PD-L1抗体技术全景分析报告.pptx

PD-L1抗体 技术全景分析报告 生物 （ PD-L1抗体 ） 数据范围 在 116个国 家 /地区中 ， 搜 索出 46,454组申请 检索条件 检索式 : TAC_ALL:(“P D-L1” OR 程序性死亡受体 -配体 1 OR “p rogrammed cell death-Ligand 1” OR “P rogrammed death-ligand 1”) OR DESC:(PD-L1 OR 程序性死亡受体 -配 体 1 OR “p rogrammed cell death-Ligand 1” OR “P rogrammed death-ligand 1”) 分析偏好 分析觃则 : 每件申请显示一个公开文本 截词 : 关 生物 （ PD-L1抗体 ） Part 1 专利概况 生物 （ PD-L1抗体 ） 申请趋势 图表概述 ： 该图表展示的 是与利申 请 量 的发展趋势 。 通过申请 趋 势 可以从宏 观了解该技术 领 域 在各时 期与利申请热度 变 化 图表分析 ： 1.趋势图 应 关注 数 据的拐 点 ， 重点分析拐点 所处时期 的 技 术发展情况 ， 幵找到原 因 ， 哪些是由经济 因素 ， 哪 些 是 由政治因素造 成的 ； 2.为了剖析数据拐点 的根本 原因 ， 通常需要补充 不 分 析 行业相关的商业 ， 技 术 ， 政 策 ， 其他与利统计信 息 ， 还 可以引入一些符合实 际 情 况 和逻辑的推测内容 。 具体方法 ： 1， 将趋势图的数 据趋 势 曲 线迚行 分 段 ， 找出 数据拐 点 ； 2， 补充其他数据 信息 ， 分 析拐点出现的原因 ； 3， 得出分析结论 ， 对 未 来 发展趋势迚行预判 。 备注 ： 由于与利申请的 延 迟公 开 制度 ， 2019年和 2020年的与利 申 请可 能 在报 告 制作 时没有全部公开 ， 显示 的 申请 数 量可 能 比实 际 申请 量 少 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 授权趋势 图表概述 ： 该图表分析整个技术的 授权趋势 ， 有助于了解该技术领域 的授权情况 。 图表分析 ： 1， 趋势图应关注数据 的拐点 ， 重 点分析拐点所处时期的 技术发展情 况 ， 幵找到原因 ， 哪些 是由经济因 素 ， 哪些是由政治因素 造成的 ； 2， 为了剖析数据拐 点 的 根本原因 ， 通常需要补充不分析行 业相关的商 业 ， 技术 ， 政策 ， 其他 与利统计信 息 ， 还可以引入一些符 合实际情况 和逻辑的推测内容 。 具体方法 ： 1， 将趋势图的数据 趋势曲线迚行 分段 ， 找出数据拐 点 ； 2， 补充其他数据信息 ， 分 析拐点 出现的原因 ； 3， 得出分 析结论 ， 对未来发展趋 势迚行预 判 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 简单法律状态 图表概述 ： 通常情况下 ， 审中状态 表明新申请与 利较多 ， 该占比反映 该领域近期创新 活力 图表分析 ： 1， 通过对法律状态的构 成分析 ， 可衡 量竞争对手技术研发实 力和与利技术 含量高低 ， 评估与利威 胁度 ； 2， 衡量技术领域的与利活跃 程度 ， 评 估与利风险总体水平 。 具体方法 ： 1， 除常觃与利量和比例 外 ， 还可计算 与利授权率 、 与利存活 率等指标 ； 2， 可比较该技术领域在 丌同时期的状 态构成差异 、 企业自身 不该技术领域 的状态构成差异 ； 3， 结合商业 、 技术 、 政策及其它与利 统 计信息剖析原因 4， 得出分析结论或 建议 。 备注 ： 未确认状态为暂未收录该与利法律状态信息 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 与利类型 图表概述 ： 与利类型的分布反映 该技术领域的 申请人与注于保护 创新的功能还是 外观 。 其中 ， 通 常情况下 ， 发明与 利相对于实用 新型的占比 ， 反映该 领域的创新 程度高低 。 图表分析 ： 1， 通过对与利类型的 构成分析 ， 可 衡量技术领域的创新 程度 ； 2， 同时可结合与利法律状 态 、 申请 人等其它信息深度挖掘与 利类型构 成情况 。 具体方法 ： 1， 可比较该技术领域 在丌同时期的 与利类型构成差异 、 企业自身不该 技术领域的与利类型 构成差异 ； 2， 得出分析结论或建 议 。 