纪福奎
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目前的专利分析遇到了瓶颈，那些宏观的数据、图表很好看却不耐看，偏向宏观的结果对企业技术人员或者管理者来说，并没有太多帮助。因为脱离了具体目标，为了分析而分析的专利分析是不会长久的。
而问题在于，首先，企业人员其实并不知道要用专利信息来做什么，他们的需求是模糊的。这个时候，服务机构的市场人员起了作用，灌输已知的专利用途与思维，把企业的需求引导到服务机构擅长的事情上来。
于是，这就构成了死循环，服务机构的水平决定了专利分析质量的高低，但是，分析产品的满意度却不与分析质量成正比，因为企业永远是经营的角度看待问题，这与专利永远不在一个次元……
只有企业明确定义了想做的且范围适当的事，专利信息的颗粒度恰好可以提供帮忙，在这样的前提下，高的分析质量才能获得好的客户反馈。
基于这样的认识，对于所有只有数据统计的专利分析，或者只告诉你有多少专利的微信软文，我基本是不看的。为什么我说干的人多了就成了专利统计，也是这个原因。这些数据是没有灵魂的存在，它们自己也不知道为什么要存在。
所以专利分析的路，要么向左，要么向右。
总体来说，向右走是发挥专利的情报性，把专利当作获取商业情报的一种途径。因为不得不承认，专利信息可以解决一些事情，但解决不了大多事情，因而在情报信息的大家庭中，它只是个小的角色。
专利信息的情报性体现在技术信息和人的信息（申请人、发明人、受让人）上，但是要命的却是，专利信息带有滞后性。所以大多数的分析其实可能并不太需要专利数据，就算有了专利数据你也未必就能预测宏观形势好坏，也不知道没有风险的技术产品是否会在市场上大卖，也不知道该在何时买卖一只股票。
所以，要发挥专利的情报性，可能需要点武林高手“手中无剑，心中有剑”的意味。也就是说，如果忘记了分析的对象是专利，那兴许真能做出点有用的分析。
这首先就要求我们提出的既定问题不能总是往专利信息上靠，不能为了做专利分析才提出既定问题，应该是更切合实际的问题。打比方来说，比如要调查某企业的研发机构的分布情况，这可能是客户想知道的实际问题，那分析人员可以用专利信息的维度试着解释问题或者支持结论。
但是明显的，光有专利信息是不够的，同样是回答研发机构分布的问题，就需要结合更多非专利的情报信息，比如科技论文、公开报道等等，汇合这些信息一起来论述问题，这才能用多元化的信息渠道补充专利信息的各种缺陷。永远不能为了专利分析去设计问题；永远不能把专利信息当作信仰的全部；永远不能把自己限定在专利数据的深井而无法自拔，那样你永远不能站在客户的视角；永远要给出为客户提供有帮助的答案，就像谷歌说永远不作恶一样。
