基于专利SAO结构和多指标评价的新兴技术识别研究——以手机芯片领域为例

[研究目的]对新兴技术进行识别,有助于跟踪行业的最新发展动态,为企业提供最新的情报。[研究方法]通过分析以往相关文献,针对目前新兴技术识别研究中存在的不足,构建了基于专利SAO结构和多指标评价的新兴技术识别模型。首先,将基于语言层级的SAO结构和基于关键词语义的TF-IDF算法相结合,划分出各项子技术领域;其次,根据新兴技术特征建立多指标评价体系,结合专利数量年度变化,判别出新兴技术;最后,根据术语的语法规则,利用语言过滤器抽取出特定专利文献中的技术术语,识别新兴技术主题。[研究结论]将新兴技术识别模型应用于手机芯片行业,成功识别出了5G基带芯片和新型存储芯片两项新兴技术,与业界动态基本一致,从而验证了该模型的可行性。     

基于引证的专利丛林识别——以高铁制动技术为例

专利丛林是企业在创新活动中必须关注的技术陷阱之一。专利越分散、专利权的交叉和重叠现象越严重,专利丛林越多。对专利丛林进行识别和分析可以有助于相关企业预测及规避本技术领域潜在的专利风险,在一定程度上减少技术创新中的障碍。本文拟以高铁制动技术为例,以小见大,对高铁技术领域的专利丛林问题展开研究。利用专利引证三元组计算法对高铁制动技术领域的专利丛林进行测量和识别。随后,基于有效专利时间序列的系统聚类分析,分析高铁制动技术领域对专利丛林演变进程。实证分析结果显示,高铁技术领域存在专利丛林问题,在经历了专利丛林的萌芽期、成长期及成熟期后,现阶段正处于专利丛林的衰退期。     

基于专利相似度的突破性技术发明识别研究——以纳米技术为例

随着我国发明专利申请数量的迅猛增加,如何通过事前和事后指标测度并识别技术和经济价值高的突破性技术发明就成为学术界面临的焦点问题。针对我国专利普遍缺乏引文信息的现状,本文利用专利的国际专利分类（IPC）信息构建两两专利相似度指标,并引入时间维度对过去、当前以及未来三个时间段的专利相似度比较,测度专利的新颖性、独特性和影响力,从而构建突破性技术发明的综合识别方案。然后,以纳米技术为例,利用美国专利商标局（USPTO）在1975-2015年的授权发明专利数据进行实证检验。结果表明：（1）基于专利IPC四位和六位分类的相似度指标分别可以识别出6.23%和5.06%的纳米技术专利为突破性技术发明;（2）基于专利相似度识别的突破性技术发明与基于专利被引数识别的突破性技术发明具有显著的正相关关系,但是,两类识别方法得到的结果中仅有不足总样本的0.5%是相同的,表明以往单纯依赖专利被引数据识别突破性技术发明可能存在一定偏差;（3）对突破性技术发明来源特征的实证检验表明,基于专利相似度和基于专利被引数的突破性技术发明的发明人和组织来源特征基本一致,而发明层面的知识来源特征呈现不一致的结果,进一步反映出两类识别方案的差异性。本文基于专利相似度构建的突破性技术发明识别方案既为企业在实践中挖掘和利用高价值的发明专利提供参考,也对未来突破性技术发明相关研究达成一致结论具有重要意义。     

新兴技术识别与演化路径分析方法研究——以集成电路领域为例

【目的/意义】通过综合使用论文和专利数据源,开展新兴技术的识别与演化路径方法研究,期望以此提高学科领域新兴技术探测研究的准确性和科学性。【方法/过程】首先,针对集成电路这一特定领域使用Word2Vec语义相似度与字符串相似度相结合的方法构建词袋,并利用LDA主题模型发现并识别集成电路领域隐含的技术主题,构建新颖度、强度和热度等多维指标对新兴技术进行对比和甄别。其次,划分时间窗,采用余弦相似度算法计算相邻时间窗内主题间的相似性,以可视化路径的形式将筛选结果进行呈现,以此判断主题演化关系类型。【结果/结论】研究发现,集成电路领域呈现学界与业界研究成果相互促进的良好态势,结合论文与专利数据的新兴技术识别方法,可以有效且清晰的发现集成电路研究领域的热点型、增长型、成熟型和潜在型技术主题,并通过新兴技术演化路径的构建,揭示了领域科学与技术间知识的交互与转移。【创新/局限】本研究创新性采用Word2Vec语义相似度与字符串相似度相结合的方法构建词袋,提高了词袋构建质量,为后续基于LDA主题模型识别隐含的技术主题奠定了基础,但在数据源的多样性、时滞性问题,以及模型阈值设置的客观性上还存在局限性,需要...     

