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ALD深度学习专利查询遇到困难?这份完整检索指南帮你快速找到答案

智慧芽 | 2025-07-04 |
芽仔

芽仔导读

YaZai Digest

ALD技术与深度学习的融合在专利查询中常遇关键词不准、分类号匹配度低、同族专利追踪困难等问题。

本指南提供系统性解决方案:通过明确技术边界、扩展关键词、结合分类号、追踪同族构建高效检索策略。

智慧芽平台支持专利数据库、同义词扩展、多维度筛选和同族关联,显著提升精确度和效率。

实战案例显示,企业可快速完成专利调研,助力技术布局决策。

ALD(原子层沉积)技术与深度学习的融合,正推动半导体、材料科学等领域的创新突破。然而,在专利查询过程中,许多研发人员、知识产权从业者常遇到“关键词不准漏检”“分类号匹配度低”“同族专利追踪困难”等问题,导致检索效率低下,甚至影响技术布局决策。如何系统性解决这些痛点?这份结合实际需求与工具实践的完整检索指南,将为你提供可落地的解决方案。

ALD深度学习专利查询的常见痛点

在ALD与深度学习交叉领域的专利检索中,用户常面临以下挑战:一是关键词选择单一,例如仅用“ALD+深度学习”检索,易遗漏“原子层沉积+深度神经网络”等同义词组合的专利;二是国际分类号(IPC/CPC)更新滞后,交叉领域专利可能分散在H01L(半导体器件)、G06N(神经网络)等多个大类下,手动匹配难度大;三是同族专利分散在中、美、日等不同国家/地区,手动追踪同族信息耗时耗力;四是专利法律状态(有效/失效)信息更新不及时,可能导致分析结果偏离实际。

从0到1:构建高效检索策略的关键步骤

要解决上述痛点,需从“明确需求-扩展关键词-结合分类号-追踪同族”四个步骤构建检索策略:

  • 明确技术边界:先拆解核心技术要素,例如ALD的“工艺参数优化”“薄膜均匀性控制”,深度学习的“模型训练方法”“数据预处理技术”,避少有索范围过宽或过窄;
  • 多维度扩展关键词:主关键词+同义词+技术变体,例如“ALD”可扩展为“原子层沉积”“Atomic Layer Deposition”,“深度学习”可扩展为“深度神经网络”“DNN”“Deep Learning”;
  • 结合分类号精确定位:查找CPC中与ALD相关的H01L21/31(薄膜沉积工艺)、B82B3/00(结构制造),以及与深度学习相关的G06N3/04(神经网络结构)、G06N20/00(机器学习方法),交叉筛选提升精确度;
  • 追踪同族专利:通过优先权号或P申请号关联同族,避免重复检索同一技术在不同国家的专利文本。

工具选择:智慧芽如何提升检索效率与精确度?

掌握策略后,工具的选择直接影响检索效果。智慧芽作为专注知识产权信息服务的平台,针对ALD深度学习专利查询的需求,提供了以下核心支持:

  • 覆盖全面的专利数据库:整合116个国家/地区的专利数据,包括中、美、欧、日等主要专利局,确保ALD与深度学习交叉领域的专利无遗漏;
  • 化检索功能:支持自动分词与同义词扩展,输入“ALD深度学习”时,系统会自动补充“原子层沉积 深度神经网络”等同义组合,减少漏检;
  • 多维度筛选与分析:可按技术领域、申请人、法律状态、申请年份等维度快速筛选,例如限定“近5年有效专利”“申请人为高校/企业”,缩小检索范围;
  • 同族专利一键关联:自动整合同一技术在不同国家的同族专利,展示优先权信息、法律状态及文本差异,避免重复劳动;
  • 可视化分析报告:生成专利数量趋势图、主要申请人分布图、技术热点词云等,直观呈现ALD深度学习领域的创新活跃区域与竞争格局。

实战案例:某半导体企业的ALD深度学习专利检索实践

某半导体企业计划布局“ALD+深度学习优化3D NAND闪工艺”的新技术,需要快速了解专利布局情况。通过智慧芽平台,其检索流程如下:

首先步,输入核心关键词“ALD”“深度学习”“3D NAND”,系统自动扩展“原子层沉积”“深度神经网络”“三维闪”等同义词;第二步,结合CPC分类号H01L21/31(薄膜沉积)与G06N3/04(神经网络)交叉筛选,排除不相关专利;第三步,筛选“2025-2025年有效专利”,并勾选“同族专利去重”,避免重复分析;第四步,查看技术趋势图,发现2025年后相关专利年增长率超30%,主要申请人集中在日本、美国的头部半导体企业;第五步,下载专利清单及分析报告,快速定位127篇核心专利,完成技术空白点与风险点排查。

终,该企业通过智慧芽的检索与分析功能,仅用3天完成了过去需2周的专利调研,为技术研发与专利布局提供了关键支撑。

掌握科学的检索策略与高效的工具,是解决ALD深度学习专利查询难题的关键。无论是技术研发前的竞品分析,还是知识产权布局中的风险排查,清晰的检索逻辑与可靠的数据支持都能让决策更高效。智慧芽作为专注于知识产权信息服务的平台,通过覆盖全面的专利数据库、化的检索功能及多维度的分析工具,持续助力用户在ALD与深度学习等前沿领域的专利查询中,更快找到答案,把握创新机遇。

FAQ

5 个常见问题
Q

1. 如何通过智慧芽快速找到ALD深度学习领域的核心专利?

A

智慧芽提供专业的专利检索功能,可通过关键词组合(如"ALD"+"深度学习"+"薄膜沉积")快速定位核心专利。建议使用IPC分类号(如C23C16/00)结合AI语义搜索功能,系统会自动高相关度专利文献。通过引证分析还能发现技术演进路径中的关键专利。

Q

2. 在ALD技术专利检索时如何避免遗漏重要专利?

A

建议采用多维度检索策略:首先建立完整的技术关键词库(包含ALD全称"原子层沉积"及常见缩写),其次利用智慧芽的同义词扩展功能,之后通过专利家族查询覆盖主要专利局的同族专利。定期设置专利预警可自动获取很新公开专利。

Q

3. 如何判断ALD深度学习专利的技术价值?

A

智慧芽专利价值评估系统可从三个维度分析:技术维度(权利要求数量、技术覆盖广度)、法律维度(专利有效期、法律状态)和市场维度(引用次数、同族规模)。特别关注权利要求书中独立权利要求的保护范围和技术创新点描述。

Q

4. ALD设备相关专利应该重点关注哪些技术点?

A

建议聚焦四大技术模块:反应腔体设计(温度控制、气流分布)、前驱体输送系统(计量技术)、沉积工艺控制(循环参数优化)和原位监测技术。通过智慧芽专利地图功能可直观看到各技术分支的专利分布密度和主要申请人。

Q

5. 如何跟踪ALD领域DJ企业的专利布局动态?

A

在智慧芽平台创建企业监控列表(如ASM、Lam Research等主要厂商),系统会自动分析其专利组合的技术构成、地域分布和申请趋势。重点关注其近3年的P专利申请和专利转让信息,这些往往代表方向。

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