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專利網(wǎng)絡(luò)視角下的潛在顛覆性技術(shù)識(shí)別*
——以自動(dòng)駕駛領(lǐng)域?yàn)槔?/h1>
2022-12-26 03:16紀(jì)亞琨彭文波
情報(bào)雜志 2022年12期
關(guān)鍵詞:萌芽期專利自動(dòng)

紀(jì)亞琨 余 翔 張 奔,2 彭文波

(1.華中科技大學(xué)管理學(xué)院 武漢 430074; 2.華中科技大學(xué)法學(xué)院 武漢 430074)

0 引 言

顛覆性技術(shù)能夠提升產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力,并對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響,因此對(duì)顛覆性技術(shù)進(jìn)行識(shí)別具有重大意義。調(diào)研發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有方法包括基于專家意見(jiàn)的主觀方法和基于文獻(xiàn)計(jì)量的定量方法兩大類。其中,主觀方法需要多領(lǐng)域?qū)<覅f(xié)作,耗時(shí)長(zhǎng)且難以排除主觀因素引起的偏差[1]。近年來(lái),以文獻(xiàn)計(jì)量方法對(duì)顛覆性技術(shù)特征進(jìn)行量化成為新趨勢(shì)。其中最常見(jiàn)的是以領(lǐng)域內(nèi)專利被引次數(shù)作為標(biāo)準(zhǔn),直接將高被引專利視為顛覆性技術(shù)[2, 3]。在此基礎(chǔ)上,Wu等[4]采用多代次引文表征知識(shí)擴(kuò)散,通過(guò)觀察“引文間斷”篩選具有顛覆性特征的發(fā)明。劉云等[5]基于學(xué)術(shù)論文三方組引用結(jié)構(gòu)繪制新興領(lǐng)域顛覆性發(fā)展路線圖。李乾瑞等[6]提出基于專利引文的技術(shù)主題-時(shí)序分析模型,定義主題突現(xiàn)性和融合性等指標(biāo)用以識(shí)別和預(yù)測(cè)3D打印領(lǐng)域的顛覆性技術(shù)主題??梢钥吹剑捎趯@麛?shù)據(jù)的規(guī)范化和商業(yè)化價(jià)值,現(xiàn)有關(guān)于顛覆性技術(shù)識(shí)別的量化研究大多圍繞專利展開(kāi),且專利引用關(guān)系和結(jié)構(gòu)是研究關(guān)注的重點(diǎn)。然而,受到專利申請(qǐng)人引證動(dòng)機(jī)等影響,單靠專利引證信息進(jìn)行分析可能導(dǎo)致結(jié)果失真[7]。而大量未包含專利引證信息的專利亦因此被忽視。鑒于此,本文采用專利數(shù)據(jù)并提出基于領(lǐng)域知識(shí)網(wǎng)絡(luò)視角綜合使用國(guó)際專利分類號(hào)(IPC)和專利文本識(shí)別潛在顛覆性技術(shù)的方案,彌補(bǔ)現(xiàn)有方法的不足。

為達(dá)到此目的,本文基于技術(shù)融合理論,以專利IPC分類號(hào)構(gòu)建領(lǐng)域-發(fā)明-主題多層分析結(jié)構(gòu)。在領(lǐng)域?qū)用妫ㄟ^(guò)構(gòu)建IPC共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò),觀測(cè)技術(shù)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中位置的變化,找到對(duì)領(lǐng)域已有知識(shí)結(jié)構(gòu)具有“入侵”和“擴(kuò)散”傾向的IPC節(jié)點(diǎn);并映射到發(fā)明層找到包含上述節(jié)點(diǎn)的一系列專利,進(jìn)一步于主題層進(jìn)行主題聚類,最終獲得潛在顛覆性技術(shù)的識(shí)別結(jié)果。為說(shuō)明該方法的可行性,自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域被作為案例進(jìn)行分析。

