摘要
引言新一轮科技革命和产业变革加速推进,人工智能、新能源等新兴技术不断涌现。如何及时识别并把握其演化趋势,已成为推动新型电力系统建设与能源转型的关键。现有前瞻性技术识别方法虽涵盖专家判断、文献与专利计量分析、机器学习自动化识别等,但仍存在三方面不足。一是依赖单一数据源,难以全面呈现技术演进;二是方法停留在浅层统计,难以捕捉深层语义;三是评价体系不完善,标准主观性强且可复制性差。为此,本文提出融合论文、专利等多元异构数据的识别方法,揭示技术演化趋势,并构建融合语义表示、时间建模与神经网络分析的前瞻性技术识别与研判方法,为战略布局提供数据支持与决策参考。
出处
《中国信息界》
2025年第9期117-119,共3页
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