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[期刊] 科技管理研究
[作者]
施国良 吴静 陈挺 张笑笑
为充分利用专利结构化数据和文本数据，实现准确有效的颠覆性技术识别，以中国专利奖为切入点，提出基于图神经网络的颠覆性技术识别框架。首先以获得中国专利奖的授权发明专利定义颠覆性技术，解决技术定义难的问题；接着使用Neo4j图数据库构建异质有向图，存储专利多重关系数据和方向信息，解决关系数据利用率低的问题；最后使用关系图卷积神经网络（R-GCN）模型进行训练，实现颠覆性技术识别，解决识别效果不佳的问题。研究表明以获得中国专利奖的专利技术直接定义颠覆性技术是合理且可靠的；提出的颠覆性技术识别框架能充分利用专利数据信息和专利异质有向图中空间信息，识别出绝大部分的颠覆性技术，丰富了图神经网络在颠覆性技术识别方面的研究。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
马铭 王超 张伟然 许海云 周勇
[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。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王丹 周潇 赵捧未 樊嘉逸
[目的/意义]在新一轮科技革命和产业变革的时代背景下，颠覆性技术是一种另辟蹊径、容易造成技术突袭、颠覆传统游戏规则的技术。积极识别和前瞻布局颠覆性技术对实现国家科技创新跨越式发展具有重要战略意义。[方法/过程]从技术融合视角提出一种颠覆性技术识别方法。首先，基于专利IPC共现关系，并采用时间序列方式动态构建技术领域融合网络，利用结构熵指标识别领域融合网络中具有颠覆性的领域融合对；其次，将颠覆性的领域融合对与专利映射，筛选出候选颠覆性专利；在此基础上，通过深度剖析颠覆性专利的核心特征，筛选有效的测度指标；最后，基于深度学习Tabnet模型构建专利指标与颠覆性专利之间的关联关系，实现从大规模的候选专利中识别颠覆性专利。[结果/结论 ]以人工智能领域为例验证方法的可行性和有效性。研究结果共得到1 025条颠覆性专利。其中，颠覆性融合领域(G06K9,G06N3)包含443条颠覆性专利，这些专利主要涉及4大颠覆性方向：智慧医疗、智慧交通、智慧安防和智能制造。研究结果能够为政府、产业界和企业等利益相关者的科技布局、战略制定提供参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈育新 李健 韩毅
[目的/意义]将核心—边缘理论与专利引文分析相结合，提出识别潜在颠覆性技术的新方法，助力揭示和判断可能发生颠覆效应的技术方向或主题，助力政府和企业优化研发布局、赢得竞争优势。[方法/过程]以2000—2019年间人工智能领域美国授权专利为样本，基于专利和专利科学引文数据分别构建技术加权共现网络和科学知识加权共现网络，并以二者间的引证关系形成关联网络，利用核心—边缘理论构建颠覆性潜力技术节点候选准则，从技术基础性、影响力、突变性三个维度分别采用时序分析方法判定颠覆性技术。[结果/结论]将核心—边缘理论与专利引文分析相结合能有效识别特定技术领域的颠覆性技术，人工智能领域的机器学习、图像识别与处理、AI医疗、自动驾驶等技术具有颠覆性潜力，且这些技术间关联紧密、渗透性强、协同发展趋势明显。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
徐硕 李静鸿 安欣
[目的 /意义]为识别及预判当前受到高度关注的颠覆性技术，以专利术语为基础构建颠覆性技术识别指标，并对太阳能光伏领域的专利进行实证研究。[方法 /过程]基于全文本内容，兼顾技术创新性和技术影响力两个维度，构建涵盖5个指标的颠覆性技术识别指标体系；并采用自然语言处理技术抽取专利术语，将识别问题转化为经典的二分类问题训练机器学习模型；同时针对训练样本类别分布不平衡的问题，引入决策曲线分析以确定最优的分类阈值。[结果 /结论 ]实证研究在太阳能光伏领域2 196个专利中预判出91个颠覆性专利，取得较好的预测效果，验证本文提出的颠覆性技术识别方法的有效性，为颠覆性技术预判、专利价值衡量等研究提供新的视角。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吴可凡 王伟 张世玉 车宏鑫 蔡林 陈祥
