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12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353位发明人,申请人则来自68个不同主体,包括58家企业实体和10所高校或研究机构。这些专利主要集中在激光雷达测风技术、风电场能量管理、风速测量方法及装置等领域,展现了行业在提升风能利用效率与技术创新方面的持续努力。
技术领域分布
激光雷达测风 | 30 | G01S17/95:利用激光进行速度或方向的测量。 |
海上测风装置 | 6 | B63B35/00:浮标结构。 |
风电机组控制 | 5 | F03D7/00:风力发动机的控制。 |
数据处理与分析 | 5 | G06F17/18:特定功能的数字计算方法或程序。 |
风电场能量管理 | 4 | H02J3/46:电力系统的静态转换器电路。 |
大气探测 | 3 | G01S7/48:接收机或发射机的细节。 |
申请人排行
图片来源:技术发展分析报告
申请人排行AI解析内容
根据所掌握的数据,可以归纳整理出以下关于激光雷达测风技术领域的专利申请人的单位类型、地域分布、数量分布等情况,并分析该技术领域研发竞争情况:
1. 单位类型
企业类:包括中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司、华能海上风电科学技术研究有限公司、青岛镭测创芯科技有限公司、南京牧镭激光科技股份有限公司、上海勘测设计研究院有限公司等。这些企业主要集中在能源、电力和高科技设备制造领域。
高校类:包括华北电力大学、中国科学技术大学、浙江大学等。这些高校在激光雷达测风技术的基础研究和应用开发方面具有较强实力。
科研机构类:如山东省科学院海洋仪器仪表研究所和国网山西省电力公司电力科学研究院。这类单位通常专注于特定领域的技术研发和成果转化。
2. 地域分布
北京地区:集中了较多的申请人,包括中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司、华北电力大学、华能海上风电科学技术研究有限公司等。这表明北京作为全国科技创新中心,在该技术领域具有显著优势。
东部沿海地区:如山东(山东省科学院海洋仪器仪表研究所)、浙江(浙江大学)、江苏(南京牧镭激光科技股份有限公司)等地也有较强的专利布局,反映了东部沿海地区在高新技术产业中的领先地位。
其他地区:上海(上海勘测设计研究院有限公司)、山西(国网山西省电力公司电力科学研究院)等地也有所涉及,但整体数量较少。
3. 数量分布
专利数量排名:中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司以4项专利排名第一,其余申请人多为2项或1项专利。这说明该领域尚未形成一家独大的局面,但部分企业在技术研发上已占据一定优势。
占比情况:单个申请人的专利数量占比普遍较低(最高仅为5.97%),反映出该技术领域竞争较为分散,尚未出现绝对主导的企业或机构。
4. 研发竞争情况分析
竞争格局:从数据来看,激光雷达测风技术领域的研发竞争呈现多元化特点,企业、高校和科研机构均有参与。其中,中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司凭借较高的专利数量处于领先地位,但其市场份额占比仍有限,表明市场竞争较为激烈。
技术创新方向:不同类型的申请人可能关注的技术方向有所不同。例如,企业更注重实际应用和技术转化,而高校和科研机构则可能侧重于基础理论研究和前沿技术探索。
区域合作潜力:东部沿海地区的申请人较多,且覆盖多个省份,这为跨区域合作提供了可能性。通过整合资源和技术优势,有望进一步推动该技术的发展。
总结
根据所掌握的数据,可以得出以下结论:
激光雷达测风技术领域的专利申请人类型多样,涵盖企业、高校和科研机构,显示出多方共同参与的研发格局。
地域分布主要集中在北京及东部沿海地区,但其他地区也有一定布局,体现了全国范围内的技术研发活力。
专利数量分布较为分散,尚未形成明显的行业垄断,竞争格局相对开放。
