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[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] 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] 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] 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。
[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] 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] 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。
[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。
[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。
[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] 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] 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。
[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。
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