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产业技术转移的语义路径挖掘研究1

产业技术转移的语义路径挖掘研究

摘要

本研究报告系统探讨了产业技术转移过程中语义路径挖掘的理论基础、技术方法

与实践应用。产业技术转移作为国家创新体系的重要组成部分，其效率与质量直接影响

科技成果转化率和产业升级进程。当前，技术转移面临信息不对称、匹配精度低、路径

模糊等挑战，亟需引入先进的语义分析技术进行优化。本研究构建了基于自然语言处理

和知识图谱的语义路径挖掘框架，通过多源异构数据融合、深度语义表示学习、路径推

理算法等关键技术，实现了技术供需双方的高效匹配与转移路径可视化。研究采用定量

与定性相结合的方法，选取电子信息、生物医药等战略性新兴产业作为实证领域，验证

了模型的有效性。结果表明，语义路径挖掘能够显著提升技术转移匹配准确率（提升约

35%）和转化周期（缩短约40%），为政府决策、中介服务和企业创新提供了数据支持。

本报告还详细分析了技术转移的政策环境、实施风险及保障措施，提出了分阶段推进方

案，为构建智能化技术转移服务体系提供了理论依据和实践指南。

引言与背景

1.1研究背景与意义

产业技术转移是创新链与产业链衔接的关键环节，是推动经济高质量发展的重要

引擎。根据《中国科技成果转化年度报告2023》显示，我国技术合同成交额已突破5万

亿元，但科技成果转化率仍不足30%，与发达国家60%80%的水平存在显著差距。这一

现状反映了技术转移过程中存在的信息壁垒、路径不畅等问题。随着数字经济的深入发

展，人工智能、大数据等技术为解决这些问题提供了新的可能。语义路径挖掘作为自然

语言处理与知识工程的前沿交叉领域，能够从海量非结构化数据中提取技术关联关系，

构建知识网络，为技术转移提供智能化决策支持。

本研究的理论意义在于：第一，拓展了技术转移研究的理论视角，将语义分析引入

传统技术转移研究框架；第二，丰富了知识图谱在产业领域的应用场景，提出了面向技

术转移的专业知识表示方法；第三，完善了技术匹配算法体系，设计了基于语义相似度

的多维度匹配模型。实践意义方面，研究成果可帮助政府部门优化技术转移政策布局，

协助中介机构提升服务效能，指导企业精准识别技术机会，最终促进创新要素高效流

动。

1.2国内外研究现状

国外关于技术转移的研究起步较早，形成了较为成熟的理论体系。美国学者Et-

zkowitz提出的”三螺旋模型”强调了大学产业政府互动在技术转移中的核心作用。欧盟”

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HorizonEurope”计划将技术转移作为重点支持领域，开发了TTO（TechnologyTransfer

Office）专业评估体系。在技术应用方面，麻省理工学院开发的”TechnologyMarketplace”

平台利用机器学习算法实现技术供需匹配，准确率达到78%。日本经济产业省推动的”

SIPNextGeneration”项目则构建了跨领域技术关联数据库，支持企业技术路线规划。

国内研究近年来呈现快速发展态势。清华大学技术创新研究中心发布的《中国技术

转移发展报告》指出，我国技术转移正从”数量增长”向”质量提升”转变。在理论研究方

面，学者们主要关注技术转移模式、影响因素、政策效应等议题。技术应用层面，中科

院开发的”科易网”平台已积累超过200万条技术供需信息，但匹配精度仍有提升空间。

值得注意的是，现有研究多停留在传统统计分析层面，对语义信息的深度挖掘不足，这

正是本研究的创新突破口。

1.3研究问题与目标

本研究聚焦以下核心问题：第一，如何从多源异构数据中提取技术要素的语义特

征？第二，如何构建技术转移的语义关联网络？第三，如何基于语义路径实现技术供需

的精准匹配？第四，如何验证语义路径挖掘在技术转移中的实际效果？

围绕这些问题，本研究设定了以下具体目标：一是构建产业技术转移的语义表示体

系，包括本体设计、特征提取、关系定义等；二是开发语义路径挖掘算法，实现技术关

联的自动发现与可视化；三是设计技术转移匹配模型，支持多场景下的智能推荐；四是

开展实证研究，验证方法的有效性和实用性；五是提出政策建议，推动技术转移服务体

系升级。

1.4研究范围与限制

本研究聚焦于战略性新兴产业领域的技术转移问题，重点选取电子信