陳鈺芬 王科平

(浙江工商大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院 杭州 310018)

0 引 言

當(dāng)前人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展，正成為推動(dòng)國(guó)家發(fā)展的主要力量。中國(guó)政府長(zhǎng)期以來(lái)不斷推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，相繼出臺(tái)一系列政策促進(jìn)人工智能的發(fā)展，2017年6月國(guó)務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，同年12月工信部發(fā)布《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020年)》等，新一代人工智能技術(shù)的發(fā)展將成為中國(guó)彎道超車的重要機(jī)遇。人工智能涉及到數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、物理學(xué)、生物學(xué)等多領(lǐng)域，是典型的多學(xué)科交叉、跨領(lǐng)域融合的新興領(lǐng)域，技術(shù)復(fù)雜程度高，突破難度大，跨領(lǐng)域技術(shù)融合已經(jīng)成為人工智能技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的重要來(lái)源。因此，本文以全球人工智能專利數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)人工智能跨領(lǐng)域融合模式進(jìn)行分析，從深層次挖掘人工智能發(fā)展的核心所在，揭示人工智能的發(fā)展規(guī)律，為我國(guó)人工智能戰(zhàn)略布局提供一定的參考意見(jiàn)。

當(dāng)前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于技術(shù)跨領(lǐng)域融合展開(kāi)了多角度的研究與分析，其研究主題主要涉及技術(shù)融合的影響機(jī)制[1-3]、融合現(xiàn)狀測(cè)度[4-8]、融合趨勢(shì)挖掘[9-12]等方面，即結(jié)合特定領(lǐng)域分析技術(shù)融合的驅(qū)動(dòng)因素及影響效應(yīng)、技術(shù)融合現(xiàn)狀及未來(lái)趨勢(shì)。具體來(lái)講，關(guān)于技術(shù)融合影響機(jī)制研究方面，Jeong利用韓國(guó)政府資助的研發(fā)項(xiàng)目數(shù)據(jù)，實(shí)證研究了技術(shù)和資源配置環(huán)境如何促進(jìn)技術(shù)融合[3]。趙玉林基于全球生物芯片產(chǎn)業(yè)專利數(shù)據(jù)，實(shí)證研究了技術(shù)融合對(duì)于產(chǎn)業(yè)績(jī)效的影響[2]。關(guān)于技術(shù)融合現(xiàn)狀測(cè)度，苗紅引入機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的LDA-SVM分類算法，挖掘了智能手機(jī)領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用的技術(shù)[8]。Kose利用“基于模塊”的挖掘方法，結(jié)合專利引文分析識(shí)別了機(jī)器人研究領(lǐng)域的技術(shù)融合現(xiàn)狀[12]。而關(guān)于融合趨勢(shì)挖掘，王宏起提出鏈路預(yù)測(cè)Katz指標(biāo)的技術(shù)融合方向預(yù)測(cè)方法，通過(guò)對(duì)中國(guó)電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)的實(shí)證發(fā)現(xiàn)未來(lái)技術(shù)融合將向智能化、網(wǎng)聯(lián)化方向發(fā)展，極大地補(bǔ)充了技術(shù)融合挖掘的相關(guān)研究[13]。

而就技術(shù)融合測(cè)度方法而言，主要有技術(shù)路線圖、語(yǔ)義分析、專利引文網(wǎng)絡(luò)、專利共現(xiàn)等方法。其中專利共現(xiàn)技術(shù)作為一種成熟的方法被廣泛應(yīng)用于技術(shù)融合相關(guān)研究中。該方法根據(jù)不同技術(shù)領(lǐng)域同時(shí)出現(xiàn)在一條專利來(lái)反映技術(shù)融合情況。通常利用國(guó)際專利分類號(hào)(IPC)作為共現(xiàn)對(duì)象。Suzuki使用專利共現(xiàn)分析方法測(cè)度了兩家日本大型企業(yè)專利技術(shù)多樣性[14]。Leydesdorff以2006年《專利合作條約》提交的專利為原始數(shù)據(jù)源，研究發(fā)現(xiàn)專利共現(xiàn)方法能夠有效分析技術(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系[15]。婁巖則利用專利共現(xiàn)技術(shù)構(gòu)建技術(shù)融合測(cè)度框架，從聚合性、耦合性、均衡性全面分析了純電動(dòng)汽車技術(shù)和信息技術(shù)的融合[4]。

綜上，學(xué)術(shù)界對(duì)技術(shù)融合的影響機(jī)制、融合現(xiàn)狀測(cè)度、融合趨勢(shì)挖掘等問(wèn)題展開(kāi)了詳細(xì)的研究，并利用專利共現(xiàn)技術(shù)取得了諸多成果。但是現(xiàn)有研究主要局限于靜態(tài)技術(shù)融合的考察，較少涉及技術(shù)融合的動(dòng)態(tài)演變過(guò)程等內(nèi)容，同時(shí)缺乏對(duì)技術(shù)跨領(lǐng)域融合模式的探究。因此，本文利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，以專利信息為數(shù)據(jù)源，嘗試構(gòu)建技術(shù)跨領(lǐng)域融合模式的識(shí)別框架，并以人工智能為例進(jìn)行實(shí)證分析，探究人工智能在不同發(fā)展時(shí)期的跨領(lǐng)域融合模式動(dòng)態(tài)演化過(guò)程，挖掘哪些技術(shù)是人工智能發(fā)展的關(guān)鍵，以期掌握其發(fā)展規(guī)律，進(jìn)而為創(chuàng)新組織提供有效的指導(dǎo)性意見(jiàn)。

