*本文由人工智能翻译。
全球知识产权影响力峰会第一天奠定了战略基调，演讲嘉宾围绕在数字化转型、地缘政治变化、可持续发展需求以及创新重点不断转移的背景下，知识产权如何创造商业价值展开深入探讨。讨论表明，要真正将知识产权带入董事会层面，仅依靠强大的专利组合并不足够，还需要更敏锐的洞察、更清晰的沟通，以及专利战略与业务成果之间更紧密的联系。点击此处阅读第一天回顾文章。
第二天则将这一讨论延伸至“创新分析学院（Innovation Analytics Academy）”，重点从“为何知识产权情报至关重要”转向“团队如何将其真正落地实践”。会议内容包括对《2026 创新动能报告》的深入解读、将 LexisNexis® PatentSight+™ 内嵌的Protégé™ 专利分析工作流程、专利精简、业务转型、面向决策的洞察，以及借助 Databricks 与人工智能扩展知识产权分析能力等议题。
第二天的讨论以深入解读《2026 创新动能报告》拉开序幕，该报告为“创新领导力”提供了不同以往的观察视角。传统的创新排名往往更偏重规模效应。由于拥有更多专利，更大的专利组合看起来往往更具优势。然而，仅凭数量并不能说明一家企业是否正在未来技术领域建立相关性、提升专利组合质量，或取得战略性竞争优势。庞大的专利组合或许代表过去的大量投入，但并不一定意味着当前创新正在加速发生。
与会者了解到，知识产权及业务领导者不应只关注“谁拥有最大的专利组合？”，而更应思考以下问题：
学院讨论中的另一个重要主题，是发明人网络在理解创新绩效中的作用。专利数据不仅能够展示企业在保护什么，还能够揭示企业内部创新是如何组织和运作的，因为创新不仅体现在专利申请中，也体现在协作结构之中。
《2026 创新动能报告》引入了发明人网络分析，通过共同发明关系识别推动专利组合实力的核心团队、连接知识集群的关键节点，以及影响创新规模化能力的组织结构模式。
LexisNexis Intellectual Property Solutions 首席顾问 Dirk Caspary 博士是《创新动能报告》的主要撰稿人，也是发明人网络分析方法的提出者。他向与会者解释道，虽然按发明人统计专利数量能够反映活跃度，但并不能说明知识如何在组织内部流动。更深入的网络分析则能够识别协作核心团队、处于不同团队交汇点的关键发明人、独立创新的孤立团队，以及正在形成的新兴技术社群。
对企业管理者而言，发明人网络分析可支持竞争情报、人才战略、组织对标、并购尽职调查以及并购后的整合工作。一个专利组合在纸面上或许看起来十分强大，但如果知识高度集中于彼此孤立的团队，其背后的组织体系可能实际上相当脆弱。相反，一个高度互联的发明人网络，则可能意味着企业拥有更具韧性的创新引擎。
第二天的议程还探讨了知识产权团队如何从标准化分析输出，迈向更具可扩展性的情报工作流程。传统专利仪表板依然具有重要价值，尤其适用于监测专利组合、比较竞争对手以及追踪既定指标。然而，一些战略性问题并不能被标准化仪表板轻易涵盖。例如：
这些问题所需要的，不仅仅是可视化展示，而是完整的分析基础设施。
与会者在本场会议中了解到，PatentSight+ Bulk Data 如何为团队提供经过整理、权属核验并以专利族为单位构建的专利数据集，同时结合 Patent Asset Index 等指标进行增强。通过基于 Databricks 技术构建的 LexisNexis Intellectual Property Solutions 数据平台，团队能够在安全且可扩展的环境中使用标准化、可直接用于分析的专利数据，对其进行直接查询、与内部数据进行整合，并连接至企业级分析工具。
从实际应用角度来看，这使知识产权团队能够超越一次性的分析工作，建立可重复执行的情报工作流程。专利申请路径、保护模式、续费决策、业务转型、发明人网络以及竞争基准等信息，都可以被纳入更广泛的决策体系之中。
该数据平台还支持与 Power BI、Tableau、Looker 等分析系统中的企业自有数据进行无缝集成，使专利情报能够更容易地连接到业务团队已经在使用的系统之中。
由 LexisNexis Intellectual Property Solutions 数据战略与质量负责人 William Mansfield 主持的“将 PatentSight+内嵌的Protégé专利分析工作流程”专题会议，反映了市场预期正在发生更广泛的转变。企业利益相关方越来越希望获得更快速的答案、更清晰的输出，以及专利信号与战略决策之间更直接的关联。
William 向与会者展示了PatentSight+内嵌的Protégé如何帮助知识产权及业务专业人士从自然语言问题出发，构建分析框架、展示推理过程，并生成可与利益相关方共享的分析结果。其价值不仅体现在效率提升上，更体现在它能够将 AI 引导式工作流程与经过整理的 PatentSight+ 数据、透明的逻辑体系以及成熟的专利组合指标相结合。
在 PatentSight+ 中，Protégé 能帮助知识产权及业务专业人士从自然语言问题出发，构建分析框架、展示推理过程，并生成可与利益相关方共享的分析结果。其价值不仅体现在效率提升上，更体现在它能够将 AI 引导式工作流程与经过整理的 PatentSight+ 数据、透明的逻辑体系以及成熟的专利组合指标相结合。
这种区别至关重要。企业高管往往希望了解：某一技术领域是否值得进一步投资、竞争对手是否正在增强实力，或某项专利组合是否能够支撑业务转型、许可战略或并购逻辑。这些并不是简单的数据检索问题，而是需要结合背景、专业判断以及可追溯性的复杂分析。
当通用型 AI 工具依赖未经验证的信息来源、缺乏透明度，或无法访问经过验证的专利数据及专利组合指标时，就可能带来风险。LexisNexis 指出，专业的专利分析必须建立在经过验证的数据、可追溯的结果以及经得起审查的输出之上，尤其是在这些洞察将用于支持高价值商业决策时更是如此。
AI 在专利情报领域最有价值的应用，并不是取代专业能力或绕过专业判断，而是加速专家分析过程、提升分析透明度，并更高效地将分析结果转化为商业行动。
在第二天的全球知识产权影响力峰会学院专题中，讨论内容从创新基准分析延伸至发明人网络，从专利精简管理扩展到业务转型，再从 AI 辅助工作流程推进到企业级分析基础设施。综合来看，这些议题共同指向了知识产权职能的一个明确发展方向：专利情报正在从“报告工具”转变为“战略工具”。仅仅了解专利组合中“拥有什么”已经远远不够。知识产权团队还必须能够解释：创新动能正在何处形成、哪些技术值得重点关注、协作网络如何塑造创新能力，以及专利数据如何支持研发、企业战略、并购、许可运营及专利组合管理等多方面决策。
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