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        需求和技術聯(lián)合驅動的技術機會分析*

        2022-10-19 12:48:24劉招斌黃曉明梁劍平
        情報雜志 2022年10期
        關鍵詞:機會區(qū)塊權重

        劉招斌 楊 辰 黃曉明 馬 建 梁劍平

        (1.香港城市大學商學院 香港 999077;2.深圳大學管理學院 深圳 518000;3.中山大學管理學院 廣州 510000)

        0 引 言

        技術機會分析 (Technology Opportunity Analysis, TOA) 是通過文獻計量和技術檢測的方式挖掘科研文獻去獲得技術知識[1],從而在特定領域實現(xiàn)技術的進步[2],是國家獲取國際技術競爭優(yōu)勢的重要手段。為了搶占技術競爭的先機,科技部于2021年8月19日向各有關單位和科研人員征集顛覆性技術研發(fā)方向[3]。2020年,中國研究與試驗發(fā)展 (R&D) 經(jīng)費投入總量突破2.4萬億元,約為美國的54%,是日本的2.1倍,穩(wěn)居世界第二[4]。然而,當前的TOA策略很難辨別出一項顛覆性技術中的各個子技術的實際發(fā)展情況,進而影響了各級基金評審對各個子技術的經(jīng)費分配決策,造成研發(fā)經(jīng)費的浪費,最終不利于國家獲取未來的技術競爭優(yōu)勢。

        當前TOA的策略主要有兩種:技術驅動策略 (Technology-driven Strategy, TDS) 和市場驅動策略 (Market-driven Strategy, MDS) 。目前大部分研究所采用的策略是TDS,而少量研究采用MDS。TDS通過分析專利摘要及專利引用網(wǎng)絡去尋求新的技術機會,MDS從用戶評論[5]及產品[6]出發(fā)去尋求新的技術以滿足市場新的需求[7]。MDS本質是需求驅動策略。然而,這兩種方法都存在一定的局限性,TDS缺乏需求預測導向而無法有效識別出符合國家未來發(fā)展需求的技術機會,MDS容易忽視新興的技術機會。隨著技術發(fā)展得越來越快,“文化墮距”現(xiàn)象出現(xiàn)了,即是制度、文化、人的感知跟不上技術的發(fā)展[8]。當“文化墮距”發(fā)生時,成熟的技術已經(jīng)被用于大量產品而大規(guī)模生產,新興技術則被用于少量產品而鮮為人知,導致市場所感知的技術是成熟的技術,而容易忽略掉最新的技術發(fā)展。MDS不利于國家識別新興技術以獲取未來的技術競爭優(yōu)勢。

        為了克服兩種策略的不足,本研究提出了需求和技術聯(lián)合驅動策略(Market and Technology Driven Strategy, MTDS),結合專家法和隱含狄利克雷分布 (Latent Dirichlet Allocation, LDA)去分析前沿政策文本及海量專利信息。MTDS一共有三個模塊:需求驅動模塊、技術驅動模塊和技術機會識別模塊。在需求驅動模塊,利用專家知識去抽取各個子技術和子應用需求;在技術驅動模塊,利用LDA去分析專利文本;在技術機會識別模塊,計算了各個子技術和子應用的權重分布并根據(jù)閾值識別出了新興子技術。期間,把專家知識融入到LDA計算的過程和結果之中,通過專家知識修正LDA的偏差。本研究還通過區(qū)塊鏈技術的案例分析,驗證了提出的策略的可行性,并為各級基金評審的區(qū)塊鏈研發(fā)經(jīng)費分配決策提供了相關建議。

        1 TOA方法回顧

        在早期,文獻計量更多地被用于TOA[9-11]。也有研究采用比較傳統(tǒng)的調查數(shù)據(jù)和深度訪談數(shù)據(jù)進行機會分析[12]。隨著文獻數(shù)量的迅速增加和文本處理技術的發(fā)展,越來越多的NLP技術以及機器學習算法被用到TOA中,如領域知識網(wǎng)絡[13]、異常檢測 (LOF)[14]、生成地形圖[15]、鏈路預測[6]、LDA[16]、SAO[17]等。此外,有學者還利用深度學習算法進行技術機會發(fā)現(xiàn)[18-20]。

