CN111684443A - 去中心化的自主知识产权资产评估引擎 - Google Patents

Abstract

去中心化网络，该网络能够部署自动的系统和方法，其用于确定无形资产或知识产权的价值，并通过与之前的许可和交易的销售的分解价值的比较，形成公平的报酬结构，以许可或购买无形资产或知识产权。估值决定因子，其包括先前交易的报酬结构、可注册性，和承受挑战的能力，被提取、分析和加权，然后被加载至知识库中。该知识库基于去中心化的及面向公众的方法而增长。报酬结构，其被归一化，并被用于根据市场分析和先前的交易来训练预测算法。该算法既可以从先前的交易中学习，也可以评估特定估值决定因子在特定情况下确定价值的重要性。通过检查知识库并更改估值决定因子，确定新交易的公允价值。

Description

去中心化的自主知识产权资产评估引擎

相关申请的交叉引用

本申请要求于2017年12月20日提交的申请号为62/607,919的美国临时专利申请的优先权。本申请还要求于2017年12月25日提交的申请号为62/610,265的美国临时专利申请的优先权。本申请还要求于2018年10月19日提交的申请号PCT/US2018/56690的国际专利申请的优先权，该申请要求于2017年10月23日提交的申请号为62/575,610的美国临时专利申请的优先权。本申请还要求于2018年10月22日提交的申请号为PCT/US2018/56884的国际专利申请的优先权，该申请要求于2017年10月24日提交的申请号为62/576,516的美国临时专利申请的优先权。本申请还要求于2018年10月23日提交的申请号为PCT/US2018/57062的国际专利申请的优先权，该申请要求于2017年10月26日提交的申请号为62/577,253的美国临时专利申请、于2017年10月31日递交的申请号为62/579,172的美国临时专利申请、以及于2017年10月31日递交的申请号为62/579,347的美国临时专利申请的优先权。本申请还要求于2018年11月5日提交的申请号为PCT/US2018/59174的国际专利申请的优先权，该申请要求于2017年11月8日提交的申请号为62/582,976的美国临时专利申请的优先权。本申请还要求于2018年11月16日提交的申请号为PCT/US2018/61448的国际专利申请的优先权，该申请要求于2017年11月19日提交的申请号为62/588,350的美国临时专利申请、以及于2017年11月21日提交的申请号为62/588,932的美国临时专利申请的优先权。本申请还要求于2018年1月28日提交的申请号为62/622,922的美国临时专利申请的优先权。本申请还要求于2018年1月29日提交的申请号为62/622,987的美国临时专利申请的优先权。本申请还要求于2018年1月29日提交的申请号为62/622,994的美国临时专利申请的优先权。本申请还要求于2018年4月21日提交的申请号为62/660,946的美国临时专利申请的优先权。本申请还要求于2018年5月17日提交的申请号为62/672,697的美国临时专利申请的优先权。本申请还要求于2018年6月15日提交的申请号为62/685,299的美国临时专利申请的优先权。本申请还要求于2018年6月16日提交的申请号为62/685,937的美国临时专利申请的优先权。本申请还要求于2018年6月16日提交的申请号为62/685,960的美国临时专利申请的优先权。本申请还要求于2018年6月24日提交的申请号为62/689,241的美国临时专利申请的优先权。本申请还要求于2018年7月7日提交的申请号为62/695,002的美国临时专利申请的优先权。本申请还要求于2018年7月8日提交的申请号为62/695,126的美国临时专利申请的优先权。本申请还要求于2018年7月11日提交的申请号为62/696,357的美国临时专利申请的优先权，上述每一个的内容均通过引用并入本文。

技术领域

本发明涉及一种自主地对知识产权进行估值的去中心化方法。

背景技术

本发明涉及包括知识产权在内的无形资产的估值，尤其涉及一种自动化系统，该系统基于对其他交易的评估，来预测知识产权或无形资产的出售或许可的公允价值、并预测资产的可注册性，以及资产承受挑战的能力。

许多组织和个人需要计算许可费和特许权使用费率，或进行知识产权估值。律师和会计师在起草某些文件和计算公司的资产结构时，需要计算许可费和特许权使用费，并对知识产权进行估值。银行需要能够将知识产权作为组织无形资产的一部分进行估值，以更好地计算净资产并确定借贷风险、息率和借贷能力。保险公司需要进行估值，以计算承保范围的精算值。

研究和收集所需的背景信息、准确地计算许可费和特许权使用费，并对知识产权进行估值，这些需要大量的技能和精力。通常，严重依赖那些对特定应用领域有直接了解的估值专家，有时，估值仅仅基于启发式的宽松估计，特别是在对应用领域知识不足的情况下。由于特定估值通常与出现该估值的组织或行业有着千丝万缕的联系，并且需要对特定行业具有专家级别的了解，才能进行公允估值，因此该过程变得很复杂。

现有三种普遍接受的估值方法。成本法量化了未来服务能力的重置成本；收入法量化了创收能力，而市场法基于对他人对该价值的看法的共识，如自由市场中的公平交易所表现的那样。尽管市场法是最直接，最容易理解的估值方法，但很少使用，因为它需要活跃的公共市场，以及在相同或非常相似的应用领域中具有可比性的无形资产或知识产权的交易，这些都是鲜为人知(或不存在)。

估值师经常花费大量时间和精力，从财务报表中收集数据，这些数据虽然提供了一致、可靠的工作框架，但它们也不是可靠的估值预测指标。这主要是因为财务报表通常偏重或完全偏向于有形资产，因此不是无形资产或知识产权价值的可靠预测指标。在没有平衡力量的情况下，例如在正常的业务谈判过程中，评估者的偏见也可能会使得特定的估值朝一个或另一个方向倾斜，具体取决于估值的使用目的。

有几家公司出售书籍、专业期刊、电子数据库的访问、信息检索或预警服务，以及软件系统，其包括算法评估和建模应用程序，以帮助确定许可费和特许权使用费率，并进行知识产权估值。这些通常基于成本法或收入法。有关许可交易的许多信息是公开可用的，此外，许多组织都维护私有许可交易数据库。

当前，估值师大多使用收入法进行知识产权估值，并且需要大量的信息收集工作才能进行估值。这花钱、费时，并且需要专业技能。尽管确实存在交易信息数据库，但它们通常被用作信息存储库，而不是用作人工智能(AI)技术(例如，人工神经网络、概念匹配，或专家系统分析)的基础。由于交易信息在很大程度上是无法比拟的，因此很少会基于先前交易进行估值，并且法律先例的价值也很小。此外，很少有估值标准或公认的程序可以得到客观评估。结果，估值通常是业务谈判过程的结果，而不一定基于对实际市场价值的理解。由于机构的涌现，其主要(或甚至唯一)价值在于知识产权，此问题正变得频繁，因此对许可交易和特许权使用费的要求也随之增加。信息时代的管理者越来越意识到传统的估值方法的不足，并且越来越需要能够有效地对无形资产和知识产权进行估值的技术。