在未来发展中,加强产学研合作、优化区域资源配置以及深化技术创新将是提升该领域竞争力的关键所在。
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,可以分析出以下关于各地区在激光雷达测风领域的技术创新能力、活跃程度及竞争情况的结论:
北京:技术创新能力和活跃程度领先
北京以8项专利数量位居首位,占比达16%,显示出其在激光雷达测风领域的技术优势和创新能力。作为全国科技创新中心之一,北京拥有丰富的科研资源和高水平的技术团队,这为其在该领域的领先地位提供了坚实基础。江苏:紧随其后,创新能力较强
江苏以7项专利数量排名第二,占比为14%(略高于理论上的14%)。江苏作为经济强省,具备良好的产业基础和研发环境,其在激光雷达测风领域的表现体现了较强的创新能力和技术积累。安徽与山东:并列第三,区域特色明显
安徽和山东各有5项专利,占比均为10%,并列第三。这两个省份可能在激光雷达测风领域有特定的应用场景或产业需求,推动了相关技术的发展。例如,安徽可能依托中科大等科研机构,而山东则可能受益于其工业基础和风电产业布局。浙江与上海:专利数量相当,但侧重点不同
浙江和上海各有4项专利,占比均为8%。上海作为国际化大都市,可能更注重高端技术研发和国际合作;而浙江则可能结合本地制造业优势,在实际应用和技术转化方面有所侧重。山西:新兴力量,潜力可期
山西以3项专利占比6%位列第七。尽管数量不多,但考虑到山西的传统能源产业背景,其在激光雷达测风领域的投入可能与其新能源转型战略密切相关,未来有望进一步提升。广东、四川、湖北:起步阶段,发展空间较大
广东、四川和湖北各有2项专利,占比均为4%。这些地区虽然目前专利数量较少,但凭借各自的优势(如广东的科技产业集群、四川的高校资源、湖北的工业基础),未来在激光雷达测风领域仍有较大的发展潜力。
总结分析:
根据所掌握的数据,可以得出以下几点总结:
技术创新能力分布不均:北京和江苏处于领先地位,而其他地区相对分散。这种分布反映了各地在科研资源、产业基础和政策支持方面的差异。
竞争格局初现:前几名地区的竞争较为激烈,尤其是北京与江苏之间的差距较小,表明该领域仍处于快速发展阶段。
区域特色显著:不同地区基于自身优势,在激光雷达测风领域展现出不同的发展路径和侧重点。例如,安徽依托科研机构,山东结合工业基础,山西聚焦新能源转型等。
未来发展潜力:广东、四川、湖北等地区虽然目前专利数量较少,但凭借其独特的区位和资源优势,未来有望成为新的增长点。
总体来看,激光雷达测风领域的技术创新能力和活跃程度在全国范围内呈现多元化发展趋势,各地区应结合自身特点,加强产学研合作,推动技术进步和产业升级。
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,可以得出以下分析和总结:
专利授权数量较高:在激光雷达测风技术领域,处于“授权”状态的专利数量最多,达到25件,占比高达52.08%。这表明该技术领域已经形成了一定的技术积累,并且有较多的技术成果得到了法律保护,显示出较高的技术成熟度。
实质审查阶段的专利占比较高:处于“实质审查的生效”状态的专利数量为14件,占比29.17%。这一比例说明该领域仍有不少技术创新正在接受审查,可能即将转化为受保护的技术成果,体现了该领域的持续创新活力。
公开阶段的专利数量适中:处于“公开”状态的专利数量为8件,占比16.67%。这些专利正处于早期披露阶段,尚未进入实质审查或授权阶段,可能代表了该领域的前沿研究方向和技术趋势。
其他法律状态占比极低:仅有1件专利涉及“专利权人的姓名或者名称、地址的变更”,占比仅为2.08%。这一数据表明该领域的专利权转移或变更活动较少,可能意味着技术所有权相对稳定。
总结分析:
根据所掌握的数据,可以认为激光雷达测风技术领域的专利活跃程度较高。一方面,授权专利的数量占据主导地位,显示了该技术的成熟度和市场应用潜力;另一方面,处于实质审查阶段的专利数量也较为可观,反映出该领域的持续创新能力。此外,公开阶段的专利数量虽然较少,但仍然为未来的技术发展提供了可能性。整体来看,该技术领域既具备一定的技术积累,又保持了较强的创新动力,是一个值得关注和投资的技术方向。然而,专利权变更活动较少可能暗示市场竞争格局尚未发生剧烈变化,技术壁垒相对稳固。