        不同的方法各有優(yōu)缺點。其中,LDA主題模型是一種能夠有效挖掘和發(fā)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)中潛在主題的非監(jiān)督學習方法[21]。LDA利用概率模型將文檔向量化,然后采用詞袋模型進行主題聚類或文本分類,可以有效地從海量文本信息中挖掘隱藏主題[22]。此外,由于LDA識別出來的每個主題的概率分布不同, 概率較高的主題是文檔集的核心主題,概率較低的主題是文檔集中的邊緣主題或者新興主題[23]。因此,LDA適合于海量文本的主題挖掘,并且LDA識別的主題概率分布適合于核心主題以及新興主題的識別。因為LDA的優(yōu)勢,近年來,LDA被越來越多國內外的學者用于技術主題識別和機會分析當中。因此,本研究也將利用LDA進行技術機會分析。

        此外,作為一種非監(jiān)督機器學習算法,LDA的可控程度較低。如果僅僅依靠機器學習而忽略專家知識的融入,那么結果將缺乏專業(yè)知識[16],導致所預見的未來技術不準確。Kim等認為專家的參與可以更好地解決缺乏預見性的問題[24]。為了解決LDA的誤差問題,周源等 把專家知識融入到LDA的分析當中,最后成功地識別了機器人技術的未來發(fā)展機會[16]。因此,本研究將結合專家法和LDA進行技術機會識別。

        2 方法設計

        2.1 MTDS

        本研究設計了MTDS去分析技術機會。由圖1可以看出,該模型主要由3個模塊組成,分別是:需求驅動模塊、技術驅動模塊和技術機會識別模塊。過往研究主要將技術機會界定為純粹的技術發(fā)展的可能性。而Tihanyi等認為在對技術機會進行界定的時候,除了技術因素,還應該把市場因素也考慮進去,市場因素指的是市場對技術創(chuàng)新的可接受的范圍[25]。呂一博等認為技術機會可由技術領域和市場領域共同推動[26]。為此,本研究將技術機會定義為技術和應用兩個方面的可能性。其中,應用指的是技術的應用場景。

        圖1 MTDS模型

        在需求驅動模塊中,將從技術發(fā)展政策中獲取技術需求和應用需求。

        在技術驅動模塊中,將從所有專利數(shù)據(jù)中抽取技術主題以及從企業(yè)參與研發(fā)的專利中抽取應用主題。一般來說,學校研發(fā)的專利需要經(jīng)歷專利轉移的過程,轉化到企業(yè)后才能進行生產,而企業(yè)參與研發(fā)的專利,包括企業(yè)研發(fā)以及校企合作研發(fā)的專利,可能直接就用于企業(yè)生產。因此,為了更準確地評估技術的應用情況,本研究將企業(yè)參與研發(fā)的專利進行應用主題的挖掘。而對于技術主題,則將采用所有相關的專利進行挖掘。

        在技術機會識別模塊中,將識別出新興技術和新興應用,并將其作為技術機會。

        2.2 MTDS的優(yōu)勢

        MTDS可以彌補TDS缺乏需求預測導向的問題。技術發(fā)展政策是由諸多專家學者、企業(yè)領袖等參與制定,因此政策本身就具有比較強的未來導向。政策內容即為國家未來技術發(fā)展的需求。

        MTDS可以彌補MDS 容易忽視新興技術的問題。技術發(fā)展政策盡可能囊括了各項子技術。但是現(xiàn)實中的這些子技術的發(fā)展速度是不一樣的,有相對成熟的,也有新興的。然而,國家的科研經(jīng)費有限,如果把政策指定的所有子技術都作為技術機會,那么基金評審可能因為“文化墮距”的感知問題把更多經(jīng)費分配給相對成熟的子技術,導致新興子技術得不到充分的發(fā)展。為此,本研究還將通過回顧專利數(shù)據(jù)的方式了解各個子技術的實際發(fā)展情況,最后識別出新興子技術。

        2.3 MTDS的方法架構

        從圖2可知,執(zhí)行MTDS一共有7個步驟:第一,收集技術發(fā)展政策以及對應技術的專利信息;第二,利用專家知識去解讀技術發(fā)展政策并梳理出技術和應用需求;第三,篩選出企業(yè)參與研發(fā)的專利;第四,結合專家知識,分別對所有專利摘要和企業(yè)參與研發(fā)的專利摘要進行LDA主題抽取;第五,利用專家知識分別給子技術和子應用主題進行命名;第六,結合技術需求和技術主題,計算出技術需求里每個子技術的權重。其中,技術需求里的部分子技術可能不會出現(xiàn)在技術主題中。根據(jù)主題概率分布法[23],這些未出現(xiàn)的子技術是新興的,其對應主題概率很低,從而導致在有限的主題數(shù)目挖掘中這些新興主題沒有出現(xiàn)。因此,本研究將此部分的子技術的權重近似為0,應用主題同理。第七,利用專家知識為權重序列設定一個閾值,然后根據(jù)閾值篩選出新興技術和新興應用。

