段玉聪
商业估值分析:段玉聪教授DIKWP授权发明专利组合
2025-2-13 12:51
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商业估值分析:段玉聪教授DIKWP授权发明专利组合

段玉聪

人工智能DIKWP测评国际标准委员会-主任

世界人工意识大会-主席

世界人工意识协会-理事长

(联系邮箱:duanyucong@hotmail.com)

引言:DIKWP专利组合概览

专利技术背景: 段玉聪教授率领团队提出了DIKWP模型,在传统“数据-信息-知识-智慧 (DIKW)”架构基础上加入了“目的 (Purpose)”层 (《海南日报》丨段玉聪:AI赛道的奔跑者-海南大学学习宣传贯彻党的二十大精神)。这一扩展使人工智能系统能够将操作与总体目标和伦理准则对齐。DIKWP模型强调在统一语义空间内处理多源异构数据,包括解决数据缺失、模糊和不一致等“三无”问题,并通过显式的意图驱动模块实现跨模态融合和知识验证。这一系列创新为人工智能带来了更强的可解释性、可信性和意图驱动的自主性

专利组合情况: 过去五年中,段玉聪教授围绕DIKWP人工意识技术在多行业递交了200余项专利申请。截至目前,他以第一发明人获得授权的中国国内和国际发明专利达85件 (段玉聪-计算机科学与技术学院)。这些专利涵盖数据语义转换、知识图谱、区块链共识、隐私保护、多模态人工智能等多个领域,形成了一个系统化的专利组合。其中包括约15件PCT国际专利申请,显示出将核心技术推向全球市场的意图 (喜报:我院段玉聪教授荣获2023年全国高校人工智能大数据区块链 ...)。该专利组合在2020年曾因“DIKW图谱化扩展及建模处理”项目成果获得吴文俊人工智能技术发明奖三等奖 (《海南日报》丨段玉聪:AI赛道的奔跑者-海南大学学习宣传贯彻党的二十大精神),体现了其技术先进性和行业认可度。

独特性与技术先进性: DIKWP系列专利的独特价值在于其跨层级融合能力和显式意图识别能力。这使AI系统在处理数据时,不仅关注数据->信息->知识->智慧的提炼,还将人类主观意图和目的整合进计算过程,从而提高决策的正确性与伦理符合性。例如,段玉聪团队研发了首个小模型低算力的可解释人工意识系统DIKWP-AC,将数据、信息、知识、智慧、意图等语义通信技术融为一体。该系统已在医院的痛风、红斑狼疮等诊疗场景中试用,通过对医患双方外在交互和内在思维的统一建模,大幅提升了推理精度、处理效率和诊疗效果。这种将外在行为与内在认知映射为计算过程的创新,是现有其他AI系统所不具备的,彰显了专利技术的领先性和差异化。与此同时,有分析指出,DIKWP模型通过在AI决策中引入“目的”层,提供了应对大模型语义模糊和不可控性的方案,也引发了业界对“DIKWP坍塌”现象的讨论(即人工意识技术的快速发展是否会让传统DIKW体系失效)。总体来看,这些专利处于人工智能理论与应用的前沿,具备较高的技术壁垒和开创性,为商业价值奠定了基础。

估值方法:市场法 vs 收益法

市场法估值: 市场法基于可比专利交易数据来推测专利价值,常参考类似技术领域已成交专利的价格范围。高价值专利的交易案例显示出专利的巨大潜在价值:例如,2012年微软从AOL购买专利时平均每件支付超过120万美元,同年又以每件约100万美元将部分专利转售给Facebook。影像领域的柯达公司曾以约50万美元的单件均价出售其数字成像专利组合。总体来看,美国市场上授权专利的历史交易中位价在22.5万美元左右,平均价约为36万美元(截至2016年数据)。技术领域差异很大——高科技和生物技术领域因需求旺盛估值偏高,具有突破性的基础专利远比改进型专利价值高;而专利权利要求范围越广、保护力度越强,其市场报价也越高。在中国市场,专利交易价格跨度同样极大,可以从象征性的1元到上亿元人民币不等 (科学网—一个专利可以卖多少钱?)。多数高校和研究机构的专利若短期无法转化,往往以低价转让处理(有些甚至低于¥20万)以减少维护成本 (科学网—一个专利可以卖多少钱?)。但对于具有明确产业化前景的核心专利,评估机构通常采用收益法评估,给出上百万元乃至数千万元的估值,然后通过作价入股等方式实现转化 (科学网—一个专利可以卖多少钱?)。因此,市场法估值需要根据可比交易类别判断:如果将段玉聪教授的DIKWP专利视为具备直接产业价值的核心技术,其市场定价预期将远高于普通专利的平均水平,有望达到百万元人民币级别甚至更高 (科学网—一个专利可以卖多少钱?)。当然,市场法也强调适合的买家和动机对于价格的影响 (科学网—一个专利可以卖多少钱?)。若某巨头为避免潜在侵权而收购该专利,或出于布局人工智能战略的需要主动购买,这些情况下愿支付的溢价会更高;反之,若买方有替代技术或专利实施缺乏配套条件,价格会受压制 (科学网—一个专利可以卖多少钱?)。总之,市场法给予我们一个基于横向比较的价值区间判断。

