文/王貝、殷玥、孫虎、王茜

“十三五”以來，我國科技創(chuàng)新能力不斷增強(qiáng)，創(chuàng)新步伐不斷加快。在互聯(lián)網(wǎng)廣泛應(yīng)用的大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)含著豐富的、復(fù)雜關(guān)聯(lián)的知識，數(shù)據(jù)要素已成為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的重要動力，也對其他創(chuàng)新要素（人才、技術(shù)等）具有效率倍增作用。以企業(yè)為主體的技術(shù)創(chuàng)新大數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)與知識的有效、豐富，依賴于科創(chuàng)關(guān)鍵創(chuàng)新要素圖譜的建立。采用開放知識網(wǎng)絡(luò)模型方法，構(gòu)建人才要素圖譜、技術(shù)要素圖譜、學(xué)科要素圖譜等一系列的關(guān)鍵創(chuàng)新要素，可以融合分析企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新體系大數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)知識和潛在信息。依托關(guān)鍵創(chuàng)新要素知識圖譜，政府、科技管理部門能夠進(jìn)行更為有效的知識管理，企業(yè)研發(fā)部門能夠更高效地獲得相關(guān)技術(shù)線索、把握人才網(wǎng)絡(luò)。

本文梳理國內(nèi)外服務(wù)于科技管理的知識圖譜研究，探討上海加快建設(shè)具有全球影響力的科創(chuàng)中心的路徑，以及創(chuàng)新要素圖譜對于促進(jìn)企業(yè)為主體的技術(shù)創(chuàng)新體系發(fā)展的重要意義。

知識圖譜服務(wù)于科技管理

科學(xué)技術(shù)發(fā)展是國家前進(jìn)的動力，是當(dāng)代社會生產(chǎn)力發(fā)展的重要動力來源，也是人們一直以來不斷創(chuàng)造、累積和更新的知識寶藏，是從無數(shù)次實(shí)踐中獲取的智力成果。近年來科技飛速發(fā)展，對其獲取、整理、以及創(chuàng)新的方式和工具都在持續(xù)發(fā)生著改變，涌現(xiàn)了諸多如知識圖譜一類的新工具，進(jìn)行更為有效的知識管理。

陳悅、劉則淵指出：科學(xué)知識圖譜是顯示科學(xué)知識的發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一種圖形。它的悄然興起，一方面是揭示科學(xué)知識及其活動規(guī)律的科學(xué)計(jì)量學(xué)從數(shù)學(xué)表達(dá)轉(zhuǎn)向圖形表達(dá)的產(chǎn)物，另一方面又是顯示科學(xué)知識地理分布的知識地圖轉(zhuǎn)向以圖像展現(xiàn)知識結(jié)構(gòu)關(guān)系與演進(jìn)規(guī)律的結(jié)果，無論是對于科學(xué)技術(shù)研究還是對于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，科學(xué)知識圖譜都是一種有效的知識管理工具。

知識圖譜的研究在發(fā)達(dá)國家已經(jīng)經(jīng)過理論研究期，目前其實(shí)際應(yīng)用已經(jīng)逐步拓展并向更加精細(xì)化的領(lǐng)域發(fā)展，部分已取得了較好效果。國內(nèi)的知識圖譜研究起步略晚但發(fā)展較快，近年涌現(xiàn)出一批運(yùn)用知識圖譜工具分析某個(gè)學(xué)科、領(lǐng)域的發(fā)展情況和演進(jìn)規(guī)律的研究。例如孫杰、佟澤華以2008—2017年CNKI數(shù)據(jù)庫中文期刊相關(guān)論文為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，對我國人工智能研究的知識圖譜結(jié)構(gòu)進(jìn)行可視化分析，得出人工智能研究趨向多元化，呈現(xiàn)多學(xué)科交叉趨勢的結(jié)論；王曉云、楊子煜以海量科技文獻(xiàn)為對象構(gòu)建國防科技知識圖譜，研究了知識圖譜的定義和構(gòu)建的相關(guān)技術(shù)，提出了從科研本體模式構(gòu)建知識圖譜的思路，將國防科技分類一體化詞表與科研本體相結(jié)合，提高了國防科技文獻(xiàn)利用的有效性。