创新点与技术突破
创新点:
激光雷达测风技术 | 提出了一种基于双平衡外差探测技术的激光测风系统,提升了测风精度和稳定性。 | 一种基于双平衡外差探测技术的激光测风系统 |
数据处理与插补 | 基于机器学习算法对激光雷达测风数据进行插补,显著提高了数据完整性。 | 基于机器学习的激光雷达测风数据插补方法和装置 |
三维风场反演 | 提出了一种相干测风激光雷达的三维风场反演方法,增强了风场分析能力。 | 一种相干测风激光雷达的三维风场反演方法 |
虚拟激光雷达技术 | 开发了一种风电场虚拟激光雷达测风方法,降低了硬件成本。 | 风电场虚拟激光雷达测风方法和系统 |
尾流影响分析 | 基于实测风速提出了风电场大尺度尾流影响分析方法,提升了尾流评估精度。 | 一种基于实测风速的风电场大尺度尾流影响分析方法 |
姿态补偿技术 | 提出了一种漂浮式测风激光雷达装置及姿态补偿方法,改善了海上测风精度。 | 一种漂浮式测风激光雷达装置及姿态补偿方法 |
技术突破:
海上风电场测风 | 设计了一种漂浮式海上激光雷达动态测风试验装置,解决了复杂海洋环境下测风难题。 | 漂浮式海上激光雷达动态测风试验装置及试验方法 |
低盲区测风技术 | 通过自适应光功率调整实现了低盲区激光雷达测风,扩展了测风范围。 | 一种自适应光功率调整的激光雷达测风方法及系统 |
风电场能量管理 | 结合人工智能和激光雷达测风技术,实现了风电场能量管理优化。 | 基于人工智能和激光雷达测风的风电场能量管理技术 |
高可靠激光测风 | 设计了一种高可靠激光测风雷达装置,增强了设备在恶劣环境下的稳定性。 | 一种高可靠激光测风雷达装置 |
应用前景
以下是基于应用前景的简要分析及排行:
1 | 一种基于激光雷达测风的风电机组群频率响应方法 | 通过精准测风提高风电机组群对电网频率波动的响应能力,增强电力系统稳定性。 |
2 | 基于ZYNQ的大气探测激光雷达数据采集处理方法及系统 | 实现高效的数据采集与处理,支持大气科学研究和气象服务。 |
3 | 一种相干测风激光雷达的三维风场反演方法 | 精确重建三维风场结构,为复杂地形风电开发提供数据支持。 |
4 | 基于激光雷达测风的风电场能量管理方法 | 优化风电场能量调度,提高发电效率和经济效益。 |
5 | 风电场虚拟激光雷达测风方法和系统 | 降低测风成本,为风电场规划和运行提供灵活的风速监测方案。 |
6 | 基于机器学习的激光雷达测风数据插补方法和装置 | 提升数据完整性,确保在复杂环境下持续准确监测风速。 |
7 | 一种海上扫描式激光雷达测风装置及方法 | 满足海上风电场风资源评估需求,推动海洋能源开发。 |
8 | 一种自适应光功率调整的激光雷达测风方法及系统 | 提高设备适应性,延长使用寿命并降低维护成本。 |
9 | 一种激光雷达测风系统 | 提供全面的测风解决方案,适用于多种环境下的风速监测。 |
10 | 基于激光雷达测风的风电场能量管理方法 | 通过精细化管理提升风电场整体发电效益。 |
11 | 风电场运营效能评价方法、装置、设备及介质 | 科学评估风电场运营状况,指导优化改进措施。 |
12 | 基于气动系数的风力机风速时间参数确定方法 | 优化风力机设计,提高风能转换效率。 |
13 | 激光雷达测风浮标海上对比验证试验场及其试验方法 | 建立标准化测试平台,促进海上测风技术发展。 |
14 | 风场数据处理方法、装置、设备及存储介质 | 提升风场数据分析能力,支持智能化决策。 |
15 | 发电量确定方法、装置、电子设备及存储介质 | 准确预测发电量,助力电力市场交易和调度。 |
16 | 螺旋线扫描的下滑道风场探测激光雷达及数据处理方法 | 应用于机场和航空领域,保障飞行安全。 |
17 | 一种机载风速测量激光雷达系统 | 支持高空大气探测和航空气象服务。 |
18 | 一种浮标式激光雷达测风装置 | 为海上风电提供可靠、经济的风速监测手段。 |