收益法估值: 收益法以未来现金流为基础,评估专利在其寿命周期内可为持有者带来的经济收益,并据此折现估值 (科学网—一个专利可以卖多少钱?)。对于段玉聪教授的DIKWP专利组合,收益法需要分析其潜在商业化路径和盈利模式。例如:

  • 许可授权收益:  专利所有人可以将技术许可给企业使用,按照许可费或版税收费。在AI领域,高价值基础专利的许可费可能与产品营收挂钩(如每套软件或每个设备收取一定比例)。若DIKWP相关技术被广泛应用于工业界,例如大型语言模型厂商、智能医疗设备公司或区块链平台,许可费累积将十分可观。

  • 自有产品/服务收益:  持有人也可能基于专利开发产品和服务,获取直接营收。例如,海南大学团队已基于专利开发出DIKWP-AC人工意识原型软件,可应用于医疗诊断辅助。如果将其商业化推广给医院、医疗AI厂商,每套系统收取服务费或订阅费,这将形成持续现金流。再如团队的“基于知识图谱的学习路径推荐”专利,可构建个性化教育平台,向学校或在线教育公司收取技术服务费。

  • 专利作价投资:  另一种模式是将专利评估作价,与企业合资成立新公司或项目,由专利方以知识产权入股,未来按股权分享利润 (科学网—一个专利可以卖多少钱?)。这种方式常用于高校将有明确应用前景的专利技术产业化,可带来股权增值收益。

采用收益法,需要对上述收益进行预测和折现。以医疗领域为例,根据弗若斯特沙利文的数据,中国医疗AI市场规模将从2023年的约88亿元增长到2033年的3157亿元,年复合增速高达43.1% (AI医疗新动向事涉千亿市场!上市头部企业加码布局 - 新浪财经)。假设DIKWP-AC系统在未来5-10年内被国内100家大型医院采用,每家每年支付¥100万元的许可或服务费,那么年收入可达¥1亿元。考虑AI技术的高增长性,即使采用较保守的折现率,这一项业务的净现值也可能达到数千万元人民币级别(假设毛利率较高且持续增长) (AI医疗新动向事涉千亿市场!上市头部企业加码布局 - 新浪财经)。类似地,在法律科技、教育培训、智慧城市等DIKWP技术适用的领域获取的收益也应计入。例如中国法律科技市场预计2023年收入约18.4亿元、2030年达37.4亿元,教育AI市场亦在快速扩大。这表明DIKWP专利若在多个行业实现应用,其综合收益潜力十分可观。因此,收益法有望给予该专利组合千万元量级以上的估值,特别是当市场预期其技术将在未来成为主流方案之一时,还会考虑一定的溢价(反映未来成长空间)。需要注意,收益法对参数假设敏感,我们在预测中需综合考虑行业增长率、技术采用速度、市场份额、许可费率等因素,并采用情景分析(乐观/中性/保守)以确保估值范围合理。总的来说,收益法能体现出DIKWP专利在未来为企业创造价值的能力,与市场法形成互补视角。

应用行业与市场前景分析

主要应用领域: DIKWP专利组合具有横跨多行业的适用性,其核心在于提供一种统一的、意图驱动的智能信息处理框架。这在以下行业具有广阔前景:

  • 人工智能与大数据(通用领域): DIKWP作为人工智能领域的基础方法论,可用于提升大模型(如GPT系列)的语义理解和推理能力,增强AI决策的可解释性和可信赖性。当前全球AI市场正处于爆发式增长阶段,预计将在2030年前后突破8260亿美元规模。其中,中国将是最大贡献者之一,预计2030年AI将为中国GDP带来26%的增幅(约10.7万亿美元)。如此庞大的市场意味着,对能够提升AI性能和安全性的底层技术(如DIKWP)的需求会水涨船高。特别地,随着生成式AI兴起,如何在海量数据驱动的模型中注入人类意图和伦理准则成为重要课题,而DIKWP正提供了这样的解决方案。因此,在AI通用软件、认知计算平台等领域,这些专利有潜在的商业合作和授权机会。

