本期回看2022-07-01至2022-07-31的月度资料，结合此前相关研究梳理技术分析问题。研究选题为本次回溯整理提出。
一、本期问题与判断
本期关注技术机会的实现条件。TFSC用知识图谱连接技术、创业企业与投资者，IEEE TEM的数据驱动路线图则支持任务调整。由此可以研究一个候选技术方向从概念联系转为可执行方案时，需要哪些知识、设备、验证和协作资源，以及这些资源的组合顺序。12
二、支撑证据与研究启发
（一）机会识别可以纳入资源持有者
知识图谱研究结合技术文本与企业材料，连接技术、创业企业和投资者。进一步可以将主体关系细化为资源与能力，使候选机会对应到实现过程中的具体条件。1
（二）实现资源与路线任务需要同步变化
数据驱动路线图关注环境变化下的调整。技术机会分析可把资源可用性作为任务条件，研究某项资源变化怎样影响候选路线的可执行范围与次序。2
三、本期研究选题
（一）技术机会的资源可实现性：基于能力匹配与任务条件组合的研究
1. 重大意义
技术机会需要可获得的能力和资源才能转化为研发任务。刻画资源可实现性，可以帮助筛选具有推进基础的研究方向，并识别值得共同建设的条件。
2. 可能的研究缺口
知识图谱连接机会相关主体，路线图支持更新决策。进一步可研究主体拥有的具体资源如何满足技术任务，以及哪些资源组合构成机会实现的关键条件。12
3. 创新点
拟构建技术任务、能力要求和资源供给的异质图，将机会评价转为带前置条件的覆盖问题，通过约束搜索识别可行资源组合及尚需补齐的能力。
4. 研究思路
收集公开项目说明、平台设备能力、企业技术资料和验证记录，标注任务所需条件及资源适用范围。比较主体共现、文本匹配与条件覆盖模型，评价资源组合完整性和任务可执行性；按项目留出，用实际研发安排检验匹配结果，并分析共享资源对机会范围的影响。
四、参考文献与信息来源
[1] MyoungHoon Lee; Suhyeon Kim; Hangyeol Kim; Junghye Lee. Technology Opportunity Discovery using Deep Learning-based Text Mining and a Knowledge Graph. Technological Forecasting and Social Change, 2022-07（本期卷期资料；出版商卷期月份）. DOI: 10.1016/j.techfore.2022.121718.
[2] Ummaraporn Pora; Nathasit Gerdsri; Natcha Thawesaengskulthai; Sipat Triukose. Data-Driven Roadmapping (DDRM): Approach and Case Demonstration. IEEE Transactions on Engineering Management, 2022-02（背景资料；出版商卷期月份；在线公开2020-07-27）. DOI: 10.1109/tem.2020.3005341.
