概况

根据本月的专利技术动态，汇总了50项专利，这些专利横跨20余个不同的技术领域。其中，发明专利43项，实用新型专利7项。总共涉及226位发明人，申请人则来自48个不同主体，包括40家企业实体和8所高校或研究机构。专利内容涵盖人工智能、图像处理、生物医学、新材料、农业机械等多个前沿方向，展现了技术创新的广泛性和深度。

技术领域分布

图片来源：技术发展分析报告

申请人排行

申请人排行AI解析内容

根据所掌握的数据，可以对光学成像领域的专利申请人情况进行如下总结分析：

一、单位类型分布

• 企业类申请人：深圳市帝迈生物技术有限公司、北京与光科技有限公司、深圳市德艺科技实业有限公司、广东乾威精密连接器有限公司、深圳市恒旭通电路有限公司、广东筠诚建筑科技有限公司、广州机施建设集团有限公司。这些企业涵盖了生物科技、光电技术、精密制造、建筑工程等多个行业领域。

• 科研机构类申请人：北京通用人工智能研究院，专注于前沿技术研发。

• 高校/教育机构类申请人：石家庄邮电职业技术学院（同时作为中国邮政集团有限公司培训中心），体现了产学研结合的特点。

• 云计算服务类申请人：天翼云科技有限公司，代表了云计算与光学成像技术的融合趋势。

从单位类型来看，企业是该领域的主要创新主体，占比高达80%；科研机构和教育机构则分别占10%，显示出企业在技术研发中的主导地位。

二、地域分布

• 广东省：深圳市帝迈生物技术有限公司、深圳市德艺科技实业有限公司、广东乾威精密连接器有限公司、深圳市恒旭通电路有限公司、广东筠诚建筑科技有限公司、广州机施建设集团有限公司（共6家）。广东省作为我国经济和技术发展的重要区域，在光学成像领域表现突出。

