一種用于技術融合與演化路徑探測的新方法：技術群相似度時序分析法

陳悅，王康，宋超，左佳，潘云濤，高繼平

（1.大連理工大學科學學與科技管理研究所暨WⅠSE實驗室，大連 116024；2.中國科學技術信息研究所，北京 100038）

1 引言

顛覆性技術被視為“改變游戲規則（另辟蹊徑）”和“重塑未來格局”的革命性力量，對人類社會有廣泛且深刻的影響，因此，各國都十分重視顛覆性技術的識別與預測。由于圍繞大多數技術的社會技術領域（socialtechnical realm）固有的混亂，很難確定一項新技術的未來[1]。而顛覆性技術更是具有高度的不確定性，故發現并判斷技術顛覆性潛力一直以來都是顛覆性技術預見工作的重點和難點。在新一輪科技革命與產業變革的大背景下，顛覆性技術可能源于重大的科學和技術突破，也可能是源于已有技術或多項技術的綜合交叉，其生成和發展的過程都是非常復雜的，從而決定了這類技術的識別尤為困難。盡管如此，研究者仍可以根據當前的技術和社會發展趨勢進行預測[2]。

目前，針對專利技術演化路徑的研究多以專利引用網絡、國際專利分類號（Ⅰnternational Patent Classification，ⅠPC）為主。專利引用網絡方面主要集中于利用主路徑算法挖掘技術演化過程。例如，Verspagen[3]運用主路徑分析方法研究了燃料電池的技術軌道；許冠南等[4]基于主路徑研究不同階段3D打印產業技術的演變情況；劉懷蘭等[5]以諧波減速器為例結合聚類分析和主路徑分析法，基于知識流動視角構建工程技術預測模型；張豐等[6]以燃料電池為例利用主路徑繪制其技術發展軌跡；閆杰等[7]利用凝聚子群識別出特斯拉純電動汽車核心和非核心技術，并利用主路徑算法對技術各個領域進行演化分析；孫冰等[8]以手機芯片為例識別技術擴散主路徑。

主路徑分析方法能夠將專利引文網絡中衍生出來的眾多關鍵技術形成一條“技術軌道”，這一過程有助于理解關鍵技術的發生過程，從而有效地分析技術演進中的重要節點和發展趨勢。同時，主路徑分析也具有一定的局限性：一方面，專利引用存在著一定的時滯；另一方面，單純的主路徑分析難以實現學科（領域）演化的精細結構揭示[9]為了克服專利引用網絡的缺陷，部分學者試圖通過國際專利分類號對技術融合與擴散演化路徑進行挖掘。例如，婁巖等[10]利用專利共類研究老年福祉技術與信息技術的融合；周磊等[11]改進關聯規則算法基于ⅠPC規模賦權探究烽火通訊的光纖通訊技術融合趨勢；翟東升等[12]以云計算技術為例，根據時間區間計算技術間絕對影響（technology absolute influence，TAⅠ）和技術間相對影響（technology relative influence，TRⅠ）兩個指標衡量技術融合程度，并通過劃分時間段構建技術融合演化框架[13]；Suzuki等[14]以ⅠPC分類號共現為基礎，研究參與融合的各技術軌跡間的支持和互補關系。然而，目前，基于ⅠPC共類分析的研究主要集中于某時間段靜態技術融合的研究，或通過劃分時間區間分別對每個區間技術發展狀態進行研究，對于不同時間區間技術之間的關聯以及技術其他演化方式（如擴散、突現等）較少涉及。

因此，本文提出了一種用于技術融合與演化路徑探測的新方法，該方法以ⅠPC共類關系為基礎，利用社區探測算法劃分每個時間區間的技術群，通過余弦相似度關聯相鄰時間區間的技術群，然后通過可視化圖譜展示不同時間區間技術群之間的演化關系。本文以增材制造這一顛覆性技術為例，進行實證研究，這種方法可以較為清晰、客觀地呈現技術領域的融合狀態和趨勢，為顛覆性技術的預測提供判斷依據。

