“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)兩階段漏斗式甄選模型構(gòu)建及應(yīng)用研究*

江 瑤 陳 旭 胡 斌

(1.上海工程技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院 上海 201620； 2.上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 上海 201418)

0 引 言

當(dāng)前，中國(guó)在某些領(lǐng)域的科技創(chuàng)新能力，特別是原創(chuàng)能力，仍與發(fā)達(dá)國(guó)家存在很大差距。以美國(guó)為代表的部分西方國(guó)家對(duì)中國(guó)展開(kāi)技術(shù)封鎖，高端光刻膠、極紫外線光刻機(jī)、EDA、FPGA芯片、DRAM芯片、射頻前端芯片等關(guān)鍵核心技術(shù)受制于人[1]，“卡脖子”狀況時(shí)有發(fā)生。要實(shí)現(xiàn)中國(guó)關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，首要任務(wù)就是甄選出最具有戰(zhàn)略意義的“卡脖子”問(wèn)題[2]。從現(xiàn)有研究來(lái)看，目前對(duì)于“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)的研究主要集中在宏觀層面[3]，缺乏具有普適性的甄選方法和可操作性強(qiáng)的分析過(guò)程[4]。

基于此，本文將嘗試構(gòu)建具有普適性和可操作性的“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)甄選模型，以期回答哪些技術(shù)可以被認(rèn)定為“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)？判定為“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)的依據(jù)是什么？基于“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)的內(nèi)涵特征，本文按照“關(guān)鍵核心技術(shù)識(shí)別—‘卡脖子’關(guān)鍵核心技術(shù)篩選”兩個(gè)階段，構(gòu)建出“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)兩階段漏斗式甄選模型，并以全球人工智能產(chǎn)業(yè)專利數(shù)據(jù)為樣本展開(kāi)實(shí)證分析。

1 “卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)的內(nèi)涵與特征

關(guān)鍵核心技術(shù)是一個(gè)由關(guān)鍵技術(shù)和核心技術(shù)構(gòu)成的復(fù)合型概念，是指在特定歷史時(shí)期特定行業(yè)或領(lǐng)域處于核心地位并發(fā)揮關(guān)鍵作用的技術(shù)[5]，是通過(guò)長(zhǎng)期高投入的研究開(kāi)發(fā)過(guò)程所形成的具有關(guān)鍵性、獨(dú)特性的技術(shù)體系[6]。其主要特征體現(xiàn)在：一是前沿技術(shù)性，關(guān)鍵核心技術(shù)能保障產(chǎn)業(yè)鏈的健康運(yùn)行和可持續(xù)性發(fā)展，具有非常高的技術(shù)附加價(jià)值[7]；二是復(fù)雜創(chuàng)新性，關(guān)鍵核心技術(shù)覆蓋多領(lǐng)域、多學(xué)科，技術(shù)含量高且復(fù)雜[8]，是經(jīng)過(guò)穩(wěn)定的高水平技術(shù)團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期研發(fā)投入而形成的獨(dú)特的原始創(chuàng)新技術(shù)[9]；三是國(guó)家戰(zhàn)略性，關(guān)鍵核心技術(shù)涉及國(guó)家經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和國(guó)家安全的關(guān)鍵領(lǐng)域[10]。

