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[期刊] 科技进步与对策
[作者]
王友发 张茗源 罗建强 周献中
人工智能在全球范围内蓬勃兴起,并成为引领科技进步、推动产业升级的新引擎,受到各国政府和专家学者的高度重视。基于德温特创新索引数据库,从技术融合、创新主体、潜在市场3个维度,对人工智能领域的技术机会进行识别与分析。通过技术主题词共现分析,研究人工智能领域技术融合现状,识别出该领域核心技术;通过创新主体专利分析,识别出人工智能领域潜在技术竞争对手及优势方向,进而发现和拓展技术机会;通过同族专利的海外布局分析,挖掘人工智能技术潜在市场机会,从而为中国人工智能技术前瞻性布局与创新引导政策制定提供有益参考。
关键词：
人工智能 技术机会 专利挖掘 技术融合
[期刊] 科技管理研究
[作者]
唐露源 谢士尧 徐源
人工智能领域的研究成果在学术研究与工业实践之间转移流动。为揭示自然语言处理领域论文与专利中的技术方法的分布及其演化趋势，基于知识演化视角对比分析论文与专利技术方法的分布，将2013年1月到2022年12月arXiv数据集中自然语言处理领域的39 025篇论文，以及按照“关键词+IPC分类号”的检索方法在inco Pat专利数据库得到的14 654件专利数作为样本，利用维基百科分类树构建方法本体，将论文和专利映射到领域本体中，并采用配对样本T检验方法验证两者知识演化方面的滞后性。结果表明：样本论文与专利存在共同关注的技术方法，包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络、注意力机制和预训练语言模型，其中前三者属于比较成熟的神经网络架构，而注意力机制随着上述神经网络架构的发展而迅速发展；专利技术方法相对论文滞后约1～2年。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
高楠 彭鼎原 傅俊英 赵蕴华
文章采用技术生命周期曲线判断技术发展阶段,通过多维尺度分析法结合K-means算法,以专利IPC号为基础,结合Pearson相关系数,对专利差异性矩阵进行专利技术聚类;对技术集群从技术影响力、技术范围、技术保护、扩散指数、专利家族数量5个维度进行技术评价;综合孔多塞投票法和文本挖掘技术,进行前沿技术集群的命名与比较;引入时间维度,最终得到前沿技术演进图。通过对人工智能领域进行实证分析,验证了方法的可行性和有效性,并最终得到近5年的10类前沿技术,包括神经网络、语音识别与自然语言处理、计算机视觉与图像识别、机器人、智能系统、人机交互、虚拟现实、汽车自动驾驶、生物特征识别、智能制造。
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
贾怡炜 戚湧 武兰芬
通过对人工智能与车联网技术融合特征进行研究,能够精准识别车联网产业技术机会,为人工智能与车联网产业创新融合发展提供方向指引。选取2000-2019年相关专利数据,对人工智能与车联网领域技术融合进行识别与测度,采用Word2vec文本挖掘算法和社会网络分析法,揭示融合领域技术发展态势、技术主题关联模式、技术共现网络整体结构和节点功能演变情况。研究发现,融合过程呈现明显的阶段性特征,图像识别等相关算法是车联网领域最基础的人工智能算法,卷积神经网络等相关算法是最具潜力和发展前景的人工智能算法;智能交通平台是融合领域的重点发展方向;数据识别与数据表示技术在融合演变过程中的控制能力较强,无线通信网络技术发展受到相关人工智能技术发展水平的制约。基于研究结论,从研发方向、学科建设、平台搭建等方面提出启示和建议。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵蓉英 李新来 李丹阳
[目的/意义]通过专利引证可以挖掘出有重要影响力的核心专利,从而制定针对核心专利的专利布局。[方法/过程]文章以德温特专利数据库为数据来源,采用专利计量及前向引证指标对人工智能领域的专利数据进行分析,首先根据专利被引频次对核心专利进行挖掘,然后以被引频次排名第一的专利US5963940-A为例分析了该专利的历年引文频次、引证对象及多级引证网络。[结果/结论]专利US5963940-A从1994—2015年连续21年被后续专利技术所引用,得到了本领域专利申请人的持续关注;该专利的主要引证对象包括谷歌、JumpTap、IBM、VoiceBox、微软等企业,并且存在竞争关系;而该专利的一级和二级引证网络表征了US5963940-A在整个人工智能领域的技术扩散、技术延伸以及技术发展。基于以上分析,从而制定针对核心专利的专利布局,主要包括围栏式布局与糖衣式布局。[局限]针对多个核心专利的组合分析及大量专利数据的多级引证网络有待进一步分析。
