基于機器學(xué)習(xí)的新能源汽車核心技術(shù)識別及布局研究

許學(xué)國，桂美增

（上海大學(xué)管理學(xué)院，上海 200444）

新能源汽車產(chǎn)業(yè)將成為新一輪經(jīng)濟的增長點，該產(chǎn)業(yè)已成為世界各國競相追逐的熱點。隨著我國經(jīng)濟從高速增長階段向高質(zhì)量發(fā)展階段轉(zhuǎn)變，關(guān)鍵核心技術(shù)的缺失將遏制我國經(jīng)濟發(fā)展。習(xí)總書記曾指出：“關(guān)鍵核心技術(shù)是要不來、買不來的。只有擁有關(guān)鍵核心技術(shù)，才能從根本上維護國家經(jīng)濟安全、國防安全和其他安全。”因此準(zhǔn)確識別新能源汽車領(lǐng)域的核心技術(shù)可以幫助國家和企業(yè)更加科學(xué)地實施戰(zhàn)略技術(shù)布局，從而抓住市場機會，掌握關(guān)鍵核心技術(shù)，進而推動我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 核心技術(shù)識別相關(guān)研究

隨著我國企業(yè)不斷參與國際競爭，人們逐漸意識到掌握核心技術(shù)對企業(yè)發(fā)展至關(guān)重要，是民族工業(yè)可持續(xù)發(fā)展的基石。核心技術(shù)包括關(guān)鍵制造技術(shù)、核心組件技術(shù)和產(chǎn)品架構(gòu)技術(shù)等，它是支撐產(chǎn)業(yè)發(fā)展的中樞，是企業(yè)參與國際競爭的重要保障。為了科學(xué)實施核心技術(shù)戰(zhàn)略布局，核心技術(shù)識別就顯得尤為重要。Noh 使用3 個專利指標(biāo)，初步識別了電信行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)的核心技術(shù)，然后運用文獻耦合和文本挖掘確定核心技術(shù)的發(fā)展趨勢，最終識別出電信行業(yè)21 個最有前途的核心技術(shù)領(lǐng)域［1］。Kim 等［2］基于專利語義相似度分析和專利引用強度形成專利技術(shù)發(fā)展趨勢圖，并以3D 打印技術(shù)為例對該技術(shù)相關(guān)專利進行了分析，研究結(jié)果證明該方法能夠快速有效的對技術(shù)的發(fā)展及趨勢進行可視化的分析與監(jiān)控，進而識別出技術(shù)未來的發(fā)展趨勢。Yang 等［3］運用Subject-Action-Object(SAO)方法，對專利文獻的主題信息進行提取，隨后運用“相似性指標(biāo)”來確定核心技術(shù)領(lǐng)域，通過對石墨烯專利信息的實證分析，證明該方法能夠有效的識別核心技術(shù)并預(yù)測未來新興技術(shù)。賈軍等［4］運用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法分析太陽能發(fā)電的核心技術(shù)領(lǐng)域，并根據(jù)“技術(shù)領(lǐng)域之間影響程度”和“技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)影響程度”兩個指標(biāo)對太陽能發(fā)電領(lǐng)域的核心技術(shù)弱信號進行識別。王智琦等［5］運用投入產(chǎn)出分析方法對混合動力汽車的相關(guān)技術(shù)進行分析，識別出了該領(lǐng)域的前沿技術(shù)與核心技術(shù)。

1.2 專利挖掘相關(guān)研究

專利是技術(shù)信息最有效的載體之一，其中記錄的技術(shù)信息準(zhǔn)確而詳實。湯姆森公司認(rèn)為專利是企業(yè)經(jīng)營、科學(xué)研究和技術(shù)發(fā)展的重要競爭資源。每年90%以上的發(fā)明創(chuàng)造可以從專利上尋得，此外大約70%的發(fā)明首先出現(xiàn)在專利申請上［6］。專利分析是從專利中挖掘?qū)＠閳蟮睦碚摵头椒?，是信息科學(xué)中關(guān)鍵技術(shù)和主要手段［7］。通過對某一領(lǐng)域的專利挖掘，可以準(zhǔn)確、全面了解該領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢。學(xué)者常用的專利挖掘方法有3 種，一是通過專利的引用關(guān)系來進行分析，Woo 等［8］依據(jù)專利關(guān)鍵詞空間向量和專利引用次數(shù)運用K 值臨近算法實現(xiàn)了對技術(shù)開發(fā)過程中早期創(chuàng)意的價值識別。Yoon 等［9］運用專利文獻關(guān)鍵詞和引文數(shù)據(jù)構(gòu)建專利地圖實現(xiàn)了技術(shù)發(fā)展路徑預(yù)測。二是針對專利文本信息進行挖掘，運用自然語言處理技術(shù)對專利的文本信息進行處理，提取文本信息，通過詞頻統(tǒng)計和概念分析來對專利技術(shù)信息進行挖掘。Arts 等［10］采用自然語言處理技術(shù)對專利之間相似度進行測量，從而實現(xiàn)了對早期專利新穎性的判別。Trappey 等［11］運用專利數(shù)據(jù)，對專利內(nèi)容進行聚類分析從而識別出射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）的主要研究領(lǐng)域。三是運用專利分類號進行共類分析，李瑞茜［12］基于專利分類號共類構(gòu)建了技術(shù)知識流網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了核心技術(shù)、中介技術(shù)和新興技術(shù)的識別。溫芳芳［13］采用專利權(quán)人-分類號數(shù)據(jù)，采用多重共現(xiàn)分析法對全球范圍內(nèi)太陽能汽車技術(shù)進行分析。Park 等［14］采用IPC 共類數(shù)據(jù)構(gòu)建技術(shù)知識流網(wǎng)絡(luò)，運用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法確定技術(shù)的核心性與中介性，從而幫助國家對技術(shù)研發(fā)進行合理性的規(guī)劃。這3 種方法分別采用專利文獻的引文、關(guān)鍵詞、分類號為研究對象進行分析。但引文分析存在時間滯后的問題，知識圖譜依靠專家主觀判斷，客觀性不足。關(guān)鍵詞分析往往不能涵蓋文獻的全部主要內(nèi)容造成分析出現(xiàn)偏差。因此運用專利分類號進行專利挖掘是現(xiàn)階段較為理想的分析方法。專利分類號由專利受理機構(gòu)的審查員依照專門的分類體系和標(biāo)準(zhǔn)，對每一項專利進行分類號標(biāo)注。每個分類號代表一個明確的技術(shù)主題或技術(shù)領(lǐng)域。若某項專利同時擁有兩個或兩個以上的分類號，則表明該專利的內(nèi)容涉及多個技術(shù)主題，這意味著這些分類號所表示的技術(shù)主題之間存在關(guān)系。通過對專利分類號的共類分析可以對技術(shù)關(guān)聯(lián)性、技術(shù)差異性、技術(shù)交叉性等進行挖掘。