  • 知识图谱与语义技术: DIKWP本质上扩展了知识图谱的概念,贯穿数据到智慧的多层知识表示。相关专利(例如“基于DIKW图谱的用户意图识别方法”)对于搜索引擎、智能助手、企业知识管理都有应用价值,可帮助机器更好地理解用户需求和上下文。目前全球知识图谱市场规模预计将从2024年的约10.7亿美元增至2030年的近69.4亿美元,年均增长超过36%。各大科技公司(如Google的Knowledge Graph、Microsoft的概念图谱)都在投入布局。如果DIKWP相关专利技术能够提升知识图谱的语义精度和意图理解,则有机会切入这一快速增长的市场。举例来说,段玉聪教授团队的跨模态知识融合专利可以用于改进搜索系统的语义匹配,或用于企业的信息集成平台,提高检索和推荐的相关性。随着知识驱动的AI系统在金融、电商、安防等领域普及,DIKWP专利的市场需求将进一步扩大。

  • 医疗健康行业: 智能医疗是DIKWP技术的重要落地点之一。上述DIKWP-AC原型系统已在海南省人民医院等单位试验,用于医生-患者意图建模和诊疗辅助。这契合医疗AI中对可解释性和情景理解的要求——医生希望AI辅助诊断时能给出合理依据,患者也希望人机交互更具人性化。中国AI医疗行业近年来高速发展,市场规模从2019年的27亿元增长到2023年的88亿元,年均增速34%,并预计在未来十年继续高速扩张 (2024年中国AI医疗行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)) (AI医疗新动向事涉千亿市场!上市头部企业加码布局 - 新浪财经)。据预测,2033年中国医疗人工智能市场可达3157亿元人民币 (AI医疗新动向事涉千亿市场!上市头部企业加码布局 - 新浪财经)。如此庞大的市场提供了DIKWP技术商业化的舞台:通过与医疗器械厂商、医院信息化企业合作,相关专利可用于开发智能诊疗决策支持系统、医疗知识库、患者意图识别对话系统等产品。例如,一项DIKWP专利或许可可以嵌入医院的电子病历系统,实现医患对话意图的分析和风险提醒,为医疗机构创造价值。再如公共卫生领域,融合“数据-信息-知识-智慧-意图”的模型有助于流行病学研判、健康管理等。值得一提的是,段玉聪教授团队在疫情期间曾将部分已授权国家发明专利技术无偿公开用于防疫。这不仅体现了专利的社会价值,也验证了其在医疗应急领域的应用可行性,为未来商业拓展积累了口碑。

  • 法律和智慧司法: 在司法领域,知识图谱和人工智能正被用于辅助裁判文书分析、法律检索和风险评估。DIKWP的意图识别和多层次语义推理能力,可以应用于智能法律检索、案件要点提取,甚至用于人工智能审判辅助系统,帮助法官理解当事人陈述中的隐含信息和矛盾点。这对于构建智慧司法具有意义。事实上,段玉聪教授的部分专利和研究正是以智慧司法为示范场景 (AI时代知识产权的未来:从概念空间到语义空间的进阶-段玉聪的博文)。随着中国法律科技市场在2030年前增长到约37亿美元规模,对这类提高司法效率和公平性的AI技术需求会逐步增加。如果有专利技术能提升法律AI的“理解”层次(从纯粹检索统计升级为语义、意图层面的推理),将有利于商业化推广。例如,法院和律所可能采购依据DIKWP技术开发的判例分析系统。

  • 区块链与数据安全: 值得关注的是,专利组合中包括一项基于DIKWP模型的区块链共识方法(授权公告号CN114363354B)。这表明DIKWP模型不仅限于AI软件,也能与区块链技术结合,优化分布式系统的共识机制。在数字经济时代,数据确权和隐私保护成为刚需,相关专利如“跨模态隐私保护的AI治理方法” ((PDF) 《DIKWP人工意识已授权发明专利综合商业报告(段玉聪)》)等,映射出将DIKWP用于数据治理和区块链共识的思路。区块链行业对提高共识效率、安全性和智能合约可信度非常重视。如果DIKWP方法能够提供更智能的共识算法(比如根据网络状态和历史数据智能决策记账权)或改进数据隐私处理,那么在金融科技、供应链管理等领域都存在市场。当前区块链专利交易也较活跃,高质量的区块链算法专利常被大型科技公司或金融机构收购或交叉许可。DIKWP区块链专利的价值有望通过与这些主体合作实现。

