馮向梅 顧方 魯瑛 周群芳 王俊松 肖甲宏

（1. 中國(guó)化工信息中心有限公司情報(bào)資訊事業(yè)部，北京 100029；2. 寶武集團(tuán)（寶鋼）中央研究院，上海 200126）

鑒于日益復(fù)雜多變的信息環(huán)境和信息服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)不斷加劇的狀況，加之面臨貿(mào)易沖突升級(jí)的國(guó)際局面，以及提升自主創(chuàng)新能力的迫切需求，科技創(chuàng)新成為企業(yè)降本增效和增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵，受到企業(yè)廣泛重視。同時(shí)，國(guó)家密集出臺(tái)多項(xiàng)科技創(chuàng)新政策，支持和鼓勵(lì)企業(yè)科技創(chuàng)新戰(zhàn)略方案的實(shí)施。

技術(shù)創(chuàng)新作為推動(dòng)科技創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)鍵舉措，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)、核心技術(shù)、“卡脖子”技術(shù)攻關(guān)，大力提升企業(yè)自主創(chuàng)新能力，提升產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化水平，掌握競(jìng)爭(zhēng)和發(fā)展的主動(dòng)權(quán)，還能夠與競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)保持信息對(duì)稱(chēng)[1]，盡快將技術(shù)成果轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。因此，如何開(kāi)展技術(shù)創(chuàng)新成為每個(gè)企業(yè)發(fā)展科技創(chuàng)新要思考的關(guān)鍵命題，而提供全面、準(zhǔn)確、及時(shí)、可靠的技術(shù)情報(bào)服務(wù)是開(kāi)展技術(shù)創(chuàng)新的必要條件。

本文以需求為導(dǎo)向，通過(guò)梳理目前國(guó)內(nèi)外企業(yè)情報(bào)服務(wù)平臺(tái)建設(shè)現(xiàn)狀，分析新形勢(shì)下企業(yè)開(kāi)展情報(bào)服務(wù)的需求，以此研發(fā)面向技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)平臺(tái)。通過(guò)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的匯聚和整合，基于多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)、文本挖掘技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，不僅實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域技術(shù)識(shí)別、領(lǐng)域技術(shù)評(píng)估、領(lǐng)域技術(shù)關(guān)系挖掘等面向技術(shù)生命周期的一站式管理，而且能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)構(gòu)、專(zhuān)家等優(yōu)勢(shì)資源的多維分析，從而為企業(yè)技術(shù)情報(bào)研究提供高效工具，為企業(yè)技術(shù)布局提供戰(zhàn)略決策支撐。

1 技術(shù)創(chuàng)新的概念界定

技術(shù)創(chuàng)新的思想可追溯于熊彼特的創(chuàng)新理論[2]，之后眾多學(xué)者從行為、經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)品、時(shí)序等角度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的概念進(jìn)行表述。從狹義角度講，技術(shù)創(chuàng)新是指人們?cè)谛庐a(chǎn)品開(kāi)發(fā)或老產(chǎn)品改進(jìn)中重新組織生產(chǎn)條件和要素，創(chuàng)造性地運(yùn)用不同的方法、工藝、工具或裝備的過(guò)程，并取得顯著經(jīng)濟(jì)效益或具有潛在長(zhǎng)遠(yuǎn)的經(jīng)濟(jì)效益，通常包括產(chǎn)品創(chuàng)新和過(guò)程（工藝）創(chuàng)新等。從廣義角度講，技術(shù)創(chuàng)新是指人們?cè)谏a(chǎn)實(shí)踐活動(dòng)中重新組織生產(chǎn)條件和要素，創(chuàng)造性地運(yùn)用其在科學(xué)實(shí)驗(yàn)和生產(chǎn)活動(dòng)過(guò)程中所積累知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和技能的過(guò)程，并取得顯著的經(jīng)濟(jì)效益或具有潛在長(zhǎng)遠(yuǎn)的經(jīng)濟(jì)效益，通常包括產(chǎn)品創(chuàng)新、過(guò)程（工藝）創(chuàng)新、市場(chǎng)創(chuàng)新、組織創(chuàng)新和制度創(chuàng)新等。

錢(qián)旭潮等[3]認(rèn)為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)歷了微創(chuàng)新、集成創(chuàng)新、延伸創(chuàng)新和持續(xù)創(chuàng)新階段。微創(chuàng)新是零件層面，是指企業(yè)能夠進(jìn)行簡(jiǎn)單的單項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新，大大提高了該零部件的性能、質(zhì)量，或生產(chǎn)效率。集成創(chuàng)新是產(chǎn)品層面，是指基于多項(xiàng)微創(chuàng)新，發(fā)明一個(gè)新產(chǎn)品或改進(jìn)現(xiàn)有產(chǎn)品的核心技術(shù)。延伸創(chuàng)新是系統(tǒng)層面，是指在產(chǎn)品的基礎(chǔ)上加入衍生產(chǎn)品或服務(wù)形成一個(gè)整體。持續(xù)創(chuàng)新是領(lǐng)域?qū)用?，是指企業(yè)能夠繼續(xù)保持領(lǐng)域或行業(yè)內(nèi)的技術(shù)領(lǐng)先，主導(dǎo)或參與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定，是技術(shù)的領(lǐng)跑者。

因此，無(wú)論是從定義內(nèi)涵還是從發(fā)展階段來(lái)說(shuō)，都需要對(duì)現(xiàn)有市場(chǎng)、產(chǎn)品、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手所研發(fā)的技術(shù)情況進(jìn)行全面系統(tǒng)的梳理和掌握，對(duì)世情、行情、市情有精準(zhǔn)快速了解，從而為企業(yè)技術(shù)研發(fā)、技術(shù)創(chuàng)新和戰(zhàn)略部署提供支撐依據(jù)。

2 企業(yè)技術(shù)情報(bào)服務(wù)相關(guān)研究

通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，目前企業(yè)技術(shù)情報(bào)服務(wù)相關(guān)研究主要圍繞技術(shù)情報(bào)的服務(wù)方法、服務(wù)平臺(tái)、服務(wù)內(nèi)容3個(gè)方面展開(kāi)。