2 數據來源與研究方法

增材制造技術是一種自下而上、通過材料累加的制造方法，其有多種稱謂，如“快速原型制造（rapid prototyping）”“三維打印（3D printing）”“實體自由制造（solid free-form fabrication）”“材料累加制造”等。增材制造技術是基于離散-堆積原理，由零件三維數據驅動直接制造零件的科學技術體系，綜合了計算機的圖形處理、數字化信息和控制、激光技術、機電技術和材料技術等多項高技術的優勢，將金屬材料、非金屬材料以及醫用生物材料通過不同方式進行逐層堆積，制造出實體物品，被譽為將引領“第三次工業革命”的關鍵技術之一。綜合考慮查全率與查準率，本文制定了檢索策略，TⅠ=("Additive Manufact*"OR"Rapid Prototyp*"OR"3D Print*"OR"three dimensional*print*"OR"Solid Free-form Fabricat*")，在Derwent數據庫中共檢索到31487條增材制造技術專利（檢索時間：2020年4月3日）。

2.1 技術域整體變化測度

某個技術域的整體變化，可以依據分析單元的顆粒度，從微觀、中觀和宏觀三個層面來反映，即可以分別從專利、技術和技術主題三個方面來分析技術域的整體變化。具體而言，本文從專利申請的數量統計，技術融合度、吸納力、繼承性以及技術主題挖掘，依序測度技術域整體的變化趨勢。

基于專利4位ⅠPC來表征技術，本文構建了融合度、吸納力和繼承性三個技術發展狀態指標。所謂融合度，是指某個技術域中各技術與其他技術的共現程度，即可以用總ⅠPC共現對數與總ⅠPC數的比值來測度，

所謂吸納力，是指某個技術域吸收新技術的能力，即可以用當期新增ⅠPC占總的新增ⅠPC的比例來測度，

所謂繼承性，是指某個技術域已有技術的持續能力，即可以用當期已有ⅠPC占比來表示，

其中，ipc_couple表示相關專利ⅠPC對數；ipc_new表示新增ⅠPC數。

本文基于專利標題中的主題詞和專利申請年份，利用VOSviewer繪制時間-關鍵詞疊加圖，以呈現技術主題的變化趨勢。其中，分詞依據Rake算法和N-gram算法。首先，利用Rake算法，以標點符號、停用詞和其他不包含語義信息的單詞為分詞點，將長句分為若干短句；然后根據共現原理將短句中單詞的度與其頻次之比的總和作為該短句的綜合得分，

其中，Degree(wi)表示該單詞wi的度（每與一個單詞共現在一個短語中，度就加1，考慮該單詞本身）；Frequency(wi)表示該單詞在該文檔中出現的總次數。依據公式(4)的得分來判斷和識別詞組，分值越大則越有可能是一個詞組。但經測試，該方法分出的詞組中摻雜較多短句，尚不能精準地得到詞組信息。因此，本文在Rake算法的基礎上利用N-gram算法將短句進一步劃分，生成Tri-gram（相鄰的3個單詞）、Bi-gram（相鄰的2個單詞）并統計匯總，最后人工篩選出高頻詞組并返回專利集提取，作為技術主題分析的數據源。結合時間要素將數據導入VOSviewer軟件進行時間-技術主題變化挖掘，其中節點的顏色由關鍵詞所處年份的加權平均時間來確定，

其中，yeari為關鍵詞出現年份；countsi為關鍵詞出現年份時的頻次。

2.2 技術域的技術融合與擴散路徑構建

一個技術域是由若干個技術主題構成的，而技術主題表征是由若干技術聚合而成的技術群。依據技術群相似性的時序變化，并利用可視化工具直觀地呈現一個技術域的技術融合與擴散演化路徑。

2.2.1 技術群探測

本文提取每個時間窗口內專利ⅠPC分類號，并構建共現矩陣，然后利用社區探測算法對共現矩陣進行社區劃分，確定每個時間窗口技術所屬類別。其中，社區探測算法選用Louvain算法，該算法運行速度較快，適用于龐大網絡的社群發現；同時，采用啟發式方式，能夠克服傳統Modularity類算法的局限，算法核心是最大化模塊度Q值。原理如下：首先，將所有網絡節點視為獨立的社區，遍歷每個節點的所有相鄰節點，計算模塊度，并將其歸為模塊度提升最大的相鄰節點所在的社區，直至每個節點所屬社區不再發生變化；其次，將社區進行折疊作為一個節點，這時邊的權重為兩個節點內所有原始節點的邊權重之和；重復執行上述步驟直至迭代到完全收斂。模塊度的計算公式為

