1. 专利分析：通过对专利文献的分析，可以获得竞争对手的技术领域、技术特点、技术优势等情报。结合申请日、公开地域还可以获取竞争对手的技术演变趋势、地域技术分布、技术研发方向和热点等启示。

2. 同族专利分析：通过分析竞争对手的同族专利数量及其分布，可以发现竞争对手相对重要的专利以及其海外市场策略。同族数量较多的专利，往往是其专利布局的重点，专利所保护的内容很可能是竞争对手的核心技术，申请国家则预示着市场推广的范围。

3. 被引用专利分析：被引用次数较多的专利，往往是该领域的基础技术，通过引用的代际关系，还可以分析技术发展的脉络，预测未来的发展趋势。进一步地，通过分析不同公司间的引用关系，还可以了解相关公司的技术竞争性或继承性。结合被引用次数和IPC分类号分析，可以得出竞争对手重点研发的领域等。

4. 发明人分析：发明人的数量反映了竞争对手研发团队的规模和实力。进一步地，可以通过作为第一发明人的专利数量、专利被引用次数和同族专利数量来识别核心发明人。通过核心发明人的专利申请、科技文献及其他相关信息，可以了解竞争对手乃至整个行业的技术发展态势和方向。

5. 非专利信息分析：竞争对手的非专利信息涉及内容较为广泛，收集和加工的难度较大。常见的信息获取途径有：竞争对手的官网、企业年报、行业展会、行业网站、上下游供应商信息、经营信用信息（如国家企业信用信息公示系统收录的工商信息、第三方查询平台收录的信息等）。除此之外，还可以通过访谈行业专家、参加行业会议、调查政策导向、阅读券商报告等方式，对竞争对手所处的竞争环境进行了解，以进一步分析竞争对手相关行为的背景、原因和目的。

6. 文本挖掘技术：通过自然语言处理（NLP）技术，系统可以理解专利文本中的语义，从而提高检索的准确性和效率。例如，分词与词干提取、命名实体识别（NER）技术、主题模型如LDA（Latent Dirichlet Allocation）等。

7. 图像识别与分析：专利文献中不仅包含文本信息，还有大量的图形、图表和示意图。图像识别技术在系统专利检索中发挥着越来越重要的作用，如图像特征提取、内容识别技术、图像相似度匹配等。

8. 语义检索与知识图谱：语义检索利用词向量模型（如Word2Vec、GloVe）将词语映射到高维空间中，计算词语之间的语义相似度，从而进行更精确的检索。知识图谱则是通过构建实体之间的关系网络，帮助检索系统理解专利之间的关联。

9. 机器学习与人工智能：机器学习和人工智能技术在系统专利检索中的应用越来越广泛，提高了检索的自动化程度和准确性。例如，分类与聚类、深度学习技术（如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等）、强化学习等。

10. 专利检索的综合应用：系统专利检索并不是单一技术的应用，而是多种技术的综合应用。如多模态检索、跨语言检索、用户行为分析等。