聚焦到其中的“卡脖子”問(wèn)題，學(xué)者們多是在關(guān)鍵核心技術(shù)的內(nèi)涵基礎(chǔ)上，從不同視角進(jìn)一步延伸得到對(duì)“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)的理解?；诩夹g(shù)視角，陳勁等將“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)界定為長(zhǎng)期與其他國(guó)家存在較大差距的技術(shù)，且該差距難以在短期內(nèi)被縮小[6]。任繼球指出“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)是指行業(yè)或企業(yè)發(fā)展中科技含量最高的關(guān)鍵核心技術(shù)[11]?；陲L(fēng)險(xiǎn)視角，張治河和苗欣苑認(rèn)為“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)是指在產(chǎn)品研發(fā)或應(yīng)用的過(guò)程中沒(méi)有完全掌握其所需要的核心技術(shù)、基礎(chǔ)工藝、關(guān)鍵材料及高端設(shè)備等，主要依賴于外部引進(jìn)，面臨被其他國(guó)家或地區(qū)實(shí)施技術(shù)封鎖的風(fēng)險(xiǎn)[7]。夏清華和樂(lè)毅提出，“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)是指中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展進(jìn)程中，一些產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要的關(guān)鍵核心技術(shù)依賴進(jìn)口，從而制約了產(chǎn)業(yè)升級(jí)和發(fā)展[12]。唐恒等認(rèn)為“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)是指被競(jìng)爭(zhēng)主體扼住核心命脈的技術(shù)，一旦失去這項(xiàng)技術(shù)，將會(huì)對(duì)我們的生產(chǎn)和生活造成嚴(yán)重影響，而且很難找到替代品[13]。由此可見(jiàn)，“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)除了具有一般性關(guān)鍵核心技術(shù)的所有特征之外，還具有兩項(xiàng)特征：一是壟斷依賴性，“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)是被某個(gè)團(tuán)體(聯(lián)盟、國(guó)家、企業(yè))所獨(dú)自掌握[14]，使用時(shí)完全依賴于進(jìn)口，易被競(jìng)爭(zhēng)主體壓制和封鎖；二是難以攻克性，“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)是在短時(shí)間內(nèi)很難實(shí)現(xiàn)技術(shù)攻克[14]，且在本國(guó)領(lǐng)域內(nèi)不存在相關(guān)替代品?；诖?，本文認(rèn)為“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)是指在國(guó)家或地區(qū)發(fā)展過(guò)程中，對(duì)當(dāng)前和未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)鏈安全等領(lǐng)域起到關(guān)鍵作用，但被其他國(guó)家或地區(qū)高度壟斷和封鎖，在短期內(nèi)較難實(shí)現(xiàn)攻克并尋找到其他替代品的關(guān)鍵核心技術(shù)。

2 “卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)甄選框架

根據(jù)對(duì)“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)與關(guān)鍵核心技術(shù)的特征分析，二者既相互關(guān)聯(lián)又不完全一致，而是具有隸屬關(guān)系的兩個(gè)技術(shù)集合。因此，本文采取兩階段的甄選邏輯，先識(shí)別出具有前沿技術(shù)性、復(fù)雜創(chuàng)新性和國(guó)家戰(zhàn)略性的關(guān)鍵核心技術(shù)，再?gòu)闹羞M(jìn)一步篩選出具有壟斷依賴性和難以攻克性的“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)。考慮到專利是最重要的技術(shù)信息源，包含了世界90%-95%的科技信息[15]，本文將基于專利數(shù)據(jù)展開(kāi)分析，構(gòu)建“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)兩階段漏斗式甄選模型，如圖1所示。

圖1 “卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)兩階段漏斗式甄選模型

2.1 關(guān)鍵核心技術(shù)識(shí)別

2.1.1關(guān)鍵核心技術(shù)識(shí)別指標(biāo)體系設(shè)計(jì)

本文借鑒楊武等[16]、鄭思佳等[17]、楊大飛等[18]人的做法，采取指標(biāo)評(píng)價(jià)法識(shí)別出具有前沿技術(shù)性、復(fù)雜創(chuàng)新性和國(guó)家戰(zhàn)略性特征的關(guān)鍵核心技術(shù)。

針對(duì)前沿技術(shù)性，選取專利年均被引頻次和技術(shù)覆蓋范圍兩項(xiàng)指標(biāo)，反映出該專利涉及到目標(biāo)產(chǎn)業(yè)的多個(gè)前沿技術(shù)領(lǐng)域，且對(duì)于后續(xù)相關(guān)專利的發(fā)明創(chuàng)造具有持續(xù)性的影響，始終保持在該產(chǎn)業(yè)、該領(lǐng)域內(nèi)的前沿影響力。針對(duì)復(fù)雜創(chuàng)新性，選取專利被引證數(shù)和權(quán)利要求數(shù)量?jī)身?xiàng)指標(biāo)，反映出該專利具有高度的原創(chuàng)性和新穎性，在原理設(shè)計(jì)、方法采用、過(guò)程實(shí)施、產(chǎn)品呈現(xiàn)等各個(gè)環(huán)節(jié)都具有開(kāi)拓性探索和重要突破，其中的創(chuàng)新內(nèi)容在后續(xù)專利技術(shù)發(fā)明時(shí)被大量引用和參考。針對(duì)國(guó)家戰(zhàn)略性，選取同族專利數(shù)和布局國(guó)家數(shù)兩項(xiàng)指標(biāo)，反映出該專利處于整個(gè)技術(shù)體系的核心地位，受到多個(gè)國(guó)家或地區(qū)的保護(hù)和認(rèn)可，能夠促進(jìn)本國(guó)相關(guān)技術(shù)的全球引領(lǐng)性地位形成。由此，本文構(gòu)建出關(guān)鍵核心技術(shù)識(shí)別的指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 關(guān)鍵核心技術(shù)識(shí)別指標(biāo)體系

