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[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]
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] 图书情报工作
[作者]
许佳琪 汪雪锋 陈虹枢 雷鸣
[目的/意义]颠覆性技术是引领当今世界经济发展的关键驱动力，跨领域颠覆性技术往往对技术的发展具有更加深刻的价值和意义，预先科学准确地识别跨领域颠覆性技术，是超前捕获技术发展方向并抢占科技竞争主动权的关键。[方法/过程]基于跨领域融合创新思想，构建跨领域颠覆性技术主题的识别方法和总体框架。具体采用ISI-OST-INPI分类体系与Rao-Stirling多样性指数，综合考虑专利所涉及技术领域的多样性、均匀度和差异性，对跨领域专利进行筛选后，运用文本挖掘和社会网络分析方法，构建跨领域专利关键词时序共现网络并聚类形成技术主题，并从网络内部知识流动的角度，结合跨领域颠覆性技术特征构建多维测度指标与综合得分，识别跨领域颠覆性技术主题。最后选取脑科学专利开展实证研究。[结果/结论 ]结果表明，类脑器官培育和神经干细胞的移植分化、脑机接口技术及应用、神经形态计算3个技术主题具有较强的跨领域颠覆性特征，并通过资料验证法进行结果验证，证明识别方法的可行性和有效性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
吕鲲 项旻昊 靖继鹏
[目的/意义]颠覆性技术关乎国家竞争力和国际地位,科学准确地识别出颠覆性技术主题,能够解决技术发展过程中主题不够明确、发展路径不够清晰等问题,以此有效把握技术发展动态,调整国家科技战略布局,更好地抢占国际竞争制高点。[方法/过程]以能源科技领域的专利文本数据为研究客体,构建基于Word2Vec词向量与LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题向量的融合特征向量,并引入K-means算法优化主题聚类效果,最后结合颠覆性技术特征指标,识别颠覆性技术主题,利用DTM(Dynamic Topic Model)模型揭示该领域颠覆性技术主题的发展状况。[结果/结论]通过人工验证和模型结果对比可以发现,实证结果具有合理性,且模型的精准率、召回率、F1值均高于同类型的主题模型,证明该方法对颠覆性技术主题识别具有较好效果。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
马亚雪 王嘉杰 巴志超 孙建军
[目的 /意义]颠覆性技术对国家的政治、经济与社会安全起到重要的支撑作用。准确识别颠覆性技术特征，对于预见技术创新发展方向、优化国家创新战略布局具有重要意义。[方法 /过程]聚焦专利引证科学论文（即后向科学引文）的知识特征对颠覆性技术的预见能力，首先，从被引科学论文的知识内容特征和施被引文献的知识关联特征两个方面，量化专利后向科学引文的知识特征；然后，采用逐步回归法初步识别与专利创新程度具有显著关联的候选特征；最后，引入机器学习算法与SHapley Additive exPlanations (SHAP)模型深度解析后向科学引文知识特征与专利创新程度的关联关系，进而识别具有颠覆性技术预测能力的专利后向科学引文知识特征。[结果 /结论 ]基因工程领域的实证分析结果显示，除被引论文的知识组合新颖性外，其余后向科学引文知识特征均与专利创新程度存在显著的非线性关联关系。在一定阈值范围内，颠覆性技术的后向科学引文可能表现出较低的知识影响力和知识元多样性、较强的知识跨学科性，并且与施引专利之间存在较长的发表时间间隔和较大的知识内容相关性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
赵一鸣 孙运涛 孙晓蕾
[目的/意义]颠覆性技术作为产业革命的核心驱动力，可以迅速颠覆现有技术的发展轨迹，具有强大的破坏力。实现颠覆性技术的早期识别可以帮助企业和国家尽早实施战略布局，促进技术创新与产业升级。[方法/过程]综合多源异构数据，从新颖性、前瞻性、可行性和关注度4个维度，运用熵权TOPSIS法，构建颠覆性技术早期识别模型，并在氢能源领域进行实验验证。[结果/结论 ]研究结果表明，太阳能分解水制氢、物理吸附储氢和质子交换膜燃料电池是最具颠覆性潜力的氢能源领域技术。
关键词：
颠覆性技术 技术识别 计量分析
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
安欣 刘迪航 徐硕
颠覆性技术是促进国民经济发展和提升大国博弈实力的关键因素,培育和发展颠覆性技术意义重大、影响深远。建设美丽中国是时代的责任,实现碳达峰碳中和是大势所趋。从学术论文、专利以及基于Google Trends数据的社会媒体数据出发,构建多源数据融合的颠覆性技术度量方法。以增长率指标、创新性指标和社会影响力指标测度“双碳”领域颠覆性技术,综合考虑技术对科学界、技术界以及社会经济界三方面的影响;在识别过程中,采用改进后的CDTM模型解决多源数据公共主题提取的问题;通过客观赋权计算颠覆性指数得分,度量主题的颠覆性。实证分析识别出4项“双碳”领域的颠覆性技术,分别是生物炭吸附技术、有机生物炭基肥料制备技术、生物质裂解生物炭技术和生物质热解生物炭技术。四项技术均与国际认可的CCUS技术相关,中国和美国在“双碳”领域研究中占据优势地位。
[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]
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]
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] 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]
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] 全球教育展望
[作者]
方建锋 王克宇 房欲飞
本文围绕生成式人工智能的颠覆力量何来、对教育领域的影响何在以及引发教育变革何去的议题，提出教育领域的数字智能技术革命蕴含内在稳定性和现实再造性，基于“技术—人—教育”协调发展的天平机制，倡导采取技术和教育互济原则，发挥人本取向下人类智慧的能动作用和人造规则的规范效用，积极应对数字智能技术在教育中的颠覆力量，创造实现人全面自由发展的教育未来。
关键词：
生成式人工智能 教育变革 教育数字智能化
[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。
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