发布时间: 2020-11-20
作者：苏彦博 专利代理师
相信大多数从业者都有一个共识：专利代理工作对于知识储备宽度的要求，相比于其他很多行业都更高。一个学科、领域的分支成百上千，对于代理师而言，即使是专注于一个领域，也必须了解不同分支的技术，同时还要跟上技术发展的步伐。
日常工作中，免不了要进行碎片化学习。长此以往，虽然学了很多知识，但是并没有形成关联，导致对每一部分知识的理解停留在比较粗浅的阶段，无法高效、深入地理解专利技术方案。笔者结合自身经验，在本文中谈一谈如何建立自己的专利知识体系，成为一个Mr Know-All。
一、将被动学习变为半主动学习
首先，主动学习是最提倡的方式。主动学习是指主要利用工作以外的时间，系统、全面地学习某个领域的技术知识。以隆天的某位资深代理师为例，在机器学习成为热点时，他阅读了多本相关书籍，其中不乏一些院校的教材书，当区块链技术兴起时，他又学习了区块链的付费网课，这种系统化主动学习的方式，使他在相关领域具备了与科班生相当的知识水平，从而面对专利方案时非常从容。
然而，很多人没有足够的时间或意愿去主动学习，只能在平时工作中被案件驱动着去被动学习，其效果当然远不如主动学习。笔者认为，如果实在做不到主动学习，那么在被动学习中尽可能地提高自己的主动性，将被动学习变为半主动学习，下面提供两种主动学习的方式：
（1）树形学习
从一个知识出发，延伸到其他更多的知识。举例来说，交底书中提到了术语A，在查看A的资料时，又遇到B、C，为了弄明白A，去搜索B、C，又分别遇到B1、B2和C1、C2……这样，从A出发，相关的技术概念就形成了一个树形图，在学习时不局限于A，而主动学习树形图中的所有知识，这样在局部将碎片化知识点连成了一个面。
（2）交底书全覆盖
很多交底书中都存在这样的情况：方案改进点的部分内容比较详细，其他部分由于采用的是现有技术，往往一两句话带过。对于这样的现有技术，也需要主动学习。将自己代入为本领域技术人员，对交底书涉及的所有技术都理解到可以实现的程度。
案例①：一种改进的SLAM实现方案，交底书中涉及到IMU、特征匹配、SFM算法、BA优化、回环检测等，主要针对SFM算法进行改进，其他部分采用现有技术，交底书中未具体说明。代理师应当对每部分内容进行学习，学习相应技术的原理，并代入到方案场景中理解实现过程。对于发明点则应当深度学习，例如学习SFM算法时涉及到本征矩阵和SVD分解，学习本征矩阵时涉及到对极几何，学习SVD分解时涉及到线性代数中的特征分解、正交基等概念；顺藤摸瓜，把相关知识全部学习或者回顾一遍；可以设定一个标准，在浏览相关资料时遇到的所有名词、术语都已理解，就算是穷尽了这棵树。这样不仅学习了SFM算法，也学习了三维重建、相机标定、位姿变换等技术中的基础知识，再看到其他方案时容易理解。
图1 SLAM知识树形图
二、理解到“粒子”
粒子是指分子、原子、离子、电子等物质基本组成单位。物理学的本质是对粒子的探究。因此，对于技术方案需要理解到“粒子”。当然，这里的“粒子”只是一个类比，所有的技术方案，都有其最底层、最基本的实现单位。笔者建议，在拿到技术方案时，不断“向下”、“向小”地去思考方案。“向下”是指切换到更底层的视角，“向下”是指切换到更微观的视角。例如：软件程序高级语言汇编语言机器语言信号的高/低电平集成电路原理半导体载流子运动。在此过程中，学习所遇到的陌生知识。当无法进一步“向下”、“向小”时，一般就实现了理解到“粒子”，get了方案本质。
案例②：技术方案为智能手机上，通过手势识别来实现音量调节。本方案从应用层面上来看，是建立了一个触发条件，在识别到特定手势时，触发执行音量调节的操作。然而，这样的理解无法触及到方案本质，不妨多向下思考。比如：如何实现触发条件，是执行了应用层的一段程序代码；如何执行程序代码，是调用Framework层的组件在AP中生成手势控制进程，加载代码同时读取手势识别数据；如何得到手势识别数据，是ISP输出手势图像后分发到NPU中的手势识别进程，手势识别进程输出手势识别数据被手势控制进程读取……通过一层层挖掘思考与学习，最终能够理解智能手机上两个模块之间的交互，在软件与硬件层面上的整个处理流程，既学习了知识，又有利于撰写高质量专利。
三、寻找知识骨架
知识骨架是指基于不同知识之间的共通性，将知识联系起来的框架，是建立知识体系的基础。不同学科有不同的知识骨架。笔者作为电学领域的代理师，认为电磁波谱是非常合适的电学知识骨架。电磁波谱包括了不同波长、频率的电磁波，每个波段的电磁波都能延伸出很多的技术分支，能够覆盖电学的主要领域。例如紫外线的相关技术包括紫外光谱（涉及材料检测、生物标定）、半导体光刻等，可见光的相关技术包括成像、计算机视觉、图像处理、照明、显示等，微波的相关技术包括移动通信的主要标准。而电磁波谱反映了这些技术的本质原理，通过这样的知识骨架，可以找到不同知识之间的共通性，学习中更容易深入理解。
图2. 电磁波谱与相关技术
计算机领域的代理师也可以将计算机架构作为知识骨架，包括硬件、软件的多层级结构，实现不同分支技术、软硬件之间的关联。
当学习到新的知识时，将其填入知识骨架中的对应位置，就像填入了一块拼图。随着知识的累积，拼图越来越大、越完整；并且，我们还能主动去寻找缺失的拼图，消除知识盲区，最终建立完整的知识体系。
Stay Hungry，Stay Foolish，乔布斯的名言用在专利代理工作再合适不过。无论写过多少专利，面对下一份交底书时我们也可能是无知的。学无止境，愿每位专利代理师都成为Mr Know-All！
