技術(shù)融合視角下基于專利的顛覆性技術(shù)識(shí)別研究*

王 康 陳 悅

(大連理工大學(xué)科學(xué)學(xué)與科技管理研究所暨 WISE 實(shí)驗(yàn)室 大連 116024)

0 引 言

顛覆性技術(shù)作為科技創(chuàng)新的重大成果，又被稱為破壞性技術(shù)、突破性技術(shù)[1]，自克萊頓·克里斯坦森[2]提出后引起了各國(guó)在國(guó)家戰(zhàn)略層面的廣泛關(guān)注。顛覆性技術(shù)對(duì)提升國(guó)家安全、軍事實(shí)力、產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力和人民生活水平等諸方面具有重要作用，實(shí)踐已經(jīng)并將繼續(xù)證明, 誰及時(shí)發(fā)現(xiàn)并部署推動(dòng)顛覆性技術(shù)創(chuàng)新, 誰就贏得了當(dāng)今全球化競(jìng)爭(zhēng)的發(fā)展先機(jī)[3]。因此，顛覆性技術(shù)的預(yù)先識(shí)別成為各國(guó)爭(zhēng)相布局的戰(zhàn)略重點(diǎn)，如美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局、戰(zhàn)略能力辦公室、空間技術(shù)任務(wù)部和顛覆性技術(shù)實(shí)驗(yàn)室等機(jī)構(gòu)的設(shè)置的戰(zhàn)略宗旨就是“保持國(guó)家技術(shù)優(yōu)勢(shì)，應(yīng)對(duì)國(guó)外技術(shù)突襲”；英國(guó)不斷完善產(chǎn)學(xué)研體系，積極預(yù)測(cè)并支持未來顛覆性技術(shù)發(fā)展；俄羅斯國(guó)防高級(jí)研究基金會(huì)將捕獲包括顛覆性技術(shù)在內(nèi)的新興前沿技術(shù)作為重要任務(wù)；日本也實(shí)施“顛覆性技術(shù)創(chuàng)新計(jì)劃”，旨在為未來產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和社會(huì)發(fā)展帶來根本性的轉(zhuǎn)變。

當(dāng)前，以智能化為核心的新一輪科技革命，正在全球呈現(xiàn)出方興未艾的發(fā)展態(tài)勢(shì)[4]，表現(xiàn)為主導(dǎo)技術(shù)以技術(shù)群落(信息技術(shù)、生命科學(xué)技術(shù)、低碳綠色技術(shù)、新能源技術(shù)和新材料技術(shù)等技術(shù)群落)的形式出現(xiàn)和學(xué)科交叉融合加速等特征[5]，人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G、3D打印等顛覆性技術(shù)大量涌現(xiàn)，各技術(shù)之間的有機(jī)融合成為技術(shù)范式變革的重要路徑?；诩夹g(shù)融合的顛覆性技術(shù)創(chuàng)新孕育著以綠色、智能、泛在為特征的新一輪科學(xué)革命和技術(shù)革命。納米科學(xué)與技術(shù)、生物技術(shù)與生物醫(yī)學(xué)、信息技術(shù)、認(rèn)知科學(xué)四大前沿技術(shù)的協(xié)同與融合締造了全新的研究思路，帶來了新的大一統(tǒng)、大科學(xué)、以人為本的整體科技發(fā)展觀，大幅提升社會(huì)創(chuàng)新能力、國(guó)家生產(chǎn)力水平和國(guó)家綜合競(jìng)爭(zhēng)力[6-7]。研究發(fā)現(xiàn)多項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新的集成、邊緣性技術(shù)創(chuàng)新與主流技術(shù)的集成等，往往能對(duì)現(xiàn)有的技術(shù)范式和市場(chǎng)以意想不到的方式形成巨大的沖擊[8]。顛覆性技術(shù)不會(huì)是單一技術(shù)，一般是具有復(fù)雜內(nèi)在結(jié)構(gòu)的技術(shù)群。以某一技術(shù)為主導(dǎo)，多種技術(shù)為輔助或支撐[9]?；诖?，本文從技術(shù)融合視角利用專利數(shù)據(jù)進(jìn)行顛覆性技術(shù)識(shí)別的實(shí)證研究，得到的結(jié)論可以分為兩部分：第一：本文通過相似性指標(biāo)(專利對(duì)耦合強(qiáng)度)、影響力指標(biāo)(專利對(duì)共被引強(qiáng)度)和新穎性指標(biāo)(1-標(biāo)準(zhǔn)引用半衰期)可以篩選出跨技術(shù)領(lǐng)域融合的重要專利對(duì)。第二：通過自然語言處理技術(shù)進(jìn)一步挖掘識(shí)別出的專利對(duì)可以識(shí)別專利所代表的具體技術(shù)，進(jìn)而明確技術(shù)發(fā)展中的重要技術(shù)，為技術(shù)未來發(fā)展方向提供指導(dǎo)。

1 相關(guān)研究

1.1顛覆性技術(shù)產(chǎn)生方式表1列出了三次工業(yè)革命中典型顛覆性技術(shù)及其特點(diǎn)和技術(shù)產(chǎn)生方式。

表1 引發(fā)歷次工業(yè)革命的典型顛覆性技術(shù)

