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[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] 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]
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]
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]
刘俊婉 庞博 徐硕
基于专利的弱信号探测模型与技术颠覆性潜力测度体系相结合的方法，开展颠覆性技术早期识别，为颠覆性技术的早期识别提供一套有效的方法和思路。利用专利信息进行领域弱信号探测，利用LDA (latent Dirichlet allocation)主题模型从领域专利内容中抽取主题，基于弱函数对主题进行过滤得到包含弱信号的主题集合，进一步通过预兆函数对弱信号主题包含的术语进行过滤，得到该研究领域弱信号术语集合及其对应的专利集合。基于技术颠覆性潜力测度指标体系，对包含弱信号术语的专利进行颠覆性潜力测度，最终得到目标领域具有颠覆性潜力的技术，为该领域颠覆性技术的早期识别提供参考。以incoPat专利数据库中2008—2019年基因编辑领域的专利数据作为研究对象，结合弱信号探测模型与技术颠覆性潜力测度体系，对该领域具有颠覆性潜力的技术进行早期识别，通过与基于关键词识别的弱信号结果对比，并利用CRISPR/Cas9技术对上述颠覆性技术识别结果进行验证，证明了本文方法的可行性和有效性。
[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] 中国科技论坛
[作者]
王海军 于佳文
颠覆性技术被广泛认为是后发企业抢占市场先机的最佳赛道。如何把握颠覆性技术未来发展主题及方向?围绕这一关键问题，本文基于颠覆性技术的创新性、扩散性、转轨性、提升性及替代性等特征，从专利和微博视角切入，构建颠覆性技术主题识别模型，并以人工智能领域为研究对象，验证所提模型的可行性和有效性。进一步地，分析出人工智能领域中的自然语言处理、机器学习、类脑智能、智能机器人与虚拟现实是未来颠覆性技术发展的重要主题。本文研究结论丰富既有颠覆性技术创新理论体系，可为企业制定和调整技术创新战略和方向提供借鉴。
关键词：
颠覆性技术 技术主题 人工智能 技术识别
[期刊] 情报杂志
[作者]
白光祖 郑玉荣 吴新年 靳军宝 刘秋艳
[目的/意义]提出一套轻量化、细粒度、定量化的颠覆性技术预见方法体系,以期为创新机构发现、部署、推动颠覆性技术发展提供方法论支撑。[方法/过程]在基于领域知识突变识别内部潜在颠覆性技术主题,基于学科知识交叉识别外部潜在颠覆性技术主题的基础上,借助Fisher-Pry改进模型分析了颠覆性技术成熟度并以技术路线图展示了技术预见结果。[结果/结论]通过纤维素生物降解预处理领域实证,证明所提方法是一种行之有效的领域颠覆性技术预见方法。
关键词：
知识关联 颠覆性技术 预见方法
[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] 图书情报工作
[作者]
陈伟 王莉晓
[目的 /意义]依据颠覆性技术发展早期特征建立弱信号识别指标体系，基于不同信号的特征差异和多源数据视角设计多信号过滤器，实现颠覆性技术早期识别。[方法 /过程]构建颠覆性技术弱信号识别漏斗模型，选取新颖性、弱信号潜力性特征指标设计主流技术信号过滤器，选取持续性、高价值性特征指标设计噪声信号过滤器，选取突变性、前瞻性特征指标设计渐进性创新弱信号过滤器，分层过滤掉主流技术信号、噪声信号和渐进性创新弱信号，筛选出颠覆性技术弱信号。[结果 /结论 ]选取储氢领域开展实证分析，通过对储氢领域颠覆性技术弱信号识别结果进行战略规划及权威报告验证，证明了方法的有效性。
[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] 情报理论与实践
[作者]
张佳维 董瑜
[目的/意义]颠覆性技术常以意想不到的方式取代传统技术或主流技术,能够对经济、社会、国家竞争力等产生重大影响。通过分析颠覆性技术的识别指标,为后续识别研究与实践提供参考。[方法/过程]立足颠覆性技术的内涵与特征,从技术特征、市场特征、宏观环境等角度分析了现有指标体系,总结了存在的问题并提出意见。[结果/结论]颠覆性技术的识别指标大多建立在已有的方法基础上,针对其核心特征的指标设计难度较大,且缺乏量化标准。未来的指标研究应在科学的理论指导下,借助大数据及人工智能技术探索颠覆性技术的内在发展规律,并集成主客观分析方法以及定性定量信息,构建综合性指标体系,增强识别的科学性和精准性。
关键词：
颠覆性技术 指标研究 技术识别 研究进展
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
黄鲁成 蒋林杉 吴菲菲
从颠覆性技术成长周期入手,根据萌芽期颠覆性技术特点,采用基于创新性、独创性与功能分析的识别方法,在技术创新没有造成市场显著变化时实现预警决策。首先进行技术生命周期分析,随后利用创新性和独创性特点衡量技术颠覆性,排除渐进性技术干扰,最后运用功能分析方法研究技术新功能对未来市场的影响。以工业机器人专利技术领域进行实证,验证了方法的可行性和有效性。
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
王超1,2，许海云1，方曙1
为了把握颠覆性技术识别与预测方法研究进展，首先对颠覆性的内涵、特征和运行机制进行论述；然后，通过对已有文献进行系统梳理，将识别与预测方法分为5类，分别展开详述；最后，对各类方法进行比较分析。研究发现，已有颠覆性技术识别与预测方法仍处于发展的初期阶段，所有识别研究方法均是围绕颠覆性技术的外部影响或内在特征中的某一方面展开，并未将二者有机结合起来。未来，应综合把握颠覆性技术内外部特征，构建全面、系统的识别与预测框架。
关键词：
颠覆性技术；技术创新；技术识别；技术预测
[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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