臺灣博碩士論文加值系統

隨著智慧財產權意識抬頭，專利的保護成為各家企業關注的重點，專利權也成為企業最重要的無形資產之一。因此，專利的佈局顯得格外重要。然而，以往的專利佈局分析主要基於專利地圖、專利歷年趨勢、公司主要研發能力以及專利IPC分類群等。儘管IPC國際通用，但其缺點是無法清楚指出特定產業的專利技術，而是以較為廣泛的技術範圍進行分類。因此，本研究主要以台灣智慧財產局作為資料來源，運用專利檢索軟體，檢索出三維建模、人工智慧和機器人等特定產業中專利量較多的技術，並利用AHP層級分析法和Delphi法等學術方法，更精準地分析各產業的專利技術佈局。研究發現，在三維建模領域，「自動化技術」是主要的專利佈局重點；人工智慧領域以「影像辨識」最為集中；機器人產業則以「夾持機器人」專利最多。本研究提出的具體技術指標，比起IPC分類更能精準反映各產業的專利發展方向。

The patent protection has become the focus of attention for all enterprises with the rise of intellectual property rights awareness, and the patent right has intangible assets of enterprises. The International Patent Classification (IPC) is an international technology classification system, which categorizes patent technologies through international classification codes. Therefore, this study utilized patent search software to identify the technologies with the most patent applications in specific industries such as 3D modeling, artificial intelligence, and robotics. It then used academic research methods like AHP hierarchical analysis and the Delphi method to precisely analyze the patent technology layout in each industry. This Ph.D. dissertation found that in 3D modeling, the main patent layout was focused on "automation technology"; in artificial intelligence, it was concentrated on "image recognition"; and in robotics, it emphasized "gripping robots". The proposed technical indicators are more specific than IPC classification in reflecting the patent development direction of each industry.

摘 要 I
Abstract II
謝 誌 III
目錄 IV
表目錄 VI
圖目錄 VII
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究流程 7
第四節 研究範圍與限制 8
第貳章 文獻探討 9
第一節 專利分析 9
第二節 產業分析 13
第參章 研究方法 16
第一節 研究理論探討 16
第二節 研究樣本 27
第三節 德菲法專家施測 28
第肆章 研究結果 31
第一節 人工智慧技術關鍵字 31
第二節 三維建模關鍵技術專利分析 44
第三節 機器人產業關鍵技術專利分析 53
第伍章 結論與建議 61
第一節 結論 61
第二節 學術貢獻與管理意涵 63
第三節 未來研究建議 64
參考文獻 65
附錄 73
附錄一： 73
附錄二： 78
附錄三： 82
表目錄
表 1　IPC編號指標定義 3
表 2　AHP評估定義與說明 21
表 3　問卷設計範例 22
表 4　隨機指標表 25
表 5　專家名單 29
表 6　人工智慧專利應用之IPC領域 31
表 7　人工智慧前5大公司專利布局統計表 32
表 8　人工智慧專家問卷施測結果 37
表 9　人工智慧專利主要構面相對權重與排序 39
表 10　人工智慧專利技術指標相對權重與排序 41
表 11　三維建模專利應用之IPC編號指標定義 44
表 12　三維建模前5大公司專利布局統計表 46
表 13　三維建模專利主要構面相對權重與排序 49
表 14　三維建模專利技術指標相對權重與排序 51
表 15　機器人產業專利應用之IPC編號指標定義 53
表 16　機器人前5大公司專利布局統計表 55
表 17　機器人產業專利主要構面相對權重與排序。 58
表 18　機器人產業專利技術指標相對權重與排序 59
圖目錄
圖 1　專利之IPC申請量分析圖 4
圖 2　本研究之預定流程圖 7
圖 3　AHP應用步驟 19
圖 4　德菲法施測步驟 30
圖 5　人工智慧專利應用之IPC件數分析 32
圖 6　人工智慧專利之申請量分析圖 34
圖 7　人工智慧專利之IPC申請量分析圖 35
圖 8　人工智慧專利技術層級架構圖 38
圖 9　三維建模專利IPC件數分析 45
圖 10　三維建模專利之申請量分析圖 47
圖 11　三維建模專利之IPC申請量分析圖 48
圖 12　機器人產業專利IPC件數分析 54
圖 13　機器人產業專利之申請量分析圖 56
圖 14　機器人產業專利之IPC申請量分析圖 57

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