基于诉讼专利情报的美国337调查风险预警研究*

徐晨倩 朱雪忠,2

(1. 同济大学经济与管理学院 上海 200092；2.同济大学上海国际知识产权学院 上海 200092)

0 引 言

在全球产业链重构背景下，拥有完整、稳定的产业链是国际竞争中的重要优势，也是国家竞争力的重要体现。我国有着世界上最完整的工业体系，但美国由于其经济发展和政治形势的需要，一直在利用知识产权建立贸易壁垒来挤压我国产业的发展空间。“337调查”作为美国典型贸易保护主义手段，是打击我国企业“走出去”的有力战略武器。在2020年的《美国年度知识产权报告》中，美国更是指明337调查的排除令是重要的执法工具[1]。而一旦签发普遍排除令，涉案产业的所有相关产品都将被禁止进口至美国。这种对价值链的生硬切割，势必会破坏我国产业链的完整性和稳定性，进而影响我国的国家安全。因此，337调查成为了我国在新时期重要的竞争情报课题。在大国竞争背景下，我国的情报战略主要包含两个目的：减少国际环境变革下的中美贸易摩擦以及服务我国产业链的积极扩张[2]。有效开展关于337调查的情报研究不仅有利于在我国产业国际化进程中实现产业经济结构转型，还能在全球政治经济局势的变化中争取中美战略竞争的主动权，这对产业发展和国家安全都具有重要的现实意义。

而对于企业而言，由于外部竞争环境复杂多变，能否准确地进行竞争情报预警并及时做出反应显得尤为重要[3]。根据337调查的程序规则，被申请人需要在立案后20天内提交书面答辩并逐条回应申请人指控，若主张涉案专利无效则需提交相关证据[4]。如果答辩不及时，企业会被视为缺席判决，从而被封锁美国市场。由此，严格的调查时限是企业面临的最大难题之一。如果能借助337调查情报，提前筛选出337调查的高风险专利，企业就能有充足的时间针对该专利进行侵权比对并检索无效证据，提高胜诉概率。因此，如何有效地将竞争情报作为337调查的预警工具也成为了企业的现实需求。

从情报源来看，专利情报集法律信息、技术信息、经济信息于一体，是竞争情报的重要来源[5]。通过梳理现有文献发现，国内外学者已经通过分析专利特征来完成专利侵权诉讼的风险预警[6,7]。然而，利用专利情报进行337调查风险预警的研究成果还较为少见。目前仅有Lee等[8]针对337调查的专利特征指标做了统计分析，讨论337调查专利与非337调查专利之间的属性差异。但是，该研究是从所有的美国授权专利中识别高风险专利，在实践中，如此大的工作量会降低该预警方法的可操作性。值得注意的是，竞争情报的重点在于对信息的有效利用，处理海量信息反而会降低情报的可执行性[9]。Lemley等指出，超过99%的授权专利都不具有商业价值，只有极少部分专利会发生专利纠纷[10]。理性而言，如果绝大多数专利从未被专利权人用于维权，则从100%的专利中识别出高风险专利并不是最优策略[11]。因此，如何更加高效地利用专利情报来缩小337调查的预警范围、提升预警效率还有较大的探索空间。

随着专利相关数据库的完善，专利情报分析突破了单一的专利文献信息利用，将情报源拓展至专利侵权诉讼等更广义的专利信息[12]。专利侵权诉讼作为企业采取的市场竞争行动，形成了行动实施溢出的“市场信号”，这类公开信号为开展竞争情报活动提供了重要信息[13]。有学者发现，越重要的专利，专利权人越可能分别于联邦地区法院和美国国际贸易委员会发起专利侵权诉讼和337调查[14]。据统计，接近90%的337调查专利都在地区法院有关联的专利侵权诉讼[15]，这意味着绝大部分337调查的涉案专利都曾是专利侵权诉讼中的涉诉专利。那么，是否可以用专利侵权诉讼信息作为情报来源，从而将337调查的风险预警范围限制在发生过侵权诉讼的专利中呢？相较于从1 000万件美国授权专利中识别高风险的337调查专利，从5万余件经历过侵权诉讼的专利中进行预警，可以大幅提升预警效率。