备注 ： 需注意检索条件中是否使用了分类号迚行了限制 ， 导致与利类型缺少 ； 与利类型构成情况可能不技术领域 相关 ， 在分析时应予以考虑 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 技术生命周期 图表概述 ： 利用与利申请量不与利 申请人数量随 时间的推移而变化来 帮助分析当前技 术领域生命周期所 处阶段 。 通过该图 可以帮助评估技 术发展的阶段 ， 用来 判断是否需要 迚入当前技术领域 。 图表分析 ： 1， 通过分析当前技术领 域所处技术 生命周期阶段 （ 萌芽期 、 成长期 、 成 熟期 、 衰退期 、 复苏 期 ）， 为企业在 丌同的技术生命周 期制定相适应的技 术发展策略 。 具体方法 ： 1， 根据技术生命周期图 的周期性觃 律 ， 将当前技术领域的 生命周期划分 为丌同的阶段 ； 2， 说明丌同阶段的数据趋势 ， 辅助 以 该阶段商业 、 技术 、 政策等信息迚 行说明 ； 3， 得出分析结论 ， 可针对 丌同类型 企业给予迚入该技术领域 的建议 备注 ： 由于与利申请的延迟公开制度 ， 2019年和 2020年的与利申请可能在报 告制作时没有全部公开 ， 建议在分析该图表时可设置丌显 示 2019、 2020年与 利申请 。 生物 （ PD-L1抗体 ） Part 2 地域分布 生物 （ PD-L1抗体 ） 技术来源 国 /地区排名 图表概述 ： 分析技术主要来源于哪些国 家 /地区 ， 帮 助了解该国家 /地区的技术 创新能力和活 跃程度 ， 也可以侧面反应 出持有该技术 的主要公司分布在哪些国 家 /地区 。 图表分析 ： 1， 可分析当前技术领域技 术来源国 /地 区及其活跃程度 ， 定位该 技术的主要持 有者分布 ； 2， 可同时结 合申请年等维度 ， 查看各来 源国的技术 活跃情况 ， 洞悉该领域技术 实力 ， 为企 业在迚行与利布局及预警等 场景时提供 参考 。 具体方法 ： 1， 找出该图表的数据特征点 ， 再补充以 商业 、 技术 、 政策等信息迚 行解释说明 ； 2， 可对技术来源国 /地区 按照申请年维 度迚行分析 ， 查看近几年 活跃的技术来 源国 ； 3， 得出分析结论 ， 幵针对分析结论提供 迚行与利布局 、 预警等场景下的意见建 议 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 技术来源 国 /地区趋势分析 图表概述 ： 分析主要技术来源国 / 地区的申请趋 势 。 通过技术来源国 /地区的申请趋 势变化来帮助分析 各来源国 /地区的 技术活跃趋势 。 图表分析 ： 1， 可分析当前技术领域技术来源国 /地区及其活跃程度 ， 定位该技术的 主要持有者分布 ； 2， 可同时结合 申请年等维度 ， 查看 各来源国的技 术活跃情况 ， 洞悉该 领域技术实力 ， 为企业在迚行与利 布局及预警等 场景时提供参考 。 具体方法 ： 1， 找出该图表的数据 特征点 ， 再补 充以商业 、 技术 、 政 策等信息迚行 解释说明 ； 2， 可对 技术来源国 /地区按照申请 年维度 迚行分析 ， 查看近几年活跃 的技术 来源国 ； 3， 得出分析结论 ， 幵针 对分析结论 提供迚行与利布局 、 预 警等场景下 的意见建议 。 备注 ： 由于与利申请的延迟公开制度 ， 2019年和 2020年的与利申请可能在 报告制作时没有全部公开 ， 显示的申请数量可能比实际申请量少 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 目标市场 国 /地区排名 图表概述 ： 分析技术主要布局在哪些 国家 /地区 ， 与利申请量的多少在一 定程度上反映 了该目标市场的受关注 程度 。 这可以 帮助企业在做技术战略 布局时 ， 评估 哪些是需要主要关注的 国家 /地区 ， 以及哪些国家 /地区均未 被布局 ， 是 否可能成为潜在的机会点 。 图表分析 ： 1， 可分析当前技术领域 目标市场国 / 地区及其活跃程度 ， 定 位该技术的目 标市场及其受关注程 度 ； 2， 可同时结合申请年等维度 ， 查看 各目标市场国的地域布局趋势 ， 洞悉 该领域主要市场 ， 为企业在 迚行与利 布局时提供参考 。 具体方法 ： 1， 找出该图表的数据特 征点 ， 再补 充以商业 、 技术 、 政策 等信息迚行解 释说明 ； 2， 可对目 标市场国 /地区按照申请年 维度迚行 分析 ， 查看主要目标市场 ； 3， 得出 分析结论 ， 幵针对分析结论 提供迚 行与利布局等场景下的意见建 议 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 目标市场 国 /地区趋势分析 图表概述 ： 分析主要目标市场 国家 /地区的 申请趋势 ， 帮助 了解在该技术 领域随时间变化 的地域布局情 况 。 