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耿德強：知識產權大數據正喚醒專利助力其向產業端轉化

來源：新浪財經

諸多資本市場案例表明，知識產權這一小眾化領域正在逐步走向大眾視野，來自一線監管機構也在著力加碼企業科研實力的研究和實踐。

以深交所為例，今年8月便曾公布了一份有關科技大數據系統的招標文件。記者近期從業內了解到，最終由中汽知識產權投資運營中心（北京）有限公司（以下簡稱“六棱鏡”）摘得該標。

于資本市場而言，這家公司雖然稍顯陌生，但是卻已先后護航多家擬IPO企業成功上市，其中更包括多家科創板上市公司。

另據公開資料，六棱鏡是全國第一家國家級產業知識產權運營平臺的建設運營方，其獨立開發的Sixlens大數據平臺囊括企業、產業、工程師、專利和投融資事件等方面數據，更建立起一套獨有的科研實力評價體系。

“技術和產業的對接，必須要有資本的加持。但是，資本市場不了解專利市場，難以科學評判某項技術的價值，看不懂、找不到、不敢投的情況十分普遍，這導致技術向產業端轉化效率很低。”六棱鏡創始人CEO耿德強指出。

知識產權運營機構，則可以打通上述技術端與產業端的“血栓”，通過價值項目發現、企業科研實力評價，促進技術要素與資本要素融合發展。

需要指出的是，六棱鏡是近年來區別于傳統專利技術信息檢索數據庫產品，聚焦技術投資孵化、科技招商、人才引進、科技金融等知識產權運營領域差異化發展的突破性創新產品，開創了知識產權金融科技大數據這個全新賽道，引領著智慧芽、合享新創等傳統專利數據庫產品升級發展這類平臺的出現，將幫助資本端完成從“看不懂”，到“洞穿”企業技術的轉變，在將技術、資本和產業形成緊密聯系的同時，明顯加速國內專利技術加速向產業端轉化，利在千秋。

沉睡的專利

技術需要變現，否則只能沉睡。雖然始終沒有確切的統計數字，但是國內專利技術極低的轉化率已是不爭事實。

以高校專利為例，中國人民大學知識產權管理辦公室主任沈健推算的結果顯示，美國大學科技成果轉化率為50%左右，中國這一數字僅為6%。

另有相關數據顯示，我國科技成果的轉化率僅有10%，比美國80%轉化率低70個百分點，差距巨大。

與之形成鮮明對比的是，我國科技人員超過3000萬人，有從事科技研發的人員106萬人，分別占到世界的的第一位和第二位。同時，國內近幾年研發投入更是保持高速增長，研發投入占GDP比例已與中等發達國家投入基本相當。

然而，就是投入如此大量人力、財力，換回來的科研成果卻有90%未能“變現”，大量專利成果未能真正轉化成生產力。

背后原因是多方面的，既有國內高校重數量、輕質量，也有重申請、輕實施的因素。更重要的是，樹立在技術與產業之間的一堵墻，將專利的權利主體、技術主體與產業鏈分隔開來，技術、產業和資本三者之間存在嚴重的結構洞。

這導致企業找不到合適的技術、技術持有人找不到合適的資方、投資人找不到合適的項目，專利技術相應難以轉化成實際生產力。

比如PE機構，整體更傾向于投資消費領域企業，投向技術型企業則要顯得謹慎許多，核心原因就是看不懂，也看不穿，難以形成對被投企業技術的科學評判，如何敢于拿出真金白銀來入股？

缺少了資本的加持，又進一步減緩了國內創新性企業的成長速度，專利成果轉化市場陷入惡性循環。

對此國家相關部門早有應對，并出臺了多項政策進行引導。

2016年5月9日，國務院辦公廳《國務院辦公廳關于印發促進科技成果轉移轉化行動方案的通知》指出，圍繞傳統產業轉型升級、新興產業培育發展需求，鼓勵各類機構運用云計算、大數據等新一代信息技術，積極開展科技成果信息增值服務，提供符合用戶需求的精準科技成果信息。

2020年3月30日，國務院印發《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》明確，促進技術要素與資本要素融合發展。積極探索通過天使投資、創業投資、知識產權證券化、科技保險等方式推動科技成果資本化。

此外，鼓勵商業銀行采用知識產權質押、預期收益質押等融資方式，為促進技術轉移轉化提供更多金融產品服務。

上述兩項通知分別從信息、應用兩方面著手，為國內技術成果更好、更快地向產業端應用作出指引。

然而，專利技術走向產業應用，仍然需要引入市場化手段進行推動，通過信息、資金、人才的高效流動和合理配置，方能起到事半功倍的作用，其轉化速度也會遠高于單純依靠政策扶持。

“橋梁”