        圖2 MTDS方法架構

        3 案例研究:區(qū)塊鏈技術

        案例研究具有一定的科學性和合理性,被廣泛應用于TOA方法的驗證。因此,本研究將做一個區(qū)塊鏈縱向案例研究,并把國家自然科學基金委資助的區(qū)塊鏈基金項目作為新興技術機會的有效性和可行性的證明。

        3.1 區(qū)塊鏈技術

        作為一個顛覆性技術,區(qū)塊鏈技術受到國家的高度重視,出臺了很多區(qū)塊鏈政策,基金委資助了很多區(qū)塊鏈研發(fā)基金,知識庫出現(xiàn)了很多區(qū)塊鏈專利,為分析新興子技術和子應用提供了恰當?shù)膱鼍啊?/p>

        3.2 專家知識小組的組建

        本研究一共邀請了3名研究區(qū)塊鏈技術的在讀博士生為本研究提供專家知識。其中,有兩個資訊系統(tǒng)系的在讀博士,還有一個計算機科學系的在讀博士。

        3.3 收集數(shù)據(jù)與篩選

        本研究在中國知網(wǎng) (CNKI)上檢索專利,以“區(qū)塊鏈”作為關鍵詞進行主題搜索。截止到2021年8月29日,一共獲得30 783條區(qū)塊鏈技術相關的中國專利,其中,一共篩選出24 354條公司參與研發(fā)的專利。

        以2020年5月6日教育部辦公廳印發(fā)的《高等學校區(qū)塊鏈技術創(chuàng)新行動計劃》(以下簡稱《行動計劃》)的通知這一技術發(fā)展政策作為本研究的政策依據(jù)。

        本研究還梳理了2016-2019年國家自然科學基金委公布的有關區(qū)塊鏈研究的基金項目,包括面上項目(19項)和青年科學基金項目(13項)。

        3.4 梳理政策需求

        《行動計劃》主要囊括了兩種需求:核心技術攻關需求和應用示范需求, 如表1所示。經(jīng)過專家的解讀和梳理,核心技術攻關需求一共有8大類,每一類下又有若干子技術,總共23個子技術,應用示范需求一共有9個。

        表1 政策需求清單

        3.5 主題提取與命名

        本研究用LDA進行主題提取。為了確定主題的數(shù)目,采用Perplexity指標和專家知識相結合的辦法去確定。Perplexity是一種廣泛使用的性能度量,可以有效地描述語言模型的預測質量[27]?;诋斍罢咝枨笾懈鱾€子技術和應用的數(shù)目,專家建議將主題數(shù)的上限設置為30個。然后讓模型自動生成1個主題到30個主題。當Perplexity值最小時,其對應的主題數(shù)量最佳。

        圖3 主題數(shù)與Perplexity的關系-所有的專利

        由圖3可知,LDA對所有專利進行主題抽取,當主題數(shù)為30個時,Perplexity值最小。經(jīng)過專家的識別和命名,本研究一共從這30個主題中識別出了在核心技術攻關需求里的16個子技術 (技術主題),如表2所示。其中,核心技術攻關需求里另外的7個子技術未能被LDA從所有專利中挖掘出來,如表3所示。

        圖4 主題數(shù)與Perplexity的關系-企業(yè)參與研發(fā)的專利

        由圖4可知,LDA對企業(yè)參與研發(fā)的專利進行主題抽取,當主題數(shù)為29個時,Perplexity值最小。經(jīng)過專家的識別和命名,本研究一共從這29個主題中識別出了應用示范需求的6個應用場景 (應用主題),如表2所示。而應用示范需求里另外的3個應用場景未能被LDA從專利中挖掘出來,如表3所示。

        表2 被LDA識別的子技術和應用

        表3 未被LDA識別的子技術和應用

        3.6 計算歸一化權重

        對核心技術攻關需求里的23個子技術進行權重計算。對于被LDA挖掘出來的16個子技術,本研究利用LDA模型進行權重預測,然后計算每個子技術的累加權重,最后做歸一化處理,每個子技術的累加權重除以總的專利數(shù)30 783。對于尚未被LDA挖出來的7個子技術,根據(jù)主題概率分布法的假設,這7個子技術因為在專利集中出現(xiàn)的概率極低,所以在30個主題挖掘中沒有出現(xiàn)。因此,本研究將這7個子技術的概率近似為0,結果如圖5所示。