事实上，美国联邦法院下的专利侵权诉讼和国际贸易委员会下的337调查在功能定位和程序规则方面有着明显的差别。337调查相较于侵权诉讼而言，更能体现美国的贸易保护主义，对于那些想将中国企业驱逐出美国市场的专利权人而言十分有吸引力。但作为一种列名多位被申请人的“跨境调查”，337调查对专利的质量提出了更高的要求，例如专利保护范围需要涵盖多家被调查企业的不同产品、面对联合抗辩企业提起的专利无效时，专利需要有更高的法律稳定性等。因此，专利权人会更加谨慎地选择专利提起337调查，这意味着，发生337调查的专利和发生侵权诉讼的专利在专利特征上可能会呈现出一定的差异。

因此，本文拟求解的问题在于如何将专利侵权诉讼中的涉诉专利作为情报源，利用实证方法构建诉讼专利特征与337调查发生概率的数学预测模型，从而提升337调查的风险预警效率？该情报的价值体现在三个层面：企业层面，利用诉讼专利情报可以大幅降低337调查预警的工作量，节省企业的时间和资金。同时，企业能够及时识别337调查风险，提前做好应对措施。产业层面，该情报有助于缓解我国产业在国际化进程中所承受的知识产权压力，避免相关产业因337调查而被美国市场整体封锁，从而保障产业的平稳发展。国家层面，在我国工业体系完整的竞争优势基础上，提前对337调查进行风险预警有利于减少知识产权的被动外交，掌握对美竞争的主动权，从而维护知识产权领域的国家安全。

1 文献综述与研究假设

结合337调查的特点，本文在现有专利情报文献的基础上，将专利特征指标分为三类：法律质量指标、技术质量指标和经济价值指标。其中，法律质量指标主要体现为权利要求数。技术质量指标包括专利的前向引用数、后向引用数、IPC分类数和发明人数。经济价值指标主要包含专利家族规模，代表着企业对该技术的经济价值判断及对国际市场的重视程度[16]。此外，由于337调查已经成为企业的竞争工具，专利权人在挑选专利时会体现企业的策略性，主动发起侵权纠纷能发挥出专利的经济价值，当企业想争取竞争优势时，会倾向于采取进攻型专利战略[17]。因此，本文将专利从被授权到第一次侵权诉讼的时间跨度和专利发生的总侵权诉讼次数也纳入了经济价值指标中。

1.1专利法律质量与337调查风险权利要求数是衡量专利法律质量的主要指标，也是预测诉讼概率的最常用指标，几乎所有文献都肯定了其与专利侵权诉讼的正相关关系。由于专利申请成本会随着权利要求数量增多而增长，企业愿意支付更高的成本说明该专利对企业的价值越大，也会更倾向于发起侵权诉讼来维权[18]。其次，权利要求代表着专利的保护范围，优质的专利通常会增加权利要求来囊括预见的未来技术[19]，因此专利被侵权的可能性也就越大，并且在计算侵权损害赔偿时的计价基础也会越高[20]；最后，Allison等认为企业在申请专利时预期了被侵权的可能性，会撰写更多的权利要求来使专利在侵权诉讼中具有更强的法律稳定性，增加专利无效宣告程序中能够维持有效的概率[7]。

相较于专利侵权诉讼，企业在337调查中通常会列名多位被申请人，而被申请人的产品不尽相同，为了包含更多的侵权态样，企业需要选择保护范围更大的专利；另外，在美国337调查中，被调查企业在行业协会的统筹下存在联合抗辩的情况，而联合抗辩中最易形成合力的事项就是提起专利无效宣告程序，因此，专利权人会选择法律质量更稳定的专利去发起337调查。

综上，本文提出假设H1：在发生过侵权诉讼的专利中，法律质量更高的专利发生337调查的概率更大。

1.2专利技术质量与337调查风险专利前向引用数是指专利被施引的次数，被频繁引用说明该专利技术质量高，是领域内的核心专利或者基础专利，创新性较强[21]。而越基础的专利越会吸引竞争对手对此进行后续创新，加大了该领域内的竞争程度，竞争越激烈，发生侵权的可能性就越大。同时，被引用次数越多也意味着该专利所涉及的技术网络越复杂，易因专利间的技术联系相牵制而发生侵权诉讼。因此，在竞争激烈的领域，专利权人更可能利用专利侵权诉讼和337调查两种方式来遏制竞争对手，并且会倾向于使用持有的基础专利来形成更大的打击面。

