發佈日期:2015-11-26

5G重要潛力專利預測方法與指標建構

作者:許家豪

專利資訊技術潛力指標倒序推演法Technology Potential IndexBackcasting

文章圖片所有權:https://goo.gl/bb6pzH,Created by Intel Free Press

從2010年4G LTE陸續推出,也加速通訊技術演化發展,全球科技廠商積極投入技術研發的行列,誓師揮軍圈地搶攻核心技術,避免被動等待競爭者上門索求權利金。因此,國內廠商應儘快投入B4G技術研發之列,才能從4G技術延伸布局5G新領域。本研究主要是針對未來5G相關技術進行專利文件的選讀。此次篩選乃利用倒序推演法(Backcasting) ,先建構未來5G的理想情境,進而從專利篩選中,篩選出與未來5G的理想情境相關的專利技術。倒續推演較適合用來解決長時間的問題,透過先想像一個理想的未來,之後再接著問如何達到這些未來。由於較不會受限於當前的技術,避免把目前的困境投射到未來,故比依靠現況推估的正向推演更為有效率。因此,本研究將藉由此模型的推演結果,篩選出5G重要潛力專利以供讀者一窺5G相關技術概貌。

為建構未來5G應用環境與技術,本研究收集相關技術報告、白皮書規劃以及標準技術文件等(如下圖一),再藉由參考專家意見或是利用文字探勘方式在此眾多的資訊中,篩選與歸納出5G技術趨勢。此研究目前是藉由參考專家意見方式勾勒出未來十四項5G重點技術趨勢(圖二)。透過每個技術的關鍵字群組進行專利篩選與收集,本研究萃取出1204個專利家族做為所謂「未來情境」之標的物。

圖一 5G潛力技術預測參考資訊來源示意圖

圖二 未來5G相關技術情境建構

圖三為重要5G潛力專利篩選之過程示意圖。在篩選方式中,為減少人為干涉因素,本研究建置技術潛力指標(Technology Potential Index, TPI),利用將1204專利家族分群組之方式,計算出其指標相關數值,最後將各群組內加以排序以做為本研究回推1,204篇專利來尋找相關技術的準則。

圖三 從推估模型結果篩選評估重要潛力專利

圖四 從5G概念專利搜尋重要潛力專利

詳細篩選流程如圖四所示。透過未來5G相關技術情境建構,萃取出1的對象母體1204概念專利家族;利用其書目資訊與屬性,我們將其區分為2中所示之三種分群法:Trends(即分不同技術: Small Cells, D2D, SON, etc.)、CPC、與該專利權人Company。接下來則是3建構與定義所謂的技術潛力指標(以下會對各指標定義進行詳細說明),如:專利篇數、SEP主導地位、與技術複雜度等;藉由各指標在各群組中計算其標準化參數(即得Y值)並依照Y值大小排列順序(示意圖如圖五),再利用4的篩選式(一)將1204篇專利篩選為5中的潛力專利清單。

為了再進一步精確的推估出重要潛力專利,本研究又進行6中的篩選式(二)進行萃取。透過台灣本身的發展能耐(學界研究亮點與產業能量)的領域界定,如以學術亮點來看。以同樣的檢索式在Web of Sicence 進行全球論文檢索,圖六 顯示此檢索結果並比較台灣與全球趨勢。台灣較高於全球的技術包括了mmW、Relay、D2D以及handover等;至於台灣的產業能量,檢視近年來台灣業界的5G專利佈局雖僅有25篇(14個家族),然就領域別來看,主要集中在D2D、Relay、以及MIMO中。透過與SEP較為相關的領域,如:Small cell、MIMO、Relay、與SON等交集,本研究將126篇中的專利再篩選成領域為Handover、MIMO、Relay、Small cell、與SON等27篇重要潛力專利供專家進行最後的評選。

圖五 利用指標計算可為各群組分類依據例子

圖六 台灣及全球於5G論文技術分布

如前面所提每一群組內(Trends、CPC、Company)將會計算Y值,再根據其值選出各群組內的前三名並依其選出相對專利。接下來將介紹計算Y值所用的每一指標與其定義。

本研究之整體推估計算式如下:

推估法: Y=C1 *Ypc+C2*Ygr+C3*Ydo+C4*Yrc+C5*Ybc+C6*Ymc+C7*Ysp

表 一 使用變數名稱

TPI Index變數代碼YpcYgrYdoYrc
變數名稱Patent countsAve.
growth rate
DominanceResearch
capacity
權重參數C1C2C3C4

TPI Index變數代碼YbcYmcYspYbc
變數名稱Broadness/ComplexityMarket coverageSEP possibilityBroadness/
Complexity
權重參數C5C6C7C5

各技術潛力指標概述說明如下:

一、 Patent counts (pc)

(1) 計算各群組下之專利篇數,再將各數值標準化使其可以與其他指標進行計算。

計算公式 : Ypc = ∑ni=1Xi ;其中 i =該群組下之專利排序號,X 為個別專利,n為該群體總數

二、 Average growth rate (gr)

(1) 計算各群組織逐年專利成長率,求得年均成長率後,再將其標準化。

計算公式 :Ygr={∑ni=1(Xi-Xi-1)/Xi-1 }/n; 其中

Xi=當年度該群組之專利篇數,n為該群體總數

三、 Dominance (do)