1.3 國家重點技術(shù)領(lǐng)域識別研究

國家科技發(fā)展重點領(lǐng)域識別能夠幫助國家科學(xué)規(guī)劃與布局，對支撐科學(xué)技術(shù)研究，探尋科學(xué)技術(shù)發(fā)展方向，實現(xiàn)科學(xué)創(chuàng)新突破，促進科學(xué)技術(shù)發(fā)展有著不可磨滅的作用?，F(xiàn)階段國家科技重點領(lǐng)域的識別沒有統(tǒng)一的范式，常用的方法有：德爾菲法和文獻計量法。吳鳴等［15］構(gòu)建重點領(lǐng)域分析指標(biāo)體系通過定性與定量結(jié)合的方法，識別出世界各國重點研究領(lǐng)域，并對美、英、日、韓等國實際情況進行分析。由于不同國家的研究基礎(chǔ)不同，直接使用文獻數(shù)量數(shù)據(jù)對各國重點研究領(lǐng)域進行衡量的方法欠缺妥當(dāng)。Schmoch［16］在1995 年提出專利相對指標(biāo)體系（Revealed Patent Advantage，RPA）對各區(qū)域的技術(shù)情況進行比較，該方法是通過創(chuàng)新投入強度來判斷區(qū)域競爭能力的高低，即是一種衡量相對領(lǐng)先的方法。Chang［17］綜合使用專利引文分析和專利組合分析來確定技術(shù)地位，通過運用RPA 方法對不同公司的重點技術(shù)領(lǐng)域進行識別。杜尊峰等［18］對海洋浮式平臺領(lǐng)域新興技術(shù)進行識別，采用RPA方法對世界各專利權(quán)人的競爭優(yōu)勢進行分析，為我國海洋工程裝備制造產(chǎn)業(yè)制定科學(xué)化發(fā)展戰(zhàn)略。

可見，已有文獻關(guān)于核心技術(shù)識別研究取得了豐碩的成果，但仍存在一定不足。已有文獻多使用引文分析、知識圖譜、文本挖掘、詞頻分析等方法對于核心技術(shù)進行識別。但全球許多數(shù)據(jù)庫中的專利文獻并不提供引文信息，這一情況的出現(xiàn)使得引文分析不能很好的應(yīng)用于專利挖掘領(lǐng)域。并且文本挖掘依賴于自然語言的分詞技術(shù)，分詞算法的可靠性和準(zhǔn)確性有待檢驗，用此數(shù)據(jù)進行分析的結(jié)果也有待驗證。此外不同的文獻類型代表了技術(shù)發(fā)展的不同階段，SCI 論文能夠表征技術(shù)研究的基礎(chǔ)階段，專利數(shù)據(jù)表征技術(shù)研究試驗發(fā)展階段［19］，在進行信息挖掘時應(yīng)根據(jù)實際研究目的選擇適合的數(shù)據(jù)進行分析。最后許多學(xué)者在對核心技術(shù)識別時，鮮有文獻結(jié)合技術(shù)發(fā)展趨勢對核心技術(shù)進行識別?；诖耍疚奶岢鲂碌暮诵募夹g(shù)識別方法，運用該方法對新能源汽車領(lǐng)域的關(guān)鍵核心技術(shù)進行識別，最后通過重點領(lǐng)域投入分析識別出各國在新能源汽車領(lǐng)域關(guān)鍵核心技術(shù)的布局現(xiàn)狀，從而為我國新能源汽車技術(shù)戰(zhàn)略規(guī)劃提供決策依據(jù)。

2 研究方法

作為技術(shù)創(chuàng)新的前提與基礎(chǔ)，準(zhǔn)確識別核心技術(shù)是順利開展技術(shù)創(chuàng)新活動的重要前提，而某一領(lǐng)域的核心技術(shù)大多不以特定方式呈現(xiàn)，需要運用一定的方法進行挖掘。

2.1 研究架構(gòu)

本文提出的核心技術(shù)識別方法主要包括：首先數(shù)據(jù)收集及預(yù)處理，其次運用apriori 算法獲取新能源汽車領(lǐng)域研究熱點，再次對識別出的熱點領(lǐng)域構(gòu)建技術(shù)相似性矩陣并結(jié)合技術(shù)發(fā)展趨勢對核心技術(shù)及潛力技術(shù)進行識別，最后運用RPA 法對各國新能源汽車的技術(shù)戰(zhàn)略布局進行研究（見圖1）。