本发明寻求提供一种自动化的方法和系统，其用于准确地对知识产权资产进行估值，包括确定其销售价值、许可费或特许权使用费率。

发明内容

本发明的主要方面在于，它设想了能够自动对知识产权进行估值的去中心化网络。这种去中心化网络被称为区块链网络。“区块链”(“blockchain”或“block chain”)是存储一系列交易的数据结构，并且可以被认为是记录源标识符和目的地标识符之间的交易的分布式电子分类账。每个交易均“至”与公钥/私钥对关联的目的地标识符。在建立新交易时，来自其他先前交易的、被输出至“来自”地址(其可能是从同一私钥派生的多个不同地址)的输出，用作此新交易的输入。然后，该新交易将受到与“至”的目的地标识符关联的公钥的阻碍。换句话说，来自先前区块链交易的输出用作新交易的输入，然后使用与目标地址关联的公钥，对新交易进行签名。然后将新的区块链交易提交至区块链。一旦在区块链上，多个此类交易将被捆绑至一个区块中，并且该区块将链接至“区块链”中的先前区块。然后，分布式系统的计算机节点将维护区块链并验证每个新区块(以及相应区块中包含的交易)。本文描述的技术利用区块链技术，来解决常规数据库系统的一个或多个问题。

区块链技术对于包括专利资产类别在内的一系列行业和商业案例具有广阔的前景。这是因为可以将区块链视为一种共享数据库，其内容由网络或独立参与者进行验证和商定。对于要添加至区块链的新数据(例如，新发布的专利的所有者)，独立验证者必须就其有效性达成共识。

因为每个新的交易集(“区块”)以密码方式链接至前一个区块，所以更改存储在区块链中的数据非常困难，任何此类更改都将很容易被检测到。因此，区块链被广泛认为是不可变的，因此可以用作所有权证明的记录。

当在区块链平台上进行交易时，每个用户都使用一个公共地址(用于给网络中其他参与者向该用户发送交易)和一个加密配对的“私钥”。私钥用于对交易进行数字签名，这是一种形式验证，以确保给定用户真实地产生了交易。

区块链是一种相对较新的技术。中本聪(Satoshi Nakamoto)提出了作为“现实世界”实施的第一个区块链的比特币。而以太坊区块链于2015年推出。除了比特币区块链的分布式分类账(ledger)功能之外，以太坊区块链还支持所谓的“智能合约”，该“智能合约”是以太坊区块链中存储的程序，其可以自动执行复杂的交易。¹

由于其分布式性质和复杂密码学的使用，区块链数据传输目前被认为是最安全的数字资产传输技术之一。因此，智能合约通过引入通用的分布式分类账提供了一种潜在的用于专利交易管理的解决方案，该分类账不需要单个第三方提供信用担保。

比特币区块链仅限于简单信息和脚本的集合，例如交易详细信息和以最少数量的签署者为条件的交易。因此，存在这样的讨论，要使虚拟货币真正改变贸易，它还必须提供内建的手段来促进复杂的合同，并促进使用该货币来进行交易。

以太坊项目建立在比特币上。以太坊不仅允许将去中心化数据存储在其区块链中，而且还允许将程序代码存储在其区块链中，并由任意数量的网络成员并行运行。通过预测可核实的事件释放资金，以太坊实现了智能合约功能。

基本上，网络成员将以几种允许的语言的其中一种编写的计算机程序上载至区块链。然后，在该程序结束时，成员可能为一定数量的ETH(以太坊的基础货币)设置释放条件。此后，各个网络成员同时运行该程序，并对结果输出达成共识。

以太坊或IBM Hyperledger中的脚本语言是图灵完整的，因为它们可以实现任何逻辑规则并启动任何可用的计算。

该特征允许任何成员在以太坊网络上发行并使用自定义虚拟货币进行交易。为了清楚起见，将基于另一种虚拟货币发行的自定义虚拟货币称为代币(token)。该代币可能有多种用途。虽然某种代币可能代表金钱，但另一种代币可能代表俱乐部会员积分或飞行常客积分。可以通过以太坊或IBM Hyperledger网络，将代币交易为ETH或任何其他商品和代币。

在以太坊或IBM Hyperledger之前，人们需要使用定制的用户客户端和挖掘算法来启动新的区块链，以发行定制的去中心化虚拟货币。以太坊或IBM Hyperledger网络的出现允许以最少的设置轻松发行代币。

需要提到的是，在以太坊之后，建立了其他几个实现智能合约的虚拟货币网络。著名的例子包括IBM Hyperledger、Lisk，和RootStock。

所提出的方法设想了一种由智能合约驱动的工具，并将来自支付行业的多种方法组合成区块链格式。以区块链为核心技术，本发明进一步提出了一种去中心化平台(“IPWe平台”)，其包含可以用来对知识产权资产进行估值的估值引擎(“IPwe估值引擎”)。

¹“Ethereum Whitepaper”http://github.com/ethereum/wiki/w iki/white- paper,2016。

本发明利用与知识产权交易有关的各种公开可用的数据库和私人信息，并将这些信息编译至一个去中心化网络中。

它不仅匹配具有相似资产的知识产权资产，而且匹配具有相似交易的潜在交易。

它利用在区块链上运行的神经网络，以数字方式对与知识产权资产有关的特定类别进行评级，这些类别包括以下历史数据：相似交易、可注册性，和承受第三方挑战的能力。其他类别，包括来自第三方的输入，其与IP资产的必要性、广泛性和收益相关。

神经网络自主部署智能合约，该合约包括使评级归一化的代码，并且向请求者提供知识产权资产的分析和总体估值度量。

其中，当用户决定通过购买或许可某些知识产权来对特定的估值采取行动时，区块链网络可以部署包含代码的智能合约，当被执行时，该智能合约会导致与知识产权资产相关的权利交易。

附图说明

图1是示出区块链网络中的节点的相互连接的结构示意图；

图2是示出本发明的一个实施例的流程示意图；

图3是描述本发明的另一实施例的流程示意图；

图4是描绘本发明的另一实施例的示意图。

具体实施方式

全球的研究与开发工作的很大一部分集中在标准(通信和广播协议，媒体编码和解码...)上。研究实体在标准制定组织(或SSO，例如移动通信的3GPP)的领导下参与开发工作，并通常承诺根据公平、合理，和非歧视性条款(也称为FRAND)许可涵盖其贡献的专利。

a.风险很高(例如，移动电话市场仅接近5000亿美元，并且高度依赖于标准)

b.参与者是全球性的(从美国和欧洲到日本，再到韩国，及现在的新兴大国中国)

c.然而，在昂贵且耗时的司法系统之外，没有任何市场估值机制

d.SEP市场的低效率极大地阻碍了中小企业进入标准驱动型行业(通信，IoT...)