(1) 探討各群組下之專利權人為SEP主導廠商之情形。

(2) 計算各群組下個別專利權人所占比例,再與SEP中各主導公司所占比例相乘,加總求得各群組之總Dominance值後再將數值標準化。

計算公式:Ydo=∑ni=1(Xi/(X1+X2+⋯+Xn) ) *Pi ;其中 Xi=i專利權人在該群組下所擁有之專利數量, Pi =SEP中該專利權人所占專利比例,n為該群體總數

四、 Broadness/Complexity (bc)

(1) 計算各篇專利之技術涵蓋程度。

(2) 以各篇專利CPC 1階分類至4階分類之涵蓋數進行權重的配置(1階:100%;2階:75%;3階:50%;4階:25%)與加總。

計算公式: Ybc=∑ni=1(X1i *100% +X2i*75%*1/X1i + X3i*50%*1/X2i *1/X1i +X4i*25%*1/X3i *1/X2i *1/X1i ) ; where X1i~X4i為第i篇專利在CPC1階~CPC4階之數量,n為該群體總數

(3) 範例單篇專利在1階分類有1種,2階分類有2種,3階有4種,4階有5種,則其Broadness計算式為:

(1*100%)+(2*75%)*(1/1)+(4*50%)*(1/2)*(1/1) +(5*25%)*(1/4)*(1/2)*(1/1) = 3.66

五、 Research Capacity (rc)

(1) 利用前述13組5G技術領域關鍵字,進行論文發表數的各領域統計。

(2) 再利用引用次數來描述一論文的學術影響。依各論文所屬領域及年份找出國際同一領域、年份以及引用區間之全球平均,再進行比較該指標以1為基準,大於1則表示一國於某一領域的被引用情形高於全球平均,小於1則表示該國該領域的被引用情形尚未達全球平均。

(3) 範例某技術領域之論文平均引用次數為200次,全球5G技術領域之論文平均引用次數為300次,則該領域的Research capacity值為:200/300= 0.68

六、 SEP possibility (sp)

(1) 計算各專利成為未來標準的潛力預測。

(2) 先以各篇專利之全文進行標準組織之文字比對(i.e. 3GPP,有/無);再參考專利資訊之NPR欄位進行標準組織技術報告的比例計算;最後則計算專利資訊之cited欄位,將專利號碼比對至SEP資料庫進行比例計算。再將上述3項分數加權相加可得。

(3)計算公式:Ysp=∑ni=1(X1i *50% +X2i*30% + X3i*20%) ; where X1i表第i篇專利有無標準組織文字(1/0),X2i表該篇專利

(4)引用標準組織技術報告比例,X3i 表該篇專利引用sep之比例單篇專利在內文部分提及針對3GPP某技術進行改良、NPR中引用相關技 術報告比例為2/5、cited欄位中引用相關SEP專利比例為2/7,則該篇專利之SEP possibility 值為:1*50%+(2/5)*30%+(2/7)*20% =0.68

七、 Market Coverage (mc)

(1) 計算各篇專利之專利佈局廣度。

(2) 以各篇專利之專利家族國別數進行統計。

專利號碼Broadness/ComplexityMarket coverageSEP possibility
EP1031243A13.375835%
EP1050174A23.916666667315%
EP1092333B12.5836%
EP1174799A12.5260%
EP1187023B13.125578%
EP1275205B13.25625%
EP1325654A22.5431%
EP1331791B13.2545%
EP1408692A13.4875710%
EP1474752B13.09375865%
EP1481440A23550%
EP1504569A13.125541%
EP1527633B13632%
EP1556980B13.75136%
EP1565017A32.541%

計算公式 : Ymc = ∑ni=1Xi ; 其中X i =該群組下之第i篇專利之家族國別數總和

部份指標(bc、sp、與mc)可視為各篇專利之基本資料之一,當計算預測模型某集群之分數時,可加總平均後再進行標準化,使其得以與其他群體指標進行加總計算,進而推估該集群下各分類之預測分數。

如上文所提,本研究收集技術報告、白皮書、論文期刊內所提及的技術共分為14群組,經過模型驗證在此些技術中選取重要潛力專利。大致分為極密集網路,大規模陣列天線與毫米波通訊技術三個共識趨勢,台灣專利權人在此中,工研院專利技術主要是有關小型基地台,裝置與裝置通訊、自我組織網路與大型陣列天線。聯發科專利技術主要包括自我組織網路與交遞技術。台灣專利權人的專利技術大致與此三個共識趨勢相符。然而無線通訊產產業是高度動態的環境,策略上必須更明確與其靈活性,資源投入以及重點技術發展應避免各自為政以致分散其發展的力度。最重要的如何選擇研發議題是台灣最為根本的問題,推衍各國產官學研發展5G行動通訊標準的競合狀況,掌握外部資源、機會與威脅;持續蒐集5G行動通訊技術之新產品技術發表、投資併購等動態資訊,才得以隨時調整研發及智財布局的方向,進而謀求產業發展的契機。

參考文獻

  1. http://www.thenaturalstep.org/sustainability/backcasting/
  2. MIC, “從未來生活應用情境眺望5G終端通訊技術.” MIC Advisory & Intelligence Service Program, Jan-2014.