技術(shù)情報(bào)服務(wù)方法研究主要采用以下3種方法：①以德?tīng)柗品╗4-6]為主，側(cè)重于國(guó)家級(jí)或重點(diǎn)領(lǐng)域的技術(shù)預(yù)見(jiàn)研究；②采用機(jī)器學(xué)習(xí)、文本挖掘等智能算法對(duì)技術(shù)情報(bào)進(jìn)行分析，如許學(xué)國(guó)等[7]采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)新能源汽車(chē)核心技術(shù)識(shí)別，周源等[8]采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)機(jī)器人領(lǐng)域的新興技術(shù)進(jìn)行識(shí)別，王秀紅等[9]基于BERTLDA對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行識(shí)別；③采用智能算法、評(píng)價(jià)模型等多種組合方法對(duì)技術(shù)情報(bào)進(jìn)行分析，如TF-IDF和多指標(biāo)評(píng)價(jià)模型[10]、LDA主題模型和ROST[11]、知識(shí)聚類(lèi)和鏈路預(yù)測(cè)方法[12]等。

技術(shù)情報(bào)服務(wù)平臺(tái)研究主要集中在風(fēng)電、電力、軌道交通等領(lǐng)域。魯嘯等[13]以風(fēng)電企業(yè)技術(shù)情報(bào)平臺(tái)建設(shè)為例，針對(duì)資源利用不足、工作管理不便、溝通成本較大、成果共享范圍窄等現(xiàn)存問(wèn)題，設(shè)置動(dòng)態(tài)信息、資料庫(kù)、資源導(dǎo)航、情報(bào)需求、情報(bào)團(tuán)隊(duì)等欄目，用于服務(wù)內(nèi)部技術(shù)創(chuàng)新。劉民[14]充分利用元數(shù)據(jù)資源整合、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、可視化圖譜等技術(shù)，構(gòu)建電力企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)服務(wù)平臺(tái)，提出SNS個(gè)人知識(shí)管理、綜合趨勢(shì)分析、機(jī)構(gòu)內(nèi)部評(píng)估分析、情報(bào)挖掘服務(wù)、可視化圖譜、人才評(píng)估分析、調(diào)研輔助等創(chuàng)新服務(wù)。李子林等[15]充分利用海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)歸集、基于智能算法的科技資源深度組織等技術(shù)，滿(mǎn)足我國(guó)軌道交通行業(yè)科技情報(bào)服務(wù)存在整合海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)科研熱點(diǎn)研判、提供聚焦領(lǐng)域知識(shí)細(xì)分的專(zhuān)題定制以及搭建行業(yè)高端知識(shí)交流社群等發(fā)展需求。

技術(shù)情報(bào)服務(wù)內(nèi)容研究主要圍繞技術(shù)生命周期展開(kāi)，具體包括以下3類(lèi)。①不同技術(shù)類(lèi)型的識(shí)別，如婁巖等[16]利用專(zhuān)利文獻(xiàn)和技術(shù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行替代性技術(shù)識(shí)別；吳菲菲等[17]從創(chuàng)新性和學(xué)科交叉性角度構(gòu)建前沿技術(shù)探測(cè)模型；黃魯成等[18]基于專(zhuān)利分析的客觀(guān)分析方法為基礎(chǔ)構(gòu)建了顛覆性技術(shù)識(shí)別框架；此外，還有學(xué)者對(duì)新興技術(shù)[19-20]、前沿技術(shù)[21]、核心技術(shù)[22]、關(guān)鍵技術(shù)[11，23]等方面展開(kāi)研究。②技術(shù)跟蹤和監(jiān)測(cè)，如崔怡雯等[24]提出面向顛覆性創(chuàng)新的領(lǐng)域技術(shù)監(jiān)測(cè)分類(lèi)體系。③技術(shù)預(yù)見(jiàn)或技術(shù)預(yù)測(cè)，既有日本、韓國(guó)等開(kāi)展的國(guó)家級(jí)技術(shù)預(yù)見(jiàn)，也有面向智能制造[25]、生物醫(yī)藥[26]、全球能源[27]等不同科技領(lǐng)域的技術(shù)預(yù)測(cè)等。

由此看出，目前企業(yè)技術(shù)情報(bào)服務(wù)呈現(xiàn)以下特點(diǎn)：第一，大數(shù)據(jù)、文本挖掘、可視化等智能技術(shù)已成為技術(shù)情報(bào)服務(wù)平臺(tái)建設(shè)的必要手段；第二，海量異構(gòu)資源的整合成為技術(shù)情報(bào)服務(wù)平臺(tái)建設(shè)的必要基礎(chǔ)；第三，技術(shù)情報(bào)服務(wù)平臺(tái)的研發(fā)、應(yīng)用和推廣還有待深入。雖然目前技術(shù)情報(bào)服務(wù)內(nèi)容研究較為豐富，但技術(shù)情報(bào)服務(wù)平臺(tái)（或系統(tǒng)）的研發(fā)并不多見(jiàn)，且大多涉及概念模型、系統(tǒng)架構(gòu)、模塊功能等設(shè)計(jì)層面，對(duì)技術(shù)識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)及技術(shù)關(guān)系揭示、技術(shù)類(lèi)型評(píng)價(jià)等細(xì)節(jié)內(nèi)容涉及較少，有待于領(lǐng)域技術(shù)識(shí)別、技術(shù)預(yù)見(jiàn)等模塊和功能的進(jìn)一步研發(fā)和應(yīng)用推廣。

3 面向技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)技術(shù)情報(bào)服務(wù)需求分析

經(jīng)文獻(xiàn)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，企業(yè)技術(shù)情報(bào)服務(wù)在分析內(nèi)容、分析算法、分析內(nèi)容等方面已有較多研究成果，但仍存在分析結(jié)論不便于管理與共享、用戶(hù)使用不夠便捷、技術(shù)分析缺乏連續(xù)性等不足。因此，構(gòu)建靈活、精準(zhǔn)、智能、專(zhuān)業(yè)的企業(yè)技術(shù)情報(bào)服務(wù)平臺(tái)成為企業(yè)持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)和必需。

3.1 基于多源數(shù)據(jù)、智能集成的平臺(tái)結(jié)構(gòu)

