潜在颠覆性技术的多维市场需求主题识别与演化分析OA

[目的/意义]从颠覆性技术市场特征出发,利用层次化分析框架和组合深度学习方法,旨在识别潜在颠覆性技术的多维市场需求主题并进行演化分析,从而为各创新主体开展技术攻关并优化资源配置提供参考。[方法/过程]首先,基于潜在颠覆性技术,采用创新扩散模型对其量化评估以识别具有市场替代潜力的颠覆性技术。其次,以此技术为基础,从用户、企业和政府维度出发,通过多种深度学习方法差异性挖掘多维需求内容。最后采用深度聚类从多维市场需求中挖掘市场需求主题并揭示其演化规律。[结果/结论]以人工智能领域为例进行实证研究,共发现2021-2025年潜在颠覆性技术的市场需求主题30项,涵盖全球数字经贸技术、网络行为治理技术、智能垃圾分类技术、智能交通技术、智能语音交互技术、数字文旅技术、绿色技术创新、绿色城市建设技术、智慧物流技术等方面。识别结果已通过全球政策文件核验与专家权威验证,且与潜在颠覆性技术的发展趋势高度吻合,有效呼应了当前国家科技创新战略与产业转型升级的核心方向。