因此，标准必要专利或SEP正是对因难以正确对专利进行估值，而引起的问题的最好例证。欧盟委员会和各种利益相关者已经做出了努力，以解决SEP问题(Cf.)。在这个领域，人工智能技术也可以与专利制度的低效率作斗争。为SEP提供适当的估值框架需要在我们当前的目标中再增加一层：必要性评估，即评估专利是否必然受到标准规范用户的侵犯。这种增加的复杂性需要专利侵权和技术标准方面的专家的帮助。特定的研究组成部分已确定为SEP进行估值。

为了评估知识产权(IP)，例如使用基于市场的方法来计算销售价值、许可费，或特许权使用费率，根据本发明的方法和系统，有必要考虑在以往的交易中的报酬结构，包括诸如预付款、阶段性付款、许可费和特许权使用费率之类的报酬形式。本发明利用去中心化网络来对知识产权进行估值。

本发明的目的是基于以下内容来部署一种新的专利估值方法：

a.一种人工智能引擎，其在过去10年中在专利领域上被训练，并经过了严格的测试，为专利货币化创造了5亿美元的收入。

b.来自领域领头人跟踪记录的历史数据汇总。

c.一种从行业参与者收集数据的新方法，可以保护机密性和所有权。

d.不断地对AI进行训练，估值引擎将利用经过专利训练的现有AI核心，并通过大量数据点池进行训练。该估值引擎并非旨在盈利，而是将用作交易平台的关键引擎，并且第三方可以免费使用。未来的交易将连续反馈至系统中，并为估值引擎的持续相关性做出贡献。

该去中心化网络将需要，至少一个服务器、处理器，和至少一个联网接口(“网络”或“IPWe平台”或“IPWe”)。这样的网络将允许通过互联网连接用户装置。该网络本身将至少由一台服务器组成，其将托管一个网页，在执行时将允许用户访问门户，并使用私钥和公钥以加密方式进行确认。Web门户或其他网络连接的装置将提供平台，以在专利流程中将专利所有者与其他利益相关方联系起来。

为了使去中心化系统起作用，本发明的一个实施例设想了，在区块链网络上起作用的专利缓解保险生态系统。

在本发明的一个实施例中，去中心化网络是区块链网络。以开发出区块链技术(有时简称为区块链)，并已在某些数字货币实现中使用。中本聪(Satoshi Nakamoto)在2008年的一篇文章“Bitcoin:A Peer-to-Peer Electronic Cash System,”中描述了一种示例实施方式和相应的区块链技术，其全部内容通过引用并入本文。尽管如此，在本文讨论的某些实施例中，区块链可能是私人托管的(例如，所有成员节点由相同实体或实体的受控组来运行和提供)。在某些示例实施例中，区块链可能是分布式区块链，例如由比特币网络提供的区块链。因而，本文所使用的术语“区块链”不限于仅用于比特币加密货币的那些所谓的区块链。

区块链是存储交易列表的数据结构，并且可以被认为是记录源标识符和目的地标识符之间的交易的分布式电子账本。每笔交易均“至”与公钥/私钥对关联的目的地标识符。在建立新交易时，来自其他先前交易的、被输出至“来自”地址(其可能是从同一私钥派生的多个不同地址)的输出，用作此新交易的输入。然后，该新交易将受到与“至”的目的地标识符关联的公钥的阻碍。换句话说，来自先前区块链交易的输出将作为新交易的输入，然后使用与目标地址关联的公钥，对新交易进行签名。然后新的区块链交易被提交至区块链。一旦在区块链上，多个此类交易被捆绑至一个区块中，该区块则链接至“区块链”中的先前区块。然后，分布式系统的计算机节点将维护该区块链，并验证每个新区块(以及相应区块中所包含的交易)。本文所描述的技术，利用区块链技术来解决常规数据库系统的一个或多个问题，以为专利所有者和其他利益相关者提供资源池。

计算机、网络或区块链可能部署智能合约。智能合约是执行合约交易的计算机代码。计算机代码可能在支持于区块链中记录交易的安全平台(例如，以太坊平台、IBMHyperledger平台)中执行。另外，使用作为计算机代码的哈希(即，身份令牌)的身份令牌，将智能合约本身记录为区块链中的交易，以使得能够对执行的计算机代码进行认证。当被部署时，智能合约的构造器将执行智能合约及其状态的初始化。智能合约的状态永久存储在区块链中(例如，通过Merkle树)。当根据智能合约记录交易时，消息被发送至智能合约，并且智能合约的计算机代码被执行，以实施该交易(例如，从帐户余额中扣除一定金额，转让专利的所有权)。计算机对代码进行处理，并确保在将交易记录在区块链中之前，合约的所有条款均被遵守。例如，智能合约可能请求将一种类型的加密货币代币兑换为另一种。计算机执行代码以确定兑换率，并向正确的帐户转移正确数量的代币，并从正确的帐户转移正确数量的代币。

区块链网络可能包括多个计算机、网络、链接，和数据库。矿工可能管理区块链，而该管理可能包括，例如根据智能合约验证该智能合约和/或交易、使用经验证的智能合约更新区块链、使用根据智能合约执行的交易更新区块链、确定所建议的智能合约无效、确定交易不符合智能合约，等等。

在一些实施例中，智能合约可能伴有数字证书或数字签名，其包含关于交易源的信息。在部署智能合约之前，计算机、网络，或区块链将验证此信息并确定交易源的真实性。

智能合约可能确定用于评估代币价值和令代币的初始状态(例如代币的储备)的规则，以及在交易期间应当应用的任何其他规则。

平台本身可以基于来自发明人或专利持有人的输入，实时地构建智能合约。在一个实施例中，发明人提交了专利申请，并且网络使用分析引擎若干标准，来产生关于可专利性可能性的报告，该若干标准包括发明的可专利性、现有技术的状态，以及创造性的新颖性。该平台还向用户表达对保险的兴趣，并使用FIAT货币和虚拟货币提供费率和保险费价值。用户可以选择当时对用户最有利的选项。

在评估去中心化数据库上的IP时，重要的是要注意，没有两个交易是完全相同的，因此需要大量与先前交易相关的数据，以提供足够的比较信息以执行准确的估值。此外，数据收集必须连续进行，以确保估值与当前市场趋势保持一致。还需要根据预定方案对历史信息进行剖析和分析，以产生可行的评级方案。

