概况
根据本月的专利技术动态，汇总了18项专利，这些专利横跨10个不同的技术领域。其中，发明专利18项，占比100%。总共涉及95位发明人，申请人则来自23个不同主体，包括17家企业实体和6所高校或研究机构。专利内容主要集中在数据价值评估、数据处理与管理、人工智能应用及行业数字化转型等领域，体现了技术创新在多行业的深度融合与广泛应用。
技术领域分布
数据价值评估 | 7 | G06Q30/02：商业管理。 |
医疗数据管理 | 2 | G16H70/20：健康记录。 |
电网数据处理 | 2 | G06Q10/04：规划与调度。 |
制造服务数据 | 1 | G06N3/043：神经网络架构。 |
文件级数据迁移 | 1 | G06F16/11：文档组织。 |
动态钻井数据采样 | 1 | G06F18/23213：数据处理。 |
数据自动化流转 | 1 | G06F16/25：信息检索。 |
目标检测优化 | 1 | G06V10/776：图像分析。 |
图片来源：技术发展分析报告
申请人排行
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根据所掌握的数据，可以对数据资产估值模型领域的专利申请情况进行如下总结分析：
一、单位类型分布
高校类：北京大学、清华大学、东华大学等3家高校占据了前10名中的3席，合计拥有4件专利（占比17.39%）。这表明高校在该技术领域具有较强的科研实力和创新能力。
企业类：国网信息通信产业集团有限公司、中国平安人寿保险股份有限公司、赛尔网络有限公司、成都天奥测控技术有限公司、西藏医典健康数据管理有限公司、广东电网有限责任公司信息中心、山东浪潮智慧医疗科技有限公司等7家企业占据前10名中的7席，合计拥有8件专利（占比34.78%）。这说明企业在实际应用和技术转化方面处于主导地位。
总体特点：高校与企业在该领域的研发活动较为均衡，但企业更注重将研究成果转化为实际应用。
二、地域分布
北京地区：北京大学、清华大学、赛尔网络有限公司等3家单位位于北京，合计拥有5件专利（占比21.74%），显示北京作为全国科技创新中心，在该领域的研发实力突出。
四川地区：国网信息通信产业集团有限公司和成都天奥测控技术有限公司分别位于成都，合计拥有2件专利（占比8.69%）。
广东地区：广东电网有限责任公司信息中心位于广州，拥有1件专利（占比4.35%）。
西藏地区：西藏医典健康数据管理有限公司位于拉萨，拥有1件专利（占比4.35%）。
山东地区：山东浪潮智慧医疗科技有限公司位于济南，拥有1件专利（占比4.35%）。
上海地区：中国平安人寿保险股份有限公司位于上海，拥有1件专利（占比4.35%）。
总体特点：北京地区的研发优势明显，而其他地区也逐渐形成各自的技术特色和创新力量。
三、数量分布
专利数量排名：
北京大学、清华大学、国网信息通信产业集团有限公司各拥有2件专利，占总专利数的8.69%。
其余7家单位各拥有1件专利，占总专利数的4.35%。
总体特点：专利数量分布相对分散，尚未出现一家独大的局面，表明该技术领域仍处于多主体竞争阶段。
四、研发竞争情况分析
竞争格局：
当前该领域的研发竞争呈现“多点开花”的态势，高校与企业并驾齐驱，各有侧重。
高校以基础研究为主，为企业提供理论支持；企业则以市场需求为导向，推动技术落地。
区域竞争：
北京凭借其丰富的教育资源和科研实力，在该领域占据领先地位。
其他地区如四川、广东、西藏、山东等地也在积极布局，逐步形成区域特色。
未来趋势：
随着数据资产估值模型的重要性日益凸显，预计更多企业和高校将加大研发投入。
跨区域合作可能成为未来发展的新趋势，通过资源整合提升整体技术水平。
总结
根据所掌握的数据，可以得出以下结论：
数据资产估值模型领域的研发活动主要集中在高校和企业两大主体，二者各有侧重且相互补充。
地域分布上，北京地区凭借高校和企业的双重优势处于领先地位，其他地区也在逐步崛起。
专利数量分布较为分散，尚未形成明显的垄断格局，表明该领域仍处于多主体竞争阶段。
展望未来，随着技术需求的增长和技术壁垒的降低，该领域的竞争将更加激烈，跨区域合作和产学研结合将成为重要发展方向。
以上是对该技术领域专利申请情况的综合分析，希望对相关研究和决策提供参考。
专利地域分布
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根据所掌握的数据，可以得出以下分析和总结：
