是的，DeepResearch 可以在产品创新期间协助进行专利研究和探索现有技术。 通过自动分析大型数据集（例如专利申请、学术论文和技术文档），它有助于识别现有技术和潜在冲突。 这降低了复制现有发明的风险，并使开发人员了解其设计中的差距或机会。 例如，开发具有新型电池系统的无人机的开发人员可以使用 DeepResearch 快速扫描与储能、飞行力学或材料科学相关的专利，以确保他们的方法是独一无二的。
DeepResearch 工具通常使用自然语言处理 (NLP) 和机器学习来解析技术文档并提取相关信息。 例如，开发人员可以输入其发明的描述，系统可能会通过分析关键字、图表或权利要求来标记现有专利中的类似概念。 一些平台与 USPTO 或 Google Patents 等公共数据库集成，从而可以跨司法管辖区交叉引用备案。 一个实际的例子：如果设计医疗设备传感器，该工具可能会突出显示可穿戴健康监视器或葡萄糖检测系统中的现有技术，从而帮助开发人员改进其设计以避免侵权。
但是，DeepResearch 具有局限性。 它可能会遗漏晦涩的专利或非英语文档，并且其准确性取决于其训练数据的质量。 开发人员应将其用作起点，而不是替代法律审查。 例如，虽然该工具可以识别具有重叠技术特征的专利，但专利律师仍然需要评估权利要求的法律范围。 最佳实践包括使用不同的关键字迭代搜索，并将自动化结果与行业特定期刊或会议记录的手动检查相结合，以确保对现有技术的全面覆盖。 这种混合方法在创新过程中平衡了效率和严谨性。