圖、策略專利地圖
經過近十年的摸索與試驗，台灣各界針對傳統專利地圖（Patent Map）的修正、改良與創新已有了大幅進展，包括周延鵬律師團隊之產業化專利地圖（Industrialized Patent Map）[1]、本網站先前提過之策略性專利地圖（Strategic Patent Map）[2]與理性專利地圖（Rational Patent Map）[3]，專利地圖即將進入2.0時代，對於產業技術研發與市場布局之指引也越趨於成熟與可靠，相關精進重點值得進一步討論。
首先是情報理論的精進，包括資料（Data）、資訊（Information）與情報（Intelligence）之釐清。不論是傳統專利地圖、產業化專利地圖、策略性專利地圖或理性專利地圖，均屬於資訊層次。亦即是將外部公開之專利資料庫，或是自建之專利資料庫，根據所定義之分類架構，整理而成之圖表化專利資訊。上述專利地圖仍須看最終使用者之目的，方能將其他產業、市場與技術資訊納入，並編列成可用於決策之專利情報。包括傳統專利情報，或是加值後之產業化專利情報、策略性專利情報或理性專利情報均符合此邏輯。
其次是產業生態結構與分類的精進。在資訊的分類上，以產業結構為核心之分類模式，包括從末端產品或產業生態系統出發，解構產品與服務後之物料清單成本（Bill of Materials, BOM）分類，最易與實際決策連結。產業結構之分類模式及BOM表分類模式，亦容易與非專利或法務人員之參與者溝通，包括研發人員、研發規劃人員、市場規劃人員生產製造人員及企業之經營決策層等。
第三是動態資訊整合的精進。傳統上，專利地圖僅分析靜態資訊，包括原始專利文件上之申請者、發明人與技術特徵。專利地圖2.0強化了專利後續運用動態資訊，其核心概念可從【專利生命週期】一文中看出，包括專利的移轉資訊、授權資訊、訴訟資訊、作價投資資訊與不再維護資訊等。需要說明，專利之動態資訊對於專利地圖2.0的繪製與運作扮演關鍵角色。
第四是資訊軟體技術運用的精進。傳統上專利資訊的檢索與分析受到人為影響甚大，經驗的有無與多寡研究影響專利地圖繪製的品質。經過改良與創新後的資訊工具，已能大量使用機器學習（Machine Learning）等人工智慧（Artificial Intelligence）軟體分析工具，降低人為判斷上的落差。相信隨著技術上的演進與進步，客觀化檢索結果將能更趨於成熟。
第五是多層次決策支援的精進。在【專利地圖分類與策略性專利地圖內涵】一文中，我們曾提出巨觀國家層級、介觀產業層級、微觀單一技術領域/商品/公司層級，及奈觀單一專利層級之運用。基本上，每一層次之決策運用所需要的專利資訊與專利情報各有不同，如何從情報觀點，標準化每一層次之專利資料與資訊是後續研究重點。
最後是整體專利戰略運用上的精進。專利地圖2.0與策略性專利情報之運用除與研發決策與專利部署決策息息相關外，更應擴展到整體企業營運之戰略，包括產業戰略、市場戰略、技術戰略、生產製造戰略、專利戰略、人力資源戰略與資訊管理戰略。換言之，以策略性專利情報或專利地圖2.0為核心的無形產業戰略應緊密的與有形財產戰略結合，虛實一體，打造完整的企業永續發展戰略。其思維亦可進一步與策略地圖與平衡計分卡之財務構面（financial perspective）、顧客構面（customer perspective）、內部流程構面（internal perspective）與學習與成長構面（learning and growth perspective）結合[5]，特別是學習與成長構面之智慧資本構面。(1192字)
參考資料：
- 周延鵬、張淑貞、曾志偉、汪忠輝, 傳統專利地圖恐難指路：淺談產業化專利地圖創新, 電子時報, 2012年6月.
- 專利地圖分類與策略性專利地圖內涵, http://cdnet.stpi.org.tw/techroom/pclass/2008/pclass_08_A016.htm
- 智財競爭情報與專利風險圖, http://cdnet.stpi.org.tw/techroom/pclass/2008/pclass_08_A008.htm
- 專利生命週期, http://cdnet.stpi.narl.org.tw/techroom/analysis/2013/pat_13_A014.htm
- 策略地圖與平衡計分卡, http://cdnet.stpi.org.tw/techroom/analysis/pat_A077.htm
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