技术结构图谱2022

CONTENTS 第一章 引 言 引 言............................................................................................................................... 1 第二章 研制方法 一、专利分析数据......................................................................................................... 4二、技术结构图谱构建方法......................................................................................... 5 第三章 技术结构及其演变 一、技术结构图谱 2016~2021...................................................................................11二、WIPO 分类体系在技术结构图谱的映射.............................................................18三、不同核心专利数据集构建的技术结构图谱的对比分析...................................21四、人工智能领域技术结构的演变分析...................................................................25 第四章 国家技术创新布局 一、中国及科技发达国家整体技术研发活跃度.......................................................33二、中国及科技发达国家技术研发覆盖广度...........................................................35三、基于技术结构图谱观察中国及科技发达国家的技术布局...............................38四、中国及科技发达国家优势技术领域分析...........................................................42 第五章 热点技术领域分析 一、手术器械...............................................................................................................47二、智能诊察与监护...................................................................................................51三、通信网络...............................................................................................................54四、光学与光电子.......................................................................................................57五、锂离子电池...........................................................................................................60六、智能汽车...............................................................................................................63 第六章 结语 结语...............................................................................................................................68 附 录 附录一....中国及科技发达国家技术研发活跃度排名前 10 的技术焦点...............（含至少 10 件两方专利）............................................................................69附录二....2016~2021.年.WIPO.技术领域的技术焦点、专利数量统计....................75附录三....中国及科技发达国家在 WIPO 技术领域中两方专利分析........................76附录四....中国及科技发达国家在 WIPO 技术领域中技术焦点分析........................78 第一章 引言 引言 建设科技强国必须加强重大创新领域的战略研判和前瞻布局，加快科技安全预警监测体系建设。为了解世界技术创新布局，把握未来科技发展方向和关键核心技术，中国科学院科技战略咨询研究院利用大数据分析和深度学习技术，从百万级世界专利中发现专利的文本规律，以揭示专利技术间隐藏的深层关联关系及结构特征。针对高影响力专利进行聚类分析，发掘全球领先机构聚焦的技术方向，构建了世界技术焦点数据库，并绘制描绘全球技术竞争态势的技术结构图谱。 技术结构图谱，通过深度学习技术与可视化技术，以直观形象的可视化方法宏观展示错综复杂的专利技术间的结构特征，揭示了技术方向间的关联关系与发展态势。