专利后向引用数是指专利引用的能反映现有技术的专利文献数，体现了专利的创新基础以及该技术领域的成熟度[22]。后向引用数越多，说明申请人对背景技术了解得越充分、专利审查员对专利审查得越细致，因此专利拥有更高的技术质量，在后续诉讼中也会具有更高的稳定性，更难被无效[6]。在技术密集型产业中，产品创新通常会涉及诸多专利权人的利益，因此我国企业更易被指控侵权；同时，由于专利在337调查中容易被联合抗辩企业检索到更多对比文件，因此专利权人会选择技术基础牢固的专利来发起调查。

发明人数代表研发团队的规模，也即技术创新的智力资源[23]。发明人数多说明企业有资金集聚研发人才，而专利集结越多人的科学智慧，技术创新的智力资源来源会越广，因此专利的技术质量会越高[18]。专利侵权诉讼和337调查都会产生高额成本，能够在发起侵权诉讼后又发起337调查的企业通常具有更雄厚的资金实力，因此能培养更大规模的研发团队，产出更高技术质量的专利。

国际专利分类号(IPC)由专利审查员分配，是较为客观的指标[16]，代表着专利的技术宽度[24]。IPC分类数越多，说明专利技术应用范围广，技术质量高[21]，方便专利权人从多领域控制市场。并且，由于专利涉及的每一个技术领域都可能存在侵权行为，因此更易引发专利侵权诉讼。对于337调查而言，技术覆盖范围越广，技术质量越高，可以打击到的被告企业就越多，专利权人可以在不同的细分市场驱逐竞争对手，因此专利权人可能会选择IPC分类数更多的专利。

综上，本文提出假设H2: 在发生过侵权诉讼的专利中，技术质量更高的专利发生337调查的概率更大。

1.3专利经济价值与337调查风险专利家族规模主要是指专利的同族专利成员数量和同族专利国家地区数量，体现了企业在专利上的战略部署，只有能带来更多盈利的专利，企业才会投资扩大专利家族规模。事实上，超过三分之二的专利权人都只会在本国市场申请专利[25]。高昂的多国专利申请和维持费用体现了企业对技术和市场的重视程度，专利家族规模越大，该专利的经济价值就越高。尽管337调查直接针对的是美国市场，但企业间的商业竞争是全球范围内的，专利家族规模反映了专利权人的潜在销售市场[26]，规模越大代表专利权人与被调查企业间存在竞争的市场范围越广。相较于专利侵权诉讼，337调查的“普遍排除令”不仅能削减中国企业的在美市场份额，还能利用其广泛打击面将中国企业的下游经销商列为被申请人，使被调查企业出现“信任危机”并造成客户流失。因此，同族专利数量和同族专利国家地区数量越多，专利权人使用该专利策略性地打击竞争对手的可能性越大。

时间跨度指专利从授权到发起侵权诉讼的时间间隔，Allison等发现专利更易在专利寿命的前期被用于侵权诉讼[7]。从专利申请动机来看，一些专利体现了企业的进攻性动机，即企业申请这些专利是为了阻止竞争对手[27]，而专利侵权诉讼则是典型的排他策略。因此，在专利申请得到授权后，专利权人会尽快发起侵权诉讼。此外，从授权到侵权诉讼的时间跨度也体现了企业的专利侵权追踪能力。追踪能力越强，越容易发现竞争对手的侵权行为，具有较高侵权追踪意识的企业在专利申请后就会密切关注市场上的潜在侵权产品，授予专利权后就能提起指控。相较于侵权诉讼的被诉企业，我国被发起337调查的企业中有相当大的比例是中小型制造企业，因此需要美国专利权人更强的产品追踪能力。同时，进攻型专利更易被专利权人在用于侵权诉讼后再用于337调查。

侵权诉讼次数指该专利到收集数据时间为止用于在美国发起侵权诉讼的次数。企业可能会进行策略性诉讼，即选取一些专利多次发起侵权诉讼。这些多次诉讼专利体现了更高的私人价值和盈利目的[6]，相较于单次诉讼专利，多次诉讼专利更表明涉诉专利涉及反复侵权行为，具有更高的市场价值[28]。此外，Lanjouw等指出了专利侵权诉讼的信号作用。由于侵权诉讼能给市场传递专利权人乐于维权的意愿，企业可以从诉讼中提升专利价值和潜在的间接收益[29]。同时，将多次发起侵权诉讼作为一种企业策略，可以积累企业的诉讼经验，提高诉讼能力。最后，诉讼次数多意味着企业更倾向于进攻型专利战略，希望通过主动发起侵权诉讼建立竞争优势。因此，那些发生侵权诉讼次数更多的专利，更多地体现为进攻型专利，是专利权人用于争取市场地位的手段，发起侵权诉讼后再发起337调查能充分发挥该专利的信号作用，并且更有可能利用丰富的诉讼经验对中国企业发起337调查。

