Artificial Intelligence In Patent And Market Intelligence: A New Paradigm For Technology Scouting
作者: Manish Verma, Vivek Sharma, Vishal Singh
分类: cs.AI
发布日期: 2025-07-27
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💡 一句话要点
提出一种基于LLM的AI平台，用于加速工业研发中的技术 scouting 和解决方案发现。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 技术 scouting 大型语言模型 专利分析 商业情报 人工智能平台 研发创新 解决方案发现
📋 核心要点
- 传统技术 scouting 方法依赖人工，耗时且易受领域知识限制，难以有效利用分散的专利和市场信息。
- 该平台利用 LLM 的语义理解能力，从专利和市场数据中提取潜在解决方案，并进行标准化分类。
- 该平台整合专利分析和商业情报，帮助研发团队评估技术新颖性、可行性和可持续性。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一种基于人工智能的软件平台，该平台利用先进的大型语言模型（LLM）来变革工业研发中的技术 scouting 和解决方案发现。传统的研发挑战解决方法通常耗时、手动驱动，并且严重依赖于特定领域的专业知识。这些方法通常涉及浏览分散的资源，如专利库、商业产品目录和竞争对手数据，导致效率低下和不完整的见解。该平台利用最先进的LLM能力，包括语义理解、上下文推理和跨领域知识提取，来解释问题陈述并检索高质量、可持续的解决方案。该系统处理非结构化的专利文本（如权利要求和技术描述），并系统地提取与给定问题相关的潜在创新。然后，这些解决方案在标准化的技术类别和子类别下进行算法组织，以确保跨学科领域的清晰度和相关性。除了专利分析，该平台还通过识别已验证的市场解决方案和解决类似挑战的活跃组织来整合商业情报。这种来自知识产权和实际产品数据的综合洞察力使研发团队不仅能够评估技术新颖性，还能评估可行性、可扩展性和可持续性。最终形成一个全面的、人工智能驱动的 scouting 引擎，减少了人工工作量，加速了创新周期，并增强了复杂研发环境中的决策能力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决工业研发中技术 scouting 和解决方案发现效率低下的问题。传统方法依赖人工检索和领域专家经验，难以有效利用海量专利数据和市场信息，导致研发周期长、成本高，且可能错过潜在的创新机会。现有方法缺乏自动化和智能化的手段，无法快速准确地识别和评估潜在解决方案。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解和知识提取能力，构建一个智能化的技术 scouting 平台。该平台能够自动分析专利文本和市场数据，提取与特定研发问题相关的潜在解决方案，并进行标准化分类和评估，从而提高技术 scouting 的效率和准确性。
技术框架：该平台主要包含以下几个模块：1) 问题理解模块：利用 LLM 理解用户提出的研发问题，提取关键技术需求。2) 专利分析模块：利用 LLM 分析专利文本，提取潜在的解决方案和创新点。3) 商业情报模块：整合市场数据，识别已验证的市场解决方案和活跃组织。4) 解决方案分类模块：将提取的解决方案按照标准化的技术类别和子类别进行分类。5) 解决方案评估模块：评估解决方案的技术新颖性、可行性、可扩展性和可持续性。
关键创新：该平台的关键创新在于将 LLM 应用于技术 scouting 领域，实现了专利分析和商业情报的自动化和智能化。与传统方法相比，该平台能够更快速、更准确地识别和评估潜在解决方案，并提供更全面的技术洞察。此外，该平台还通过标准化分类和评估，提高了解决方案的可比性和可理解性。
关键设计：论文中未明确给出关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但可以推测，LLM 的选择和微调、专利文本的预处理、解决方案分类的规则设计、以及评估指标的选取是关键的设计要素。具体的实现细节可能需要根据实际应用场景进行调整和优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文主要侧重于平台架构和功能描述，缺乏具体的实验结果和性能数据。因此，无法总结具体的性能数据、对比基线、提升幅度等实验亮点。平台的效果主要体现在通过自动化和智能化手段，提升技术 scouting 的效率和准确性，但具体提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于工业研发领域，帮助企业快速发现和评估潜在的技术解决方案，加速创新周期，降低研发成本。该平台还可用于技术趋势分析、竞争情报分析和知识产权管理等领域，为企业提供全面的技术决策支持。未来，该平台有望成为企业研发部门不可或缺的工具。
📄 摘要（原文）
This paper presents the development of an AI powered software platform that leverages advanced large language models (LLMs) to transform technology scouting and solution discovery in industrial R&D. Traditional approaches to solving complex research and development challenges are often time consuming, manually driven, and heavily dependent on domain specific expertise. These methods typically involve navigating fragmented sources such as patent repositories, commercial product catalogs, and competitor data, leading to inefficiencies and incomplete insights. The proposed platform utilizes cutting edge LLM capabilities including semantic understanding, contextual reasoning, and cross-domain knowledge extraction to interpret problem statements and retrieve high-quality, sustainable solutions. The system processes unstructured patent texts, such as claims and technical descriptions, and systematically extracts potential innovations aligned with the given problem context. These solutions are then algorithmically organized under standardized technical categories and subcategories to ensure clarity and relevance across interdisciplinary domains. In addition to patent analysis, the platform integrates commercial intelligence by identifying validated market solutions and active organizations addressing similar challenges. This combined insight sourced from both intellectual property and real world product data enables R&D teams to assess not only technical novelty but also feasibility, scalability, and sustainability. The result is a comprehensive, AI driven scouting engine that reduces manual effort, accelerates innovation cycles, and enhances decision making in complex R&D environments.