  • 教育与培训: 另一个重要领域是智能教育。段玉聪教授已申请了“基于知识图谱的目标驱动学习路径推荐方法”等专利。该技术可以针对学习者已有的知识和目标,构建DIKWP学习画像,找出知识空白并推荐高效学习路径。在在线教育、企业培训领域,这种个性化学习引擎有很高的商业价值——可以提高学习效率、降低培训成本。中国在线教育市场规模巨大,而个性化和智能化是竞争焦点。如果DIKWP专利技术转化为一款学习规划软件或平台功能模块,面向学校、培训机构授权,每年也能获得稳定收益。此外,教育行业的技术采购往往关注知识产权清晰度和效果验证。目前团队已经有教育专利的示范应用(如帮助学生纠正发音的AI系统),这增加了潜在买家的信心,利于提升估值。

市场竞争与趋势: 总的来说,DIKWP专利所覆盖的领域都是未来增长迅猛的赛道。全球人工智能支出和应用范围持续扩大,预计到2030年AI技术对世界经济的贡献高达15.7万亿美元。这一趋势下,各行业对于高效知识处理、可解释AI和多模态智能的需求只会增加,不会减少。段玉聪教授的专利组合恰好契合了这些需求:当下大热的生成式AI在逻辑推理、一致性和可控性上存在不足,而DIKWP提供了一套可能的框架去增强AI的逻辑性和目的性。尽管目前国际科技巨头(如谷歌、OpenAI等)也在探索类似的方向,例如OpenAI的GPT-4在对话中引入了“系统角色/指令”来引导模型行为,但这一做法相对隐式。而DIKWP将“Purpose”明确为体系的一部分并申请了专利保护,这意味着如果这些巨头想实现类似的全栈意图驱动AI,可能需要考虑段玉聪团队的知识产权。实际上,业内已有分析报告专门研究大型语言模型与DIKWP创新专利的潜在侵权情况。这暗示DIKWP相关专利在技术路线和理念上具备一定的基础性,有可能成为行业标准或“必经之路”型的专利。如果未来DIKWP模型被国际标准组织采纳(目前看已有相应的标准化委员会在研讨),那么这些专利的商业价值将大幅提升,可通过标准必要专利(SEP)许可获得稳定收益。

当然,我们也应看到竞争:知识图谱、AI伦理和多模态学习是热门研究领域,国内外不少企业和科研机构都有相关专利布局。例如,国内BAT企业在知识图谱、对话系统上专利众多;国际上IBM、微软在认知计算和AI安全方面也有专利组合。因此,DIKWP专利需要在专利新颖性和权利要求范围上保持优势,才能在竞争中凸显价值。从目前公开信息看,该组合专利强调了“意图驱动”和“统一处理DIKW层级”这两个显著差异点,属于较新的切入角度,竞争者的专利很少完全覆盖这一点。这种稀缺性正是其卖点:如行业内缺乏可替代方案,那么买家为获取或许可这些专利而支付高价的可能性就更大 (科学网—一个专利可以卖多少钱?)。

专利估值:国内与国际市场分析

单项专利估值(中国市场): 基于以上行业分析和估值方法,我们首先对单件核心专利在中国市场的价值进行评估。鉴于段玉聪教授DIKWP系列专利属于人工智能核心算法/模型类,高技术含量且已在医疗等场景验证,其价值显著高于一般没有转化前景的院校专利。参考国内高校专利转让的案例:有明确产业化潜力并经过验证的专利,评估价值往往在百万元级以上人民币 (科学网—一个专利可以卖多少钱?)。因此,我们预估一件关键DIKWP基础专利(如“基于DIKW图谱的意图识别方法”这类核心专利)的估值可能在数百万元人民币水平。保守情况下,考虑到高校专利市场化常面临渠道和买家匹配问题,最低估值区间或许在¥100万左右(覆盖研发成本和一定溢价);而若有企业明确表示强烈兴趣,出现竞争性谈判,这件专利的价格可能被推高至**¥500万-¥1000万**(约合70万-140万美元)乃至更高。这个估值判断也与国际专利交易的均价相呼应——国际高科技专利平均售价约在30-50万美元,考虑到中国AI市场近年的崛起和政府对自主可控技术的重视,优秀的国内AI专利并不缺买家,愿意支付的价格逐渐接近国际水平。此外,如果该专利在技术上不可或缺(例如某企业产品正好需要这项技术解决瓶颈),买方为迅速取得专利权,甚至可能付出高于评估值的价格收购。综上,在中国市场,单件DIKWP核心专利的价值大致可达数百万元人民币,具体取决于其技术成熟度、市场紧迫需求以及谈判博弈情况。对于一些相对外围或次要的改进型专利,价值可能低一个量级,在几十万元区间;但整体来看,这套专利的单项价值水准较中国专利平均转让价要高出许多。