在第二次工業(yè)革命之前，傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)技術(shù)往往來源于基于現(xiàn)象的編碼和現(xiàn)有技術(shù)的簡(jiǎn)單組合，此時(shí)自然現(xiàn)象比較容易觀察、發(fā)現(xiàn)，形成的滿足基本需求的技術(shù)也較為簡(jiǎn)單，在此階段科學(xué)和技術(shù)是相互分離的，技術(shù)的進(jìn)步更多地是以工匠的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和努力為創(chuàng)新源泉[10]。隨著第二次工業(yè)革命的開始，基于經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)很難發(fā)現(xiàn)深藏的現(xiàn)象，通過科學(xué)去發(fā)現(xiàn)、認(rèn)識(shí)現(xiàn)象，并上升為理論成為技術(shù)發(fā)展的必經(jīng)之路。在此時(shí)期，基于經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)逐漸演化為基于科學(xué)的技術(shù)。技術(shù)是對(duì)現(xiàn)象的駕馭，而這很大程度上是由科學(xué)揭示的，即在科學(xué)的指導(dǎo)下，通過對(duì)現(xiàn)象進(jìn)行有目的的編程形成新技術(shù)，進(jìn)而引發(fā)產(chǎn)業(yè)革命，即眾多學(xué)者所認(rèn)為的基于新原理、新發(fā)現(xiàn)是顛覆性技術(shù)產(chǎn)生的重要來源之一[11-15]，見圖1a。

當(dāng)然，新技術(shù)并非總是直接產(chǎn)生于新現(xiàn)象，現(xiàn)象與技術(shù)之間存在一條很難跨越的鴻溝?，F(xiàn)有技術(shù)是技術(shù)變化的“思考單位”，現(xiàn)有技術(shù)的組合是從舊技術(shù)中產(chǎn)生出新技術(shù)的主要邏輯[16](見圖1b)。正如S.J.Kline等[17]所述，企業(yè)通常因?yàn)樯虡I(yè)需求，從對(duì)現(xiàn)有知識(shí)進(jìn)行評(píng)估和組合開始創(chuàng)新，只有當(dāng)這種做法遇到障礙時(shí)，他們才會(huì)考慮投資科學(xué)研究。Schoenmakers等[18]通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)顛覆性創(chuàng)新技術(shù)主要來源于已存在的

(a)基于新原理、新發(fā)現(xiàn)的顛覆性技術(shù)

(b)基于技術(shù)融合的顛覆性技術(shù)

知識(shí)及其組合。顛覆性技術(shù)創(chuàng)新同樣伴隨大量的技術(shù)轉(zhuǎn)移、技術(shù)集成和二次創(chuàng)新[11-15]。此外，技術(shù)的跨領(lǐng)域應(yīng)用亦是顛覆性技術(shù)產(chǎn)生的重要方式[11-15]，即技術(shù)與領(lǐng)域的組合，屬于廣義上的技術(shù)融合。

1.2技術(shù)融合相關(guān)綜述熊彼特[19]認(rèn)為創(chuàng)新就是建立一種新的生產(chǎn)函數(shù)，把一種從來沒有的關(guān)于生產(chǎn)要素和生產(chǎn)條件的新組合引入生產(chǎn)體系，以實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)要素或生產(chǎn)條件的新組合。創(chuàng)新并非創(chuàng)造全新事物，而是把不同要素重新組合形成新事物的過程[20]。阿瑟[21]認(rèn)為“達(dá)爾文機(jī)制”無法對(duì)根本性的新技術(shù)的產(chǎn)生起作用，“遺傳機(jī)制”(即已有技術(shù)的新組合)在很大程度上能夠解釋技術(shù)(包括不連續(xù)技術(shù))是如何產(chǎn)生的，并據(jù)此提出了組合進(jìn)化機(jī)制，即所有的技術(shù)都是現(xiàn)存技術(shù)的組合、技術(shù)的每個(gè)組件自身也是縮微的技術(shù)、所有的技術(shù)都會(huì)利用或開發(fā)某種(通常是幾種)效應(yīng)或現(xiàn)象。