1 顛覆性技術(shù)的定義和特征

根據(jù)哈佛商學(xué)院教授、顛覆式創(chuàng)新理論奠基人Christensen的表述,顛覆性技術(shù)的出現(xiàn)將改變?cè)屑夹g(shù)發(fā)展軌跡,并對(duì)商業(yè)模式和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)帶來(lái)重大影響[8]。

從宏觀領(lǐng)域?qū)用鎭?lái)看,顛覆性技術(shù)演化過(guò)程由知識(shí)融合性驅(qū)動(dòng)[6]。在新興領(lǐng)域發(fā)展初期,知識(shí)庫(kù)具有非結(jié)構(gòu)化和小體量特征,大量探索性實(shí)驗(yàn)引發(fā)外來(lái)新知識(shí)占據(jù)邊緣位置并與現(xiàn)有知識(shí)體系產(chǎn)生新型融合關(guān)系[9]。隨后一些邊緣知識(shí)依靠持續(xù)融合發(fā)生擴(kuò)散,位置向中心躍遷,領(lǐng)域知識(shí)結(jié)構(gòu)亦隨之改變[10]。黃魯成等[11]學(xué)者形象地將這一過(guò)程比喻為外來(lái)物種入侵。

對(duì)應(yīng)于微觀技術(shù)層,顛覆性技術(shù)是上述躍遷知識(shí)節(jié)點(diǎn)的實(shí)際載體。在早期,由于包含此類知識(shí)節(jié)點(diǎn)而吸收了更多新知識(shí)導(dǎo)致顛覆性技術(shù)在知識(shí)結(jié)構(gòu)上具有激進(jìn)新穎性特征,亦即與領(lǐng)域內(nèi)其它技術(shù)相比具有低相似性和高差異性[12]。隨時(shí)間發(fā)展,顛覆性技術(shù)開(kāi)始被更多創(chuàng)新者認(rèn)可,產(chǎn)生連鎖效應(yīng)引發(fā)后續(xù)一系列持續(xù)性創(chuàng)新,技術(shù)影響力不斷凸顯直至完成顛覆過(guò)程[13]。

綜上所述,顛覆性技術(shù)的形成過(guò)程是具有新穎性、低影響力的一類技術(shù)創(chuàng)新影響力逐漸擴(kuò)大的過(guò)程;在宏觀上該過(guò)程由技術(shù)融合驅(qū)動(dòng)。

2 基于專利網(wǎng)絡(luò)的潛在顛覆性技術(shù)識(shí)別模型

具體識(shí)別模型如圖1所示。首先利用領(lǐng)域?qū)@麛?shù)據(jù)構(gòu)建萌芽期專利IPC共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò),觀察領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)結(jié)構(gòu)和融合關(guān)系。專利IPC分類號(hào)能夠結(jié)構(gòu)化表征專利所包含的知識(shí)要素和技術(shù)融合,并具有結(jié)構(gòu)化和國(guó)際通用性。適用于對(duì)跨國(guó)大規(guī)模專利數(shù)據(jù)的初步分析。為兼顧分析結(jié)果精度,本文將IPC保留至大組水平。本文重點(diǎn)關(guān)注發(fā)展早期位于知識(shí)體系邊緣位置的知識(shí)節(jié)點(diǎn)(圖1中六邊形),在技術(shù)層則對(duì)應(yīng)著包含此類IPC節(jié)點(diǎn)的新穎性專利(圖1中星形)。然后,在領(lǐng)域?qū)幼粉櫵x節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)位置隨時(shí)間的變化,通過(guò)多項(xiàng)指標(biāo)計(jì)算其在以后成長(zhǎng)期各階段網(wǎng)絡(luò)中的位置變化,確定隨領(lǐng)域發(fā)展發(fā)生擴(kuò)散和地位躍遷的IPC節(jié)點(diǎn)。相應(yīng)地映射到發(fā)明層,保留對(duì)應(yīng)專利即獲得潛在顛覆性技術(shù)。之所以稱之為潛在顛覆性技術(shù),是考慮到眾多新興領(lǐng)域處于快速發(fā)展期,主導(dǎo)技術(shù)選擇尚未完全確定,影響力變化需長(zhǎng)時(shí)間持續(xù)觀察[13]。