企業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景復(fù)雜，且技術(shù)載體日益多元，為了避免決策結(jié)果偏差，保障結(jié)果全面準(zhǔn)確和科學(xué)可信，需要海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)作為支撐。針對(duì)海量異構(gòu)的資源需求，傳統(tǒng)人工上傳的方式已不能滿(mǎn)足數(shù)據(jù)采集的需要，因此需要借助智能工具實(shí)現(xiàn)高效的多源數(shù)據(jù)智能采集和集成，對(duì)平臺(tái)結(jié)構(gòu)方面的需求主要集中在以下3個(gè)方面。第一，多源數(shù)據(jù)的智能爬取。通過(guò)研發(fā)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)工具，實(shí)現(xiàn)對(duì)特定互聯(lián)網(wǎng)資源的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和實(shí)施抓取。第二，數(shù)據(jù)質(zhì)量智能檢查。通過(guò)制定規(guī)則，以機(jī)器自動(dòng)檢測(cè)為主，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)完整性等質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行核查。第三，多源數(shù)據(jù)的智能集成。企業(yè)底層資源的大數(shù)據(jù)尚未實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的組織和管理，海量的數(shù)據(jù)資源增加了用戶(hù)獲取細(xì)粒度知識(shí)的難度，不同的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)也導(dǎo)致了“數(shù)據(jù)孤島”的存在，嚴(yán)重影響了企業(yè)大數(shù)據(jù)資源價(jià)值的有效過(guò)濾、發(fā)現(xiàn)和挖掘。通過(guò)制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型和元數(shù)據(jù)，規(guī)范和約束多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并采用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)自適應(yīng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)匯聚和集成，從而為情報(bào)服務(wù)的開(kāi)展提供底層數(shù)據(jù)的智能化支撐。

3.2 基于領(lǐng)域技術(shù)研判的平臺(tái)功能

傳統(tǒng)基于人工對(duì)領(lǐng)域技術(shù)進(jìn)行研判的工作，已不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的情報(bào)服務(wù)需求。第一，海量數(shù)據(jù)及信息處理已經(jīng)超出人工處理的范疇，且人工對(duì)領(lǐng)域技術(shù)進(jìn)行研判，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且最終結(jié)果不便于溯源和管理；第二，由于缺乏客觀(guān)數(shù)據(jù)的支撐，專(zhuān)家存在主觀(guān)認(rèn)知偏差和知識(shí)盲區(qū)，由人工進(jìn)行領(lǐng)域技術(shù)研判易產(chǎn)生偏差，不夠全面；第三，面對(duì)不同技術(shù)類(lèi)型的研判，由人工來(lái)處理加工，難以分析數(shù)據(jù)之間的語(yǔ)義關(guān)系，對(duì)數(shù)據(jù)分析的深度不夠，容易造成結(jié)果的不準(zhǔn)確；第四，線(xiàn)下開(kāi)展的技術(shù)識(shí)別、跟蹤工作，缺少統(tǒng)一平臺(tái)進(jìn)行展示和呈現(xiàn)，不便于共享。

面向不同業(yè)務(wù)和決策需求，采用文本挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)等技術(shù)，基于海量數(shù)據(jù)對(duì)領(lǐng)域內(nèi)的關(guān)鍵技術(shù)、核心技術(shù)、前沿技術(shù)、顛覆性技術(shù)等不同技術(shù)類(lèi)型進(jìn)行識(shí)別、評(píng)價(jià)和研判，全面分析領(lǐng)域內(nèi)技術(shù)及其之間的關(guān)聯(lián)，進(jìn)一步發(fā)掘隱藏在軟件數(shù)據(jù)背后的潛在和有價(jià)值的信息[28]，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)展示不同技術(shù)主題變化趨勢(shì)，把握領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展走勢(shì)，是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的核心內(nèi)容。

3.3 基于用戶(hù)參與、精準(zhǔn)智能的平臺(tái)服務(wù)

企業(yè)情報(bào)用戶(hù)的需求不僅呈現(xiàn)出多樣化、多層面、個(gè)性化、專(zhuān)業(yè)化等特點(diǎn)，還需要以自治的、個(gè)性化服務(wù)的方式來(lái)滿(mǎn)足需求，因此需要對(duì)傳統(tǒng)“機(jī)械式”情報(bào)服務(wù)方式進(jìn)行改革，在情報(bào)服務(wù)過(guò)程中強(qiáng)調(diào)用戶(hù)全程參與的原則，從需求驅(qū)動(dòng)到反饋設(shè)計(jì)都強(qiáng)調(diào)用戶(hù)參與，逐步建立聯(lián)動(dòng)機(jī)制，從而滿(mǎn)足用戶(hù)的個(gè)性化情報(bào)需求。

置身于信息爆炸和信息冗余的環(huán)境，“千人一面”的情報(bào)服務(wù)方式難以適應(yīng)多樣化的情報(bào)需求，因此迫切需要建立大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)智能服務(wù)體系，研發(fā)多元情報(bào)產(chǎn)品，拓展情報(bào)服務(wù)模式，實(shí)現(xiàn)即時(shí)的個(gè)性化響應(yīng)，將情報(bào)有效傳達(dá)到用戶(hù)，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的情報(bào)服務(wù)，滿(mǎn)足情報(bào)用戶(hù)的個(gè)性化服務(wù)訴求。此外，目前用戶(hù)需要的是融合多種服務(wù)方式的情報(bào)服務(wù)，是一種具有“前瞻性”的情報(bào)服務(wù)需求，這就需要采用智能技術(shù)和智能工具，深度加工底層數(shù)據(jù)，識(shí)別和挖掘底層數(shù)據(jù)之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，充分利用企業(yè)的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)資源，為提供多樣化的、深度的、精準(zhǔn)的情報(bào)服務(wù)奠定基礎(chǔ)。而且，現(xiàn)有的通用工具雖然也能夠?qū)σ欢〝?shù)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義分析和加工，但面對(duì)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)，輸出結(jié)果存在不能夠解讀、不夠準(zhǔn)確等弊端，因此需要提供專(zhuān)業(yè)化的情報(bào)服務(wù)，以滿(mǎn)足用戶(hù)的情報(bào)需求。

4 面向技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)平臺(tái)研發(fā)