顛覆性技術(shù)在更大程度上基于現(xiàn)存知識(shí)，通過在更多知識(shí)領(lǐng)域內(nèi)進(jìn)行重組，引發(fā)顛覆性創(chuàng)新[18]，來自通?？赡軟]有聯(lián)系的領(lǐng)域知識(shí)組合可能帶來更突破的發(fā)明。從當(dāng)前科技發(fā)展的趨勢(shì)來看，多學(xué)科交叉、會(huì)聚和融合更有利于產(chǎn)生新的科技前沿和顛覆性技術(shù)[22]，不同技術(shù)有機(jī)結(jié)合推動(dòng)引導(dǎo)重大顛覆性技術(shù)創(chuàng)新[23-24]，即新技術(shù)都是在現(xiàn)有技術(shù)基礎(chǔ)上組合發(fā)展起來的[21]，顛覆性技術(shù)往往源于各項(xiàng)技術(shù)的融合[25]。劉昊等[26]認(rèn)為新興和顛覆性技術(shù)的融合更易于對(duì)未來軍事能力產(chǎn)生顛覆性影響；Ahuja等[27]認(rèn)為突破性創(chuàng)新需要廣泛搜索信息并重組不同類型的知識(shí)，以打破這些聯(lián)系并產(chǎn)生具有高經(jīng)濟(jì)價(jià)值的新想法；李占強(qiáng)[28]認(rèn)為突破性技術(shù)可來源于最前沿的新穎技術(shù)或極具創(chuàng)新性的整合高新技術(shù)。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、3D 打印和物聯(lián)網(wǎng)等顛覆性技術(shù)的融合帶來了一波變革浪潮，有可能改變經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、商業(yè)模式、公司和工作崗位，這些技術(shù)可以跨多個(gè)部門部署，并且可以衍生其他創(chuàng)新[29]。前所未有的技術(shù)領(lǐng)域融合被認(rèn)為是技術(shù)開發(fā)過程中技術(shù)新穎性和顛覆性的來源，從技術(shù)角度來看，“融合專利”具有影響力，可以衡量公司顛覆性創(chuàng)新的程度[30]。

雖然從理論上可利用技術(shù)融合識(shí)別顛覆性技術(shù)，但是在實(shí)踐方面從該視角識(shí)別顛覆性技術(shù)的研究還較少。大量研究將技術(shù)融合理論用于技術(shù)機(jī)會(huì)識(shí)別，如Kim等[31]依據(jù)專利集群之間的連接性來確定具有高度融合潛力的專利對(duì)，并提取核心專利的關(guān)鍵詞進(jìn)行組合以識(shí)別潛在技術(shù)機(jī)會(huì)；韓燕等[32]參考Kim等的研究思路，分別以論文和專利數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，采用連邊關(guān)鍵程度中心度指標(biāo)來識(shí)別在網(wǎng)絡(luò)中對(duì)技術(shù)融合起到重要作用的連邊以識(shí)別潛在技術(shù)機(jī)會(huì)；陳悅[33]和王友發(fā)等[34]基于技術(shù)融合視角識(shí)別了機(jī)器人和人工智能領(lǐng)域未來技術(shù)發(fā)展中的潛在機(jī)會(huì)；慎金花等[35]從跨社群技術(shù)融合視角識(shí)別未來技術(shù)機(jī)會(huì)。

上述研究多從共被引、技術(shù)主題詞、IPC等單維度進(jìn)行技術(shù)融合的測(cè)度，本文的創(chuàng)新點(diǎn)是通過綜合考慮共被引和耦合兩個(gè)維度進(jìn)行技術(shù)的跨領(lǐng)域融合測(cè)度，以此識(shí)別出跨技術(shù)融合的重要專利對(duì)，并據(jù)此作為顛覆性技術(shù)識(shí)別的依據(jù)。

2 研究方法

技術(shù)融合視角下基于專利的顛覆性技術(shù)識(shí)別研究過程主要分為數(shù)據(jù)處理、重要專利對(duì)篩選和顛覆性技術(shù)識(shí)別三大模塊(見圖2)。

圖2 技術(shù)融合視角下基于專利的顛覆性技術(shù)識(shí)別研究流程

2.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

2.1.1 專利收集與下載 本文選擇人工智能技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠麨閷?shí)驗(yàn)案例進(jìn)行模型驗(yàn)證研究，數(shù)據(jù)來源于德溫特專利數(shù)據(jù)庫( DII)，其收錄來自全球40多個(gè)專利機(jī)構(gòu)(涵蓋100多個(gè)國(guó)家) 的1000多萬條基本發(fā)明專利。綜合考慮查全率與查準(zhǔn)率，制定如下檢索策略：TI=("artificial intelligence*" OR "Depth learning*" OR "Natural language processing*" OR "Speech Recognition*" OR "Computer vision*" OR "Gesture control* "OR "smart robot*" OR "Video recognition*" OR "Voice translation*" OR "Image Recognition*" OR "Machine learning*")，時(shí)間跨度為所有年份。檢索時(shí)間為2020年8月18日，共檢出專利39 366條，以此作為研究對(duì)象。

2.1.2 專利耦合對(duì)構(gòu)建 專利耦合指如果兩件(或多件)專利同時(shí)引用了一件或多件專利，則這兩件(或多件)專利之間的關(guān)系稱為“專利耦合”。同時(shí)引用了專利的兩件(或多件)專利稱為耦合專利，共同引用專利的數(shù)量稱為耦合強(qiáng)度?；诖烁拍钐崛∪斯ぶ悄茴I(lǐng)域?qū)＠氖┮龑＠?hào)和被引專利號(hào)并進(jìn)行清洗去重，構(gòu)建耦合專利對(duì)，同時(shí)計(jì)算耦合強(qiáng)度。

