人工智能在专利与市场情报中的应用：面向技术 scouting 的新范式

本文介绍了基于人工智能的软件平台开发，该平台利用先进的大型语言模型（LLMs）来变革工业 R&D 中的技术 scouting 与解决方案发现。传统方法往往耗时、依赖人工且高度依赖特定领域的专业知识。这些方法通常涉及导航碎片化的来源，如专利存储库、商业产品目录和竞争对手数据，导致效率低下且缺乏完整洞察。该平台利用前沿 LLM 能力，包括语义理解、情境推理和跨领域知识提取，以解释问题陈述并检索高质量、可持续的解决方案。系统处理非结构化专利文本（如权利要求和技术描述），系统性地提取与给定问题情境相匹配的潜在创新。这些解决方案随后被算法化地组织到标准化的技术类别和子类别中，以确保跨学科领域的清晰性和相关性。除了专利分析，该平台还整合了商业情报，通过识别已验证的市场解决方案和针对类似挑战的活跃组织。这种来自知识产权和真实产品数据的综合洞察，使 R&D 团队能够评估不仅技术新颖性，还包括可行性、可扩展性和可持续性。最终是一个全面的、由 AI 驱动的 scouting 引擎，减少人工工作量，加速创新周期，并提升复杂 R&D 环境中的决策水平。