中科院-技术结构图谱2022-2023.9.18-84页_3mb

技术结构图谱分析总结

技术结构图谱是一种通过深度学习模型和可视化解析技术，揭示专利技术之间结构特征和关联关系的可视化工具。本研究利用两方专利数据，结合科学计量学、数据挖掘和机器学习方法，构建了技术结构图谱，展示了全球技术创新的热点领域和演变趋势。

主要研究内容包括：

1. 技术结构图谱构建方法
   采用BERT模型对专利文本进行特征抽取，再通过K-means聚类算法形成技术焦点，最终使用t-SNE算法将高维特征映射到二维空间，生成技术结构图谱。该方法突破传统专利分类体系，强调技术交叉与融合。

2. 技术结构与演变分析
   基于2016-2021年两方专利数据，技术结构图谱涵盖12个技术焦点群，重点产业包括信息通信技术（ICT）、医疗健康、汽车及交通运输设备。核心领域包括通信网络、人工智能、半导体、生物制药等，新增热点涉及区块链、智能驾驶及新能源电池技术。

3. 国家技术创新布局
   六大科技强国（美国、日本、德国、中国、韩国、法国）中，美国专利总量占全球30.8%，技术覆盖广泛；中国专利份额达7.9%，增速显著；日本和德国在传统工业领域（如汽车、机械）优势明显；韩国和法国聚焦半导体、低碳技术及运输领域。

4. 热点技术领域分析
   展示了手术器械（美国强生、美敦力）、通信网络（华为、高通）、锂离子电池（LG新能源）等6个领域的专利分布及龙头企业分析。图谱显示美国在医疗技术、德国在机械工程、日本在材料科学等领域保持优势。

关键发现与挑战

• 中国技术创新实力提升，但高质量专利总量及国际竞争力仍需加强。
• 技术结构图谱方法尚未完全成熟，需进一步优化文本分析和聚类算法。
• 未来可拓展至多语言专利分析，结合科学与技术的互动关系，推动知识结构研究。

技术结构图谱为跟踪全球技术前沿、制定科技创新战略提供数据支撑，助力决策者识别技术缺口与合作机会，是中国科学院科技战略咨询研究院持续改进的分析工具。