19 | 平流层无扫描无盲区风场探测激光雷达 | 拓展激光雷达应用范围至高空大气研究。 |
20 | 一种机舱式激光雷达测风装置 | 直接服务于风电机组控制,提升发电效率。 |
21 | 一种基于GRA-XGBoost的风电机组入流风速估计方法 | 结合机器学习提升风速预测精度,优化机组运行。 |
22 | 一种激光雷达测风校标用辅助装置 | 确保测风设备校准精度,保障数据可靠性。 |
23 | 基于激光测风雷达的多环境适用风速综合监控系统及方法 | 适应多样化应用场景,扩大激光雷达测风技术覆盖范围。 |
24 | 一种低盲区激光雷达测风方法 | 减少测量盲区,提高数据完整性和准确性。 |
25 | 激光雷达及激光雷达测风系统 | 集成化设计提升设备性能和易用性。 |
26 | 一种激光雷达控制方法、装置、电子设备及介质 | 实现智能化控制,提升系统运行效率。 |
27 | 激光雷达测风比测方法、装置、计算机设备和存储介质 | 规范测风设备比对流程,确保测量一致性。 |
28 | 一种高可靠激光测风雷达装置 | 增强设备可靠性,降低故障率和使用风险。 |
29 | 激光雷达测风装置 | 提供稳定可靠的风速监测方案,满足不同需求。 |
30 | 一种激光雷达测风校标方法 | 完善校准流程,保证测风数据质量。 |
31 | 一种用于近场风速测量的激光雷达测风装置及固定装置 | 专注于近场风速监测,提升局部风场认知。 |
32 | 一种基于激光雷达测风前馈反馈控制系统 | 实现风电机组精准控制,提升发电性能。 |
33 | 一种无盲区高距离分辨率激光雷达测风系统及方法 | 突破传统技术限制,提供更精细的风场数据。 |
34 | 一种基于双平衡外差探测技术的激光测风系统 | 提高探测灵敏度,扩展应用领域。 |
35 | 一种漂浮式测风激光雷达装置及姿态补偿方法 | 解决海上测风难题,支持浮动式风电发展。 |
36 | 一种激光雷达测风系统及切换方法、装置 | 灵活应对不同测量需求,提升系统适应性。 |
37 | 便携式激光雷达测风装置 | 便于携带和部署,适合移动监测任务。 |
38 | 基于激光雷达测风的风电机组一次调频控制方法及设备 | 增强风电机组参与电网调频的能力,改善电能质量。 |
39 | 基于CFD模拟和测风激光雷达的风场重建方法及系统 | 结合数值模拟与实测数据,提升风场建模精度。 |
40 | 一种漂浮式海上激光雷达动态测风试验装置 | 支持海上测风技术验证与优化。 |
41 | 一种基于尾流跟踪的海上风电场场级协同控制策略 | 优化海上风电场尾流管理,提升整体发电效率。 |
42 | 激光雷达测风距离门自适应调节方法 | 根据环境变化自动调整参数,提高测量精度。 |
43 | 一种海上激光雷达测风平台 | 为海上风资源评估提供稳定可靠的基础设施。 |
44 | 漂浮式海上激光雷达动态测风试验装置及试验方法 | 推动海上测风技术创新与发展。 |
45 | 一种激光测风雷达天线 | 优化信号接收性能,提升测风精度。 |
46 | 一种大型风力发电机组偏航精准对风方法及系统 | 减少风能损失,提高发电效率。 |
47 | 基于差分相关脉冲的激光雷达测风方法及系统 | 创新测风技术,提高数据采集效率和准确性。 |
48 | 一种基于实测风速的风电场大尺度尾流影响分析方法 | 深入理解尾流效应,优化风电场布局。 |
49 | 一种基于人工智能和激光雷达测风的风电场能量管理技术 | 融合AI技术,实现智能化能量管理。 |
50 | 一种漂浮式激光雷达测风设备 | 支持海上风电场风资源评估与运行监测。 |
以上专利主要集中在激光雷达测风技术及其在风电领域的应用,涵盖了从数据采集、处理到控制系统的全流程。这些专利的应用前景广泛,能够提升风电场的运营效率、优化风电机组性能并推动海上风电发展,同时为大气探测和风资源评估提供技术支持。总体来看,随着可再生能源需求的增长和技术进步,这些专利将在未来发挥重要作用。
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 | 一种基于激光雷达测风的风电机组群频率响应方法 | 结合人工智能算法优化频率响应模型,提高预测精度和实时性。 |