圖1 技術(shù)路線圖

2.2 核心技術(shù)識別

2.2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則

關(guān)聯(lián)規(guī)則是一種在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中尋找關(guān)系的分析方法。關(guān)聯(lián)規(guī)則早期常應(yīng)用于零售行業(yè)來挖掘不同商品之間的潛在關(guān)系從而優(yōu)化貨物擺放，進而更好地服務(wù)顧客，如著名的“啤酒和尿布”案例。如果兩個技術(shù)之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，就需要同時滿足最小支持度和最小置信度。支持度（Sup）被定義為數(shù)據(jù)集中包含某一數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)集所占的比例。以專利分類號A與B為例，計算公式如下：

其中T為專利總數(shù)，為專利分類號A與B同時出現(xiàn)的專利數(shù)量。

置信度(Conf)是指在專利分類號A出現(xiàn)的條件下，專利分類號B同時出現(xiàn)的概率，計算公式如下：

2.2.2 技術(shù)距離

利用技術(shù)共類分析來識別核心技術(shù)，首先需要解決的是衡量技術(shù)距離或測量相似性。王賢文等［20］指出國內(nèi)外大部分學(xué)者常使用Jaccard 相似系數(shù)和Salton 余弦相似度來衡量技術(shù)距離。Leydesdorff［21］對Salton 余弦相似度和Jaccard 系數(shù)進行深入研究后發(fā)現(xiàn)Salton 余弦相似度不太適合對技術(shù)距離進行測量。李勇敢［22］在對Jaccard 系數(shù)進行研究后，發(fā)現(xiàn)使用Jaccard 系數(shù)衡量技術(shù)間的相似度存在一定缺陷。具體表現(xiàn)為Jaccard 結(jié)果僅與所要測量兩個技術(shù)領(lǐng)域的共類專利數(shù)量與總量有關(guān)，無論兩個技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)量差值如何變化，Jaccard 系數(shù)也不變。為了彌補這一缺陷，李勇敢提出了“相對技術(shù)相似度”概念，從而更加細(xì)致對技術(shù)距離進行測量。A、B為兩個不同領(lǐng)域的技術(shù)，技術(shù)A相對于B的技術(shù)關(guān)聯(lián)度（技術(shù)相似度）可表示為:

表1 技術(shù)相似矩陣

觀察技術(shù)關(guān)聯(lián)矩陣可以發(fā)現(xiàn)，該矩陣是一個非對稱矩陣，其中矩陣每行之和是該技術(shù)領(lǐng)域?qū)ζ渌夹g(shù)領(lǐng)域的相似度之和，體現(xiàn)了該技術(shù)的整體相似度能力，其值大小能夠體現(xiàn)出該技術(shù)對其它技術(shù)相似性的強弱，其值越高越能體現(xiàn)出該技術(shù)在某一領(lǐng)域的重要程度。矩陣的每列之和是其它技術(shù)領(lǐng)域?qū)υ摷夹g(shù)領(lǐng)域相似度之和，其值越高越能體現(xiàn)該技術(shù)支撐其它技術(shù)的發(fā)展，該數(shù)據(jù)的表征與投入產(chǎn)出分析法中的技術(shù)影響力系數(shù)相同，均表示該技術(shù)對其它技術(shù)領(lǐng)域的推動作用［23］。因此本文借鑒其思想將該數(shù)據(jù)命名為“技術(shù)豐富度”，進而利用“技術(shù)相似度”和“技術(shù)豐富度”實現(xiàn)對核心技術(shù)識別。

2.2.3 專利組合分析

專利組合分析最初是由德國學(xué)者Ernst 等［24］提出，該方法是利用專利信息進行技術(shù)投資組合分析。本文借鑒其分析方法，依據(jù)專利技術(shù)的“技術(shù)相似度”和“技術(shù)豐富度”對核心技術(shù)進行識別。

如圖2 所示，橫軸表示新能源汽車技術(shù)相似度，縱軸為新能源汽車技術(shù)豐富度。第一象限的技術(shù)特征為高技術(shù)相似度和高技術(shù)豐富度，是當(dāng)前研究熱點及主流技術(shù)。第二象限的技術(shù)特征為低技術(shù)相似度和高技術(shù)豐富度，落在該區(qū)域的技術(shù)一般為推動該領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展的動力源泉，通常需要重點關(guān)注，因此本文稱為潛力技術(shù)。第三象限的技術(shù)特征為低技術(shù)相似度和低技術(shù)豐富度，落在該區(qū)域的技術(shù)有可能是可以忽略的非核心技術(shù)，也有可能是剛剛出現(xiàn)未來有可能發(fā)展成為潛力技術(shù)與核心技術(shù)，此區(qū)域的技術(shù)需要結(jié)合技術(shù)的發(fā)展趨勢進行判別。第四象限的技術(shù)特征為高技術(shù)相似性和低技術(shù)豐富性，表明該技術(shù)具有一定的重要程度，但并未顯現(xiàn)出其支撐其它研究領(lǐng)域發(fā)展的特質(zhì)。存在于該象限的技術(shù)需要結(jié)合其發(fā)展趨勢仔細(xì)甄別，因為其中有些技術(shù)未來很有可能逐漸發(fā)展成為核心技術(shù)。

