科技进步与对策

作者：贾怡炜1,戚湧1,2,武兰芬1

单位：（1.南京理工大学 知识产权学院；2.南京理工大学 经济管理学院，江苏 南京 210094）

关键词：人工智能,车联网,技术融合,Word2vec,专利分析

基金：国家自然科学基金项目（71974096）；江苏省重点产业专利导航项目（DH20210024-10）

通过对人工智能与车联网技术融合特征进行研究，能够精准识别车联网产业技术机会，为人工智能与车联网产业创新融合发展提供方向指引。选取2000—2019年相关专利数据，对人工智能与车联网领域技术融合进行识别与测度，采用Word2vec文本挖掘算法和社会网络分析法，揭示融合领域技术发展态势、技术主题关联模式、技术共现网络整体结构和节点功能演变情况。研究发现，融合过程呈现明显的阶段性特征，图像识别等相关算法是车联网领域最基础的人工智能算法，卷积神经网络等相关算法是最具潜力和发展前景的人工智能算法；智能交通平台是融合领域的重点发展方向；数据识别与数据表示技术在融合演变过程中的控制能力较强，无线通信网络技术发展受到相关人工智能技术发展水平的制约。基于研究结论，从研发方向、学科建设、平台搭建等方面提出启示和建议。

来源：2022年第22期

《科技进步与对策》期刊编辑部

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