圖1 潛在顛覆性技術(shù)識(shí)別模型

結(jié)合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中心性理論和參考前人成果,在該過(guò)程中4個(gè)指標(biāo)被用于衡量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的進(jìn)入與擴(kuò)張過(guò)程。節(jié)點(diǎn)擴(kuò)散特征使用度中心度(Degree Centrality)和中介中心度(Betweenness Centrality)兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行衡量[15]。度中心度高的節(jié)點(diǎn)處于網(wǎng)絡(luò)中心位置,與眾多節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生交流融合,算法見(jiàn)式(1)。其中xij表示節(jié)點(diǎn)i和j之間的連接關(guān)系,當(dāng)且僅當(dāng)兩點(diǎn)具有連接關(guān)系時(shí)xij=1,否則為0;n為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)總數(shù)。中介中心度則代表節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)全局的控制力,因充當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的必經(jīng)之路而地位突出,權(quán)力擴(kuò)散性特征顯著,其算法見(jiàn)式(2),gjk(i)為連接j和k且經(jīng)過(guò)i的最短路徑數(shù),gik表示所有最短路徑數(shù),n為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)總數(shù)。

(1)

(2)

萌芽期新穎的低影響力節(jié)點(diǎn)根據(jù)是否與重要節(jié)點(diǎn)聯(lián)系分為兩種類型。如表1所示,類型1節(jié)點(diǎn)在進(jìn)入知識(shí)網(wǎng)絡(luò)后與重要節(jié)點(diǎn)連接而更靠近中心位置。其具有高接近中心度值,且具有低度中心度和中介中心度;接近中心度算法見(jiàn)公式(3),dis(i,j)表示點(diǎn)i與j的網(wǎng)絡(luò)距離,n為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)總數(shù)。類型2中節(jié)點(diǎn)在引入知識(shí)網(wǎng)絡(luò)時(shí)未與現(xiàn)有知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點(diǎn)發(fā)生連接而處于更加偏遠(yuǎn)的網(wǎng)絡(luò)位置。其在中心性特征上表現(xiàn)為具有較大的偏心度值,同時(shí)度中心度和中介中心度值較低。偏心度計(jì)算見(jiàn)公式(4),dis(i,j)定義同式(3),N為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)集合。

(3)

CE(i)=max{dis(i,j),?j∈N}

(4)

表1 萌芽期新穎性低影響力節(jié)點(diǎn)類型及特征

隨后,在獲得目標(biāo)專利后,為對(duì)潛在顛覆性技術(shù)所包含的研發(fā)方向進(jìn)行深度剖析和解讀,在主題層提取潛在顛覆性技術(shù)專利摘要文本進(jìn)行LDA(Latent Dirichlet Allocation)主題模型分析。該分析過(guò)程注重結(jié)合政策文件等外部信息,在使用專利IPC分類號(hào)的基礎(chǔ)上提供更細(xì)粒度結(jié)果,同時(shí)初步證實(shí)識(shí)別結(jié)果合理性。最后,通過(guò)與現(xiàn)有前向引文識(shí)別方法進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,進(jìn)一步證明了結(jié)果的可靠性。

3 實(shí)證研究:自動(dòng)駕駛領(lǐng)域潛在顛覆性技術(shù)識(shí)別

3.1 樣本與數(shù)據(jù)

