三大特色数据

专利数据 生物医药数据 科创数据
全球专利数据
188,414,271
  • 受理局

    170

  • 更新频率

    日更新

基础数据

法律数据

  • 法律状态

  • 预估过期日

  • 审查文件

  • 诉讼

  • 许可

  • 权利转移

  • 复查

  • 无效/上诉/PTAB

  • 质押

  • 海关备案

  • 标准必要专利SEP

    数据类型

    来源

    数量

    更新频率

领先的算法能力

采用计算机视觉、机器学习、自然语言处理、神经网络、OCR识别、知识图谱、大模型技术等处理和分析各类数据,辅助创新决策

数据和算法质量保障

  • 大数据质量

    从七大维度上做质量全方位评估和保障,配合自研大数据监控系统及预警系统,洞察管控和保障数据生产过程各环节稳定。

  • 算法质量

    运用自然语言处理技术,结合均匀采样策略,构建高质量分布均匀的数据集,更合理的数据集科学地反映算法模型效果。

典型数据应用案例

    企业创新

  • 行业竞争对手监控
  • 研发合作伙伴识别
  • 研发方向定位

行业竞争对手监控

    业务痛点

  • 传统excel整理数据,耗时耗力且低效
  • 内部数据库隐私性要求高,上市公司数据合规性要求高
  • 缺乏算法团队和数据模型构建信息提取体系
  • 解决方案

  • 以本地数据包的方式提供相关结构化数据
  • 从专利数据中挖掘高价值信息,识别竞争对手研发新方向,监控竞争对手技术新动向
  • 从企业经营状况、技术实力、行业产业链等多维度分析竞争动态

研发合作伙伴识别

    业务痛点

  • 需要寻找优质的研发合作伙伴,但传统的寻找方式耗时、工作量大、效率低下,无法准确评估合作伙伴的研发能力和技术水平,容易造成研发投入的浪费
  • 解决方案

  • 从合作伙伴的研发能力、技术水平、知识产权、财务能力等多维度对潜在研发合作伙伴进行评价和筛选,帮助企业快速匹配优质的合作伙伴,降低研发风险和不确定性
  • 提供产业技术链企业分布,通过技术寻找企业

研发方向定位

    业务痛点

  • 企业在选择创新方向时,需要综合考虑多个因素,如市场需求、研发技术、生产成本等,但传统的方法仅依靠主观判断和经验积累难以达到精准分析和预判的目的。
  • 解决方案

  • 基于专利数据的研发方向定位服务,通过大数据分析和机器学习算法,从技术领域、技术布局等多个维度深入挖掘专利数据,帮助企业快速找到最合适的研发方向,提高研发效率和成功率

    医药研发

  • AI制药
  • 竞争格局分析
  • 药物研发情报获取

AI制药

    业务痛点

  • 开源、半开源数据库提供数据量有限,数据质量层次不齐,缺乏结构化
  • 需求数据深加工程度高,缺乏垂直领域专业团队做数据抽提和标注
  • 解决方案

  • 整合多方数据源,进行数据统一结构化和特征提取,与内部数据融合关联
  • 强大的数据加工能力,如建立内部标注平台和数据质量验证体系,从专利中深度挖掘抗体序列和靶向抗原关系
  • 独特的数据抽取和链接,通过NLP与深度学习技术,提取海量序列和结构,建立与专利文献的关联关系,辅助优选药物结构

竞争格局分析

    业务痛点

  • 需求数据维度广,包括靶点药物、临床进展、专利文献、新闻资讯等
  • 数据精准度差,在数据深加工方面的工作不足,无法直接获得所需数据
  • 数据整合难,不同业务模块需要建立的多个信息系统,导致业务数据封闭在不同系统中,缺乏兼容性与整合性
  • 解决方案

  • 对大量精选的医学数据进行深度机器学习,整合7.3万全球新药竞争格局
  • 药学专家团队进行领域数据分析和价值挖掘,提供数据标引和审核,确保数据的准确性
  • 通过知识融合和关联建立靶点-适应症-药物竞争格局分析,寻找低竞争赛道

药物研发情报获取

    业务痛点

  • 研发情报跟踪监控工作人力成本投入大,本地化处理数据繁杂
  • 缺乏算法团队和数据模型构建信息提取体系进行深度分析
  • 数据安全与隐私保护要求高,数据共享开放缺乏管理
  • 解决方案

