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[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] 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] 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]
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] 情报学报
[作者]
窦永香 开庆 王佳敏
识别潜在颠覆性技术有助于国家和企业加强颠覆性技术供给，使其在国际科技竞争中赢得竞争优势或实现变轨超车。传统基于文献计量的颠覆性技术识别方法通常利用论文和专利数据先构建关键词网络或关键词集，然后人工构造高阶数据特征进行分析。这种人工构造高阶特征的方法容易使关键词网络等的结构信息表达不充分，导致识别的准确性降低。本文提出一种基于图表示学习的半监督潜在颠覆性技术识别方法。首先，基于科技文献数据库数据，利用关键词共现频率和期刊影响力构建技术关键词加权网络；然后，通过反向传播算法基于匿名游走序列学习获得关键词网络的向量表示；接着，通过比较待识别技术关键词网络的向量序列与公认颠覆性技术关键词网络的向量序列之间的相似程度，反映技术演化特征的相似性，从而识别出潜在的颠覆性技术；最后，从近年来国内外与颠覆性技术有关的战略规划、预测报告中选取10项技术作为实验对象，采集WoS (Web of Science)数据对本文提出的方法进行实验验证，发现在预给定5项颠覆性技术的条件下，本文方法能较好地将其中潜在的3项颠覆性技术识别出来，并能够将2项伪颠覆性技术判断为非颠覆性技术。
[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] 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] 情报理论与实践
[作者]
吕璐成 赵萍 姜山 王燕鹏 张迪 王学昭 万勇 刘细文
[目的/意义]数据驱动的颠覆性技术识别工作的两个难点问题在于：如何准确地获得领域候选颠覆性技术，如何全面有效地评估候选技术的颠覆性潜力。针对这两个问题，提出一种基于候选技术辅助生成和多源数据评估的颠覆性技术识别方法，为颠覆性技术识别工作的开展提供新思路。[方法/过程]针对候选技术获取问题，提出了一种候选技术辅助生成方法，通过词性标注和Head-matching的方法自动构建领域技术层次结构体系，然后结合专家知识判断确定候选颠覆性技术；针对颠覆性潜力评估问题，基于表征“科学—技术—产业—市场”链条的多源数据，界定了两类颠覆性技术，分别是“研究储备高—技术成果多—产业规模大—公众关注高”的潜力型颠覆性技术和“研究储备高—技术成果少—产业规模小—公众关注低”的潜伏型颠覆性技术，并通过计算颠覆性潜力值（DPV）和颠覆性潜伏度（DLV）指标来评估候选技术的颠覆性潜力。[结果/结论]通过在材料领域应用本方法发现，评估得到的DPV较高的3项潜力型颠覆性技术（以石墨烯为代表的二维材料、先进半导体材料和增材制造材料技术）和DLV较高的3项潜伏型颠覆性技术（材料基因组、智能材料和超材料技术）覆盖了专家咨询确定的验证集中的6项技术，证明了本方法的有效性。[局限]技术层次体系自动构建方法适用于头名词特征比较明显的技术领域，技术颠覆性潜力评估采用的多源数据需要结合颠覆性技术本质特征进一步深化扩展。
[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] 图书情报工作
[作者]
王超 许海云 武华维 齐砚翠 陈亮
[目的/意义]利用动态结构熵探究颠覆性技术知识网络扩散过程中的结构变化并识别网络结构变化过程中的突变状态，以此发现颠覆性技术知识网络扩散特征，为颠覆性技术的早期识别提供方法借鉴。[方法/过程]首先，构建颠覆性技术在基础研究、应用研究、产业应用创新过程环节中的3种动态知识子网络；其次，利用动态结构熵探究颠覆性技术知识网络扩散特征；之后，通过突变函数模型分析颠覆性技术知识网络扩散过程中的结构突变特征；最后，利用动态时间规整法探析颠覆性技术各知识子网络间扩散的相关性及其与渐进性技术扩散特征的差异性。[结果/结论 ]实证研究表明利用提出的动态结构熵开展颠覆性技术知识网络扩散特征识别，能够发现颠覆性技术分别在基础研究、应用研究、产业应用知识子网络的微观结构、介观结构、微观与介观结构关系与网络结构突变等方面知识网络扩散特征，并通过3种网络扩散特征的综合分析，解析出颠覆性技术显著区别于渐进性技术的网络扩散特征。
[期刊] 管理评论
[作者]
王刚 侯广辉 廖桂铭
发展颠覆性技术是加快产业结构升级和发展方式转型、抢占未来发展制高点的重要战略选择,而如何在不确定性条件下识别优选匹配的颠覆性技术与产业,无疑是理论和实践中的一个重要难题。本文基于不确定性理论,在对现有主要颠覆性技术识别方法进行系统文献梳理并归纳总结的基础上,构建颠覆性技术“创新漏斗”多阶段筛选评估路径。研究发现,高效的颠覆性技术筛选评估路径应该是权变的,不存在一个最优的识别筛选评估模式,而要考虑该模式所适用的特定背景;在颠覆性技术发展过程中,不确定性程度在不断降低,信息资源的获取就越容易,因此需要采用更为精确的评估方法;制定精准的颠覆性技术培育政策需要综合考量所处的“创新漏斗”阶段、利益相关者以及识别方法之间的匹配权变关系。
[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] 情报理论与实践
[作者]
王秀红 王欣 王少凡 刘浩东 张宗毅
[目的/意义]识别颠覆性技术有助于在制定研发和市场战略布局中获得首发优势，如何在大数据背景下综合提高颠覆性技术识别的精准率、召回率和识别效率至关重要。[方法/过程]结合机器学习与专家知识，首先，构建SimCSE-LDA语义相似度表征模型，以深入挖掘专利摘要中隐含的关键技术主题，实现更深层次的显著特征主题识别，并通过聚类效果评价指标检验其识别效果，进一步结合专家知识判定关键技术主题名称，对主题间内在联系判定，最终识别出关键技术。其次，运用突变性表征颠覆性技术内在特质，基于CBLOF算法对关键技术主题进行异常检测，将计算得到的技术主题异常分数作为判断技术突变程度的依据，从而识别出颠覆性技术。最后，结合领域专家知识和《中国制造2025》验证颠覆性技术识别效果。[结果/结论]以农业机器人为例，以德温特专利数据库的DWPI英文改写专利摘要文本为数据源，进行实证分析，验证了该颠覆性技术识别方法的可行性与有效性。
[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] 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。
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