4.1 企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)平臺(tái)的信息生態(tài)圈

信息生態(tài)管理是智能情報(bào)服務(wù)實(shí)施的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[29]。企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)平臺(tái)的信息生態(tài)圈（見(jiàn)圖1）從內(nèi)到外由信息主體鏈、信息本體鏈和信息環(huán)境鏈組成。

圖1 企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)平臺(tái)的信息生態(tài)圈

（1）信息主體鏈。信息主體鏈?zhǔn)怯尚畔⑸a(chǎn)者、分解者、傳遞者、消費(fèi)者4類(lèi)信息主體形成的一個(gè)完整的閉環(huán)循環(huán)系統(tǒng)。信息生產(chǎn)者主要是指數(shù)據(jù)服務(wù)商，負(fù)責(zé)信息的采集和生產(chǎn)；信息分解者和傳遞者主要包括情報(bào)服務(wù)人員，需要具備情報(bào)分析、預(yù)測(cè)、服務(wù)專(zhuān)業(yè)技術(shù)，負(fù)責(zé)將信息進(jìn)行組織、序化、加工，并且依據(jù)用戶(hù)需求，篩選、集成和傳遞信息；信息消費(fèi)者主要是指用戶(hù)，對(duì)信息服務(wù)成果進(jìn)行利用和評(píng)價(jià)。但這些信息主體的角色并不單一和固化，例如數(shù)據(jù)服務(wù)商還可以作為信息傳遞者擔(dān)負(fù)信息組織、集成職責(zé)，為企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)提供有力支撐。用戶(hù)是智能情報(bào)服務(wù)的需求方，同時(shí)他們?cè)谄脚_(tái)中也充當(dāng)專(zhuān)家角色，將自身知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)外化從而貢獻(xiàn)知識(shí)成果，又可作為信息的生產(chǎn)者和傳遞者。

（2）信息本體鏈。信息本體鏈涵蓋的是各類(lèi)數(shù)據(jù)資源，主要包括文獻(xiàn)資源、內(nèi)部數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、服務(wù)數(shù)據(jù)等。文獻(xiàn)資源優(yōu)選高質(zhì)量權(quán)威數(shù)據(jù)源，覆蓋期刊、會(huì)議、學(xué)位論文、項(xiàng)目、報(bào)告等多種類(lèi)型，為提供高水平的智能情報(bào)服務(wù)奠定豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；服務(wù)數(shù)據(jù)包括用戶(hù)評(píng)價(jià)反饋、機(jī)構(gòu)專(zhuān)家名單等；行為數(shù)據(jù)是指用戶(hù)在平臺(tái)上留下的行為數(shù)據(jù)，如用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)日志、瀏覽時(shí)間、瀏覽次數(shù)等；對(duì)服務(wù)數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)的分析和利用，便于準(zhǔn)確把握用戶(hù)的情報(bào)需求，為個(gè)性化的情報(bào)服務(wù)提供依據(jù)；內(nèi)部數(shù)據(jù)是由企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)造的數(shù)據(jù)，包括模型指標(biāo)數(shù)據(jù)、技術(shù)點(diǎn)版本管理、技術(shù)點(diǎn)點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)、領(lǐng)域詞典等，作為智能情報(bào)服務(wù)正常開(kāi)展的基礎(chǔ)和保障。

（3）信息環(huán)境鏈。企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境和信息技術(shù)構(gòu)成該企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)的信息環(huán)境鏈。內(nèi)部環(huán)境是情報(bào)服務(wù)有序進(jìn)行的基礎(chǔ)，信息技術(shù)是系統(tǒng)的技術(shù)支撐，外部環(huán)境是情報(bào)服務(wù)合法運(yùn)轉(zhuǎn)的保障和約束。

內(nèi)部環(huán)境是保障情報(bào)服務(wù)有序運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、服務(wù)平臺(tái)、管理制度等，它們?yōu)樾畔①Y源的采集、加工處理、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析、成果發(fā)布等一系列工作提供基礎(chǔ)保障和支撐，內(nèi)部環(huán)境直接影響企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量、服務(wù)方式、服務(wù)流程和服務(wù)情境。

外部環(huán)境是對(duì)系統(tǒng)內(nèi)部活動(dòng)能夠產(chǎn)生影響的要素，主要包括宏觀(guān)的信息政策、信息法律、信息文化和倫理等，是情報(bào)交流、應(yīng)用、分享、傳播的合法性保障和約束，能夠保障情報(bào)服務(wù)創(chuàng)新，保持健康良性的發(fā)展方向。

信息技術(shù)是保障信息流轉(zhuǎn)及信息生態(tài)鏈的合理流動(dòng)，用于開(kāi)發(fā)、交流、管理、利用信息資源，使得信息傳遞得到擴(kuò)大并延伸的技術(shù)方法、傳播方法和傳遞途徑。智能技術(shù)的迅猛發(fā)展為面向技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)提供了前所未有的機(jī)遇，提升了機(jī)構(gòu)智能情報(bào)服務(wù)能力，拓展了機(jī)構(gòu)智能情報(bào)服務(wù)的深度，改善了情報(bào)服務(wù)方式和質(zhì)量[30]。

4.2 企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)平臺(tái)的框架設(shè)計(jì)

本文基于信息生態(tài)理論構(gòu)建企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)平臺(tái)的信息生態(tài)圈，并以此為基礎(chǔ)，以用戶(hù)需求為導(dǎo)向，研發(fā)面向技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)平臺(tái)。搭建的企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)平臺(tái)框架（見(jiàn)圖2）主要包括基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)資源層和服務(wù)應(yīng)用層3個(gè)層次，它們對(duì)應(yīng)于智能情報(bào)服務(wù)平臺(tái)信息生態(tài)圈中的信息環(huán)境、信息本體和信息主體3個(gè)部分：①基礎(chǔ)設(shè)施層是智能服務(wù)的物質(zhì)基礎(chǔ)和技術(shù)支撐；②數(shù)據(jù)資源層為創(chuàng)新服務(wù)提供文獻(xiàn)資源等核心資源，以及文本智能解析、自動(dòng)分類(lèi)、主題建模、圖譜構(gòu)建、關(guān)聯(lián)挖掘等數(shù)據(jù)處理技術(shù)；③服務(wù)應(yīng)用層是智能服務(wù)的頂層交互端口，為用戶(hù)提供大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的各類(lèi)技術(shù)發(fā)現(xiàn)、技術(shù)監(jiān)測(cè)、優(yōu)勢(shì)資源分析、個(gè)性化服務(wù)等技術(shù)情報(bào)服務(wù)。該平臺(tái)既是為用戶(hù)提供個(gè)性化服務(wù)的情報(bào)平臺(tái)，也是智能的用戶(hù)自助服務(wù)平臺(tái)。

