工程科技领域潜在颠覆性技术发现方法研究与实证*

白光祖 刘安蓉 曹晓阳 靳军宝 郑玉荣

(1.中国科学院西北生态环境资源研究院 兰州 730000;2.中国工程科技创新战略研究院 北京 100088)

工程科技是改变世界的重要力量，而颠覆性技术具有重设技术演化路径、重塑全球创新版图、重构大国竞争格局的变革性效果。把握全球工程科技领域颠覆性技术，大力推动工程科技创新发展，有效应对全球性重大挑战，已经成为世界各国的战略选择。当前我国正在加快构建具有中国特色的颠覆性技术创新体系。布局推动颠覆性技术是一项前瞻性、战略性、复杂性的系统工程，而颠覆性技术识别作为前端性、初始性、基础性工作，其识别效果对于我国能否准确把握未来科技发展拐点，规避技术突袭风险、塑造新兴产业优势具有重要意义。

一段时间以来，专家学者从基于专家评议的方法(典型如技术路线图方法[1-2]、情景规划法[3-4]等)、基于技术演化的方法(典型如技术生命周期[5]、TRIZ[6]等)、基于指标模型的方法(典型如战略生态位模型[7]、技术评估框架[8-9]等)以及基于文献知识关联的方法(典型如专利引用结构[10]、科学知识突变[11]等)等多种技术路线对颠覆性技术识别方法进行了研究探索。经过多方实践与多轮迭代，目前普遍认为颠覆性技术识别工作主要由潜在颠覆性技术发现与技术颠覆能力评价两个阶段组成[12-13]。在潜在颠覆性技术发现阶段，文献情报领域方法凭借其基于大数据的客观全面分析优势应用较广。在技术颠覆能力评价阶段，尚未形成学界业界公认的评价指标，其效果主要取决于组织领域产学研高水平专家开展主观评价的能力。

本研究旨在面向工程科技领域，基于定性与定量相结合的文献情报方法提出一套潜在颠覆性技术发现方法体系，以期为后续产学研专家开展技术颠覆性能力评价提供层级清晰、粒度适宜、系统全面的种子技术点集合。

1 工程科技领域潜在颠覆性技术发现方法的需求特征与基本思路

1.1 工程科技领域潜在颠覆性技术发现方法的需求特征

潜在颠覆性技术发现作为整个识别工作的基础，将为后续颠覆性能力评价提供种子技术点集合，其输出结果质量将直接影响最终识别效果。而在工程科技领域，对基于文献情报方法的潜在颠覆性技术发现工作提出了更高要求：

a.细粒度更小。

需要深入到技术领域三级、四级乃至更深层次技术主题，以此为后续产业技术创新布局与企业新兴技术研发工作提供精准依据。

b.系统性更高。

需要为后续领域专家提供一个系统而全面的技术体系[14]，以免专家由于领域依赖作出片面判读评价。

c.实用性更强。

需要评估技术点在探索研究、前沿研究、基础研究、应用研究等创新链条的覆盖程度，以此来考量其成熟度。特别是对于基础原理突破型的颠覆性技术，评估其成熟度对于后续颠覆性技术能力评价具有重要意义。

d.参考性更广。

需要在结果中充分体现领域权威机构、行业智库、大众媒体对该技术点的关注度，尽可能为后续专家评估提供更多依据。特别是对于跨领域交叉应用型的颠覆性技术，评估其关注度对于后续颠覆性技术能力评价具有重要意义。