2.1.3 專利共被引對(duì)構(gòu)建 專利共被引指兩件(或多件)專利同時(shí)被后來的一件或多件專利所引證，則稱這兩件(或多件)被引證專利具有“同被引”(co-citation)關(guān)系，又稱“同引”或“共引”。引證這兩件專利的施引專利數(shù)量稱為共被引強(qiáng)度，一般共被引強(qiáng)度越大兩件專利聯(lián)系越密切。同樣基于此概念提取人工智能領(lǐng)域被引專利號(hào)并進(jìn)行清洗去重，構(gòu)建共被引專利對(duì)，同時(shí)計(jì)算共被引強(qiáng)度。

2.2跨技術(shù)領(lǐng)域融合的重要專利對(duì)篩選顛覆性技術(shù)識(shí)別并非數(shù)據(jù)樣本越大越好，具有顛覆性潛能的技術(shù)初始信號(hào)往往非常薄弱，大量低價(jià)值的數(shù)據(jù)容易隱藏真正有價(jià)值的關(guān)鍵信息?；诖?，部分學(xué)者試圖從核心、重要專利中挖掘顛覆性技術(shù)與技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)[36-38]。本文基于以上研究思路，從技術(shù)融合角度提出一種篩選出跨技術(shù)領(lǐng)域融合的重要專利對(duì)的方法，具體指標(biāo)包括相似性指標(biāo)(專利對(duì)耦合強(qiáng)度)、影響力指標(biāo)(專利對(duì)共被引強(qiáng)度)和新穎性指標(biāo)(1-標(biāo)準(zhǔn)引用半衰期)，各指標(biāo)論述如下。

2.2.1 相似性指標(biāo)(SI) 基于引文分析的三個(gè)基本假設(shè)[39]，我們定義專利耦合的三個(gè)基本假設(shè)：a.如果專利間形式上存在聯(lián)系，則內(nèi)容上必然也存在某種聯(lián)系；b.若耦合形式一樣，則專利間內(nèi)容聯(lián)系的程度一樣，對(duì)于每種內(nèi)容間的聯(lián)系均可定義相應(yīng)的計(jì)量單位；c.專利間存在的聯(lián)系強(qiáng)度(程度)均具有簡(jiǎn)單的可加性?；谏鲜鋈齻€(gè)假設(shè)，可將耦合強(qiáng)度作為耦合專利對(duì)相似性測(cè)度指標(biāo)，耦合強(qiáng)度越大說明兩件專利的相關(guān)性越緊密，即技術(shù)的關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)，反之亦然。

2.2.2 影響力指標(biāo)(II) 專利引用量可以在一定程度上反映此項(xiàng)技術(shù)的創(chuàng)新程度[40]，一項(xiàng)專利被引用的次數(shù)多，表明該專利對(duì)后續(xù)技術(shù)的研發(fā)產(chǎn)生較大的影響[41]，高被引專利最有可能成為顛覆性技術(shù)[42]，基于此，我們將專利引用擴(kuò)展到專利對(duì)共被引，共被引頻次越高，表明技術(shù)融合越密切，技術(shù)融合的影響力越大。

2.2.3 新穎性指標(biāo)(NI) 考慮到專利對(duì)新穎性問題，我們參考文獻(xiàn)半衰期思想，設(shè)計(jì)專利對(duì)引用半衰期指標(biāo)，即統(tǒng)計(jì)具有一定影響力的專利對(duì)共被引頻次中較新的一半是在多長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)被引用的，鑒于不同專利對(duì)引用時(shí)間跨度的差異，將引用半衰期標(biāo)準(zhǔn)化，即每組專利對(duì)的引用半衰期除以首次被引至今的時(shí)間間隔，標(biāo)準(zhǔn)引用半衰期越小表明該專利對(duì)所代表的技術(shù)融合越熱，越有可能現(xiàn)在或即將成為該領(lǐng)域的顛覆性技術(shù)。為順應(yīng)經(jīng)驗(yàn)，用1-標(biāo)準(zhǔn)引用半衰期表示新穎性，該值越大越有可能現(xiàn)在或即將成為該領(lǐng)域的顛覆性技術(shù)(公式1)。

(1)

其中，NI為標(biāo)準(zhǔn)引用半衰期；PC為專利共被引對(duì)，i為PC首次被引年份，n為當(dāng)前年份。

2.2.4 跨技術(shù)領(lǐng)域融合重要專利對(duì)選擇 基于技術(shù)相似性、影響力和新穎性測(cè)度結(jié)果，我們選擇同時(shí)滿足低相似度、高影響力和高新穎性的重要專利對(duì)，上述專利對(duì)組合從理論上代表著不同技術(shù)的融合，由于其具有較高的影響力和新穎性，說明此種技術(shù)融合對(duì)當(dāng)前技術(shù)發(fā)展方向產(chǎn)生了重要影響，需要重點(diǎn)關(guān)注與解讀。因此，依據(jù)上述三項(xiàng)指標(biāo)選擇跨技術(shù)融合的重要專利對(duì)，作為技術(shù)融合視角下顛覆性技術(shù)出現(xiàn)的開端。

