我国人工智能产业技术创新路径识别及分析——基于专利分析法
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

清华大学公共管理学院

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

G306

基金项目:

国家自然科学基金“支持技术预见的多源异构大数据融合与时序文本预测方法研究”(项目编号:91646102);国家自然科学基金“面向2035的中国工程科技发展路线图绘制理论与方法研究”(项目编号:L1624045); 面向绿色制造的中小企业协同治污响应行为研究--基于利益相关者视角(项目编号:71704165),国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)


Identification and Analysis of Technology Innovation Path of Artificial Intelligence Industry in China using Patent lens
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    基于专利分析方法和技术轨迹理论,以人工智能产业组织为研究对象,采用定性分析的方式,从人工智能核心技术、专利引用网络和专业商业化三个维度,对我国人工智能产业技术创新路径进行了识别和对比分析。通过对比我国与发达国家的人工智能产业技术创新路径,分析了我国人工智能产业目前的发展阶段和瓶颈。数据分析表明,我国人工智能产业尽管发展迅速,但相比发达国家,仍然处于知识引入到知识输出转型阶段。进而推出结论:我国人工智能产业处于基础型研究向应用型模式转变阶段,需要深入加强自主技术创新。

    Abstract:

    Using patent lens and based on technology trajectory theory, this paper identifies and compares the technological innovation paths of Artificial Intelligence(AI) industry in China by qualitative analysis, from three dimensions: AI key technologies, patent citation network and patent commercialization. By comparing the technological innovation paths of China"s AI industry with those of developed countries, the paper analyzes the current development stage and bottlenecks of China"s ai industry. Data analysis shows that although the AI industry in China has developed rapidly, but compared with developed countries, it is still in the transition stage from knowledge absorber to knowledge spiller. Then it deduces the conclusion that the AI industry in China is at the stage of transforming from basic research to application-oriented model, and needs to further strengthen indigenous technologies innovation.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王雅薇,周源*,陈璐怡.我国人工智能产业技术创新路径识别及分析——基于专利分析法[J].,2019,(10).

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2019-01-23
  • 最后修改日期:2019-01-23
  • 录用日期:2019-03-11
  • 在线发布日期: 2019-07-01
  • 出版日期:
文章二维码

联系电话:020-37635126(一、三、五)/83568469(二、四)(查稿)、37674300/82648174(编校)、37635521/82640284(财务)、83549092(传真)

联系地址:广东省广州市先烈中路100号大院60栋3楼302室(510070) 广东省广州市越秀区东风西路207-213星河亚洲金融中心A座8楼(510033)

邮箱:kjgl83568469@126.com kjgl@chinajournal.net.cn

科技管理研究 ® 2025 版权所有
技术支持:北京勤云科技发展有限公司
关闭
关闭