概况
根据本月的专利技术动态,汇总了7项专利,这些专利横跨多个不同的技术领域。其中,发明专利共7项。总共涉及44位发明人,申请人则来自7个不同主体,包括1家企业实体和6所高校或研究机构。
技术领域分布
高分子材料 | 1 | C08G61/08:含有由降冰片烯组成的单元的聚合物。 |
化学元素知识图谱与分子图对比学习 | 1 | G16C20/30:基于化学信息学的机器学习方法。 |
纳米颗粒制备与气凝胶法 | 1 | B22F9/24:通过物理或化学手段合成金属纳米颗粒。 |
先导化合物优化 | 1 | G16C20/50:药物化学中的优化方法。 |
分子对接药物筛选 | 1 | G16C20/50:药物化学中的优化方法。 |
药物与靶点相关性分析 | 1 | G16C20/50:药物化学中的优化方法 |
化合物立体结构模型 | 1 | G09B23/24:用于化学或分子结构教学的三维模型 |
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,可以归纳整理出以下关于“生成化学空间”技术领域专利申请人的单位类型、地域分布及数量分布情况,并据此分析该领域的研发竞争态势:
一、单位类型分析
从申请人类型来看,前8名中包括:
高校:浙江大学、山东大学、海南大学、辽宁石油化工大学、嘉兴学院(共5家);
科研院所:中国科学院长春应用化学研究所(1家);
实验室/新型研发机构:之江实验室(1家);
企业:北京百度网讯科技有限公司(1家)。
由此可见,该技术领域以高校为主导,科研机构和企业也积极参与,显示出该技术具有较强的学术研究属性,同时也具备一定的产业化潜力。
二、地域分布分析
从地域分布来看,涉及的申请人分布在以下地区:
浙江省:浙江大学、之江实验室、嘉兴学院(3家);
吉林省:中国科学院长春应用化学研究所(1家);
海南省:海南大学(1家);
山东省:山东大学(1家);
北京市:北京百度网讯科技有限公司(1家);
辽宁省:辽宁石油化工大学(1家)。
其中,浙江省在地域分布上占据主导地位,占比达37.5%,表明浙江在该技术领域具有较强的研发资源集聚效应。
三、数量分布与竞争格局
所有前8名申请人的专利数量均为1项,占比均为12.5%。这说明:
当前该技术领域专利申请总量较少,尚未形成明显的头部集中趋势;
各主要申请人之间竞争较为均衡,暂未出现垄断性申请人;
技术尚处于早期发展阶段,各机构均在积极布局,未来可能迎来更激烈的竞争。
四、总结分析
综合来看,“生成化学空间”技术目前仍处于初步探索阶段,以高校和科研机构为主要推动力量,企业参与度逐步提升。地域上以浙江为代表的东部沿海地区占据优势,但整体分布较分散,显示该技术在全国范围内具有广泛的研究基础和发展潜力。
未来随着人工智能与化学交叉融合的加深,该领域有望迎来技术突破和专利申请的增长期。建议相关机构加强合作,提前进行技术路线规划与知识产权布局,以在未来的竞争中占据有利位置。
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,可以初步分析出在生成化学空间领域中,各地区的专利技术分布呈现出较为集中的趋势。浙江以3项专利、占比42.86%位居首位,显示出较强的区域技术创新能力和较高的研发活跃度。这可能与该地区在化工、材料或生物医药等领域的产业基础和技术积累密切相关。
相比之下,吉林、山东、北京和辽宁四地的专利数量均为1项,各占14.29%,虽然也体现出一定的技术研发能力,但整体数量较少,尚无法与浙江相比。其中,北京作为全国科技创新中心,其在该领域仅有一项专利,可能意味着该技术方向尚未成为其重点发展方向,或者相关成果更多以其他形式(如论文、标准等)呈现。
从竞争格局来看,目前浙江在生成化学空间领域的专利布局具有相对优势,可能已形成一定的先发优势和技术壁垒。而其他地区则处于起步阶段,未来若想提升竞争力,需加大研发投入、加强产学研合作,并聚焦关键技术突破。