2.3顛覆性技術(shù)識(shí)別以跨技術(shù)領(lǐng)域融合的重要專利對(duì)及其施引專利為數(shù)據(jù)源，為確保技術(shù)術(shù)語的針對(duì)性從專利標(biāo)題中進(jìn)行技術(shù)詞提取。首先利用Rake算法，以標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、停用詞和其他不包含語義信息的單詞為分詞點(diǎn)，將長(zhǎng)句分為若干短句；然后根據(jù)共現(xiàn)原理將短句中單詞的度與其頻次之比的總和作為該短句的綜合得分(公式2)，依據(jù)此得分來判斷和識(shí)別詞組，其中分值越大越有可能是一個(gè)詞組；然后以技術(shù)出現(xiàn)頻次為橫坐標(biāo)、中間中心性(公式3)為縱坐標(biāo)的技術(shù)戰(zhàn)略坐標(biāo)圖展示技術(shù)關(guān)鍵詞所處位置，將同時(shí)滿足高頻和高中間中心性的技術(shù)確定為顛覆性技術(shù)。

PSi=∑iDegree(wi)/Frequency(wi)

(2)

其中，F(xiàn)requency(wi)為詞出現(xiàn)的頻次；Degree(wi)為詞的點(diǎn)度中心性。

(3)

其中，bjk為j到k的最短路徑的個(gè)數(shù)；bjik為從節(jié)點(diǎn)j到k的且經(jīng)過節(jié)點(diǎn)i的最短路徑的個(gè)數(shù)。

3 案例研究

3.1人工智能技術(shù)領(lǐng)域整體變化趨勢(shì)人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，該領(lǐng)域的研究?jī)?nèi)容主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)、語音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等，其目標(biāo)是使機(jī)器能完成一些通常需要借助人類高端智能才能完成的復(fù)雜性工作。自提出至今人工智能取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，成為一門廣泛的交叉和前沿科學(xué)。人工智能技術(shù)作為新一代數(shù)字技術(shù)的典型代表，逐漸嵌入其他技術(shù)領(lǐng)域，進(jìn)而從專業(yè)領(lǐng)域走向?qū)嶋H應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)對(duì)其他技術(shù)領(lǐng)域和行業(yè)的賦能。

依據(jù)專利申請(qǐng)量、專利權(quán)人數(shù)量、發(fā)明人數(shù)量和技術(shù)領(lǐng)域的數(shù)量(四位IPC數(shù)量字段信息統(tǒng)計(jì))，可將人工智能技術(shù)發(fā)展大致劃分為3個(gè)階段(圖3a)。1965-1991年人工智能處于萌芽期，少量機(jī)構(gòu)和科學(xué)家進(jìn)入該領(lǐng)域，每年專利申請(qǐng)量較少，但該時(shí)間段科學(xué)家積極研發(fā)，IPC技術(shù)涉及面開始緩慢擴(kuò)大；1992-2011年人工智能處于緩慢發(fā)展期，經(jīng)過萌芽期的技術(shù)積累，機(jī)構(gòu)和科學(xué)家數(shù)量開始以穩(wěn)定的速度進(jìn)入該領(lǐng)域，專利也以穩(wěn)定的速度增加；2012年以來人工智能處于迅速發(fā)展期，吸引了大量研發(fā)機(jī)構(gòu)和科學(xué)家，專利申請(qǐng)成指數(shù)級(jí)增加，IPC涵蓋范圍也快速增加。究其原因在于隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨以及計(jì)算機(jī)算力的迅速提升，人工智能在算法方面迎來了黃金發(fā)展期，來自各行業(yè)的大數(shù)據(jù)源源不斷的為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)提供實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，使算法不斷得到優(yōu)化，為人工智能技術(shù)應(yīng)用提供了強(qiáng)有力的支撐。同時(shí)，人工智能技術(shù)在醫(yī)療健康、人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛、消費(fèi)零售、金融等領(lǐng)域成功運(yùn)用又反過來促進(jìn)人工智能技術(shù)的的持續(xù)發(fā)展，形成馬太效應(yīng)。

本文采用經(jīng)典的邏輯曲線模型對(duì)專利申請(qǐng)累積量進(jìn)行擬合，以預(yù)測(cè)人工智能技術(shù)的發(fā)展階段。目前，人工智能技術(shù)處于指數(shù)增長(zhǎng)的初級(jí)階段，距離高峰時(shí)間2029年仍有8年時(shí)間，在此期間關(guān)于人工智能的技術(shù)仍會(huì)保持指數(shù)增長(zhǎng)趨勢(shì)。因此，建議我國(guó)政府和科研人員抓緊這幾年機(jī)遇期，力爭(zhēng)在人工智能領(lǐng)域占領(lǐng)技術(shù)制高點(diǎn)。同時(shí)，該邏輯曲線模型給出了人工智能技術(shù)成熟度和對(duì)應(yīng)時(shí)間，分別為0.01(1995年)、0.1(2012年)、0.5(2029年)、0.9(2046年)、0.99(2063年)(圖3b)。

(a)人工智能技術(shù)領(lǐng)域整體發(fā)展趨勢(shì)

(b)人工智能技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展階段預(yù)測(cè)

