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關於韓國科學技術院及國立首爾大學的基準分析: 機器學習與抗體領域調查研究

by Paige Kim and Miao Li, on Jun 29, 2020 4:26:21 AM

在過去的十年中,許多新興的技術領域已經改變或開始改變社會和人類生活。例如,機器學習與人工智慧已經遠遠超出了最初的電腦和 IT 範疇,促進工業 4.0 在製造領域的普及應用以及自動駕駛技術在汽車工業領域的推廣。此外,生物製藥的迅速崛起在治療各種疾病方面也顯示出確切的成果,例如某些單株抗體被證實可有效治療癌症。 

然而,對於學術界的研究人員和研究管理者來說,關注新興技術領域的發展前沿並客觀地將全球領導者作為衡量標準,這一點至關重要。因此,在本文中,我們對韓國兩所頂尖大學的專利方面進行了分析:即韓國科學技術院 (KAIST) 與國立首爾大學,並在機器學習和抗體這兩個選定領域,將他們與全球研究領導者進行了衡量比較。本文的專利分析由 LexisNexis® PatentSight® 提供支援,此處使用的專利分析資料為截至 2020 年 4 月 20 日的數據。

1. 簡要概述

首先,本文選擇 KAIST 和國立首爾大學進行基準分析,因為就研究能力與實力而言,他們絕對在韓國學術界數一數二。圖 1 和圖 2 分別顯示了按 Patent Asset Index™(專利資產指數)(PAI) 及專利組合規模排名前 15 位的韓國大學。在這兩個排名中,KAIST 和國立首爾大學均分別位居第一及第二位。

第一個排名中使用的專利資產指數是一項專利組合指標,其定義為專利組合包含的所有專利的綜合強度。每項專利的強度均由其 Competitive Impact(競爭影響力值)(CI) 來衡量。競爭影響力值包括兩個方面:Technology Relevance(技術影響力)(TR) 和 Market Coverage(市場影響力)(MC),分別表示專利的技術影響力及市場潛力。

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在簡要概述的基礎上,我們研究了 KAIST 與國立首爾大學自 2000 年以來的專利組合變化,如圖 3 所示。X 軸表示專利組合規模,Y 軸表示競爭影響力值,即專利組合的平均品質,而氣泡大小表示專利組合的專利資產指數。在過去的 20 年中,兩所大學均表現出類似的專利組合發展模式:即在保持品質穩定的同時數量大幅增加。尤其是,在過去的 3 年中,兩所大學似乎都將重心從數量增長轉向了品質提升。

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圖 4 和圖 5 中的兩個矩陣圖,分別顯示了 KAIST 與國立首爾大學在其 IPC 頂級領域(IPC 第 3 級別)的技術強項。在圖 4 中,氣泡大小表示屬於該類別專利的專利資產指數,而在圖 5 中,氣泡大小則表示屬於該類別專利的專利資產指數百分比占專利所有者的總體專利資產指數的百分比。換言之,如果兩個圖表中代表某個 IPC 領域的氣泡較大,則該領域無疑是該大學的技術強項及研究重點。如圖所示,KAIST 與國立首爾大學擁有共同的重點領域,其中包括半導體 (H01L) 及資料處理 (G06F)。此外,國立首爾大學在製藥領域 (A61K) 實力強勁,該領域的專利資產指數占其全部專利資產指數的 15.5%。

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接下來,我們看一下 KAIST 與國立首爾大學在某些新興技術領域中的表現,如圖 6 所示。PatentSight 與瑞士專利局合作,為以下技術精心定義了專利檢索策略:增材製造、抗體、自動駕駛、生物製藥、區塊鏈、資料安全、機器學習與人工智慧、機器人技術、智慧城市及可穿戴設備。因此,我們可以利用定義明確的檢索策略對每種新興技術及相關科研機構進行分析。

在圖 6 中,每個氣泡代表兩所大學在該特定技術領域的專利組合規模。可以看出,KAIST 與國立首爾大學在機器學習方面均擁有大量發明,而國立首爾大學還在生物製藥及抗體領域建立了強大的專利組合。

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隨後,我們選擇機器學習及抗體兩個技術領域進行基準分析。具體來說,在機器學習領域,我們將 KAIST 和國立首爾大學與兩家全球領導者進行了比較:麻省理工學院 (MIT) 和加利福尼亞大學 (UC),兩所高校在專利資產指數方面均位居該領域之首。在抗體領域,我們為國立首爾大學選擇兩家全球領導者作為衡量基準:賓夕法尼亞大學 (UPENN) 和加利福尼亞大學 (UC),兩所高校在專利資產指數方面均位居該領域之首。KAIST 沒有被納入到抗體基準分析中,因為該領域不是 KAIST 的研究重點。

