在判斷企業技術或產品是否符合專利預審標準的過程中，傳統的人工判斷方法與新興的大數據人工智能判斷方法正逐步展現出各自的優劣。
傳統的人工判斷方法依賴于人工操作，首先需確認企業所在的省級或市級是否存在知識產權保護中心。若存在，則需進一步手動核對企業的具體產品或技術是否符合該中心發布的專利預審領域及分類號。這一流程繁瑣且耗時，且由于各地知識產權保護中心的要求存在差異，成功備案還需參考當地中心的具體要求，這無疑增加了判斷的難度和不確定性。
相比之下，大數據人工智能判斷方法則顯得更為高效和便捷。該方法通過人工智能技術，將全國各地的知識產權保護中心及其發布的專利預審領域、分類號等相關信息進行了分類和加工處理，形成了專利預審大數據。當需要判斷企業產品或技術是否符合專利預審時，只需在平臺上輸入相應的信息并選擇省份，系統即可在大數據中進行智能搜索，并快速給出判斷結果。
近期，與騰專利預審檢索平臺憑借其大數據人工智能判斷功能，吸引了眾多用戶的關注。用戶只需登錄平臺，選擇專利預審大數據功能，輸入相應的產品或技術信息，并選擇查詢的專利預審省份，即可快速獲得判斷結果。例如，若輸入“手機”并選擇“上海”，系統即可快速搜索并顯示手機在上海市符合專利預審領域及分類號的相關信息，結果詳盡且直觀。
從判斷效率上看，大數據人工智能判斷方法無疑更具優勢。它不僅速度快、效率高，而且操作簡單易懂，極大地節省了用戶的時間和精力。而人工判斷方法則顯得較為繁瑣和低效。
在專利預審專業技能方面，大數據人工智能判斷方法對使用者的要求也相對較低。用戶只需掌握基本的平臺操作技能即可，無需具備深厚的專利預審專業知識。而人工判斷方法則對使用者的專業技能要求較高，對于非專業人士來說存在一定的難度和壓力。
從適用人員范圍來看，大數據人工智能判斷方法同樣更具優勢。它不僅適用于專業人士，也適合非專業人士使用。而人工判斷方法則主要適用于具備專利預審專業知識的專業人士。