如何運用市場化手段？怎么才能從資本端借力？通過何種方式，才能架起創新供給側、資本賦能方和產業需求端三方的橋梁？

核心，在于解決信息不對稱，第一步就是要解決資本看不懂、看不穿的專利技術的問題。也正是在這一市場需求下，知識產權運營機構應運而生。

以六棱鏡為例，該公司是由國家知識產權局批復建設的第一個國家級產業類知識產權運營中心，其推出的Sixlens大數據平臺定位于“商業情報調查工具”。

這類產品，通過將專利“語言”降維，消除了投資機構與專利之間的鴻溝，讓投資人看得懂、看得透專利技術及其背后的故事，從而幫助投資機構第一時間發現優質技術類創業項目。

汽車后視鏡，百年未變，視野盲區百年存在……

電子后視鏡，借助攝像頭的調節則可以有效解決視野盲區的問題，目前包括雷克薩斯ES、奧迪e-tron等豪華車型已率先試水該技術。

由六棱鏡挖掘的上海豫興電子，同樣是聲名不顯，但是在國內電子后視鏡領域卻是技術王者級的存在。

該公司自主研發的“雙曲率電子后視鏡”，可以有效解決不同視頻流產生暈眩、右側顯示屏距離駕駛員過遠不易觀察等問題，可根據不同車型、不同行業制定專屬解決方案，如今公司已成為國內唯一的全景電子后視鏡技術系統化方案提供商。

“按照全部取代傳統后視鏡測算，國內電子后視鏡商用車和乘用車前裝市場接近千億元規模，從電子后視鏡配套起步到規模應用需要五年以上時間。”豫興電子總經理付紅強曾表示。

解決投資機構看不懂的問題只是第一步，知識產權金融科技大數據平臺的出現，還為“外行”精準發現好的科技項目，科學評判企業科技含金量以及防控專利背后潛在的關聯風險提供了參考。

最直接有效的辦法，就是對其硬科技的量化評級。

在這方面，六棱鏡分別借鑒了上交所科創板企業上市推薦指引和MSCI指數等國際主流評級機構做法，以企業專利數據為核心，綜合應用企業創新全要素數據，通過16個維度60個定量指標的評判，建立起了一整套的企業硬科技評價指標體系。

SIXLENS數據平臺顯示，目前獲得AAA最高評級的企業，包括華為、格力電器(67.300, 0.61, 0.91%)、歌爾股份(40.530, 0.57, 1.43%)、中聯重科(7.620, -0.12, -1.55%)等多家行業龍頭企業，其中華為、格力電器兩家公司擁有專利數量均超過6萬件。

由于這套系統基于企業專利數據，覆蓋范圍足夠大，所以對于初創型企業同樣適用，僅以深圳市一地為例，該平臺覆蓋企業數量便多達213.6萬家。

需要指出的是，專利僅是底層數據，在嫁接工商信息、工程師資料、投資并購數據、科技文獻和標準統計后，產權運營機構還衍生出了商業網絡、人才、技術實力、資本、競爭對手與風險信號等一系列圖譜關系。

實際運用上，可以幫助投資機構一眼洞穿擬投企業專利價值、知識產權是否存在瑕疵，以及核心技術人員是否在職等一系列風險點。

“賽道”初現

定位于知識產權金融大數據科技的機構，并不僅有六棱鏡一家，近年來市場上還涌現出了本應科技、中譯語通等一批新興數據公司。

也正是這類機構的集中出現，國內知識產權行業運營的“賽道”才得以逐步形成。

實際上，這類機構并無太多神秘之處，其本質就如同東方財富(25.050, -0.26, -1.03%)側重證券市場，天眼查聚焦企業工商信息一般，歸根到底無非是不同細分領域的專業工具而已。

只是，由于引入企業科技實力評級的功能，這類數據產品又兼具了一定類似于債券評級機構的屬性，并衍生出了圍繞企業專利權全鏈條服務的功能。

相較之下，六棱鏡更為專注于對專利數據的深度挖掘，延伸出的專利數據的深度關聯與挖掘等功能是其他兩個平臺所不具備的。

需要指出的是，幾家公司產品側重點的不同也是受到其團隊屬性所致。

六棱鏡創始人為耿德強，原國家知識產權局專利管理司綜合處副處長，曾參與國家知識產權運營平臺體系建設、知識產權大保護體系建設等頂層設計，目前負責國家知識產權大數據產業應用研究基地、中國汽車產業知識產權投資運營中心及物聯網產業知識產權投資運營中心的市場化運營建設。

此外，該公司主要團隊亦多具備國家知識產權局背景，很多員工原本就是專利審查員出身。

正因于此，六棱鏡偏向于圍繞自研知識產權金融科技大數據產品打造覆蓋全國的產業知識產權運營生態體系，本應科技則偏向技術預見，走的小而專的路徑，而中譯語通大股東為中國對外翻譯有限公司，公司機器翻譯、金融量化產品已發展較為成熟，優勢集中在金融數據領域。

伴隨著上述機構的涌現和相關產品的不斷迭代，國內知識產權金融科技大數據這一原本小眾的賽道已經逐步成型，這對推進國內科技成果與知識產權產業化和資本化將起到明顯的帶動作用。

至于，未來上述機構在市場搏殺過程中，知識產權金融科技大數據賽道最終會演變業務高度集中的寡頭格局，還是憑借各自優勢多點開花的狀態，仍需時間來驗證。

標簽：銅川北海甘孜衡陽南充柳州湘潭寧波

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耿德強：知識產權大數據正喚醒專利 助力其向產業端轉化

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