3.2跨技術(shù)領(lǐng)域融合的重要專利對(duì)統(tǒng)計(jì)人工智能領(lǐng)域?qū)＠脖灰l次、專利耦合頻次和新穎性，其中高共被引專利對(duì)表示不同專利融合的影響力較大，低耦合專利對(duì)表示專利間技術(shù)相異性較大，高新穎性表示共被引專利對(duì)所融合的技術(shù)較新，是近期廣泛關(guān)注的技術(shù)?；诖耍覀儚? 124 606對(duì)專利共被引中篩選出共被引頻次>5的48 544對(duì)專利對(duì)，繼而篩選出相似性為0，并且新穎性≥0.5的1 554對(duì)專利對(duì)。這1 554對(duì)重要專利對(duì)是由399件專利組配而成。本文為保證技術(shù)的前沿性，將1 898件重要專利對(duì)的施引專利與前期入選的399件專利合集作為顛覆性技術(shù)識(shí)別的數(shù)據(jù)集。

3.3顛覆性技術(shù)識(shí)別專利數(shù)據(jù)沒有關(guān)鍵詞，因此首先利用Rake算法提取技術(shù)關(guān)鍵詞。但經(jīng)實(shí)驗(yàn)，該方法分出的詞組中摻雜較多短句，尚不能精準(zhǔn)的得到詞組信息。基于此，我們?cè)赗ake算法的基礎(chǔ)上利用N-gram算法將短句進(jìn)一步劃分，生成N-Gram(N=2、3、4)并統(tǒng)計(jì)匯總。其中，4元組和3元組選取頻次≥3的關(guān)鍵詞組，2元組選取頻次≥5的關(guān)鍵詞組，最后人工篩選出技術(shù)詞并返回專利集提取，作為顛覆性技術(shù)識(shí)別的候選技術(shù)。在上述操作的基礎(chǔ)上進(jìn)行頻次統(tǒng)計(jì)(見表2)，語音識(shí)別、語音識(shí)別系統(tǒng)、語音控制、通信設(shè)備、電子設(shè)備、移動(dòng)設(shè)備、移動(dòng)電話、計(jì)算設(shè)備、音頻數(shù)據(jù)、電腦系統(tǒng)、自然語言、語言模型、個(gè)人數(shù)字助理、通信系統(tǒng)、客戶端設(shè)備等技術(shù)或產(chǎn)品是目前人工智能領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)與前沿。

表2 基于重要專利集的人工智能領(lǐng)域高頻技術(shù)詞(頻次≥20)

為進(jìn)一步識(shí)別人工智能領(lǐng)域顛覆性技術(shù)，我們引入技術(shù)戰(zhàn)略坐標(biāo)圖的形式進(jìn)行展示。以目標(biāo)數(shù)據(jù)集中技術(shù)關(guān)鍵詞數(shù)量為橫坐標(biāo)，中間中心性為縱坐標(biāo)，橫縱坐標(biāo)各自均值為坐標(biāo)原點(diǎn)進(jìn)行戰(zhàn)略坐標(biāo)圖繪制，見圖4。處于第一象限的技術(shù)具備高頻和高中間中心性雙重特點(diǎn)，是當(dāng)前研究的核心技術(shù)，由于上述技術(shù)是基于跨技術(shù)融合重要專利對(duì)及其施引專利挖掘得到的，因此我們將其視為人工智能領(lǐng)域跨技術(shù)融合的顛覆性技術(shù)。經(jīng)歸類，具體可劃分為4大類：語音識(shí)別技術(shù)、移動(dòng)通信技術(shù)、自然語言處理技術(shù)和人機(jī)交互技術(shù)。

圖4 基于重要專利集的人工智能領(lǐng)域技術(shù)戰(zhàn)略坐標(biāo)

3.3.1 語音識(shí)別技術(shù) 語音識(shí)別是計(jì)算機(jī)科學(xué)和計(jì)算語言學(xué)的一個(gè)跨學(xué)科子領(lǐng)域，整合了計(jì)算機(jī)科學(xué)，語言學(xué)和計(jì)算機(jī)工程領(lǐng)域的知識(shí)和研究，使計(jì)算機(jī)可以識(shí)別口語并轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的文本，也被稱為自動(dòng)語音識(shí)別，計(jì)算機(jī)語音識(shí)別或語音轉(zhuǎn)文本。從技術(shù)角度來看，語音識(shí)別歷史悠久，經(jīng)歷了幾波重大創(chuàng)新。近年來，該領(lǐng)域受益于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)的進(jìn)步，在學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)化兩方面均取得了顛覆性的成效。一方面學(xué)術(shù)論文、專利數(shù)量激增，另一方面全球行業(yè)在設(shè)計(jì)和部署語音識(shí)別系統(tǒng)中采用了各種深度學(xué)習(xí)方法，如長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。當(dāng)前，語音識(shí)別無論是性能還是商用都取得了跨越式的提升，廣泛應(yīng)用于車載系統(tǒng)、智能家居、醫(yī)療保健、軍事、教育、電子游戲和虛擬助手等領(lǐng)域，已經(jīng)成為一種名副其實(shí)的顛覆性技術(shù)，未來有望取得更加廣泛的應(yīng)用。