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。     

基于专利引文网络的技术轨道识别研究——以太阳能光伏电池板领域为例

 利用专利及其引文网络进行技术轨道识别研究。阐述技术轨道识别的原理,形成技术轨道识别的算法,从理论上提供技术轨道识别及其可视化的可行性。结合太阳能光伏电池板数据,识别并绘制出技术轨道图谱,对主要节点进行重点阐述,探寻技术沿革的历史脉络和未来趋势,对我国相关领域的发展战略提供决策参考。     

新兴技术视域下潜在竞争对手识别研究——以智能驾驶领域为例

【目的/意义】诸多知名企业由于没有意识到新兴技术的发展趋势,忽略了未来可能对自身造成威胁的潜在 竞争对手,最终陷入破产境地。目前缺乏从新兴技术视角开展的潜在竞争对手识别研究。【方法/过程】在文献调研 的基础上,对潜在竞争对手识别的内涵进行分析,并构建新兴技术视域下潜在竞争对手识别流程。识别流程涵盖 预处理专利数据、新兴技术识别和潜在竞争对手识别三个步骤,涉及LDA主题模型构建、新兴技术指标体系建立和 技术知识存量计算等关键问题。【结果/结论】以智能驾驶领域为例,证明了基于新兴技术开展潜在竞争对手识别具 有一定的可行性,期望本方法能够为领先企业识别潜在竞争对手提供决策支持。【创新/局限】创新性地将新兴技术 识别与潜在竞争对手识别相结合,丰富潜在竞争对手识别理论与方法。     

基于专利和科技论文的技术机会识别研究——以金属3D打印技术为例

主要基于Web of Science科技论文和Derwent专利文献,利用SATI、SPSS等分析工具,提取文本关键词并构建相异共现矩阵,采用多维聚类方法识别研究热点主题。在继承和发展Naoki Shibata技术机会理论的基础上,通过对比科技论文和专利文献研究热点主题的差异来识别金属3D打印的技术机会。研究得出,科技论文和专利文献分别有4个研究热点主题,识别了两大类共4个技术机会。首次基于专利和科技论文研究金属3D打印的技术机会,开拓了金属3D打印的研究视野,对金属3D打印行业的企业战略决策具有指导作用。     

产业链视角下专利新兴技术主题识别

[研究目的]专利是技术信息的载体,以专利数据为研究对象,在产业链视角下进行技术主题提取及识别,从专利数据中识别新兴技术可以有助于把握新兴技术的发展动态。[研究方法]首先,根据产业链的概念和专利IPC分类号构建出产业链各个层级对应的专利集;然后,结合专利文本的特点提出EW-LDA主题模型,从词汇权重和语境两个角度对LDA主题模型进行改进,使用EW-LDA模型提取出产业链的各个层级中得技术主题;最后,根据专利文本及新兴技术的特点,从新颖度、热点度、关注度和增长率四个方面入手构建新兴技术主题识别指标,将技术主题分为新兴、热点、潜在、衰退和噪音五类。并在人工智能领域的专利数据上进行实验。[研究结论]结果表明,提出的EW-LDA主题模型具有更好的主题建模效果,产业链视角下的新兴技术主题识别方法可以有效的识别出新兴技术。     

基于专利的技术发展趋势实证研究——以纤维混凝土为例

利用专利计量方法对1976年——2007年在美国专利商标局申请的515件纤维混凝土专利进行统计分析,并从技术生命周期、重点领域分布等两个方面深入研究纤维混凝土的技术发展趋势,为该领域内相关企业制定战略决策提供参考依据。     

基于专利分析的技术发展趋势预测研究——以液晶材料技术为例

随着社会经济飞速增长,技术发展日新月异,致使技术创新模式发生重大变革。之前对技术发展趋势分析多数局限于定性和定量的研究。因此,本文创新性的引入SAO结构分析方法,利用相关软件挖掘出专利的SAO结构,并据此设计算法计算专利之间相似度,结合专利地图分析相关技术的发展方向及趋势,形成基于专利数据的技术发展趋势研究框架。最后以液晶材料技术为例,进行了实证研究,技术重点已经由基础技术的研发转向更高效、成本低的大规模的材料研发。这些研发背景为企业制定发展战略和了解技术进步提供理论基础。     

新兴技术商业化过程中专利演变与市场变化的关系研究——以平板电脑技术为例

以技术采用生命周期为理论，利用市场统计数据研究平板电脑技术经历的创新者市场、有远见者市场、早期大众市场3个阶段，发现了各阶段转换时间点和关键事件；运用专利分析方法及德温特数据库，探索了平板电脑技术的专利发展及演变历程，并对应3个不同阶段的市场特征进行了关联分析，总结新兴技术商业化过程中专利演变与市场变化的关系，以期为企业新兴技术选择和商业化实践提供参考借鉴。     

新兴技术的市场潜力研究:基于专利组合分析

研究新兴技术的市场潜力,有助于把握新兴前沿技术的竞争趋势、促进科技成果的转化。基于专利组合分析方法,利用能"洞察技术进展与竞争趋势"的专业知识产权分析平台Relecura,选择技术颠覆潜力和技术成熟度两项综合指标,以医疗领域新兴技术新抗体为实证,对其技术领域、技术子领域、国际专利分类代码和美国专利分类代码等进行了实证分析。研究中采用的综合考虑了多种因素的指标和方法,具有更强大的技术市场潜力分析功能。     

基于专利发展路径的颠覆性技术识别：以智能语音领域为例

研究提出运用客观数据和系统的方法来识别颠覆性技术并提高识别精准度的方法。基于颠覆性技术理论,重新修正颠覆性技术特征,从创新性、扩散性和转轨性三方面构建一种采用搜索路径统计数（SPC）算法、专利吸收率和专利扩散率测度的新方法对颠覆性技术进行识别和判断;并利用1970—2020年间1 985件专利的数据对智能语音领域进行实证分析,分析识别出强化学习和神经网络技术是该领域的颠覆性技术,而端到端的神经网络算法是该领域未来发展的方向。