2.1.2關(guān)鍵核心技術(shù)識(shí)別指標(biāo)權(quán)重確定

針對(duì)關(guān)鍵核心技術(shù)識(shí)別指標(biāo)體系，本文參考楊武和王爽(2021)的做法[16]，采用客觀賦值方法——熵值法對(duì)指標(biāo)體系的各指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，共分為四個(gè)步驟：

步驟一，設(shè)共有n項(xiàng)專利，m項(xiàng)關(guān)鍵核心技術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)，數(shù)據(jù)構(gòu)成了一個(gè)n×m的矩陣：

x=(xij)n×m

(1)

其中，xij表示標(biāo)準(zhǔn)化后的第i項(xiàng)專利j個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)。

步驟二，計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)下第i項(xiàng)專利所占比重：

(2)

步驟三，計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的熵值：

(3)

步驟四，確定各指標(biāo)的權(quán)重：

(4)

2.1.3關(guān)鍵核心技術(shù)范圍劃分

根據(jù)關(guān)鍵核心技術(shù)識(shí)別指標(biāo)評(píng)價(jià)計(jì)算出的得分，本文參照Noh(2016)的做法[19]，設(shè)定得分排名前5%的專利技術(shù)為關(guān)鍵核心技術(shù)。

2.2 “卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)篩選

2.2.1“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)區(qū)位熵指數(shù)構(gòu)建

在識(shí)別出關(guān)鍵核心技術(shù)的基礎(chǔ)上，本文借鑒經(jīng)濟(jì)地理領(lǐng)域“區(qū)位熵”指數(shù)的設(shè)計(jì)思想[20]，采用技術(shù)區(qū)位熵指數(shù)模型法，篩選出其中具有壟斷依賴性和難以攻克性的“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)。

針對(duì)壟斷依賴性，本文參考董坤等的觀點(diǎn)[21]，以競(jìng)爭(zhēng)主體之間的專利數(shù)量差距來(lái)反映，即某個(gè)國(guó)家或地區(qū)擁有的某項(xiàng)關(guān)鍵核心技術(shù)專利數(shù)量相對(duì)于其他國(guó)家或地區(qū)是否存在相對(duì)劣勢(shì)，如果存在則說(shuō)明該項(xiàng)關(guān)鍵核心技術(shù)依賴于其他國(guó)家或地區(qū)，容易被封鎖和控制。因此，本文構(gòu)建出技術(shù)數(shù)量區(qū)位熵指數(shù)模型來(lái)衡量專利技術(shù)的壟斷依賴性。具體地，采用某個(gè)國(guó)家或地區(qū)某技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)量占全球該技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)量的比重，與該國(guó)家或地區(qū)所有技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)量占全球所有技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)量比重之比來(lái)反映，計(jì)算公式如下：

SQ=(Sij/∑Sj)/(∑Si/∑Sij)

(5)

在公式(5)中，SQ表示技術(shù)數(shù)量區(qū)位熵，i表示目標(biāo)產(chǎn)業(yè)專利所屬國(guó)家或地區(qū)，j表示目標(biāo)產(chǎn)業(yè)專利所屬技術(shù)領(lǐng)域，Sij表示國(guó)家或地區(qū)i在技術(shù)領(lǐng)域j的專利數(shù)量，∑Sj表示所有國(guó)家或地區(qū)在技術(shù)領(lǐng)域j的專利數(shù)量之和，∑Si表示國(guó)家或地區(qū)i在所有技術(shù)領(lǐng)域的專利數(shù)量之和，∑Sij表示所有國(guó)家或地區(qū)在所有技術(shù)領(lǐng)域的專利數(shù)量之和。當(dāng)SQ>1，則反映國(guó)家或地區(qū)i在技術(shù)領(lǐng)域j具有數(shù)量?jī)?yōu)勢(shì)，不容易被其他國(guó)家或地區(qū)壟斷；如果SQ=1，則反映國(guó)家或地區(qū)i在技術(shù)領(lǐng)域j的專利數(shù)量與全球平均水平持平，被其他國(guó)家或地區(qū)壟斷的可能性一般；如果0

