【摘要】为减少技术机会分析所需的时间和成本，更快地探索与发现技术机会以支撑相关战略规划，全面系统总结分析大数据视角下技术机会的内涵、热点应用场景和分析方法，基于Web of Science、中国知网中文期刊数据库获取相关中英文文献392篇，根据文献质量评估标准，通过略读、筛选、精读、补充重要文献等步骤，深度解析精选论文内容，梳理研究热点、空白与前沿。结果发现，技术机会发现与识别方法正在借助大数据分析形成一套系统、规范化的研究范式。研究对象上，专利技术创新机会不再局限于热点、空白点、孤立点、离群点等单一界定方式，其知识表示方法在融入技术创新需求中逐步完善与拓展；数据源来上，多源异构数据提供动态、实时、多元化研究视角，应用场景从回顾性的趋势监测转向未来需求的技术预测与风险评估，但支撑产业和企业实际需求的研究仍较少；分析方法上，组合运用文献计量、社会网络分析与大数据分析，方法创新由单一特征的同质网络向融合特征的异构网络发展，所挖掘的技术细粒度越来越高。最后针对目前研究存在的主要问题，提出充分利用多源信息的多维性和功能的多元化，在综合应用各类方法提高定量分析效度的基础上，面向问题与需求开发“规则+统计+知识库+交互”大数据智能创新工具，结合专家专业知识完善技术机会对象特征、性能指标，从而更深入地揭示技术机会细节，更好地支撑企业、国家的科技战略规划。