其中，交易数据将必须分为以下几类：

a.许可的IP属于哪个领域；例如，它是软件产品、制药工艺或产品、书籍，还是电子产品？

b.许可的IP是专利、设计权、商标、版权，还是专有技术？

c.该IP在哪些国家得到保护？这将直接与许可人用在保护上的金额(金钱)相关。

d.许可是排他性还是非排他性？是否是转让而不是许可？是否可以选择许可，或没有选择？

e.是从非营利组织到“营利性”组织的许可，还是从“营利性”组织至“营利性”组织的许可，还是从“营利性”组织至“非营利性组织”的许可？

f.许可是在哪一年颁发的？

g.许可的范围是什么？

h.许可人的国家和被许可人的国家是什么？

i.是如何根据许可(时机)支付特许权使用费的，以及何时支付？是否有预付款或阶段性付款？

j.IP的剩余寿命是多少？

k.许可方是否提供仍在进行的的支持？

l.是否有任何监管问题？

m.相似的IP面临什么样的第三方挑战？

n.该IP承受类似挑战的可能性有多大？

o.是什么使该IP资产与其他之前面临挑战的IP资产不同？

p.该领域有多拥挤？

以上信息全部可以从许可/协议中包含的内容中获得，并且可以从去中心化交易网络中提取出来，当与本发明的软件系统一起使用时，其可以用于计算准确的许可费用、特许权使用费和IP价值。

然而，还有其他重要因素，包括对财务、市场，和行业决定因子，其将对决定和估值产生重大影响。其他重要问题包括以下内容：

a.许可对被许可人的业务有多重要？

b.被许可的IP如何适应被许可方当前的IP资产组合(它处于核心还是边缘地位)？

c.有竞争技术吗？这是一项突破性技术吗？在许可领域的研究有多积极？

d.在开发要获得许可的IP上花费了多少？

e.许可人和被许可人的业务是什么？许可人的大小和被许可人的规模是多少(与谈判权有关)？

f.该IP的发展程度如何；是未成熟的还是成熟的？

g.市场上有不止一个潜在的被许可人吗？如果是这样，有多少？他们的购买力量怎样？

h.许可IP的潜在市场是什么，它们的潜在的)最大规模是多少？

i.许可的IP的最终使用者的申请人数可能是多少？

上面的列表并不详尽，并且其他参数可能在特定行业中很重要，或者随着时间的推移会变得明显。

图1示出了本发明的一个方面。具体地，该图示示出了分布式去中心化网络101中的每个节点102的互相连接。根据本发明的优选实施例，去中心化网络101中的每个节点102直接连接至至少两个其他节点103。这允许每个节点102与网络中的至少一个其他节点102进行交易。

图2，由数字201表示，其详细描述了本发明的一个实施例，其中，任意数量的IP数据库202均连接至去中心化网络203。该网络与AI神经网络204互相链接。去中心化网络203将IP相关的数据205传输至AI神经网络204。AI神经网络将IP资产的分析值206回传至去中心化网络。

通过以下步骤来大体解释市场估值方法(见图3)：

分析现有的IP或技术转让交易

a.确定以下任一项的归一化值：

b.知识产权或技术的许可费净值；或

c.知识产权或技术的售价；或

d.包括知识产权或无形资产的企业实体的售价；

e.评估许可或销售协议中所包含的决定因子，并评估与该决定因子相关的评级因子和加权因子；

f.确定知识产权或无形资产的市场价值和市值倍数；

g.训练人工神经网络软件应用；

h.输入至神经网络并训练算法；

i.确定新的报酬结构；

j.根据技术和行业类型以及适用的市值倍数，计算市场价值的初估计；

k.输入决定因子、权重，和评级的已知值；

l.使用人工神经网络来预测和构建报酬和许可选项。

在一个实施例中，人工智能分析多种数据，以确定包括在销售或许可协议中的IP价值。

数据分类包括：

a.产品或技术获得许可的所有地区；

b.协议的排他性(排他、独占，或非排他)；

c.协议的期限(年限或永久)；

d.协议签订之日时，法律保护的剩余期限；

e.有关许可的任何限制的详细信息，例如没有分许可或转让；

f.技术所涉及的一般领域，例如生物技术、工程；

g.许可协议所涉及的技术的简要说明；

h.充分利用该技术所需的任何监管批准；

i.IP提供的任何法律保护的类型；

j.许可方提供的侵权支持；

k.作为许可协议的一部分，许可方提供的持续支持；

l.许可方与被许可方之间在协议中进行的任何其他IP，专有技术或机密信息交换的详细信息；

m.任何预付款的金额和币种；

n.任何阶段性付款的金额、币种、支付次数和间隔，以及触发事件的详细信息；

o.任何特许权使用费的金额、币种、支付次数和间隔；

p.任何股票交易和许可方被许可人的金额和价值；

q.作为技术或IP交换的一部分签订的任何销售协议的价值；

r.许可方是否在公共交易所上市；

s.被许可人是否在公共交易所上市；

t.法律保护的力度；

u.法律保护的可执行程度；

v.被许可人的IP资产组合因增加了许可的IP或技术，将增加多少价值；

w.被许可技术与被许可人现有IP产品组合之间的契合度；

x.许可方与被许可方之间的任何现有业务关系(不包括技术转让)；

y.许可方与被许可方之间先前进行的任何技术，IP或机密信息交换的详细信息，以及与本协议的关系；

z.技术的成熟程度，范围从未成熟到成熟；

aa.将IP或技术推向市场的成本；

bb.根据与许可技术相竞争的组织或个人来衡量的潜在竞争；

cc.技术领域中技术的发展速度，从缓慢到非常快；

dd.在获得许可技术之前，市场上的竞争技术或知识产权；

ee.许可技术对任何现有技术的改进程度；

ff.创新程度，范围从改进到突破；

gg.充分利用许可技术所需的其他技术(若不能单独使用)；

hh.改进的所有权；

ii.维护专利的责任。

图3，由数字301表示，示出了本发明的另一实施例。具体地，用户302请求IP资产303的价值。IP资产的有关信息被传递至区块链网络304。区块链网络部署智能合约310，其汇集与相似IP相关的数据305，并将所述信息传递至AI网络306。AI网络306分析数据以确定IP资产307的价值。该信息被回传至区块链网络304。该信息还从区块链网络304传递至IP所有者308和用户302。IP所有者可以进行决策，按确定的价值309将资产许可给用户。

