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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]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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颠覆性技术已经成为推动新一轮技术变革的重要抓手,颠覆性技术的精准识别对于把握技术变革机遇、布局技术创新战略具有重要意义。现有研究多集中于围绕技术或市场的单一维度特征进行颠覆性技术识别,而对于综合“技术-市场”维度的系统性识别方法仍处于探索阶段。为此,本文从颠覆性技术特征出发,构建基于专利挖掘和Gompertz模型的系统性识别方法,并进行实证研究和稳健性检验。研究发现：(1)颠覆性技术具有“技术-市场”双重维度特征,具体可围绕前沿性、独特性、影响力和扩散性四个基本特征进行颠覆性技术“漏斗式”逐层识别;(2)综合专利挖掘和Gompertz模型构建系统性的颠覆性技术识别方法,可实现对颠覆性技术的系统识别;(3)动力锂电池技术的实证研究表明,本文构建的颠覆性技术识别方法可提升识别过程的效率和识别结果的准确性,有效克服主观判断的局限性。该方法突破了已有识别方法中特征信息获取不全面、识别结果准确性较低的局限性,可以为颠覆性技术的早期识别提供更加科学的方法支持。 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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[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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研究提出运用客观数据和系统的方法来识别颠覆性技术并提高识别精准度的方法。基于颠覆性技术理论,重新修正颠覆性技术特征,从创新性、扩散性和转轨性三方面构建一种采用搜索路径统计数（SPC）算法、专利吸收率和专利扩散率测度的新方法对颠覆性技术进行识别和判断;并利用1970—2020年间1 985件专利的数据对智能语音领域进行实证分析,分析识别出强化学习和神经网络技术是该领域的颠覆性技术,而端到端的神经网络算法是该领域未来发展的方向。 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]将社会网络分析与突变理论相结合,提出识别潜在颠覆性技术的新方法,帮助企业获得市场、经济的先行优势,同时有助于加强政府对重点技术的前期引导作用。[方法/过程]首先,基于文本三元组结构,构建语义信息层面的技术共现网络。其次,基于社区网络结构和颠覆性技术特征,提出社区网络关系强度和对外资源利用力两个指标,利用突变理论模型识别易突变社区。最后,对易突变社区内节点进行主题词突发性监测和词频异常监测确定技术突发可能性,以此识别潜在颠覆性技术。[结果/结论]以造血干细胞领域2001—2018年论文数据作为分析对象,验证了方法的有效性,发现“建立完善的关于免疫缺陷疾病及相关移植治疗手段的临床研究模型”是该领域的潜在颠覆性技术。 相似文献
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[目的/意义]开展颠覆性技术的社会影响力研究,可以探究颠覆性技术社会影响力的扩散特征,为潜在颠覆性技术的识别提供新的思路。[方法/过程]文章以政、产、学三方认可的颠覆性技术领域作为研究对象,以Altmetric.com平台为数据来源,获取各颠覆性技术领域内科学研究成果的多种社会媒体关注度指标,将这些关注度指标作为颠覆性技术产生的社会影响力的量化表征;最后,立足于时间和空间分布特征,探析各技术社会影响力所具有共通的扩散性、差异性、持续性、多样性、均衡性和积聚性特征。[结果/结论]从扩散性、差异性、持续性、多样性、均衡性和集聚性等6个方面获取了12项颠覆性技术具有的共性特征与结论的应用场景。 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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专利丛林是企业在创新活动中必须关注的技术陷阱之一。专利越分散、专利权的交叉和重叠现象越严重,专利丛林越多。对专利丛林进行识别和分析可以有助于相关企业预测及规避本技术领域潜在的专利风险,在一定程度上减少技术创新中的障碍。本文拟以高铁制动技术为例,以小见大,对高铁技术领域的专利丛林问题展开研究。利用专利引证三元组计算法对高铁制动技术领域的专利丛林进行测量和识别。随后,基于有效专利时间序列的系统聚类分析,分析高铁制动技术领域对专利丛林演变进程。实证分析结果显示,高铁技术领域存在专利丛林问题,在经历了专利丛林的萌芽期、成长期及成熟期后,现阶段正处于专利丛林的衰退期。 相似文献
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专利的技术新兴度与其技术影响力间关系研究 《科学学研究》2022,40(6):1034-1043
识别具有发展潜力的新兴技术和最具价值的新兴技术主体已成为各利益相关方关注的重点。美国的FUSE项目提出了“技术新兴度”这一指标,实现了对新兴技术（主体）的定量评估。在此基础上,本文以专利为研究对象,引入文献计量学、计量经济学等相关方法,在对专利的技术新兴度进行计算的基础上,从定量角度探究专利的技术新兴度与其技术影响力间的关系,并使用纳米载药领域的专利数据进行实证分析。研究表明,专利的技术影响力与其技术新兴度间存在显著的正相关关系,即技术新兴度越高的专利可能对后续的技术发展产生更大的影响和推动作用,且这种新兴技术思想（新兴术语）对专利技术影响力的提高作用具有一定的持久性（至少3年）。本研究为新兴技术的定量研究、高质量专利的挖掘以及我国政府或企业相关科技策略的制定提供了重要的参考。 相似文献
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技术间的相互影响、相互依存的关系推动着技术领域的发展和演变,开展专利技术交叉影响的探讨十分必要。目前,已有学者开展技术直接影响的研究,但技术间接影响的研究还较少,也较少考虑单个技术在技术体系中的关键程度和整体影响。本文提出一种基于DEMATEL模型的技术影响关系研究方法,可以识别技术间的直接影响关系和间接影响关系,还可以展示单个技术在技术体系中的位置和作用,从而全面了解专利技术间的交叉影响和内部结构。该方法有助于发现大量专利文献数据中有价值的技术模式或规则,理清技术的中心位置和相互影响,也有助于研发机构制定具有针对性的技术研发策略。基于地质建模专利的实证研究,证明了该方法在技术评估中的可行性和有效性。 相似文献