1.2 工程科技领域潜在颠覆性技术发现方法的基本思路

本课题组作为中国工程院重大咨询项目“工程科技颠覆性技术战略研究”(一期、二期、三期)情报支撑团队，针对上述需求特征对本课题组早期提出的颠覆性技术识别方法[15]从以下方面进行了改进优化：

a.拓展技术主题来源。

新增探索研究(基金项目)数据、前沿研究(会议论文)数据，与之前方法的基础研究(期刊论文)数据、应用研究(核心专利)数据一起构成了潜在颠覆性技术主题的来源数据集合，从而提升技术主题来源的全面性及其对创新链条的覆盖度。

b.构建领域技术树。

即对于识别出的技术点，通过体系化组织以树形结构表征出来，从而突出技术小类之间的层级关联关系(如氢燃料电池中的各种催化剂可以分为铂族金属催化剂和非铂族金属催化剂)。

c.构建产业技术树。

借助研发机构、行业智库、领军企业以及高影响力媒体发布的技术评价、技术报告、技术新闻等多类型信息，利用技术构成关系、器件组成关系等技术大类关系梳理产业技术结构(如氢燃料电池是由控制器、空压、空滤、电堆等器件构成，而电堆又分为端板、双极板、膜电极等)，然后与领域技术树结合最终形成产业技术树。

d.引入颠覆性潜力初步评估机制。

一方面在种子技术树构建过程中，通过种子技术点在探索研究、前沿研究、基础研究、应用研究的分布情况来评估其技术成熟度；另一方面在产业技术树构建过程中，通过种子技术点在技术预测、技术评论及技术报告的提及情况来评估其关注度，最后综合考量技术点的颠覆性潜力。

2 工程科技领域潜在颠覆性技术识别方法框架

基于上述思路，团队提出了基于多源异构文献知识的潜在颠覆性技术发现方法，整体框架如图1所示，具体流程如下所述：

2.1 数据准备

依据特定领域需求制定检索策略，从全球科研项目数据库(ProjectGate)中识别下载领域相关基金项目数据，从CPCI(Conference Proceedings Citation Index)数据库中下载领域相关会议论文数据，从WOS (Web of Science) 核心合集数据库中下载高质量期刊论文数据、从DII (Derwent Innovations Index) 数据库中识别下载核心专利文献数据。

图1 潜在颠覆性技术发现方法流程(虚线框为文献[15]方法)

2.2 潜在颠覆性技术主题识别

利用文献[15]方法分别识别出来源于期刊论文的基础研究潜在颠覆性技术主题以及来源于核心专利的应用研究潜在颠覆性技术主题。特别地，在实践应用中如果囿于工具条件所限，也可根据实际情况对文献[15]方法进行适当简化，如在主题聚类环节中可利用作者关键词代替SAO结构、在突变识别环节中可利用主题聚类在时间窗口内的频次变化情况进行识别，从而提高该方法的操作便捷性与领域通用性。对于新增的基金项目数据与顶会文章数据采取以下方法处理：

第一，从基金项目识别探索研究潜在颠覆性技术主题。

全球科研项目数据库ProjectGate中每个项目包括项目名称、项目负责人、主持机构、项目编号、项目类别、项目国别、学科主题、特色分类、项目语种、关键词、项目摘要等多个详细描述字段，本研究主要选取近五年内中、美、英、日、欧盟国家基金项目，依据项目立项强度来发现潜在颠覆性技术主题。

a. 利用DDA(Derwent Data Analyzer)工具对关键词、项目名称及摘要(需要分词后去除停用词)发现高频词组并构建共现矩阵进行聚类分析，利用VOSviewer构建可视化网络并由专家遴选类簇及高频词组来表征技术主题。

b.根据领域内所有技术主题的基金项目平均资助项目数作为领域项目支持强度基准线。项目强度基准线计算方法如下：

(1)

其中，X为特定技术主题，n为支持特定技术主题基金项目的数量，m为领域内所有技术主题的数量。

c.将每个技术主题的项目支持数与支持强度基准线作比较，将高于基准线的技术主题遴选为探索研究潜在技术主题。

第二，从顶会论文识别前沿研究技术点。

对于从CPCI数据库中科学技术会议录索引(Science&Technology--Proceedings)检索得到近5年的会议论文数据，本研究主要从研究主题新颖度来发现前沿研究技术潜在颠覆性技术主题：