自動(dòng)駕駛領(lǐng)域是當(dāng)前發(fā)展迅速的新興領(lǐng)域之一,其知識(shí)體系由計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、機(jī)械、材料等眾多學(xué)科組成,導(dǎo)致領(lǐng)域內(nèi)專利涉及IPC分類號(hào)極為廣泛,可較好反映多學(xué)科融合和知識(shí)結(jié)構(gòu)演化。此外,相應(yīng)分析結(jié)果也將為我國(guó)企業(yè)制定研發(fā)計(jì)劃和選擇投資方向提供一定參考。本文選取德溫特全球?qū)@麛?shù)據(jù)庫(kù)檢索專利申請(qǐng)記錄,數(shù)據(jù)涵蓋美國(guó)、歐洲、中國(guó)等主要?jiǎng)?chuàng)新國(guó)家和地區(qū)的創(chuàng)新活動(dòng)。專利檢索式參照世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織所發(fā)布的工作論文,具有一定權(quán)威性[16]。為精確劃分技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展階段,同時(shí)慮及專利數(shù)據(jù)公開(kāi)的滯后性,檢索時(shí)間區(qū)間選定為1970—2018年,經(jīng)同族合并后最終共獲得有關(guān)專利17 235件。

辯證的看,伊博人民以“變”看待世界的態(tài)度給殖民者入侵提供了契機(jī),造成了自己部落的分崩離析,但這種“變”也為伊博部落帶來(lái)了新的機(jī)會(huì),剔除了無(wú)人性的陋習(xí),接觸到外界的新知識(shí),使得伊博人也在不斷進(jìn)步之中。正如莊子所說(shuō),“盛衰之殺,變化之流也”[8]474,盛與衰永遠(yuǎn)在不斷交替變化之中,這乃是世界之本質(zhì)。當(dāng)時(shí)的伊博部落位于衰,歐洲處于盛的位置,但是二十一世紀(jì)的伊博人卻在非洲人的知識(shí)分子中占比最多。這與伊博族的人生觀和世界觀不無(wú)關(guān)系。

3.2 技術(shù)生命周期劃分

根據(jù)檢索結(jié)果,本文采用S曲線模型擬合和推算本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)生命周期,此過(guò)程應(yīng)用Loglet Lab 4.0計(jì)算軟件進(jìn)行。本文將專利數(shù)據(jù)的累計(jì)年申請(qǐng)數(shù)輸入軟件,經(jīng)技術(shù)生命周期擬合最常用的Logistic曲線擬合,得到自動(dòng)駕駛技術(shù)生命周期階段劃分結(jié)果。

如表2所示,由于技術(shù)發(fā)展水平限制,自動(dòng)駕駛領(lǐng)域經(jīng)歷漫長(zhǎng)萌芽,2003年前專利數(shù)量極少。之后隨著計(jì)算機(jī)和人工智能相繼迎來(lái)發(fā)展,大量探索性實(shí)驗(yàn)展開(kāi),導(dǎo)致專利申請(qǐng)數(shù)開(kāi)始穩(wěn)步上升。此外,根據(jù)技術(shù)生命周期理論,萌芽期具有最顯著的激進(jìn)和間斷性特征,這成為驅(qū)動(dòng)技術(shù)領(lǐng)域走出萌芽期的內(nèi)在動(dòng)力。進(jìn)入成長(zhǎng)期后此特征將逐年衰減,反之持續(xù)性創(chuàng)新激增直至領(lǐng)域發(fā)展成熟。綜上,本文進(jìn)一步選取2003—2018年的專利數(shù)據(jù)并劃分為4個(gè)階段,以本文思路,通過(guò)觀察萌芽期(2003—2007年,2008—2012年)邊緣技術(shù)節(jié)點(diǎn)在成長(zhǎng)期兩階段的位置變化,并識(shí)別具有顛覆性潛力的發(fā)明。

表2 自動(dòng)駕駛技術(shù)生命周期各階段劃分(單位:年)