圖2 專利組合分析

2.2.4 技術(shù)增長趨勢

專利的逐年變化情況，反映了技術(shù)的受關(guān)注程度，若某技術(shù)領(lǐng)域的專利數(shù)量逐年增長，則說明該技術(shù)領(lǐng)域正擁有蓬勃的生命力，是未來研究的熱點。為了準(zhǔn)確識別技術(shù)增長趨勢，本文引入經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法對數(shù)據(jù)進行分解，進而獲得技術(shù)增長趨勢數(shù)據(jù)。經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）它是一種基于信號局部特征的自適應(yīng)分解方法［25］。EMD 可以基于數(shù)據(jù)本身的局部特征尺度從原始時間序列中提取這些固有模式，并將每個固有模式表示為滿足以下兩個條件的本征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic mode functions,IMFs）：整個函數(shù)中極值點與過零點的數(shù)目相等或至多相差一個；在任何點，由局部極大值構(gòu)成的上包絡(luò)線和由局部極小值構(gòu)成的下包絡(luò)線對應(yīng)點的均值為零。每個IMFs 的不同頻率范圍變化代表了原始信號中嵌入的不同類型的自然振蕩模式。設(shè)原始信號為，則通過EMD 分解成一系列IMF 后可表示為：

2.3 技術(shù)重點投入識別

由于各國基礎(chǔ)創(chuàng)新水平存在差異，若直接采用各國專利數(shù)量來比較衡量其技術(shù)優(yōu)劣情況就顯得尤為不妥。鑒于此，為了更加科學(xué)分析各國在不同技術(shù)領(lǐng)域的投入強度與技術(shù)優(yōu)勢，需要將原始的專利數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可衡量不同國家在特定技術(shù)領(lǐng)域科研投入的相對值。專利相對指標(biāo)體系［16］（RPA）可以計算出特定地區(qū)在特定技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)強度，RPA 值表示相對優(yōu)勢概念。如果RPA 值為正，則表示相對技術(shù)水平較高，若為負(fù)值，則表示該技術(shù)的相對技術(shù)水平較低。通過該方法可以準(zhǔn)確找出各個國家的技術(shù)優(yōu)勢領(lǐng)域。具體計算公式如下：

3 新能源汽車核心技術(shù)識別實證分析

3.1 數(shù)據(jù)檢索

Derwent Innovations Index(DII)是基于Web 信息的專利數(shù)據(jù)庫，DII 每周更新全球?qū)＠畔?。該?shù)據(jù)庫由德溫特公司專利專家將全球40 多個國家和地區(qū)的專利文獻翻譯為英文并收錄，使用該數(shù)據(jù)庫能夠綜合審視全球的發(fā)明創(chuàng)造［27］。本文采用TS=(New energy vehicle OR New energy automobile OR Battery Electric Vehicle OR Battery Electric automobile OR pure electric vehicle OR pure electric automobile OR hybrid electric vehicle OR hybrid electric automobile) 檢索式在德溫特數(shù)據(jù)庫進行檢索，同時設(shè)置專利時間為1968—2017 年，檢索時間為2019 年12 月28 日，共檢索到18 315 條專利（包含專利族）數(shù)據(jù)。德溫特數(shù)據(jù)庫提供的專利信息包含專利族，專利族中的基礎(chǔ)專利是某組織最早申請的專利，隨后該組織繼續(xù)申請的相同技術(shù)信息專利都會歸為該專利族中。由于現(xiàn)階段鮮有可以只對德溫特專利族進行處理的軟件，為了保證研究結(jié)果科學(xué)性與嚴(yán)謹(jǐn)性，本文使用Python 語言對德溫特專利族數(shù)據(jù)進行提取和處理，從而獲得更加準(zhǔn)確與全面的專利信息（共獲得59 207 條），并將處理結(jié)果用于之后的技術(shù)分析中。

3.2 數(shù)據(jù)處理

德溫特數(shù)據(jù)中每條專利信息包含專利號（PN）字段，國際專利分類號IPC(IP)字段，專利權(quán)人名稱或代碼（AE）字段，專利優(yōu)先權(quán)申請信息和日期（PI）字段。根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)，本文首先運用Python 語言提取出專利族中的專利公開號（PN），從而獲得完成的專利信息；然后，提取每個專利的國際分類號（IP），從而構(gòu)建專利分類號數(shù)據(jù)集；隨后，根據(jù)各專利的專利優(yōu)先權(quán)申請信息和日期（PI）字段，獲得了各專利申請日期；最后，提取專利的優(yōu)先權(quán)申請信息（PI）和專利權(quán)人名稱（AE）及專利公開號（PN），根據(jù)優(yōu)先權(quán)申請信息中的優(yōu)先權(quán)專利號、優(yōu)先權(quán)專利語言和專利權(quán)人名稱，最終確定各專利的專利權(quán)國家。

3.3 熱門技術(shù)識別

圖3 繪制了全球新能源汽車專利擁有量排名前十的國家現(xiàn)狀?？梢钥闯?，專利數(shù)量最多的國家是韓國，其次是日本、美國，中國專利數(shù)量占10%。韓、日、美、中四國的專利數(shù)量占全球總數(shù)的95.48%，可見新能源汽車專利大國主要為韓、日、美、中四國。圖4 展示了各國新能源汽車專利申請數(shù)量逐年變化情況，可以看出日本與美國研究較早，韓國從2000 年開始逐漸投入研究，隨后迅速增長成為世界第一。我國從2005 年起專利申請數(shù)量開始逐年增加，但申請數(shù)量與韓國、日本、美國仍有一定的距離。在增長趨勢方面由于專利文獻從申請到公開有一段時間的滯后期，因此本文在處理專利變化趨勢時使用1991—2014 專利數(shù)據(jù)進行分析。

圖3 新能源汽車排名前十國家

圖4 排名前十新能源汽車專利申請趨勢變化

為了獲得新能源汽車研究領(lǐng)域的熱門技術(shù)，本文使用apriori 算法來提取新能源汽車研究領(lǐng)域的所有技術(shù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。通過設(shè)置最小支持度為0.01，最小置信度為0.3 的標(biāo)準(zhǔn)共識別出了101 項熱門技術(shù)，隨后根據(jù)技術(shù)相似度公式構(gòu)建出101×101 的新能源汽車技術(shù)相似性矩陣（見表2）。