針對(duì)難以攻克性，本文參考陳勁等的觀點(diǎn)[6]，以競(jìng)爭(zhēng)主體之間的專利技術(shù)差距來(lái)反映，即某個(gè)國(guó)家或地區(qū)擁有的某項(xiàng)關(guān)鍵核心技術(shù)水平相對(duì)于其他國(guó)家或地區(qū)是否處于相對(duì)劣勢(shì)，如果存在則說(shuō)明該項(xiàng)關(guān)鍵核心技術(shù)難以模仿，需要長(zhǎng)時(shí)間的高強(qiáng)度投入方能突破。前文對(duì)關(guān)鍵核心技術(shù)的識(shí)別從前沿技術(shù)性、復(fù)雜創(chuàng)新性和國(guó)家戰(zhàn)略性三個(gè)維度展開(kāi)，得分高低反映的正是專利技術(shù)在技術(shù)含量、創(chuàng)新程度、戰(zhàn)略影響等方面的水平[17]，得分越高的專利技術(shù)水平越高。因此，本文以前文計(jì)算得到的關(guān)鍵核心技術(shù)得分為基礎(chǔ)，構(gòu)建出技術(shù)水平區(qū)位熵指數(shù)模型來(lái)衡量專利技術(shù)的難以攻克性。具體地，采用某個(gè)國(guó)家或地區(qū)某技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠梅终既蛟摷夹g(shù)領(lǐng)域?qū)＠梅值谋戎嘏c該國(guó)家或地區(qū)所有技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠梅终既蛩屑夹g(shù)領(lǐng)域?qū)＠梅直戎刂葋?lái)反映，計(jì)算公式如下：

EQ=(Eij/∑Ej)/(∑Ei/∑Eij)

(6)

在公式(6)中，EQ表示技術(shù)水平區(qū)位熵，i表示目標(biāo)產(chǎn)業(yè)專利所屬國(guó)家或地區(qū)，j表示目標(biāo)產(chǎn)業(yè)專利所屬技術(shù)領(lǐng)域，Eij表示國(guó)家或地區(qū)i在技術(shù)領(lǐng)域j的專利得分，∑Ej表示所有國(guó)家或地區(qū)在技術(shù)領(lǐng)域j的專利得分之和，∑Ei表示國(guó)家或地區(qū)i在所有技術(shù)領(lǐng)域的專利得分之和，∑Eij表示所有國(guó)家或地區(qū)在所有技術(shù)領(lǐng)域的專利得分之和。如果EQ>1，則反映國(guó)家或地區(qū)i在技術(shù)領(lǐng)域j具有較高水平的專利，無(wú)需攻克或可以在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)技術(shù)攻克；如果EQ=1，則反映國(guó)家或地區(qū)i在技術(shù)領(lǐng)域j的專利得分與全球平均水平持平，短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)技術(shù)攻克的可能性一般；如果0

2.2.2“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)范圍劃分

當(dāng)SQ<1,EQ<1時(shí)，說(shuō)明國(guó)家或地區(qū)i在技術(shù)領(lǐng)域j既存在壟斷依賴性又存在難以攻克性，尤其當(dāng)SQ=0時(shí)，國(guó)家或地區(qū)i在技術(shù)領(lǐng)域j完全沒(méi)有技術(shù)布局，“卡脖子”問(wèn)題非常嚴(yán)重。因此，本研究綜合SQ和EQ的測(cè)算結(jié)果，進(jìn)一步劃分出輕度和重度“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)，如表2所示。

表2 “卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)范圍劃分

3 人工智能產(chǎn)業(yè)“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)甄選

人工智能產(chǎn)業(yè)作為推動(dòng)人類(lèi)社會(huì)進(jìn)入智能時(shí)代的決定性力量，是新一輪科技革命的巨擘[22]。在目前錯(cuò)綜復(fù)雜的國(guó)際環(huán)境下，人工智能產(chǎn)業(yè)逐漸成為推動(dòng)中國(guó)綜合實(shí)力提升的關(guān)鍵力量[23]，正通過(guò)滲透性、替代性、協(xié)同性和創(chuàng)新性等技術(shù)經(jīng)濟(jì)特性[24]，引領(lǐng)人類(lèi)社會(huì)發(fā)展與變革。迄今為止，全球很多發(fā)達(dá)國(guó)家或地區(qū)都頒布了明確的人工智能綱領(lǐng)性文件，試圖搶占人工智能高地[22]。中國(guó)在人工智能領(lǐng)域發(fā)展上有自身獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，但發(fā)展起步較晚，與美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家相比還有一定差距[25]。因此，精準(zhǔn)識(shí)別中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)受制于人的“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)，從而制定未來(lái)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)，對(duì)提升中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力以及增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈自主可控能力，具有十分重大的意義。

3.1 數(shù)據(jù)樣本

本文以人工智能產(chǎn)業(yè)專利數(shù)據(jù)為研究樣本，采用“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)兩階段漏斗式甄選模型，實(shí)證分析人工智能產(chǎn)業(yè)存在的“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)。具體的專利數(shù)據(jù)采集過(guò)程如下：