1 研究方案設(shè)計(jì)

1.1研究方法

1.1.1 專利共現(xiàn)分析 專利共現(xiàn)分析近年來(lái)已經(jīng)成為研究專利的重要方法之一，被廣泛運(yùn)用于技術(shù)融合的識(shí)別。一個(gè)完整的IPC號(hào)包括部、大類、小類、大組、小組等部分，例如G05B-023/02，其中G為部，05為大類，B為小類，023為大組，02為小組[7]。本文將IPC四位分類(如G05B)界定為IPC4，把IPC4所屬的技術(shù)領(lǐng)域界定為“技術(shù)領(lǐng)域(technology field，簡(jiǎn)稱TF)”，所屬的技術(shù)部界定為“技術(shù)部(technology area，簡(jiǎn)稱TA)”。借鑒WIPO關(guān)于IPC4與技術(shù)領(lǐng)域的對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)，將所有的IPC4對(duì)應(yīng)到35個(gè)技術(shù)領(lǐng)域、5個(gè)技術(shù)部[16]。其中TF1-TF8屬于電氣工程部，TF9-TF13屬于儀器部，TF14-TF24屬于化學(xué)部，TF25-TF32屬于機(jī)械工程部，TF33-TF35屬于其他領(lǐng)域部。若一條專利同時(shí)出現(xiàn)多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，即定義為“技術(shù)領(lǐng)域共現(xiàn)”。若一條專利同時(shí)出現(xiàn)多個(gè)IPC4號(hào)，即定義為“IPC4共現(xiàn)”?；谏鲜龆x，本文構(gòu)建四個(gè)階段的兩大技術(shù)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)(技術(shù)領(lǐng)域共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和IPC4共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò))。

1.1.2 中間人分析 在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中，Burt將中間人定義為向一個(gè)角色發(fā)送資源，而從另一個(gè)角色獲取資源的行動(dòng)者[17]，之后Gould和Fernandez對(duì)Burt的中間人概念存在的問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化與改進(jìn)，考慮了行動(dòng)者所在的群體進(jìn)而提出五類中間人角色[18]，分別是協(xié)調(diào)人(coordinator)、顧問(wèn)(consultant)、守門(mén)人(gatekeeper)、代理人(representative)、聯(lián)絡(luò)人(liaison)，參照?qǐng)D 1可以清楚地理解各類中間人之間的作用和差別，其中黑色節(jié)點(diǎn)是各類情況下的中間人角色。協(xié)調(diào)員角色表示各節(jié)點(diǎn)同處于一個(gè)群體，中間人在網(wǎng)絡(luò)中起到協(xié)調(diào)作用；顧問(wèn)角色表示連接中間人的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)同處于一個(gè)群體，而其自身處于另外一個(gè)群體，在網(wǎng)絡(luò)中起到過(guò)渡作用；守門(mén)人角色表示中間人與連接中間人的下游節(jié)點(diǎn)同處于一個(gè)群體，中間人的上游節(jié)點(diǎn)單獨(dú)處于一個(gè)群體；代理人角色表示中間人與連接中間人的上游節(jié)點(diǎn)同處于一個(gè)群體，中間人的下游節(jié)點(diǎn)單獨(dú)處于一個(gè)群體；守門(mén)人與代理人均是群體與外部聯(lián)系的重要渠道，守門(mén)人負(fù)責(zé)吸收群體外部信息并將其擴(kuò)散至群體內(nèi)部，控制信息的傳入與過(guò)濾。代理人則是負(fù)責(zé)將信息傳輸?shù)酵饨?，起到發(fā)言的作用；聯(lián)絡(luò)人角色表示各節(jié)點(diǎn)分別處于各自群體，此時(shí)中間人在網(wǎng)絡(luò)中起到聯(lián)絡(luò)群體間的作用。

圖1 五類中間人角色

1.1.3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析 為了更加清晰地反映人工智能領(lǐng)域的技術(shù)融合特征，本文首先從整體層面把握人工智能領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，了解人工智能領(lǐng)域技術(shù)融合的整體結(jié)構(gòu)及其演化趨勢(shì)。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲笜?biāo)包括網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)中心勢(shì)、平均聚類系數(shù)、平均路徑長(zhǎng)度等，具體指標(biāo)公式及含義如下：

a.網(wǎng)絡(luò)密度。網(wǎng)絡(luò)密度是指網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際關(guān)系數(shù)與理論可能關(guān)系數(shù)的比值，本文反映技術(shù)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)交互程度。具體計(jì)算公式如下：