表2 技術(shù)相似性矩陣

表2 （續(xù)）

3.4 核心技術(shù)識別

3.4.1 專利組合分析

通過技術(shù)相似矩陣可以計算出各熱門技術(shù)的技術(shù)相似度和技術(shù)豐富度。本文以技術(shù)相似度與技術(shù)豐富度均為標(biāo)準(zhǔn)對所有熱門技術(shù)進行專利組合分析，初步識別出新能源汽車研究領(lǐng)域的核心技術(shù)和發(fā)展?jié)摿夹g(shù)。具體結(jié)果如圖5 所示。

圖5 二維象限關(guān)鍵技術(shù)識別

3.4.2 核心技術(shù)識別結(jié)果分析

為了更加準(zhǔn)確的識別新能源汽車研究領(lǐng)域的核心技術(shù)，本文在考慮技術(shù)相似度與技術(shù)豐富度的基礎(chǔ)上增加技術(shù)增長趨勢，最終識別出新能源汽車領(lǐng)域的核心技術(shù)。具體方法為首先提取各熱點技術(shù)的逐年申請數(shù)量，隨后使用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）提取出各熱點技術(shù)的發(fā)展趨勢。然后根據(jù)獲得的各技術(shù)總體變化趨勢數(shù)據(jù)，采用最小二乘法擬合出各技術(shù)的回歸趨勢線，并提取出各直線的回歸系數(shù)（經(jīng)檢驗各回歸系數(shù)檢驗P 均小于0.05）來表示各技術(shù)領(lǐng)域的變化趨勢情況。最后結(jié)合技術(shù)相似度與技術(shù)豐富度數(shù)據(jù)實現(xiàn)對新能源汽車核心技術(shù)的識別。

以B60L-011/18 技術(shù)為例（見圖6），B60L-011/18 技術(shù)1991—2014 年的總體趨勢為最上面的線條所示，通過經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解可以將B60L-011/18 技術(shù)的逐年申請數(shù)量的高頻分量和低頻分量分開，其中分量IMF1、IMF2，依次代表了該技術(shù)申請數(shù)量的高頻分量到低頻分量，IMF1 為最高頻分量。Res(最低頻分量)則代表了該技術(shù)申請數(shù)量變化的總體趨勢，可以看出B60L-011/18 的專利申請數(shù)量總體上呈現(xiàn)上升趨勢。

圖6 EMD 信息分解

新能源汽車核心技術(shù)識別結(jié)果如表3 所示，可以發(fā)現(xiàn)新能源汽車核心技術(shù)主要分布在電池（H01M-010）和電池電極技術(shù)領(lǐng)域（H01M-004）。其中鋰蓄電池技術(shù)（H01M-010/052）的增長系數(shù)最高，表明鋰蓄電池技術(shù)近期發(fā)展迅猛，是新能源汽車技術(shù)研究的焦點。同時該技術(shù)也具有較高的技術(shù)豐富度，說明該技術(shù)是許多研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)，正不斷推動其它領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展。二次電池制造（H01M-010/058）、非水電解質(zhì)蓄電池的電極制造（H01M-004/13）、無機化合物電極（H01M-004/58）、電極非活性材料成分選擇（H01M-004/62）、嵌入輕金屬電極（H01M-004/505）、含鐵、鈷或鎳的混合氧化物電極（H01M-004/525）、活性物質(zhì)電極（H01M-004/36）、混合氧化物電極（H01M-004/131）、嵌入輕金屬的混合氧化物電極（H01M-004/485）、活性材料電極（H01M-004/02）具有較高的增長系數(shù)，表明電極研究相較于電池研究近年來發(fā)展更為迅猛，該研究領(lǐng)域未來仍是新能源汽車領(lǐng)域的研究熱點。

表3 核心技術(shù)識別

表3 （續(xù)）

表3 右側(cè)是通過高技術(shù)增長系數(shù)，低技術(shù)相似性和高技術(shù)豐富度識別出的新能源汽車領(lǐng)域具有發(fā)展?jié)摿Φ募夹g(shù)?？梢园l(fā)現(xiàn)相較于核心技術(shù)領(lǐng)域，發(fā)展?jié)摿夹g(shù)的研究領(lǐng)域增加了電力牽引（B60L-011,B60L-015）、控 制 技 術(shù)（B60W-010，B60W-020）、測試裝置（G01R-031）和充電裝置（H02J-007）。其中電池供電技術(shù)（B60L-011/18）技術(shù)增長系數(shù)最高，并且具有較高的技術(shù)豐富度，表明該技術(shù)近期發(fā)展勢頭迅猛，多種技術(shù)與該技術(shù)結(jié)合取得了大量的研究突破，獲得了豐碩的研究成果。并且電池供電技術(shù)為近期突然出現(xiàn)的研究熱點，未來很有可能發(fā)展成為核心技術(shù)。與該技術(shù)發(fā)展特征相似的還有電池保持裝置（H01M-002/10）、電池組充電（H02J-007/00）、電池結(jié)構(gòu)與制造（H01M-010/04）、內(nèi)燃機聯(lián)合控制（B60W-010/06）和電動力單元的控制（B60W-010/08），這些技術(shù)均保持較高的技術(shù)增長和技術(shù)豐富度，未來很有可能發(fā)展成為新能源企業(yè)領(lǐng)域的核心技術(shù)。

