基于猶豫模糊語言的企業(yè)合作伙伴選擇研究

陳 璐，吳 潔，胡 俊，盛永祥，施琴芬

(1.江蘇科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇鎮(zhèn)江 212003；2.蘇州科技大學(xué)商學(xué)院，江蘇蘇州 215009)

1 研究背景

隨著經(jīng)濟(jì)與科技全球化進(jìn)程的加快，技術(shù)創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用日益凸顯。促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新上下游之間的對接耦合，實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新必要生產(chǎn)要素的優(yōu)化組合，進(jìn)而提升企業(yè)的競爭力。推動企業(yè)與高校的合作是整合產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新資源，引導(dǎo)創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚的迫切要求，也是企業(yè)提高創(chuàng)新能力、降低創(chuàng)新成本和創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)的重要途徑。然而，應(yīng)當(dāng)注意的是，雖然企業(yè)與高校合作會為企業(yè)帶來更大的發(fā)展機(jī)會，但由于合作的復(fù)雜性，在實(shí)際的合作過程中失敗率高達(dá)50%～60%。企業(yè)為了獲得更先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新，需要選擇合適的合作伙伴進(jìn)行合作。選擇最優(yōu)的合作伙伴有助于促進(jìn)企業(yè)的專利創(chuàng)造，進(jìn)而提高其價(jià)值創(chuàng)造的能力。

企業(yè)技術(shù)需求大，擁有資金等優(yōu)勢，往往能更加快速地捕捉技術(shù)市場的發(fā)展機(jī)遇，但由于自身研發(fā)水平及知識資源的有限，需要具有更多知識資源的高校提供技術(shù)支持，因此，企業(yè)在合作伙伴選擇中處于主導(dǎo)地位，高校則處于被動地位。在進(jìn)行合作伙伴選擇時(shí)，往往是由處于主導(dǎo)地位的一方主動去選擇處于被動地位的一方。對于合作伙伴的選擇，已有較多學(xué)者進(jìn)行了定量研究。姚升保[1]考慮了評價(jià)指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)性，提出通過模糊組合決策方法解決產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟的合作伙伴選擇問題。韓瑩等[2]基于Hotelling博弈模型，考慮產(chǎn)業(yè)集群中隱性契約的約束，研究了不同階段集群企業(yè)間的伙伴選擇機(jī)制。徐雷等[3]基于伙伴選擇視角，對產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的影響等進(jìn)行了研究，指出伙伴選擇能顯著影響產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新績效。戴軍[4]改進(jìn)了布谷鳥投影尋蹤算法，解決了合作伙伴選擇的優(yōu)化問題，提高了伙伴選擇最優(yōu)解的效率。

發(fā)明專利授權(quán)數(shù)量是衡量知識主體價(jià)值的重要指標(biāo)。然而，專利價(jià)值不僅要以專利數(shù)量衡量，還要以專利質(zhì)量來衡量，而且專利質(zhì)量對于企業(yè)專利價(jià)值的評價(jià)更為重要。但是由于缺乏專利公開交易的數(shù)據(jù)，相較于市場上有形資產(chǎn)的確定價(jià)格，專利質(zhì)量不能通過精確數(shù)字來衡量其價(jià)值，往往缺乏對專利質(zhì)量的客觀評估。由于決策問題的復(fù)雜性和不確定性，以及人們思維的局限性，決策者往往無法用精確的數(shù)值表示某些決策信息，即無法合理量化決策信息，只能進(jìn)行定性描述。例如，當(dāng)決策者評價(jià)一個(gè)企業(yè)的ERP優(yōu)劣程度時(shí)，與明確的數(shù)值形式相比，用“很好”“好”“一般”“差”或“很差”等語言來表示更符合決策者評價(jià)時(shí)的思維方式及對事物的認(rèn)知。對于語言形式的決策問題已有較多的研究。而猶豫模糊語言能夠更靈活準(zhǔn)確地表達(dá)人們的決策觀點(diǎn)，很多學(xué)者對猶豫模糊語言的性質(zhì)及方法進(jìn)行了深層次的研究。加州大學(xué)學(xué)者Zadeh[5]最早提出了模糊集(Fuzzy Sets，F(xiàn)Ss)，將集合隸屬度的經(jīng)典雙值邏輯擴(kuò)展到區(qū)間，并超越了數(shù)學(xué)幾乎不能研究不確定性現(xiàn)象的局限性。Torra等[6-7]提出了另一種廣義形式的FSs，它由一些猶豫模糊集(Hesitant Fuzzy Sets，HFSs)組成。Lin等[8]在HFSs的基礎(chǔ)上引入了猶豫模糊語言集(Hesitant Fuzzy Linguistic Sets，HFLSs)的概念，決策者可以通過HFLSs在更靈活的語言中表達(dá)語言變量。