单项专利估值(国际市场): 国际上对人工智能基础专利的争夺更为激烈,尤其是欧美日市场,专利定价高且交易活跃。如果段玉聪教授的某件专利已在海外授权(通过PCT进入欧美等地),那么它的国际估值需要考虑更广阔的市场空间和法律环境。以美国为例,美国公司对能够确立技术壁垒的AI专利不惜重金收购或交叉许可。前述微软、谷歌等收购专利动辄每件数十万至上百万美元的案例就是明证。针对DIKWP这类涉及AI架构的基础创新,如果专利权利要求足够广泛、覆盖了AI系统中“意图引导”和“多层语义映射”的关键实现,那么其在国际市场的价值可能高于中国本土。一方面,全球AI产业规模远超单一国家——2030年全球AI市场预计达8267亿美元—这意味着一项核心专利若被多个跨国公司采用,将带来可观的跨境许可费收益。另一方面,在欧美司法环境下,专利侵权赔偿金也较高,专利持有人在谈判中筹码更足。因此,我们估计,一件高价值DIKWP专利在国际上的估值至少应与美国专利均价持平($30万以上),上限则取决于买家类型:若是被产业巨头视为战略性专利,其价值可能上看数百万美元。举例来说,如果某专利被证明对构建“可解释AI标准”至关重要,可能成为标准必要专利,则行业玩家会愿意支付溢价以获得使用权。值得注意的是,国际估值还考虑专利的法律稳定性(是否容易被无效)和覆盖国家。若该专利已在美国、欧洲、日本等多国授权,无疑提高了其身价。综合判断,DIKWP系列的核心单项专利在国际市场的潜在价值可达数百万美元级别,对应人民币几千万元;但如果缺乏国际专利布局,则国际估值会打折,需要通过技术输出或合作来实现价值。

整体专利组合估值: 段玉聪教授DIKWP专利的价值不止于单兵作战,更在于组合拳的威力。完整的专利组合(85件授权)覆盖了从底层方法到具体应用场景的方方面面,形成了一个较为严密的专利网。这种布局有两个好处:其一,能够提供系统性的解决方案,对潜在买家(如大型企业或投资机构)来说,收购整个专利包即可获得进入多个新兴领域的敲门砖,大大减少了自行研发投入和时间成本;其二,组合专利彼此呼应,构筑了进入该技术领域的专利壁垒,竞争对手即使绕开一两件专利,也可能落入其他相关专利的限制范围。因此,专利组合整体的商业价值通常高于各单项价值之和。从市场法角度,如果以国际高科技领域每件专利平均$50万美元计算,85件专利理论上平均价值总和可达约4.25亿美元;即便按较保守的每件$10万美元计,也有850万美元(约5.5亿元人民币)。当然,这只是机械相加,未考虑专利间相关性和重复。更现实的估值应基于组合对买家的意义:例如,一个专利组合若能让某公司在“人工意识AI”这一可能的未来风口占据主导地位,那么其战略价值难以用简单加总衡量。我们参考国内外类似案例,整包收购或投资往往发生在看好技术前景的情况下。微软当年收购诺基亚手机部门时获得的专利包,谷歌收购Motorola移动获得1.7万项专利,每件平均价格约在50万美元左右。段玉聪教授的85件专利体量虽无法与巨头专利库相比,但在人工意识这个新领域可能具有**“卡位”价值**。因此,若有公司希望在人工通用智能(AGI)可信AI领域建立护城河,完全有可能考虑一次性购买整个DIKWP专利组合,或者通过与海南大学合作的方式独占实施权。基于收益预期,如果这些专利支持的产品线未来每年产生上亿利润,那么倒推愿意支付的专利转让价可以达到数亿元人民币的级别(对应几千万美元)。事实上,国内也有高校将成套专利打包作价上亿入股公司的先例。鉴于DIKWP专利组合已经在多个行业有应用验证,具有直接的成果转化价值 (科学网—一个专利可以卖多少钱?),我们对其整体估值的中枢水平判断在人民币数亿元左右(例如2~5亿元)。这一估值需要假设有合适的商业运作和买家,如果暂时没有整体受让方,专利组合也可以通过分领域授权、分批转让来实现累计价值。总而言之,完整DIKWP专利组合的商业价值非常可观,在国内外市场均属于优质的知识产权资产。随着人工智能产业的演进,这一组合的价值还有望水涨船高:专利不仅是当前收益的保障,更是押注未来的筹码。正如业内所言,“一个专利可以一文不值,也可以价值连城” (科学网—一个专利可以卖多少钱?),当DIKWP相关技术成为产业刚需时,这批专利的价值上限将取决于市场对其稀缺性和不可替代性的认可程度。