包含在去中心化数据库中的信息被输入至人工神经网络知识库中，该知识库进而被用于训练人工神经网络算法和应用。知识库可能包括物理数据库结构，或者可能是包含在一个或多个其他数据库中的逻辑数据库结构，或者可能是至此类其他数据库的链接。如上所述，相同的算法和人工神经网络应用可能另外用于训练智能代理。

归一化价值和市值倍数，连同从许可协议中提取的参数，一起输入至人工神经网络软件应用程序。然后将这些应用至训练人工神经网络，以预测限定的知识产权或技术的新价值。此外，人工神经网络可以帮助确定许可协议和报酬的结构。

每个新交易被输入至人工神经网络并由该人工神经网络进行处理，进而，新交易被添加至人工神经网络知识库38中，然后可以将其用于配置网络，然后可以将其选择为其他新交易的输入。

各个参数的行为存储在网络内的各个“神经元”中，并由数学函数描述。预测能力存储在组成人工神经网络的“神经元”的结构和配置中，并且优化行为的类型被编程至网络中。

可以从根据一致决定因子调整的归一化值计算出理论调整的归一化值，尽管该度量在绝对值上可能没有实际估值意义。

人工神经网络是根据人脑功能建模的软件构造。人工神经网络软件应用包括通过链接连接的节点所组成的系统，每个节点都具有与之关联的数字权重。该权重代表网络的长期存储，并且通过学习来更新连接网络中节点的权重因子。每个节点具有，来自其他单元的一组输入链接、至其他单元的一组输出链接、当前激活级别，以及在每个时间步长计算激活级别的方法。网络中的权重使用一些默认值进行初始化，然后随时间同步更新。每个节点从其输入链路接收输入，并基于从每个相邻节点接收的输入信号的值，以及相应输入链路上的权重的值，来执行计算。然后，它执行线性输入函数以计算节点的输入值的加权和，然后执行非线性激活函数，该函数将加权和转换为最终值，该值作为节点的激活值。神经网络可以分为两种主要类型，前馈网络和递归网络，并且还有几种不同的子类型。这些不同的网络具有不同的功能，可能或多或少适合于不同的问题。最佳网络结构可能通过采用诸如爬山算法、模拟退火(annealing)算法，或遗传算法之类的搜索和学习技术来找到。通常的做法是在问题解决的早期阶段更改网络类型以及包含在节点和链接中的加权和激活函数的参数，以推演出适用于特定问题域的网络结构。

在本实施例中，最可能的网络拓扑结构包括多层前馈网络，其中该网络中具有三个主要层：用于从环境接收输入的输入层、用于产生输出的输出层，以及，介于上述两者之间的一个隐藏节点层，该层将节点从输入层连接至输出层中的节点。在此特定结构中，权重的推演以及系统的后续学习可以通过一种称为反向传播的技术来驱动。

在一个实施例中，获取过程和估值引擎维护系统中输入的交易数据的机密性和所有权。估值引擎可以位于Zuse或任何其他专利分析软件引擎之上，也可以构建在其上。

图4，由数字401表示，是设想本发明的一个实施例。具体地，该实施例设想了一个人工智能平台，例如Zuse Analytics 402，该平台经过了严格测试，已有10年的历史。估值引擎本身使用专有算法404，用于确定专利价值。另外，必要性评估403用于对专利必要性进行评级，即实施标准的装置/解决方案必然侵犯该专利的程度。初始数据收集阶段405构成了该实施例的一部分。最后，来自群众或第三方406智慧的数据被考虑进任何IP的估值中。

如上所述，通过使用贝叶斯学习的概率学习系统，增加了应用于人工神经网络系统的学习潜力。在本实施例中，该技术在表示和推导不确定的知识及其相关联的概率方面特别有用。配备有这类学习特征的网络通常称为自适应概率网络。

在本实施例中，可以购买商业人工神经网络软件应用，或者可以开发专用的应用。无论哪种情况，都必须从预先存在的类型中选择适当的算法，并配置内部结构以适应该目的。网络的结构以及节点中各种算法和函数的特征和参数、网络的连接及其他组件，必须推演，以最佳地保留已分解的许可和销售协议中包含的知识，并根据先前的交易准确预测公允价值。

在其最简单的表现中，人工神经网络的节点将直接对应于估值的决定因子、这些决定因子之间存在的关系的链接，以及分配给决定因子的评级，和分配至决定因子上的权重。实际的归一化值和预测的归一化值用作目标并反馈至系统中，从而驱动学习功能。

该系统的重要特征是通过“达成的交易”提供用于人工神经网络学习算法的反馈机制。通常认为，这些提供了特定交易公允价值的最准确估计，因为它们是由涉及顾及自身利益的双方所进行的公平交易谈判过程的结果。因此，系统的任务被减少了，以准确地存储该信息，使其对手头上的交易产生影响，同时对影响归一化估值的其他因素进行归一化和校正，同时保持归一化报酬或估值不变。

更具体地，根据本发明，提供了一种对知识产权进行估值的方法，该方法包括：使用去中心化数据库来组合历史交易数据，该历史交易数据对应于与知识产权有关的多个交易；

将特定交易的报酬结构归一化，以提取其归一化的估值，并将所述估值存储在第二市场价值据库中；

根据预设方案，分解(dissecte)并分析交易数据，并将经分解和分析的数据存储在第三决定因子数据库中；

根据预设标准，评估所选择的决定因子的重要性，以获得与之相对应的评级和权重，并将该评级和权重存储在第四评级和权重数据库中；

使用来自评级和权重数据库以及其他输入的信息，编译可部署在区块链上的人工神经网络知识库；

从交易数据中提取财务和市场数据，并将提取的财务和市场数据存储在第五财务数据库中；

根据预设标准，将来自第二数据库、第三数据库、第四数据库和第五数据库的存储数据，与关于正在考虑的交易的当前的交易数据、当前市场价值数据，以及当前财务及市场数据进行比较，以确定存储的数据与所述当前的数据之间的相似性，从而产生正在考虑的交易的初始估值模型；并

根据与正在考虑的交易有关的标准，将权重、优先级和/或概率标准应用于估值模型，以产生最终估值模型。

该方法可能包括以下步骤：从交易数据中提取概念数据(conceptual data)，并将提取的概念数据存储在第六个概念数据库中，并当产生初始估值模型时，将第六数据库中存储的数据与正在考虑的交易有关的、当前的概念数据进行比较。

该方法还可能包括以下步骤：对在区块链上与所选估值方法和技术有关的交易数据、以及与之相关的事实和规则进行记录，并利用存储的数据产生初始估值模型。

优选地，该方法包括，通过模式匹配、上下文分析，和/或名词短语或概念的概念提取，从交易数据中提取概念数据，这些名词短语或概念以“概念指纹”的形式表征交易数据库中的类似交易。