技术创新能力与活跃程度：
北京在数据资产估值模型领域的技术创新能力和活跃程度显著领先于其他地区。其专利数量为7项，占总专利数量的38.89%，远高于其他地区，显示出北京在该领域的技术积累和研发实力。
广东以2项专利位居第二，占比11.11%，表明广东在该领域也有一定的技术基础和创新能力，但与北京相比仍有较大差距。
其他地区（四川、西藏自治区、山东、上海、福建、浙江、湖北、陕西）各有1项专利，占比均为5.56%。这些地区的专利数量较少，说明在数据资产估值模型领域的技术创新能力和活跃程度相对较低。
竞争情况：
北京在该领域的竞争优势明显，占据了近40%的市场份额，形成了较强的市场壁垒和技术优势。
广东虽然排名第二，但专利数量仅为北京的三分之一，竞争力相对较弱。
其余地区由于专利数量较少且分布较为分散，尚未形成明显的竞争优势，更多处于跟随者或探索者的角色。
区域发展特点：
从地理分布来看，东部沿海地区（如北京、广东、上海、浙江、福建）在数据资产估值模型领域的技术创新表现更为突出，这可能与其经济发达程度、科研资源丰富以及产业需求旺盛密切相关。
中西部地区（如四川、湖北、陕西）以及边疆地区（如西藏自治区）虽然也有一定参与，但整体技术水平和活跃度较低，可能需要进一步加强政策支持和资源整合。
总结：
根据所掌握的数据，可以认为北京在数据资产估值模型领域的技术创新能力和活跃程度遥遥领先，具有显著的竞争优势；广东次之，但与北京存在较大差距；其他地区则处于起步阶段，技术创新能力和活跃程度相对较低。未来，中西部及边疆地区可以通过加大研发投入、引进高端人才和优化产业布局等方式，逐步提升在该领域的竞争力，缩小与东部发达地区的差距。
法律状态分布
法律状态分布AI解析内容
根据所掌握的数据，可以发现数据资产估值模型领域的专利活动呈现出一定的活跃程度和多样性。以下是对该技术领域专利法律状态的分析总结：
实质审查的生效是该领域中占比最高的法律状态（33.33%），表明有相当一部分专利申请已经通过初步审查并进入实质审查阶段，这反映了该技术领域存在较高的研发兴趣和技术竞争。
公开状态的专利数量占27.78%，说明该领域中有较多的技术方案已被披露，但尚未完成进一步的审查程序。这一比例较高，可能意味着该技术领域正处于快速发展阶段，技术创新较为活跃。
授权状态的专利数量占22.22%，表明已有一定数量的专利成功获得了法律保护，这体现了该技术领域在实际应用中的成熟度和技术价值的认可。
发明专利申请公布后的驳回和视为撤回的比例分别为11.11%和5.56%，虽然占比相对较低，但仍显示出部分专利申请未能通过审查或因申请人原因被放弃。这可能与技术新颖性不足、权利要求范围过大或其他审查标准有关。
综合来看，根据所掌握的数据，可以认为数据资产估值模型领域的专利活动处于较为活跃的状态，技术创新和市场竞争较为激烈。同时，较高的“实质审查的生效”和“公开”比例表明该领域仍处于技术发展的上升期，未来可能有更多的专利获得授权。然而，驳回和视为撤回的比例也提醒我们，该领域的技术门槛较高，申请人在进行专利布局时需注重技术方案的新颖性和创造性，以提高专利授权的成功率。
创新点与技术突破
创新点：
数据价值评估 | 提出了一种结合多因素模型和风险偏好的数据价值评估方法，提升了评估的精准性和适用性。 | 一种具有风险偏好的数据价值评估方法及系统 |
健康医疗数据价格量化 | 基于层次分析法构建了健康医疗数据的价格量化模型，为数据交易提供了科学依据。 | 一种基于层次分析法(AHP)的健康医疗数据价格量化技术模型 |
医共体平台数据管理 | 设计了一种针对医共体平台的医典和医疗数据管理方法，增强了数据的安全性和可用性。 | 一种用于医共体平台的医典和医疗数据的管理方法和系统 |
大规模流数据采样 | 基于动态钻井技术开发了大规模流数据采样评估方法，提高了采样的代表性和效率。 | 基于动态钻井的大规模流数据采样评估方法 |
数字资产估值 | 构建了基于多因素模型的数字资产估值系统，为数字资产管理提供了新思路。 | 一种基于多因素模型的数字资产估值系统 |
电力数据交易定价 | 提出了一种多因素均衡的电力数据交易定价方法，解决了定价公平性问题。 | 一种多因素均衡电力数据交易定价方法 |
文件级数据迁移 | 开发了一种智能迁移操作方法，支持文件级数据高效迁移和管理。 | 一种文件级数据的智能迁移操作方法及系统 |