综上，本文提出假设H3: 在发生过侵权诉讼的专利中，经济价值更高的专利发生337调查的概率更大。

2 研究设计与实证分析

2.1研究设计本文选用logistic回归模型进行分析，模型中因变量y取值为0或1，1表示专利在发生侵权诉讼后发生337调查，0表示专利只发生了侵权诉讼。函数P表示专利在发生侵权诉讼后又发生337调查的概率，自变量x1，x2，…，xi分别表示专利的权利要求数(Claim)、前向引用数(Forward)、后向引用数(Backward)、IPC分类数(IPC)、发明人数(Inventor)、同族专利成员数(Family Ⅰ)、同族专利国家地区数(Family Ⅱ)、从授权到侵权诉讼的时间跨度(Time)和侵权诉讼次数(Count)。专利i在发生侵权诉讼后又发生337调查的概率可以表示为：

(1)

上式中β0为常数项，β1～βi分别为自变量x1～xi的回归系数。

研究样本来自全球企业遭遇的美国337调查案件。利用美国国际贸易委员会337调查案件数据库，选择案件类型为“专利侵权”，获取截至2019年12月31日的全球337调查案件的所有涉案专利，再选用Thomson Innovation专利分析平台和Innography数据库检索上述专利的侵权诉讼案件，筛选出先发生专利侵权诉讼再发生337调查的“337调查专利”共1 445件。

由于logistic模型需要对照组，因此需要在“337调查专利”的基础上，建立“仅侵权诉讼专利”的专利对照组。鉴于考察的专利特征中有与时间相关的指标，并且不同技术领域间诉讼情况差异较大，因此选取对照组专利的方法是针对每一件“337调查专利”，按照其同一授权年度、同一技术类别随机抽取一件“仅侵权诉讼专利”，抽取范围为利用Patsnap数据库检索的所有发生过美国侵权纠纷的专利，对抽取的专利进行查重以确保随机抽取的专利没有发生过337调查。本研究最终分析专利2890件，包括先发生专利侵权诉讼再发生337调查的“337调查专利”1445件和“仅侵权诉讼专利”1445件。最后，根据研究假设收集需要的专利指标，其中，侵权诉讼次数为人工统计，确保诉讼案件没有重复并且不涉及由非专利权人提起的“确认不侵权”诉讼。

2.2实证分析

2.2.1 描述性统计与相关性分析 确定研究样本后，对上述两组专利进行描述性统计分析，首先统计两组样本在9个自变量中的均值和标准差，从整体上把握两组专利的特征差异，然后进行独立样本t检验，以考察两组专利在各指标上是否存在显著差异。由表1可知，两组专利的各特征在均值上都体现了显著的差异性。因此所有变量均通过t检验，可以引入回归模型。

表1 描述性统计

为避免变量间因存在高度相关性而影响模型效果，需要对变量进行多重共线性检验，本文利用相关系数以及方差膨胀因子(VIF)两个共线性统计量进行检验，结果如表2所示。自变量间的相关系数均在0.441以下，VIF的取值范围在1.04～1.39之间，因此上述自变量间不存在多重共线性影响，满足回归分析的前提条件。

表2 自变量相关系数及多重共线性检验

2.2.2 Logistic回归分析与实证结果讨论 以“专利是否在发生侵权诉讼后再发生337调查”作为因变量，上述九个变量作为自变量，将337调查专利与仅侵权诉讼专利的相关数据导入Stata 15.0进行logistic分析，建立337调查风险预警模型，回归结果如表3所示。

