Identifying Patent Risks in Technological Competition: A Patent Analysis of Artificial Intelligence Industry
Notice bibliographique
Résumé
Identifying patent risks is a crucial way to assist technological innovation actor especially latecomers to confront with technological competition. The patent documents contained enormous and rich technical information to indicate patent risks and gain competitive advantage for both public and private sector entities in their marketplace. In this paper, we consider patent documents as objective data source and search them from INNOGRAPHY, a professional business database of intellectual property. The patent risks in technological competition were explored from the perspective of overseas patent layout, competition position of top assignees and top assignees holding high-strength patent based on patent analysis. The effectiveness of the approach is verified with the case study on artificial intelligence industry. The results showed that the U.K, Canada, Germany, the U.S. and Japan attached great importance to overseas patent layout. Regarding to the competition position of top assignees, assignees from the U.S., Japan, China and Korea were major competitors in artificial intelligence industry. The U.S. was the leader of artificial intelligence industry, holding 252 high strength patents. Although China had an obvious advantage over the number of patents compared to the U.S., Japan and other countries or regions in the field of artificial intelligence industry, China should be focused on expanding overseas patent layout and enhancing its competition position and high strength patents. This paper offers valuable contribution to the understanding of patent risks in technological competition in the artificial intelligence industry, and can be applied to various other technology industries and served as a starting point for developing more general models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».