3.3 基于專利網(wǎng)絡(luò)的潛在顛覆性技術(shù)識(shí)別結(jié)果

在技術(shù)領(lǐng)域?qū)用?,分別構(gòu)建萌芽期兩階段IPC共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò),計(jì)算IPC節(jié)點(diǎn)的度數(shù)中心度、中介中心度、接近中心度和偏心度指標(biāo)以確定各節(jié)點(diǎn)在該時(shí)期知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中的位置。以階段1為例,將計(jì)算結(jié)果展示于表3中??梢杂^察到,少數(shù)技術(shù)節(jié)點(diǎn)具有較高度中心度或中介中心度值,占據(jù)領(lǐng)域知識(shí)網(wǎng)絡(luò)核心位置,其中包括G05D-001(運(yùn)載工具的位置、航道、或高度的自動(dòng)控制),G06F-017(數(shù)字計(jì)算和數(shù)據(jù)處理設(shè)備)等,而探索性實(shí)驗(yàn)引發(fā)網(wǎng)絡(luò)整體呈松散結(jié)構(gòu),大量代表新技術(shù)的IPC節(jié)點(diǎn)占據(jù)網(wǎng)絡(luò)外圍位置。階段2領(lǐng)域知識(shí)網(wǎng)絡(luò)與階段1具有相似結(jié)構(gòu)特征,受篇幅所限有關(guān)計(jì)算結(jié)果不再贅述。

表3 各IPC網(wǎng)絡(luò)位置指標(biāo)計(jì)算結(jié)果(階段1,部分)

經(jīng)過(guò)不斷嘗試,最終確定以上述兩階段網(wǎng)絡(luò)中系列中心度指標(biāo)的均值作為參考,確定萌芽期具有新穎性低影響力的邊緣節(jié)點(diǎn)。共得到符合表1所描述的兩類型技術(shù)節(jié)點(diǎn)919個(gè)。進(jìn)一步地,分別計(jì)算上述節(jié)點(diǎn)在階段3(2013—2015年)和階段4(2016—2018年)網(wǎng)絡(luò)中的中心度和中介中心度值是否至少有一項(xiàng)大于當(dāng)期均值,由此觀察原節(jié)點(diǎn)的影響力擴(kuò)張傾向。最終發(fā)現(xiàn)198個(gè)節(jié)點(diǎn)在階段3和階段4至少發(fā)生過(guò)1次躍遷,即影響力指標(biāo)至少一項(xiàng)超過(guò)均值。與其它節(jié)點(diǎn)相比,它們具有對(duì)領(lǐng)域知識(shí)結(jié)構(gòu)造成破壞的傾向。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),H04W-016(無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和資源劃分),H04W-076(無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)的連接管理)等等多個(gè)涉及無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)有關(guān)技術(shù)的IPC節(jié)點(diǎn)影響力擴(kuò)張性質(zhì)最為明顯;例如H04W-076在階段4的領(lǐng)域知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中度中心度為0.06,遠(yuǎn)大于當(dāng)期均值0.019,與80個(gè)其它IPC節(jié)點(diǎn)發(fā)生融合;而在階段1與該節(jié)點(diǎn)共現(xiàn)的IPC數(shù)目為8。這說(shuō)明無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域潛在的顛覆性作用。需要指出的是,所篩選IPC節(jié)點(diǎn)中有50個(gè)節(jié)點(diǎn)在階段3發(fā)生地位躍遷,但未在階段4繼續(xù)擴(kuò)大影響力??紤]到本領(lǐng)域處于成長(zhǎng)期以及顛覆性技術(shù)影響力可能呈波動(dòng)上升的事實(shí),應(yīng)長(zhǎng)期觀察,故仍納入分析范圍。另外,經(jīng)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),類型2節(jié)點(diǎn)發(fā)生躍遷的概率為32%,明顯高于類型1的18.3%。

最后將領(lǐng)域?qū)铀Y選節(jié)點(diǎn)映射于專利層,獲得相關(guān)專利779件。這些專利包含諸多具有潛在顛覆性的技術(shù)研發(fā)方向,因此有必要進(jìn)行進(jìn)一步解讀。

3.4 結(jié)果解讀與檢驗(yàn)