在企業(yè)對合作伙伴專利價(jià)值的評價(jià)過程中，由于人類思維的模糊性，決策者的知識和經(jīng)驗(yàn)對決策產(chǎn)生巨大的影響，猶豫模糊語言(HFLSs)能夠更準(zhǔn)確地反映決策者在評價(jià)高校專利價(jià)值的語言變量。因此，本文從專利價(jià)值角度出發(fā)，以比亞迪汽車為例，利用猶豫模糊語言評價(jià)新能源汽車領(lǐng)域內(nèi)相關(guān)高校的專利價(jià)值，研究企業(yè)的合作伙伴選擇問題，為企業(yè)的合作伙伴選擇提供一種有效方法。

2 預(yù)備知識

2.1 猶豫模糊語言

猶豫模糊集中元素的隸屬度是區(qū)間的一個(gè)子集，因而其可以解決實(shí)際問題中由于決策者的猶豫不決而導(dǎo)致的信息不確定性及信息不精確性。

定義1[9]設(shè)X為一個(gè)論域，其中猶豫模糊元hA(x)表示論域中X的元素x的可能隸屬度的集合，且這些可能隸屬度都是[0,1]的子集。則X中的猶豫模糊集A定義為：

猶豫模糊語言(HFLSs)的概念是模糊數(shù)(FN)和猶豫模糊集(HFSs)概念的延伸。猶豫模糊語言的基本定義及其運(yùn)算如下：

定義2[8]S={s0,s1,…,si}是一個(gè)由l+1個(gè)語言術(shù)語組成的語言評價(jià)集，si代表一個(gè)語言變量的可能值，而奇數(shù)l+1被稱為語言術(shù)語集S的粒度，在實(shí)際的決策中，l+1通常取3，5，7等。

任何語言集都應(yīng)該滿足以下條件。

(1)有序性：如果si>sj則i>j(即si優(yōu)于sj)；

(2)最小值：如果si≤sj(即si不優(yōu)于sj)，則min(si，sj)=si；

(3)最大值：如果si≥sj(即si不劣于sj)，則max(si，sj)=sj；

(4)逆運(yùn)算：neg(si)，且i+j=l。

令sα，sβ∈S，則運(yùn)算規(guī)則如下：

(1)sα⊕sβ=sα+β；

(2)sα?sβ=sα×β；

(3)λsα=sλα，λ>0；

(4)(sα)λ=sαλ，λ>0。

定義3[8]設(shè)X為一個(gè)論域，S={s0,s1,…,sl為語言評價(jià)集，則A={〈x，sθ(x)，hA(x)〉|x∈X}稱為論域X上的猶豫模糊語言集(HFLSs)，其中a(x)=〈sθ(x)，hA(x)〉〉記為猶豫模糊語言變量(HFLV)，hA(x)表示集合X中的元素x隸屬于語言評價(jià)值sθ(x)∈S的可能隸屬度的集合，且這些可能隸屬度都是[0,1]的子集。