综上所述,生成化学空间领域的技术创新仍主要集中于个别省份,区域发展不平衡特征明显。未来随着政策支持和技术进步,其他地区有望通过差异化路径实现追赶。
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,可以初步判断“生成化学空间”这一技术领域的专利活跃程度处于较低水平。从统计结果来看,该领域仅有7件专利进入公开或实质审查阶段,其中仅1件获得授权,反映出该技术方向在专利申请总量上较少,可能尚处于早期探索阶段。
进一步分析法律状态分布可见:实质审查生效的专利占比最高(42.86%),说明部分申请人对该技术方向具有一定的保护意愿;但整体申请量基数较小,且存在一件专利已终止,表明技术转化可能存在一定难度或市场尚未形成明确需求。
综上所述,“生成化学空间”目前属于较为冷门的技术方向,建议关注其后续专利申请趋势及核心技术成果的产业化进展,以评估其未来潜力与发展方向。
创新点与技术突破
创新点:
高分子发光材料设计 | 开发了基于聚降冰片烯骨架的空间电荷转移型高分子发光材料,具有优异的压力监测性能。 | 聚降冰片烯骨架的空间电荷转移高分子发光材料、制备方法和压力监测应用 |
化学知识图谱与对比学习结合 | 利用化学元素知识图谱指导分子图的对比学习,提升分子表示的质量和可解释性。 | 一种基于化学元素知识图谱的分子图对比学习方法 |
药物分子优化策略 | 提出了一种新的先导化合物优化方法,能够高效地改进候选药物分子的性质。 | 先导化合物优化方法、装置、电子装置和存储介质 |
药物筛选计算方法 | 通过分子对接技术实现高效的药物筛选流程,加速新药发现过程。 | 一种分子对接药物筛选方法和装置 |
药物靶点关联分析 | 建立药物与靶点相关性的系统确定方法,增强药物作用机制的理解和预测能力。 | 一种药物与靶点间的相关性确定方法、装置及电子设备 |
技术突破:
纳米颗粒制备技术 | 采用气凝胶法成功制备L1-2型有序金属间化合物Pt-3M纳米颗粒,提高了材料的结构控制精度。 | 一种基于气凝胶法制备L1-2型有序金属间化合物Pt-3M纳米颗粒的方法 |
化学键能动态模型 | 构建了具备可变键能特性的化合物立体结构模型,提升了分子模拟的真实性。 | 一套可变化学键能的化合物立体结构模型 |
应用前景
以下是基于应用前景的简要分析及排行:
1 | 聚降冰片烯骨架的空间电荷转移高分子发光材料、制备方法和压力监测应用 | 该材料在柔性电子器件、可穿戴设备和智能压力传感系统中具有广泛应用前景,尤其适用于开发高性能发光传感器和实时监测装置。 |
2 | 一种基于化学元素知识图谱的分子图对比学习方法 | 可用于药物发现、材料科学和化学品设计领域,通过智能化手段提升分子结构分析效率和准确性,助力新药研发和材料优化。 |
3 | 一种基于气凝胶法制备L1-2型有序金属间化合物Pt-3M纳米颗粒的方法 | 有望在催化、燃料电池和纳米材料领域实现高效能催化剂的制备,提升反应效率并降低贵金属使用成本。 |
4 | 先导化合物优化方法、装置、电子装置和存储介质 | 可显著提高药物研发过程中先导化合物的筛选与优化效率,缩短新药开发周期,广泛应用于制药行业和生物技术领域。 |
5 | 一种分子对接药物筛选方法和装置 | 有助于加速靶点明确的新药筛选流程,提升药物设计的精准度,适用于高通量药物筛选平台和个性化医疗研究。 |
6 | 一种药物与靶点间的相关性确定方法、装置及电子设备 | 可在精准医疗和药物重定位研究中发挥重要作用,增强药物作用机制的理解,并支持新型治疗策略的制定。 |
7 | 一套可变化学键能的化合物立体结构模型 | 适用于化学教学、分子模拟和结构化学研究,提供更直观和动态的分子结构展示方式,促进学生理解与科研分析。 |