首先，本文基于IncoPat專利數(shù)據(jù)庫(kù)采集人工智能產(chǎn)業(yè)專利數(shù)據(jù)。選擇IncoPat專利數(shù)據(jù)庫(kù)的原因在于，其收錄了全球120個(gè)國(guó)家、組織、地區(qū)1億多件基礎(chǔ)專利數(shù)據(jù)，可檢索的字段達(dá)到260多個(gè)，集成了專利檢索、專題庫(kù)、分析和監(jiān)視預(yù)警等多個(gè)功能模塊，數(shù)據(jù)字段完善，能提供及時(shí)、全面、準(zhǔn)確的專利情報(bào)。

其次，在專利檢索詞的設(shè)定上，本文參考ISO修訂的《信息技術(shù)詞匯第28部分：人工智能基本概念與專家系統(tǒng)》《信息技術(shù)詞匯第29部分：人工智能語(yǔ)音識(shí)別與合成》《信息技術(shù)詞匯第31部分：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)》《信息技術(shù)詞匯第34部分：人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》等人工智能的相關(guān)詞匯，國(guó)家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、工信部電子知識(shí)產(chǎn)權(quán)中心發(fā)布的《2020人工智能中國(guó)專利技術(shù)分析報(bào)告》等報(bào)告，并借鑒沈映春和廖舫儀(2021)的做法[26]，確定標(biāo)題摘要的檢索關(guān)鍵詞為：Artificial Intelligence、Deep Learning、Speech Recognition、Natural Language Processing、Computer Vision、Intelligent Driving、Intelligent Robot、Cloud Computing、Intelligent Recommendation、Knowledge Graph。

再次，在專利檢索的時(shí)間跨度上，考慮到人工智能自2000年開(kāi)始進(jìn)入到產(chǎn)業(yè)化階段，自此之后相關(guān)專利及知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)提上日程[27]，故本文以專利申請(qǐng)日為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，將時(shí)間跨度確定為2000年1月1日至2021年12月31日。

最后，在專利檢索的類(lèi)型上，選擇發(fā)明申請(qǐng)和發(fā)明授權(quán)兩種狀態(tài)，按照簡(jiǎn)單專利家族合并，法律狀態(tài)限定為專利。檢索時(shí)間為2022年2月11日，共檢索到50 237條人工智能產(chǎn)業(yè)初始專利數(shù)據(jù)。初始專利數(shù)據(jù)經(jīng)剔除核心指標(biāo)缺失的專利數(shù)據(jù)后，得到44 893條專利數(shù)據(jù)，構(gòu)成本文后續(xù)分析的專利數(shù)據(jù)庫(kù)。從各國(guó)或地區(qū)在人工智能產(chǎn)業(yè)所擁有的專利數(shù)量來(lái)看，中國(guó)以26 221條專利位列第一，排在第二位的是擁有12 145項(xiàng)專利的美國(guó)，其后是韓國(guó)(3 768項(xiàng))、日本(1 272項(xiàng))、歐洲專利局(773項(xiàng))、加拿大(145項(xiàng))、澳大利亞(127項(xiàng))、法國(guó)(104項(xiàng))，其余國(guó)家或地區(qū)在人工智能產(chǎn)業(yè)的專利數(shù)量則在100項(xiàng)以內(nèi)。由此可見(jiàn)，全球人工智能產(chǎn)業(yè)的專利技術(shù)分布集中，各國(guó)或地區(qū)間的差異較為明顯。

3.2 關(guān)鍵核心技術(shù)識(shí)別結(jié)果

本文對(duì)44 893條人工智能產(chǎn)業(yè)專利數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，帶入熵值法公式(1)-(4)，計(jì)算得出各指標(biāo)權(quán)重，如表3所示。在對(duì)關(guān)鍵核心技術(shù)評(píng)價(jià)的二級(jí)指標(biāo)中，前沿技術(shù)性、復(fù)雜創(chuàng)新性、國(guó)家戰(zhàn)略性三項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重分別為32.91%、40.45%、26.64%，復(fù)雜創(chuàng)新性指標(biāo)的權(quán)重最高。在細(xì)分的三級(jí)指標(biāo)中，按照權(quán)重由高到低依次為被引證數(shù)(35.65%)、年均被引頻次(26.34%)、同族專利數(shù)(14.69%)、布局國(guó)家數(shù)(11.95%)、技術(shù)覆蓋范圍(6.57%)、權(quán)利要求數(shù)量(4.80%)。