定義4[8]設(shè)a=，a1=為三個(gè)猶豫模糊語言變量，則它們之間有以下運(yùn)算法則：

兩個(gè)猶豫模糊語言的距離定義如下：

2.2 灰色關(guān)聯(lián)度

對于一個(gè)多方案的多屬性決策問題，評價(jià)指標(biāo)的確定十分重要?；疑P(guān)聯(lián)將定性分析和定量分析相結(jié)合，是灰色系統(tǒng)理論的一個(gè)重要組成部分，其可以克服主觀或客觀權(quán)重的不足，現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，以有效地衡量多個(gè)數(shù)據(jù)序列之間的關(guān)系，并確定標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重。Chen等[11]考慮了模糊權(quán)重與模糊灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)的高相關(guān)性，并對灰色關(guān)聯(lián)分析方法進(jìn)行了改進(jìn)。Zhou等[12]提出了基于灰色關(guān)聯(lián)模型的新型灰色預(yù)測模型。Lin等[13]使用灰色關(guān)聯(lián)分析來測量任意兩種模式的相似度以適應(yīng)粗糙集。

通過灰色關(guān)聯(lián)分析確定權(quán)重的方法如下：

然后計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)：

取分辨系數(shù)ρ=0.5。

通過公式(2)得到灰色關(guān)聯(lián)度判斷矩陣：

2.3 幾何Bonferroni Mean(HFLWGBM)算子

Bonferroni[14]提出的Bonferroni Mean(BM)算子是一種集成算子，它能夠反映數(shù)據(jù)間相互影響及相互依賴的關(guān)系特性。Xia等[15]結(jié)合Bonferroni Mean (BM)算子與幾何平均(GA)算子，提出幾何Bonferroni Mean (GBM)算子來計(jì)算綜合評價(jià)值。

定義6[15]令p，q>0，ai(i=1，2，…，n)是一個(gè)非負(fù)實(shí)數(shù)集合。則GBM算子的定義如下：

(4)

2.4 猶豫模糊語言加權(quán)幾何Bonferroni Mean(HFLWGBM)算子

在猶豫模糊語言環(huán)境中擴(kuò)展GBM算子。根據(jù)定義1和定義2，給出HFLWGBM算子的定義如下：

利用HFLWGBM算子集成的評價(jià)信息仍是猶豫模糊語言變量，則：

3 案例分析

2010年國務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的決定》，將新能源汽車產(chǎn)業(yè)與節(jié)能環(huán)保等其他產(chǎn)業(yè)共同列為中國七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。這既有利于緩解能源和環(huán)境壓力，推動汽車工業(yè)轉(zhuǎn)型升級，也是培育新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，搶占新一輪科技創(chuàng)新制高點(diǎn)的戰(zhàn)略舉措。新能源汽車作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之一，自2009年1月以來，中國實(shí)施“十城千輛”的新能源汽車政策，發(fā)展迅速。由于汽車升級帶來的機(jī)遇和這些機(jī)會的巨大回報(bào)，汽車制造商們正在爭奪日益增長的新能源汽車市場。中國是世界上最大的新能源汽車市場，中國汽車技術(shù)研究中心2016年7月的數(shù)據(jù)顯示，中國已經(jīng)注冊了200多家新能源汽車企業(yè)；全球市場份額已超過50%。

比亞迪股份有限公司是從電池研發(fā)生產(chǎn)的業(yè)務(wù)發(fā)展起來的企業(yè)，從進(jìn)軍汽車領(lǐng)域起就著手布局新能源產(chǎn)品，現(xiàn)已掌握了領(lǐng)先對手的核心三電技術(shù)，還攻克了新能源汽車領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)難題——IGBT，打破了國際巨頭的技術(shù)壟斷。其綜合技術(shù)和產(chǎn)品設(shè)計(jì)方面優(yōu)勢帶來的直接效益就是生產(chǎn)成本下降與生產(chǎn)質(zhì)量提升，形成了行業(yè)內(nèi)無可替代的競爭壁壘。作為新能源汽車的引領(lǐng)者，比亞迪依靠自身的資源整合能力，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了從原材料、電池生產(chǎn)、整車制造到銷售終端最長的全產(chǎn)業(yè)鏈布局。得益于技術(shù)創(chuàng)新的紅利，比亞迪已連續(xù)四年蟬聯(lián)全球新能源汽車銷量第一，在2018年52萬輛的總銷量中，新能源汽車占比約為24.7萬輛，超過了國際新能源巨頭特斯拉。