2 | 基于ZYNQ的大气探测激光雷达数据采集处理方法及系统 | 引入边缘计算技术以降低数据传输延迟,增强系统实时处理能力。 |
3 | 一种相干测风激光雷达的三维风场反演方法 | 开发更高效的数值算法以减少计算复杂度,同时提高反演精度。 |
4 | 基于激光雷达测风的风电场能量管理方法 | 集成多源数据融合技术,提升能量管理系统的适应性和鲁棒性。 |
5 | 风电场虚拟激光雷达测风方法和系统 | 通过增加机器学习模块,进一步提升虚拟测风的准确性和可靠性。 |
6 | 基于机器学习的激光雷达测风数据插补方法和装置 | 探索深度学习模型的应用,以应对更复杂的插补场景。 |
7 | 一种海上扫描式激光雷达测风装置及方法 | 优化机械结构设计,降低设备重量和能耗,增强海上环境适应性。 |
8 | 一种自适应光功率调整的激光雷达测风方法及系统 | 引入动态环境感知模块,实现更精准的光功率调整策略。 |
9 | 一种激光雷达测风系统 | 加强系统模块化设计,便于维护和功能扩展。 |
10 | 一种基于脉冲式的低盲区激光雷达测风方法及系统 | 研究新型光学材料以进一步降低盲区范围。 |
11 | 风电场运营效能评价方法、装置、设备及介质 | 结合大数据分析技术,提供更全面的效能评估指标体系。 |
12 | 基于气动系数的风力机风速时间参数确定方法 | 引入高精度传感器以提高风速测量的准确性。 |
13 | 激光雷达测风浮标海上对比验证试验场及其试验方法 | 开发自动化测试流程,减少人工干预,提高试验效率。 |
14 | 风场数据处理方法、装置、设备及存储介质 | 采用分布式计算架构,提升大规模数据处理能力。 |
15 | 发电量确定方法、装置、电子设备及存储介质 | 结合气象预报数据,优化发电量预测模型。 |
16 | 螺旋线扫描的下滑道风场探测激光雷达及数据处理方法 | 改进扫描模式以覆盖更广的风场区域。 |
17 | 一种机载风速测量激光雷达系统 | 优化系统轻量化设计,满足更多机型安装需求。 |
18 | 一种浮标式激光雷达测风装置 | 增强抗海洋环境腐蚀能力,延长设备使用寿命。 |
19 | 平流层无扫描无盲区风场探测激光雷达 | 研究新型光学探测技术以进一步扩大探测范围。 |
20 | 一种机舱式激光雷达测风装置 | 优化安装方式以减少对风机运行的影响。 |
21 | 一种基于GRA-XGBoost的风电机组入流风速估计方法 | 结合实时数据反馈机制,提升估计方法的动态适应性。 |
22 | 一种激光雷达测风校标用辅助装置 | 开发多功能校标工具,提高校准效率和精度。 |
23 | 基于激光测风雷达的多环境适用风速综合监控系统及方法 | 引入环境自适应算法,增强系统在极端条件下的稳定性。 |
24 | 一种低盲区激光雷达测风方法 | 探索新型信号处理技术以进一步降低盲区范围。 |
25 | 激光雷达及激光雷达测风系统 | 加强软硬件协同设计,提升整体系统性能。 |
26 | 一种激光雷达控制方法、装置、电子设备及介质 | 引入智能控制算法,提高设备运行效率和可靠性。 |
27 | 激光雷达测风比测方法、装置、计算机设备和存储介质 | 开发标准化比测流程,确保结果一致性。 |
28 | 一种高可靠激光测风雷达装置 | 优化冗余设计以进一步提升设备可靠性。 |
29 | 激光雷达测风装置 | 加强散热设计,确保长时间稳定运行。 |
30 | 一种激光雷达测风校标方法 | 结合自动化技术,简化校标操作流程。 |
31 | 一种用于近场风速测量的激光雷达测风装置及固定装置 | 优化固定装置设计,提高测量稳定性。 |
32 | 一种基于激光雷达测风前馈反馈控制系统 | 引入自学习机制以优化控制策略。 |
33 | 一种无盲区高距离分辨率激光雷达测风系统及方法 | 研究新型光学设计以进一步提升距离分辨率。 |
34 | 一种基于双平衡外差探测技术的激光测风系统 | 优化探测灵敏度,适应更多应用场景。 |
35 | 一种漂浮式测风激光雷达装置及姿态补偿方法 | 开发更精确的姿态补偿算法,减少测量误差。 |
