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[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] 财经问题研究
[作者]
李晓华 曾昭睿
本文通过追溯人工智能从萌芽、发展到实现产业化应用的历史,揭示了技术创新与新兴产业演进的一般性规律。前沿技术的创新路径存在高度的不确定性,在技术发展初期出现潮涌现象并呈现多条技术路线竞争的格局,其发展需要多学科技术的支持,受到多领域科技发展的启发。新技术的产业化往往要经历曲折、漫长的过程,需要来自互补产品与互补技术协同演进的支撑,其在国民经济中发挥作用也需要互补技术的进步与互补产品的发展。笔者通过分析提出,政府可以在技术推动和需求拉动两方面对新技术的产业化及其广泛应用发挥重要作用;人工智能技术既有其优势,也存在其不足和滥用风险;未来的创新与生产更可能是人工智能与人类的高度协作。本文从研发支持、发展环境建设、传统产业数字化改造、市场支持、创新创业、科技伦理治理等方面提出加快人工智能产业化的对策建议。
[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]
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] 中国科技论坛
[作者]
张少杰 李娜
本文利用科学计量工具CiteSpace,对SSCI数据库中1956—2019年的3620篇相关期刊论文进行可视化分析。研究发现:国际社会科学领域人工智能研究呈指数型增长,美国引领了社会科学领域的人工智能研究,中国发文量排名第二但国际学术影响力有待提升;核心研究机构以发达国家高校为主,且各研究群体间缺乏合作与交流;高产作者与高被引作者没有重叠性,差异性较大。在人工智能技术的推动下,社会科学领域相关研究呈现出较强的波段特征,先后经历了早期以专家系统为核心的行业应用研究阶段、中期基于人工神经网络的社会科学问题预测阶段以及当代以深度学习为基础的多元化研究阶段,新需求、新问题和新技术是社会科学领域人工智能研究发展的三大驱动力。高突现关键词表明"大数据"和"互联网"是当前的研究前沿,并有可能成为未来社会科学领域人工智能研究的重要发展方向。
关键词：
人工智能 社会科学 主题演进 前沿热点
[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] 图书情报工作
[作者]
袁毅 陶鑫琪 李瑾萱 刘娅娴 汪晓芸 景香玉
[目的/意义]基于网络招聘文本和学科数据,提出“行业-岗位-知识-学科”的人才需求及供给分析框架,以人工智能领域为例进行挖掘与分析,同时对其他领域的人才供需分析也具有借鉴意义。[方法/过程]采集招聘网站中与人工智能相关的职位招聘公告,综合对比CRF、BiLSTM-CRF、BERT-BiLSTM-CRF、BERT模型对招聘文本的实体抽取效果,并运用社会网络分析方法与学科数据进行关联分析。[结果/结论] BERT-BiLSTM-CRF实体抽取实验效果最佳,分别构建“行业-岗位”“岗位-知识”以及“知识-学科”3种关系网络,得到与人工智能领域联系最紧密的行业、岗位、知识及学科。该框架能充分地挖掘人才需求现状,并能较精准地将需求定位到人才培养的学科,对于国家发展战略以及高等院校人才培养计划的制订具有现实意义。
[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] 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] 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] 情报理论与实践
[作者]
毛立琦 石拓 吴林 马涛
[目的/意义]针对专业领域研究人员难以从大量无监督文本数据中，快速获取领域关键知识，以精准把握专业研究方向和内容。[方法/过程]文章提出一种基于迁移学习领域自适应的文本关键词提取模型。首先通过采集知网中特定领域的文章和关键词，将其作为目标域数据，将待提取关键词的无监督文本作为源域数据，通过最小化二者间的共享相似特征和关键词分类交叉熵，实现关键词提取方法的跨领域迁移，完成对无监督领域文本的关键词提取任务。[结果/结论]对1313篇“人工智能风险”主题的文章进行领域关键词提取，实验表明该领域关键词提取模型相比于BiLSTM-CRF、TF-IDF模型提取效果提升显著，在领域关键知识提取场景中有较强应用价值。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
宋凯
校企合作代表的是知识系统与产业系统间的合作,企业选择合适的高校进行产学研合作对提升企业技术创新能力、促进校企联动发展具有重要意义。文章从企业视角出发,提出一种基于专利计量的校企合作伙伴选择方法,采用主题模型获取技术领域下的多个技术主题,结合Z分数和Sen’s斜率估计法对主题类型进行划分,统计特定企业在不同类型主题上的专利布局;利用离散度指标Gini系数计算高校专利被引用次数和专利许可/转让次数的均衡程度,并融合高校专利授权量以及与特定企业竞争对手的专利相似度,形成高校技术竞争度指标,对技术主题下的高校科技创新能力进行排名。实证发现,文章提出的校企合作伙伴选择方法能够解决企业在校企合作过程中面临的"合作什么"和"与谁合作"问题,从而为提升校企合作效率提供实践指导。
[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。
[期刊] 经济研究参考
[作者]
王君 杨威
近年来,人工智能、机器人等新技术进步迅猛发展引发了对"机器替代人"的恐慌。技术进步对就业的影响研究历经百年,涉及经济发展、技术创新、劳动经济学等理论,研究视角从微观分析向宏观和时期跨度分析转变,技术进步对就业既有破坏性的替代效应也有创造性的补偿效应,总效应存在不确定性,同时技术进步与就业关系研究存在理论缺失。技术进步与就业的关系研究要更注重宏观层面分析,关注技术进步对经济社会发展的影响方式和程度,将技术进步、经济增长、产业结构变动和就业进行统筹分析,不孤立地分析技术进步对就业的影响效应。
关键词：
人工智能 机器人 就业
[期刊] 经济研究参考
[作者]
王君 杨威
近年来,人工智能、机器人等新技术进步迅猛发展引发了对"机器替代人"的恐慌。技术进步对就业的影响研究历经百年,涉及经济发展、技术创新、劳动经济学等理论,研究视角从微观分析向宏观和时期跨度分析转变,技术进步对就业既有破坏性的替代效应也有创造性的补偿效应,总效应存在不确定性,同时技术进步与就业关系研究存在理论缺失。技术进步与就业的关系研究要更注重宏观层面分析,关注技术进步对经济社会发展的影响方式和程度,将技术进步、经济增长、产业结构变动和就业进行统筹分析,不孤立地分析技术进步对就业的影响效应。
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