盡管目前比亞迪具有較大發(fā)展優(yōu)勢，但其面臨的挑戰(zhàn)還有很多。首先，2018年比亞迪銷量同比增長22%，利潤下降33%，成本壓力巨大；其次，新能源汽車的質(zhì)量問題頻發(fā)，尤其是電池的續(xù)航能力；第三，雖然國家在補(bǔ)貼、稅收、牌照及限行等方面對新能源汽車提供了極大的優(yōu)惠，是新能源汽車發(fā)展的有力輔助，但隨著新能源汽車的日益普及，從2017年開始政策性補(bǔ)貼已經(jīng)開始退坡，2018年的財(cái)政補(bǔ)貼更是整體下降超30%，新能源汽車與傳統(tǒng)燃油汽車的競爭正逐步從“政策導(dǎo)向”過渡到完全的“市場導(dǎo)向”；第四，比亞迪并非是新能源汽車領(lǐng)域的唯一企業(yè)，許多傳統(tǒng)車企也加入到了這一領(lǐng)域中，近年來，北汽、吉利長城以及長安都在計(jì)劃推出新能源汽車。這意味著，新能源汽車市場日趨成熟，未來新能源汽車的發(fā)展要大力發(fā)展技術(shù)，在激烈的競爭中需靠技術(shù)取勝。比亞迪目前需要做的就是尋求高校的合作，突破技術(shù)上的局限以繼續(xù)保持已有競爭優(yōu)勢。

3.1 方案選擇

綜合考慮合作可能性及高校在新能源汽車領(lǐng)域的技術(shù)和專利，從開展具有前沿性、前瞻性的科學(xué)研究和具有應(yīng)用基礎(chǔ)的關(guān)鍵共性核心技術(shù)研究的高校中選擇5家高校來評價(jià)他們的專利價(jià)值，分別是重慶大學(xué)(A1)、吉林大學(xué)(A2)、同濟(jì)大學(xué)(A3)、清華大學(xué)(A4)、武漢理工大學(xué)(A5)。

(1)重慶大學(xué)。重慶大學(xué)建立了新能源汽車實(shí)驗(yàn)平臺，主要研究領(lǐng)域在新能源汽車混合動力控制、高安全性動力電池系統(tǒng)集成技術(shù)及動力耦合系統(tǒng)構(gòu)型等方面，目前已經(jīng)開展了混合動力系統(tǒng)在電動汽車整車測試評價(jià)體系的研究。

(2)吉林大學(xué)。吉林大學(xué)在我國汽車工業(yè)領(lǐng)域?qū)儆诶吓茝?qiáng)校，其車輛工程學(xué)科很早就被確立為國家級重點(diǎn)學(xué)科，在汽車工業(yè)學(xué)科領(lǐng)域具備領(lǐng)先實(shí)力，基礎(chǔ)研究和原始創(chuàng)新能力突出、技術(shù)儲備豐富、人才優(yōu)勢明顯。

(3)同濟(jì)大學(xué)。同濟(jì)大學(xué)的新能源汽車工程中心是教育部指定的工程研究中心。也是上海市電動汽車工程技術(shù)研究中心，該平臺的發(fā)展目標(biāo)是占領(lǐng)新能源汽車領(lǐng)域的技術(shù)制高點(diǎn)，依托同濟(jì)大學(xué)及其汽車學(xué)院的巨大優(yōu)勢，在基礎(chǔ)科研方面較為突出，科技成果轉(zhuǎn)化率較高。

(4)清華大學(xué)。清華大學(xué)在新能源汽車領(lǐng)域擁有兩個(gè)國家級重點(diǎn)科研機(jī)構(gòu)，在車輛動力工程科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)領(lǐng)域具備領(lǐng)先實(shí)力。我國第一批燃料電池混合動力城市客車即為該機(jī)構(gòu)研制，目前正在突破鋰電池系統(tǒng)安全及鋰電池系統(tǒng)集成關(guān)鍵技術(shù)。