2.機器學習基準分析:KAIST、國立首爾大學、MIT 及加利福尼亞大學

圖 7 顯示了每所大學在機器學習領域的專利組合概況。MIT 擁有最強大的專利組合(其後依次為加利福尼亞大學、KAIST 及國立首爾大學),而專利組合規模最小。圖 8 顯示了各大學在該領域的專利資產指數占其總體專利資產指數的百分比趨勢。自 2015 年以來,機器學習在四所大學的研究領域中變得越來越重要。尤其是在 MIT,如今,它約占 MIT 專利組合強度的 9% 左右。

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為了瞭解強大專利組合背後的成因,我們分析了每所大學的技術影響力及市場影響力的趨勢,並進一步對外部技術影響力進行分析,以確定其對研究社群的技術影響。從圖 9 和圖 10 可以看出,無論從技術影響力還是市場影響力來看,MIT 和加利福尼亞大學都要高於 KAIST 和國立首爾大學,而這四所大學對其他研究機構的外部技術影響力都很高。

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此外,我們進一步生成了各大學在機器學習領域的技術聚類圖,如圖 11 - 14 所示。在瀏覽圖表時,我們可以看到四所大學在機器學習方面擁有一些共同的應用領域,例如認知計算、診斷方法及外科手術。然而,每所大學還擁有某些獨特的研究領域,因為這些領域僅出現在某一所大學的圖表中。上述顯著的機器學習應用領域包括:KAIST 的圖像識別與電視系統,國立首爾大學的家庭清潔,MIT 的微生物學以及加利福尼亞大學的特殊療法。圖 11-14 還列出了每所大學每個顯著領域的一項代表性專利,包括 KAIST 的圖像識別專利,國立首爾大學的掃地機器人專利,MIT 的基因編輯專利以及加利福尼亞大學的除顫器專利。

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此外,由於學術界與業界之間的合作始終是一個為人樂道的話題,因此我們對四所大學的業界合作概況進行了研究。從圖 15 可以看出,在機器學習領域,國立首爾大學和 KAIST 與業界合作夥伴的合作程度要高於 MIT 和加利福尼亞大學。特別是在國立首爾大學的專利組合中,45% 的專利資產指數源自與多家企業合作的結果。淺藍色區域表示僅源於研究機構的投資組合強度。

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最後,我們透過對每所大學的機器學習專利組合進行前向引證分析,評估了他們對領域的影響。圖 16 顯示來自各種類型的所有者的前向引證的專利資產指數百分比:企業、研究機構或企業與研究機構合作。圖 16 中的大學依次為 KAIST、國立首爾大學、MIT 及加利福尼亞大學。在四所大學中,KAIST 對企業(即業界)的影響最大且非常穩定。

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3. 抗體基準分析:國立首爾大學、賓夕法尼亞大學及加利福尼亞大學

圖 17 顯示了每所大學在抗體領域的專利組合概況。賓夕法尼亞大學擁有最強大的專利組合,其次是加利福尼亞大學及國立首爾大學。此外,根據圖 18 顯示,自 2015 年以來,抗體領域在賓夕法尼亞大學的專利組合中變得越來越重要,而在加利福尼亞大學及國立首爾大學則趨於穩定。

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為了瞭解強大專利組合背後的成因,我們分析了每所大學的技術影響力、市場影響力及外部技術影響力的趨勢。從圖 19 中可以看出,賓夕法尼亞大學的技術影響力要遠高於加利福尼亞大學和國立首爾大學,同時其專利組合在過去十年的外部技術影響力所占比例一直保持在 80% 以上,產生了很高的外部研究影響,如圖 20 所示。

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此外,我們還生成了各大學在抗體領域的技術聚類圖,如圖 21 - 23 所示。在比較圖表時,我們可以看到某些大學擁有顯著和獨特的子領域,例如國立首爾大學的檢測與傳感領域以及加利福尼亞大學的疫苗領域。然而,賓夕法尼亞大學似乎正在進行抗體領域所有基本方面的研究。圖 21 - 23 還列出了每所大學的一項代表性專利,包括國立首爾大學的一項與可以對抗體進行功能化的納米粒子有關的專利,賓夕法尼亞大學的一項利用基因改造的 T 細胞來治療癌症的專利,以及加利福尼亞大學的一項有關疫苗的專利。

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圖 24 顯示了三所大學的產學合作概況。在抗體領域,其外部合作夥伴皆為製藥公司。我們可以看到,賓夕法尼亞大學與製藥公司的合作要比加利福尼亞大學和國立首爾大學高,事實上,這種合作是促成其高技術影響力的主要因素。在賓夕法尼亞大學根據競爭影響力值排名前 20 項的抗體領域專利中,有 15 項專利屬於其與企業共同擁有。相反,在國立首爾大學排名前 20 項的抗體領域專利中,只有 2 項專利屬於其與企業共同擁有。

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最後,我們透過對每所大學的抗體專利組合進行前向引證分析,評估了其對領域的影響。在圖 25 中,根據來自各種類型所有者的前向引證百分比來看,國立首爾大學對領域的影響力最大,其中 77.4% 來自企業,而 14% 來自企業與研究機構合作。

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