基于专利图谱的全球船舶领域创新前沿探测研究
2023-03-05分类号:U662
【部门】南京理工大学知识产权学院 南京大学信息管理学院
【摘要】本文通过对船舶领域专利大数据进行分析,在Kleinberg突发监测算法基础上提出前沿技术/创新主体的识别指标,并将识别结果与专利网络图谱分析法相结合,清晰展现该领域的前沿技术/创新主体在整个网络中的位置和关联。结合相关资料对全球船舶领域前沿专利图谱的解读,主要有以下研究发现:目前全球船舶领域的技术创新前沿呈现多点开花的局面,LNG船舶的系列技术成为最亮眼的前沿技术群落,水上运动休闲专用船、船舶自动驾驶、海洋环境监测、海洋农业、海洋钻井、海洋环保、深海潜水等也都处于创新前沿;同时,全球船舶领域的创新主体开始出现结构性变化,处于创新网络核心的传统强企在新一轮技术竞争中的创新活力在退化,取而代之的是处于交叉新兴技术领域的中小型创新企业、研究机构和大学。根据研究结果给出相关建议,为政府部门制定发展策略提供参考。
【关键词】船舶工业 专利图谱 突发监测 创新前沿
【基金】工业和信息化部高技术船舶科研项目“船舶工业专利分析与风险预警研究”(CY03N20);; 国家社会科学基金项目“基于专利分析的新兴产业与技术族群关联机制及其实现模式研究”(15BGL037);; 中央高校基本科研业务费专项“面向技术融合前沿识别及其演进分析的专利知识图谱构建研究”(30922011407)
【所属期刊栏目】中国科技论坛
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