(5)武漢理工大學(xué)。武漢理工大學(xué)與武漢市政府聯(lián)合成立了武漢新能源汽車工業(yè)技術(shù)研究院，致力于新能源汽車關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)、孵化及其產(chǎn)業(yè)化，重點(diǎn)進(jìn)行新能源汽車整車設(shè)計(jì)與開發(fā)、電池及動力系統(tǒng)、電子控制等領(lǐng)域的研究。

從Patsnap數(shù)據(jù)庫中檢索新能源汽車領(lǐng)域5家高校近20年的相關(guān)專利數(shù)據(jù)如圖1所示，清華大學(xué)是領(lǐng)域內(nèi)擁有發(fā)明專利授權(quán)數(shù)量最多的高校，而同濟(jì)大學(xué)的發(fā)明專利授權(quán)數(shù)量較少，吉林大學(xué)近兩年的發(fā)明專利增速較快，重慶大學(xué)與武漢理工大學(xué)的發(fā)明專利授權(quán)數(shù)量及其增長趨勢接近?？傮w來看，各高校的發(fā)明專利授權(quán)數(shù)量趨勢大體一致。

圖1 5家高校在新能源汽車領(lǐng)域的發(fā)明專利授權(quán)數(shù)量

發(fā)明專利授權(quán)數(shù)量不能完全代表知識主體的專利價(jià)值，還需要通過對專利質(zhì)量的評價(jià)來判斷知識主體的價(jià)值。決策者通過猶豫模糊語言(HFLSs)評估方案Ai， 設(shè)語言集S={s0，s1，…，sl}={非常差，差，稍差，一般，稍好，好，非常好}。

3.2 評價(jià)指標(biāo)

根據(jù)Fischera等[16]的實(shí)證研究，本文選擇權(quán)利要求(C1)、一般性 (C2)、專利年限(C3)、專利族大小(C4)、引用數(shù) (C5)等為高校的專利價(jià)值評價(jià)指標(biāo)。

(1)被引次數(shù)C1。專利的引用情況能夠揭示專利之間的相互聯(lián)系，專利的被引次數(shù)反映了專利的重要性及其對其他專利的新奇性的限制程度，是專利技術(shù)水平和價(jià)值的重要反映。高校的專利被引次數(shù)越多，說明專利所蘊(yùn)含的技術(shù)水平越高，其價(jià)值也相應(yīng)越大。

(2)專利族規(guī)模C2。專利族規(guī)模代表了知識主體專利申請領(lǐng)域的廣度，可以用來了解知識主體的潛在布局市場；由于專利申請和維護(hù)費(fèi)用相對高昂，例如翻譯費(fèi)、專利代理人申請費(fèi)、考試費(fèi)等，若高校對專利的布局較為完整，其專利族規(guī)模越大，則越能反映該專利的潛在價(jià)值。

(3)權(quán)利要求C3。權(quán)利要求是對專利或?qū)＠暾堅(jiān)诳茖W(xué)術(shù)語上的保護(hù)范圍的界定，對專利申請和專利訴訟具有重要的影響。因此，將專利與所謂的優(yōu)先技術(shù)分開的限制越少，就越有價(jià)值。

(4)一般性C4。專利的影響程度和重要性可以用一般性來表達(dá)。如果專利具有較高的通用性，則說明該專利在許多領(lǐng)域影響了后續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新。

(5)專利年限C5。專利的時(shí)代是有限的。隨著專利年齡的增長，專利申請范圍在一定期限內(nèi)增加。但超過一定限度后，專利會隨著時(shí)間的推移逐漸失去其財(cái)產(chǎn)的價(jià)值，專利時(shí)代越長，專利的潛在技術(shù)就越有可能被淘汰。