①将检索到所有论文文摘利用文献[15]方法抽取出“研究目标”与“研究结论”语句的SAO结构，使得每篇文章表示为一组SAO结构集合。

②根据领域会议论文SAO结构集合两两计算文章语义相似度，并求出领域内所有文章的相似度平均值作为领域文章的新颖度基准线。

a．SAO结构相似度计算方法如下：

sim(saoi,saoj)=w(s)sim(si,sj)+

w(a)sim(ai,aj)+w(o)sim(oi,oj)

(2)

其中：w(s)、w(a)、w(o)分别表示S、A、O对语义相似度的权重，它们和为1。

b．两篇文章语义相似度计算方法如下：

(3)

其中，m为文章a所含的SAO结构数，n为文章b所含SAO结构数

c．领域内文章的新颖度基准线计算方法如下：

(4)

其中，n为领域内会议论文的篇数。

③将每篇文章与领域内所有文章的语义相似度平均值作为该篇文章的新颖度，将高于新颖度基准线的文章SAO结构集合经专家判读后作为前沿研究潜在颠覆性技术主题。特定文章新颖度计算公式为：

(5)

其中，r为特定文章，n为领域内会议论文的篇数。

2.3 潜在颠覆性技术主题的技术成熟度评估

对上步识别出的探索研究、前沿研究、基础研究、应用研究潜在颠覆性技术主题进行同主题合并。通常来说，特定潜在颠覆性技术主题覆盖探索研究、前沿研究、基础研究、应用研究的创新链条越长，其成熟度也就越强，成为颠覆性技术的可能性也就越大，特别是对于基础原理突破型的颠覆性种子技术点，成熟度将是其未来能否产生颠覆性效果的重要决定因素。因此本研究采用特定潜在颠覆性技术主题在基金项目、会议论文、高被引论文、核心专利的文献分布数量来判断该技术点技术成熟度强弱。本研究基于Fisher-Pry改进模型判定技术成熟度[17-19]，并采用打分制为每个种子技术点赋值即成熟度评估值，取值区间在0～1之间，如公式(1)所示：

(6)

其中，α与β是由文献分布情况确定的常数，y为成熟度评估值且0

2.4 种子技术树构建

由上步识别出的多文献来源的潜在颠覆性技术主题(即种子技术点)通常粒度细小且散乱无序(在后文所述产业技术树上通常表现为最低一层技术点)，需要以体系化方式组织并以层级形式表征呈现。可根据种子技术点分布特点、学科特性、规模数量以及集中程度等情形，酌情单个或综合采用以下方法构建种子技术树：

a.基于主题聚类。

依据技术点间的SAO结构集合进行语义距离计算并主题聚类，并通过专家判读以特定类簇名称作为上位类，以此构建种子技术树，一般适用于技术点规模数量较大、难以发现明显分布特点、人工无法有效逐一处理的情形。

b.基于分类体系。

根据特定分类体系以人工判读方式分类后构建种子技术树，一般适用于有完善的分类体系且技术点规模数量较小的情形。通常可根据技术点中特定材料成分或基于技术方法路线分类来构建种子技术树，一般适用于技术点具有明显分类特征且分类基准线较为清晰的领域。

特别地，种子技术树构建一般以2～3层技术树为宜，实践中技术树层级过多将会致使后续产业树构建中对接耦合工作难度加大。

2.5 产业技术树构建

a.产业技术结构梳理。

首先遴选出该领域研发机构、研究团队、创新型企业、技术组织、行业协会、技术智库以及高影响力媒体等各类型组织的TOP10单元，然后对其发布的技术预测、技术评论以及产业研究报告进行综合梳理分析，依据技术构成关系(如装备的组件关系或技术的工艺关系)、产业构成关系(如产业链上下游关系)初步表征出产业技术结构(在后文所述产业技术树上通常表现为第1～3级技术点)。

b.技术关注度评估。

本研究采用投票制对产业技术结构中技术点的关注度进行评估。通常认为，某技术点被领域权威组织发布的颠覆性技术报告集合提及次数越多，其关注度也就越高，成为颠覆性技术的可能性也就越大。特别是对于跨领域交叉应用型的颠覆性种子技术点，关注度将是其未来能否产生颠覆性效果的重要表征因素。