[目的/意义]在颠覆性技术识别中引入技术不连续性理论，探索技术不连续性视角下颠覆性技术的客观识别方法，能够丰富和拓展颠覆性技术的识别方法研究，也有助于把握科技创新规律、为科技发展提供参考和指导。[方法/过程]首先，利用专利引文网络和遗传后向-前向路径方法确定主路径对技术演化进行追踪。其次，根据引用结构与路径汇聚情况计算指标，评估技术不连续性，筛选出具有高技术不连续性的专利。最后，结合所得专利的内容信息和技术领域的现状，识别与验证颠覆性技术。[结果/结论]以手术机器人作为实证领域，使用所构建的方法成功识别了领域中已产生颠覆性效应的技术，验证了方法的有效性。
[期刊] 情报学报
[作者]
许海云 王超 陈亮 徐硕 杨冠灿 朱礼军
颠覆性技术是“从0到1”的技术研发，可对主流技术和现有产业产生变革性效果，形成阶跃式创新轨迹，推动经济社会发展产生突变式进步。探索颠覆性技术的科学-技术-产业之间的互动模式，对探索颠覆性技术内在的产生与发展规律、前瞻识别潜在颠覆性技术具有指导作用。本文以公认度高的颠覆性技术领域为研究对象，选取领域相近的渐进性技术领域作为对比对象，以知识网络结构作为分析视角，分别构建颠覆性技术的科学、技术、产业三层知识网络；利用整体网络属性关联和网络社区相似度算法来实现知识子网间的关联测度，以此实现科学-技术-产业互动模式的识别。实证分析发现，颠覆性技术与渐进性技术在科学、技术、产业三者的关联与互动模式中存在共性特征，也存在诸多显著的差异特征。最后，提出互动模式识别对颠覆性技术识别方法和科技-产业管理的启示。
[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] 技术经济与管理研究
[作者]
张瑶 张光宇
伴随着新一轮科技革命与产业变革的加速孕育,颠覆性创新带来的社会影响效应逐步增强,深刻改变着人们的生产和生活方式。文章以中国国家层面的颠覆性创新支撑政策为样本,构建政策工具和创新价值链的二维分析框架,采用内容分析法,基于扎根理论,对中国面向颠覆性创新的支撑政策文本信息深入挖掘。研究结果指出:三类政策工具中,供给面政策工具使用最为频繁,而需求面的创新支撑政策相对较少;创新价值链演进过程中,政府更倾向于技术研发阶段的政策支撑建设;在政策工具-创新价值链的关系维度下,技术研发阶段主要应用的是供给面政策工具,环境面和需求面的政策影响效应有限;不同政策工具下,其内部的政策类型结构差异性显著。研究结论为中国面向颠覆性创新的政策体系优化提供政策启示。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
张瑶 张光宇
伴随着新一轮科技革命与产业变革的加速孕育,颠覆性创新带来的社会影响效应逐步增强,深刻改变着人们的生产和生活方式。文章以中国国家层面的颠覆性创新支撑政策为样本,构建政策工具和创新价值链的二维分析框架,采用内容分析法,基于扎根理论,对中国面向颠覆性创新的支撑政策文本信息深入挖掘。研究结果指出:三类政策工具中,供给面政策工具使用最为频繁,而需求面的创新支撑政策相对较少;创新价值链演进过程中,政府更倾向于技术研发阶段的政策支撑建设;在政策工具-创新价值链的关系维度下,技术研发阶段主要应用的是供给面政策工具,环境面和需求面的政策影响效应有限;不同政策工具下,其内部的政策类型结构差异性显著。研究结论为中国面向颠覆性创新的政策体系优化提供政策启示。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
罗素平 寇翠翠 金金 袁红梅
[目的/意义]以专利信息为基础基于全新视角提出一种预测颠覆性技术的方法,帮助企业提前作出战略布局,抓住市场机遇。[方法/过程]首先对收集的专利数据构建专利相似矩阵;其次利用社会网络分析工具Ucinet对专利相似矩阵进行聚类并筛选出离群专利;然后根据离群专利主分类号划分技术组合,并对各技术组合命名;最后从知识关联性、技术潜力和市场潜力三个维度评估技术组合,并运用孔多塞投票法预测颠覆性技术。[结果/结论]将该方法运用于中药领域,以2008—2012年中药专利为预测区间,结果表明技术组合D代表的中药化学成分、含量、制剂的检测方法有望成为颠覆性技术,随后以2013—2017年专利数据进行验证,结果证明了该方法的可靠性。