(1)

其中m表示網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際關(guān)系數(shù)，n表示網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)。

b.網(wǎng)絡(luò)中心勢(shì)。網(wǎng)絡(luò)中心勢(shì)是指網(wǎng)絡(luò)中絕對(duì)中間中心度最大值和其他節(jié)點(diǎn)絕對(duì)中間中心度離差總和與理論離差最大和的比值，本文反映技術(shù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的集中趨勢(shì)。具體計(jì)算公式如下：

(2)

其中n表示網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)，CABmax表示規(guī)模為n的網(wǎng)絡(luò)中絕對(duì)中間中心度最大值，CABi表示網(wǎng)絡(luò)中其他點(diǎn)的絕對(duì)中間中心度。

c.平均聚類系數(shù)。聚類系數(shù)是指網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)與其相鄰節(jié)點(diǎn)間實(shí)際關(guān)系數(shù)與最大可能關(guān)系數(shù)的比值，衡量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的聚合程度。而平均聚類系數(shù)則是網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)的平均值，本文反映技術(shù)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)聚集程度。具體計(jì)算公式如下：

(3)

其中n表示網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)，ei表示節(jié)點(diǎn)i相鄰節(jié)點(diǎn)間實(shí)際關(guān)系數(shù)，ki表示與節(jié)點(diǎn)i相鄰的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

d.平均路徑長(zhǎng)度。平均路徑長(zhǎng)度是指網(wǎng)絡(luò)中任意兩節(jié)點(diǎn)間最短路徑的平均值，衡量網(wǎng)絡(luò)整體的可達(dá)性，本文反映技術(shù)網(wǎng)絡(luò)通道的通暢程度。具體計(jì)算公式如下：

(4)

其中n表示網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)，dij表示節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j之間的最短路徑長(zhǎng)度，V表示網(wǎng)絡(luò)中可達(dá)節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)量。

1.2分析框架結(jié)合上述三種研究方法，本文探究如何在技術(shù)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)框架下，結(jié)合中間人分析方法識(shí)別不同類型的跨領(lǐng)域融合模式。通過(guò)區(qū)分節(jié)點(diǎn)間跨領(lǐng)域方式的不同，將5類中間人與技術(shù)融合模式相匹配。考慮到技術(shù)共現(xiàn)沒(méi)有方向可言，網(wǎng)絡(luò)中無(wú)法準(zhǔn)確辨別守門(mén)人和代理人，因此以“守門(mén)人”和“代理人”為代表的跨領(lǐng)域融合模式統(tǒng)稱為單向型融合模式。而雙向型融合模式則具體細(xì)化為以“顧問(wèn)”為代表和以“聯(lián)絡(luò)人”為代表的兩種類型。若專利IPC信息同時(shí)涉及兩大技術(shù)部及以上，則定義出現(xiàn)跨領(lǐng)域融合現(xiàn)象。綜上，以“協(xié)調(diào)人”為代表的獨(dú)立發(fā)展模式只涉及一個(gè)技術(shù)部，不存在技術(shù)融合現(xiàn)象，其節(jié)點(diǎn)異質(zhì)性和交互性都相對(duì)較低；以“守門(mén)人”或“代理人”為代表的單向型融合模式涉及兩個(gè)技術(shù)部，存在一條路徑與外部聯(lián)系，因此相比獨(dú)立發(fā)展模式，單向型融合模式的異質(zhì)性與交互性都有相應(yīng)提高；而以“顧問(wèn)”或“聯(lián)絡(luò)人”為代表的雙向型融合模式雖都涉及兩次跨領(lǐng)域聯(lián)系，但以“聯(lián)絡(luò)人”為代表的雙向型融合模式涉及的異質(zhì)知識(shí)更多，從而其異質(zhì)性與交互性都相對(duì)更高。在識(shí)別技術(shù)跨領(lǐng)域融合模式的基礎(chǔ)上，本文借鑒Lim和劉鳳朝的技術(shù)中介角色分析思路[7，19]，測(cè)算不同IPC4的技術(shù)中介得分，挖掘不同跨領(lǐng)域融合模式下的重要技術(shù)中介。

綜上所述，基于以上分析流程，本文構(gòu)建了跨領(lǐng)域融合模式識(shí)別框架，如圖 2所示。首先，結(jié)合技術(shù)領(lǐng)域共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別人工智能技術(shù)融合特征，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲笜?biāo)探究不同技術(shù)領(lǐng)域間的融合程度；然后，利用專利IPC4共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)IPC4所屬不同技術(shù)部劃分技術(shù)領(lǐng)域邊界，識(shí)別人工智能的跨領(lǐng)域融合模式及其演變規(guī)律，并分析不同技術(shù)部的內(nèi)部擴(kuò)散特征；最后，揭示不同跨領(lǐng)域融合模式中的重要技術(shù)中介，從而有針對(duì)性地為組織提供研發(fā)戰(zhàn)略布局意見(jiàn)。

