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[目的/意义]颠覆性技术对技术和市场具有双重影响,无论是对科技发展还是市场结构调整都起到十分重要的作用,准确识别颠覆性技术能够解决可能出现的技术壁垒,对国家和企业具有重要意义。[方法/过程]从技术主题的演化趋势和演化形式两个维度提出颠覆性技术识别框架。首先,利用LDA模型和基于全局和局部影响力的社区探测方法识别领域内的技术主题。其次,基于颠覆性技术的“突变性”和“融合性”特征,引入技术主题时序共现网络和主题引用网络对主题间的演化趋势和演化形式进行判别,实现颠覆性技术的识别。最后,以人工智能领域为例验证提出的颠覆性技术识别方法的可行性和有效性。[结果/结论]该方法能够准确实现颠覆性技术的识别,研究识别出人工智能领域的7项颠覆性技术,包括“机器人模块化设计方法及应用”“相关领域机器人技术及应用主题”“仿生机器人技术及应用”“自动无人智能系统”“自动驾驶技术”“服务机器人技术及应用”和“机器人部件优化技术”这有利于我国抓住科技创新主动权,加快颠覆性技术布局。 相似文献
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[研究目的]专利是技术信息的载体,以专利数据为研究对象,在产业链视角下进行技术主题提取及识别,从专利数据中识别新兴技术可以有助于把握新兴技术的发展动态。[研究方法]首先,根据产业链的概念和专利IPC分类号构建出产业链各个层级对应的专利集;然后,结合专利文本的特点提出EW-LDA主题模型,从词汇权重和语境两个角度对LDA主题模型进行改进,使用EW-LDA模型提取出产业链的各个层级中得技术主题;最后,根据专利文本及新兴技术的特点,从新颖度、热点度、关注度和增长率四个方面入手构建新兴技术主题识别指标,将技术主题分为新兴、热点、潜在、衰退和噪音五类。并在人工智能领域的专利数据上进行实验。[研究结论]结果表明,提出的EW-LDA主题模型具有更好的主题建模效果,产业链视角下的新兴技术主题识别方法可以有效的识别出新兴技术。 相似文献
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[研究目的]改进或丰富现有的颠覆性技术识别方法和相关实证研究,对于区域和企业创新战略规划,以及相关科技政策制定均具有积极的决策参考意义。[研究方法]在已有的颠覆性技术识别量化分析方法基础上,导入专利文本主题强度概念,通过主题强度变化来辅助识别技术演进中的热点主题,然后根据不同年份的时间序列数据,引入在水文和气象监测领域的BUT(Buishand U test)突变检测方法,并结合专利文本主题演进模式区分,提出了一个较新颖的颠覆性技术分析框架。[研究结论]在实证分析部分,将专利文本主题强度突变检测应用到了工业互联网领域,并识别出部分具有颠覆性潜力的技术主题,从而进一步丰富了当前有关颠覆性技术识别的方法体系。 相似文献
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为尽早发现颠覆性技术,同时全面监测各个子领域中具有颠覆性潜力的新兴和热点主题,提出一种融合属性计量、LDA模型与网络中心性指标的颠覆性技术识别方法。首先,从技术突破性和市场潜力两个维度设计评价指标,筛选出具有高颠覆性潜力的技术文献;其次,基于LDA模型将技术文献划分为不同子领域;最后,采用中心性指对分类网络中技术节点的影响力进行识别,基于特征向量中心性得到颠覆性主题子网,综合度中心性、中介中心性和接近中心进一步区分颠覆性热点主题和新兴主题。基于类脑智能领域的专利实证研究表明,分类网络可以很好地识别不成熟子领域中颠覆性技术的热点主题和新兴主题,这是对全局网络识别结果的补充和完善。 相似文献
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[目的/意义]深度挖掘颠覆性技术轨道演化规律,对国家、企业抢先占领颠覆性技术相关市场及其产业具有重要的战略意义。[方法/过程]首先基于专利引文网络方法提取颠覆性技术的主路径,对主路径上的专利文本分析并归纳技术主题,而后构建颠覆性技术萌芽期和萌芽期+成长期的技术轨道,并进行演化分析。其次基于颠覆性技术最新专利、论文主题共现的方法来延伸技术轨道。[结果/结论]以新能源汽车充电技术为实证研究,总结新能源汽车充电技术的演化方向有：充电全方位智能化、开发利用可再生能源、优化电池管理系统、发展无线充电技术等。 相似文献
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颠覆性技术已成为推动新一轮技术变革浪潮的强力引擎,识别和追踪颠覆性技术演化发展的特征和趋势,对国家和企业识别颠覆性技术优先领域、合理配置科技资源具有重要的理论和现实意义。为此,本文以颠覆性技术为研究对象,从颠覆性技术的四个特征入手,在运用Leiden社区发现算法识别技术主题的基础上,引入主题-时序分析和专利引文网络分析,提出了基于突变-融合视角的颠覆性技术主题演化分析模型。最后,为证实该模型的可行性和有效性,本文选取增材制造技术领域开展实证研究,分析结果对该领域技术演化路径识别与预测提供了依据。本文模型相比于前人研究,充分结合了颠覆性技术的特征,得到的技术主题演化分析结论指导性更强,有助于更准确地把握颠覆性技术主题演化路径及未来发展方向。 相似文献