圖2 企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)平臺(tái)框架

多層次的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)保證了平臺(tái)在大數(shù)據(jù)環(huán)境下具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和可擴(kuò)展性，通過(guò)信息環(huán)境、信息本體、信息主體等組成部分的重新綜合和分層，可以揭示各要素在上下業(yè)務(wù)流程中的關(guān)聯(lián)。一方面，用戶(hù)可以在滿(mǎn)足需求的驅(qū)動(dòng)下訪(fǎng)問(wèn)情報(bào)資源，信息基礎(chǔ)設(shè)施將獲取、感知、識(shí)別和上傳用戶(hù)在訪(fǎng)問(wèn)資源時(shí)產(chǎn)生的服務(wù)數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)資源和行為數(shù)據(jù)等。情報(bào)服務(wù)人員可以利用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)處理技術(shù)對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行管理、組織和分析，實(shí)現(xiàn)不同的情報(bào)服務(wù)，底層資源數(shù)據(jù)和服務(wù)數(shù)據(jù)的結(jié)合有助于用戶(hù)作出高效準(zhǔn)確的決策，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策功能。深入分析底層數(shù)據(jù)資源還可以幫助用戶(hù)實(shí)現(xiàn)知識(shí)整合和知識(shí)發(fā)現(xiàn)，提供發(fā)現(xiàn)隱性知識(shí)關(guān)聯(lián)的服務(wù)功能。服務(wù)數(shù)據(jù)和用戶(hù)行為數(shù)據(jù)有助于情報(bào)服務(wù)人員預(yù)測(cè)用戶(hù)的個(gè)人需求，并提供準(zhǔn)確的知識(shí)推薦服務(wù)。

大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下面向技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)，能夠幫助用戶(hù)實(shí)現(xiàn)從掌握知識(shí)、創(chuàng)新知識(shí)到獲得智慧的過(guò)程。在此基礎(chǔ)上，用戶(hù)在需求驅(qū)動(dòng)下，將更加積極地參與創(chuàng)建本地內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)對(duì)高質(zhì)量數(shù)據(jù)的沉淀。同時(shí)情報(bào)服務(wù)人員將進(jìn)一步根據(jù)服務(wù)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶(hù)行為數(shù)據(jù)等，提供精準(zhǔn)、專(zhuān)業(yè)的知識(shí)推薦，從而形成企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)的循環(huán)發(fā)展生態(tài)鏈。

4.2.1 基礎(chǔ)設(shè)施層

大數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、管理、組織、分析和應(yīng)用依賴(lài)于穩(wěn)定的基礎(chǔ)設(shè)施支持，基礎(chǔ)設(shè)施層為企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)的開(kāi)展提供了一個(gè)必要的支撐環(huán)境，實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的智能服務(wù)。設(shè)施包括一系列硬件感知的IT基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備、存儲(chǔ)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、監(jiān)視器等。完善的數(shù)據(jù)感知識(shí)別系統(tǒng)具有紙質(zhì)信息資源、數(shù)字信息資源等信息的深度感知、測(cè)量和捕獲功能，能夠?qū)崟r(shí)對(duì)大數(shù)據(jù)的全面感知、智能識(shí)別和實(shí)時(shí)上傳。實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)，還需要結(jié)合一系列智能技術(shù)來(lái)支持大數(shù)據(jù)處理，從海量數(shù)據(jù)中實(shí)現(xiàn)聚類(lèi)分析、統(tǒng)計(jì)分析、語(yǔ)義分析、預(yù)測(cè)分析、知識(shí)關(guān)聯(lián)分析等功能。如大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)為數(shù)據(jù)資源存儲(chǔ)、各類(lèi)異構(gòu)資源的整合提供了解決方案；用戶(hù)畫(huà)像、個(gè)性化推薦和主動(dòng)推送技術(shù)可以精準(zhǔn)把握用戶(hù)需求，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)知識(shí)服務(wù)；人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)知識(shí)萃取、技術(shù)挖掘、關(guān)系推理等功能，為企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)開(kāi)展提供技術(shù)支撐和保障。

4.2.2 數(shù)據(jù)資源層

數(shù)據(jù)資源層負(fù)責(zé)底層數(shù)據(jù)的管理和分析，基于底層算力，綜合運(yùn)用文本智能解析、自動(dòng)分類(lèi)、主題建模、圖譜構(gòu)建、關(guān)聯(lián)挖掘等智能分析方法，對(duì)文獻(xiàn)資源、內(nèi)部數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、服務(wù)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)資源進(jìn)行深度加工、關(guān)聯(lián)分析和重復(fù)利用，提升底層資源豐度和價(jià)值，探索用戶(hù)行為模式，為面向技術(shù)創(chuàng)新的多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景賦能。

4.2.3 服務(wù)應(yīng)用層

服務(wù)應(yīng)用層是整個(gè)系統(tǒng)的頂層交互端口，直接面向用戶(hù)，通過(guò)多元化的產(chǎn)品形式，為用戶(hù)提供智能情報(bào)服務(wù)。數(shù)據(jù)應(yīng)用主要體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能服務(wù)生態(tài)鏈的發(fā)展上，依賴(lài)于數(shù)據(jù)、情報(bào)服務(wù)人員、用戶(hù)、平臺(tái)、環(huán)境等生態(tài)要素的互動(dòng)[31]。平臺(tái)為智能情報(bào)服務(wù)的開(kāi)展提供了環(huán)境和數(shù)據(jù)，情報(bào)服務(wù)人員通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)或規(guī)則，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行序化、組織和整合，充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，作為提供智能情報(bào)服務(wù)的前提。用戶(hù)在獲得情報(bào)服務(wù)的基礎(chǔ)上，可開(kāi)展更高層次的知識(shí)創(chuàng)新活動(dòng)，產(chǎn)生數(shù)據(jù)將進(jìn)一步豐富底層數(shù)據(jù)，推動(dòng)智能情報(bào)服務(wù)的開(kāi)展和實(shí)施。