该方法可能包括，使用决定因子的权重和评级，以及交易的归一化估值，并将所述决定因子的权重和评级，以及交易的归一化估值存储在节点的配置中，来训练在人工神经网络的软件应用中的算法，并使用该应用来预测新交易的价值。

人工神经网络算法可编程在智能合约上，当执行时，它们将分配给估值决定因子的评级、权重，和归一化值，与已知交易的归一化市场价值进行比较，以预测正在考虑的交易的价值。

优选地利用用于比较名词短语、概念，和/或关键字和代币的人工智能软件，将来自第二数据库、第三数据库、第四数据库、第五数据库和人工神经网络数据库的存储数据，与关于正在考虑的交易的当前的交易数据、当前市场价值数据，以及当前财务及市场数据进行比较，以搜索存储的数据，并将其与有关正在考虑的交易的当前数据进行比较。

根据本发明，还提供了一种用于对知识产权进行估值的系统，该系统包括：

去中心化网络，包括对应于知识产权有关的多个交易的交易数据；与知识产权有关的去中心化网络，还包括与以下方面有关的数据库：

从特定交易的报酬结构中提取的市场价值和归一化价值；

根据预设方案对交易数据进行分解和分析，而获得的经分解和分析的数据；

通过根据预设标准评估所选择的决定因子的重要性，而获得的评级和权重数据；

人工神经网络知识库，包括来自评级和权重数据库及其他输入的信息；

从交易数据中提取的财务和市场数据；和

建模和评估模块，包括人工神经网络应用，该人工神经网络应用被设置成，根据预设标准，将来自第二数据库、第三数据库、第四数据库和第五数据库和人工神经网络数据库的存储数据，与关于正在考虑的交易的当前的交易数据、当前市场价值数据，以及当前财务及市场数据进行比较，以确定存储的数据与所述当前的数据之间的相似性，从而产生正在考虑的交易的初始估值模型，并进一步根据与正在考虑的交易有关的标准，将权重、优先级，和/或概率标准应用于初始估值模型，以产生最终估值模型。

与涉及特许权使用费率，许可费和知识产权估值或销售，以及作为企业销售的一部分而达成的转让的交易有关的数据。

优选地，附于特定交易决定因子的权重和评级位于第二决定因子数据库中，或与人工神经网络应用相关联的单独数据库中。

该系统可能包括用于比较名词短语、概念，和/或关键词和代币的人工智能软件，以搜索存储的数据，并将其与有关正在考虑的交易的当前数据进行比较。

优选地，人工智能软件可操作以发展具有学习能力的智能代理，该智能代理可用于在概念水平上搜索交易之间的相似性，并根据这种相似性对交易进行排序，从而通过“概念指纹”来表征交易。

该系统可能包括专家系统，该专家系统包括，与估值方法有关的事实和规则的知识库以及相关的推理引擎。

优选地，第五财务数据库包含与相关经济、工业、商业和市场信息有关的数据，其可能影响特许权使用费率、许可费或知识产权的估值。

该系统可能被实施为互联网上的网络服务。

区块链是维护数据记录清单的分布式数据库，其安全性通过区块链的分布式性质得以增强。区块链通常包括多个节点，其可能是彼此可操作地连接的一个或多个系统、机器、计算机、数据库、数据存储等。在一些情况下，每个节点或多个节点由不同的实体维护。区块链通常无需中央存储库或单个管理员即可工作。区块链的一个众所周知的应用是比特币等加密货币交易的公共分类账。记录在区块链中的数据记录以必须加密，并存储在区块链的节点上。

与传统数据库相比，区块链具有众多优势。区块链的大量节点可能就交易分类账中包含的交易的有效性达成共识。

区块链通常有两种主要的记录类型。第一种类型是交易类型，由存储在区块链中的实际数据组成。第二种是区块类型，它是记录，这些记录确认何时以及以何种顺序将某些交易记录为区块链的一部分。交易是由参与者在其正常业务过程中使用区块链创建的，例如，当某人将加密货币发送至另一个人时，而区块是由被称为“矿工”的用户创建的，这些“矿工”使用专门的软件/装备来创建区块。在一些实施例中，公开了区块链系统，SS，当前系统中的矿工的数目是已知的，并且该系统包括产生和创建系统的新区块的主要发起者。这样，任何区块均可能由主发起者处理。区块链的用户创建交易，这些交易将传递至区块链的各个节点。“有效的”交易是可以基于实施区块链的特定系统定义的一组规则进行验证的交易。例如，就加密货币而言，有效交易是经过数字签名、从有效的数字钱包中支出的交易，在某些情况下，还要满足其他条件。

在一个实施例中，网络由多个节点组成，每个节点连接至多个节点中的另一个节点，具有将数据传递至每个连接的多个节点的能力。多个节点中的至少一个节点连接至现有的区块链。使用现有的区块链，可以进行去中心化交易。

在一个实施例中，每个交易(或交易区块)通过共识协议被合并、确认、验证，被包括或以其他方式验证至区块链中。共识是一种针对去中心化系统中发生的任何交易达成协议的动态方法在一个实施例中，提供了一种分布式的层级注册表，用于装置发现和通信。分布式分层级注册表包括，在层级注册表的第一级处的多个注册表组，每个注册表组包括多个注册表服务器。注册表组中的多个注册表服务器提供的服务包括：从客户端装置接收客户端更新信息，并响应来自客户端装置的客户端查找请求。多个注册表组中的每个注册表组中的多个注册表服务器，至少部分地使用仲裁共识协议(quorum consensus protocol)来提供服务。

作为另一个示例，提供了一种用于装置发现和通信的方法，该方法使用分布式层级注册表。该方法包括：广播请求以确认注册表服务器，从注册表服务器接收响应，并将客户端更新信息发送至注册表服务器。该注册表服务器是分布式层级注册表的注册表组的一部分，其中，注册表组包括多个注册表服务器。注册表服务器至少部分地使用仲裁共识协议，通过客户端更新信息，来更新注册表组中的其他注册表服务器。

作为另一示例，一种计算机可读介质，其包括计算机可执行指令，用于使客户端装置执行用于装置发现和通信的方法，该方法包括，广播请求，以确认注册表服务器，从注册表服务器接收响应，并将客户端更新信息发送至注册表服务器。该注册表服务器是分布式层级注册表的注册表组的一部分，其中，注册表组包括多个注册表服务器。注册表服务器至少部分地使用仲裁共识协议，通过客户端更新信息，来更新注册表组中的其他注册表服务器。