资产数据价值评估 | 提出了一种综合性的资产数据价值评估方法，增强了评估结果的可靠性。 | 一种资产数据价值评估方法及系统 |
EVA数据价值评估建模 | 基于EVA理论设计了一种数据价值评估模型的建模方法，提升了模型的科学性。 | 一种基于EVA的数据价值评估模型的建模方法 |
技术突破：
数据自动化流转 | 实现了数据在不同系统间的自动化流转，显著提高了数据处理效率和准确性。 | 数据自动化流转方法和系统 |
电网数据纯化 | 通过创新算法有效去除电网数据中的噪声和冗余信息，提升了数据质量。 | 电网数据纯化方法、系统、设备及介质 |
目标检测优化 | 引入元强化学习样本价值量化技术，显著提升了目标检测的精度和效率。 | 基于元强化学习样本价值量化的目标检测优化方法及系统 |
制造服务数据价值评估 | 采用多视角主动学习实现制造服务数据价值的动态优化评估，提升了评估灵活性。 | 多视角主动学习的制造服务数据价值评估动态优化方法 |
全流程加密评估 | 实现了数据价值评估过程的全流程加密，大幅提升了数据安全性。 | 全流程加密的数据价值评估方法、系统及电子设备 |
应用前景
以下是基于应用前景的简要分析及排行：
1 | 一种数据价值评估方法、装置、计算机设备及存储介质 | 该方法可为企业提供科学的数据价值量化工具，优化资源配置并促进数据资产化。 |
2 | 数据自动化流转方法和系统 | 实现数据在不同系统间的高效流转，降低人工干预成本，提高业务流程自动化水平。 |
3 | 一种基于数据价值评估的数据模型构建方法 | 通过精准的数据价值评估指导模型设计，提升模型的实用性和预测能力。 |
4 | 电网数据纯化方法、系统、设备及介质 | 有效去除电网数据中的噪声和冗余信息，保障电力系统稳定运行和数据分析质量。 |
5 | 一种用于医共体平台的医典和医疗数据的管理方法和系统 | 助力医疗资源共享与协同，推动智慧医疗发展，提升医疗服务效率。 |
6 | 基于元强化学习样本价值量化的目标检测优化方法及系统 | 显著提升目标检测算法性能，适用于自动驾驶、安防监控等领域的复杂场景。 |
7 | 一种基于层次分析法(AHP)的健康医疗数据价格量化技术模型 | 为健康医疗数据交易提供公平合理的定价依据，促进数据市场健康发展。 |
8 | 基于动态钻井的大规模流数据采样评估方法 | 满足石油勘探等行业对实时数据处理的需求，提高资源开发效率和决策准确性。 |
9 | 一种基于多因素模型的数字资产估值系统 | 为数字资产交易提供科学估值方案，增强市场透明度和投资者信心。 |
10 | 一种具有风险偏好的数据价值评估方法及系统 | 结合用户风险偏好进行个性化评估，满足多样化需求，提升数据交易成功率。 |
11 | 多视角主动学习的制造服务数据价值评估动态优化方法 | 助力智能制造领域数据价值挖掘，优化生产和服务流程，提升企业竞争力。 |
12 | 一种多因素均衡电力数据交易定价方法 | 实现电力数据交易的公平定价，推动能源互联网建设和数据共享生态发展。 |
13 | 全流程加密的数据价值评估方法、系统及电子设备 | 确保数据评估过程的安全性，保护数据隐私，增强用户信任。 |
14 | 一种文件级数据的智能迁移操作方法及系统 | 优化数据存储和管理策略，降低存储成本，提高数据访问效率。 |
15 | 一种资产数据价值评估方法及系统 | 为各类资产数据提供全面的价值评估方案，支持资产管理与决策。 |
16 | 一种数据价值评估系统以及方法 | 通用性强，可广泛应用于各行业数据价值评估，推动数据经济繁荣。 |
17 | 一种数据价值评估方法 | 提供灵活的数据价值评估手段，适应不同应用场景，提升数据利用率。 |
18 | 一种基于EVA的数据价值评估模型的建模方法 | 将经济增加值理念融入数据评估，为企业战略规划提供有力支持。 |
以上专利主要集中在数据价值评估、数据流转管理、数据采样评估及特定领域数据处理等方面，具有广泛的应用场景和技术创新点，能够有效提升数据利用效率和价值挖掘能力，为各行业数字化转型提供技术支持。
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：
1 | 一种数据价值评估方法、装置、计算机设备及存储介质 | 结合更多行业场景需求，优化算法模型以适应不同规模的数据集。 |