圖2 跨領(lǐng)域融合模式分析框架

2 實(shí)證分析

圖3 1982-2018年全球人工智能領(lǐng)域?qū)＠兓厔?shì)

2.1數(shù)據(jù)來(lái)源與階段劃分本文研究數(shù)據(jù)來(lái)源于德溫特專利數(shù)據(jù)庫(kù)(Derwent Innovations Index)，在德溫特專利數(shù)據(jù)庫(kù)手工代碼檢索官網(wǎng)(https://clarivate.com/derwent/dwpi-reference-center/mcl/)中輸入“artificial intelligen*”確定人工智能領(lǐng)域相應(yīng)的手工代碼，配合主題詞檢索，從而得到人工智能領(lǐng)域相關(guān)專利。檢索時(shí)間截止到2018年，結(jié)果一共包含112 912條專利，通過(guò)Python提取每條專利中的IP字段。參照?qǐng)D 3可以清晰地反映出人工智能領(lǐng)域發(fā)展的階段性特征。1982-1994年為起步探索期，年專利數(shù)一直處于較低水平，因此為了保證各階段存在一定數(shù)量的研究數(shù)據(jù)，本文將研究區(qū)間設(shè)定為1995-2018年，其中1995-2000年為第一階段，這一階段年專利數(shù)平穩(wěn)發(fā)展，大致保持在每年1 000條水平，屬于平穩(wěn)過(guò)渡期。2001-2006年為第二階段，這一階段年專利數(shù)以較低的發(fā)展速度開(kāi)始逐年上升，屬于平穩(wěn)發(fā)展期。2007-2012為第三階段，這一階段年專利數(shù)先迅速上升，而后回落到正常水平，屬于波動(dòng)發(fā)展期，其中2007-2008年出現(xiàn)短暫的井噴式增長(zhǎng)，隨后落回到正常水平。結(jié)合時(shí)代背景，這可能是因?yàn)?005年是大數(shù)據(jù)元年加之2006年是深度學(xué)習(xí)發(fā)展史上重要的分水嶺[20]。2013-2018為第四階段，這一階段年專利數(shù)開(kāi)始快速增長(zhǎng)，屬于快速發(fā)展期，彼時(shí)人工智能領(lǐng)域發(fā)展迎來(lái)了新的契機(jī)，云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)飛速發(fā)展。綜上，本文將每隔6年為一個(gè)研究時(shí)期，分時(shí)期構(gòu)建四個(gè)階段的專利共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，探究人工智能技術(shù)領(lǐng)域和跨領(lǐng)域融合模式的演化特征，考察人工智能發(fā)展的重要技術(shù)中介。

2.2人工智能技術(shù)領(lǐng)域演化特征表1顯示了1995-2018年四個(gè)階段35個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的人工智能專利數(shù)。從表中可以看出，1995-2000年間，人工智能發(fā)展處于萌芽期，技術(shù)領(lǐng)域分布比較集中，只有TF6(計(jì)算機(jī)技術(shù))、TF12(控制)、TF26(機(jī)床)、TF25(處理)領(lǐng)域的專利數(shù)超過(guò)500件，這些技術(shù)領(lǐng)域分別屬于電氣工程部、儀器部、機(jī)械工程部，說(shuō)明上述技術(shù)部是人工智能的先導(dǎo)領(lǐng)域，起到基礎(chǔ)技術(shù)的作用。在這一階段，隨著人工智能基礎(chǔ)技術(shù)與應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)張，人工智能已經(jīng)涉及35個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，說(shuō)明人工智能在發(fā)展初期便涉及到了全部技術(shù)領(lǐng)域，技術(shù)多元化程度較高。2001-2006年間，從專利絕對(duì)數(shù)量看，TF6、TF12領(lǐng)域占據(jù)著絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，而從增長(zhǎng)速度看，TF7(管理中的IT方法)領(lǐng)域的專利增長(zhǎng)速度最快，其次是TF16(制藥)、TF17(高分子化學(xué)，聚合物)、TF22(微觀結(jié)構(gòu)和納米技術(shù))、TF18(食品化學(xué))等領(lǐng)域。2007-2012年間，TF6、TF26領(lǐng)域?qū)＠倲?shù)最多，而TF33(家具、游戲)、TF17領(lǐng)域的專利增長(zhǎng)速度最快，可以發(fā)現(xiàn)人工智能在基礎(chǔ)領(lǐng)域保持穩(wěn)定增長(zhǎng)的前提下，逐漸開(kāi)始在應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)力。2013-2018年間，TF26成為人工智能的絕對(duì)基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，專利總數(shù)超過(guò)1萬(wàn)件，TF32(運(yùn)輸)、TF25(處理)、TF13(醫(yī)療技術(shù))則為增長(zhǎng)速度最快的領(lǐng)域，可以發(fā)現(xiàn)此階段人工智能在應(yīng)用領(lǐng)域?qū)用娴玫搅诉M(jìn)一步發(fā)展。

