基于专利的电动汽车产业基础技术演化机理与政策研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    71673036
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    48.0万
  • 负责人：
    王海龙
  • 依托单位：
    大连理工大学
  • 学科分类：
    G0404.创新管理与政策
  • 结题年份：
    2020
  • 批准年份：
    2016
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Under the background of innovation-driven development, the technology development of the electric vehicle industry plays a key role in leading the progresses in many emerging technological fields such as new energies, new materials, and advanced manufacturing. However, previous research neglect the dynamic mechanism of industrial essential technologies. Based on the methods of patentometrics, social network analysis and multi-cases study, this study collects data mainly from patent database, industrial standards data base and industrial investigation and explores the dynamic mechanism of formation and evolution of industrial essential technologies. Firstly, an identifying method is established to identify industrial essential technologies based on co-occurrence analysis, citation network analysis, Standards Essential Patents (SEP) analysis, and expert investigation method. Secondly, the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic model is introduced to measure the development of sources, content and application of industrial essential technologies. Thirdly, the formation mechanism of essential technologies based on knowledge discovery is revealed so as to explain the drivers and conditions shaping the industrial standards. In addition, the diffusion mechanism of essential technologies towards standard formation and standard application is illustrated. Finally, the policy implications are put forward accordingly based on multi-case studies and policy simulations to improve industrial essential technological capabilities.
电动汽车产业技术发展可促进新能源、新材料、高端制造等多领域的全方位变革，具有重大的引领、集成和驱动效应，然而其产业基础技术的演化机理尚有待于深入研究。本研究选取电动汽车产业基础技术为研究对象，以产业专利数据库、标准数据库和产业调研为主要数据来源，采用专利计量、社会网络分析、专家咨询、案例研究等方法，从标准必要专利的视角探寻产业基础技术形成与扩散的基本规律。首先在综合技术领域共现分析、引用网络分析、标准必要专利分析、专家咨询的基础上建立产业基础技术的识别方法并进行实证分析，其次采用LDA主题模型分析、引文网络分析等方法对电动汽车产业技术领域的来源、内容和应用的发展进行计量分析，探明基于知识发现的产业基础技术形成机理，进一步揭示面向标准应用的基础技术扩散机理，并结合国际比较研究和政策模拟分析提出产业基础技术能力提升的政策建议，为我国电动汽车产业发展提供理论依据和管理支持。

结项摘要

本研究选取电动汽车产业基础技术为研究对象，以产业专利数据库、科学文献数据库和产业调研为主要数据来源，采用专利计量、社会网络分析、专家咨询、案例研究等方法，从专利的视角探寻产业基础技术形成与扩散的基本规律。首先，在共现分析、引用网络分析、专利分析、专家咨询的基础上建立产业基础技术的识别方法，其次采用LDA主题模型分析、引文网络分析等方法对电动汽车产业技术领域的来源、内容和应用的发展进行计量分析，探明了基于知识发现的产业基础技术形成机理，揭示了面向产业应用的基础技术扩散机理，并结合国际比较研究和政策模拟分析提出了产业基础技术能力提升的政策建议。研究结果对于揭示产业基础技术的演化机理具有一定的学术价值，也期望在实践上为提升我国制造业产业基础能力和产业链竞争力提供决策参考和管理支持。

项目成果

期刊论文数量（9）
专著数量（1）
科研奖励数量（3）
会议论文数量（2）
专利数量（0）
新能源汽车产业政策工具与产业创新需求要素关联分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    科学学与科学技术管理
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王静;王海龙;丁堃;徐作圣
  • 通讯作者：
    徐作圣
References to literature from the business sector in patent documents: a case study of charging technologies for electric vehicles
专利文献中商业领域文献的引用：电动汽车充电技术案例研究
  • DOI：
    10.1007/s11192-020-03518-1
  • 发表时间：
    2020-05
  • 期刊：
    Scientometrics
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Qu Zhao;Zhang Shanshan
  • 通讯作者：
    Zhang Shanshan
Electromobility research in Germany and China: structural differences
德国和中国的电动汽车研究：结构差异
  • DOI：
    10.1007/s11192-018-2873-9
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    Scientometrics
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Qu Zhao
  • 通讯作者：
    Qu Zhao
产学研协同创新的利益协同机制——基于辽宁新型产业技术研究院的多案例研究
  • DOI：
    10.19445/j.cnki.15-1103/g3.2016.05.017
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    科学管理研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王海龙;张悦;丁堃;康旭东;王海军
  • 通讯作者：
    王海军
专利引用和投入产出结合的企业间技术关联和竞合态势分析——以苹果公司生态系统为例
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    情报学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王海龙;王敏昱;姜照华
  • 通讯作者：
    姜照华

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其他文献

CEEMDAN-小波包联合降噪的优化方法
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    --
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    孙晓燕

其他文献

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王海龙的其他基金

基于模块化的产业不连续创新实现机理研究
  • 批准号：
    70903009
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    2009
  • 资助金额：
    18.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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