表3 logistic回归结果

由各参数的P值可知，权利要求数、前向引用数、后向引用数、发明人数、同族专利规模和侵权诉讼次数与发生337调查有显著的正向关系，时间跨度与发生337调查有显著的负向关系，H1和H3均通过验证。然而，尽管IPC分类数与发生337调查的关系有显著性，但却与预期的方向相反，呈现出显著负向关系。考虑到337调查的特点，专利覆盖的技术领域多意味着可能会面临来自不同领域的无效请求人，导致专利被提起无效的可能性会增大，因此专利权人可能会较为谨慎地选择该专利[29]。此外，有学者发现由非专利实体提起的侵权诉讼大多聚焦于特定领域，认为专利集中在核心的技术覆盖范围反而会提高专利价值[21]。对于337调查而言，如何选择被申请人体现了企业的策略，尽管技术覆盖范围越广意味着可以对更多企业发起调查，但被调查企业所处的市场分散会使专利权人难以发挥其在特定产品市场的竞争优势；另外，专利侵权诉讼和337调查程序的差异会给专利权人带来更多时间和资金上的负担，如果专利在相对集中的技术领域，专利权人会更了解相关的市场形势，使专利权人更受益于自己的核心竞争力，可以在调查中建立优势地位。因此，IPC分类数在337调查中可能更多地体现为企业策略，而不是专利本身的技术质量。由于表征技术质量的其他三个指标(前向引用数、后向引用数、发明人数)与发生337调查均有显著正向关系，H2通过验证。在此基础上采用Hosmer-Lemeshow检验来判断模型的拟合优度。检验结果表明，P值为0.363，说明该模型的拟合优度良好。

最后，在验证了“仅侵权诉讼专利”和“337调查专利”在专利特征上的差异与发生337调查的概率显著相关后，本文根据上述系数表，得到专利在发生侵权诉讼后再发生337调查的概率预测模型为:P=ez/(ez+1)

z=0.2076+0.0074*(No.of Claim)+0.0056*(No.of Forward Citation)+0.0005*(No.of Backward Citation)+0.1386*(No.of Inventor)-0.3739*(No.of IPC)+0.0109*(No.of Family Member)+0.0025*(No.of Designated Countries)-0.0003*(Time Length)+0.0379*(Litigation Counts)

3 案例分析

从上述概率预测模型可以看出IPC分类数对337调查发生概率的影响最大。这意味着专利权人倾向于聚焦某一细分市场发起337调查，利用其在特定产品市场的竞争优势来排挤竞争对手。鉴于此，本文统计了“337调查专利”的技术领域分布，以识别需要重点防控风险的领域，并将利用诉讼专利情报预警337调查的方法运用至具体产业，提升相关产业的预警能力。通过统计1445件“337调查专利”的IPC大类(若专利有多个IPC分类，则将IPC分类分别计数)，发现H04、G06技术领域的专利在发生侵权诉讼后又发生337调查的频率最高(如图1所示)。

图1 337调查专利IPC分类号分布前十位

查找IPC分类表可知，该大类指向的是移动通信领域，包含通信、传输、计算机应用等。移动通信行业属于我国的战略性新兴产业，含有众多国家关键核心技术。在新的国际竞争格局中，利用竞争情报服务于国家关键核心技术突破战略具有重大意义[30]。

而美国作为移动通信领域中至关重要的市场，是企业“走出去”的主要目的地。伴随着移动通信产业升级，我国涌现出一批具有国际竞争力的企业。这些企业在“走出去”战略的引导下积极开拓海外市场，但对于这一创新链条长且需要长期积累的领域，尽管企业投入高额资金，也难以实现一蹴而就的发展。在美国“亲专利权人”的大环境下，中国通信企业海外专利纠纷频发。一旦美国以关键技术向我国企业发起337调查，则不仅被调查企业将陷入困境，整个产业也将面临极大风险。本文聚焦于移动通信这一具有代表性、中美竞争最为激烈的战略性新兴产业，以该行业作为分析案例，利用专利侵权诉讼情报开展337调查风险预警研究。

借鉴现有文献中选取的移动通讯领域代表企业，本文首先确定了苹果、谷歌、华为、HTC、LG、微软、摩托罗拉、诺基亚、甲骨文、高通、三星、索尼、中兴这13家知名企业作为研究样本来源。然后，利用Innography数据库检索上述企业在2020年作为原告起诉或者作为被告被起诉的美国专利侵权诉讼案件，获得案件所涉及的诉讼专利列表。再根据预测模型所需要的9个指标，利用Thomson Innovation数据库收集诉讼专利的具体信息，并人工统计从授权到发起侵权诉讼的时间跨度和迄今发生的侵权诉讼次数。最后，将诉讼专利的相关指标代入到预测模型，获得每件专利在发生侵权诉讼后又发生337调查的概率。表4展示了筛选出的top15高风险专利(有效专利)。

