| 颠覆性技术两阶段识别模型构建及应用
——以人工智能为例 |
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| 作 者 | 孙 珂 江 瑶 陈 旭 张凌恺 |
| 单 位 | 海工程技术大学管理学院，上海 201620;上海应用技术大学经济与管理学院，上海 200235;同济大学上海国际知识产权学院，上海 200092 |
| 摘 要 | 构建两阶段识别框架，以人工智能产业为例，基于专利数据建立包含新颖性、集成性与突破性特征的指标体系,采用熵权法赋权，运用K means聚类及三维可视化技术对技术主题进行识别分类。研究发现：物联网、大模型等属于高新颖性高突破性技术；5G/6G、具身智能等表现为高新颖性高集成性技术；知识图谱则为全面型颠覆性技术。该模型有效揭示了技术颠覆特征，可为战略布局与决策提供参考。 |
| 关键词 | 颠覆性技术 技术识别 人工智能 K-means聚类 |
| 基金项目 | 教育部人文社会科学研究青年基金项目——“面向自立自强的我国未来智能产业颠覆性技术培育机制研究”（项目编号：23YJC630015；项目负责人：陈旭）成果之一；国家自然科学基金项目——“数字文化产业创新生态系统价值共创研究：动因、机制与演化”（项目编号：72104137；项目负责人：江瑶）成果之一。 |
| 作者简介 | |
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