基于专利引用变化的颠覆性技术识别研究

[研究目的]颠覆性技术被视为“改变游戏规则”和“重塑未来格局”的革命性力量,对人类社会有广泛且深刻的影响,预先识别并部署颠覆性技术,对在当今全球化竞争中占领先机具有重要意义。[研究方法]基于专利引用方向的变化,构建用以识别颠覆性技术的新方法,并以2001-2020年间语音识别领域专利数据进行案例研究。[研究结论]研究结果发现语音识别技术领域EP1104155-A2、US2005080632-A1、US7418392-B1、US2009043580-A1、US7720683-B1、US9263036-B1等专利极具颠覆性,涉及交互式语音修改、深度递归神经网络和语音识别技术在无线通信系统、车辆导航系统、照明元件等中的应用。该方法能够对颠覆性技术进行识别,为研究人员和管理者提供决策依据和参考。     

基于SimCSE-LDA和异常检测的颠覆性技术识别方法——以农业机器人为例

[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。     

基于主题强度突变检测的颠覆性技术识别

[研究目的]改进或丰富现有的颠覆性技术识别方法和相关实证研究,对于区域和企业创新战略规划,以及相关科技政策制定均具有积极的决策参考意义。[研究方法]在已有的颠覆性技术识别量化分析方法基础上,导入专利文本主题强度概念,通过主题强度变化来辅助识别技术演进中的热点主题,然后根据不同年份的时间序列数据,引入在水文和气象监测领域的BUT(Buishand U test)突变检测方法,并结合专利文本主题演进模式区分,提出了一个较新颖的颠覆性技术分析框架。[研究结论]在实证分析部分,将专利文本主题强度突变检测应用到了工业互联网领域,并识别出部分具有颠覆性潜力的技术主题,从而进一步丰富了当前有关颠覆性技术识别的方法体系。     

关于颠覆性技术识别框架的探索

颠覆性技术遵循自下而上的性能轨道,以新技术属性集为依据引入新竞争平台,替代现有技术范式,改变企业技术竞争态势。对其进行早期识别和探测,将有利于企业及时调整技术创新战略,规避风险。现有的颠覆性技术识别研究多采用主观方法,而基于专利分析的客观分析方法尚未得到充分认识和应用。为解决上述问题,本文提出一个颠覆性技术的识别框架,该框架以专利数据为依据,以属性创新和改进的技术发展推动机制为基础,借鉴物种入侵模型和集对分析方法,通过计算新技术出现前后的属性集相似度,来对颠覆性强度值进行测度。最后,以德温特专利数据库中的汽车锂电池技术专利为实例对模型的有效性进行验证。     

专利知识流动视角下的颠覆性技术方向识别研究——以6G太赫兹通信技术领域为例

[研究目的]早期识别颠覆性技术方向,对于调整技术研发方向,完善产业结构具有重要的现实意义。[研究方法]本研究从技术维度出发,构建了一种知识流动视角下的颠覆性技术识别方法。该方法以引文专利作为投入,施引专利作为产出,通过构建专利知识流动投入产出分析表,计算感应度系数、影响力系数指标,最终搭建技术坐标图,划分技术发展阶段,探讨识别出具有颠覆性发展潜力的技术方向。[研究结论]实证研究阶段,以6G太赫兹通信技术领域为研究对象,证实了该方法的有效性,相关研究为颠覆性技术识别提供了一种新的思路。     

颠覆性创新识别研究

技术创新是经济增长的主要源泉,也是企业提升绩效、提高核心竞争力的重要途径。颠覆性创新为产品和服务带来了全新的功能属性、市场价值、竞争地位,准确识别出技术领域的颠覆性创新和可能发生范式转换的机会,对企业实现转型升级至为关键,对创新领域的研究也具有重大意义。考虑技术发展的动态性特点,加入时间序列并结合技术生命周期理论对OLED技术划分技术阶段,利用动态专利引用率构建颠覆性强度——专利前3年引用率,直观地揭示出技术发展中的颠覆性创新,其实验结果与技术生命周期的分析结果一致,为颠覆性技术创新的早期识别和预测提供思路。     

基于专利挖掘和Gompertz模型的颠覆性技术识别方法研究

颠覆性技术已经成为推动新一轮技术变革的重要抓手,颠覆性技术的精准识别对于把握技术变革机遇、布局技术创新战略具有重要意义。现有研究多集中于围绕技术或市场的单一维度特征进行颠覆性技术识别,而对于综合“技术-市场”维度的系统性识别方法仍处于探索阶段。为此,本文从颠覆性技术特征出发,构建基于专利挖掘和Gompertz模型的系统性识别方法,并进行实证研究和稳健性检验。研究发现：(1)颠覆性技术具有“技术-市场”双重维度特征,具体可围绕前沿性、独特性、影响力和扩散性四个基本特征进行颠覆性技术“漏斗式”逐层识别;(2)综合专利挖掘和Gompertz模型构建系统性的颠覆性技术识别方法,可实现对颠覆性技术的系统识别;(3)动力锂电池技术的实证研究表明,本文构建的颠覆性技术识别方法可提升识别过程的效率和识别结果的准确性,有效克服主观判断的局限性。该方法突破了已有识别方法中特征信息获取不全面、识别结果准确性较低的局限性,可以为颠覆性技术的早期识别提供更加科学的方法支持。     