由于知識圖譜能夠可視化地展示學(xué)科的整體架構(gòu)、歷史和前沿，并能夠揭示知識之間的關(guān)系，因此能夠幫助管理和決策層高效把握領(lǐng)域的整體發(fā)展?fàn)顩r和預(yù)測未來趨勢，知識圖譜所具有的這種特殊優(yōu)勢為科技管理提供新的思路和模型。一部分研究者已經(jīng)注意到并嘗試將其運(yùn)用到為科技管理提供思路和建議。例如陳璐、張玉清通過知識圖譜發(fā)現(xiàn)研究機(jī)構(gòu)及作者之間的跨平臺合作有待加強(qiáng)；熱點(diǎn)主題包括制度和政策、高?？萍汲晒D(zhuǎn)化、科技創(chuàng)新等，“科技創(chuàng)新”“技術(shù)轉(zhuǎn)移”“知識產(chǎn)權(quán)”等新增關(guān)鍵詞頗受關(guān)注;前沿研究變動頻繁，“影響因素”“區(qū)域經(jīng)濟(jì)”“創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)”等關(guān)鍵詞表征了今后的研究方向。暢飛指出科技型中小企業(yè)融資在國內(nèi)研究熱潮的快速高漲，吸引了各學(xué)科學(xué)者產(chǎn)出豐碩的成果，知識圖譜能直觀地揭示該領(lǐng)域的研究概況與前沿。以客觀數(shù)據(jù)和圖譜為依據(jù)，對科技型中小企業(yè)融資的研究發(fā)展進(jìn)行分析和總結(jié)，并提出相關(guān)建議，為該領(lǐng)域的后續(xù)研究提供參考。胡吉穎、謝靖利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行科研實(shí)體抽取與關(guān)系計(jì)算，基于實(shí)體知識圖譜構(gòu)建分布式索引，實(shí)現(xiàn)了知識多維度檢索呈現(xiàn)和關(guān)聯(lián)導(dǎo)航、實(shí)現(xiàn)了智能語義搜索和多維知識集成檢索發(fā)現(xiàn)，滿足了精準(zhǔn)知識檢索的需求。

國內(nèi)外的研究充分證實(shí)了知識圖譜技術(shù)能夠有效利用科創(chuàng)海量數(shù)據(jù)，并通過挖掘數(shù)據(jù)間的關(guān)系揭示知識資源的相互聯(lián)系、揭示知識領(lǐng)域的動態(tài)發(fā)展規(guī)律；是能夠最大限度地發(fā)掘知識資源海量數(shù)據(jù)價(jià)值、使其為科技管理部門、研發(fā)部門提供切實(shí)的決策參考和決策依據(jù)的高效工具。

上海科創(chuàng)中心建設(shè)路徑

2019年，上海發(fā)布了《關(guān)于進(jìn)一步深化科技體制機(jī)制改革增強(qiáng)科技創(chuàng)新中心策源能力的意見》(科改“25條”)，提出了要全面對標(biāo)國際最高標(biāo)準(zhǔn)、最好水平，到2035年，涌現(xiàn)一批世界級的科研機(jī)構(gòu)、創(chuàng)新平臺和創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)造出一批具有全球影響力的原創(chuàng)性成果。無論是在地理區(qū)位還是在科技實(shí)力積累、對人才的吸引力等“科創(chuàng)基因”來看，上海都無疑是我國建設(shè)具有全球影響力的科創(chuàng)中心最具潛力的“種子選手”。如何進(jìn)一步加快上海建成具有全球影響力的科創(chuàng)中心，需要最大限度激活創(chuàng)新潛力，將制約科創(chuàng)的各項(xiàng)因素把握在可控范圍內(nèi)。