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基于专利地图的我国汽车产业区域合作与专利布局研究 总被引：1，自引：0，他引：1
分别利用我国2007—2016年汽车产业专利申请数据和2016—2017年汽车产业最新申请的发明专利数据,基于文献计量和文本挖掘法,绘制相应专利地图,分析我国汽车产业技术创新现状,区域分布与合作情况,技术研发热点和未来发展趋势。指出我国汽车产业在过去十年技术研发水平显著提升,但区域合作仍显不足,应以区域发展政策为契机,围绕优势技术和龙头企业,构建共性技术平台推动汽车产业的区域性合作。并围绕自动化、智能化、环保性和安全性在汽车产业相关领域进行专利战略布局。 相似文献
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This paper follows a bibliometric method for nanowire case to make evident the technological trends; to present the relationship between patents; to help the researchers to discover relatively significant patents and to analyse important relationships between patents to identify those with most commercial potential and those which are critical technologies. This research focuses on the nanowire case study due to fact that this field is one of the most mature nanostructures and is one of the highly invested fields in nanotechnology. In terms of methodological approach, this study uses a different patent collection method than previous studies. This new method offers a new taxonomy that could make a significant impact on accurate patent data quests and increase the reliability of the patent analyses. As patent data are valuable sources of technology innovation and for forecasting technical change, this study utilises nanowire patent documents to pick out the technological trends, to identify nanowire technologies which both have the most commercial potential and which are critical at the organisational, national and international levels. 相似文献
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[研究目的]对新兴技术进行识别,有助于跟踪行业的最新发展动态,为企业提供最新的情报。[研究方法]通过分析以往相关文献,针对目前新兴技术识别研究中存在的不足,构建了基于专利SAO结构和多指标评价的新兴技术识别模型。首先,将基于语言层级的SAO结构和基于关键词语义的TF-IDF算法相结合,划分出各项子技术领域;其次,根据新兴技术特征建立多指标评价体系,结合专利数量年度变化,判别出新兴技术;最后,根据术语的语法规则,利用语言过滤器抽取出特定专利文献中的技术术语,识别新兴技术主题。[研究结论]将新兴技术识别模型应用于手机芯片行业,成功识别出了5G基带芯片和新型存储芯片两项新兴技术,与业界动态基本一致,从而验证了该模型的可行性。 相似文献
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提出一种基于企业技术同心多元化进行研发合作伙伴识别与选择的框架与方法,从企业现有技术能力、研发资源及其发展需求出发,为其定制可发展的技术方向和确定可开展合作研发的最佳伙伴。首先利用关联规则挖掘目标企业的同心多元化技术领域,然后利用LDA主题建模对候选研发合作伙伴的专利内容进行文本挖掘并划分为不同的技术主题,最后构建包括专业能力和合作能力两个维度的专利评价体系对候选合作伙伴进行评估,以确定每个技术主题下的最佳合作伙伴。进一步以天士力控股集团有限公司作为目标企业进行实证分析,研究表明上述框架与方法适用、有效。 相似文献
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[目的/意义]采用对专利和文献相结合的计量分析进一步观察本体技术的发展趋势和研究热点,为之后的研究提供参考。[方法/过程]以Patentics专利平台以及CNKI为数据源,从专利年度申请量分布、技术领域分布、主要申请机构分布及其之间的合作、竞争关系的角度以及文献的角度对2014—2018近5来本体技术的发展情况进行分析。[结果/结论]结果表明从专利视角看关于本体技术的研究迄今为止呈持续增长趋势,创新主体主要由科研院所、高校以及企业组成,且大致形成产学研合作的局面,但合作关系不密切,中科院和国家电网有较大的竞争优势;从文献视角看研究呈下降趋势,创新主体主要由高校组成。综合而言,本体技术已进入实际应用阶段,最后把本体技术相关的研究热点归纳为5类,未来将引入更多的新兴技术朝着本体构建自动化、个性化的方向发展。 相似文献