设该领域权威组织(各类型组织的TOP10单元)在特定时间段内(通常是近3年)关于颠覆性技术评价的文档共计m份，每当有文档正面性提及一次产业技术树的特定技术点(在该文档中多处提及也仅算一次)，就为该技术点及其下位类所有技术点计分一次，最终以该技术点累积得分n与m的比值作为该技术点关注度的评分即关注度评估值，取值区间在0～1之间，如公式(7)所示：

(7)

其中，m为文档总数，n为该技术点累计提及次数。

特别地，如某些领域颠覆性技术评价文档较少，可采用领域权威核心组织总数作为m，以组织个体为特定技术点的投票累积数为n进行计算，方法原理同上。

c.产业技术树生成。

将2.4步生成的种子技术树的最上位节点与产业技术结构的最下位节点按照技术点相似度进行组配耦合，形成层次体系完整、技术结构完备的产业技术树。借助专家力量将种子技术树的最高层级技术点与产业技术结构的最低一层技术点进行主题相似度判断，以匹配成功的技术点将种子技术树与产业技术结构耦合生成产业技术树。特别地，对于匹配不成功的种子技术树节点，通常是由于其主题聚类不够精准或较为新颖导致，需要对其重新归类或单独成类后挂接到相应的产业技术结构中。

2.6 技术点颠覆性潜力评估

本研究依据每个种子技术点的成熟度评估值与关注度评估值加权相加得出该种子技术点的颠覆性潜力评估值，其权重值取决于具体技术领域的自身特性。一般说来，如果该领域颠覆性种子技术点主要来自于基础研究的新理论、新突破，那么其成熟度权重要高于关注度权重，如果该领域颠覆性种子技术点主要来自于既有原理技术的跨学科、多方面应用，则其关注度权重应高于成熟度权重，在实践中多由产学研专家联合打分给出。

p=w(y)y+w(a)a

(8)

其中：w(y)、w(a)分别表示该技术领域成熟度评估值与关注度评估值的权重，它们和为1 。

经过上述潜在颠覆性技术识别方法步骤，就可以在某一特定领域得到一个技术点细致、技术体系清晰、实用性较强、参考性较大的潜在颠覆性技术树，其不仅能够定性表征基于多类型文献知识关联关系的细粒度技术体系，而且能够定量表征每个技术点的颠覆性潜力，从而为后续专家开展颠覆性能力评估提供重要基础依据。

3 氢燃料电池领域方法实证

本方法作为中国工程院重大咨询项目“工程科技颠覆性技术战略研究”情报工作支撑方法，下文以氢燃料电池领域为例实证该方法的可行性与有效性。氢燃料电池是以氢气为燃料，通过电化学反应将燃料中的化学能直接转变为电能的发电装置，具有能量转换效率高、零排放、无噪声等优点。

3.1 数据准备

根据检索策略(略)，从相关数据库识别下载基金项目数据、会议论文数据，高被引科学论文数据、核心专利文献数据，发表申请日期范围限定在2015—2020年。

a.探索研究数据。

氢燃料电池领域基金项目共计1 194项，主要国家包括美国(510项，占43%)、欧盟(203项，占17%)、日本(116项，占9.7%)等。

b.前沿研究数据。

氢燃料电池领域会议论文共计3894篇，主要国家包括美国(701篇，占18%)、中国(491篇，占12%)、日本(发文259篇，占7%)、韩国(250篇)、德国(223篇)、法国(173篇)、意大利(171篇)等。

c.基础研究数据。

氢燃料电池高被引论文共计19 108篇，主要国家包括中国(4 365篇，占23%)、美国(3 555篇，占19%)、韩国(1751篇，占9%)以及日本、德国、加拿大等。

