破坏性创新环境下的未来创新路径研究：构建数据挖掘与技术预测桥梁的视角

In the disruptive innovation times, to grasp the forecast innovation pathways of emerging technologies accurately is a very important issue, as it matters how to avoid the high risk of technological innovation effectively and how to stand on the position of the innovation pathway rapidly. However, in previous studies, there is a gap between historical data mining and foresight. Therefore, this project will optimize the Future Innovation Pathway (FIP) approach, bridge the gap between data mining and foresight, and take Cloud Manufacturing as the case to get more data source, fully understand and master the Technology Delivery System (TDS), depict the future innovation pathways, and do the technology assessment. During the whole process, the study will pay much more attention to fast, effective and comprehensive supports from expert. The concepts and methods that this project develop, test, and validate through this project will contribute significantly to new generalizable knowledge and capabilities on the foresight and assessment of emerging technologies.

在破坏性创新环境中，准确把握新兴技术的未来创新路径关系到有效挖掘技术创新的高风险性、明确自身定位、把握市场有效时机等重要问题，因此是当前全世界政府、企业和科研人员关注的重要问题。但在以往的研究中，历史数据的定量分析与未来技术预测的定性研究之间的鸿沟却一直存在。因此，本项目将优化原有的未来创新路径（Future Innovation Pathway, FIP）方法，从构建数据挖掘方法与预测研究桥梁的视角，以云制造这一新兴技术为实证实例，获取多数据源数据，充分理解和掌握其技术创新系统，勾勒未来创新路径并对其进行技术评价分析。在此过程中，本研究将充分重视快速、有效、全面的专家智力支持。本研究建立和验证的方法模型将为新兴技术预测与评价研究体系作出贡献。

本项目按照立项要求，首先开展基于多数据源的数据采集与分析研究，构建了针对不同数据源的云制造领域/纳米导药系统/3D打印等技术领域的数据检索策略，并开展了主题词簇理论及方法研究，进而构建了各领域多源数据库（包括文献数据、专利数据、互联网数据、软件著作权数据、专家智慧数据等）；在此基础上，开展破坏性创新环境中的创新系统与未来创新路径研究，构建了技术传递系统主体研究模型、基于熵权法及协同过滤模型的指标评价体系，以及技术演化路径识别模型；进一步，开展了基于SAO模式的未来创新路径评价研究，构建了以商业化进程为依据的技术商业化潜力评价方法模型、技术评价方法模型、基于技术发展阶段论及净增效益法的技术发展路径评估模型，及面向技术预测的评价方法模型等。在实际研究中，以云制造及纳米导药系统等多个技术领域为实证对象，项目组验证和完善了上述方法体系。研究工作按照预定计划圆满完成，培养硕博士研究生8人，发表学术论文13篇，其中SCI/SSCI检索5篇。

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