情報(bào)服務(wù)人員主要為企業(yè)用戶(hù)提供4種技術(shù)創(chuàng)新情報(bào)服務(wù)：技術(shù)監(jiān)測(cè)、技術(shù)發(fā)現(xiàn)、優(yōu)勢(shì)資源分析和個(gè)性化服務(wù)。技術(shù)監(jiān)測(cè)服務(wù)主要是實(shí)時(shí)關(guān)注與領(lǐng)域技術(shù)相關(guān)的政策更新、行業(yè)發(fā)展、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、技術(shù)變革動(dòng)態(tài)、周邊動(dòng)態(tài)等國(guó)內(nèi)外資訊，并能夠?qū)χ攸c(diǎn)主題提供檢測(cè)預(yù)警。技術(shù)發(fā)現(xiàn)服務(wù)主要是能夠?qū)︻I(lǐng)域內(nèi)的前沿技術(shù)、新興技術(shù)、顛覆性技術(shù)、關(guān)鍵技術(shù)等不同技術(shù)類(lèi)型進(jìn)行識(shí)別，同時(shí)也能夠?qū)夹g(shù)發(fā)展趨勢(shì)、技術(shù)間關(guān)系進(jìn)行研判和推斷。優(yōu)勢(shì)資源分析是指篩選出領(lǐng)域內(nèi)或區(qū)域內(nèi)的優(yōu)勢(shì)技術(shù)、頭部機(jī)構(gòu)、TOP專(zhuān)家等資源，并進(jìn)行可視化呈現(xiàn)。個(gè)性化服務(wù)是指用戶(hù)可以定制感興趣的主題，利用平臺(tái)數(shù)據(jù)處理功能直接智能分析，全程零代碼操作，能夠快速獲取分析結(jié)果。

4.3 企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)平臺(tái)的關(guān)鍵技術(shù)

4.3.1 多源數(shù)據(jù)整合技術(shù)

大數(shù)據(jù)環(huán)境下，技術(shù)相關(guān)數(shù)據(jù)涉及期刊、會(huì)議、專(zhuān)利、項(xiàng)目、資訊、科技報(bào)告、標(biāo)準(zhǔn)等多種文獻(xiàn)類(lèi)型，數(shù)據(jù)類(lèi)型涉及字符串型、文本型、數(shù)值型等，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)龐雜。服務(wù)于不同企業(yè)的個(gè)性化情報(bào)服務(wù)系統(tǒng)間缺乏統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，相同屬性的元數(shù)據(jù)存在差異和不一致性，機(jī)械的數(shù)據(jù)整合會(huì)造成偏差，影響數(shù)據(jù)質(zhì)量，因此明確各類(lèi)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)含義、數(shù)據(jù)元含義、數(shù)據(jù)項(xiàng)屬性等內(nèi)容，建立數(shù)據(jù)字段間的映射關(guān)系，并且根據(jù)業(yè)務(wù)含義，建立不同層次的主題域，明確不同層次主題域中的字段數(shù)量，從而建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型，便于數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和集成。

多源數(shù)據(jù)整合遵循如下步驟。首先，按照資源類(lèi)型創(chuàng)建資源類(lèi)型模型，并賦予唯一的資源類(lèi)型ID。其次，針對(duì)每個(gè)資源類(lèi)型ID，采用動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，自動(dòng)感知和識(shí)別錄入數(shù)據(jù)的字段名稱(chēng)、數(shù)據(jù)類(lèi)型、長(zhǎng)度范圍。最后，對(duì)已入庫(kù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)巡檢，重點(diǎn)關(guān)注同一資源類(lèi)型ID內(nèi)，數(shù)據(jù)字段是否重復(fù)；制定去重規(guī)則，檢查同一資源類(lèi)型ID內(nèi)，數(shù)據(jù)是否冗余，如存在數(shù)據(jù)重復(fù)，則刪除重復(fù)數(shù)據(jù)。

4.3.2 主題聚類(lèi)技術(shù)

文本主題聚類(lèi)可以協(xié)助發(fā)現(xiàn)文本中蘊(yùn)含的主題，是進(jìn)行領(lǐng)域技術(shù)挖掘和識(shí)別的基礎(chǔ)，常用的主題聚類(lèi)方法有潛在語(yǔ)義索引（Latent Semantic Indexing，LSI）、隱含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，LDA）等主題模型。本平臺(tái)以L(fǎng)DA主題模型為基礎(chǔ)，在文本預(yù)處理、主題模型構(gòu)建等方面進(jìn)行改良，不僅提高了計(jì)算效率，而且操作簡(jiǎn)單易行，分析結(jié)果的準(zhǔn)確性大大提升。

文本預(yù)處理階段，建立句子級(jí)的句法切分框架，通過(guò)建立多個(gè)基于語(yǔ)法規(guī)則的上下文無(wú)關(guān)文法（Context Free Grammers，CFG），完成對(duì)英文文本分詞操作。目前對(duì)英文文本語(yǔ)句拆分經(jīng)常使用的是依據(jù)空格，或者使用CFG框架進(jìn)行切分，這樣容易造成短語(yǔ)的分裂，從而降低單詞的語(yǔ)義內(nèi)涵，而本平臺(tái)使用的根據(jù)語(yǔ)句特點(diǎn)建立的語(yǔ)法規(guī)則CFG，不僅能使得單詞的語(yǔ)義得到最大程度的保留，而且簡(jiǎn)單便于操作，占用內(nèi)存小，容易實(shí)現(xiàn)工程化推廣應(yīng)用。