為挖掘顛覆性技術(shù)所包含的更多技術(shù)信息,并證明篩選結(jié)果的合理性,通過(guò)LDA主題模型對(duì)779件專利摘要文本進(jìn)行主題聚類,設(shè)定LDA模型參數(shù)為默認(rèn)值[17],并計(jì)算各個(gè)主題的困惑度值,觀察計(jì)算結(jié)果并結(jié)合實(shí)際分析情況最終選定主題數(shù)目為8個(gè)。

自動(dòng)駕駛領(lǐng)域潛在顛覆性技術(shù)所包含主題如表4所示。主題1包含object、sensor、target、driver、user、input等主題詞匯,是指駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè),多駕駛模式切換等人機(jī)交互技術(shù)。我國(guó)于2018年首次發(fā)布《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》,將人機(jī)交互列為“前瞻性”重點(diǎn)研發(fā)內(nèi)容。

表4 潛在顛覆性技術(shù)8大主題

主題2和主題8與園區(qū)自動(dòng)駕駛技術(shù)相關(guān)。其中主題2為應(yīng)用于廠區(qū)、物流的自動(dòng)駕駛及其衍生功能;而主題8則是廠區(qū)自動(dòng)引導(dǎo)車的路線規(guī)劃。專家表示,園區(qū)自動(dòng)駕駛技術(shù)將為公路級(jí)自動(dòng)駕駛提供必要技術(shù)積累,現(xiàn)已成為發(fā)展自動(dòng)駕駛的戰(zhàn)略任務(wù)[18]。

主題3表示融合V2X的定位感知技術(shù)。引入無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信實(shí)現(xiàn)車輛與交通環(huán)境、技術(shù)設(shè)施的通信,將大大提升車輛安全性。我國(guó)已將基于5G的V2X技術(shù)列為重點(diǎn)研發(fā)內(nèi)容。

主題4可概述為多車輛間的數(shù)據(jù)傳輸(V2V)。V2V技術(shù)是由V2X技術(shù)演化而來(lái)的重要分支技術(shù),可有效彌補(bǔ)單車智能缺陷。該技術(shù)已被麻省理工大學(xué)評(píng)選為有望影響人類未來(lái)的顛覆性技術(shù)[19]。

主題5、主題6與電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)相關(guān)。其中主題5表示電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)響應(yīng)和變速等。而主題6則是對(duì)電池、電機(jī)的智能化監(jiān)測(cè)、管理。汽車電動(dòng)化已對(duì)汽車工業(yè)帶來(lái)顛覆性影響,而自動(dòng)駕駛技術(shù)與新能源的融合也將成為新的重點(diǎn)。我國(guó)在《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2021—2035年)》中多處指出,要重點(diǎn)支持應(yīng)用于新能源汽車的智慧化、自動(dòng)化技術(shù)研發(fā)。

主題7為用于V2X的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)。V2X技術(shù)在打破視野限制的同時(shí)使數(shù)據(jù)量驟增,相關(guān)車用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)成為發(fā)展V2X的關(guān)鍵,專家預(yù)計(jì)其地位將持續(xù)凸顯[20]。

綜上,通過(guò)專利網(wǎng)絡(luò)視角所識(shí)別出的潛在顛覆性技術(shù)可被總結(jié)為8個(gè)研發(fā)方向,且識(shí)別結(jié)果與自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)相一致,具有一定合理性。

為了進(jìn)一步說(shuō)明本文方案的有效性,參考顛覆性技術(shù)識(shí)別的前向引文方法,考察所篩選專利是否在前向引文數(shù)量上顯著高于未入選專利。本文將萌芽期全部專利劃分為兩組,將依照本文方案入選潛在顛覆性技術(shù)的樣本定義為組0,其余為組1。考慮到專利引文數(shù)據(jù)所具有的“偏態(tài)特征”以及引文時(shí)滯,本文參考Grimaldi等[21]的思路定義引文指數(shù)如公式(5)所示,并采用曼-惠特尼檢驗(yàn)法進(jìn)行兩獨(dú)立樣本秩和檢驗(yàn)。