表3 關(guān)鍵核心技術(shù)識(shí)別指標(biāo)權(quán)重

根據(jù)指標(biāo)權(quán)重和標(biāo)準(zhǔn)化后的專利數(shù)據(jù)，計(jì)算人工智能產(chǎn)業(yè)各專利的關(guān)鍵核心技術(shù)得分。獲得最高得分0.6367分的專利公開(kāi)國(guó)別為美國(guó)，這項(xiàng)專利是由Peter Nickolov、Bert Armijo和Vladimir Miloushev于2009年申請(qǐng)，關(guān)于分布式云計(jì)算技術(shù)。在公開(kāi)國(guó)別為中國(guó)的專利技術(shù)中，名為“用于寬頻帶語(yǔ)音編碼的系統(tǒng)、方法和設(shè)備”的專利獲得0.2417分，位列全球第9名，也是中國(guó)唯一入圍前十名的專利技術(shù)。各項(xiàng)專利的文獻(xiàn)號(hào)及其得分如表4所示。

在此基礎(chǔ)上，本文根據(jù)設(shè)定的關(guān)鍵核心技術(shù)范圍劃分標(biāo)準(zhǔn)，將關(guān)鍵核心技術(shù)得分排名前5%的2244個(gè)專利劃分為關(guān)鍵核心技術(shù)，并按照專利的公開(kāi)國(guó)別(地區(qū))分布，對(duì)不同區(qū)域?qū)?yīng)的專利數(shù)量占比進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表5所示。

表5的結(jié)果顯示，2244個(gè)關(guān)鍵核心技術(shù)所屬國(guó)別(組織、地區(qū))包括美國(guó)、中國(guó)、歐洲專利局、韓國(guó)、日本、加拿大、澳大利亞、墨西哥、新西蘭、德國(guó)、西班牙、法國(guó)、阿根廷和俄羅斯。其中，1252個(gè)關(guān)鍵核心技術(shù)歸屬于美國(guó)，占據(jù)了全部關(guān)鍵核心技術(shù)中的55.79%，在其擁有的全部人工智能產(chǎn)業(yè)專利數(shù)量中的比例達(dá)到10.21%。緊隨其后的是中國(guó)，擁有669個(gè)關(guān)鍵核心技術(shù)，占據(jù)全球29.81%，但在其擁有的全部專利數(shù)中的比例僅為2.55%。該數(shù)據(jù)表明，在人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，美國(guó)和中國(guó)的關(guān)鍵核心技術(shù)占據(jù)了絕大多數(shù)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他國(guó)家和地區(qū)，但中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)所有專利中的關(guān)鍵核心技術(shù)專利占比較低，在所申請(qǐng)或擁有的專利水平上仍存在較大上升空間。

表4 人工智能產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵核心技術(shù)得分及排序

表5 人工智能產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵核心技術(shù)區(qū)域分布情況

進(jìn)一步地，按照關(guān)鍵核心技術(shù)專利所屬的IPC大類(lèi)區(qū)分專利技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)不同技術(shù)領(lǐng)域?qū)?yīng)的專利數(shù)量占比進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表6所示。2244個(gè)關(guān)鍵核心技術(shù)歸所屬于44個(gè)技術(shù)大類(lèi)，技術(shù)領(lǐng)域分布較為集中，所屬最多的三個(gè)技術(shù)領(lǐng)域(G10、G06、H04)占據(jù)了87.26%，其余41個(gè)大類(lèi)僅占到全部技術(shù)的12.74%。

表6 人工智能產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵核心技術(shù)領(lǐng)域分布

3.3 “卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)篩選結(jié)果分析

基于關(guān)鍵核心技術(shù)識(shí)別結(jié)果，本文進(jìn)一步測(cè)算中國(guó)在人工智能產(chǎn)業(yè)不同技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)數(shù)量區(qū)位熵指數(shù)、技術(shù)水平區(qū)位熵指數(shù)，并在解析各技術(shù)要點(diǎn)的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行命名。最終，本文篩選出中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)輕度“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)9項(xiàng)(如表7和圖2所示)，重度“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)22項(xiàng)(如表8和圖3所示)。

表7 人工智能產(chǎn)業(yè)輕度“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)領(lǐng)域