綜上可知，考察期內(nèi)人工智能在電氣工程部、儀器部、機(jī)械工程部的發(fā)展最為迅速，其中TF26、TF6、TF12技術(shù)領(lǐng)域在其中扮演著重要的角色，隨后人工智能開(kāi)始廣泛運(yùn)用于工業(yè)管理、化學(xué)、生物等領(lǐng)域，對(duì)其他技術(shù)的應(yīng)用與推廣產(chǎn)生了深刻的影響?？傮w而言，人工智能發(fā)展表現(xiàn)出基礎(chǔ)領(lǐng)域先行發(fā)展，逐步擴(kuò)展到應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展特征，這同納米技術(shù)的發(fā)展路徑較為相似。以電氣工程、儀器、機(jī)械工程為代表的基礎(chǔ)領(lǐng)域是整個(gè)人工智能的先導(dǎo)領(lǐng)域，這些領(lǐng)域?yàn)槿斯ぶ悄馨l(fā)展提供了基礎(chǔ)性平臺(tái)，為今后擴(kuò)展到其他技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)造了先決條件。

表1 1995-2018年人工智能技術(shù)領(lǐng)域分布及演化情況

為了更加清晰地展現(xiàn)人工智能技術(shù)領(lǐng)域的演化特征，以35個(gè)技術(shù)領(lǐng)域?yàn)楣?jié)點(diǎn)，技術(shù)領(lǐng)域間共現(xiàn)為聯(lián)系，構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲笜?biāo)。具體指標(biāo)測(cè)度結(jié)果如表 2所示。從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)演化趨勢(shì)可以發(fā)現(xiàn)，技術(shù)領(lǐng)域共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的邊數(shù)、密度整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，并在第三階段逐漸穩(wěn)定，說(shuō)明人工智能領(lǐng)域在第二階段發(fā)展下，技術(shù)領(lǐng)域間的關(guān)聯(lián)程度不斷加深，到第三階段逐漸趨于穩(wěn)定；網(wǎng)絡(luò)中心勢(shì)指標(biāo)在第二階段呈現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)中向某個(gè)點(diǎn)集中的趨勢(shì)明顯下降，即人工智能從初期圍繞個(gè)別先導(dǎo)領(lǐng)域的發(fā)展模式逐步過(guò)渡到各技術(shù)領(lǐng)域協(xié)同發(fā)展，節(jié)點(diǎn)間的差異程度不斷下降；而關(guān)于網(wǎng)絡(luò)平均聚類系數(shù)、平均路徑長(zhǎng)度指標(biāo)，若網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度遠(yuǎn)小于同等規(guī)模和密度的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度,并且網(wǎng)絡(luò)的平均聚類系數(shù)遠(yuǎn)大于同等規(guī)模和密度的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的平均聚類系數(shù),則表明網(wǎng)絡(luò)滿足小世界特性。通過(guò)模擬發(fā)現(xiàn)，專利技術(shù)領(lǐng)域共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)明顯的小世界特征，即人工智能各技術(shù)領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)程度較高，領(lǐng)域間的信息流可以快速流動(dòng)。

表2 各階段網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)測(cè)度指標(biāo)

2.3人工智能跨領(lǐng)域融合模式識(shí)別任何一項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展不僅需要自身單一技術(shù)的支持，同時(shí)也需要不同程度地與其他技術(shù)領(lǐng)域相結(jié)合。由于技術(shù)領(lǐng)域性質(zhì)的不同，其獨(dú)立發(fā)展和融合發(fā)展之間的關(guān)系可能會(huì)有不同的表現(xiàn)形式，從而形成不同類型的跨領(lǐng)域融合模式。基于圖2分析框架，以人工智能領(lǐng)域出現(xiàn)的IPC4為節(jié)點(diǎn)，IPC4間的共現(xiàn)關(guān)系為聯(lián)系得到IPC4共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，以上文提及的技術(shù)部為分區(qū)條件，探究人工智能的跨領(lǐng)域融合特征，表3顯示了人工智能四個(gè)階段各類跨領(lǐng)域融合模式的變化情況。

表3 1995-2018年各階段跨領(lǐng)域融合模式演變

由表3可知，首先通過(guò)橫向?qū)Ρ瓤梢园l(fā)現(xiàn)，人工智能跨領(lǐng)域融合模式以“聯(lián)絡(luò)人”為代表的雙向型融合模式和以“守門(mén)人”或“代理人”為代表的單向型融合模式為主，其次是以“顧問(wèn)”為代表的雙向型融合模式，獨(dú)立發(fā)展模式比例最低，再次驗(yàn)證了技術(shù)跨領(lǐng)域融合是人工智能發(fā)展的主要特征。而從縱向?qū)Ρ瓤梢园l(fā)現(xiàn)，雖然各類融合模式所占比例均有所變動(dòng)，但總體變化趨勢(shì)較為穩(wěn)定，說(shuō)明人工智能發(fā)展初期，技術(shù)融合發(fā)展就對(duì)其產(chǎn)生了深刻的影響，不僅促進(jìn)人工智能技術(shù)自身成長(zhǎng)，同時(shí)對(duì)其他技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用也起到了至關(guān)重要的作用。