3.3 決策過程

表1 決策矩陣

步驟1：計(jì)算得比較序列：

步驟2：通過式(1)得到距離矩陣如下：步驟3：通過式(2)得到判斷矩陣如下：

步驟5：令p=q=1，以a1為例，通過HFLWGBM算子集結(jié)猶豫模糊語言信息的計(jì)算方法為：

表2各方案的期望值

通過計(jì)算得到各方案的排序：A3A4A2A5A1。即同濟(jì)大學(xué)是比亞迪的最優(yōu)合作伙伴。

根據(jù)評估結(jié)果，可以知道同濟(jì)大學(xué)在專利族規(guī)模和專利一般性方面都很好；很明顯，由于同濟(jì)大學(xué)在新能源汽車領(lǐng)域的專利布局，其在未來有著廣闊的發(fā)展前景。另一方面，雖然清華大學(xué)的發(fā)明專利授權(quán)數(shù)量很大，知識共享程度較好，但是其收益分配系數(shù)不是很合理，對于風(fēng)險(xiǎn)的厭惡程度較低，且專利族規(guī)模相比于同濟(jì)大學(xué)較為薄弱。因此，清華大學(xué)的綜合評價(jià)低于同濟(jì)大學(xué)。綜合多方面因素，比亞迪應(yīng)該選擇具有更高知識價(jià)值和廣闊前景的合作伙伴。

4 結(jié)論

通過猶豫模糊語言對新能源汽車領(lǐng)域主要的高校(重慶大學(xué)、吉林大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)、清華大學(xué)及武漢理工大學(xué))進(jìn)行評估，對各高校進(jìn)行排名，并為比亞迪選擇最優(yōu)的合作伙伴。評價(jià)結(jié)果表明，同濟(jì)大學(xué)是比亞迪的最優(yōu)合作伙伴。

同濟(jì)大學(xué)建有國內(nèi)第一個(gè)汽車整車風(fēng)洞科研平臺，擁有新能源汽車及動力系統(tǒng)國家工程實(shí)驗(yàn)室、國家燃料電池及動力系統(tǒng)技術(shù)研究中心。圍繞新能源汽車的研究開發(fā)工作，設(shè)置有動力平臺集成、電驅(qū)動、電子信息、燃料電池系統(tǒng)和新能源/新材料五個(gè)專業(yè)部門，建立了包括純電動汽車、混合動力汽車、燃料電池汽車在內(nèi)的新能源汽車動力系統(tǒng)技術(shù)平臺，同時(shí)還在燃料電池用氫能源及其他車用先進(jìn)替代清潔能源技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)取得了重要突破。同濟(jì)大學(xué)在新能源汽車研發(fā)方面取得標(biāo)志性科研成果，目前在技術(shù)上主要攻克的方向是高功率、高能量密度的電池；還在智能化領(lǐng)域研究整車平臺化，實(shí)驗(yàn)分布式驅(qū)動電動汽車；同時(shí)也在進(jìn)行智能輔助駕駛的研發(fā)等，為國內(nèi)新能源汽車重大戰(zhàn)略需求提供了強(qiáng)有力的科技支撐。比亞迪與同濟(jì)大學(xué)進(jìn)行協(xié)同創(chuàng)新，在商業(yè)模式和服務(wù)方面找到適合電動化和智能化發(fā)展的有利技術(shù)。雙方的合作能夠優(yōu)勢互補(bǔ)，進(jìn)一步促進(jìn)新能源汽車領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新，特別是比亞迪能夠充分利用同濟(jì)大學(xué)的整合平臺、技術(shù)等方面的優(yōu)勢，對未來的產(chǎn)品布局更有利。

技術(shù)先進(jìn)性和成果轉(zhuǎn)化能力是企業(yè)核心競爭力的重要體現(xiàn)。企業(yè)在選擇合作高校的時(shí)候要充分考慮高校的價(jià)值，通過相關(guān)指標(biāo)判斷其專利價(jià)值，以有效評估高校的科研創(chuàng)新能力。對于高校專利價(jià)值指標(biāo)的評價(jià)中，需要在充分了解高校各方面信息的基礎(chǔ)上，使用更能體現(xiàn)決策者心理不確定性的猶豫模糊語言對高校的專利價(jià)值進(jìn)行評價(jià)，尋找滿足企業(yè)前沿科技技術(shù)需求的高校，建立起良好的校企合作關(guān)系，實(shí)現(xiàn)研發(fā)資源及相關(guān)技術(shù)的共享、優(yōu)勢互補(bǔ)，為企業(yè)贏得知識優(yōu)勢，以促進(jìn)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。