在一些实施例中，系统还能够通过安全地存储与用户数据相关联的信息来节省网络和计算资源，防止涉及此类信息的潜在恶意活动，节省带宽、存储器，和计算资源。

数字钱包是允许个人使用区块链进行电子商务交易的软件和硬件(或专门设计的硬件)。数字钱包是一种数据结构，可以包括私钥(例如，只有钱包的持有者才知道)和基于该私钥产生的一系列标识符(有时称为钱包标识符，区块链标识符，或本文的walletID)。这些标识符用于允许其他用户将记录在区块链上的交易“发送”至该标识符。例如，上述创新过程为发布者(“甲方”)和分布式去中心化网络管理员(“乙方”)之间的交易创建了两个区块链交易。第一区块链交易可能是从甲方的钱包到乙方的钱包。第二区块链交易可能是从乙方的钱包到甲方的钱包。这些交易可能分别产生并提交至区块链。或者，区块链可能只有一个“钱包”被用于与区块链进行交互。其他类型的实施方式也是可能的(例如，在不同的方，或其各自的计算机系统，将其自己的密钥用于中央区块链的情况下)。在一些在实施例中，钱包可能由与交易相关方的分布式去中心化网络计算机系统集中管理。但是，记录到区块链的交易仍可能由专利利益相关者进行签名，或与专利利益相关者各自的钱包相关联。

本发明还可能在用于在计算机系统上运行的计算机程序中实施，其至少包括代码部分，该代码部分用于，当在可编程设备上(例如计算机系统)运行时执行根据本发明的方法的步骤，或使得可编程设备执行根据本发明的装置或系统的功能。该计算机程序可能使得存储系统将磁盘驱动器分配给磁盘驱动器组。

计算机程序是一系列指令，例如特定的应用程序和/或操作系统。例如，该计算机程序可能包括以下一项或多项：子例程、函数、过程、对象方法、对象实现、可执行应用程序、小程序(applet)、小服务程序(servlet)、源代码、对象代码、共享库/动态负载库，和/或其他设计用于在计算机系统上执行的指令序列。

计算机程序可能被内部地存储在非暂时性计算机可读介质上。所有或一些计算机程序可能被永久地、可擦除地设置在计算机可读介质上，或可能被远程地连接至信息处理系统。计算机可读介质可以包括，例如但不限于，任意数量的以下项目：磁存储介质，包括磁盘和磁带存储介质；光存储介质，例如光盘介质(例如CD-ROM、CD-R等)和数字视频磁盘存储介质；非易失性存储介质，包括基于半导体的存储单元，例如闪存、EEPROM、EPROM、ROM；铁磁数字存储器；MRAM；易失性存储介质，包括寄存器、缓冲器，或缓存器、主存储器、RAM等。

计算机进程通常包括执行(运行)程序或程序的一部分、当前程序值和状态信息，以及操作系统用来管理进程的执行的资源。操作系统(OS)是管理计算机资源的共享，并为程序员提供用于访问这些资源的接口的软件。操作系统处理系统数据和用户输入，并通过分配和管理任务和内部系统资源，作为针对用户和系统程序的服务来进行响应。

例如，该计算机系统可能包括，至少一个处理单元、相关联的存储器，和多个输入/输出(I/O)装置。当执行计算机程序时，计算机系统根据计算机程序处理信息，并通过I/O装置产生结果输出信息。

本技术要求数据处理系统具有足够的存储器和处理能力，以实时存储和调用用户数据。另外，可能在用于在计算机系统上运行的计算机程序中实施本发明，其至少包括代码部分，该代码部分用于，当在可编程设备上(例如计算机系统)运行时执行根据本发明的方法的步骤，或使得可编程设备执行根据本发明的装置或系统的功能。该计算机程序可能致使存储系统将磁盘驱动器分配给磁盘驱动器组。特别地，本文讨论的分散式去中心化网络必须能够以可以优化出价过程的方式，来分析用户及出价数据。

尽管以上已经描述了所公开的技术的多个实施例，但是应当理解，它们仅以示例的方式而不是限制性的方式给出。同样，多个示意图可能描述用于所公开技术的示例架构或其他结构，制作这些示意图以帮助理解可能被包括在所公开技术中的那些特征和功能。所公开的技术不限于所示出的示例架构或结构，而是可能使用各种替代架构和结构来实现期望的特征。事实上，对于本领域技术人员来说显而易见的是，可选的功能、逻辑或物理划分和设置的可能的实施方式，以实现本文公开的技术的期望特性。此外，除了本文描述的那些之外的许多不同的组成模块名称可能应用于不同的部分。另外，关于流程示意图、操作性描述，和方法权利要求，除非上下文另外指出，否则本文提出步骤的顺序，不应要求各个实施例均以相同的顺序来执行，以实现所列举的功能。

尽管上文根据多个示例性实施例和实施方式，描述了所公开的技术，但应当理解，在一个或多个独立实施例中描述的各种特征、方面，和功能不限于仅适用于描述它们的特定实施例，而是，这些特征、方面，和功能，无论是否在这样的实施例中进行了描述，以及无论是否作为所描述的实施例的一部分呈现，都可以单独或以各种组合的方式，应用于所公开技术的一个或多个其他实施例。因此，本文公开的技术的广度和范围不应受到任何上述示例性实施例的限制。

除非另有明确说明，否则本文档中使用的术语和短语及其变型应被解释为开放性的，而不是限制性的。作为前述示例，术语“包括”的含义应理解为“包括但不限于”等；术语“示例”用于提供所讨论的项目的示例性实例，而不是其穷举或限制性的清单；术语“一(a)”或“一(an)”应理解为“至少一个”、“一个或多个”等。形容词，例如“常规”、“传统”、“普通”、“标准”、“已知”和类似含义的术语，不应解释为将所描述的项目限制为给定时间段或给定的时间，而是应该理解为包括现在、或将来任何时候可用的或已知的常规技术、传统技术、普通技术，或标准技术。同样地，在本文件涉及对本领域普通技术人员而言显而易见或已知的技术的情况下，此类技术涵盖现在或将来任何时候对本领域技术人员而言显而易见或已知的技术。

在某些情况下，类似于“一个或多个”、“至少”、“但不限于”或其他类似短语之类的价款用语和短语的存在，不应理解为意味着在可能不存在这些加宽用语的情况下，有意或必须使用较窄的情况。术语“模块”的使用并不意味着描述为或要求保护的模块的一部分的组件或功能都设置在同一封装件中。实际上，模块的各种组件的任一个或全部，无论是控制逻辑组件还是其他组件，都可能组合在一个单独的封装件中或单独被保持，并且还可以分布在多个分组或封装件中，或跨多个位置。

另外，通过示例性框图、流程图，和其他图示，描述了本文阐述的多个实施例。在阅读本文之后，对于本领域的普通技术人员将变得显而易见的是，可能在不限于所示出的示例的情况下实施所示出的实施例及其各种替代方案。例如，框图及其随附的描述不应被解释为强制要求某种结构或设置。

