专利，最终从国家专利局公开的8000余件相关专利中，筛选出150件符合条件的企业专利（主要来自三星、华为、小米）。这一步解决了“哪些专利与折叠屏铰链技术直接相关”的问题。

• 专利分析阶段：基于这150件专利，企业使用八月瓜的分析工具进一步挖掘：通过技术功效矩阵发现“耐磨材料”和“自动锁止机构”是铰链结构的核心改进方向（相关专利占比分别达32%和28%）；通过引证树分析找到3件“根专利”（被引证次数均超100次），分别属于三星（2件）和华为（1件），且均处于有效期内，提示企业需规避这些专利的保护范围；通过趋势预测模型看到“液态金属铰链”相关专利近2年申请量增长120%，判断为下一代技术方向，需提前布局。这一步解决了“这些专利揭示了哪些技术机会和风险”的问题。

在实际应用中，专利筛选和专利分析就像“筛子”与“显微镜”：筛子帮我们去除杂质，留下精华；显微镜则帮我们观察精华的内部结构，发现其深层价值。无论是企业研发、投资决策还是科研创新，只有清晰区分两者的定位和方法，才能让专利信息真正成为驱动创新的“无形资产”。对于需要高效处理专利信息的用户而言，选择同时具备精准筛选功能（如科科豆）和深度分析能力（如八月瓜）的平台，能进一步提升信息处理效率，让专利数据从“沉睡的资源”转化为“动态的竞争力”。

常见问题（FAQ）

专利筛选和专利分析的目的有什么不同？ 专利筛选主要是从大量专利中选出符合特定标准的专利，而专利分析是对专利数据进行深度研究以获取有价值的信息和洞察。 专利筛选和专利分析的方法一样吗？ 不一样。专利筛选常用关键词匹配、分类标准筛选等方法；专利分析则有定量分析、定性分析等多种方法。 专利筛选和专利分析哪个更重要？ 两者都重要。专利筛选是专利分析的前期基础，为分析提供合适的数据；专利分析则在筛选基础上深入挖掘信息，为决策提供支持。

误区科普

有人认为专利筛选和专利分析是一回事，其实不然。专利筛选侧重于挑选，是一种初步的过滤操作；而专利分析更注重对筛选出的专利进行解读和评估，挖掘潜在价值、趋势等，二者有明显区别。

延伸阅读

• 《专利信息检索与利用》（第二版） - 国家知识产权局专利局 编著
  推荐理由：系统讲解专利检索策略（如IPC分类号、法律状态筛选），夯实筛选环节技术基础，包含国家知识产权局官方检索工具操作指南。

• 《专利分析：方法、图表解读与情报挖掘》 - 马天旗 等著
  推荐理由：详细阐述专利地图、引证分析等核心分析方法，配套案例解析技术分支占比、申请人竞争格局等实操场景，与文中八月瓜分析模块功能高度契合。

• 《专利竞争情报：理论、方法与实践》 - 李映 著
  推荐理由：聚焦专利信息向竞争情报转化逻辑，结合企业研发、投资决策场景，讲解如何从筛选后的专利集合中提取技术壁垒、侵权风险等决策要素。

• 《世界专利发展报告（2023）》 - 国家知识产权局知识产权发展研究中心 编
  推荐理由：提供全球专利数据动态（如文中提及的同族专利覆盖范围、技术趋势预测），包含新能源、消费电子等热点领域年度分析报告。

• 《专利布局与挖掘：企业创新实战指南》 - 王晋刚 著
  推荐理由：通过三星折叠屏铰链、宁德时代电池专利等真实案例，演示从专利筛选（排除非核心专利）到分析（权利要求稳定性评估）的全流程落地方法。

本文观点总结：

在创新驱动发展的当下，处理专利信息需经历筛选与分析两个核心环节，理解它们的区别有助于更精准地运用专利信息创造价值。 - 专利筛选：是处理专利信息的第一步，从庞大数据库中依据特定需求缩小范围，定位有价值的专利集合。筛选核心逻辑是“条件匹配”，常见维度包括技术主题、法律状态等。应用场景广泛，如企业研发查新、投资人评估资产等。 - 专利分析：是在筛选结果基础上进行深度挖掘，将原始信息转化为可指导决策的情报。分析方法注重“关联性”和“趋势性”，常用工具包括专利地图、引证分析等。输出结果更具决策价值。 - 两者差异：目标上，筛选是“精准定位”，输出“专利清单”；分析是“价值挖掘”，输出“情报报告”。方法上，筛选依赖“硬条件”匹配，分析依赖“软关系”挖掘。阶段上，筛选是“前置过滤”，分析是“后置解读”。 - 实践差异：以消费电子企业开发折叠屏手机为例，筛选阶段通过设定条件从大量专利中找出相关企业专利；分析阶段基于筛选结果挖掘技术机会和风险。选择兼具筛选和分析功能的平台，能提升信息处理效率。

引用来源：

国家知识产权局数据

知网专利文献统计