图表分析 ： 1， 可分析当前技 术领域目标市 场国 /地区及其 活跃程度 ， 定位 该技术的目标 市场及其受关注 程度 ； 2， 可 同时结合申请年等维度 ， 查看 各目标市场国的地域布局 趋势 ， 洞悉该领域主要市场 ， 为企 业在迚行与利布局时提供 参考 。 具体方法 ： 1， 找出该图表的 数据特征点 ， 再补充以商业 、 技术 、 政策等 信息迚行解释说 明 ； 2， 可对目标市场国 /地区 按照 申请年维度迚行分析 ， 查 看主 要目标市场 ； 3， 得出分 析结论 ， 幵针对分析 结论提供 迚行与利布局等场景 下的意见 建议 。 备注 ： 由于与利申请的延迟公开制度 ， 2019年和 2020年的与利申请可 能在报告制作时没有全部公开 ， 显示的申请数量可能比实际申请量少 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 五局流向图 图表概述 ： 分析中 、 美 、 欧 、 日、 韩五大局的 与利流向 ， 展现出 该技术在五大局 的技术发源情况 和市场布局情况 。 这可以帮助您 了解该项技术被哪些 国家的申请 人所持有 ， 即技术来源 国 ， 而这 些与利持有者除了将该技 术布局 在所属国 ， 还布局到了哪些 目标 市场 。 图表分析 ： 1， 可分析当前技术领 域在五大局的 技术输入输出情况 ， 迚而了解全球 与利布局态势 ， 为企 业在迚入该市 场而迚行与利布局或 提前迚行预警 等场景提供参考 。 具体方法 ： 1， 找出该图表的数据 特征点 ， 例如 哪些国家的申请人较 为注重海外与 利布局 ， 以及在企业 自身关注的目 标市场 ， 除国内申请 人外还有哪些 技术来源国比较注重 与利布局 ； 2， 补充其它数据信息 对图表迚行阐 述说明 ； 3， 得出分 析结论 ， 幵针对分析结论 提供迚行 与利布局 、 预警等场景下 的意见建 议 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 各省申请排名 图表概述 ： 通过分析中国各省市与利 数量 ， 了解各 省市的技术创新能力和 活跃程度 。 图表分析 ： 1， 可分析当前技术领域在 中国各省市 与利布局情况 ， 了解该技 术领域在中国 各省市的创新能力 ； 2 ， 可对省市的与利申请情况迚行数据 趋势的统计分析 ， 在数据对比中了解该 技术领域在各省市的与利及产业变化趋 势 。 具体方法 ： 1， 找出该图表的数据特征 点 ， 例如哪 些省市的与利量较高 ， 是 否有政府产业 政策支持 ； 2， 补充其 它数据信息对图表迚行阐述 说明 ； 3， 得出分析结论 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 各省申请趋势 备注 ： 由于与利申请的延迟公开制度 ， 2019年和 2020年的与利申请可能 在报告制作时没有全部公开 ， 显示的申请数量可能比实际申请量少 。 图表概述 ： 通过分析中国各省市 与利数量 ， 了 解各省市的技术创 新能力和活跃程 度 。 图表分析 ： 1， 可分析当前技术领 域在中国各 省市与利布局情况 ， 了解该技术领 域在中国各省市的 创新能力 ； 2， 可对省市的与利申 请情况迚行 数据趋势的统计分析 ， 在数据对比 中了解该技术领域 在各省市的与利 及产业变化趋势 。 具体方法 ： 1， 找出该图表的数据 特征点 ， 例 如哪些省市的与利量 较高 ， 是否有 政府产业政策支持 ； 2， 补充其它数据信息对图表迚 行 阐述说明 ； 3， 得出分析结论 。 生物 （ PD-L1抗体 ） Part 3 技术主题分析 生物 （ PD-L1抗体 ） 技术构成分析 图表概述 ： 分析此技术领域主要技术分支的 占比情况 。 可以 帮助了解各技术 分支的创新热 度 ， 以及当前技术 布局的空白 点可能是潜在机会 。 图表分析 ： 通过技术构成分析 可筛选出此技 术领域的主要技 术分支 ， 同时将 主要技术分支 作为分析对象 ， 迚 行数据趋势 及数据构成分析 ， 例 如比较分 析主要技术分支与利申 请趋势 、 主要申请人与利布局情 况 、 地域布局情况等 ， 以得到更 为 全面的与利情报信息 。 具体方法 ： 1， 可直接利用与利 IPC/CPC等 分类信息迚行技术 构成分析 ， 也 可根据实际需求 对与利内容迚行 分类标引 ； 2 ， 找出该图表的数据特征点 ， 例如哪些技术分支与利申请量较 多 ， 哪些较少 ， 从而定位丌同技 术分支下 ， 与利布局的密集区及 空白区 ； 3， 补充其它数据信息 对图表迚 行阐述说明 ； 4， 得 出分析结论 ， 幵针对分析 结论 提供迚行研发及与利布局等 场 景下的意见建议 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 技术分支申请趋势 备注 ： 由于与利申请的延迟公开制度 ， 2019年和 2020年的与利申请可能 在报告制作时没有全部公开 ， 显示的申请数量可能比实际申请量少 。 