使用 LLM 的汽车创新全景分析

通过专利分析进行汽车创新全景梳理的过程对研发团队至关重要。它有助于理解创新趋势、技术进步以及来自竞争对手的最新技术。传统上，这一过程需要大量的人工工作。然而，随着大型语言模型(LLM)的出现，该过程现在可以实现自动化，从而实现更快、更高效的专利分类与发明概念提取的最先进技术。这种自动化可以协助各个研发团队从海量专利数据库中提取相关信息。本文介绍了一种基于提示工程的方法，用于提取全景分析所需的关键信息。这些信息包括专利所解决的问题、所使用的技术以及车辆生态系统内的创新领域(如安全、高级驾驶辅助系统等)。结果展示了利用开源专利数据实现该方法以构建燃料电池技术全景的过程。该方法提供了燃料电池技术现状的全面概述，为该领域未来的研究和开发提供了有价值的见解。