关键词：
专利引证 核心专利 专利布局 人工智能
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王曰芬 曹嘉君 余厚强 邹本涛
[目的/意义]在人工智能持续快速发展的背景下,借助于数据分析进行人工智能领域突变术语的识别,揭示人工智能领域的研究前沿及其态势的演变状况,以为科学研究与政策制定提供数据支撑和决策参考。[方法/过程]在对研究前沿综述的基础上,以WoS核心合集为数据源,采集与处理人工智能研究的文献数据,利用突变检测算法识别出突变术语,从整体内容、突变持续区间、突变初始年限以及突变时间和词频相结合的角度进行研究前沿的识别与具体演进分析。[结果/结论]人工智能研究前沿由理论研究向技术方法和算法研究演变,整体上处于持续稳定的发展状态中;在学习模型和算法上出现新的发展思路,以智能应用为目标;同时,移动设备、能源消耗以及标准测试数据等研究发展得较快。[局限]主题术语可能存在分词误差,需追踪到实际文献中的主题词进行修正。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱相丽 张敬 李伟伟 刘小平 耿国桐
[目的/意义]基于文献研究，揭示人工智能领域具有研究和发展潜力的新兴研究主题，为捕捉领域的发展动态和未来趋势提供参考。[方法/过程]构建人工智能领域国际顶级会议文献数据集，运用BERTopic主题模型实现主题发现，利用新颖性、增长性、主题强度，计算各研究主题的综合新兴潜力，遴选和评价领域新兴主题。[结果/结论]人工智能领域整体发展活力强，综合计算认为“目标检测”“联邦持续学习”和“梯度提升”是该领域当前最具潜力的新兴主题，“AI隐私保护”“3D点云”“音频与视觉交叉”是未来比较有潜力的新兴主题。文章提出的研究框架能够发现更具时效性、准确性和可解释性的研究结果，具备实际可行性。[局限]未对不同神经网络语言模型进行对比研究和综合分析，未来可综合利用不同模型，揭示更具系统性、针对性、方向性的研究结论。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵玉桐 杨建林
[目的/意义]针对来源于跨领域技术融合或应用的颠覆性技术建立识别框架，结合应用场景识别颠覆性技术，为颠覆性技术的遴选和培育提供参考，助力科技资源优化配置。[方法/过程]首先，基于跨领域专利的德温特手工代码字段进行突变检测；其次，依据突变类型、创新性和影响力筛选重要手工代码；最后，基于重要手工代码对应的标题摘要组合文本，提取专利关键词进行共现分析，根据词频及中介中心性筛选颠覆性技术关键词，并采用社区发现算法进一步识别具体应用场景下的颠覆性技术。[结果/结论]以人工智能领域为实证领域，识别出智能教育、人脸识别、智慧医疗、虚拟现实与增强现实、智能云计算、自然语言理解与生成、自动驾驶、智能机器人、智能家居等技术具有较强颠覆性，验证了方法的有效性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王曰芬
研究前沿的概念是1965年由De S.Price在"Science"上发表的论文"Networks of scientific papers"中提出来的。在该文中,Price通过对科学论文的引用网络、表现形式与潜在属性进行分析后发现,在科学论文的引文网络中只有极小部分论文即被新发表论文频繁引用又因引用关系集聚在一起,由此他将这一小部分论文的研究看作是
关键词：
研究前沿 研究视角 人工智能
[期刊] 科技管理研究
[作者]
张福俊 叶权慧 于路云
目前海洋经济成为世界经济增长的新亮点和必不可少的部分,海洋科学成为全球新一轮竞争的前沿领域。选取Web of Science核心合集和Derwent专利库中2011—2017年海洋科学领域的学术论文、专利文献,采用共词分析法和谓词树分析法在论文与专利之间以及专利之间进行对比分析,挖掘出海洋科学领域的技术机会。
关键词：
海洋科学 知识图谱 共词分析 技术机会
[期刊] 科技管理研究
[作者]
方曦 崔梁雨 刘云