其中，m為網絡中邊的總數量；ki表示所有指向節點i的連邊權重之和，kj同理；Aij表示節點i和j之間的連邊權重；若ci=cj，則δ(ci,cj)=1，否則，δ(ci,cj)=0。

2.2.2 技術群相似度計算

針對相鄰時間窗口的技術群進行相似度計算，確定技術群之間的演化與擴散路徑。相似度指標利用余弦相似度（cosine similarity），將每個技術群包含的ⅠPC映射為向量，通過計算相鄰窗口不同技術群之間的向量夾角余弦值來判定兩個技術群的相似性，該值越大表明相似度越高。具體計算公式為

其中，A和B為技術群對應的向量。

2.2.3 技術融合與擴散演化路徑繪制

通過上述兩步的計算，將相似度閾值大于給定閾值的技術群之間的關系用桑基圖進行可視化展示。桑基圖中每個節點對應一個技術群，算法自動給出點度中心性最高的前三個ⅠPC代碼作為技術主題參考（如無法確定，可通過生成的表進行技術群命名），線條粗細表示相似度大小。桑基圖可直觀地顯示某一領域技術群之間的融合、分裂、擴張、收縮、突現、消亡[15]等現象。

3 增材制造技術域的整體變化測度與趨勢

3.1 專利申請數量

增材制造技術的專利申請數量總體呈現出增長態勢（圖1）。增材制造的理念最早始于20世紀60年代，但是，直到1984年Charles W.Hull發明了光固化立體造型技術（stereo lithography appearance，SLA）時才取得了突破，該技術利用紫外光逐層照射光敏樹脂液面以固化成型，1986年Hull獲得SLA技術專利,并在其創立的3D系統公司發布了第一臺商用3D打印機SLA-1，由此開啟了3D打印征程。1986年，Carl Deckard申請了激光將粉末顆粒局部融合在一起的SLS（selective laser sintering，選擇性激光燒結工藝）技術，并于1988年獲得授權。1988年，Stratasys公司的聯合創始人Scott Crump申請了熔融沉積建模（fused deposition modelling，FDM）專利，該技術將融化擠出的材料逐層地在工作臺上堆積成型，FDM工藝為家用和商用3D打印鋪平了道路。由此可見，20世紀80年代是增材制造技術創新的重要時期。在不到十年的時間里，3D打印的三項主要技術獲得了專利。1995年，弗勞恩霍夫研究所（FraunhoferⅠnstitute）推出了用于金屬3D打印的選擇性激光熔化技術（selective laser melting，SLM），實現了無與倫比的精確度。伴隨著增材制造工藝的不斷發明與完善，增材制造技術開始在各個領域嶄露頭角，如生物醫學、航空、汽車、食品和服裝等產業。

雖然增材制造技術出現較早，但其發展較為緩慢。1967—2012年增材制造技術始終處于起步階段，每年的專利授權量、發明人數量和ⅠPC數量均處于較低水平。2013年是增材制造技術專利授權突發的一年，之后無論是年專利授權量、發明人數量，還是ⅠPC分類號數量均呈現井噴之勢，并于2017年達到高峰，2018年稍有下降，2019—2020年由于專利自申請到公開18個月的時滯，導致部分專利未統計完全。

由圖1可見，1967—2015年每年發明人總量大于專利申請量，展現了領域的吸引力，大量科學家進入，但尚未充分發揮科學家的基數優勢；2016年至今，專利申請量已超過發明人數量，科學家基數優勢已逐漸顯現，但總體來說兩者之間的差異仍較小，增材制造技術發展前景依然廣闊。