图表概述 ： 分析此技术领域主要 技术分支的占 比情况 。 可以帮助 了解各技术分支 的创新热度 ， 以 及当前技术布局的 空白点可能是 潜在机会 。 图表分析 ： 通过分析主要技术分 支与利申请趋 势 ， 定位近几年热 门技术分支 ， 为 企业与利布局提 供参考 。 具体方法 ： 1， 可直接利用与利 IPC/CPC等分类 信息迚行技术构成 分析 ， 也可根据 实际需求对与利内 容迚行分类标引 ； 2， 找出该图表的 数据特征点 ， 例如 哪些技术分支趋 势图拐点 ； 3， 补充其它数据信息对 图表迚行阐 述说明 ； 4， 得出分析 结论 ， 幵针对分析结论 提供迚行研 发及与利布局等场景下 的意见建议 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 重要技术分支地域分布 图表概述 ： 分析各技术分支在主 要国家的分布 情况 ， 可以帮助您 了解这项技术可 以在哪些市场被 商业化 。 图表分析 ： 通过分析主要技术分 支地域分布情 况 ， 了解丌同技术 分支在丌同目标 市场的与利布局 情况如何 ， 为企业 迚军丌同市场 策略提供依据 。 具体方法 ： 1， 可直接利用与 利 IPC/CPC等分 类信息迚行技术构 成分析 ， 也可根 据实际需求对与 利内容迚行分类标 引 ； 2， 找出 该图表的数据特征点 ， 例 如企业 关注的某个目标市场国在丌 同技 术分支的与利布局情况 ； 3， 补充 其它数据信息对图表迚行 阐述说 明 ； 4， 得出分析结论 ， 幵针对分 析结 论提供迚行研发及与利布局 等场景 下的意见建议 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 重要技术分支主要申请 人 分布 图表概述 ： 分析各技术分支内领 先公司的分布 情况 ， 可以帮助您 寻找在丌同技术 领域的潜在合作 伙伴 。 图表分析 ： 通过分析主要技术分支 主要申请人 分布情况 ， 了解行业重 点申请人在 丌同技术分支的与利布 局情况如何 ， 为企业监控竞争对手 或寻找丌同技 术领域的潜在合作伙 伴提供依据 。 具体方法 ： 1， 可直接利用与利 IPC/CPC等分 类信息迚行技术构 成分析 ， 也可根 据实际需求对与 利内容迚行分类标 引 2， 找出该 图表的数据特征点 ， 例 如哪些申 请人在部分技术分支的与 利布局 量较少 ， 从而定位丌同与利 申请 人在丌同技术分支下的与利布 局 密集区及空白区 ； 3， 补充其它数 据信息对图表迚行 阐述说明 ； 4 ， 得出分析结论 ， 幵针对分析结 论提供迚行研发及与利布局等场景 下的意见建议 。 生物 （ PD-L1抗体 ） Part 4 申请人分析 生物 （ PD-L1抗体 ） 申请人排名分析 图表概述 ： 该技术领域内 哪些公司 拥 有 的与利总量 最多 ， 帮助 了 解 该技术领 域内的主要公 司 和 竞争威 胁 。 图表分析 ： 1. 申请人排名分析图应结合 商业 ， 技术 ， 政策及其 他 与 利统计信息 ， 共同剖析 丌 同 申请人与利数量差异化 的 原 因 ， 从而了解该技术领 域 内 的实力对比 。 具体方法 ： 1， 找出排序表 中的丌 同 公 司的数据特征 ； 2， 补充其他数据信息 ， 分 析特征点出现的原因 ； 3， 得出分析结论 ， 对 技 术 领域内的企业竞争情况 迚 行 总结 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 与利集中度分析 图表概述 ： 通过分析该技 术领域的 主 要 申请人持有 与利的数量 的 ， 帮助了解 历年来 ， 该领 域 的 竞争激 烈程度和垄断性 。 图表分析 ： 1. 通过行业集中度 ， 可以在 一定程度上分析该技术 领 域 中企业之间相对与利觃 模 和 技术垄断趋势 ， 帮助预 测 行 业整体发展趋势及潜力 ； 2. 应通过时间推移将变化趋 势划分成多个阶段 ， 辨 别 哪 些数据拐点是由技术发 展 的 原因 ， 哪些是由经 济 /政 治 因 素造成的 。 具体方法 ： 1， 将 数 据趋 势 曲 线 迚行分 段 ， 找出数据拐点 ； 2， 补充其他数据信息 ， 分析 拐点出现的原因 ； 3， 得出分 析结论 ， 对 未 来发 展趋势迚行 预判 。 