圖4顯示了1995-2018年人工智能各技術(shù)部的跨領(lǐng)域融合模式的變化情況。首先，獨(dú)立發(fā)展模式在各時(shí)期雖占比較低，但廣泛存在于TA3(化學(xué))、TA4(機(jī)械工程)的各個(gè)時(shí)期，說(shuō)明這些技術(shù)部相比其他技術(shù)部表現(xiàn)出更強(qiáng)的內(nèi)源式創(chuàng)新，其中TA3的獨(dú)立發(fā)展模式比例隨時(shí)間的推移表現(xiàn)出上升態(tài)勢(shì)，說(shuō)明化學(xué)技術(shù)部的內(nèi)部創(chuàng)新傾向變高，在技術(shù)融合過(guò)程中孵化出傳統(tǒng)發(fā)展模式。其次，單向型融合模式存在于人工智能各技術(shù)部中，并表現(xiàn)出穩(wěn)定的變化趨勢(shì)。單向型融合模式具體表現(xiàn)為從外部領(lǐng)域吸收技術(shù)，而后在自身領(lǐng)域內(nèi)部擴(kuò)散或是先在領(lǐng)域內(nèi)部轉(zhuǎn)移而后擴(kuò)散至外部領(lǐng)域，這種模式意味著現(xiàn)有技術(shù)需要尋求外部解決方案或是拓寬自身技術(shù)應(yīng)用渠道。第三，以“顧問(wèn)”為代表的雙向型融合模式在TA3比例下降明顯，而在其他部穩(wěn)定存在。以“顧問(wèn)”為代表的雙向型融合模式具體表現(xiàn)為從初始領(lǐng)域獲得技術(shù)，最后又在初始領(lǐng)域重新得到應(yīng)用，這種模式意味著現(xiàn)有技術(shù)將由外部領(lǐng)域進(jìn)行更新，說(shuō)明化學(xué)技術(shù)部需要通過(guò)外部領(lǐng)域進(jìn)行技術(shù)更新的趨勢(shì)正在下降，技術(shù)自主性程度逐漸變強(qiáng)，驗(yàn)證了上文化學(xué)技術(shù)部?jī)?nèi)部?jī)A向變高的結(jié)論。最后，以“聯(lián)絡(luò)人”為代表的雙向型融合模式同樣廣泛存在于人工智能各技術(shù)部的各個(gè)時(shí)期，并保持較高的穩(wěn)定比例，說(shuō)明人工智能各技術(shù)部之間保持著一定的交流頻度。以“聯(lián)絡(luò)人”為代表的雙向型融合模式具體表現(xiàn)為從某領(lǐng)域吸收技術(shù)，而后運(yùn)用到另一新領(lǐng)域，同時(shí)涉及技術(shù)跨領(lǐng)域吸收與擴(kuò)散能力，對(duì)知識(shí)整合能力要求最高。

圖4 五大技術(shù)部跨領(lǐng)域融合模式演變規(guī)律

綜上可知，考察期內(nèi)人工智能表現(xiàn)出多種類跨領(lǐng)域融合模式，各技術(shù)部具有獨(dú)特的技術(shù)擴(kuò)散特征。TA3(化學(xué))、TA4(機(jī)械工程)以單向型融合模式為主，TA1(電氣工程)、TA2(儀器)、TA5(其他領(lǐng)域)以“聯(lián)絡(luò)人”為代表的雙向型融合模式為主。因此總體上看，人工智能表現(xiàn)出以“聯(lián)絡(luò)人”為代表的雙向型融合模式和單向型融合模式為主的發(fā)展特征。

2.4人工智能重要技術(shù)中介識(shí)別在識(shí)別不同類型的跨領(lǐng)域融合模式過(guò)程中，技術(shù)中介起到了關(guān)鍵的作用，它將不同的技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行關(guān)聯(lián)，把兩個(gè)不直接相連的技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行聯(lián)系，起到了中介、橋梁的作用。本文通過(guò)分析不同IPC4節(jié)點(diǎn)在人工智能技術(shù)演化過(guò)程中的中介作用，識(shí)別影響人工智能發(fā)展的重要技術(shù)中介領(lǐng)域。表4統(tǒng)計(jì)了1995-2018年四個(gè)階段中各類跨領(lǐng)域融合模式排名前5的重要技術(shù)中介。