主題模型階段，主題數(shù)、迭代次數(shù)、文檔-主題先驗(yàn)參數(shù)α和主題-單詞先驗(yàn)參數(shù)β的設(shè)置自動(dòng)化，免除憑借人工經(jīng)驗(yàn)的賦值，大大提升主題識(shí)別的準(zhǔn)確性，降低了操作難度，為后續(xù)不同技術(shù)類(lèi)型的識(shí)別和挖掘奠定堅(jiān)實(shí)客觀(guān)基礎(chǔ)。主題數(shù)取困惑度曲線(xiàn)的峰值；迭代次數(shù)與主題數(shù)成正比，迭代次數(shù)I與主題數(shù)量K存在以下關(guān)系：當(dāng)K≤10，I=3000；當(dāng)K＞10，I=3000+（K－10）×300。先驗(yàn)參數(shù)α和先驗(yàn)參數(shù)β的設(shè)置與迭代算法相關(guān)：如果迭代算法采用的是EM方法，參數(shù)α值為（50/k）+1；參數(shù)β值=1.1；如果迭代算法采用的是貝葉斯方法，參數(shù)α值取（1.0/k），參數(shù)β取值為（1.0/k）。

4.3.3 關(guān)系發(fā)現(xiàn)技術(shù)

通過(guò)對(duì)技術(shù)間關(guān)系的發(fā)現(xiàn)，增加對(duì)技術(shù)信息的深度語(yǔ)義揭示，是進(jìn)行技術(shù)情報(bào)利用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。投入產(chǎn)出的APL（Average Propagation Length）模型方法認(rèn)為，利用不同技術(shù)領(lǐng)域之間的引用關(guān)系，可測(cè)量某項(xiàng)技術(shù)對(duì)技術(shù)網(wǎng)絡(luò)的影響，眾多學(xué)者已將APL模型應(yīng)用于突出多個(gè)科技領(lǐng)域的核心知識(shí)間的聯(lián)系，本平臺(tái)在姜照華等[32]發(fā)表的用于熱點(diǎn)和技術(shù)突破機(jī)會(huì)的APL模型的基礎(chǔ)上，將APL模型和基于注意力機(jī)制的雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶（Bi-directional Long Short-Term Memory，BiLSTM）關(guān)系抽取算法相結(jié)合，用于技術(shù)關(guān)系發(fā)現(xiàn)。首先采用Attention+BilSTM算法對(duì)技術(shù)點(diǎn)間的關(guān)系進(jìn)行識(shí)別，然后根據(jù)APL模型計(jì)算兩兩技術(shù)點(diǎn)間關(guān)系大小，最后對(duì)關(guān)系大小設(shè)定閾值，篩選出領(lǐng)域技術(shù)突破機(jī)會(huì)。

4.4 企業(yè)智能情報(bào)服務(wù)平臺(tái)的核心功能

作為以識(shí)別和追蹤技術(shù)發(fā)展前沿及其走勢(shì)為目的的企業(yè)級(jí)科技發(fā)展戰(zhàn)略決策支持工具，面向技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)智能情報(bào)分析平臺(tái)主要實(shí)現(xiàn)以下5個(gè)方面的功能。

4.4.1 領(lǐng)域技術(shù)識(shí)別與評(píng)估

面對(duì)海量的文獻(xiàn)資源，傳統(tǒng)的僅通過(guò)專(zhuān)家判別的人工技術(shù)點(diǎn)識(shí)別方法已經(jīng)不能滿(mǎn)足當(dāng)前機(jī)構(gòu)對(duì)技術(shù)點(diǎn)精準(zhǔn)、快速的識(shí)別需求，而機(jī)器學(xué)習(xí)和文本挖掘的大數(shù)據(jù)分析方法為這種需求提供了有效的解決方案。平臺(tái)著重分析前沿技術(shù)、新興技術(shù)、關(guān)鍵技術(shù)等不同技術(shù)類(lèi)型特征，研發(fā)多樣的智能算法和構(gòu)建模型群，從中篩選最佳實(shí)現(xiàn)算法和評(píng)估模型指標(biāo)，達(dá)到識(shí)別和評(píng)估領(lǐng)域技術(shù)的目的。利用本平臺(tái)對(duì)煉鋼領(lǐng)域相關(guān)英文文獻(xiàn)進(jìn)行技術(shù)掃描，通過(guò)系統(tǒng)內(nèi)嵌的前沿技術(shù)評(píng)估模型，選取技術(shù)創(chuàng)新性、技術(shù)成熟度、技術(shù)影響力3個(gè)指標(biāo)，得到煉鋼領(lǐng)域技術(shù)識(shí)別及評(píng)估結(jié)果（見(jiàn)表1）。各指標(biāo)計(jì)算采用功效系數(shù)法，值域設(shè)置區(qū)間為（0～100），模型總分的計(jì)算規(guī)則為（技術(shù)創(chuàng)新性指標(biāo)得分+技術(shù)成熟度指標(biāo)得分+技術(shù)影響力指標(biāo)得分）/3。本平臺(tái)不僅直觀(guān)呈現(xiàn)了直接還原鐵技術(shù)、焦?fàn)t煤氣噴吹、TRT發(fā)電技術(shù)、水淬高爐渣技術(shù)、轉(zhuǎn)爐煉鋼終點(diǎn)控制等技術(shù)在技術(shù)創(chuàng)新性、技術(shù)成熟度和技術(shù)影響力上的分別得分及模型總分，而且還能夠獲取綜合維度和每個(gè)維度的TOP技術(shù)，從而協(xié)助研判技術(shù)的前沿性。

表1 煉鋼領(lǐng)域前沿技術(shù)識(shí)別及評(píng)估結(jié)果

4.4.2 領(lǐng)域技術(shù)關(guān)系發(fā)現(xiàn)