人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，为助力中国人工智能产业实现核心技术突破，构建识别人工智能领域核心技术的方法并分析其现状。以智慧芽专利数据库收录的2000—2020年人工智能领域专利为数据源，从地域、申请人和国际专利分类号（IPC）层面分析人工智能领域技术的分布和发展情况；构建涵盖技术、法律和经济三维度的核心专利识别指标体系，基于层次分析（AHP）-熵权法的核心识别模型进行人工智能领域的核心技术识别。结果发现：世界人工智能技术正处于快速增长期，逐渐形成以企业主导技术创新模式；中国在体量和应用多元化上有所突破，但发展不均衡，核心技术研发存在一定短板；识别得到的14项核心技术均为美国持有，集中在语音识别、通信传输、电数据处理、图像分析技术领域，美国在人工智能产业领域占据主导地位，技术研发重心逐渐扩散，已经涉及医疗、交通、物流以及金融、工业等各个产业领域。所筛选出的核心专利符合世界人工智能技术领域发展现状，证明基于专利属性特征构建的三维核心技术识别模型具有一定的科学性和有效性。最后基于研究结论，从政府、企业和研发方向等方面对中国人工智能发展提出建议。
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
孙丽文 李少帅 孙洋
作为驱动新一轮科技革命和产业变革的中坚力量,探究人工智能关键核心技术产业化路径对于我国数字经济发展、数字化转型和创新型国家建设具有重要意义。基于能量转换视角,探讨人工智能技术产业化路径形成机理,识别人工智能关键核心技术产业化路径并对其进行解析。研究发现:(1)人工智能技术产业化过程存在能量转换,技术创新能量、催化孕育能量、商业转化能量和业态塑造能量共同构成能量转换的核心环节,决定技术产业化路径具体过程;(2)人工智能关键核心技术包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理等八大技术领域,不同属性核心技术构成相应技术集群,形成以识别、交互和执行为主题的技术产业化路径;(3)技术集群属性是影响技术产业化路径的关键因素。从能量视角对人工智能关键核心技术进行有效识别和合理归纳,为我国科学推进人工智能技术产业化进程提供相应思路启示与政策响应。
[期刊] 现代日本经济
[作者]
陈肖盈
日本人工智能领域的技术和专利在经历了20世纪90年代以及21世纪初期的发展低潮后，借助传统领域既有企业的产业链优势以及“产官学”三位一体的联动模式，自2010年代逐渐起步发展。然而，由于缺乏良好的经济、社会和数据基础，日本人工智能领域的专利发展阻力重重，并在与包括美国、中国、韩国在内的专利头部国家的专利竞赛中差距不断拉大。如何优化人工智能发展的专利布局、突破专利发展面临的阻力，成为日本改善人工智能领域专利发展现状甚至在国家间专利竞赛中实现提升的关键。
关键词：
日本 人工智能 专利 人才 数据
[期刊] 科技管理研究
[作者]
勇美菁 钟永恒 刘佳 王辉
利用CiteSpace软件,梳理CNKI中相关文献,探究人工智能在国内图书情报领域的发文力量及主题演进、研究热点及未来趋势,并进行对比及可视化。结果表明相关研究数量持续增加,但尚未成熟,具有发文力量分散、主题联系紧密且交叉等特点。人工智能在国内图书情报领域的8类研究主题中,智慧图书馆、智能数据服务、知识工程等是研究热点及趋势。机器学习、知识图谱、语义网络等人工智能技术推动国内图书情报领域的发展。
关键词：
图书情报 人工智能 研究演化
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
冉从敬 宋凯
[目的/意义]探索构建高校可转化专利识别模型，精准锁定存在转化价值的专利，对提升高校专利转化效率具有促进作用。[方法/过程] 以人工智能领域为例，首先结合已有研究中使用的专利评估指标，从数据易获取性角度出发，确定了16个指标，并应用主成分分析探索指标之间的相关性，实现对重要指标的筛选；进而，将LDA模型与K-means算法结合，确定专利的技术主题，并与专利评估指标进行融合构建专利特征矩阵；最后，利用AdaBoost算法进行识别模型构建，并应用到对高校可转化专利的识别中，获取每件专利的可转化概率，仿照标准十分评估方法对专利进行划分，确定具备转化价值的专利。[结果/结论] 结果显示，将专利技术主题与评估指标融合后，AdaBoost算法分类准确度提高了10%；通过对高校专利的识别，专利可转化概率呈对数常态分布，具备转化价值的专利比重为22.47%，验证了模型的有效性，为高校专利价值评估研究提供了新的研究思路，也为高校科技成果管理部门的专利运营及企业对高校核心专利的识别提供了实践方案。
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