2 | 数据自动化流转方法和系统 | 引入智能化调度机制，增强对复杂数据环境的适配能力。 |
3 | 一种基于数据价值评估的数据模型构建方法 | 增加动态调整功能，使模型能够根据实时数据变化进行自我优化。 |
4 | 电网数据纯化方法、系统、设备及介质 | 研究更高效的噪声过滤算法，降低计算资源消耗。 |
5 | 一种用于医共体平台的医典和医疗数据的管理方法和系统 | 加强数据安全保护措施，确保敏感信息不被泄露。 |
6 | 基于元强化学习样本价值量化的目标检测优化方法及系统 | 探索多任务学习模式，提高目标检测在复杂背景下的准确性。 |
7 | 一种基于层次分析法(AHP)的健康医疗数据价格量化技术模型 | 引入更多维度指标，提升模型对多样化医疗数据的定价能力。 |
8 | 基于动态钻井的大规模流数据采样评估方法 | 优化采样策略，减少因数据量过大导致的性能瓶颈。 |
9 | 一种基于多因素模型的数字资产估值系统 | 完善风险评估模块，提供更精准的资产估值结果。 |
10 | 一种具有风险偏好的数据价值评估方法及系统 | 设计个性化参数配置方案，满足不同用户的风险偏好需求。 |
11 | 多视角主动学习的制造服务数据价值评估动态优化方法 | 增强算法的自适应性，使其能快速响应制造环境的变化。 |
12 | 一种多因素均衡电力数据交易定价方法 | 考虑更多市场因素影响，提升定价模型的公平性和透明度。 |
13 | 全流程加密的数据价值评估方法、系统及电子设备 | 优化加密算法效率，减少对评估性能的影响。 |
14 | 一种文件级数据的智能迁移操作方法及系统 | 开发增量迁移功能，降低大规模数据迁移的成本。 |
15 | 一种资产数据价值评估方法及系统 | 引入机器学习技术，提升评估结果的预测精度。 |
16 | 一种数据价值评估系统以及方法 | 整合多种评估模型，形成综合性的评估解决方案。 |
17 | 一种数据价值评估方法 | 加强与其他系统的兼容性，扩大应用场景范围。 |
18 | 一种基于EVA的数据价值评估模型的建模方法 | 结合实际业务需求，优化模型参数设置流程。 |
以下是对各专利技术的研发与改进建议，旨在提升其应用价值和实际效果
侵权规避建议
在侵权规避方面应注意以下几点：
明确专利保护范围：仔细研究上述专利的权利要求书，理解每项专利的具体技术方案和保护范围，避免在开发新产品或技术时直接使用与这些专利相同或等同的技术特征。
进行专利规避设计：针对涉及数据价值评估、数据流转、数据模型构建、数据纯化、医疗数据管理、目标检测优化等领域，应通过改进算法、调整流程或采用替代技术手段来实现功能，确保不落入已有专利的保护范围。
关注具体应用场景：部分专利（如电网数据纯化、医共体平台数据管理、动态钻井流数据采样等）具有特定的应用场景，需注意在类似领域中是否可能触及相关专利的技术点，并采取差异化设计。
加强技术创新：在开发数据价值评估、数据交易定价、文件级数据迁移等相关技术时，注重引入新的技术思路或方法，例如结合最新的机器学习算法、区块链技术或其他创新手段，以形成独特的技术方案。
开展自由实施（FTO）分析：对拟开发的技术进行全面的专利检索和分析，确认是否存在其他未列出但相关的专利风险，并制定相应的规避策略。
避免直接复制核心概念：例如，基于层次分析法(AHP)的健康医疗数据价格量化、多因素模型的数字资产估值、EVA模型的数据价值评估等，应避免直接引用其核心思想或公式，而是探索其他建模方法或评估体系。
加密与安全技术的独立开发：对于全流程加密的数据价值评估方法，需自主研发加密算法或安全机制，确保技术方案的独特性，同时满足数据隐私保护的要求。
文档记录与证据保存：在研发过程中，详细记录技术方案的设计思路、实验数据和改进过程，以便在必要时证明自身技术的独立性和原创性。
寻求专业意见：在产品或技术推向市场前，咨询专业的知识产权律师或专利代理人，对潜在的侵权风险进行全面评估并提出改进建议。
持续跟踪专利动态：定期监测上述专利的状态（如是否有效、是否被转让或放弃），以及相关领域的最新专利申请情况，及时调整研发方向以降低侵权风险。
通过以上措施，可以有效降低在数据价值评估、数据管理及数据流转等相关领域中的侵权风险，同时为自身技术的合法性和竞争力提供保障。
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!