• 北京市：北京通用人工智能研究院、北京与光科技有限公司（共2家）。北京市凭借其丰富的科研资源和高新技术产业基础，在该领域也占据了一席之地。

• 河北省：石家庄邮电职业技术学院（1家）。河北省在该领域的贡献相对较少，但体现了区域性特色。

• 其他省份：天翼云科技有限公司（未明确具体省份，但属于全国性布局的企业）。

从地域分布来看，广东省以60%的占比成为光学成像技术的核心研发区域，其次是北京市（20%），而其他地区贡献较少，表明该领域存在明显的区域集中化现象。

三、数量分布

• 专利数量排名：

• 深圳市帝迈生物技术有限公司：2项专利，占比3.39%，排名第一。

• 其他申请人均为1项专利，占比1.69%。

• 整体分布特点：

• 专利数量分布较为分散，没有出现绝对领先的龙头企业或机构。

• 各申请人的专利数量差距较小，说明该领域尚处于多点开花、竞争激烈的发展阶段。

四、研发竞争情况分析

1. 竞争格局：

• 当前光学成像领域的专利申请呈现“小而散”的特点，尚未形成寡头垄断的局面。

• 深圳市帝迈生物技术有限公司以2项专利略微领先，但优势并不明显，未来仍需进一步加大研发投入以巩固领先地位。

2. 技术创新方向：

• 企业类申请人在实际应用层面具有较强的技术转化能力，尤其是在生物医疗、精密制造等领域。

• 科研机构和教育机构则更注重基础研究和理论突破，为行业发展提供技术支持。

• 天翼云科技有限公司的参与表明云计算与光学成像技术的结合正在成为新的增长点。

3. 区域竞争态势：

• 广东省依托强大的制造业基础和创新能力，在光学成像领域占据主导地位。

• 北京市凭借科研资源优势，形成了独特的竞争力。

• 其他地区目前参与度较低，但随着技术普及和产业升级，可能会逐步提升影响力。

总结

根据所掌握的数据，可以得出以下结论：

• 单位类型上，企业是光学成像领域的主要创新力量，科研机构和教育机构则起到补充作用。

• 地域分布上，广东省是该领域的核心研发区域，北京市紧随其后，其他地区贡献有限。

• 数量分布上，专利申请数量较为分散，尚未形成明显的头部效应。

• 竞争态势上，该领域正处于多点开花、竞争激烈的阶段，技术创新方向涵盖生物医疗、精密制造、云计算等多个领域。

未来，随着技术的不断进步和市场需求的增长，预计该领域的竞争将更加激烈，同时也可能涌现出更多具有影响力的龙头企业和地区。

专利地域分布

专利地域分布AI解析内容

根据所掌握的数据，可以发现光学成像领域的技术创新能力和活跃程度在不同地区之间存在显著差异。以下是对各地区技术实力和竞争情况的分析：

1. 广东：以19件专利占据38%的份额，遥遥领先于其他地区，显示出其在光学成像领域的强大技术创新能力和活跃度。广东可能拥有较为完善的产业链、科研机构和企业集群，这为其技术发展提供了坚实的基础。

2. 北京：以8件专利（占比16%）位居第二，表明其在该领域也具有较强的竞争力。作为中国的科技中心之一，北京可能依托高校和科研院所的优势，在技术研发方面保持较高水平。

3. 陕西：以5件专利（占比10%）位列第三，显示出一定的技术积累和创新能力。陕西可能是光学成像技术的重要研发基地之一，尤其是在军工或航天相关领域可能有较强的技术支撑。

4. 山东：以4件专利（占比8%）紧随其后，表明其在该领域也有一定的技术基础和发展潜力。山东可能在某些特定应用方向上形成了自己的特色。

5. 河北、四川、湖南、台湾、湖北：这些地区各有2件专利（占比4%），虽然数量较少，但仍然体现了各自在光学成像领域的一定技术水平和研究兴趣。这些地区的创新活动可能集中在某些细分领域或特定应用场景中。

6. 天津：仅1件专利（占比2%），表明其在该领域的技术创新能力相对较弱，可能需要进一步加强研发投入和技术积累。

总结分析：

根据所掌握的数据，可以得出以下结论：

• 光学成像领域的技术创新能力和活跃程度呈现出明显的区域集中化趋势，其中广东一枝独秀，占据了近四成的市场份额，显示出强大的竞争优势。

• 北京和陕西作为第二梯队，分别凭借其科研资源和产业基础，在该领域也具备较强的竞争力。

• 山东、河北、四川、湖南、台湾、湖北等地则处于第三梯队，虽然专利数量较少，但在某些细分领域可能仍有一定的技术优势。

• 天津等地区目前在该领域的表现较弱，未来可能需要通过政策支持、产学研合作等方式提升自身的技术实力。

• 整体来看，光学成像领域的竞争格局呈现“头部集中、尾部分散”的特点，广东作为领头羊，对其他地区形成了较大的技术壁垒，而其他地区则需寻找差异化发展的路径以提升自身竞争力。

法律状态分布

图片来源：技术发展分析报告

法律状态分布AI解析内容

根据所掌握的数据，可以得出以下总结分析：

1. 专利公开为主导：在光学成像领域，大部分专利处于“公开”状态，数量为21件，占比高达84%。这表明该技术领域正处于快速发展阶段，技术创新活跃，且多数专利尚处于申请或初步审查阶段，尚未进入授权或更深层次的法律状态。

2. 授权与实质审查比例较低：仅有2件专利（各占8%）分别处于“授权”和“实质审查的生效”状态。这一现象可能说明：

• 该领域的技术专利申请相对较新，许多专利还未完成完整的审查流程。

• 或者，部分专利可能面临较高的驳回风险，导致进入授权阶段的比例较低。

3. 专利活跃程度较高：由于公开专利数量占比显著高于其他法律状态，可以推测光学成像领域存在较高的研发热度和技术竞争。企业或研究机构正在积极布局相关技术，以抢占市场先机。

