企业专利质量分析的方法和模型很多，今天在这里介绍一种基于专利权利要求数量和专利特征数的专利质量评估方法。
这种方法是以权利要求数为横轴，技术特征数为纵轴的现象分析方法。如下图所示：
图中，以所有专利的权利要求数、技术特征数均值为坐标轴的中心点；
第Ⅳ象限，专利权利要求数多，技术特征数少，代表优质专利；
第Ⅱ象限，权利要求数少，技术特征数多，代表普通专利；
第Ⅲ象限，专利技术特征数少，保护范围大，代表的是次优专利；
第Ⅰ象限，权利要求数量保护的力度强，保护范围小，代表改进专利；
一般来说，涉诉专利、许可专利容易出现在第Ⅳ象限。
按照上述模型，对于通讯领域的几个主要权利人，进行专利分析，结果发现：
中兴的专利，权利要求数、技术特征数均值为（10.2,16.4）。其专利部分位于第Ⅲ象限，部分位于第Ⅱ象限，也就是说中兴的专利总体来说，权利要求数量较少，对专利的保护力度不强。
华为的专利，权利要求数、技术特征数均值为（19.2,14.4）。可以看出，华为相对于中兴的授权专利的权利要求数从16.4增多到19.2，技术特征数从16.4减少到14.4，说明华为相对于中兴，专利质量总体有一定的提升。华为部分专利位于第Ⅳ象限，说明其具有一定数量的优质专利。
博通的专利，权利要求数、技术特征数均值为（19.4,17.1）。其专利部分专利位于第Ⅰ象限，其权利要求数多，技术特征数多，属于申请人布局的改进型专利。其还有一部分专利位于第Ⅱ象限，这部分的专利整体上质量不高。
高通的专利，权利要求数、技术特征数均值为（29.2,13.1）。高通的平均权利要求数量多，保护力度大，技术特征数量少，保护范围最大，位于第Ⅳ象限的优质专利最多，整体来说，专利质量最高。
现阶段我国实施的“以数量布局、以质量取胜”的专利发展策略，各级政府部门也都制定了与专利行为相关方利益息息相关的奖励刺激政策，如在职务升迁评定、工作绩效考核或职称评定等方面设定一系列指标，对达标者给予适当奖励，激发科研工作者实施专利行为的积极性。因此，2010年之后，我国的专利，无论是申请量还是授予量都高歌猛进，一路攀升。然而，作为专利分析者，在进行专利分析、评价创新主体的专利情况时，不能仅仅看数量，看布局的地域，还要仔细分析专利的质量，结合多方面因素，综合给予评价。