為了對新能源汽車領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展進行全面了解，本文對具有高技術(shù)增長系數(shù)并存在于2 維專利組合分析三、四象限的技術(shù)進行了篩選。通過表4 可以看出第四象限中具有高技術(shù)增長系數(shù)的技術(shù)有三個，分別是溶質(zhì)電池技術(shù)（H01M-010/0568）、使用金屬、硅或合金制造電極（H01M-004/134）和電池溫度控制（H01M-010/60）。這三項技術(shù)具有較高的技術(shù)相似度和增長系數(shù)，體現(xiàn)了其重要程度，同時這些技術(shù)的豐富度接近于平均值，表明具有發(fā)展?jié)摿?，未來很有可能發(fā)展成為核心技術(shù)。篩選出第三象限的主要研究領(lǐng)域涉及電動車輛輔助裝備供電（B60L-001/00）、動力裝置蓄電器（B60K-001/04）、電池端蓋制造（H01M-002/04）、電管充氣選擇（H02J-007/02）、車輛牽引系統(tǒng)（B60W-030/18）、非水電解質(zhì)蓄電池（H01M-010/40）。這些技術(shù)處于第三象限，可能是新能源汽車領(lǐng)域中的非核心技術(shù)，但這些技術(shù)的增長系數(shù)高于平均值，表明近期發(fā)展勢頭迅猛表明這些技術(shù)更有可能是新興技術(shù)，未來有可能發(fā)展成為新能源汽車領(lǐng)域中的潛力技術(shù)與核心技術(shù)。

表4 三四象限高增長率技術(shù)

4 新能源汽車核心技術(shù)布局分析

4.1 中國新能源汽車核心技術(shù)布局分析

為了更加清晰的觀察中國在新能源汽車核心技術(shù)研究投入現(xiàn)狀，本文運用專利相對優(yōu)勢指標(biāo)法（RPA）識別出我國新能源汽車領(lǐng)域的重點研究領(lǐng)域。本文根據(jù)公式選擇新能源汽車專利數(shù)量排名前10 位的國家作為特定國家，將識別出的核心技術(shù)和發(fā)展?jié)摿夹g(shù)的國家專利分類號（IPC）作為“特定技術(shù)”，計算出各國的核心技術(shù)和未來潛力技術(shù)的RPA 值。

通過表5 可以看出新能源汽車領(lǐng)域20 項核心技術(shù)中，我國在電池冷卻或保持低溫（H01M-010/613）、車輛電池應(yīng)用（H01M-010/625）、活性物質(zhì)、活性體、活性液體的材料的電極（H01M-004/36）、碳材料電極（H01M-004/133）、混合氧化物電極（H01M-004/131）和無機氧化物或氫氧化物電極（H01M-004/48）具有較高的RPA 值，表明這些研究領(lǐng)域是我國在新能源汽車核心技術(shù)的投入重點，現(xiàn)已取得一定技術(shù)優(yōu)勢。此外可以發(fā)現(xiàn)鋰離子電池（H01M-010/0525）具有很高的增長系數(shù)，但相較于其他技術(shù)我國在該技術(shù)的RPA 值比較低，這表明鋰離子電池技術(shù)是近期各國競相追逐的研究熱點，我國在該領(lǐng)域已進行一定的投入，并取得了可喜的研究成果，但仍需繼續(xù)加大研發(fā)投入從而占領(lǐng)技術(shù)制高點，獲得競爭優(yōu)勢。結(jié)合變化趨勢可以發(fā)現(xiàn)，在全球9 項快速增長的核心技術(shù)（增長系數(shù)大于20）中我國有兩項技術(shù)具有較高的RPA 值，分別是：混合氧化物電極（H01M-004/131）和活性物質(zhì)、活性體、活性液體的材料電極（H01M-004/36），這表明我國在混合氧化物電極技術(shù)和活性物質(zhì)材料電極方面具有較高的技術(shù)優(yōu)勢，是我國在電池電極研究領(lǐng)域的重點研究領(lǐng)域，同時也是該技術(shù)快速發(fā)展的核心貢獻國家。

表5 中國高RPA 核心技術(shù)

通過表6 可以看出新能源汽車領(lǐng)域21 項發(fā)展?jié)摿夹g(shù)，中國有7 項技術(shù)的RPA 值大于零，這表明中國在車輛使用初級電池、二次電池或燃料電池供電（B60L-011/18）、車輛電動機控制（B60L-015/20）、電動力單元控制（B60W-010/08）、混合動力車輛（B60W-020/00）、電動車輛安全用電裝置（B60L-003/00）、電池組向負(fù)載供電（H02J-007/00）和內(nèi)燃機控制（B60W-010/06）具有相對技術(shù)優(yōu)勢。結(jié)合技術(shù)變化趨勢，我國有6 項技術(shù)具有較高的技術(shù)增長系數(shù)，分別是：車輛使用初級電池、二次電池或燃料電池供電、電動力單元控制、混合動力車輛、電動車輛安全用電裝置、電池組向負(fù)載供電和內(nèi)燃機控制。這表明新能源汽車的車輛控制系統(tǒng)和電池安裝供電是我國的重點研究領(lǐng)域，并且這些研究領(lǐng)域發(fā)展迅猛，未來有望成為核心技術(shù)。同時在全球10 項快速增長的潛力技術(shù)（增長系數(shù)大于20）中我國有5項技術(shù)具有較高的RPA 值，這表明了我國已經(jīng)在新能源汽車領(lǐng)域布局了未來研究的核心技術(shù)，集中優(yōu)勢力量進行攻克，已經(jīng)取得了可喜的研究成果。

表6 中國高RPA 潛力技術(shù)