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[目的/意义]通过技术预测的量化趋势演化模型预测挥发性有机物（VOCs）的新技术和技术发展态势,从而为该领域提供技术路径方案。[方法/过程]文章基于专业术语、高频词、词共现三个维度,分析得到术语集,从新技术发现和领域技术发展态势两个方面,提出了一种基于趋势演化分析的模型。模型包括领域技术主题筛选与处理、领域新技术主题清洗、领域技术主题时序演化趋势三个模块。[结果/结论]实证验证了趋势演化模型的可行性,预测了挥发性有机物(VOCs)治理技术主题主要集中于挥发性有机物催化及催化剂应用研究领域、光催化研究领域、挥发性有机物治理设备及工艺研究领域、污染源控制研究领域和污染源检测/监测研究领域。 相似文献
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[研究目的]当前中美两国在人工智能领域对抗博弈日趋激烈,通过量化分析60份美国人工智能战略报告,从时间维度挖掘美国人工智能战略的阶段战略重心及主题演化趋势,并总结相关经验提出优化我国人工智能领域的发展战略与规划。[研究方法]将美国人工智能战略报告发布分为起草发布、实施调整和加速深化三个阶段,以美国国家人工智能战略及联邦机构人工智能战略文件和人工智能法案为研究对象,采用动态主题模型,通过计算主题热度及主题相似度,分析三个阶段美国人工智能战略的战略重点及演化路径。[研究结论]DTM共挖掘出16个人工智能战略主题及各阶段的主题热点分布,研究发现美国人工智能战略重心逐渐由经济利益和基础布局转向维护国家安全,且更加注重与中国的人工智能竞争,同时未来将统筹构建人工智能创新生态。最后该文对比了中美人工智能战略主题的异同,并提出中国面临的挑战和发展意见。 相似文献
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[目的/意义]从知识流视角揭示研究前沿核心主题与发展主题知识吸收与扩散过程,分析其演变规律及关键节点,以期为研究人员深入开展前沿研究提供新视角和新思路。[方法/过程]首先,基于共被引理论获取研究前沿核心文献和施引文献集合,通过主题聚类识别前沿核心主题和发展主题两类知识节点;其次,对知识节点进行向量化表示,通过计算知识节点间相似度构建知识节点之间的关联关系,依据知识节点类型和节点关联关系识别研究前沿知识流动的6种类型;再次,利用EChart平台对主题演化状态进行可视化;最后,以“基因组编辑技术及其在农作物中的应用”研究前沿为例开展实证研究,并结合近年基因编辑技术研究内容、相关前沿发布情况验证方法的可行性和有效性。[结果/结论]实证结果表明,基于核心主题和发展主题,从知识流的视角对主题演化状态进行分析,能够识别前沿主题演化路径及发展的关键节点,有助于探索研究前沿可能的创新切入点,开展前瞻布局,把握前沿机遇。 相似文献
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[研究目的]早期识别颠覆性技术方向,对于调整技术研发方向,完善产业结构具有重要的现实意义。[研究方法]本研究从技术维度出发,构建了一种知识流动视角下的颠覆性技术识别方法。该方法以引文专利作为投入,施引专利作为产出,通过构建专利知识流动投入产出分析表,计算感应度系数、影响力系数指标,最终搭建技术坐标图,划分技术发展阶段,探讨识别出具有颠覆性发展潜力的技术方向。[研究结论]实证研究阶段,以6G太赫兹通信技术领域为研究对象,证实了该方法的有效性,相关研究为颠覆性技术识别提供了一种新的思路。 相似文献
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[研究目的]跨领域关键共性技术强调技术的跨领域关联与主导作用,对其识别将为政府推动跨产业跨领域创新、提前布局相关技术领域提供决策支持。[研究方法]首先,运用GloVe模型向量化专利文本,按照专利与技术领域的语义接近程度划分专利所属领域;其次,基于GMM算法提取各领域技术主题,依据技术主题之间的语义距离,构建技术主题关联网络;最后,利用漏斗模型,依据技术主题的共性指标、跨领域指标、关键性指标筛选出跨领域关键共性技术。[研究结论]运用养老科技领域专利数据进行实证研究,结果显示“智能控制辅助技术”“无接触式躯体感知技术”“沟通与信息辅助技术”“适用性技术”为跨领域关键共性技术,通过比对国家相关政策内容,验证了方法的有效性。 相似文献
