專利暨投資併購大數據用途無窮無盡

過往受囿於數據的固有本質、政府開放、運用領域、技術層次、使用者能力、甚至數據及其內容品質等因素,致使產官學研界難以挖掘專利及投資併購數據所隱藏的價值,而且也不易廣泛延伸運用,據以產生更有利、更有效的用途與價值。

然而,隨者美歐日等國開放專利數據、企業經營專利或投資併購數據、資通訊網絡便利及價格低、大數據技術更迭演進、商業模式創新以及數據生態系發展,加速推進專利及投資併購大數據發展,探索人類腦礦數據的用途與價值,專利及投資併購數據用途可預期無窮無盡。例如,Innography、InQuartik的Patentcloud運用語意、自然語言、圖形分析以及機器、深度學習技術發展專利數據的檢索分析,同時也發展符合直覺、智能、即時互動及易於詮釋的使用者介面,及其各類易讀易懂易用的儀表板(dashboard),還有從事專利暨投資併購大數據科學家的ScienBiziP、Wispro創新數據用途,益加速該等腦礦協助人類做出精準、有用及有利的決策。惟,專利數據及其運用還需解決其黑暗面問題,投資併購數據也需突破財會觀點疆界。

專利及投資併購大數據運用範圍極為廣泛,而對於台灣產業面臨的創新、創業、轉型、升級以及專利瓶頸等層面,應可發揮相當輔助動能,使產官學研做出有用有利的各類決策,並將資源用於有較大正面影響的領域,進而可改善過去科學依憑不足的決策慣性,減免資金時間損失,避免錯失良機,筆者介紹如何綜合專利及投資併購數據來支持如下各項決策:

1.科技政策:將具體描繪全球新興科技的脈絡與趨勢,並驅動產官學研界精準配置研發預算,從事基礎及運用研究,蓄積下一輪產業發展的動能,發展產業所需的新技術,例如材料、生物、通訊、光學、影像、人工智慧、萬物聯網等。

2.產業政策:將具體描繪全球新興產業將改變或創新諸多產業鏈、價值鏈、研發鏈、投資鏈、併購鏈、供應鏈,例如LIDAR及ADAS於自駕車、AI於軟硬體及其智能運用、BIO於醫藥及醫療、Micro LED或OLED於顯示及照明、無人機械於農業及倉儲物流、Block Chain於金融科技等。

3.創新創業:將協助精準選題、有效執行及連結國際投資鏈、併購鏈、產業鏈、供應鏈等,同時也避免較高風險與失敗,例如Security及cryptography於網路支付、Big Data於各產業的運用及發展、Sensor於醫療器材及機器人與物聯網、Value Proposition於演算法及商業模式等。

4.投資併購:將具體描繪全球技術、產品及專利資產的競合,驅動產業間的投資併購,據以形塑市場競爭優勢,例如鴻海投資Lytro的光場相機以及投資Sharp而取得顯示及5G通訊標準、Qualcomm併購NXP藉以取得非通訊領域的產品、客戶及專利技術。

5.技術趨勢:將具體描繪全球技術、產品及專利資產的發展路徑及趨勢,用以提前精準規劃將來市場所需的產品技術,進而有效投放資源並享有較高市占率、毛利率及投資報酬率,例如5G、FVC、VR/AR、IGZO、無人機。

6.人才部署:將具體描繪全球技術、產品及專利資產的發明人、設計人及權利人,據以全球用才,尤其研發設計,藉此改變ROC模式(Research Only for Copy)或ROI模式(Research Only for Imitation),畢竟台灣創新研發底蘊是不足的。

7.專利佈局:將具體描繪全球專利資產的技術及其脈絡與分佈,產學研界將精準佈局優質與優勢專利,形成高價值專利組合,進而持續運營高市占率、高毛利率的產品,同時也可以運營專利全球貨幣化業務,獲取權利金、技轉金、價金、股票及其資本利得,或進行有利交互授權,而且還可掌握全球專利風險並擬定對策,亦即,台灣產業可藉由該等大數據,從「被告、付錢了事但沒消災」的專利宿命,翻轉到「告人、收錢、消災」的境域。

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