很多研究者對目前制約科技創(chuàng)新發(fā)展問題進(jìn)行了有深度、多維度的研究，其中涉及到科技管理的問題主要有二：一是科技管理職能要向制定戰(zhàn)略方向、服務(wù)科創(chuàng)主體轉(zhuǎn)變；二是要有效整合科技資源，發(fā)揮企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新主體作用。上海要建設(shè)具有全球影響力的科創(chuàng)中心，勢必要從科技管理特別是科創(chuàng)戰(zhàn)略方針的制定、科創(chuàng)環(huán)境和服務(wù)的提升、科創(chuàng)資源管理上面下功夫。

以上兩個(gè)問題的產(chǎn)生具有兩個(gè)大背景：一是企業(yè)、第三方組織已經(jīng)成長為強(qiáng)有力的創(chuàng)新力量；二是時(shí)代已經(jīng)進(jìn)入信息文明階段，科創(chuàng)資源的海量數(shù)據(jù)需要更有效地整合和挖掘。

關(guān)于第一個(gè)大背景，近年來各領(lǐng)域的大量研究都指出我國的科技創(chuàng)新已經(jīng)進(jìn)入了新階段，其中就包括了科研創(chuàng)新主體的轉(zhuǎn)變。科技日報(bào)社副社長、著名金融學(xué)者房漢廷從全社會研發(fā)投入比例的角度論證了當(dāng)前我國創(chuàng)新力量的變化：全社會研發(fā)投入2%是一個(gè)節(jié)點(diǎn)，超過2%恰好是一個(gè)經(jīng)濟(jì)體科技創(chuàng)新活動進(jìn)入自組織階段，企業(yè)、第三方組織成為強(qiáng)有力的創(chuàng)新力量，政府更為專注創(chuàng)新條件和創(chuàng)新環(huán)境建設(shè)；中國全社會研發(fā)投入強(qiáng)度從2013年首破2%已經(jīng)連續(xù)6年在2%以上，證明企業(yè)和第三方組織已經(jīng)成為技術(shù)創(chuàng)新的重要力量。企業(yè)成為科創(chuàng)重要力量體現(xiàn)在二個(gè)方面，一是對企業(yè)和第三方組織對科技創(chuàng)新的資本投入越來越大，二是企業(yè)本身科研能力的增強(qiáng)。對于上海建設(shè)具有全球影響力的科創(chuàng)中心來說，把握住了促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)投入和促進(jìn)企業(yè)研發(fā)能力提升就是把握住了未來最活躍的科創(chuàng)力量。

關(guān)于第二個(gè)大背景，政府和科技管理部門轉(zhuǎn)變職能，要從管理型走向服務(wù)型，那么管理部門應(yīng)當(dāng)為企業(yè)特別是創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)做好哪些方面的服務(wù)？科技金融學(xué)學(xué)者房漢廷從金融資本的角度提出助力企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)要有四個(gè)服務(wù)器—技術(shù)孵化器、項(xiàng)目孵化器、企業(yè)助長器、企業(yè)擴(kuò)張器；并指出目前在我國“技術(shù)孵化器”是缺失的，這造成了研發(fā)成果大量堆積和浪費(fèi)，并且由于“孵化器”的缺失，造成后續(xù)企業(yè)發(fā)展的不正常。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代，對于政府和職能部門來說，首要解決的問題是把握、挖掘好全社會科創(chuàng)資源和科創(chuàng)成果數(shù)據(jù)，只有做好科創(chuàng)數(shù)據(jù)的管理，才能把握大局，政府和科技管理部門要為“技術(shù)孵化器”提供良好的生態(tài)環(huán)境、助力做好技術(shù)成果轉(zhuǎn)化，就需要政府和科技管理部門主動提供服務(wù)，以幫助創(chuàng)業(yè)者、投資者發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新價(jià)值，促成技術(shù)成果轉(zhuǎn)化。政府和職能部門創(chuàng)造良好環(huán)境、主動提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)，才能促進(jìn)創(chuàng)新者、創(chuàng)業(yè)者、投資者的相遇和彼此欣賞、共同協(xié)作。

創(chuàng)新要素圖譜助力上?？苿?chuàng)中心建設(shè)