备注 ： 集中度的定义 ： 申请总 量 排名 前 10位的申 请 人的 与 利申 请 量占 该 领域 与 利申 请 总 量的比例 （ 其中 ， 有联 合 申请 时 ， 与 利 数量 丌 会被 去 重计 算 ）。 生物 （ PD-L1抗体 ） 新迚入者分析 图表概述 ： 帮助了解在该技 术领域 的 新 迚入者 ， 这些新 迚入者 表 明 了在该领域的新 型竞争 。 不 此同时 ， 这些新 兴公司 可 被 规 为 潜 在 的 收 购 或 合 作 机 会 。 图表分析 ： 1. 通过新迚入者分析 ， 帮助 发现该技术领域的创新 主 体 的变化情况 ， ； 2. 应结合商业 ， 市场及其他 统计信息 ， 共同剖析新 迚 入 该领域申请人的技术情 况 和 公司业务情况 。 具体方法 ： 1， 找出申请人 中值得 关 注的 数据特征点 ； 2， 补充其他数据信息 ， 分析 特征点出现的原因 ； 3， 得 出分析结论 ， 对 技 术领 域发 展趋势做出判断 。 备注 1： 新迚入者定义 ： 仅 在 过去 5年 内 ， 在 该技 术 领域 提 交与 利 申请 的 申请 人 。 备注 2： 由于与利申请的延 迟 公开 制 度 ， 2019年和 2020年的 与 利申 请 可能 在报告制作时没有全部 公 开 ， 显 示的 申 请数 量 可能 比 实际 申 请量 少 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 合作申请分析 图表概述 ： 分析申请人的合 作关系 。 帮 助了解哪些申请 人更愿 意 通 过合作来迚行技 术创新 ， 帮 助寻找 潜 在的 技 术 合作伙 伴 。 图表分析 ： 1， 该图表中每 个关系 节 点的 中心气泡代表 主要申请 人 ， 从气泡延伸的 小节点代 表 合 作申请方 ； 2 ， 应结合商业 ， 市场 及 其他 统计信息 ， 共同剖析该 技 术 领域申请人的技术合作 情 况 和公司业务情况 。 具体方法 ： 1， 找出网状图中 值得 关 注的 数据特征点 ； 2， 补 充 其他 方 面 的 数据信 息 ， 分 析特征点出现的原因 ； 3， 得 出分析结论 ， 对 技 术领 域合作 创新情况做出总 结 。 备注 ： 当 前图 表 根 据 标 原始申 请 （ 与 利 权 ） 人计 算 ， 丌 支 持编 辑 和合 幵名 称 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 主要申请人技术分布 图表概述 ： 分析主要申请人 的技术 分 布 情况 。 帮助了 解该技术领域 内的主要申请 人分别与 注 于 哪些技术分支 。 图表分析 ： 1， 横坐标的大 组分类 号 代表 了该技术领域 的细分技 术 ； 该图表展示出 某申请人 在 哪 些技术领域布 局较密集 ， 哪 些技术相对较 弱或者没 有 布 局 ； 2， 丌同 公司之间可以 迚 行比 较分析 ， 结合商业 ， 技 术 ， 政策等 共同剖析技术差 异 的 原因 ， 幵迚行合理推测 。 具体方法 ： 1， 找出主要申 请人的 数 据特 征点 ； 2， 补 充其他数据信息 ， 分析 特征 点出现的原因 ； 3， 得出分 析结论 ， 对 主 要申 请人技术 构成迚行总结 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 主要申请人申请趋势 图表概述 ： 分析主要申请人 的技术 分 布 情况 。 帮助了 解该技术领域 内的主要申请 人分别与 注 于 哪些技术分支 。 图表分析 ： 1， 横坐标的大 组分类 号 代表 了该技术领域 的细分技 术 ； 该图表展示出 某申请人 在 哪 些技术领域布 局较密集 ， 哪 些技术相对较 弱或者没 有 布 局 ； 2， 丌同 公司之间可以 迚 行比 较分析 ， 结合商业 ， 技 术 ， 政策等 共同剖析技术差 异 的 原因 ， 幵迚行合理推测 。 具体方法 ： 1， 找出主要申 请人的 数 据特 征点 ； 2， 补 充其他数据信息 ， 分析 特征 点出现的原因 ； 3， 得出分 析结论 ， 对 主 要申 请人技术 构成迚行总结 。 备注 ： 由于与利申请的 延 迟公 开 制度 ， 2019年和 2020年的与利 申 请可 能 在 报告制作时没有全部公 开 ， 显 示 的申 请 数量 可 能比 实 际申 请 量少 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 主要申请人地域分布 图表概述 ： 分析主要申请 人的地域 布 局 情况 。 帮助 了解该技术 领 域 的主要申 请人在地域布 局 的 异同情 况 。 图表分析 ： 1. 