        圖5 核心技術攻關需求里23個子技術對應的歸一化權重

        同理,對應用示范需求里的9個應用場景進行權重計算,結果如圖6所示。

        圖6 應用示范需求里9個應用場景對應的歸一化權重

        3.7 篩選新興技術和新興應用

        根據(jù)專家的建議及主題概率分布[23],本研究定義中位數(shù)為技術機會識別的閾值。

        首先,篩選新興技術。核心技術攻關需求一共23個子技術,按照權重從大到小的順序排列,中位數(shù)為第12個子技術對應的權重,即是基于區(qū)塊鏈與軟件定義網(wǎng)絡的信任交互技術(1.579%),那么排在該子技術后面的技術就是新興技術。

        同理,篩選新興應用。應用示范需求一共9個應用場景,按照權重從大到小順序排列,中位數(shù)為第5個應用場景對應的權重,即是區(qū)塊鏈在分布式能源交易中的應用研究(1.285%),那么排在該應用場景后面的應用就是新興應用。

        篩選出來的新興技術和新興應用如表4所示。

        表4 新興技術和新興應用

        3.8 有效性分析與驗證

        政策內容是有效的和可操作的。通過梳理區(qū)塊鏈政策叢,本研究發(fā)現(xiàn)當前很多政策文件雖然都提到了區(qū)塊鏈,但是都只是倡議發(fā)展區(qū)塊鏈,并未對發(fā)展區(qū)塊鏈的方向進行描述,本研究并不能從大部分政策中梳理出實際有效的技術和應用需求。而《行動計劃》則充分全面地討論了區(qū)塊鏈技術所涉及諸多子技術和應用場景,因此,《行動計劃》內容是有效的和可操作的。

        研究結果是有效的。2016-2019年資助的大部分基金項目屬于本研究中定義的相對成熟的技術研究,包括面向高吞吐處理的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)管理、安全可擴展可插拔區(qū)塊鏈共識機制研究、基于DAG結構的高吞吐區(qū)塊鏈構建方法研究、面向區(qū)塊鏈系統(tǒng)隱私保護的關鍵密碼技術研究等。有極個別項目屬于本研究定義的新興技術研究項目,比如面向區(qū)塊鏈智能合約漏洞自動檢測與修復的符號邏輯建模與推理 (執(zhí)行時間從2020-01至2023-12)。同時,大部分應用也屬于本研究所定義的相對成熟的應用,包括基于區(qū)塊鏈的數(shù)字資產復雜交易中相關密碼協(xié)議研究、區(qū)塊鏈賦能的下一代智能電網(wǎng)主動能量體社群P2P交易行為建模、規(guī)則設計與復雜性分析、基于區(qū)塊鏈的供應鏈產品質量提升策略優(yōu)化與協(xié)調等。而扶貧是中國社會近年來的新興問題,區(qū)塊鏈在扶貧領域的應用是新興的方向,但目前尚未在區(qū)塊鏈基金項目體現(xiàn)出來。由此可見,2016-2019年贊助的基金項目的分布與本研究所發(fā)現(xiàn)的主題分布大致是相同的。本研究所發(fā)現(xiàn)的個別新興技術也開始被基金評審開始意識到,并在未來幾年內給予資助。因此,本研究建議各級基金評審可以考慮把研發(fā)經(jīng)費向未被關注的新興技術和新興應用上傾斜。

        4 結 語

        技術機會分析對于國家獲取未來的技術競爭優(yōu)勢具有重大戰(zhàn)略意義。為了保證國家未來的技術競爭優(yōu)勢,國家投入了大量的研發(fā)經(jīng)費去資助符合國家未來發(fā)展需求的新興技術的研發(fā)。為此,各級基金評審需要基于技術機會去合理地分配研發(fā)經(jīng)費。然而,當前的兩種TOA策略很難辨別出一項顛覆性技術中的各個子技術的實際發(fā)展情況,不利于各級基金評審做出有效的分配決策。為此,本研究提出了MTDS。MTDS結合專家法和LDA去分析前沿技術政策文本和海量的專利信息。最后,本研究對區(qū)塊鏈技術做了案例研究,成功驗證了MTDS的可行性。MTDS既可以彌補TDS缺乏需求預測導向的問題,又可以彌補MDS 容易忽視新興技術的問題,進而更好地幫助各級基金評審做出技術研發(fā)基金分配決策。同時,MTDS能夠拓展到多個顛覆性技術領域的新興子技術的機會識別,具有重要的理論及應用價值。

        當然,本研究存在一定的局限性?;跀?shù)據(jù)的局限性,本研究尚無法處理專利時延性問題。為了增加結論的科學性和準確性,未來的研究將增加數(shù)據(jù)內容,將專利時效考慮其中,從而更好地找到新興技術機會。

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