3.2 技術發展狀態

本文引入融合度、吸納力和繼承性三個指標進行技術發展狀態的描述。由圖2可知，增材制造技術的融合能力總體呈上漲趨勢，期間出現3次融合高峰。第一次出現于1989年，主要是由于增材制造核心技術專利EP431924-A的出現，該專利在該領域被引頻次最高（904次），其共享11個ⅠPC分類號，融合的技術涉及聚合物制造（如模制、擠出、成型、層壓和紡絲）、鑄造、粉末冶金（包括鑄造成型、造型機、模型、模具、型芯和金屬鑄件）、噴涂、霧化裝置與工藝、工業電氣設備、圖像數據處理或產生、電數字數據處理等材料、技術、工藝或裝置。該專利本質上是一種使用計算機模擬的三維打印技術，用于制造模具和原型零件，特別是金屬鑄造模具和金屬基復合材料預制件的快速成型。第二次形成于2002年，由多個專利共同作用形成，包括三維打印設備的制造、對顆粒進行選擇性激光燒結以快速成型、可用于通過快速原型制備三維物體的可固化快速原型組合物、連接到通信網絡的三維打印系統等。第三次融合高峰持續至今，自增材制造技術進入發展快車道以來，技術融合能力快速提高，表明技術融合是催生新技術發明的重要動力。

圖1 增材制造技術專利時間分布圖(2019—2020年數據不完整)

圖2 增材制造技術專利融合度、吸納力和繼承性的時序變化

增材制造技術發展初期領域吸納力較弱，2012—2014年該領域吸引力逐年增強，廣泛吸收新技術ⅠPC的進入。隨著新ⅠPC的不斷涌入該領域達到暫時飽和，吸納力開始緩慢下降。但專利申請量和發明人數量仍然快速增長。這說明增材制造作為一個技術領域，其專門性逐漸增強。

除發展初期增材制造技術發展不穩定外，自1995年至今該領域技術繼承性指標總體呈現攀升的趨勢，說明該領域經過早期的片段化、間斷式研究逐漸過渡到當前的連續性、繼承性研究，研究主題趨于穩定；同時，亦說明前期成果對后期研究的指導性越來越強，也表明這一技術領域的日益成熟。

3.3 技術主題變化

經Rake算法和N-gram算法提取關鍵詞，并經過標準化、同義詞合并、無效詞刪除后，提取出3147個增材制造技術關鍵詞，導入VOSviewer軟件呈現出該領域的技術主題變化（圖3）。增材制造研究在2015年之后產生了大量的研究成果，在發展初期主要以實體自由制造、快速原型制造等術語出現，隨著技術的發展，三維打印成為該領域的主流術語；2014年較多專利關注3D打印物品和支撐材料，之后關注點轉移到3D打印方法、系統與工藝；2016年是關鍵詞最為集中的一年，研究聚焦于3D打印機和3D打印所需要的材料；2017年3D打印裝置連接和金屬3D打印成為熱點；2018年電弧增材制造成為研究熱點。

圖3 增材制造技術主題

4 增材制造技術域的融合與擴散演化路徑

4.1 技術群的提取

本文對于技術融合與擴散演化路徑進行研究，首先，需要對專利進行劃分時間窗口，目前常用的是Time Line方法[16]和固定時間窗口[17]。Time Line方法復雜度較高，劃分效果難以保證，本文選擇固定時間窗口方法劃分8個時間分區，由于增材制造技術早期專利申請量較少，將1967—1999時間段歸為一個窗口，2000—2009年每5年歸為一個窗口，2010—2019年每2年歸為一個時間窗口，由于2020年目前僅授權2件專利，故將其歸為2019年。

對每個時間窗口中的專利進行ⅠPC共現矩陣的構建，并利用Louvain算法進行社區劃分（圖4）和計算網絡基本指標（表1）。2012年之前，專利申請量較少，所涉及的技術也相對較少，網絡密度為0.1～0.3，技術群在4個左右；2012—2017年，專利申請量快速增長，涉及的技術也大量增加，技術之間的聯系增加，但隨著網絡規模的擴大，網絡密度逐年減小，技術群數量為6～8個；2018年之后，網絡各項指標有所下降，最終形成9個技術群（表2），即關于3D打印的高分子(復合)材料、金屬加工技術、塑料和金屬材料工藝、計算機輔助設計、生物醫療、食品加工、照明裝置、建筑技術和固定式或移動式器件或裝置。