為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供有價(jià)值的情報(bào)，不僅需要提供領(lǐng)域技術(shù)的名稱(chēng)，還應(yīng)盡可能提供技術(shù)的研發(fā)路徑。為了提供全面、精準(zhǔn)的決策支撐情報(bào)，本平臺(tái)對(duì)領(lǐng)域技術(shù)間的關(guān)系進(jìn)行識(shí)別和挖掘，通過(guò)計(jì)算技術(shù)間的相似度，不僅能夠了解技術(shù)間的關(guān)聯(lián)程度，而且還能夠?yàn)榧夹g(shù)突破機(jī)會(huì)的發(fā)現(xiàn)提供預(yù)見(jiàn)和指導(dǎo)。以煉鋼領(lǐng)域?yàn)槔?，本平臺(tái)可提供煉鋼領(lǐng)域技術(shù)間關(guān)系圖（見(jiàn)圖3），節(jié)點(diǎn)大小表示對(duì)應(yīng)領(lǐng)域的熱度，連線(xiàn)粗細(xì)表示關(guān)系大小。圖3中設(shè)置閾值為0.6，煉鋼領(lǐng)域熱度TOP5依次為復(fù)合吹煉技術(shù)、直接還原煉鐵技術(shù)、氫冶煉、轉(zhuǎn)爐雙渣工藝、焦?fàn)t煤氣噴吹。領(lǐng)域間技術(shù)突破機(jī)會(huì)TOP5為復(fù)合吹煉技術(shù)與轉(zhuǎn)爐雙渣工藝、鐵水預(yù)處理與直接還原煉鐵技術(shù)、鐵水預(yù)處理與氫冶煉、轉(zhuǎn)爐與濺渣護(hù)爐技術(shù)、復(fù)合吹煉技術(shù)與干熄焦技術(shù)。

圖3 煉鋼領(lǐng)域技術(shù)間關(guān)系圖

4.4.3 重點(diǎn)企業(yè)研發(fā)布局挖掘與追蹤

企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新不僅要了解行業(yè)和領(lǐng)域的技術(shù)前沿，而且還要對(duì)典型企業(yè)的技術(shù)動(dòng)態(tài)和布局進(jìn)行識(shí)別和追蹤，從而能夠知己知彼，有助于明確研發(fā)方向和戰(zhàn)略部署。以典型企業(yè)為核心，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)、科學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量、自動(dòng)分類(lèi)、數(shù)據(jù)可視化分析、知識(shí)圖譜分析等技術(shù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)技術(shù)布局、技術(shù)關(guān)系的展示，并且能夠?qū)夹g(shù)相關(guān)的資訊、政策、專(zhuān)利、期刊、項(xiàng)目等信息進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)和一站式集成，分析呈現(xiàn)技術(shù)熱點(diǎn)和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，全方位提供企業(yè)技術(shù)情報(bào)畫(huà)像。通過(guò)本平臺(tái)可對(duì)鋼鐵領(lǐng)域頭部企業(yè)韓國(guó)浦項(xiàng)制鐵公司（POSCO）的技術(shù)布局、發(fā)文趨勢(shì)、技術(shù)動(dòng)態(tài)等信息一目了然地展示和呈現(xiàn)。

4.4.4 用戶(hù)自助智能服務(wù)

將情報(bào)分析中常用的工具和模型，如語(yǔ)義分析、自動(dòng)分類(lèi)、主題聚類(lèi)等情報(bào)工具虛擬化，可以幫助有需求的用戶(hù)在平臺(tái)上自助實(shí)現(xiàn)對(duì)特定主題的個(gè)性化、按需分析。

用戶(hù)可以將自己感興趣的主題，通過(guò)確定主題詞，采用直接搜索或自助式上傳的方式，獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)。用戶(hù)可以在Web端通過(guò)零代碼，實(shí)現(xiàn)對(duì)底層資源自動(dòng)分類(lèi)、主題聚類(lèi)、實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取、關(guān)鍵詞抽取等數(shù)據(jù)分析，從而快速、準(zhǔn)確、客觀(guān)地了解到關(guān)于特定主題的技術(shù)體系，對(duì)不同技術(shù)類(lèi)型的評(píng)估，以及在該主題領(lǐng)域中的優(yōu)勢(shì)資源，實(shí)現(xiàn)對(duì)該領(lǐng)域技術(shù)全方位的洞察。

4.4.5 “一站式”科技情報(bào)決策平臺(tái)

“一站式”科技情報(bào)決策平臺(tái)可從多個(gè)方面進(jìn)行理解。第一，對(duì)于單個(gè)用戶(hù)來(lái)說(shuō)，用戶(hù)通過(guò)該平臺(tái)可以完成從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)處理與加工、數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)追蹤、分析報(bào)告下載等全鏈條情報(bào)服務(wù)；第二，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，不同用戶(hù)可以登錄該平臺(tái)，協(xié)同共享特定領(lǐng)域的技術(shù)情報(bào)分析成果，從而確保技術(shù)情報(bào)信息來(lái)源的統(tǒng)一性；第三，通過(guò)該平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同領(lǐng)域主題技術(shù)體系的管理，以及洞察技術(shù)體系結(jié)構(gòu)演變，便于企業(yè)的知識(shí)管理。該平臺(tái)可以打通上下游，促進(jìn)創(chuàng)新主體跨領(lǐng)域、跨行業(yè)協(xié)同創(chuàng)新，突破資源能力限制，提高創(chuàng)新績(jī)效。

5 結(jié)語(yǔ)

技術(shù)情報(bào)是支撐企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要資源，而面向技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)智能情報(bào)分析平臺(tái)的搭建對(duì)于企業(yè)高效開(kāi)展技術(shù)情報(bào)有重要價(jià)值。本文設(shè)計(jì)并成功開(kāi)發(fā)了面向技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)智能情報(bào)分析平臺(tái)，以此作為科技發(fā)展態(tài)勢(shì)及前沿技術(shù)趨勢(shì)分析的工具，為科技發(fā)展戰(zhàn)略和科技政策的制定提供決策支持。該平臺(tái)通過(guò)高效獲取和融合不同來(lái)源、不同格式的信息，運(yùn)用文本聚類(lèi)技術(shù)、自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)，深入挖掘領(lǐng)域技術(shù)主題，以及技術(shù)主題領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)資源，結(jié)合國(guó)家、時(shí)間等維度的變化，重點(diǎn)分析每個(gè)技術(shù)點(diǎn)的研究熱點(diǎn)、研究趨勢(shì)，為分析科技發(fā)展的宏觀(guān)走勢(shì)，以及對(duì)科技、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)產(chǎn)生影響的科技發(fā)展前沿趨勢(shì)提供支撐。當(dāng)然，隨著科技發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步，根據(jù)用戶(hù)需求，技術(shù)情報(bào)平臺(tái)功能在實(shí)際使用過(guò)程中還需要不斷完善與拓展，智能情報(bào)服務(wù)仍需不斷升級(jí)。