上述专利覆盖了新材料合成、药物筛选、分子结构建模及智能分析等多个领域,展现出广泛的技术应用潜力。这些技术不仅具备较高的创新性,还能够与人工智能、生物医药、功能材料等产业深度融合,推动相关领域的技术进步和产业升级。
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 | 聚降冰片烯骨架的空间电荷转移高分子发光材料、制备方法和压力监测应用 | 可进一步研究其在柔性电子器件中的稳定性及耐久性,探索其在极端环境下的发光特性,并尝试将其应用于智能穿戴设备或生物传感领域以拓展使用场景。 |
2 | 一种基于化学元素知识图谱的分子图对比学习方法 | 建议增强模型对未知化合物的泛化能力,结合多模态数据(如光谱数据、生物活性数据)进行联合训练,提高其在药物发现和材料设计中的预测准确性。 |
3 | 一种基于气凝胶法制备L1-2型有序金属间化合物Pt-3M纳米颗粒的方法 | 未来可优化合成条件以实现更高产率和更窄粒径分布,同时评估其在燃料电池、催化反应等领域的实际应用效果,并探索替代贵金属的低成本类似物。 |
4 | 先导化合物优化方法、装置、电子装置和存储介质 | 建议引入人工智能算法与实验反馈闭环机制,实现化合物优化过程的自动化与智能化,提升优化效率并降低研发周期。 |
5 | 一种分子对接药物筛选方法和装置 | 可融合深度学习与物理模拟方法,提升对接精度与计算效率,同时开发适用于大规模虚拟筛选的分布式计算架构,加快候选药物的发现速度。 |
6 | 一种药物与靶点间的相关性确定方法、装置及电子设备 | 建议整合多组学数据与临床信息,构建动态交互网络模型,提升药物重定位和个性化治疗策略的科学依据与实用性。 |
7 | 一套可变化学键能的化合物立体结构模型 | 未来可结合虚拟现实技术实现三维可视化交互教学,同时集成能量计算模块用于实时反馈键能变化趋势,提升其在科研辅助与教学实践中的应用价值。 |
根据提供的专利信息,以下是对各专利技术的研发与改进建议。建议聚焦于提升性能、扩展应用领域和优化实用性等方面,避免与列表内容重复。
侵权规避建议
在侵权规避方面应注意以下几点:
避免直接使用受保护的技术方案:上述专利多为发明专利,具有较高的技术原创性和法律保护强度。例如“聚降冰片烯骨架的空间电荷转移高分子发光材料”、“L1-2型有序金属间化合物Pt-3M纳米颗粒的气凝胶制备方法”等,其具体结构、组成及制备工艺均属于权利要求保护范围,应避免在未获得授权的情况下直接复制或微小改动后使用。
注意方法类专利的实施边界:如“基于化学元素知识图谱的分子图对比学习方法”、“分子对接药物筛选方法”、“药物与靶点相关性确定方法”等属于方法类发明,涉及算法和数据处理流程。在开发类似功能系统或软件时,需确保所采用的技术路径、模型构建方式、数据处理逻辑等方面有显著区别,以规避方法步骤的实质性相似。
规避模型与装置类专利的结构特征:对于“可变化学键能的化合物立体结构模型”、“先导化合物优化装置”等涉及物理模型或硬件结构的专利,在设计教学工具、模拟软件或实验设备时,应避免模仿其核心结构设计和功能实现机制。
进行充分的专利检索与FTO分析(自由实施分析):在产品或技术研发初期,应对相关技术领域进行全面的专利检索,并结合本项目拟采用的技术路线开展自由实施分析,识别潜在侵权风险点,确保新方案不在已有专利的保护范围内。
注重技术改进的创新性与差异化设计:若希望在类似技术方向上进行研发,建议围绕材料替代、工艺参数调整、算法优化、应用场景拓展等方面进行创新,形成具有自主知识产权的新技术方案,从而有效规避现有专利的保护范围。
保留研发过程文档,建立知识产权合规机制:在研发过程中应详细记录技术构思与演进过程,确保能够证明技术方案的独立开发性;同时建议建立企业内部的知识产权合规审查机制,定期进行法律风险评估。
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!