4.2 核心技術(shù)布局對比分析

本文根據(jù)公式計算獲得的各國RPA 值，對各國技術(shù)投入情況進行對比分析，從而全面了解全球競爭態(tài)勢。由于韓、美、日、中四國在新能源汽車領(lǐng)域的專利數(shù)量已達總數(shù)的95.48%。因此本文重點對比分析韓、美、日、中四國的專利分布狀況。為了便于觀察，本文繪制了各國核心技術(shù)與潛力技術(shù)投入狀況熱力圖。

4.2.1 核心技術(shù)對比研究

通過圖7 可以看出，中美兩國的RPA 值正負(fù)變化基本一致，體現(xiàn)了中美兩國在新能源汽車核心技術(shù)領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局比較相似。中美兩國在電池冷卻或保持低溫（H01M-010/613）和車輛電池應(yīng)用（H01M-010/625）的RPA 值遠(yuǎn)超韓日兩國，這表明中美兩國這兩項技術(shù)處于絕對領(lǐng)先地位，是兩國的研究重點。而日本在這兩項技術(shù)領(lǐng)域的RPA 值非常低，這說明日本極少涉及這兩項技術(shù)。除這兩項技術(shù)外，日本在其它新能源汽車核心技術(shù)領(lǐng)域均有投入并取得了一定的技術(shù)優(yōu)勢，尤其在電極制造方法（H01M-004/04）、非水電解質(zhì)蓄電池的電極（H01M-004/13）和活性材料電極（H01M-004/02）等技術(shù)領(lǐng)域，中、韓、美三國的RPA 均為負(fù)值，只有日本的RPA 值為正，這表明日本在新能源汽車核心技術(shù)領(lǐng)域不僅投入面廣還擁有獨特的技術(shù)優(yōu)勢領(lǐng)域，結(jié)合日本新能源汽車技術(shù)專利的申請數(shù)量，更加顯示出日本在電極制造方法、非水電解質(zhì)蓄電池的電極和活性材料電極等核心技術(shù)領(lǐng)域擁有絕對技術(shù)優(yōu)勢。韓國基本布局了新能源汽車所有的核心技術(shù)領(lǐng)域，并且大部分重點布局的技術(shù)領(lǐng)域與日本相似。但韓國并未具有RPA 值較高的核心技術(shù)，這表明韓國在核心技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)分布廣，各個領(lǐng)域均有涉及，沒有明顯的技術(shù)短板，發(fā)展較為均衡，同時韓國在新能源汽車領(lǐng)域的專利數(shù)量為第一，更加顯示出了韓國在新能源汽車核心技術(shù)領(lǐng)域的霸主地位。此外可以發(fā)現(xiàn)電池冷卻或保持低溫（H01M-010/613）、車輛電池應(yīng)用（H01M-010/625）、鋰離子電池（H01M-010/0525）和插入或嵌入輕金屬的混合氧化物電極（H01M-004/485）這四項技術(shù)有三個國家將其設(shè)置為研究的重點，這更加突顯出這四項技術(shù)的重要程度，表明這四項技術(shù)是各國爭相追逐的焦點，在這些領(lǐng)域具有競爭優(yōu)勢將影響本國新能源汽車未來的發(fā)展。

圖7 核心技術(shù)對比熱力圖

4.2.2 潛力技術(shù)對比研究

圖8 是中、美、日、韓四國在發(fā)展?jié)摿夹g(shù)的RPA 值熱力圖。與核心技術(shù)相比各國在發(fā)展?jié)摿夹g(shù)的技術(shù)布局就顯得各有千秋，各國都擁有自己的技術(shù)優(yōu)勢領(lǐng)域。中國在新能源汽車潛力技術(shù)中具有相對技術(shù)優(yōu)勢的技術(shù)數(shù)量比美、日、韓三國都要少。同時可以發(fā)現(xiàn)中國各技術(shù)的RPA 值與美國各技術(shù)的RPA 值的方向比較一致，這表明中國在新能源汽車發(fā)展?jié)摿夹g(shù)的布局與美國的技術(shù)布局較為相似。韓國的技術(shù)布局與中美日三國有較大的差異，在電池箱、套或罩制造（H01M-002/02）、安裝架制造（H01M-002/10）、電池的導(dǎo)電聯(lián)接（H01M-002/20）、防止錯誤使用措施（H01M-002/34）和接線柱（H01M-002/30）等技術(shù)領(lǐng)域，中美日三國的RPA 均為負(fù)值，僅有韓國為正值，體現(xiàn)了韓國在這些技術(shù)領(lǐng)域具有較高的技術(shù)優(yōu)勢。并且考慮到韓國在新能源汽車領(lǐng)域?qū)＠纳暾埧偭壳闆r，表明韓國在新能源汽車非活性部件的結(jié)構(gòu)零件或制造方法領(lǐng)域具有絕對的領(lǐng)先地位。日本的研發(fā)重點主要布局在機械直接驅(qū)動裝置（B60L-011/14）、電動車輛安全用電裝置（B60L-003/00）、充電或放電方法（H01M-010/44）、測量或指示電池情況（H01M-010/48）、電池結(jié)構(gòu)部件材料（H01M-002/16）。這些研究領(lǐng)域中美韓三國都較少涉及，是日本的優(yōu)勢技術(shù)領(lǐng)域。同時可以發(fā)現(xiàn)電動車輛上安全用電裝置（B60L-003/00）、電池組向負(fù)載供電的裝置（H02J-007/00）這兩項技術(shù)有三個國家將其布局成為本國的重點研究技術(shù)，突顯這兩項技術(shù)的重要性，是各國研究的重點。同時這兩項技術(shù)的增長系數(shù)分表為21.42 和43.59，表明了這兩項技術(shù)發(fā)展勢頭迅猛，未來很有可能發(fā)展成為新能源汽車的核心技術(shù)。此外通過熱力圖可以明顯看出中韓兩國在新能源汽車潛力技術(shù)的技術(shù)布局基本互補，韓國沒有重點布局的技術(shù)中國均有布局并進行重點研究。而中國投入較少的技術(shù)領(lǐng)域均為韓國的技術(shù)優(yōu)勢領(lǐng)域。由此可見，為了我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，我國企業(yè)應(yīng)多與韓國企業(yè)建立合作，加強學(xué)術(shù)交流，交流技術(shù)經(jīng)驗，通力合作從而實現(xiàn)中韓兩國雙贏，為我國未來技術(shù)競爭占據(jù)有利態(tài)勢。