36 | 一种激光雷达测风系统及切换方法、装置 | 增强系统灵活性,支持多种测风模式快速切换。 |
37 | 便携式激光雷达测风装置 | 优化便携性设计,满足野外作业需求。 |
38 | 基于激光雷达测风的风电机组一次调频控制方法及设备 | 结合实时数据反馈,提升调频控制的动态响应能力。 |
39 | 基于CFD模拟和测风激光雷达的风场重建方法及系统 | 引入高性能计算技术,加快风场重建速度。 |
40 | 一种漂浮式海上激光雷达动态测风试验装置 | 优化试验装置结构设计,提高数据采集质量。 |
41 | 一种基于尾流跟踪的海上风电场场级协同控制策略 | 结合人工智能技术,优化尾流跟踪算法。 |
42 | 激光雷达测风距离门自适应调节方法 | 引入环境感知模块,实现更智能的距离门调节。 |
43 | 一种海上激光雷达测风平台 | 增强平台抗恶劣天气能力,确保长期稳定运行。 |
44 | 漂浮式海上激光雷达动态测风试验装置及试验方法 | 开发远程监控功能,提升试验过程的可控性。 |
45 | 一种激光测风雷达天线 | 优化天线设计以提高信号接收质量。 |
46 | 一种大型风力发电机组偏航精准对风方法及系统 | 结合实时风速数据,提升偏航控制精度。 |
47 | 基于差分相关脉冲的激光雷达测风方法及系统 | 研究新型脉冲编码技术以提高测风精度。 |
48 | 一种基于实测风速的风电场大尺度尾流影响分析方法 | 引入多源数据分析技术,提升尾流影响评估准确性。 |
49 | 一种基于人工智能和激光雷达测风的风电场能量管理技术 | 结合云计算平台,实现更大规模的能量管理优化。 |
50 | 一种漂浮式激光雷达测风设备 | 优化能源管理系统,延长设备续航时间。 |
以下是对各专利技术的研发与改进建议,旨在提升其性能、适用性和创新性,同时避免与列表信息重复。
侵权规避建议
在侵权规避方面应注意以下几点:
技术方案的差异化设计:仔细研究上述专利的技术细节,确保自身产品的技术方案与这些专利的核心技术点存在明显差异。例如,在激光雷达测风方法、数据处理算法、系统架构等方面,应避免直接复制或简单改进已有的专利技术。
明确专利保护范围:分析每项专利的权利要求书,特别是独立权利要求,了解其保护的核心内容和技术特征。在设计新产品或方法时,尽量避开这些关键特征,或者通过引入新的技术手段来实现功能替代。
关注具体应用场景:部分专利涉及特定的应用场景(如海上风电场、机载测风等),在开发类似产品时,需注意调整应用场景或优化技术路径,以避免落入已有专利的保护范围。
数据处理和算法创新:许多专利涉及激光雷达测风的数据采集、处理和反演方法。在开发相关算法时,应注重创新性,采用不同的数学模型、机器学习方法或信号处理技术,避免直接使用或模仿现有专利中的算法逻辑。
硬件结构的优化设计:对于涉及具体装置或系统的专利(如漂浮式测风激光雷达、机舱式测风装置等),可以通过改变硬件结构、材料选择或安装方式等方式,实现功能相似但结构不同的设计方案。
动态调整技术参数:部分专利涉及具体的参数设置或调节方法(如自适应光功率调整、距离门自适应调节等)。在实际应用中,可通过动态调整参数范围或引入额外的控制逻辑,使技术方案与专利保护范围产生差异。
结合多技术融合:尝试将激光雷达测风技术与其他技术(如CFD模拟、人工智能等)相结合,形成全新的技术解决方案,从而降低对单一专利技术的依赖。
定期进行专利检索和分析:随着技术的发展,可能会出现新的相关专利。因此,建议定期对相关领域的专利进行检索和分析,及时调整研发方向,确保技术方案的合法性。
寻求专业法律意见:在产品研发过程中,可咨询知识产权律师或专利代理人,对设计方案进行专利风险评估,确保不侵犯他人专利权。
注重实用新型与发明专利的区别:部分专利为实用新型专利(如浮标式激光雷达测风装置、漂浮式激光雷达测风设备等),其保护范围相对较小。但在实际设计中,仍需注意避免与其核心结构完全一致。
通过以上措施,可以有效降低侵权风险,同时推动技术创新和产品差异化发展。
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!