(5)

結(jié)果顯示Z=-2.783,P值=0.005<0.05,組0秩平均值1080,中位數(shù)0.8;組1秩平均值1000,中位數(shù)0.65。因此兩組在引文指數(shù)上具有顯著差異,且組0的CI值顯著大于組1。亦即組別0內(nèi)專利獲得更多前向引用,它們更具有顛覆性技術(shù)的特征。

4 結(jié) 論

針對(duì)現(xiàn)有顛覆性技術(shù)識(shí)別方法所存在的缺陷,本文提出一種基于專利網(wǎng)絡(luò)的方法,在領(lǐng)域?qū)硬捎肐PC分類號(hào)構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)網(wǎng)絡(luò),通過(guò)系列網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)動(dòng)態(tài)觀察新穎性知識(shí)節(jié)點(diǎn)的入侵和擴(kuò)散過(guò)程,對(duì)應(yīng)于專利層識(shí)別出潛在顛覆性技術(shù),并采取LDA模型對(duì)潛在顛覆性技術(shù)進(jìn)行深入分析和結(jié)果的初步檢驗(yàn)。最后進(jìn)一步采用曼-惠特尼檢驗(yàn)法,從另一視角進(jìn)行結(jié)果可靠性分析。

通過(guò)將本方案實(shí)施于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,識(shí)別出以無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)對(duì)本領(lǐng)域知識(shí)網(wǎng)絡(luò)影響力有擴(kuò)散趨勢(shì),具有顛覆性潛力;這些IPC節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)潛在顛覆性專利779件,具體到技術(shù)主題包含人機(jī)交互、V2V技術(shù)、電池智能化管理等8個(gè)研發(fā)方向,根據(jù)與多份權(quán)威文件和規(guī)劃的比較結(jié)果,發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)結(jié)果與本領(lǐng)域發(fā)展趨勢(shì)較為符合,具有一定有效性。曼-惠特尼檢驗(yàn)結(jié)果亦支持了該結(jié)論。

此外,本文的結(jié)果還帶來(lái)以下啟示:在新興領(lǐng)域發(fā)展萌芽期,外部知識(shí)的融入引發(fā)較強(qiáng)不確定性,大量新穎性技術(shù)無(wú)法越過(guò)“死亡之谷”,而少數(shù)顛覆性技術(shù)的形成需要較長(zhǎng)時(shí)間。應(yīng)關(guān)注早期知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中的新穎性低影響節(jié)點(diǎn),并持續(xù)觀測(cè)找出其中具有影響力擴(kuò)張傾向的子集,其對(duì)領(lǐng)域知識(shí)體系具有重塑作用,常蘊(yùn)含著潛在的顛覆性趨勢(shì),是新興技術(shù)領(lǐng)域走出萌芽期轉(zhuǎn)向快速成長(zhǎng)的內(nèi)因所在。尤其是具有高接近中心性特征的新進(jìn)技術(shù),具有更高發(fā)生影響力擴(kuò)張的可能。這印證了此前一些學(xué)者的觀點(diǎn),亦即新技術(shù)與重要的成熟技術(shù)發(fā)生融合,有較高新穎性且更易引起更多的技術(shù)融合,它們更可能被重視和優(yōu)先發(fā)展從而產(chǎn)生更大顛覆性[10]。這也為后續(xù)開(kāi)展技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究進(jìn)一步提供依據(jù)。

本研究尚存在不足之處。首先,該方案需要實(shí)施于更多技術(shù)領(lǐng)域,從而進(jìn)一步驗(yàn)證其普遍性和可行性。第二,現(xiàn)有識(shí)別方案僅僅使用專利數(shù)據(jù)。在未來(lái)應(yīng)考慮構(gòu)建多源數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu),將消費(fèi)者、政策等因素納入考慮,提高模型精確度和效率。

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