企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新的前期積累、和技術(shù)創(chuàng)新的過程中產(chǎn)生的大量人才、技術(shù)、學(xué)科等數(shù)據(jù)中，蘊(yùn)藏著企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的核心、關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、規(guī)律、發(fā)展方向。從政府、管理部門角度來看，要主動提供服務(wù)，為企業(yè)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化創(chuàng)造良好的生態(tài)環(huán)境，就需要政府和科技管理部門更有效地整合和挖掘科創(chuàng)資源的海量數(shù)據(jù)，為企業(yè)和投資者提供可視化的科創(chuàng)知識圖譜，從而促進(jìn)雙方甚至多方快速把握技術(shù)定位，發(fā)掘其潛在的創(chuàng)新價(jià)值、描繪其市場需求和應(yīng)用前景等。由于知識圖譜工具能夠?qū)︻I(lǐng)域進(jìn)行評價(jià)、篩選、預(yù)測，因此人才、技術(shù)、學(xué)科等關(guān)鍵創(chuàng)新要素圖譜能夠從多個(gè)方面評估企業(yè)創(chuàng)新能力，并能夠基于此建立適用于上?？苿?chuàng)中心建設(shè)的企業(yè)創(chuàng)新能力評價(jià)體系。

首先，企業(yè)是創(chuàng)新的重要主體，技術(shù)是創(chuàng)新的核心要素，結(jié)合上海產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢行業(yè)，構(gòu)建企業(yè)知識圖譜，有助于挖掘企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)及創(chuàng)新能力評估，并為政府管理人員提供數(shù)據(jù)化的智能輔助決策和篩選推薦工具，從而提高創(chuàng)新資源配置效率和能力。從互聯(lián)網(wǎng)和知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)庫中獲取與企業(yè)相關(guān)的各種數(shù)據(jù)信息，通過自然語言處理算法的抽取和集成，運(yùn)用命名實(shí)體識別技術(shù)抽取企業(yè)實(shí)體名稱及其屬性信息，形成基于RDF三元組的各種企業(yè)和屬性標(biāo)準(zhǔn)知識庫。這些知識庫可以進(jìn)一步與企業(yè)相關(guān)的各種知識產(chǎn)權(quán)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，包括專利、商標(biāo)、標(biāo)準(zhǔn)和著作權(quán)等信息，構(gòu)成企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)知識庫。采用知識圖譜對這些知識庫進(jìn)行深度分析挖掘，就可以形成不同維度（企業(yè)本身、行業(yè)、區(qū)域等）的知識圖譜。

第二，企業(yè)創(chuàng)新是上?？苿?chuàng)中心建設(shè)的重要組成部分，企業(yè)創(chuàng)新類型包括原始創(chuàng)新、技術(shù)轉(zhuǎn)化與技術(shù)引進(jìn)創(chuàng)新、產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)集群合作創(chuàng)新、技術(shù)聯(lián)盟創(chuàng)新，以及基于跨國并購的創(chuàng)新等，其中產(chǎn)學(xué)研合作、產(chǎn)業(yè)集群合作、聯(lián)盟合作等合作性創(chuàng)新尤為重要。企業(yè)的社會網(wǎng)絡(luò)是復(fù)合型的，企業(yè)作為創(chuàng)新主體在網(wǎng)絡(luò)中所起作用以及和其他企業(yè)主體在技術(shù)創(chuàng)新方面的聯(lián)系和強(qiáng)度均在知識圖譜中得到體現(xiàn)和可視化展示。將高校、研究院所嵌入企業(yè)的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中可發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)對不同發(fā)展階段的企業(yè)起到不同的作用。同樣產(chǎn)業(yè)合作和上下游聯(lián)動合作對不同領(lǐng)域和體量的企業(yè)作用不一樣，例如在企業(yè)成長階段，更易發(fā)生核心技術(shù)合作,實(shí)現(xiàn)企業(yè)合作自主創(chuàng)新，并有更多機(jī)會學(xué)習(xí)國外企業(yè)核心技術(shù)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)共享與協(xié)同創(chuàng)新，豐富企業(yè)技術(shù)積累、提高企業(yè)知識技術(shù)整合能力，有利于其獨(dú)立實(shí)現(xiàn)二次核心技術(shù)創(chuàng)新；同時(shí)成長型企業(yè)結(jié)合自身財(cái)力,可以進(jìn)行適度的原始自主創(chuàng)新,實(shí)現(xiàn)自主設(shè)計(jì)制造和自主品牌創(chuàng)造。通過知識圖譜相關(guān)技術(shù)構(gòu)建企業(yè)、高校合作網(wǎng)絡(luò)，通過技術(shù)相似度聚類得到企業(yè)集群和不同技術(shù)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)分布網(wǎng)絡(luò)，從而分析企業(yè)合作網(wǎng)絡(luò)和產(chǎn)業(yè)鏈的合作創(chuàng)新關(guān)鍵要素，提高企業(yè)主體之間的合作關(guān)系和合作強(qiáng)度，促進(jìn)企業(yè)合作創(chuàng)新特別是產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)在企業(yè)創(chuàng)新中的關(guān)鍵作用。