3.3.2 移動(dòng)通信技術(shù) 移動(dòng)通信技術(shù)是用于蜂窩通信的技術(shù)，近年來，移動(dòng)通信技術(shù)和人工智能技術(shù)的集成使其成為業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)，正在為我們的社會(huì)生活帶來巨大的變化。通過使用高覆蓋范圍的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)，高速無線網(wǎng)絡(luò)和各種類型的移動(dòng)信息終端，移動(dòng)通信技術(shù)的使用為移動(dòng)交互打開了廣闊的空間。隨著5G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來，智慧城市，智慧交通，智慧物流等將變得更加智能；無人駕駛、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)在高速率、低延遲的5G網(wǎng)絡(luò)下也將變得更加成熟。我國(guó)在5G技術(shù)研發(fā)方面處于世界領(lǐng)先地位，2019年工信部正式向中國(guó)電信、移動(dòng)、聯(lián)通、廣電發(fā)放5G商用牌照，我國(guó)正式進(jìn)入5G商用元年。5G技術(shù)未來發(fā)展除了影響人際溝通之外，還能極大改善機(jī)器與人，以及機(jī)器與機(jī)器之間的溝通，由此人類將從互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代進(jìn)入萬物互聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。2019年，在第32屆信號(hào)處理系統(tǒng)研討會(huì)上，與會(huì)專家一致認(rèn)為在未來10年甚至30年，人工智能、移動(dòng)通信(5G)和芯片設(shè)計(jì)的交叉融合將成為該領(lǐng)域的主要研究方向。

3.3.3 自然語言處理技術(shù) 自然語言處理是語言學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，與計(jì)算機(jī)和人類語言之間的相互作用有關(guān)，尤其是如何對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行編程以處理和分析大量自然語言數(shù)據(jù)。自然語言處理中的挑戰(zhàn)經(jīng)常涉及語音識(shí)別，自然語言理解和自然語言生成。自然語言處理技術(shù)經(jīng)歷了由符號(hào)化自然語言處理、統(tǒng)計(jì)自然語言處理到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語言處理技術(shù)的轉(zhuǎn)變，較為流行的處理技術(shù)包括使用單詞嵌入捕獲單詞的語義特性，并增加對(duì)更高級(jí)別任務(wù)(例如，問題回答)的端到端學(xué)習(xí)。隨著深度學(xué)習(xí)算法的進(jìn)步和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，自然語言處理技術(shù)也取得了顯著發(fā)展，常見的自然語言處理技術(shù)包括文字和語音處理、形態(tài)分析、句法分析、語義分析等，常見的應(yīng)用包括光學(xué)字符識(shí)別、虛擬助手(比如Siri、Alexa、Cortana、Now等)、自動(dòng)摘要、機(jī)器翻譯、自動(dòng)問答系統(tǒng)等。

3.3.4 人機(jī)交互技術(shù) 人機(jī)交互是研究計(jì)算機(jī)技術(shù)的設(shè)計(jì)和使用，涵蓋計(jì)算機(jī)科學(xué)，心理學(xué)、行為科學(xué)，圖形設(shè)計(jì)和社會(huì)學(xué)等多學(xué)科的知識(shí)和技術(shù)，其中人與計(jì)算機(jī)之間的接口是研究的重點(diǎn)，不同類型的接口需要不同的人類行為，我們通常使用的是圖形用戶界面(GUI)接口，如瀏覽器、桌面應(yīng)用程序、鍵盤、鼠標(biāo)等工具或設(shè)備，此類接口屬于基于命令或動(dòng)作的接口。隨著技術(shù)的發(fā)展，人機(jī)交互由傳統(tǒng)的基于硬件設(shè)備的交互拓展到基于語音識(shí)別的交互技術(shù)、基于觸控的交互技術(shù)、基于動(dòng)作識(shí)別的交互技術(shù)、基于眼動(dòng)追蹤的交互技術(shù)和基于腦電波追蹤的交互技術(shù)等，人機(jī)交互得到了顛覆性發(fā)展。具體技術(shù)如虛擬現(xiàn)實(shí)(Virtual Reality)技術(shù)使人能夠在人造世界中移動(dòng)，并與虛擬特征或物品進(jìn)行交互。腦機(jī)接口技術(shù)使人類可以利用大腦活動(dòng)產(chǎn)生的電信號(hào)與環(huán)境互動(dòng)，影響或改變環(huán)境，對(duì)替代或恢復(fù)患有神經(jīng)肌肉疾病(如腦癱、中風(fēng)或脊髓損傷)的殘疾人具有重要意義[43]；可穿戴技術(shù)可穿戴在皮膚附近或皮膚上，在皮膚上進(jìn)行檢測(cè)，傳輸自身或環(huán)境數(shù)據(jù)的信息，并將這些信息隨時(shí)反饋給穿戴者，常用于檢測(cè)自身健康狀況；智能虛擬助理使用自然語言處理技術(shù)、語音識(shí)別技術(shù)等來識(shí)別和響應(yīng)語音命令，用戶可以向助手提問，通過語音控制家庭自動(dòng)化設(shè)備和媒體播放，還可以使用口頭命令管理其他基本任務(wù)，例如發(fā)郵件、打電話、播放音樂等[44]。上述技術(shù)均屬于具備顛覆性的智能人機(jī)交互技術(shù)。