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[目的/意义]识别颠覆性技术有助于在制定研发和市场战略布局中获得首发优势,如何在大数据背景下综合提高颠覆性技术识别的精准率、召回率和识别效率至关重要。[方法/过程]结合机器学习与专家知识,首先,构建SimCSE-LDA语义相似度表征模型,以深入挖掘专利摘要中隐含的关键技术主题,实现更深层次的显著特征主题识别,并通过聚类效果评价指标检验其识别效果,进一步结合专家知识判定关键技术主题名称,对主题间内在联系判定,最终识别出关键技术。其次,运用突变性表征颠覆性技术内在特质,基于CBLOF算法对关键技术主题进行异常检测,将计算得到的技术主题异常分数作为判断技术突变程度的依据,从而识别出颠覆性技术。最后,结合领域专家知识和《中国制造2025》验证颠覆性技术识别效果。[结果/结论]以农业机器人为例,以德温特专利数据库的DWPI英文改写专利摘要文本为数据源,进行实证分析,验证了该颠覆性技术识别方法的可行性与有效性。 相似文献
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[目的/意义]颠覆性技术具有前瞻性、突变性与革命性等特征,对于国家科技创新发展具有巨大的推动作用,在各国的科技研发体系中逐渐占有重要的战略位置。当前各国政策文本数量庞大、主题繁多,传统的情报分析方法难以实现大量政策跟踪与内容挖掘。通过大量政策文本进行主题抽取,可以快速了解其他国家在相关领域的政策倾向与关注焦点。[方法/过程]文章采用word2vec和LDA相结合的主题模型分析技术,对3个国家政府和组织官网公开的颠覆性技术相关的11686条政策文本数据进行主题抽取,通过对主题建模结果的解读,分析欧盟、英国、美国颠覆性技术相关政策文本的主题特征。[结果/结论]研究发现,这些国家和组织在颠覆性技术识别与政策支持方面已经有较为体系化的运转模式,同时对颠覆性技术在计算机科学、信息科学、生命科学、材料与能源、医疗、教育等领域内产生的影响给予了较高关注,且在近几年中普遍倾向于关注国际上达成共识的全球性问题。 相似文献
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[目的/意义]随着产业和技术复杂化,需要融合多个技术领域才能有效进行创新。研究技术融合趋势,有利于提供产业创新路径,促进技术融合,识别新兴技术。[方法/过程]采用LDA主体模型和社会网络方法,以关节机器人专利为例,对专利文献进行主题分类,提炼技术关键词,构建技术关键词间的主题共现矩阵,对技术融合进行测度并分析技术融合趋势。[结果/结论]研究结果发现:关节机器人专利技术融合呈小世界趋势,机械本体与驱动结构,控制系统与驱动结构融合趋势不明显,传感器是关键核心技术,机器人与人工智能结合是产业技术发展的新兴领域。 相似文献
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【目的/意义】颠覆性技术具有隐蔽性和突变性，而技术主题在演化过程中会释放颠覆性趋势产生的早期信号，本文提出一种基于专利主题演化的颠覆性技术识别方法。【方法/过程】首先，基于S曲线法判断技术生命周期；其次，综合运用文本挖掘和社会网络分析方法识别技术主题的演化事件；最后，定义新主题出现、原主题趋热和多主题融合三类突变情况，用于识别具有颠覆性潜力的技术主题。【结果/结论】通过类脑智能领域专利实证，发现六个新出现主题、四个趋热型主题和六个融合型主题，通过专家判读，证明了所提方法的有效性，同时筛选出五项主题作为最终预测结果。【创新/局限】本文基于动态社区发现算法对技术主题的演化特征进行分析，进而基于主题突变性筛选颠覆性技术，但数据来源较为单一，将在未来研究中加以扩充。 相似文献
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《科学学研究》2021,(4)
人工智能与社会经济的深度融合,将为现有技术范式、产业格局和社会生活等带来巨大变革与深远影响,把握新技术领域颠覆性创新的演化特征,帮助企业及时调整技术创新战略规避风险,有利于构筑人工智能先发优势、在国际科技竞争中实现"变轨超车"。以14家人工智能相关企业和机构的深度访谈数据为基础,采用扎根理论并借助质性分析软件NVivo 11来进行资料编码,归纳出技术范式转变、组织动态演化和价值网络创新等实现颠覆性创新的关键因素及其作用机制,构建了人工智能企业颠覆性创新演化的理论模型。分析人工智能企业颠覆性创新产生与演化机理,不仅有助于深化颠覆性创新理论研究,对于企业实现颠覆性创新由技术驱动转向市场推动也具有积极的指导意义。 相似文献
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[目的/意义]精准把握用户需求以引导企业高效开展产品创新,对企业实现可持续发展至关重要。对此,开展了用户需求导向下基于三级技术功效矩阵的产品创新机会识别路径研究。[方法/过程]首先,针对目标产品领域进行用户评论数据与专利数据的收集及预处理;其次,利用LDA主题模型对评论数据进行主题聚类以挖掘重点用户需求;再次,运用Stanford Parser自然语言处理技术从专利数据中提取SAO结构,从中识别技术词与功效词并分别进行主题聚类,以构建技术功效视角下的三级语义知识库;最后,以重点用户需求导航,并以三级语义知识库为数据源,构建三级技术功效矩阵,识别具有较高创新价值的产品创新机会。[结果/结论]结果表明,构建的产品创新机会识别路径能够为企业精准高效开展产品创新提供科学的决策参考依据。 相似文献