随着AI for Science(AI4S)成为全球科技竞争的新前沿,厘清人工智能(AI)如何重塑研发创新范式的微观机制已成为关键议题。揭示AI驱动研发创新的动态效应与复杂机制,构建“技术—任务—能力”(TechnologyTask-Ability,TTA)分析框架,论证...随着AI for Science(AI4S)成为全球科技竞争的新前沿,厘清人工智能(AI)如何重塑研发创新范式的微观机制已成为关键议题。揭示AI驱动研发创新的动态效应与复杂机制,构建“技术—任务—能力”(TechnologyTask-Ability,TTA)分析框架,论证人工智能通过重组而非简单加速研发任务来深刻重塑研发创新生态。基于全球碳纳米管领域专利数据,综合运用技术共现网络分析、时变参数向量自回归模型、脉冲响应分析和小波相干分析等方法,实证考察AI融入前后技术网络的动态演化。研究发现:第一,AI的融入显著提升了技术网络的整体关联程度,且AI自身成为关键的技术溢出源并扮演创新网络中“引领者”的角色;第二,AI通过自动化材料表征等任务,导致材料测试与分析等传统分析技术在网络中的角色从“引领者”转变为“跟随者”,为TTA框架提出的任务重组机制提供了直接实证证据;第三,脉冲响应和小波相干分析进一步证实,AI对碳纳米管技术发展存在显著且动态的正向驱动效应。此外,通过分析人工智能与新材料研发创新的互动逻辑,提出针对研发创新生态的“分层治理”和“分段治理”原则。展开更多
文摘随着AI for Science(AI4S)成为全球科技竞争的新前沿,厘清人工智能(AI)如何重塑研发创新范式的微观机制已成为关键议题。揭示AI驱动研发创新的动态效应与复杂机制,构建“技术—任务—能力”(TechnologyTask-Ability,TTA)分析框架,论证人工智能通过重组而非简单加速研发任务来深刻重塑研发创新生态。基于全球碳纳米管领域专利数据,综合运用技术共现网络分析、时变参数向量自回归模型、脉冲响应分析和小波相干分析等方法,实证考察AI融入前后技术网络的动态演化。研究发现:第一,AI的融入显著提升了技术网络的整体关联程度,且AI自身成为关键的技术溢出源并扮演创新网络中“引领者”的角色;第二,AI通过自动化材料表征等任务,导致材料测试与分析等传统分析技术在网络中的角色从“引领者”转变为“跟随者”,为TTA框架提出的任务重组机制提供了直接实证证据;第三,脉冲响应和小波相干分析进一步证实,AI对碳纳米管技术发展存在显著且动态的正向驱动效应。此外,通过分析人工智能与新材料研发创新的互动逻辑,提出针对研发创新生态的“分层治理”和“分段治理”原则。
