在研发过程中，我们总是想看下现有的专利、论文中有没有相关的解决方案，有没有竞品可以参考。
为此，我们的科研人员要经过复杂的检索与分析，整理成综述和竞品分析。这个过程繁杂、费时费力。
AI的快速发展，新工具层出不穷，以ChatGPT为代表的大语言模型、以及以谷歌Gemini和月之暗面Kimi为代表的增强检索生成模型，大大提高了研发人员获取信息的效率。但无论是大语言模型和增强搜索生成模型，他们的搜索方式无法获取专利和论文中的深层技术方案，也无法自动关联到论文和专利中隐藏的深层次的潜在技术方案。
为此，Maxipat的做法是将全世界所有的专利和论文收集，利用算法对这些论文和专利进行切片，然后利用problem-solution算法进行关联。当用户提问“如何改进果汁机的刀片使其容易清洗？”这个问题时，Maxipat不是靠大语言模型进行生成方案，也不是利用检索增强生成模型进行暴力搜索后生成内容，而是用problem-solution算法进行关联。
在这种算法的关联下，系统很快会提供数亿论文和专利中切片出来的方案，比如利用疏水纳米复合膜技术解决这样的问题。这样的潜在解决问题的技术方案，通过传统的关键词或者语义搜索是检索不到的，因为隐藏在论文和专利中的深层次方案并没有“问题”中的关键词，而Maxipat的problem-solution算法可以关联到。这相当于模仿科研人员进行联想，挖掘出可能有用的技术方案。这些技术方案可能隐藏在其他领域的文献中，需要有一定的联想思维才可能找到，而Maxipat的problem-solution就是这样的联想式科研思维算法。
Maxipat的辅助创新界面
用户可以查看相关的论文、专利、以及竞品的做法，看下这样的技术在这个领域是否已经落地。
Maxipat针对某一方案的深度报告
如果用户对某一个具体的方案感兴趣，用户可以针对某个具体进行优化和评估、生成专门的研究报告。
用户对当前提供的方案不满意，可以要求系统快速反馈更多的方案和深度方案。
Maxipat提供进一步的深度方案
这就相当于研发多了一个很方便的研发助手，帮助研发人员寻找论文、专利、和竞品方案，而且这种检索和分析并不是浅显的查找，而是深层次的关联。
在找到合适的方案之后，研发人员可以快速定位到具体的专利、论文和产品方案上。
Maxipat定位到相关论文
Maxipat定位到相关专利
Maxipat定位到相关的竞品
在定位和追溯到相关的专利、论文和产品之后，用户可以直接通过AI与专利、论文对话，全面了解感兴趣的信息。
通过Maxipat与论文和专利直接对话
总之，利用Maxipat工具，可以快速检索到利用其他工具无法获取的信息，因为Maxipat提供的方案是对专利、论文以及产品信息进行切片、融合之后，利用problem-solution算法进行关联的。可以直接根据用户输入的问题关联到隐藏在论文、专利、产品中的深层次技术方案。然后用户可以利用Maxipat的AI算法进行进一步的优化和评估。这样让search和research的效率会变得更高和更好。
目前，已经超过800个用户使用过系统，并提供了宝贵的建议，完全放开对企事业单位的试用，欢迎广大科研人员使用。
Maxipat致力于作为成为科技创新和知识产权工作的AI加速，主要包括辅助创新：提高研发的科技创新效率，通过problem-solution算法深层关联到的真实技术方案，能够跨领域进行技术方案的深层挖掘和关联；智能搜索与分析：将专利搜索和报告制作借助AI实现智能化，包括智能查新、无效、FTO、Landscaping报告，采用GT搜索算法（graph transformer）（），系统真正做到理解概念后再搜索。目前开放注册中。
感兴趣的朋友可以通过以下三种方式填写申请信息：
1. 请发邮件到邮箱：info@maxipat.com
2. 点击文末阅读全文；
3. 扫描以下二维码
感兴趣的朋友可以加笔者微信patentlight
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