表4結(jié)果顯示，人工智能發(fā)展過(guò)程中存在不同類型的技術(shù)中介角色，其中“聯(lián)絡(luò)人”技術(shù)中介得分始終最高，這與前文分析的技術(shù)領(lǐng)域共現(xiàn)關(guān)系結(jié)論一致，跨領(lǐng)域融合是人工智能的主要表現(xiàn)之一。1995-2000年間，技術(shù)中介共有281個(gè)，獨(dú)立發(fā)展模式技術(shù)中介195個(gè)，其中G06F(電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理( G06F表示電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理(部分計(jì)算是用液壓或氣動(dòng)完成的計(jì)算機(jī)入G06D，光學(xué)完成的入G06E；基于特定計(jì)算模型的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)入G06N)，本文簡(jiǎn)寫(xiě)為“電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理”，下同；關(guān)于IPC4對(duì)應(yīng)的具體內(nèi)容請(qǐng)參考http://epub.sipo.gov.cn/ipc.jsp。))、B23Q(機(jī)床零件)、G05B(一般控制調(diào)節(jié)系統(tǒng))、B25J(機(jī)械手與容器)、B65H(搬運(yùn)材料)得分較高，主要涉及電氣工程部、機(jī)械工程部、儀器部。單向型融合模式技術(shù)中介262個(gè)，具體涉及G06F、G05B、G05D(控制、調(diào)節(jié)系統(tǒng))、G06T(圖像數(shù)據(jù)處理)。以“顧問(wèn)”為代表的雙向型融合模式技術(shù)中介262個(gè)，重要的技術(shù)中介有G06F、G05B、G05D、G06T、G01N(測(cè)試、分析材料)。以“聯(lián)絡(luò)人”為代表的雙向型融合模式技術(shù)中介221個(gè)，G06F、G05B、G05D、G06T、G06K(數(shù)據(jù)識(shí)別、表示)技術(shù)中介在其中扮演著重要角色?？v觀第一時(shí)期各類重要技術(shù)中介，部分IPC4節(jié)點(diǎn)在各類跨領(lǐng)域融合模式中均扮演重要的角色，說(shuō)明在發(fā)展初期，部分技術(shù)先導(dǎo)領(lǐng)域?yàn)槿斯ぶ悄艿暮罄m(xù)發(fā)展奠定了重要基礎(chǔ)。

表4 1995-2018年各類模式下得分排名前五的重要技術(shù)中介演變

2001-2006年間，各類技術(shù)中介數(shù)量增加至427個(gè)，說(shuō)明這一時(shí)期技術(shù)中介數(shù)量迅速擴(kuò)張，技術(shù)融合特征明顯增強(qiáng)。獨(dú)立發(fā)展模式技術(shù)中介357個(gè)，在前5名技術(shù)中介中，B29C(塑料成型)成了最重要的技術(shù)中介，其次是B23Q、B65G(運(yùn)輸、存儲(chǔ)裝置)、G06F、G05B，分別屬于機(jī)械工程部、電氣工程部、儀器部。單向型融合模式技術(shù)中介409個(gè)，G06F、G05B、G01N、B29C、H01L(半導(dǎo)體器件)是這一時(shí)期重要的技術(shù)中介，分別屬于電氣工程部、儀器部、機(jī)械工程部，所屬技術(shù)領(lǐng)域與前一時(shí)期大致相同。但值得關(guān)注的是，TF8(半導(dǎo)體)技術(shù)領(lǐng)域的H01L開(kāi)始對(duì)聯(lián)系領(lǐng)域技術(shù)交流發(fā)揮作用，說(shuō)明半導(dǎo)體技術(shù)作為新興技術(shù)中介為人工智能跨領(lǐng)域融合起到了關(guān)鍵作用，為人工智能交叉融合提供了有效的載體。以“顧問(wèn)”為代表的雙向型融合模式技術(shù)中介324個(gè)，重要技術(shù)中介包括G06F、G05B、G01N、G05D、G01B，分別屬于電氣工程部、儀器部。以“聯(lián)絡(luò)人”為代表的雙向型融合模式重要的技術(shù)中介有G06F、G05B、G01N、G05D、G06Q(數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法)，分別屬于電氣工程部、儀器部，其中TF7(管理中的IT處理方法)技術(shù)領(lǐng)域的G06Q首次作為“聯(lián)絡(luò)人”技術(shù)中介出現(xiàn)。

2007-2012年間，各類技術(shù)中介數(shù)量繼續(xù)保持在513個(gè)，獨(dú)立發(fā)展模式技術(shù)中介437個(gè)，前5名技術(shù)中介均集中在機(jī)械工程部，可以發(fā)現(xiàn)TF26(機(jī)床)技術(shù)領(lǐng)域在獨(dú)立發(fā)展模式中起到了至關(guān)重要的作用，得到了前所未有的發(fā)展。單向型融合模式、以“顧問(wèn)”為代表的雙向型融合模式、以“聯(lián)絡(luò)人”為代表的雙向型融合模式的技術(shù)中介數(shù)量分別為495、390、438，相比前一階段均有小幅上升，上一階段首次出現(xiàn)的H01L在這一階段擔(dān)任“聯(lián)絡(luò)人”技術(shù)中介。