4.2 技術群相似度的時序變化

提取相鄰時間窗口余弦相似度大于0.2的技術群（詳見圖4中聚類間的連線），并繪制出技術融合與擴散演化路徑（圖5）。圖5顯示了8個時間窗口的技術演化路徑，大體可以分為增材制造材料與工藝、計算機輔助設計和應用領域三個主路徑。其中，每個矩形表示一個技術群，用高點度中心性的三種技術來標注；線條粗細表示相鄰技術群之間相似度大小。增材制造技術融合與擴散路徑圖譜顯示：

（1）隨著增材制造技術的發展，技術群越來越多，技術越來越成熟，應用領域逐漸擴展；

（2）該領域廣泛存在著技術融合和分岔現象；

（3）技術發展過程中會突現一些技術群，這類技術群有可能是之前未曾出現的新技術群，也有可能是之前中斷過又實現突破的技術群；

圖4 每個時間窗口具體技術群

表1 時間窗口劃分與技術群網絡指標統計

（4）增材制造領域技術繼承性較強，相鄰窗口技術群相似度均低于0.2的技術群僅有4個，分別是2000—2004年（G21k、B81C、G01T）、2012—2013年（A41D、A61M、A62B）、2014—2015年（G01F、B64D、G01C）、2018—2019年（E05F、G07C、E06B），上述技術群均具有成員較少的特點。

表2 增材制造技術演化群

4.2.1 增材制造材料與工藝

高分子材料是增材制造技術的重要支持，其發展貫穿于增材制造技術演化的全過程。截至目前，高分子材料技術與1967—1999時間窗口出現的所有技術群（即高分子化合物、鑄造造型、塑料的成型或連接、數據識別技術和裝備）都存在關聯（見圖5），在2000—2004和2005—2009兩個時間窗口分化增材制造工藝，隨后2012—2013時間窗口融合了材料、3D打印工藝和印刷工藝三個技術群，之后未出現明顯的融合與分化現象，逐漸成為一個相對獨立的技術群。增材制造工藝也貫穿于增材制造技術演化的全過程，其源于1967—1999窗口的高分子化合物、鑄造造型、塑料的成型或連接技術，在2005—2009和2010—2011時間窗口經過兩次融合后，形成3D打印工藝及產品形態技術群，經過分化形成3D打印工藝技術群，主要包括塑料3D打印工藝和金屬3D打印工藝。

材料和工藝作為增材制造技術發展的重要基礎，前者關乎增材制造應用領域，后者關乎應用質量精度。高分子材料是增材制造原材料中用量最大、應用范圍最廣、成型方式最多的材料，主要包括高分子絲材、光敏樹脂以及高分子粉末3種形式[18]。高分子絲材主要有聚乳酸（PLA）、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物（ABS）、聚碳酸酯（PC）、聚苯砜（PPSF）和聚對苯二甲酸乙二醇酯-1,4-環己烷二甲醇酯（PETG）、聚醚醚酮（PEEK）等[19]。上述絲材通常使用“熱熔堆積成型技術”（FDM）進行快速成型，該技術根據融化和冷卻成型特性將絲材融化，并通過壓力將其從擠出頭擠出，根據事先設定好的路徑，利用計算機控制擠出頭的打印軌跡，逐層材料堆積成型。光敏樹脂又稱光固化樹脂、UV固化樹脂，由聚合物單體、預聚體和光引發劑組成的液體，在一定波長的紫外光照射下立刻引起聚合反應完成固化。光敏樹脂成型工藝叫作“光固化立體造型技術”（SLA），將光敏樹脂液體浸過工作臺，通過紫外光照射液面，被照射到的部分立即固化成型，成型完一層之后，工作臺下降一層的高度，液面重新浸過工作臺，紫外光進行下一層的固化照射，逐層固化成型[20]。高分子粉末由于所需燒結能量小、燒結工藝簡單、打印制品質量好，已成為選擇性激光燒結打印的主要原材料，該技術利用激光燒結粉末材料作為黏合劑用于黏合金屬或者陶瓷等材料，以達到快速成型的目的。