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
曹阳春 张光宇 戴海闻 欧春尧
在梳理前人研究成果的基础上,得到颠覆性技术演进的14个特征范畴,从低端颠覆和高端颠覆视角选取电动自行车等4项不同类型颠覆性技术演进特征进行跨案例分析,遵循复制法对特征范畴进行反复修正、补充与融合,分别得到12个低端颠覆性技术演进特征和13个高端颠覆性技术演进特征,并据此构建全过程视角下颠覆性技术特征模型。通过对两种颠覆性技术演进特征进行对比分析,总结出在创造性、异轨性和迭代性上的特征共性,以及在价值主张、价值路线和价值检验上的特征差异。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
单晓红 韩晟熙 刘晓燕
[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本文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七项颠覆性技术，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。
[期刊] 情报学报
[作者]
梁镇涛 毛进 李纲
颠覆性技术的识别与预测研究在服务国家重大科技战略发展需求、保障国家科技产业安全等方面具有重要意义。本文将专利家族视为技术单元，从对技术知识空间的改变视角定义高颠覆性专利，基于世界专利统计数据库（Worldwide Patent Statistical Database,PATSTAT）和微软学术论文（Microsoft Academic Graph,MAG）数据库，对专利的颠覆性、技术特征及“科学-技术”知识关联特征进行测度分析，并在此基础上提出了融合“科学-技术”知识关联的高颠覆性专利预测方法。本文将高颠覆性专利预测问题转化为监督式二分类任务，给定专利在其公开当年的“科学-技术”知识关联和其他技术特征，以其5年后的颠覆性指标值高低作为预测目标，训练机器学习模型。研究结果表明，(1)高颠覆性专利具有前置知识少且非主流、技术团队实力强、商业价值被低估、长期影响力大的特点；(2)专利的“科学-技术”知识关联属性是对其颠覆性进行预测的重要特征；(3)LightGBM (light gradient boosting machine)模型在综合性能与训练效率上取得了最佳表现，在半导体器件与电数字数据处理领域的实证结果验证了模型的有效性。但颠覆性技术的预测仍是一个困难的任务，后续研究可尝试从专利语义特征与结合多源数据等角度进一步提升性能表现。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王丹 周潇 赵捧未 樊嘉逸
[目的/意义]在日趋激烈的国际竞争背景下，颠覆性技术被认为是引领技术和产业发展方向、助推企业和产业实现“弯道超车”的绝佳机会窗口。为此，预测和部署颠覆性技术对于国家抢占科技制高点、重塑价值链均具有重大战略意义。[方法/过程]结合深度学习和离群点检测算法，构建基于离群点视角的颠覆性专利预测框架。该研究框架包括五个关键步骤：首先，利用BERT模型和TF-IDF算法将专利文本和专利分类号转化为可计算的高维向量表示，并结合PCA算法进行降维和特征融合；其次，采用三种离群点检测算法，以增量迭代的方式识别离群专利；再者，通过数据集修正，从离群专利中保留新技术专利；在此基础上，通过深度剖析新技术形式颠覆性专利的核心特征，构建有效的测度指标体系；最后，利用深度学习DNN模型拟合专利指标和颠覆性专利标签之间的关联关系，从而实现从大量的新技术专利中对潜在颠覆性专利的有效预测。[结果/结论 ]以人工智能为例，验证了该方法的有效性。结果共预测出411条颠覆性专利，这些专利主要涉及六大颠覆性方向：多模态预训练大模型、增强现实、生成式AI、自动驾驶、图像识别与处理和智能通信。这些技术的推广和应用，将对未来的科技和产业发展产生重大影响。研究结果可为国家政策制定和企业技术布局提供重要的决策参考。
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