深度解读引用与被引用之间的技术关联性
这期我们给大家介绍通过“引用关联导航“对上传的文本做引用与被引用之间的深度解析；
引用关联导航自动生成的可视化图通过“和弦图”把分析结果更加直观地呈现出来，鼠标停留在"和弦图"中某个变量时可以快速查看某个变量与其它变量之间的专利引用信息，包括“引用”、“被引用“和“自引”等分析信息。
从下图表中可以看出，百度在自动驾驶领域中前10名申请人中排名第一。引用数与被引数大小反映知识流动量大小。一般地说，一个分析变量（如申请人、IPC等）被引数大，表示该分析变量的知识输出大，引用数大，表示知识流入大。
知识流动比=被引用数/引用数
可以通过知识流动的方向，反映分析变量的技术水平。知识流动的方向大于1，表示知识流出大于知识流入，往往表示该分析变量对技术领域的贡献大，具有一定的领先地位。对该技术领域的发展方向和趋势起到一定的引领作用。
具体而言，百度引用了1348篇其他申请人的专利，被其他申请人引用了1466篇专利，还自引了782篇专利，
百度知识流动比 = 被引用数(1466篇)/引用数(1348篇)=1.08 > 1;
对自动驾驶技术领域贡献大。
此外，图表还呈现了百度与其他公司之间的专利引用关系。其中，华为引用了232篇百度的专利，百度引用了华为114篇专利，腾讯科技引用了百度155篇专利，腾讯科技则被百度引用了197篇。这些数据可以反映出各家公司之间在自动驾驶技术领域的技术交互和共享情况。此外，我们还可以看到，这10家企业在自动驾驶技术领域的专利申请量和引用量均较高，显示了其在该领域的积极布局和投入。技术领先的企业不仅可以为自身带来商业价值和创新竞争力，也有助于推动整个行业的发展和进步。
"和弦图"在”引用关联导航“分析结果中可以为用户提供更加直观和易于理解的数据展示方式，帮助用户更加准确地了解相关专利引用信息，并制定相应的应对策略。
以上是引用关联导航中的“申请人间“分析项目，我们还可以对上传的文本做”IPC小类间“、”专利局间“等分析项目，进一步分析、挖掘专利之间的关联关系。
IPC小类间分析根据分析数据显示，在前10名IPC小类中，B60W排名第一，引用了8123篇专利，被引用了10085篇专利，自引用了3293篇专利。在自动驾驶领域，B60W作为核心技术，其被引数大于引用数，说明其他领域的技术在融合B60W技术实现自动驾驶时，需要借助B60W的专利技术，因此B60W技术对于整个自动驾驶领域的技术融合和推进有重要的贡献。同时，B60W技术自引数也较大，反映了B60W技术自身的研发能力和创新水平。综合来看，B60W技术在自动驾驶领域具有显著的技术优势和贡献。
B60W知识流动比 = 被引用数(1466篇)/引用数(1348篇)=1.24 >1;
对自动驾驶技术领域贡献大。
同时，我们也可以看到，B60W与G08G之间存在着较强的专利引用关系。具体而言，B60W被G08G引用了1704篇专利，而G08G被B60W引用了1259篇专利。这表明B60W和G05D是自动驾驶技术中紧密关联的IPC小类之一，彼此之间的技术交流和协作是非常普遍的。
通过IPC小类间的专利引用关系分析，可以加深对自动驾驶领域技术分类和技术交互的理解。同时，我们从引用量和被引用量的数据可以推测出某个技术领域中哪些技术是热门、哪些技术更加典型，这对于企业技术研发和专利布局都有很大指导意义。
省市间分析
在省市间引用分析中，北京市引用了11636篇专利，被引用了15678篇专利，自身还有4637篇自引专利。
这个数据显示，北京市在自动驾驶技术领域占据着领先地位。在专利的引用和被引用方面，北京市的数量都排名第一，说明在自动驾驶技术领域，北京市的科技创新能力得到了广泛认可，并且在向其他地区输出北京市的自动驾驶技术。另外，北京市自身也拥有较多的自引专利，这表明北京市在不断推动自动驾驶技术的发展，持续地进行自主创新，从而保持了在这一领域中的领先地位。
北京市知识流动比 = 被引数(15678)篇/引用数(11636)篇=1.34 >1;
对自动驾驶技术领域贡献大。
同时，我们也可以看到，B60W与G08G之间存在着较强的专利引用关系。具体而言，B60W被G08G引用了1704篇专利，而G08G被B60W引用了1259篇专利。这表明B60W和G05D是自动驾驶技术中紧密关联的IPC小类之一，彼此之间的技术交流和协作是非常普遍的。
通过IPC小类间的专利引用关系分析，可以加深对自动驾驶领域技术分类和技术交互的理解。同时，我们从引用量和被引用量的数据可以推测出某个技术领域中哪些技术是热门、哪些技术更加典型，这对于企业技术研发和专利布局都有很大指导意义。
省市间分析
在省市间引用分析中，北京市引用了11636篇专利，被引用了15678篇专利，自身还有4637篇自引专利。
这个数据显示，北京市在自动驾驶技术领域占据着领先地位。在专利的引用和被引用方面，北京市的数量都排名第一，说明在自动驾驶技术领域，北京市的科技创新能力得到了广泛认可，并且在向其他地区输出北京市的自动驾驶技术。另外，北京市自身也拥有较多的自引专利，这表明北京市在不断推动自动驾驶技术的发展，持续地进行自主创新，从而保持了在这一领域中的领先地位。
北京市知识流动比 = 被引数(15678)篇/引用数(11636)篇=1.34 >1;
通过专利局间的互引用分析，可以了解各个国家或地区在自动驾驶技术领域的专利技术竞争格局，以及不同国家或地区之间的技术优劣势和技术交流情况。对于企业来说，需要掌握各个专利局的权利要求和技术原理，确定自己的知识产权布局和技术交流方向，有效保护自己的技术创新成果和专利权益。
根据统计，在自动驾驶技术领域，中国和美国是最活跃的专利申请国家，不仅在国内拥有大量技术企业和专利代理机构，还积极参与国际知识产权保护和技术交流，拥有优秀的技术人才和创新环境。
通过专利局间的专利引用关系分析，可以了解不同国家和机构在自动驾驶技术领域中的专利布局和技术交流情况，为企业制定专利引用和引证策略提供参考和指导。同时，这也为国际合作提供了契机，在技术研发和产业合作等方面跨越国界，共同推进全球自动驾驶技术的发展和创新。
上传文本后，用户可通过引用关联导航中的申请人间、IPC小类间、省市间、专利局间等分析，发现它们之间的关系、趋势和规律，并进一步挖掘出有用的信息和知识。可以更全面地了解专利相关的信息，为专利决策和创新战略提供更精准的支持。