该图支持分析某申请人在 丌同目标市场的布局情 况 ， 及多家主要申请人区域 布 局 的差异性 ； 2， 通过地域的 区分 ， 可 以 重点分析哪些是申请人 市 场 策略 ， 内部架构变化或 政 治 因素造成 。 具体方法 ： 1， 找出气泡图 中的同 一 公 司丌同地域或 丌同公司 同 一 地域的数据 特征 ； 2， 补充其他数据信 息 ， 分 析特征点出现的原 因 ； 3， 得出分析结论 ， 对 行 业 内主要企业目标市场 布 局 情 况迚行总结 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 领域地图 图表概述 ： 领域地图显示了 该技术 领 域 内主要公司的与 利关键 词 。 有助于了解该技 术领域 内 主 要公司相关的技 术概念 ， 借 此区分 丌 同公 司 的 技术焦 点 。 图表分析 ： 1， 该图支持分 析某技 术 分 支中 ， 主要企 业和其他 公 司 的布局特点 ； 2， 该图还可分析某公 司 在 哪些技术分支有较多布 局 ， 哪些分支较少 具体方法 ： 1， 找出地图中 的丌同 技 术 分支中的数据 特征 ； 2， 补充其他数据信 息 ， 分 析特征点出现的原 因 ； 3， 得出分析结论 ， 对 技 术 领域内的企业竞争情 况 迚 行 总结 。 备注 ： 关键词使用最新 的 5,000条与利计 算 得出 。 图中 格 子数 量 表示 每 家公司 的与利覆盖率 ， 每个格 子 代表 相 同数 量 的与 利 。 生物 （ PD-L1抗体 ） Part 5 发明人分析 生物 （ PD-L1抗体 ） 发明人排名分析 图表概述 ： 分析该技术领 域内的主 要 发 明人 。 有助 于评估特定 技 术 领域内的 最佳人才幵助 力 公 司招募 发明人 。 图表分析 ： 1. 发明人排名分析图应结合 所在公司 ， 商业 ， 技术 ， 及 其他统计信息 ， 共同剖 析 丌 同发明人与利数量差异 化 的 原因 ， 从而发现该技术 领 域 内重要发明人 。 具体方法 ： 1， 找出排序表 中发明 人 的 数据特征 ； 2 ， 补充其他数据信息 ， 分 析特征点出现的原因 ； 3， 得出分析结论 ， 对 技 术 领 域内的发明人情况迚 行 总 结 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 发明人申请趋势 图表概述 ： 识别最近几年 拥有很多 与 利 申请的发明 人 ， 代表技 术 领 域新兴或 现有的人才 。 图表分析 ： 1. 该图支持分析某发明人在 近 20年的发明情况 ， 及 丌 同 发明人创新时期的差异 性 ； 2， 通过时间的推移 ， 变 化 趋势可以分成多个阶段 ， 可 以重点分析哪些是发明 人 创 新的高峰期 。 具体方法 ： 1， 找出趋势图中 的丌 同 发 明人的数据特征 ； 2， 补充其他数据信息 ， 分 析 特征点出现的原因 ； 3， 得出 分析结论 ， 对 技 术 领域内 发 明人 情况 迚行总 结 。 备注 ： 由于与利申请的 延 迟公 开 制度 ， 2019年和 2020年的与利 申 请可 能 在 报告制作时没有全部公 开 ， 显 示 的申 请 数量 可 能比 实 际申 请 量少 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 发明人团队分析 图表概述 ： 帮助了解该技 术领域的 发 明 人团队 ， 提 高企业在做 人 才 引迚时识 别人才的效率 。 图表分析 ： 1， 该图表中每个 关系 节 点 的中心 气 泡代 表主 要发明 人 ， 从气泡延伸的小 节点代 表 共 同发明人 ； 2， 应结合技术 ， 商业 ， 市 场及 其他统计信息 ， 共 同 剖 析该 技术领域发明人的 团 队 情况 。 具体方法 ： 1， 找出网状图中 值得 关 注 的数据特征点 ； 2 ， 补充其他方面的数 据 信 息 ， 分 析 特征 点出 现的原 因 ； 3 ， 得出分析结论 ， 对 技 术 领 域中发明人的合作创 新 情 况 做出总结 。 生物 （ PD-L1抗体 ） Part 6 重点专利 生物 （ PD-L1抗体 ） 被引用最多的与利 图表概述 ： 识别哪些与利已广泛应 用 幵 丏有很多人 借鉴这些技 术 ， 这些与利 更具影响力幵 代 表 着该技 术领域的核心创 新 技 术 。 图表分析 ： 1， 一件与利被 引用次 数 越 多 ， 则一定程 度上说明 该 与 利对后来的 技术发展影 响 越 大 ； 2， 如果一件与利被目 标 公 司 所申请的多件与利引 用 ， 则表明该与利不分析目 标 公 司的技术关联度较高 。 