圖5 增材制造技術融合與擴散演化路徑

近年來，由于金屬具有良好的力學強度和導電性，金屬逐漸引起增材制造領域學界和業界的廣泛關注。2019年，國際3D打印博覽會在陜西西安開幕，論壇聚焦金屬材料及其復合材料的增材制造領域相關技術，就金屬及金屬基復合材料的增材制造專用材料設計與開發、工藝創新、多工藝融合、裝備開發（包括軟件）、結構與性能表征、復合技術應用等方面進行交流與分享，涉及航空航天、生物醫療、工藝裝備、創新設計、金融教育等多個與增材制造相關的領域。常用的金屬材料有鈦合金、鎂鋁合金、不銹鋼、高溫合金等，選擇性激光熔是以金屬為原料的常用工藝，其使用金屬粉末代替SLS中的高分子聚合物作為黏合劑，打印出的成型產品精度和力學性能優于SLS工藝。

4.2.2 增材制造計算機輔助設計

作為增材制造的輔助技術，計算機技術始終伴隨著增材制造技術的發展，該技術群以電數字數據處理（G06F）為核心進行演化，雖然演化路徑較為單一，但卻是增材制造產品模型設計必不可少的支撐技術。打印任何物品首先需要一個三維模型，建模過程需要計算機輔助完成，常用的建模軟件有Solid works、Alias、Rhino、Solid works、Sketch up和C4D等，這些軟件的出現為產品模型的快速設計以及增材制造進入日常生活提供了條件。

4.2.3 增材制造應用

目前，增材制造技術應用領域主要集中于生物醫療領域、建筑領域和食品領域。生物醫療3D打印由兩條路徑演化而來，其中主要的一條始于2012—2013相對較新的生物醫療技術群（A61F、A61L、A61K）。2016年，人骨的首次打印成功，激發了3D打印用于再生醫學；2019年，以色列特拉維夫大學利用增材制造技術通過人體組織細胞打印出一顆“完整”的活體心臟，可有效避免器官移植中的排斥現象，對未來器官移植具有重要意義；2020年，由于新冠疫情導致的醫療防護物資短缺，波音公司用3D打印出可重復使用的面罩，美軍F-35部隊用3D打印出N95口罩等。隨著3D打印技術的日趨完善，其在醫療生物用品方面發揮的作用愈發明顯。食品3D打印和建筑3D打印也屬于較新的技術群，均始于2014—2015時間窗口。例如，2014—2015年NASA進行了3D打印食物和衣物的試驗；2014年中國建成了首座3D打印房屋；2016年在迪拜國際金融中心出現全球最大的3D打印建筑——阿聯酋迪拜市政府辦公樓，建筑廢料比傳統建筑減少約60%。以上均說明增材制造技術正在走向成熟，正在應用于各行各業，并取得了一定的成效。

5 結語與展望

繪制技術融合與擴散演化路徑，有助于從整體上把握技術發展的態勢，并對于技術預測，尤其是顛覆性技術的識別與發展戰略的制定具有重要意義。本文以增材制造技術專利數據為分析對象，從專利文獻記錄層面、技術層面和技術域層面依次對該技術領域整體變化趨勢進行測度，然后提出技術群性相似度時序分析法，從技術域內部分析該技術領域的技術融合與擴散演化路徑。

本文的研究結論包括：增材制造技術處于快速發展時期，專利申請量、發明人數量和ⅠPC數量增長迅速；技術融合力和繼承性逐漸增強，即該技術經過早期的片段化、間斷式研究逐漸過渡到當前的連續性、繼承性研究；研究熱點呈現時間特性，由早期的實體自由制造、快速原型制造、連續層、快速成型裝置逐漸過渡到現在的3D打印物品、支撐材料、3D打印方法、系統與工藝、3D打印機與材料、連接裝置與金屬3D打印、電弧增材制造等技術；技術群逐漸豐富，技術融合與擴散演化路徑明確，涉及三大主路徑，即增材制造材料與工藝、計算機輔助技術和增材制造應用領域。

本文提出的技術群相似度時序分析法主要是用于對技術主題變化背后的技術領域融合與分流機制的測度，從這一個視角探索一個技術領域在歷史尺度下的發展趨勢，以便對其發展階段和顛覆領域的可能性作出判斷，也為顛覆性技術的識別和預測提供一個新的視角和新的方法。