  • 对全球海量医药相关数据进行实时自动化ETL,结合人工智能技术搭建从数据监测、数据挖掘到数据应用的大数据
  • 提供目标企业研发管线跟踪,实时监控竞争对手的研发动态,为项目决策提供信息支持;基于全球新药研发进展和细分适应症,发现未满足的临床需求
  • 建立信息安全管理体系和认证,保证数据流入流出清晰

    科创评估

  • 科创企业大数据画像
  • 科创技术评价
  • 产业技术链挖掘

科创企业大数据画像

    业务痛点

  • 企业的画像数据维度太多,无法快速定位目标企业
  • 专利解读依赖专业的背景知识,评估企业专利的实际价值相对困难
  • 解决方案

    智慧芽助力银行定位营销客户

  • 企业画像标签,从公司的科技认定、行业分类、知识产权等标签,筛选目标客户
  • 科创企业评级,对科技企业进行分层分级,挑选优质科创企业,作为营销客户
  • 帮助银行构建本地化获客系统平台,通过企业画像导出营销客户

科创技术评价

    业务痛点

  • 传统银行对企业授信评估会参照财务报表作为依据,而科创企业注重研发投入,初期财务上表现为亏损,不足以达到银行的授信准入
  • 信贷调查过程对科创企业的技术质量、技术先进性、技术风险的研判需要具备大量专业的背景知识
  • 解决方案

    智慧芽助力银行快速研判企业科技实力

  • 科创企业评估,从公司竞争力、研发规模及稳定性、技术质量、技术影响力、技术布局等五个维度对目标企业的科创能力进行评估。
  • 科创企业指标,通过对目标企业的专利指标进行深入分析,找到企业的竞争优势点。并可以结合银行自有的财务数据、信贷数据、征信数据等,构建银行评估授信模型。
  • 企业科创能力评估报告,全面解读科创竞争优势,找到企业核心技术和高价值的专利资产,识别企业面临的潜在技术风险,可作为银行尽调报告的组成部分。

产业技术链挖掘

    业务痛点

  • 各地域政府要强化科技创新和产业链供应链韧性,发展专精特新中小企业,但面临找不到产业链上的企业
  • 各类特色产业链需要具备相关行业的专业知识,不了解特色产业链各环节的分工规划
  • 解决方案

    智慧芽助力政府、银行快速推动产业链发展,加快解决"卡脖子"难题

  • 产业技术链概况,推出智慧芽特色产业技术链
  • 产业技术链企业分布,通过技术寻找企业
  • 企业创新
  • 医药研发
  • 科创评估
  • 行业竞争对手监控

      业务痛点

    • 传统excel整理数据,耗时耗力且低效
    • 内部数据库隐私性要求高,上市公司数据合规性要求高
    • 缺乏算法团队和数据模型构建信息提取体系
    • 解决方案

    • 以本地数据包的方式提供相关结构化数据
    • 从专利数据中挖掘高价值信息,识别竞争对手研发新方向,监控竞争对手技术新动向
    • 从企业经营状况、技术实力、行业产业链等多维度分析竞争动态
  • 研发合作伙伴识别

      业务痛点

    • 需要寻找优质的研发合作伙伴,但传统的寻找方式耗时、工作量大、效率低下,无法准确评估合作伙伴的研发能力和技术水平,容易造成研发投入的浪费
    • 解决方案

    • 从合作伙伴的研发能力、技术水平、知识产权、财务能力等多维度对潜在研发合作伙伴进行评价和筛选,帮助企业快速匹配优质的合作伙伴,降低研发风险和不确定性
    • 提供产业技术链企业分布,通过技术寻找企业
  • 研发方向定位

      业务痛点

    • 企业在选择创新方向时,需要综合考虑多个因素,如市场需求、研发技术、生产成本等,但传统的方法仅依靠主观判断和经验积累难以达到精准分析和预判的目的。
    • 解决方案

    • 基于专利数据的研发方向定位服务,通过大数据分析和机器学习算法,从技术领域、技术布局等多个维度深入挖掘专利数据,帮助企业快速找到最合适的研发方向,提高研发效率和成功率

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