第三、科技企業(yè)自主創(chuàng)新對區(qū)域創(chuàng)新能力和國家競爭力提升都有著積極的推動作用，區(qū)域和國家經(jīng)濟(jì)環(huán)境發(fā)展及產(chǎn)業(yè)本身的發(fā)展對科技企業(yè)自主創(chuàng)新也會起到促進(jìn)作用。企業(yè)創(chuàng)新主體、產(chǎn)業(yè)技術(shù)、科研能力、產(chǎn)業(yè)環(huán)境、制度環(huán)境等創(chuàng)新要素相互作用，共同推動企業(yè)自主創(chuàng)新。其創(chuàng)新模式分為內(nèi)部因素和外部因素，內(nèi)部動力因素主要包括企業(yè)吸收能力、企業(yè)科技投入、創(chuàng)新激勵機(jī)制、企業(yè)創(chuàng)新文化以及創(chuàng)新理念等。外部動力因素主要包括：①市場驅(qū)動;②創(chuàng)新資源;③政府政策,主要涉及政府制定的產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)調(diào)整、企業(yè)創(chuàng)新扶持、良好軟硬環(huán)境的各種制度與政策,以及針對中介體系和行業(yè)協(xié)會的相關(guān)政策;④集群環(huán)境,主要涉及競爭秩序維持、集群創(chuàng)新文化營造、集群自主品牌戰(zhàn)略、集群企業(yè)關(guān)聯(lián)與協(xié)同創(chuàng)新;⑤其他外部影響因素。通過互聯(lián)網(wǎng)新聞?wù)咝畔⒌确墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建企業(yè)創(chuàng)新要素圖譜，分析不同生命周期的企業(yè)對應(yīng)創(chuàng)新模式選擇的動力要素不同，進(jìn)行針對性的政策扶持和調(diào)控，制定個(gè)性化和有溫度的企業(yè)扶持政策，為相關(guān)政府決策提供參考。

掌握了科創(chuàng)知識圖譜工具，就意味著政府、科技管理部門掌握了整合、挖掘科創(chuàng)海量數(shù)據(jù)的鑰匙，能夠助力科創(chuàng)數(shù)據(jù)管理、服務(wù)于科創(chuàng)戰(zhàn)略方針的制定、切實(shí)提升科創(chuàng)環(huán)境和服務(wù)。能夠助力管理部門將被動的技術(shù)管理模式轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥姆?wù)模式，進(jìn)而建立基于大數(shù)據(jù)和知識圖譜的新型技術(shù)創(chuàng)新模式與決策機(jī)制，為企業(yè)提供基于大數(shù)據(jù)的深度知識挖掘和企業(yè)創(chuàng)新能力評估，最終促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和體系建設(shè)。另一方面對于企業(yè)、第三方組織來說，由于原始數(shù)據(jù)來源于企業(yè)，基于此建設(shè)的評估體系將更貼近企業(yè)實(shí)際，更能夠反映創(chuàng)新技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，能夠?yàn)槠髽I(yè)、投資者提供更切實(shí)的服務(wù)和參考。