4月11日，“腾龙一期”迎来了第四门课程《宏观专利分析》。课程的导师是国家知识产权局的资深专家、专利分析普及推广项目的负责人褚战星老师。本门课程主要关注从宏观层面如何利用专利分析手段达成预期目标，并且讲述宏观专利分析的实务操作全流程和方法体系。

不同于对专利分析的普通认知，褚老师在课程伊始就对于专利分析进行了准确的定位，给出了三个论断：1、专利分析不仅仅是分析专利。真正的专利分析需综合评估产业、技术、市场、法律、政策等相关信息；2、专利分析不是万能的。不可寄希望通过专利分析解决所有的问题，需要结合其他情报提供决策参考；3、专利分析一定要阅读专利文献，仅仅做数据统计是不够的。

在实现准确定位的基础之上，专利分析的作用也就水到渠成。总体来说，就是识别风险并如何化解风险；识别机会，并如何把握机会。在专利分析用于产品研发时，可以了解产业发展趋势、找准研发方向、评估产品风险、评估技术引进风险、合作对象选择；在专利分析用于专利挖掘时，褚老师通过案例讲述了以终为始开展挖掘的核心思路；在专利分析用于竞争对手监控时，更是通过实例剖析了如何通过查询代理服务机构找到竞争对手的“马甲公司”，如何综合利用企业信息公示系统佐证专利系统查询信息。

作为企业知识产权经理人的核心能力，课程也重点关注了如何操作一个专利分析项目。围绕“三个阶段、八个环节、四类风险、十个关键点”展开了详细研讨。首先，项目在整体的启动、研究和结题这三个重点阶段上，资源配置显得尤为重要，知识产权经理人作为项目负责人，应该如何配置好人、财、物、时间等核心资源，如何配置好法律、市场、技术这样的“铁三角”分析维度，是非常重要的。其次，对于常规专利分析项目，通常分为技术行业调查、技术分解表形成、文献检索、数据处理、数据标引、图标制作、数据分析、报告撰写等八个重点环节，褚老师也重点介绍每个具体环节上的质量控制措施和保障手段，以“过程控制达到最终质量控制”。尤其是在数据查全率和查准率环节，褚老师介绍了非常巧妙的检验方法，核心在于“以确定的方法确定不确定的结果”，从而进行数据质量评价。第三，在进度、质量、成果、预算等四类重点风险防控方面，也需要经理人重点关注。最后，做好十个关键点的控制才能成为一份以解决问题为导向的专利分析报告的基础。

课程的高潮来自于最后的实战环节。如何在半个小时以内，做出一份合格的专利检索分析策划案，并向汇报对象进行立项汇报。“腾龙一期”的各位同学分成了“老A”和“壹B”两个小组进行了PK赛。老A组以“5G专利分布局策略分析”为例，壹B组以“某激光企业专利态势分析”为例，分别讲述立项需求、项目目标、实施计划以及重点输出，顺利的获得虚拟CTO/CEO汇报对象的认可。原定六点结束的课程，在老师和同学们的热烈讨论下，持续到六点四十才不舍地结束。

对于企业知识产权经理人来说，达成目标的手段有很多，专利分析也是实现目标的手段之一，如何正确的定位目标，选择合适的手段达成目标，并且做好过程控制和质量管控，是知识产权经理人需要具备的能力和素质。