在科技创新驱动产业发展的时代背景下，专利数据作为技术研发活动的客观记录与风向标，已成为洞察技术布局、研判产业态势、辅助决策制定的关键信息源。本文以脑机接口领域为例，解析专利数据，为产业研究与发展规划提供分析范式与实践参考。

基于专利分析的产业研究方法以专利数据为核心，融合多类数据资源，能够全景式展现区域发展定位、产业竞争格局和技术创新方向，有助于提升区域产业发展规划与决策的精准度和科学性。该方法尤其适用于技术密集型产业，能够较为客观地反映行业技术发展态势及主要创新主体的研发布局，并可支撑多样化的应用场景，适合推广使用。

基于专利分析开展产业研究通常包括四个基本步骤：一是解构产业，梳理研究对象，明确研究领域与核心关注点。二是收集专利数据，围绕研究目标与需求，迭代优化检索式，获取高质量、准确的专利样本。三是多维度分析，从趋势、结构、主体等多角度分析，并通过图表可视化。四是结果提炼与应用，对分析结果进行解读与总结，为产业态势研判、规划编制和对策制定提供支撑。

为便于更直观、快速地了解专利分析的流程和应用场景，下文以脑机接口产业为例，概述性地介绍了针对特定产业的专利分析十大典型场景，为后续利用专利数据开展产业研究提供思路和参考。

1.地域间专利数量的趋势对比

广东省长期稳居脑机接口专利数量全国第一。北京在2019年超过了江苏，年度专利数量位居第二。浙江省在2014年后的年度专利数量超过了上海，近几年两者的申请量趋于持平。

注：专利数据样本截止2024年（下同）。由于专利从申请到公开可检索具有时滞，展示数据截止2023年。

图1. 我国脑机接口专利数量最高的五省专利数量趋势对比

2.技术方向的趋势分析

从脑机接口相关专利的技术方向来看，近20年来，全球约1/3的脑机接口专利关注与疾病相关的方向。然而，我国相关专利与疾病相关的比例相对较低，集中在基础技术的攻关阶段，涵盖测量实验、信息通信和计算控制等方面。

图2. 全球脑机接口专利技术布局趋势

图3. 我国脑机接口专利技术布局趋势

3.特定技术方向的地域分布

广东省主要聚焦计算控制、机械设备、信息通信和电子电器等技术方向；北京市则更聚焦测量实验、疾病和信息通信等技术方向；江苏、浙江、上海在不同技术方向上的侧重程度相对平衡。

图4. 脑机接口专利技术在我国各省的布局情况

 4.专利的地域分布

图5展示了脑机接口领域疾病医疗方向专利最多的7个国家。从专利数量来看，美国位居首位，中国紧随其后，位列全球第二，与日本、加拿大等国家相比具有较大数量优势。

图5 脑机接口领域疾病医疗方向专利最多的7个国家

5.申请人专利数量排名

浙江省在脑机接口领域形成了以高校为主导，科研机构和企业共同推动的多元创新生态系统。高校占据了主要地位，其中，浙江大学和杭州电子科技大学表现突出，专利数量最多。之江实验室和中国科学院宁波材料技术与工程研究所等科研机构发挥重要作用，强脑科技、柔灵等企业也积极参与，反映出企业的科技创新实力。

6.申请人专利技术布局分析

图6展示了浙江省在脑机接口领域专利数量最多的10位申请人在各个技术方向上的数量占比情况，体现专利布局的重点方向。杭州诺为医疗科技有限公司在疾病和医药医疗方向上的专利数量占比约为50%；浙江强脑科技有限公司在信息通信和机械设备方向上的专利较多，但没有涉及疾病和医药医疗方面的专利申请；宁波大学超过40%的专利集中在测量实验方向；浙江大学在各个方向上的专利总量相对比较均衡。

图6. 浙江省top10申请人专利技术布局

7.专利技术影响力分析

图7展示了国际、我国和浙江省在不同技术影响力水平上的脑机接口专利占比情况。全球范围内，被引用次数少于5次的专利占总量的75%，而在浙江省范围内，这类零影响力或低影响力专利达到了专利总量的81%。被引用次数大于等于20次的专利，在国际脑机接口专利总量中占比9%，但在我国仅占3%，浙江省的比例更低，为2%。

图7. 不同水平技术影响力的专利分布

对浙江省引用次数大于20的专利进一步分析表明，浙江大学和杭州电子科技大学高影响力专利数量具有绝对优势，技术创新得到了广泛关注和认可，并成为该领域后续专利的重要参考来源。柔灵科技、强脑科技、回车电子和迈联医疗等企业也在该领域表现出较强的科技创新能力，拥有较多高影响力专利，进一步体现了高新企业在我省脑机接口关键技术研发中的重要地位。

8.专利转让市场分析

通过对脑机接口领域疾病医疗方向专利转让活动中活跃的转让人和受让人基本情况进行分析，发现国际上top10活跃的专利受让人中，不仅有美敦力、波科等知名企业，还有美国国立卫生院、加州大学以及CRG基金等多方参与。

9.专利发明人分析

我国脑机接口领域疾病医疗方向专利数量最多的前10位发明人专利数量在14-28之间。其中，5位发明人为高校/科研院所教授，分别隶属于天津大学、上海大学、西安交通大学、中国科学院电子学研究所、华南理工大学；4位发明人为对应企业的法人或高管。相较国际情况，我国疾病医疗领域脑机接口技术更多依赖于高校，并且大多数企业的专利技术仅来自高管团队，专业化的技术创新团队建设仍待提升。

10.专利合作网络分析

总体来看，浙江省内机构在脑机接口领域的合作频率较低。从节点大小体现的合作频率来看，浙江大学和杭州电子科技大学仍然是浙江省脑机接口领域合作最频繁的机构，但浙江大学也仅与10个外部机构合作了24项专利。合作的地理范围也较为局限，多为省内机构之间的合作。合作频率较高的外省机构包括清华大学、北京航空航天大学、南昌大学第二附属医院以及福建中医药大学康复医院等。

图8. 浙江省在脑机接口领域的专利合作网络

综上，本研究提出的基于专利的十大应用场景分析方法，为政府、企业与研究机构提供了实用的决策工具，未来可进一步结合多源数据与人工智能技术，实现更精细化、动态化的技术创新监测与评估。