而在2013-2018年間，各類技術(shù)中介數(shù)量增加至516個(gè)，獨(dú)立發(fā)展模式技術(shù)中介441個(gè)，單向型融合模式、以“顧問(wèn)”為代表的雙向型融合模式、以“聯(lián)絡(luò)人”為代表的雙向型融合模式的技術(shù)中介數(shù)量分別為498、410、451，第二階段首次出現(xiàn)的TF7技術(shù)領(lǐng)域的G06Q在此階段扮演“顧問(wèn)”技術(shù)中介。綜上所述，就人工智能交叉融合重要技術(shù)中介演化特征看，是以電氣工程、儀器、機(jī)械工程為主導(dǎo)中介領(lǐng)域，通過(guò)TF6、TF12、TF25等基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域和TF7、TF8等新興技術(shù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)跨領(lǐng)域技術(shù)融合，以此促進(jìn)人工智能各技術(shù)領(lǐng)域協(xié)同發(fā)展。

3 結(jié)論與建議

本文基于德溫特專利數(shù)據(jù)，利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，構(gòu)造技術(shù)跨領(lǐng)域融合模式識(shí)別框架，分析人工智能技術(shù)領(lǐng)域和跨領(lǐng)域融合模式的演化特征，考察人工智能發(fā)展的重要技術(shù)中介，得到以下結(jié)論：

a.人工智能由電氣工程、儀器、機(jī)械工程等基礎(chǔ)性領(lǐng)域起步，并逐步滲透到工業(yè)管理、化學(xué)、生物等應(yīng)用性領(lǐng)域。先導(dǎo)領(lǐng)域的發(fā)展為人工智能發(fā)展提供了基礎(chǔ)性平臺(tái)，隨后開(kāi)始廣泛運(yùn)用于應(yīng)用領(lǐng)域，對(duì)其他技術(shù)的應(yīng)用與推廣產(chǎn)生了深刻的影響。簡(jiǎn)而言之，人工智能表現(xiàn)出基礎(chǔ)領(lǐng)域先行發(fā)展，而后逐步擴(kuò)展到應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展特征。

b.人工智能跨領(lǐng)域融合模式主要以“聯(lián)絡(luò)人”為代表的雙向型融合模式和以“代理人”或“守門(mén)人”為代表的單向型融合模式為主。同時(shí)人工智能表現(xiàn)出多種類跨領(lǐng)域融合模式，各技術(shù)部具有獨(dú)特的技術(shù)擴(kuò)散特征。各類融合模式廣泛存在于人工智能領(lǐng)域，模式嵌入多樣性不僅可以加速技術(shù)的反饋周期，而且可以有效提高組織的知識(shí)整合能力。

c.人工智能主要以電氣工程、儀器、機(jī)械工程為主導(dǎo)中介領(lǐng)域，通過(guò)TF6、TF12、TF25等基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域和TF7、TF8等新興技術(shù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)跨領(lǐng)域技術(shù)融合。各類技術(shù)中介在網(wǎng)絡(luò)中起到中介、橋梁作用，為人工智能跨領(lǐng)域融合提供有效載體，以此促進(jìn)人工智能各技術(shù)領(lǐng)域協(xié)同發(fā)展。

根據(jù)以上分析結(jié)論，本文從企業(yè)和政府角度提出以下建議：

a.從人工智能技術(shù)領(lǐng)域演化特征來(lái)看，企業(yè)在重視發(fā)展技術(shù)先導(dǎo)領(lǐng)域的基礎(chǔ)上，應(yīng)大力推進(jìn)其他應(yīng)用領(lǐng)域戰(zhàn)略布局，把握人工智能技術(shù)屬性與社會(huì)屬性兩大特征，加大人工智能基礎(chǔ)研發(fā)與應(yīng)用力度，促進(jìn)我國(guó)人工智能各技術(shù)領(lǐng)域協(xié)同發(fā)展。政府則從全局視角認(rèn)真設(shè)計(jì)相關(guān)技術(shù)融合政策，把握未來(lái)人工智能發(fā)展主動(dòng)權(quán)，推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

b.從人工智能跨領(lǐng)域融合模式演化特征來(lái)看，企業(yè)在其發(fā)展過(guò)程中需結(jié)合自身特征采取不同策略，探求與組織特質(zhì)相匹配的跨領(lǐng)域融合模式。政府則需充分認(rèn)識(shí)技術(shù)跨領(lǐng)域融合對(duì)于人工智能發(fā)展的重要性，制定一系列優(yōu)惠政策和保障措施，降低技術(shù)跨領(lǐng)域成本與風(fēng)險(xiǎn)。

c.從人工智能重要技術(shù)中介演化特征來(lái)看，企業(yè)在其發(fā)展過(guò)程中需結(jié)合重要技術(shù)中介演化趨勢(shì)為研發(fā)提供靈感，最大程度地增加現(xiàn)有專利的價(jià)值，推動(dòng)企業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展。政府在人工智能發(fā)展戰(zhàn)略布局中應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注各類技術(shù)中介，在識(shí)別早期基礎(chǔ)重要技術(shù)中介的同時(shí)，更應(yīng)關(guān)注新興重要技術(shù)中介的出現(xiàn)，例如H01L(半導(dǎo)體器件)、G06Q(數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法)等，加大相應(yīng)領(lǐng)域的R&D投入力度，以提高技術(shù)跨領(lǐng)域融合效率。