基于突变- 融合视角的颠覆性技术主题演化研究

颠覆性技术已成为推动新一轮技术变革浪潮的强力引擎,识别和追踪颠覆性技术演化发展的特征和趋势,对国家和企业识别颠覆性技术优先领域、合理配置科技资源具有重要的理论和现实意义。为此,本文以颠覆性技术为研究对象,从颠覆性技术的四个特征入手,在运用Leiden社区发现算法识别技术主题的基础上,引入主题-时序分析和专利引文网络分析,提出了基于突变-融合视角的颠覆性技术主题演化分析模型。最后,为证实该模型的可行性和有效性,本文选取增材制造技术领域开展实证研究,分析结果对该领域技术演化路径识别与预测提供了依据。本文模型相比于前人研究,充分结合了颠覆性技术的特征,得到的技术主题演化分析结论指导性更强,有助于更准确地把握颠覆性技术主题演化路径及未来发展方向。     

基于专利和Bass模型的颠覆性技术识别方法研究

文章对现有颠覆性技术及其识别方法的研究进行了梳理,构建了一种采用专利引用信息和Bass模型对颠覆性技术进行识别和判断的新方法,并利用1976-2016年间的445条美国专利数据对太阳能光伏发电技术进行了实证分析,结果验证了薄膜电池发电是一项颠覆性技术,其技术扩散呈现典型的S型轨迹,并将在未来40年进入技术快速扩散期。本方法能够在早期对颠覆性技术进行识别,为研究人员和管理者提供决策依据和参考。     

基于专利主题演化的颠覆性技术识别研究——以类脑智能领域为例

【目的/意义】颠覆性技术具有隐蔽性和突变性，而技术主题在演化过程中会释放颠覆性趋势产生的早期信号，本文提出一种基于专利主题演化的颠覆性技术识别方法。【方法/过程】首先，基于S曲线法判断技术生命周期；其次，综合运用文本挖掘和社会网络分析方法识别技术主题的演化事件；最后，定义新主题出现、原主题趋热和多主题融合三类突变情况，用于识别具有颠覆性潜力的技术主题。【结果/结论】通过类脑智能领域专利实证，发现六个新出现主题、四个趋热型主题和六个融合型主题，通过专家判读，证明了所提方法的有效性，同时筛选出五项主题作为最终预测结果。【创新/局限】本文基于动态社区发现算法对技术主题的演化特征进行分析，进而基于主题突变性筛选颠覆性技术，但数据来源较为单一，将在未来研究中加以扩充。     

基于专利计量的颠覆性技术识别方法研究

颠覆性技术作为技术创新的重要组成部分,已成为推动新一轮技术变革浪潮的强力引擎。如何在激烈的市场竞争中,更早地发现和识别颠覆性技术,对企业和国家把握技术发展机遇具有重要意义。为此,本文在总结颠覆性技术特征的基础上,基于专利视角,从技术融合性、新颖性、扩张性和影响力四个维度,运用熵权法和模糊一致性矩阵方法,构建了一套系统的颠覆性技术识别模型。此外,为证实该模型的可行性和有效性,本文选取5个技术领域开展实证研究,分别从同领域传统技术与颠覆性技术对比、不同领域颠覆性技术对比、以及颠覆性技术在不同时间段的对比三个维度开展分析,一方面验证了本文模型的可行性,同时探究了各技术颠覆性潜力指数的有效性和适用性。     

基于投入产出法的新能源核心技术和前沿技术研究

不同于以往运用CITESPACE软件主要依据被引频次、中介性、突现性等指标识别互联网+、智能制造等前沿技术领域和核心技术领域,从投入产出分析的视角,以专利为研究对象,即引用其他专利是投入或消耗,而发表的专利是产出,运用投入产出方法分析新能源的前沿技术领域和核心技术领域,最后通过敏感性分析得到新能源各个领域对整体新能源领域的影响程度。文章的专利数据来源于德温特专利数据库(Derwent Innovation Index,DII),利用Python编程语言提取出专利的PN字段和CP字段信息,并在SQL数据库进行匹配,从而得到一种能源领域引用另外一种能源领域的专利数量。在此基础上构建专利引用矩阵,通过技术感应力系数的测算得出海洋能是新能源开发和研究的前沿技术领域,影响力系数的测算得出太阳能技术领域属于新能源技术领域的核心技术领域且太阳能技术领域专利数量变化对整个新能源领域专利变化影响程度最大。     