圖2 輕度“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)熱力圖

由表7和圖2可知，在人工智能產(chǎn)業(yè)輕度“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)領(lǐng)域，雖然中國(guó)專利數(shù)量位于全球第二位，但專利技術(shù)得分相對(duì)較低，尤其是G06(基于人工智能的智能算法技術(shù))、G08(基于人工智能的交通控制技術(shù))、G02(基于人工智能的光學(xué)器件技術(shù))、H04(基于人工智能的通信技術(shù))。這值得引起相關(guān)部門(mén)的高度重視，需要著重思考中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的專利布局問(wèn)題。而美國(guó)在各個(gè)領(lǐng)域都布局了全球最多且水平較高的專利技術(shù)，在細(xì)分的G06(基于人工智能的智能算法技術(shù))、G08(基于人工智能的交通控制技術(shù))、H04(基于人工智能的通信技術(shù))、B60(基于人工智能的電動(dòng)車(chē)技術(shù))、G05(基于人工智能的智能檢測(cè)技術(shù))領(lǐng)域，美國(guó)擁有的專利技術(shù)更是超過(guò)了其余國(guó)家或地區(qū)專利數(shù)量之和。

表8 人工智能產(chǎn)業(yè)重度“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)領(lǐng)域

圖3 重度“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)熱力圖

結(jié)合表8和圖3展示的結(jié)果，在中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的重度“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)領(lǐng)域，美國(guó)、韓國(guó)、日本、西班牙、歐洲專利局、加拿大、澳大利亞、阿根廷技術(shù)優(yōu)勢(shì)明顯，成為核心競(jìng)爭(zhēng)主體。其中，美國(guó)布局的專利數(shù)量最為豐富，在多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域均擁有著絕對(duì)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。尤其是，在G11(基于人工智能的信息存儲(chǔ)技術(shù))、F41(基于人工智能的導(dǎo)航制導(dǎo)技術(shù))、C25(基于人工智能的電解技術(shù))、A41(基于人工智能的醫(yī)用防護(hù)服技術(shù))四個(gè)領(lǐng)域，全球只有美國(guó)擁有專利技術(shù)布局；在G16(基于人工智能的生物醫(yī)療技術(shù))、G09(基于人工智能的人機(jī)交互技術(shù))、A63(基于人工智能的新型顯示技術(shù))三個(gè)領(lǐng)域，美國(guó)的專利數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其余國(guó)家專利數(shù)量之和。總體上，美國(guó)在人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢(shì)穩(wěn)居第一，處于壟斷地位。此外，歐洲專利局憑借在H05(基于人工智能的高端電氣裝備技術(shù))、B01(基于人工智能的污染物過(guò)濾技術(shù))、B08(基于人工智能的智能清潔技術(shù))、F23(基于人工智能的廢物焚燒技術(shù))領(lǐng)域擁有領(lǐng)先的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，位列全球第二位。緊隨其后，日本在G09(基于人工智能的人機(jī)交互技術(shù))、澳大利亞在B43(基于人工智能的筆跡標(biāo)記技術(shù))和C07(基于人工智能的肽基因工程技術(shù))、韓國(guó)在H01(基于人工智能的半導(dǎo)體技術(shù))、加拿大在E05(基于人工智能的智能門(mén)鎖安全管控技術(shù))等不同的細(xì)分市場(chǎng)上占據(jù)著一定的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，成為人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)中的中堅(jiān)力量。

參考楊大飛等對(duì)技術(shù)識(shí)別結(jié)果的驗(yàn)證方法[18]，從本文甄選出的人工智能產(chǎn)業(yè)“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)結(jié)果可見(jiàn)，專利所涉及的領(lǐng)域主要包括了智能算法、人機(jī)交互、自然語(yǔ)言處理、操作系統(tǒng)等人工智能核心技術(shù)，也包括了人工智能在醫(yī)學(xué)、汽車(chē)、農(nóng)業(yè)、家居、環(huán)保等國(guó)計(jì)民生重點(diǎn)行業(yè)的融合應(yīng)用技術(shù)。這些技術(shù)與《科技日?qǐng)?bào)》羅列的35項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)、工業(yè)和信息化部等發(fā)布的《“十四五”機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》、交通運(yùn)輸部和科技部發(fā)布的《關(guān)于科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)加快建設(shè)交通強(qiáng)國(guó)的意見(jiàn)》、國(guó)務(wù)院辦公廳發(fā)布的《新能源汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2021-2035年)》、中央全面深化改革委員會(huì)第二十次會(huì)議審議通過(guò)的《種業(yè)振興行動(dòng)方案》等政策文件中提及的芯片、核心算法、新型顯示材料、新一代半導(dǎo)體、醫(yī)學(xué)影像設(shè)備元器件、掃描電子顯微鏡、機(jī)器人操作系統(tǒng)、無(wú)人駕駛、交通智能化監(jiān)測(cè)、智慧生物育種、智能門(mén)鎖生物識(shí)別、廢物焚燒智能診斷等急需攻克的技術(shù)相吻合。因此，本文甄選出的“卡脖子”核心技術(shù)符合目前人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，這說(shuō)明構(gòu)建的兩階段漏斗式甄選模型具有一定的科學(xué)性和有效性。

