常见问题

• 我们如何增值

• b-science.net 针对哪些业务流程？
• b-science.net 订阅与其他信息来源的区别是什么？
• 我们有一个内部专利监测部门。为什么还需要订阅 b-science.net？

• 人工智能方法论

• 如何确定最具商业价值的专利申请？
• 人工智能支持的专利检索有何优势？

• 订阅范围和信息来源

• 为什么我可以相信 b-science.net 是一个客观的信息来源？
• b-science.net提供的专利信息源自哪里？
• 还包括哪些其他信息来源？
• b-science.net 的 "作者支持 "是如何运作的？
• 订阅包括哪些内容？

• 我们如何增值

• b-science.net 针对哪些业务流程？

• 35-45% 的高科技新产品发布失败，往往是因为首席技术官/研发部门缺乏做出正确决策所需的客观数据。b-science.net 通过基于人工智能的创新和专利信息服务来应对这一挑战，从而提高电池产品开发和相关决策的质量。
• 对于我们的大多数用户来说，我们可以为跨职能流程开发和新产品发布提供支持。
• 我们的用户面临的典型问题：

• 我们应优先考虑哪些研发方向？
• 哪些项目已步入正轨？
• 我们应该在性能、安全和成本之间取得怎样的平衡，才能提供全面的产品？
• 要在竞争对手之前推出产品，需要哪些资源？

• 我们的用户群在成功发布产品（取得进展）方面明显高于平均水平（根据销售和生产量的公告以及风险投资轮次）。客观、细化的创新和技术信息对正确的产品开发决策大有帮助，这一认识与结果息息相关。
• 后续将其技术转化为初创企业的学术研究小组，以及投资者也依赖于我们的信息。

• b-science.net 订阅与其他信息来源的区别是什么？

• 在输入搜索查询后会生成一些夹杂不同竞争性信息来源的专利清单，研发决策者处理这些清单非常耗时。
• 在竞争的另一端，顾问为客户准备量身定制的浓缩信息，其价格往往只有一般管理层能够承受，而产品开发团队往往也会做出决定产品成败的关键决策。由于每个顾问只为数量相当有限的客户管理层紧密合作，顾问往往缺乏客观性。
• 我们的订阅之所以独一无二，一方面是因为它们提供了与技术决策者所面临的具体权衡有关的专利文献，达到了技术产品/工艺规范和基准数据的水平，提供了更精细、更简洁的见解。由于我们的订阅是由美洲、欧洲和亚洲的多个订阅者购买的，因此比顾问的定制工作更加客观，价格也更低。订阅中包含的 2 小时 "作者支持 "通常可弥补客户特定的剩余信息缺口。
• 未经主题专家 "监督 "的人工智能机器人所提供的结果有可能提供启发性信息，但需要耗费大量时间进行事实核查，而且可能会遗漏关键事实。人工智能机器人可能永远无法获得某些关键信息，例如在会议上进行的小组讨论，这些讨论往往会极大地影响 b-science.net 主题专家对新技术商业前景的看法。

• 我们有一个内部专利监测部门。为什么还需要订阅 b-science.net？

• 我们的许多用户都有一个内部专利监控部门，但仍然购买并续订了 b-science.net。这种情况通常发生在负责发布产品的决策者要根据多个内部和外部信息来源才能做决定，并在项目预算充分的前提下，认为购买 b-science.net 订阅是值得的。

• 人工智能方法论

• 如何确定最具商业价值的专利申请？

• 自2018年以来，b-science.net每3周都会定义数千个数据点，这些数据点涉及10个储能类别，例如 "锂离子电池 - 电解质 - 固态和半固态"。这些信息充分、具有前瞻性的判断使得卓越的人工智能模型得以定义，有趣的是，即使底层概念非常新颖，这些模型也能识别出独特的相关专利。例如，如下图所示，在 CATL 的 2000 项专利申请中，一项概念新颖的超分子半固态电解质专利被列为商业相关性排名第一的专利申请，该专利可能是 CATL 突破性 "浓缩电池 "的基础。
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• 人工智能支持的专利检索有何优势？

• 如果关键词搜索很全面，通常会产生一个按时间顺序排列的列表，其中包含几百个条目，分析起来需要很长时间。如果关键词搜索产生的结果很少，则很可能会遗漏重要的专利。
• 利用我们的人工智能方法，可以根据机器生成的与特定研究领域相关的分数对查询进行排序。
• 商业最相关的专利出现在列表的顶部，用户可以按排名浏览后面相关性相对弱的其他专利，而不会错过任何信息。
• 与成熟的搜索引擎相比，我们的商业相关性排名更胜一筹，因为我们根据对储能领域的实际了解，在数千项个人专利的基础上精心定义了每个人工智能模型。
• 无监督人工智能机器人将变得越来越重要，但就目前而言，结果的质量仍然会有很大差异。在人工智能机器人中，人工智能生成的结果正确的概率并不能像我们的案例那样体现在人工智能评分中，决策者可以通过人工智能评分来决定是否接受某个人工智能数据点（关于某项专利的商业相关性），或者该数据点是否处于需要反复检查的灰色地带。

• 订阅范围和信息来源

• 为什么我可以相信 b-science.net 是一个客观的信息来源？

• 努力成为一个客观的信息来源符合我们的经济利益，因为我们的用户群几乎平均分布在美洲和欧洲，亚洲（包括中国）的用户也占了重要的收入份额。
• 我们一贯奉行以公开数据为基础的方法，在此基础上进行预测和解释，用户可以有选择地接受或拒绝这些数据，从而做出质量令人满意的决定。
• b-science.net的所有内容都是由在气候技术产品公司有实际工业经验、并完成博士学位的专业人士制作的。
• b-science.net LLC 的所有权结构可在瑞士苏黎世州的贸易登记簿中公开查阅。该公司由 5 名私人组成，他们分别居住在瑞士、英国和德国，拥有气候技术、IT/人工智能和高科技领域商业事务方面的知识。

• b-science.net提供的专利信息源自哪里？

• 我们的数据库由欧洲专利局 (EPO) 数据库中超过 300 万份专利文件组成，这些文件发表于 1980 年或之后，标题或摘要中含有 "电池 "或 "电池组 "字样，或被赋予 CPC 或 IPC1-8 专利分类代码 H01M（电池和燃料电池）或 H01G（电容器）。
• 欧洲专利局（EPO）的数据库收录了向全球100多个专利局提交的专利文件。

• 还包括哪些其他信息来源？

• 与技术相关的新闻发布和报告，以及我们定期参加的各种储能会议上分享的技术信息。学术文献目前尚未系统覆盖。

• b-science.net 的 "作者支持 "是如何运作的？

• 用户可以使用（通常为 2 小时）"作者支持 "来分析我们的评论未涵盖的公司的技术组合，为即将到来的产品开发决策定义 SWOT 图，或获取与特定检索请求相关的人工智能排名专利列表。
• b-science.net 可以 PowerPoint 幻灯片、Excel 文件和/或视频电话问答的形式提供答复。
• 我们的一些初创企业用户要求将 "作者支持 "用于与其（潜在）投资者的对话，以涵盖初创企业所处的技术环境。经过这样的对话，我们的用户迄今已完成了超过 2000 万美元的融资。

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