2022年5月，国家知识产权局办公室印发《专利开放许可试点工作方案》，在此方案导引下，各试点地区均启动专利开放许可工作。
高校与科研院所是实施专利开放许可的主体力量，执行层面的工作也相应地落在了各单位科技管理部门身上，在实施专利开放许可前，如何合理地筛选专利，成为各科技管理部门需面对的问题。
如何筛选专利？需要进行系统性分析。
专利开放许可，从字面上理解是专利权的赋权使用，但其本质却是“以专利赋权为表象的技术合作”，即：被许可方真正想要的是技术合作、与人合作、资源合作，理解了这一点，便可于根系出发梳理其枝干。
什么样的专利不适合开放许可？
重要、核心技术的专利不适合开放许可；
专利转让、作价入股可行性高，且预合作金额偏高的，不适合开放许可；
技术合作双方正处于洽谈中，不便于被第三方惊扰的，不适合开放许可；
所以，开放许可需先征询发明人意愿，避免拉错郎配错对。
什么样的专利适合开放许可？
发明人期盼引入更多技术合作机会，适合开放许可；
发明人期望营造被许可人竞争氛围，适合开放许可；
技术沟通成本，在可预期、可控制范围内，可以考虑开放许可；
沉睡专利，如果再不发挥余热，将面临失效的命运，可以考虑开放许可。
了解了以上背景，便可利用数据分析的手段，筛选处于模糊边界的专利，判断其是否适合开放许可。
业内所共识的专利价值评估3维度：技术价值、法律价值、市场价值，该3维度可以作为筛选与评价的第一级指标。
技术价值的评判，我们建议留给发明人自评，相比于科技管理部门和第三方专利服务机构，发明人更了解其技术本身；如果采用专家评分的方式，耗费的成本与精力是否值当，是不得不考量的。
专利的法律价值，在开放许可过程中，权重占比较低，在此不过多赘述。
而专利市场价值的评判，可以利用数据分析的手段，给予参考性建议。
为什么叫“数据分析”，而不称之为“专利检索分析”？因为专利数据仅是其中一部分，除了专利数据，还需要发掘“专利数据背后的数据”。
针对单篇专利，对其衍生的相关数据进行筛选，流程示意图如下：
经过数据筛选，可依据以下二级评价指标，对各项逐次打分，见下图：
对于以上指标权重、分值的设定，不同单位会有不同的初衷，也就会有不同的标准，但大家都有一个共同的目标：采用科学的筛选方法，使许可双方更精准地匹配，从而更高效地促成技术合作。