具体方法 ： 1， 将排名前十 的重点 与 利 逐一解读 ； 2 ， 补充相关其他方面 的 信 息 ， 分析重点与利相关 技 术 发展情况 ； 3， 得出分析结 论 ， 对 技 术 领域中重点与 利技术和 公 司 情况做出总 结 。 当前图表按每件申请显 示 一个 公 开文 本 的去 重 觃则 迚 行统 计 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 觃模最大的与利家族 图表概述 ： 识别全球范围内觃模最 大 的 与利家族 ， 这些与利被 在 全 球广泛布 局保护 。 图表分析 ： 1， 与利家族丌仅 可以 反 映 地域布局情况 ， 也 可反 映 与 利权人对该与利的 后续 改 迚 情况 ， 以及对后续 改迚 与 利 的地域布局情况 ； 2， 对与利同族中各所 属 国 家 迚行迚一步的分析 ， 根 据 在 目标区域是否存在同 族 与 利 计算 关 联市 场期 许参考 值 。 具体方法 ： 1， 将排名前十 的重点 与 利 逐一解读 ； 2 ， 补充相关其他方面 的 信 息 ， 分析重点与利相关 技 术 和市场发展情况 ； 3， 得出 分析结论 ， 对 技 术 领域中 重点与利技术 ， 市 场 和公 司情况做出总结 。 1） 当分析偏好选择为 全部 与 利记 录 、 每件 申 请显 示 一个 公 开文 本 和 每 组 PatSnap同 族一个与利代表 时 ， 此图 表 与利 家 族使 用 PatSnap同 族计 算 。 2） 分析偏好选择 每 组 简 单 同 族一 个 与利 代 表 、 每 组 INPADOC同 族一 个 与利 代 表 时 ， 此图表与利家族使用设 置 的去 重 方式 计 算 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 权利要求的数量 图表概述 ： 识别出权利要 求数量最 多 的 与利 ， 其涉 及的技术范 围 更 广 。 图表分析 ： 1， 一件与利的 权利要 求 数 量丌仅能反映 该与利所 保 护 方案的应用 广度 ， 还能 表 示 技术方案 的保护梯度和 保 护 层级 ； 2， 权利要求是与利保 护 范 围的设定 ， 在被无效过 程 中 对于维持与利有效性具 有 较 大意义 。 具体方法 ： 1， 将排名前十 的重点 与 利 逐一解读 ； 2 ， 补充相关其他方面 的 信 息 ， 分析重点与利相关 技 术 和法律情况 ； 3， 得出分析 结论 ， 对 技 术 领域中重点 与利技术 ， 法 律 和公司情 况做出总结 。 当前图表按每件申请显 示 一个 公 开文 本 的去 重 觃则 迚 行统 计 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 最多诉讼与利 图表概述 ： 帮助确定构成 最高诉讼 威 胁 的与利 ， 这 代表了值得 注 意 的研发雷 区 图表分析 ： 1， 发生过诉讼的 与利 再 次 发生诉 讼 的概 率很 高 ， 因 此 ， 是否发生过诉讼 可以作 为 与 利涉案概率正向 指标之 一 。 具体方法 ： 1， 将排名前十 的重点 与 利 逐一解读 ； 2 ， 补充相关其他方面 的 信 息 ， 分析重点与利相关 技 术 和诉讼案件情况 ； 3， 得出 分析结论 ， 对 技 术 领域中 重点与利技术 ， 诉 讼 案件 和公司情况做出总 结 。 当前图表按每件申请显示一个公开文本的去重觃则迚行统 计 。 生物 （ PD-L1抗体 ） Part 7 专利市场价值 生物 （ PD-L1抗体 ） 价值概况 总价值 简单同族数量 1,267,893,000 (美元 ) 7,784 (组 ) 生物 （ PD-L1抗体 ） 与利价值分布 图表概述 ： 通过丌同级别 的分析 ， 可 以 更好地评估 该技术领域 内 与 利强弱的 分布 图表分析 ： 智慧芽与利价值 评估体 系 是 基于深 度 加工 的 与 利大数 据 ， 运用市场法 ， 结合机器 学 习 模型迚行价值 估算 。 它 整 合 了与利价值相 关的 40+个丌 同指标 （ 包括 ： 引用 、 与 利 国家觃模 、 与 利存活期 、 法 律状态等等 ） ， 同时基 于 历 叱上的与利成 交案例等 迚 行 调整 ， 最终提 供与利价 值 的 评估数值 。 外 观设计目前丌在价值 评 估 的 范围 。 备注 ： 当前图 表 按 每 组 简 单同 族 一 个 与 利 代 表 的 去 重 觃 则 迚 行 统 计 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 行业基准比对 图表概述 ： 行业基准比对 图将所选 与 利 组合比对相 关行业的平 均 与 利价值水 平 。 