檢索結束，Leo 的工作才正要開始。
晚上，某固態電池企業的智財專員 Leo 收到研發群組傳來的訊息：
NPI 臨時任務：
明天上午要開 NPI 評估會議，產品團隊新增了一條硫化物電解質的技術路線，也要一起納入評估。
這個方向的專利布局熱度、主要競爭企業，以及大致的專利風險，能不能今晚再補一份？
真正讓 Leo 頭痛的，是接下來的幾百筆檢索結果。
硫化物路線目前競爭到什麼程度？主要企業已經布局哪些工程化方向？哪些關鍵專利值得放進明早的 NPI 資料？
按照過去的做法，Leo 大概又得打開專利資料庫，開始另一輪「苦戰」：
反覆調整檢索式、匯出幾百甚至上千筆結果到 Excel、逐筆判斷相關性、手動進行技術標註，再從中挑出關鍵專利，逐篇閱讀權利項。
整套流程跑完，往往已經是凌晨兩點。
但這一次，Leo 打開了芽仔 Agent，讓 AI 先跑一輪。
他把目前的專利檢索結果，以及明天 NPI 評估會議的分析需求交給芽仔，只輸入了一句話：
▲ Leo 用一句話說明技術主題、時間範圍與分析目標
一項臨時任務，如何一路走到隔天的NPD專案會議？
STEP 01 / 先釐清分析範圍，篩出真正值得深入閱讀的專利
Leo 的需求很明確：
希望掌握近幾年的專利發展趨勢，整理目前硫化物固態電解質的主要技術路線與競爭企業，再挑出適合帶進 NPI 評估會議討論的關鍵專利。
芽仔立即鎖定 2023～2026 年的相關專利，結合國際專利分類號（IPC/CPC）與關鍵字完成第一輪檢索，共取得 2,436 件相關專利。
接著，Leo 再依照 NPI 團隊關注的技術範圍，補充篩選條件：
- 優先保留｜ 與分析主題高度直接相關
- 進一步確認｜ 核心技術方案涉及硫化物固態電解質
- 暫時排除｜ 僅在背景技術或說明文字中順帶提及
任務規劃與執行進度
▲ 從初步檢索到精準篩選，每一個步驟與判斷依據都可以回溯
更重要的是，篩選依據會保留在分析結果中。
Leo 可以回頭查看這一輪篩選使用了哪些範圍與條件、每一項判斷是根據哪一段原文，以及還有哪些問題需要進一步確認。
這讓 AI 不只是「幫忙找專利」，而是把整個分析過程留下可追溯、可覆核的紀錄。
STEP 02 / 篩選完成後，競爭版圖逐漸清晰
完成初步篩選後，芽仔進一步從地域、主要企業與技術方向三個面向整理專利布局。
Leo 很快就看到三條與NPD會議直接相關的線索：
- 從地域來看：中國相關專利數量最多，而日本、韓國企業的海外專利布局則較為廣泛。
- 從主要企業來看：三星 SDI 的專利申請量領先，豐田、出光興產與 AGC 也已形成較為連續的專利布局。
- 從技術方向來看：材料體系的專利競爭已相對密集；相較之下，乾式製程、界面穩定性與空氣穩定性等工程化問題，更值得進一步追蹤。
這張「專利空白機會矩陣」，也幫 Leo 排出了後續閱讀與分析的優先順序：
先確認競爭較密集的材料路線，再深入檢視乾式製程、空氣穩定性與界面工程等技術方向。
專利空白機會矩陣
▲ 從材料路線到工程化方向，NPD會議需要關注的重點逐漸浮現
STEP 03 / 從主要企業布局中，鎖定值得深入研究的關鍵專利
在主要企業分析中，出光興產在硫化物固態電解質領域呈現出連續性的專利布局。
再結合其與豐田推動量產合作的公開資訊，Leo 決定進一步檢視其中兩件申請時間接近的專利。
芽仔先將第一件專利拆解成三個問題：
- 解決了什麼問題？
- 採用了什麼技術方法？
- 真正的保護重點在哪裡？
原本需要花時間閱讀的專利文本，很快就被整理出清楚的技術脈絡。
▲ 先看單篇專利：快速掌握核心問題、技術手段與保護重點
接著，芽仔將兩件專利依照申請時間、創新面向、核心技術手段與保護重點整理成同一張比較表。
材料設計、顆粒形狀以及加工方式上的差異，很快就變得清楚。
▲ 同一申請人的兩件專利，以多個面向進行清楚比較
這讓 Leo 不需要逐篇來回閱讀，也能快速掌握同一企業在不同專利之間的技術布局與差異。
STEP 04 / 隔天NPD會議要用的分析資料，基本成形
最後，芽仔將硫化物固態電解質近幾年的專利趨勢、主要競爭企業、技術路線與關鍵專利，彙整成一份可回溯、可覆核的 NPI 專利分析底稿。
▲ 專利趨勢、競爭企業、技術路線與關鍵專利集中在同一份 NPI 專利分析底稿中
Leo 可以回頭檢視：
- 篩選了哪些專利與資料範圍
- 每一項判斷的依據是什麼
- 對應的專利原文出處在哪裡
- 還有哪些資訊需要進一步確認
在最後複核時，Leo 調整了幾件專利的技術分類標註，並針對原本覆蓋不足的技術分支補充檢索。
確認關鍵專利與待補充資訊後，這份分析資料就可以直接帶進隔天的專案NPD會議。
從「找專利」，進一步走向「支援研發決策」
第二天的 NPI 會議上，團隊不再只是討論「有哪些專利」，而是進一步聚焦在三個更具體的問題：
- 哪些專利需要優先進行深入查核？
- 目前的技術方案可能卡在哪些地方？
- 下一步研發工作，應該優先驗證哪些技術方向？
對 Leo 而言，AI Agent 真正省下的，不只是幾個小時的檢索時間，而是把原本大量耗費在「整理、篩選、比較」上的工作，轉化成可以直接支援研發決策的分析資訊。
故事之外，芽仔也能加速更多專利工作
Leo 的故事，只是芽仔工作流程的一個切面。
面對日常大量且高頻的專利分析任務，芽仔同樣可以協助智財團隊加速：
- 檢索時間節省 30%，更快完成專利檢索，並一鍵產生查新分析報告。
- 專利工作效率提升 70%，協助處理大量篩選、分類、比較與分析工作，加速完成複雜專利任務。
- 情報蒐集時間縮短 50%，更快掌握產業趨勢、競爭企業與競品專利布局。
從「找到專利」到「看懂專利」，再到「用專利資訊支援 NPI 決策」。
AI Agent 正在讓專利檢索與分析工作，從大量手工作業，逐步走向更高效率、更可追溯的智慧化工作流程。
參考資料:
- 明早就要开立项会，几千条专利怎么整理？ 四步帮你形成上会底稿 (在智慧芽學專利)