结论与展望

通过上述分析,可以看到段玉聪教授作为第一发明人的DIKWP发明专利无论在技术含量还是应用前景上都具备显著价值。市场法和收益法两种方法从不同角度印证了这一点:市场法下,参考类似高科技专利交易,DIKWP核心专利单件价值可达数百万元人民币,整个组合价值可能达到数亿元级别;收益法下,考虑各行业蓬勃发展的AI应用前景,这批专利有潜力带来持续的高额收益流,其内在价值同样在亿级规模,尤其在技术大规模落地后价值还有上升空间 (科学网—一个专利可以卖多少钱?)。

需要强调的是,专利价值实现依赖于产业化条件交易双方的博弈 (科学网—一个专利可以卖多少钱?)。为最大化这批专利的价值,以下几点展望和建议值得关注:

  • 加快成果转化: 专利价值只有在应用中才能真正体现。应积极推进与企业合作,将DIKWP技术嵌入实际产品和解决方案中。例如,深化与医疗机构的合作,推出商用的医疗人工智能系统;与教育平台合作开发个性化学习产品;与法律科技公司联合构建智慧审判辅助工具等。一旦某领域出现标杆性的商业成功案例,专利的含金量将大幅提升,后续估值亦可水涨船高。

  • 打造标准与生态: 如果能将DIKWP理念推动成为行业标准或主流架构,其专利将成为生态中的核心资产。目前迹象表明DIKWP正朝着标准化方向发展。建议持续参与国内外AI标准制定,在标准文件中引用相关专利(必要时声明为开放授权以获得广泛采用)。一旦成为标准必要专利,专利组合的价值将稳步提升,并带来长期的许可收入。

  • 关注竞争和专利保护: 面对巨头可能的竞争或绕行,需要通过专利联盟、持续专利申请来巩固护城河。密切监测行业动态,如出现侵犯DIKWP专利权的产品,必要时采取法律行动或谈判许可,以维护专利价值。同时也应防范专利被无效的风险,确保专利权稳定有效,这可能需要在后续申请中补强技术细节,或将关键创新申请国际专利覆盖主要市场。

  • 灵活定价与策略: 在商业谈判中,根据对方用途和专利重要程度灵活定价。例如,对初创公司或生态伙伴可以较优惠许可,促进技术扩散;对有侵权嫌疑的成熟企业则坚持合理的市场价甚至溢价收购。此外,可考虑整体打包出售与拆分许可并行,以获取组合溢价同时兼顾不同领域市场。

综上所述,段玉聪教授DIKWP授权发明专利具有极高的商业潜力和战略价值。它们立足中国,放眼国际,既能服务于当前火热的数字经济建设,又契合未来人工通用智能的发展方向。在中国市场,这一专利组合因为贴合国家对可信AI、自主创新的需求,有望获得政策和资本的青睐;在国际市场,它们代表了一套独到的AI解决方案,可能吸引跨国企业合作或者并购。通过严谨的市场分析、充分的数据支持和对未来趋势的研判,我们预测该专利组合的价值将在未来几年得到更充分的体现——不仅体现在账面估值上,更体现在其对行业的深远影响和为社会创造的实际收益上。正如专家所言:“专利价格从属于价值并由价值决定” (科学网—一个专利可以卖多少钱?)。随着DIKWP技术不断成熟和应用拓展,其商业价值曲线也将稳步上扬,成为人工智能知识产权版图中不可忽视的重要力量。

参考文献:

转载本文请联系原作者获取授权,同时请注明本文来自段玉聪科学网博客。

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