d.应用研究数据。

氢燃料电池核心专利共计1 080条，主要集中在美国(540条，占50%)、日本(300条，占28%)、德国、英国、韩国、中国等。

3.2 种子技术点识别

利用前述数据及上述方法分别识别出种子技术点集合，包括探索研究技术点、前沿研究技术点、基础研究技术点以及应用研究技术点。技术点示例如表1所示。

3.3 技术成熟度评估与种子技术树构建

a.技术成熟度评估。

氢燃料电池领域技术点主要分布在制备技术、改性技术、控制技术、掺杂技术、复合材料、热稳定性等方面。根据种子技术点分布特点，本研究根据技术点中特定材料成分分类来构建三级种子技术树，以其在项目数据、顶会数据、论文数据、专利数据中的分布数量来评估其成熟度。具体示例数据如表2所示。

b.种子技术树构建。

以催化剂技术为例，作为氢燃料电池技术研发的关键核心点，其种子技术树主要有两个分支：一是低含量铂族金属高效利用技术，研发重点包括二维三维骨架结构、元素掺杂技术、石墨烯改性技术等；二是非铂族金属催化剂技术，研发重点包括M-N-C纳米催化剂(M为铁等金属)、石墨烯有机-无机纳米复合物催化剂、可控多孔掺杂杂原子催化剂等。以此形成的催化剂主题种子技术树如表2所示。

表1 氢燃料电池潜在颠覆性技术点(部分)

表2 催化剂主题的种子技术树(局部)

3.4 产业技术树构建与关注度评估

a.产业技术树构建。

经调研全球主要经济体氢能相关院所高校与研发机构、研发企业、氢能学会协会与国际组织、知名智库与高影响力媒体等TOP10机构如表3所示。

表3 全球氢能研究TOP10机构清单

通过对这些机构所发布的研究报告梳理氢燃料电池产业技术结构如图2所示：

图2 氢燃料电池产业树结构

将上述氢燃料产业技术结构与3.2步中氢燃料产业技术树进行耦合对接，形成氢燃料产业技术树，如图3所示。

b.技术关注度评估。

本领域共收集到颠覆性技术评论文档28份，据此对各个种子技术点的关注度进行计算，其结果如表4所示。

3.5 技术点颠覆性潜力评估

氢燃料电池领域不仅能由材料领域的原始创新突破催生的颠覆性技术出现，如新型高效低成本催化剂的出现将有效降低氢燃料电池的产品成本，进而大幅提升其颠覆性能力，而且由于氢燃料电池在汽车制造、交通运输、电力行业等广泛应用，可在多个行业领域产生颠覆性效果，能够显著提升其颠覆性能力。因此经技术专家问卷咨询，本研究将成熟度评估值权重设为0.64，将关注度权重设置为0.36，部分种子技术点颠覆性潜力评估结果如表5所示。

图3 氢燃料电池产业技术树

表4 颠覆性种子技术关注度评估(部分)

表5 种子技术点颠覆性潜力评估结果(部分)

4 结 论

本研究面向工程科技领域潜在颠覆性技术识别需求，对基于文献知识关联的颠覆性技术预见方法进行了全流程优化，使其在文献多类型来源、主题细粒度呈现、技术体系化表征、潜力多维度评价方面得到了显著性提升，形成一套简单易行、行之有效的潜在颠覆性技术发现方法，并以氢燃料电池领域潜在颠覆性技术发现工作对方法进行了效果验证。

囿于实证领域有限，本研究所提出的方法在可能在以下方面存在不足：首先，对于研究较为超前的颠覆性技术主题，如在相关文献中尚未披露，则本方法不易识别；其次，对于某些颠覆性技术领域，可能存在因技术点规模较少而无法体系化表征或因数据量不足无法定量化评价颠覆性潜力的问题；最后，方法中多个步骤还需要借助情报人员人工观察和对比发现得出结果，存在出错或疏漏的可能性。