4 結(jié)論與討論

本文基于“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)的內(nèi)涵特征，構(gòu)建出“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)兩階段漏斗式甄選模型。首先，從“前沿技術(shù)性—復(fù)雜創(chuàng)新性—國(guó)家戰(zhàn)略性”三個(gè)維度設(shè)計(jì)指標(biāo)體系，識(shí)別出關(guān)鍵核心技術(shù)；其次，結(jié)合區(qū)位熵指數(shù)，從“壟斷依賴性—難以攻克性”兩個(gè)方面設(shè)計(jì)區(qū)位熵指數(shù)模型，篩選出“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)；最后，選取人工智能產(chǎn)業(yè)為例，基于2000-2021年的全球?qū)＠麛?shù)據(jù)展開(kāi)實(shí)證研究。本文得到的主要研究結(jié)論如下：

第一，基于關(guān)鍵核心技術(shù)的特征，從前沿技術(shù)性、復(fù)雜創(chuàng)新性、國(guó)家戰(zhàn)略性三個(gè)維度出發(fā)，選取年均被引頻次、技術(shù)覆蓋范圍、被引證數(shù)、權(quán)利要求數(shù)量、同族專利數(shù)、布局國(guó)家數(shù)六項(xiàng)細(xì)分指標(biāo)，并結(jié)合熵值法對(duì)各指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行客觀賦值，由此識(shí)別前5%的關(guān)鍵核心技術(shù)?；谌斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)據(jù)展開(kāi)實(shí)證研究，共識(shí)別出2244個(gè)關(guān)鍵核心技術(shù)。

第二，基于“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)的壟斷依賴和難以攻克特性，在篩選出的關(guān)鍵核心技術(shù)基礎(chǔ)上，構(gòu)建技術(shù)數(shù)量區(qū)位熵指數(shù)和技術(shù)水平區(qū)位熵指數(shù)，甄選出二者大于0且小于1的輕度“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)以及技術(shù)數(shù)量區(qū)位熵指數(shù)等于0的重度“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)。基于人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)據(jù)展開(kāi)實(shí)證研究，共甄選出31項(xiàng)“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)，其中輕度“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)9項(xiàng)、重度“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)22項(xiàng)。該結(jié)果與目前人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展情況較為一致，證明了本文所構(gòu)建的“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)兩階段漏斗式甄選模型具有一定的科學(xué)性和合理性。

第三，基于人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)的全球競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)熱力圖可見(jiàn)，美國(guó)占據(jù)了輕度和重度“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)領(lǐng)域的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，處于全球壟斷地位。在輕度“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)領(lǐng)域，中國(guó)擁有著專利數(shù)量?jī)?yōu)勢(shì)，但專利技術(shù)得分較低，未來(lái)需要深入考慮各細(xì)分領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)水平的提升。在重度“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)領(lǐng)域，除依賴于美國(guó)以外，還在不同細(xì)分市場(chǎng)受限于韓國(guó)、日本、西班牙、歐洲專利局、加拿大、澳大利亞、阿根廷，未來(lái)中國(guó)應(yīng)加大考慮在這些細(xì)分領(lǐng)域的技術(shù)布局。

相較于該領(lǐng)域的已有文獻(xiàn)，本文基于“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)的前沿技術(shù)性、復(fù)雜創(chuàng)新性、國(guó)家戰(zhàn)略性、壟斷依賴性和難以攻克性特征，利用指標(biāo)分析法、熵值法、區(qū)位熵指數(shù)法等方法，提出了“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)兩階段漏斗式甄選模型。該模型從定量分析視角，對(duì)“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)進(jìn)行甄選，一定程度上彌補(bǔ)了已有定性方法的不足，對(duì)于后續(xù)相關(guān)研究具有指導(dǎo)性。

然而，本文也存在一定的局限性。受限于專利數(shù)據(jù)庫(kù)的影響，構(gòu)建的“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)甄選模型，第一階段僅選取了三個(gè)維度的六大指標(biāo)，第二階段僅結(jié)合專利數(shù)量和得分兩項(xiàng)指標(biāo)測(cè)算區(qū)位熵指數(shù)，隨著專利數(shù)據(jù)庫(kù)的不斷豐富，未來(lái)可以進(jìn)一步拓展各階段的指標(biāo)選取范圍，不斷優(yōu)化和改進(jìn)甄選模型。