表4 Top15高风险专利列表

综上，对于337调查高发的移动通信领域，可以利用本行业的专利侵权诉讼信息获取情报，加强337调查风险预警工作。同时，其他行业也可借鉴这一分析框架来进行337调查风险预警。

4 诉讼专利情报用户群体分析

用于337调查风险预警的诉讼专利情报用户主要包括企业、行业协会和政府部门等可能承受337调查风险或需要应对337调查的群体。这些不同的用户群体可以利用诉讼专利情报来满足各自的现实需求。

从企业用户角度而言，该情报可以将337调查的预警范围缩小至美国侵权诉讼专利，极大地减轻了预警的工作量。同时，预警监测模型可应用于新发生的美国侵权诉讼案件中，使企业可以重点关注该领域新发生专利侵权诉讼案件中的涉诉专利，而不必监控竞争对手的所有新授权专利，可以帮助企业尤其是中小型企业节省大量时间和其他资源。事实上，在遭遇337调查的我国企业中，没有在美国设立分公司的中小企业数量较多。由于337调查没有属人管辖权的限制，即使这些企业在美国境内没有可执行的资产，也可能因为产品进口而被发起337调查。这意味着，这些企业虽然不会在某一件专利之前发生的侵权诉讼中受到指控，但只要有产品出口到美国，就有可能遭遇基于该专利发起的337调查。因此，企业可以运用诉讼专利情报提前对高风险专利进行侵权比对工作，针对有侵权风险的专利可以提前进行专利无效证据收集和规避设计工作，从而有效地规避337调查风险，更好地实现“走出去”战略。

行业协会的主要作用之一是向本行业的企业提供产业竞争情报服务[31]。已有研究表明，在产业中利用竞争情报预警可以帮助产业更好地发展[32]。从产业层面来看，由于337调查关乎产业安全以及产业链条的完整，还影响了产业链上各个环节的企业，本文所提出的运用于337调查风险预警的诉讼专利情报实质上也是一种产业竞争情报。服务产业整体、推动产业发展是产业竞争情报的主要目的[33]。行业协会与企业联系较为密切，能够及时获取产业界相关的专利诉讼信息并准确把握同业企业所面临的共性风险。因此，行业协会可以利用该产业竞争情报及时地向产业链条中的群体企业传达，帮助企业及早做好应对准备，提高胜诉概率，防止整个产业由于个别企业的消极应对而遭到封锁，从而维持行业整体的产品出口率。

最后，对于政府部门用户而言，完善海外知识产权纠纷预警防范机制，开展知识产权涉外风险防控体系建设一直是国家领导高度重视的问题。随着前几年涉华337调查数量的攀升，我国政府加大了应对337调查相关培训的力度，但利用专利信息构建337调查的常态预警机制尚待建立。而面向337调查风险预警的诉讼专利情报则可以帮助政府利用大数据优势推动风险预警工作的信息化发展。例如，在商务部主办的海外维权信息平台的“337调查”栏目中，构建337调查的预警系统网络平台，实时监控新立案的美国专利侵权诉讼，整合并开放诉讼专利情报资源，为企业提供权威、有效的信息资源，解决部分企业难以集结资源进行337调查风险预警的痛点。同时，该情报可以帮助政府部门开展专利导航工作，从337调查中识别出多家企业共同面临的高风险技术，为相关企业提供研发资金支持，实现核心技术的自立自强。

5 结 语

本文基于美国侵权诉讼专利情报，实证分析了侵权诉讼专利特征与337调查的相关性，并提出了337调查风险预警方法。研究表明，在发生过侵权诉讼的专利中，法律质量、技术质量和经济价值更高的专利更易发生337调查。同时，专利权人在337调查中更倾向于使用技术领域集中的专利，通过将被申请企业集中在特定的产品市场，来建立在调查中的优势地位。通过对337调查专利进行IPC大类统计，本文发现移动通信领域为337调查的高风险行业。在此基础上，本文以该领域中的知名企业所涉专利侵权诉讼为样本进行了案例分析，利用预测概率模型筛选得到高风险专利，为相关用户群体提供了337调查风险预警情报。当然，本文仍存在一定的不足。337调查的发起受多方面因素的共同影响，例如美国的政策环境、行业的竞争环境以及企业的内部战略等，而本文仅从专利特征的角度进行了考虑，全面性有所不足。后续开展的工作将更加全面地考虑诉讼主体和外部环境的影响，提供综合性更强的337调查情报。