虽然已经参考一个或多个优选实施例描述了本发明，并且为了充分公开本发明，已经相当详细地阐述了这些实施例，但是这样的实施例仅是示例性的，而不旨于限制本发明的所有方面，或表示本发明所有方面的详尽列举。因此，本发明的范围应仅由所附权利要求限定。此外，对于本领域技术人员将显而易见的是，在不脱离本发明的精神和原理的情况下，可能在这种细节上进行多种变型。

在前述说明书中，已经参照本发明的实施例的特定示例描述了本发明。然而，很明显，可能在不脱离所附权利要求书所阐述的本发明的更广泛精神和范围的情况下，在其中进行多种修改和变型。

在下面的详细描述中，阐述了许多具体细节以提供对本发明的透彻理解。然而，本领域技术人员应当理解，可能在没有这些具体细节的情况下实践本发明。在其他情况下，并未详细描述公知的方法、步骤，和组件，以免模糊本发明。

因为本发明的所示实施例在很大程度上可以使用本领域技术人员已知的电子组件和电路来实现，所以为了知晓和理解本发明的基本概念，并且不混淆或分散本发明的教导，对于上述细节，将不以比上文认为必要的程度外，更详细地解释这些细节。

说明书中对方法的任何引用应当加以必要的更改，以应用于能够执行该方法的系统，并且应当加以必要的更改，以应用于存储指令的非暂时性计算机可读介质，这些指令一旦被计算机执行，致使该方法的执行。

说明书中对系统的任何引用应当加以必要的更改，以应用于可能由该系统执行的方法，并且应当加以必要的更改，以应用于存储可能由该系统执行的指令的非暂时性计算机可读介质。

说明书中对非暂时性计算机可读介质的任何引用应当加以必要的更改，以应用于能够执行存储在非暂时性计算机可读介质中的指令的系统，并且应当加以必要的更改，以应用于可能由读取存储在非暂时性计算机可读介质中的指令的计算机执行的方法。

针对“具有”、“包括”，或“包含”的任何引用应比照适用于“由...组成”和/或“基本上由...组成”。

Claims (17)

1.一种用于对知识产权资产进行估值的方法，所述方法包括：

使用去中心化数据库，以合并与知识产权有关的多个交易相对应的历史交易数据；

部署智能合约以汇集与特定IP交易相关的数据；

归一化特定交易的报酬结构，以提取其归一化的价值，并将所述价值存储在第二市场价值数据库中；

根据预设方案，分解并分析交易数据；

根据预设标准，评估被选定的决定因子的重要性，以获得与其相对应的评级和权重；

使用与所述评级和所述权重相关的信息来编译能够部署在区块链上的人工神经网络知识库；

从所述交易数据中提取财务数据和市场数据；

根据预设标准，使用与正在考虑的交易相关的当前交易数据、当前市场价值数据，以及当前财务数据及市场数据更新所述人工神经网络知识库，以确定存储的数据与所述当前数据之间的相似性，从而产生正在考虑的所述交易的初始估值模型；

根据与正在考虑的所述交易相关的标准，将权重、优先级和/或概率标准应用于估值模型，以产生最终估值模型。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：从交易数据中提取概念数据，并将提取的所述概念数据存储在区块链网络中。

3.一种用于对知识产权资产进行估值的分布式网络，包括：分布式网络，所述网络包括：

多个节点，其中，所述多个节点中的每个节点被配置成与所述多个节点中的至少两个节点自主地进行交易，并被配置成与至少一个服务器进行通信；

所述至少一个服务器包括至少一个硬件处理器、非暂时性机器可读存储介质，所述非暂时性机器可读存储介质具有可执行的计算机可读程序代码，其中，所述至少一个硬件处理器被配置成执行所述计算机可读程序代码；

所述服务器能够使用私钥和公钥识别至少一个用户，并连接到至少一个用户装置；

所述用户装置能够与所述多个节点通信；

所述计算机可读程序代码被配置成对IP资产进行分类，并将与所述IP资产相关的历史信息传递至神经网络；

所述神经网络能够部署算法，其中，所述算法用于基于多个预先定义的类别来分析历史数据，所述神经网络还能够输出与所述IP资产相关的估值以确定所述IP资产的价值；所述神经网络能够将与所述IP资产相关的价值传递至所述分布式网络。

4.根据权利要求3所述的分布式网络，其中，所述网络是区块链网络。

5.根据权利要求3所述的分布式网络，其中，所述计算机可读代码是智能合约。

6.根据权利要求3所述的分布式网络，其中，所述去中心化网络还能够使用FIAT货币进行交易。

7.根据权利要求3所述的分布式网络，其中，所述去中心化网络还能够使用加密货币进行交易。

8.根据权利要求3所述的神经网络，其中，用于分析专利价值的所述算法在每次运行时都进行更新。

9.根据权利要求3所述的神经网络，其中第三方输入附加信息以更新所述算法。

10.一种公共分类账网络，包括：

至少一个硬件处理器、非暂时性机器可读存储介质，所述非暂时性机器可读存储介质具有可执行的计算机可读程序代码，其中，所述至少一个硬件处理器被配置成执行所述计算机可读程序代码以：

通过安全分类账网络接收评估IP资产的请求；

对所述IP资产进行分类；

从可用的公共资源和私人资源获得与所述IP资产相关的信息；将与所述IP资产相关的信息传递至神经网络；其中，

所述神经网络被配置成部署用于确定所述IP资产的价值的算法；所述IP资产的价值还被传递至所述公共分类账网络；分类账更新有所述IP资产的价值；所述公共分类账网络还被配置成部署智能合约；所述智能合约包括至少一项规则，所述至少一项规则与针对许可或购买知识产权资产的协议的货币交换有关；当被执行时，所述智能合约被配置成根据所述规则转移货币。

11.根据权利要求10所述的公共分类账网络，其中，所述网络是区块链网络。

12.根据权利要求10所述的公共分类账网络，还能够确定知识产权资产的所有者。

13.根据权利要求10所述的公共分类账网络，其中，所述知识产权资产的所有者能够请求其价值。

14.根据权利要求10所述的公共分类账网络，其中，第三方能够请求任何知识产权资产的价值。

15.根据权利要求10所述的公共分类账网络，其中，所述货币是加密货币。

16.根据权利要求10所述的公共分类账网络，其中，所述货币是FIAT货币。

17.根据权利要求10所述的公共分类账网络，还被配置成将与所述IP资产有关的数据传递至所述神经网络，所述神经网络还能够基于所述数据来更新所述算法。

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