通过图谱可以快速、全面、客观地把握世界技术态势，遴选国际上重要的技术焦点、技术前沿等，评估世界主要国家在这些技术焦点上的技术实力，寻找优势与差距方向等，为科学决策提供客观依据与数据支撑。 中国科学院科技战略咨询研究院技术结构研究组自 2017 年开展相关研究，持续跟踪业界最前沿的机器学习技术，不断改进分析数据和分析方法，先后构建了两版“专利文本特征抽取模型”。第二版“专利文本特征抽取模型”，通过结合大量专利文本及专利特征信息的后训练，改进 Google.的 BERT 预训练模型，使之适用于专利文本。运用该模型，对遴选专利数据进行聚类，构建了高影响力专利技术的世界技术焦点数据库，同时，利用技术焦点间的关联关系绘制技术结构图谱。至 2023 年，研究组先后完成了 2012-2017 年、2014-2019 年、2016-2021 年三个时期的技术焦点数据库构建与技术结构图谱绘制与解读分析工作，其中前两期报告的专利数据选用三方同族专利（同时在美国专利商标局、欧洲专利局、日本特许厅寻求保护的专利，简称“三方专利”），本期报告选取两方同族专利（同时在美国专利商标局、欧洲专利局寻求保护的专利，简称“两方专利”）作为底层数据。 专利信息可以反映全球所有技术领域的最新发展动态和最活跃的创新技术，但如何从海量的专利数据中，构建合适的数据集来研制技术结构图谱一直是本研究的一项核心研究任务。《技术结构图谱2021》中我们沿用创新性评价的一个重要指标，即三方专利，作为底层数据，报告获得了很好的反响的同时，专家也提出三方专利数据相对陈旧以及各国专利失衡的问题。《技术结构图谱 2022》研制过程中，研究团队力求回应专家关切，在进行严谨数据分析的基础上，结合专家研判，选用两方专利作为本期报告的底层专利数据。与三方专利相比，两方专利总量增加了一倍，且平均公开年“更年轻”——提前了半年。同时，美国、欧洲和中国等国家和地区的头部企业无论是专利总量还是占比都有大幅增加。 《技术结构图谱 2022》报告对公开日 2016-2021.年间的.600.654.件两方专利进行聚类，形成了12.293 个技术焦点。通过将技术焦点中的高维专利文本特征向量映射到二维空间中，可视化展现全球视野的技术结构图谱，直观形象地展示世界专利技术的结构特征以及技术焦点间的关联关系与发展进程。基于技术结构图谱，叠加不同国家的专利份额，可清晰揭示不同国家在技术创新布局上的偏重，找出中国的差距。报告选取技术结构图谱中的热点技术领域（技术结构中的高密度区域）进行深入分析，分析热点技术领域中的技术重点及领先机构。除了热点技术领域，本报告还展示了另外一种基于技术结构图谱的专题领域分析模式，即采用检索策略，发现人工智能相关的技术焦点，分析其布局及特点，并通过两个时间窗，分析人工智能领域专利技术的演变。 第二章 研制方法 研制方法 一、专利分析数据 专利信息是反映全球所有技术领域的最新发展动态和最活跃的创新技术。世界知识产权组织（WIPO）指出，90% 以上的科技信息是通过专利信息反映出来的，若运用好专利信息，可以节约40% 的科研开发经费和 60% 的科研时间。 利数据有一定的时滞性和不同国家专利的失衡性。在 2022 的技术焦点数据库的研制过程中，研究组在严谨数据分析的基础上，结合专家研判，选用了美国专利商标局和欧洲专利局共同保护的专利，后续简称两方专利，作为本期报告的核心专利数据集。 与目前大多数以本国申请专利的统计分析不同，本研究的目标是构建具有代表性和相对完整性的世界技术焦点数据库，以及反映世界技术前沿态势的技术结构图谱。因此如何选择高价值专利构建核心专利数据集一直是本研究的首要任务。在 2012-2017 年、2014-2019 年 两 个 时 期 的 技 术结构图谱选取了在美国专利商标局、日本特许厅、欧洲专利局同时申请的“三方同族专利”（又名三方专利）作为核心专利数据集。通常三方专利被认为具有较高的科技含量和经济价值，反映一个国家技术发明的整体水平及在国际市场上的竞争力，被广泛应用于经济合作与发展组织、欧盟统计局、美国国家科学基金会等国际权威机构的统计报告中。 本 报 告 的 分 析 数 据 基 于 德 温 特 创 新 平 台（Dewent.Innovation）最早公开年为 2016-2021年的两方专利数据，数据检索时间为 2022 年 3 月。 表 2-1 显示了三期技术结构图谱中专利数据总量及覆盖时间。连续三期技术结构图谱专利数据的时间间隔为 2 年，重叠时间为 4 年。需要说明的是，虽然两个时期技术结构图谱的时间窗有重叠部分，但由于专利公开的时滞在 18 个月左右，所有两个时期技术结构图谱在重叠窗口内的专利数据并不完全相同，尤其在重叠年份的后两年会出现较多新增数据。 与三方专利相比，两方专利的数据量比三方专利高出一倍，平均公开年提前了半年。并且，美国、欧洲和中国等国家和地区的龙头企业的专利量占比大幅增加。 但由于申请三方专利时间较长，并且随着日本经济的日渐低落，世界一些顶级机构并不很重视日本市场等原因，专家提出我们遴选的核心专 二、技术结构图谱构建方法 数量是欧洲专利局的 5 倍。除此之外，专利间引用的频次相比科学论文较低，本报告对 6 年的本底专利数据进行统计发现，专利间存在直接引用关系的专利只有 29%，存在共被引关系的专利仅有 37%，因此从数据统计出发，经典的论文引文分析方法也不适用于专利的技术图谱分析。而关键词等文本共现分析存在一词多义或一义多词、词间缺乏语义关系等问题，会造成分析结果存在一定误差。 专 利 布 局 分 析 中 常 用 专 利 分 类 体 系（ 比 如IPC/CPC 等）直接进行统计分析，发现技术领域内容的专利热点方向或技术布局。虽然各类专利分类体系都是较为成熟的标准分类，且通常包含多层分类关系，但在进行技术布局分析时存在一些局限性。现有的专利分类体系设计以功