4. 潜在风险与机遇并存：高比例的公开专利也意味着该领域的技术壁垒尚未完全形成，竞争对手可能通过分析这些公开专利来优化自身技术策略。同时，这也为后来者提供了机会，可以通过差异化创新突破现有技术格局。

综上所述，根据所掌握的数据，可以认为光学成像领域的专利活动较为活跃，技术创新正处于快速发展的初期阶段，但授权专利比例较低可能反映出技术成熟度或专利质量仍有待提升。未来，随着更多专利完成审查流程，该领域的技术格局可能会进一步明朗化。

创新点与技术突破

创新点：

技术突破：

应用前景

以下是基于应用前景的简要分析及排行：

以上专利涵盖了多个技术领域，包括但不限于人工智能、机器视觉、医疗健康、新材料、农业机械和工业检测等。这些专利大多具有较高的技术创新性和实用性，能够解决实际问题或提升效率，具备良好的市场转化潜力和社会经济效益。其中发明专利占据主导地位，显示了较高的技术深度和保护力度，而实用新型专利则更注重具体应用场景的快速实现。总体来看，这批专利在各自领域内均具有较强的竞争力和发展前景

持续研发与改进建议

以下是基于应用前景的简要分析及排行：

以下是对部分专利技术的研发与改进建议，旨在优化其性能、降低成本或扩展应用场景。

侵权规避建议

在侵权规避方面应注意以下几点：

1. 明确技术领域和应用场景：根据上述专利信息，涉及的技术领域广泛，包括触觉定位、视觉目标重建、图像处理、光学检测、生物医学、农业机械等。在开发相关产品或技术时，需明确自身技术所属领域，并仔细分析与该领域相关的专利内容，避免直接复制或使用已有的专利技术方案。

2. 进行详细的专利检索和分析：针对具体技术方向，进行全面的专利检索，了解现有专利的技术细节、权利要求范围以及保护期限。特别注意发明专利的权利要求书，因为其保护范围通常较广，实用新型专利则需关注具体结构设计。

3. 设计差异化技术方案：在研发过程中，尽量通过技术创新实现差异化设计，例如采用不同的算法、硬件架构或工艺流程，确保与已有专利的技术方案存在显著区别。对于类似功能的实现方式，应探索替代方法以降低侵权风险。

4. 关注专利类型差异：发明专利和实用新型专利的保护重点不同。发明专利更注重技术原理和方法创新，而实用新型专利侧重于具体结构改进。因此，在规避实用新型专利时，可以通过改变产品结构或布局来实现；而对于发明专利，则需要从核心技术和逻辑层面寻找突破点。

5. 重视方法类专利的实施细节：许多专利涉及方法类创新（如检测方法、预测方法、重建方法等）。在实际应用中，需注意调整方法的具体步骤、参数设置或输入输出形式，避免完全照搬专利描述的方法流程。

6. 结合开源工具和技术框架：部分专利可能基于特定技术框架或开源工具（如OpenCV），在使用这些工具时，需确认其是否符合专利保护范围，并评估是否存在间接侵权的可能性。

7. 关注多模态数据融合和跨领域技术应用：一些专利涉及多模态数据融合（如视觉、热成像、红外等）或跨领域技术整合（如机器视觉与农业、医疗与光学检测）。在开发类似技术时，需综合考虑各领域的专利限制，避免因技术整合而导致侵权。

8. 定期跟踪专利状态：部分专利可能处于申请阶段或即将到期，需密切关注其法律状态。对于已失效或过期的专利，可以合法借鉴其技术内容；但对于仍在有效期内的专利，则需严格规避。

9. 寻求专业意见：在复杂技术领域，建议咨询知识产权律师或专利代理人，对潜在侵权风险进行评估，并制定合理的规避策略。

10. 记录研发过程和创新点：在产品研发过程中，详细记录技术方案的设计思路、实验数据和改进措施，以便在必要时证明自身技术的独立性和原创性，减少侵权争议。

通过以上措施，可以在最大程度上降低侵权风险，同时推动技术创新和发展。

报告内容均由科易网AI+技术转移和科技创新数智化应用工具生成，仅供参考!