基于核心集筛选与聚类的潜在专利技术组合识别方法研究

[目的/意义]精准识别潜在专利技术组合,将相互关联的技术组成保护范围更大的专利网,对于打破单项专利的局限性、构建更为缜密的技术壁垒具有重要意义。[方法/过程]首先在对关键词与核心IPC进行语义抽取的基础上,筛选出核心专利集合,然后计算基于专利相似性与互补性的专利组合强度,最后利用MCL聚类算法直观、精准地识别潜在专利组合,并以艾滋病疫苗领域专利对方法进行了验证。[结果/结论]该方法以核心专利集合为数据源有效降低了组合识别中的噪音,基于多维度的专利组合强度计算克服了以往组合识别指标的片面性,利用MCL聚类算法无需人为规定簇群数量,保证识别质量。     

基于专利IPC分类与文本信息的前沿技术演进分析——以人工智能领域为例

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。     

基于商标和专利数据的潜在研发商业化机会识别

[目的/意义]研发商业化机会(R&BD)是指通过整合市场和创新来开发技术以创造有价值技术的过程,基于商标和专利的不同映射情景识别不同的R&BD机会并制定不同的策略,不仅使商标这一重要的知识产权战略得以充分应用,而且可以为不同情景下的R&BD机会制定具有针对性的策略。[方法/过程]为了降低技术商业化的失败率,提出一个以商标和专利数据为依据,利用文本挖掘技术识别商标和专利空白,使用文本相似度算法和逆映射寻找商标和专利的对应关系,结合情景分析法分情景识别潜在R&BD机会的研究框架。以远程医疗领域商标和专利作为分析对象,预测该领域的潜在R&BD机会。[结果/结论]实证结果表明:所选技术领域共发现29个潜在的商标空白点,通过商标和专利的逆映射确定了11个商标空白点与现有专利对应,同时确定了24个具有商业化潜力的现有专利技术,通过LDA主题模型以及人工分析进行主题概括,可以发现该情景下远程医疗领域潜在的R&BD机会主要集中在4个方面;确定了7个商标空白点与3个专利空白点对应,该情景下归纳出3个潜在R&BD机会;确定了11个商标空白点与现有专利和专利空白点均无对应,该情景在现阶段无数据支撑,无法做具体研究。     

基于动态专利有向网络的核心技术集群演化分析

[目的/意义]技术集群因对属性相同的技术集聚进行研究,能够识别新技术,发现技术发展规律,提前感知市场技术变化,引起学者和企业管理者越来越高的关注。[方法/过程]以文本挖掘和复杂网络技术方法对专利文本数据进行分析,进而构建动态专利有向网络,并从网络中基于Python程序提取巨片,通过巨片拓扑性质分析核心技术集群的演化历程。[结果/结论]以美国电商数据处理技术为例的实证研究表明:通过构建动态有向网络,并从网络中提取巨片分析技术演化,能够有效的识别出美国电商数据处理技术中"数据设备技术、数据信息技术、数据系统技术、数据应用技术和数据融合技术"5个核心技术集群,并进一步发现核心技术集群之间很好的更新替换机制。实证研究证明了基于动态专利有向网络的核心技术集群演化分析方法的有效性。     

基于引文网络的颠覆性技术发展路径研究

技术的发展路径研究可以在一定程度上追溯、探明和发现技术的发展方向,为技术预测提供支持,颠覆性技术作为当前国家战略的关注热点,从发展路径角度分析其特征,探寻其规律,为最终服务颠覆性技术发展具有重要意义。文章采用三方组结构模型的引文网络分析方法,结合三方组与网络遍历权值的关系,构建了基于网络论文重要性的技术颠覆性程度测度模型,实证研究了3D打印技术的三方组结构特征、网络特征及发展路径特征。研究表明,所构建的颠覆性技术发展路径测度方法能够动态测度较稳定的3D打印颠覆性程度,3D打印技术的颠覆性程度统计峰值出现在2003年,在2003年前稳步提升,2003年后保持稳定;通过三方组分析、网络分析和路径分析表明,在3D打印整体技术的一次颠覆过程中,伴随着其内部子技术的多次颠覆;在内部子技术方面,通过主路径分析发现3D打印技术的“选择性激光烧结”子技术经历了材料应用层面的多次颠覆。     

新兴技术创新网络“液态化”机理及实证分析

    创新系统“混沌”边缘具有较强的创新潜力,易于新兴技术创新网络的形成与发展。结合生命周期理论,分析了新兴技术形成过程及其与原有技术发展轨迹的关系,深入研究了“液态化”创新网络的形成机理。通过搜集自动驾驶汽车领域专利数据开展了实证分析,运用专利引用分析与社会网络分析相结合的方法,绘制IPC共现网络和专利权人引文网络,通过计算网络各项指标,验证了新兴技术创新网络“液态化”网络的技术特征与知识流动特征。实证结果表明：自动驾驶汽车领域的技术构成具有高异质性、技术领域间存在广泛融合性;知识流动网络存在小世界效应,呈现易流动、流向广、效率高,网络边界模糊,核心创新主体众多且多样化的特点。