4 結(jié) 語

世界新一輪科技革命為顛覆性技術(shù)涌現(xiàn)創(chuàng)造了新的機(jī)遇，推進(jìn)顛覆性技術(shù)發(fā)展已成為大國(guó)博弈的戰(zhàn)略選擇[45]。顛覆性技術(shù)具有典型的后驗(yàn)性，但通過一定的方法預(yù)先識(shí)別并部署推動(dòng)顛覆性技術(shù)顯得尤為重要。本文基于人工智能領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)據(jù)，從技術(shù)融合視角下根據(jù)專利對(duì)的影響力指標(biāo)、相似性指標(biāo)和新穎性指標(biāo)篩選出重要專利對(duì)，然后利用自然語言處理技術(shù)提取重要專利對(duì)及其施引專利的的技術(shù)詞，最后通過技術(shù)戰(zhàn)略坐標(biāo)挖掘出人工智能領(lǐng)域的顛覆性技術(shù)。研究發(fā)現(xiàn)目前人工智能領(lǐng)域的顛覆性技術(shù)主要包括：語音識(shí)別技術(shù)、移動(dòng)通信技術(shù)、自然語言處理技術(shù)和人機(jī)交互技術(shù)。其中語音識(shí)別技術(shù)和自然語言處理技術(shù)受益于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，為其帶來了新的算法和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使其產(chǎn)生了顛覆式發(fā)展；移動(dòng)通信技術(shù)主要是5G技術(shù)與人工智能技術(shù)的結(jié)合，助力人工智能子技術(shù)如自動(dòng)駕駛技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等更加成熟；人機(jī)交互技術(shù)包含較多顛覆性技術(shù)，如虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、腦機(jī)接口技術(shù)、可穿戴技術(shù)和智能虛擬助理等。

本文是以人工智能這個(gè)大方向進(jìn)行的案例研究，而在這個(gè)大方向上得出的語音識(shí)別技術(shù)、移動(dòng)通信技術(shù)、自然語言處理技術(shù)和人機(jī)交互技術(shù)是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的顛覆性技術(shù)，結(jié)果與我們的認(rèn)知基本一致，從側(cè)面反映方法的準(zhǔn)確性。今后，我們將繼續(xù)以其中某個(gè)子技術(shù)方向進(jìn)一步使用該方法，深入挖掘每個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的顛覆性技術(shù)。與傳統(tǒng)方法相比，本文提出的方法具有一定的優(yōu)勢(shì)：比如，當(dāng)我們選擇常用的頻次統(tǒng)計(jì)和IPC共類分析時(shí)，得到的結(jié)果是IPC所對(duì)應(yīng)的技術(shù)，而這些技術(shù)會(huì)對(duì)應(yīng)很多專利，如針對(duì)本文數(shù)據(jù)集，G06F(電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理)對(duì)應(yīng)著12 056件專利，哪件專利更重要？傳統(tǒng)方法是無法確定的，而本文提出的方法能夠找到跨技術(shù)領(lǐng)域融合的重要專利對(duì)，如本文從39 366件專利中篩選出1 554對(duì)重要專利對(duì)，由399件專利組配而成，這399件專利可從技術(shù)融合角度被定義為人工智能領(lǐng)域的重要專利，這是本文的一個(gè)創(chuàng)新之處；此外，本文與傳統(tǒng)根據(jù)專利被引頻次確定重要專利也不相同，本文方法綜合考慮了共被引、耦合和新穎性三個(gè)指標(biāo)，這也是本文的另一個(gè)創(chuàng)新之處；最后，專利沒有關(guān)鍵詞，本文將Rake算法和N-gram算法相結(jié)合，提出一種半自動(dòng)的英文文本的關(guān)鍵詞提取方法，也是本文的一個(gè)創(chuàng)新之處。

當(dāng)然，本文也存在一些缺陷，如尚未包含文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，今后將利用本文提出的方法綜合考慮專利和文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行顛覆性技術(shù)識(shí)別研究。同時(shí)，本文僅從技術(shù)融合的視角去識(shí)別顛覆性技術(shù)，但并非所有的顛覆性技術(shù)均源自技術(shù)融合，因此，今后將綜合考慮顛覆性技術(shù)的不同形式，并予以識(shí)別。最后，本文通過實(shí)證研究得出的顛覆性技術(shù)方向?qū)儆谌斯ぶ悄芸茖W(xué)的大領(lǐng)域，今后可利用本文提出的方法繼續(xù)對(duì)識(shí)別出的各個(gè)領(lǐng)域中的顛覆性技術(shù)進(jìn)行進(jìn)一步識(shí)別，繼而明確到相關(guān)具體的技術(shù)方向上。