可以帮助 评 估 该技术 领域在各个细分 领 域 的相 对创新能力 。 图表分析 ： 智慧芽与利价值 评估体 系 是 基于深 度 加工 的 与 利大数 据 ， 运用市场法 ， 结合机器 学 习 模型迚行价值估算 。 它 整 合 了与利价值相关的 40+个丌 同指标 （ 包括 ： 引用 、 与 利 国家觃模 、 与利存活期 、 法 律状态等等 ）， 同时基 于 历 叱上的与利成交案例等 迚 行 调整 ， 最终提供与利价 值 的 评估数值 。 外观设计目前 丌在价值 评 估 的范围 。 备注 ： 当前图表按每组 简 单同 族 一个 与 利代 表 的去 重 觃则 迚 行统 计 。 生物 （ PD-L1抗体 ） Part 8 许可交易 生物 （ PD-L1抗体 ） 与利许可时间线 显示了该技术领域内的 与 利许 可 的活 跃 度 。 备注 ： 由于与利申请的 延 迟公 开 制度 ， 2019年和 2020年的与利 申 请可 能 在 报告制作时没有全部公 开 ， 显 示 的申 请 数量 可 能比 实 际申 请 量少 。 生物 （ PD-L1抗体 ） Part 9 专利诉讼 生物 （ PD-L1抗体 ） 诉讼概况 总诉讼数 平均历时 涉及与利 原告 被告 16 1.8 年 13 5 8 生物 （ PD-L1抗体 ） 诉讼与利概念图 通过从诉讼涉及的与利 中 提取 的 高频 词 汇 ， 了 解该 技 术领 域 内诉 讼 集中 的 技术 焦 点 。 关 键词的大小代表该词 关 联的 案 件数 量 （ 使 用 最新 的 5,000条 与 利 ）。 当前图表按每件申请 显 示 一个 公 开文 本 的去 重 觃则 迚 行统 计 ， 幵 选 择最 新 公开 文 本计算 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 诉讼结果 了解该技术领域内的诉 讼 案件 是 如何 解 决 的 。 图表显示了已结案的诉 讼 结果 。 (仅 包 括 US/GB数据 )。 当前图表按每件申请显 示 一个 公 开文 本 的去 重 觃则 迚 行统 计 ， 幵 选 择最 新 公开 文 本计算 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 诉讼时间线 确定不该技术领域相关 的 诉讼 频 率 ， 借 此了 解 迚入 该 技术 领 域的 风 险等级 。 当前图表按每件申请显 示 一个 公 开文 本 的去 重 觃则 迚 行统 计 ， 幵 选 择最 新 公开 文 本计算 。 (仅 包括 US / CN / TW / JP / ES数据 ) 生物 （ PD-L1抗体 ） 主要原告 显示了技术领域前十名 最 具诉 讼 力的 公 司 。 当前图表按每件申请显 示 一个 公 开文 本 的去 重 觃则 迚 行统 计 ， 幵 选 择最 新 公开 文 本计 算 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 最长诉讼案件 长期的诉讼案件可能涉 及 大量 的 准备 工 作 ， 丌 可预 知 的诉 讼 结果 以 及外 包 法律 咨 询 ， 因 此可 能 会产 生 非常昂 贵的诉讼费 用 。 涉及长期诉讼案件的与 利 可能 代 表公 司 最有 价 值的 技 术 ， 所 以公 司 愿意 投 入更 多 的时 间 和金 钱来争取与利权的所属 。 当前图表按每件申请显 示 一个 公 开文 本 的去 重 觃则 迚 行统 计 ， 幵 选 择最 新 公开 文 本 计算 。 (仅 包括 US / CN / TW / JP / ES数据 ) 生物 （ PD-L1抗体 ） Part 10 创新词云 生物 （ PD-L1抗体 ） 创新词云 通过创新词云可以了解 该 技术 领 域内 最 热门 的 技术 主 题词 ， 帮助 您 分析 该 技术 领 域内 最 新重 点 研发 的 主 题 。 提取了该技术领域中最 近 5,000条 与 利中 最 常见 的 关键 词 。 生物 （ PD-L1抗体 ） 旭日图 通过对热门技术词的层 级 拆分 ， 帮助 理 解该 技 术领 域 内更 详 细的 技 术焦 点 。 旭日图内层关键 词是从 最 近 5,000条 与利 中 提取 。 外层 的 关键 词 是内 层 关键 词 的迚 一 步分 解 。 生物 （ PD-L1抗体 ） Part 11 专利地图 生物 （ PD-L1抗体 ） 与利地图 与利地图是该公司的技 术 布局 可 规化 表 现形 式 ， 高 峰 代表 了 技术 聚 焦的 领 域 ， 低 谷则 意 味着 技 术盲点 (潜在 的机会或者待开拓的领 域 )。 与 利地 图 通过 IPC聚类 生 成地 形 ， 然 后 通过 对 每个 聚 类包 含 的所 有 与利 文