5 結(jié)論

本文提出了一種核心技術(shù)領(lǐng)域識別方法，運用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘新能源汽車領(lǐng)域的熱門技術(shù)，通過專利組合分析從專利技術(shù)的技術(shù)相似度、技術(shù)豐富度和技術(shù)發(fā)展趨勢三個方面對新能源汽車領(lǐng)域的核心技術(shù)及潛力技術(shù)進行識別與分析，通過專利相對優(yōu)勢指標(biāo)法對中國新能源汽車領(lǐng)域核心技術(shù)及潛力技術(shù)的重點研究領(lǐng)域進行了識別并與美、日、韓三國情況進行比較。最終獲得如下主要結(jié)論：

（1）本文提出了核心技術(shù)識別方法，從“技術(shù)相似度”“技術(shù)豐富度”和“技術(shù)增長趨勢”三個視角來對核心技術(shù)進行識別，從而更加全面的對核心技術(shù)進行快速識別。本文以新能源汽車為例，快速識別出了新能源汽車領(lǐng)域20 項核心技術(shù)與21 項發(fā)展?jié)摿夹g(shù)。幫助國家和企業(yè)更加科學(xué)地實施戰(zhàn)略技術(shù)布局，從而抓住市場機會，掌握關(guān)鍵核心技術(shù)，進而推動我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

（2）本文運用專利相對優(yōu)勢指標(biāo)法計算了各國核心技術(shù)與發(fā)展?jié)摿夹g(shù)的RPA 值。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，我國在核心技術(shù)領(lǐng)域RPA 值為正的技術(shù)有電池冷卻或保持低溫、車輛電池應(yīng)用、鋰離子電池和碳材料電極等。這些技術(shù)是我國在核心技術(shù)領(lǐng)域的研發(fā)重點，具有一定的競爭優(yōu)勢。尤其在混合氧化物電極和活性物質(zhì)材料電極我國具有很高的RPA 值，并且這兩項技術(shù)的增長系數(shù)較高。表明我國在這兩項研究領(lǐng)域具有較高的技術(shù)優(yōu)勢，是我國電池電極研究領(lǐng)域的重點，同時也是該技術(shù)快速發(fā)展的核心貢獻國家。

（3）我國在21 項發(fā)展?jié)摿夹g(shù)中有7 項技術(shù)RPA 值大于零。這表明新能源汽車的車輛控制系統(tǒng)和電池安裝供電是我國重點研究領(lǐng)域，我國在這些技術(shù)領(lǐng)域具有相對技術(shù)優(yōu)勢。此外潛力技術(shù)中有10項技術(shù)具有較高的增長系數(shù)，表明這些研究領(lǐng)域近年來增長勢頭迅猛，未來有望發(fā)展成為核心技術(shù)。并且在這10 項快速增長的潛力技術(shù)中我國有5 項技術(shù)具有較高的RPA 值，這說明我國已在新能源汽車領(lǐng)域提早布局未來研究的熱點，已集中優(yōu)勢力量進行攻克，并取得了技術(shù)競爭優(yōu)勢。

（4）通過與世界各國的對比發(fā)現(xiàn)，中美兩國無論是核心技術(shù)還是發(fā)展?jié)摿夹g(shù)，其技術(shù)布局較為相似。在核心技術(shù)領(lǐng)域，日本在電極制造方法、非水電解質(zhì)蓄電池的電極和活性材料電極等技術(shù)領(lǐng)域擁有絕對技術(shù)優(yōu)勢。韓國技術(shù)分布廣，各核心技術(shù)領(lǐng)域均有投入，沒有明顯的技術(shù)短板，發(fā)展較為均衡。

（5）在發(fā)展?jié)摿夹g(shù)領(lǐng)域，韓國在電池箱、安裝架制造和電池的導(dǎo)電聯(lián)接等領(lǐng)域具有較高的技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢。日本的研發(fā)重點主要布局在機械直接驅(qū)動裝置、電動車輛安全用電裝置、充電或放電方法等領(lǐng)域，這些領(lǐng)域中美韓三國都較少涉及，是日本的優(yōu)勢技術(shù)領(lǐng)域。此外中韓兩國在新能源汽車潛力技術(shù)的技術(shù)布局呈現(xiàn)互補的局面，為了我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展，在潛力技術(shù)研究領(lǐng)域我國企業(yè)應(yīng)多與韓國企業(yè)建立合作，加強學(xué)術(shù)交流，交流技術(shù)經(jīng)驗，通力合作從而實現(xiàn)中韓兩國雙贏，進而為我國未來技術(shù)競爭占據(jù)有利態(tài)勢。

（6）本文提出的專利分析方法，可以幫助企業(yè)和國家實現(xiàn)從海量數(shù)據(jù)中快速識別出某一研究領(lǐng)域的核心技術(shù)，全面了解核心技術(shù)的布局現(xiàn)狀，為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新決策提供數(shù)據(jù)支持。此外，該方法可以幫助政府管理者掌握產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，進而為產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展制定出針對性的激勵政策，促進產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展。本文的研究結(jié)論為新能源汽車領(lǐng)域的政策制定提供理論支撐，也為政策效果的一致性提供保障。