I. 主题归纳
基于提供的论文信息，可归纳为以下四个主要研究方向：
主题一：基于人工智能的文本分析与知识发现
- 包含论文：[1], [6]
- 主题说明：该主题关注如何利用先进的人工智能模型，特别是大型语言模型（LLM）和对比学习等深度学习技术，从海量非结构化或半结构化文本数据（如学术文献、专利文本）中自动提取知识、量化创新趋势或进行分类。其重要性在于能够克服传统人工或基于规则方法的效率与规模瓶颈，实现对技术发展动态更快速、更细粒度的洞察。[1] 利用LLM对卒中领域的文献进行计量分析以量化创新，[6] 则构建了一个结合对比学习与检索增强的少样本学习框架，旨在提升多标签专利分类的准确性，两者均代表了AI方法在情报分析中的前沿应用。
主题二：特定技术领域的专利全景分析
- 包含论文：[7], [8]
- 主题说明：该主题聚焦于通过系统性的专利文献回顾，描绘某一具体技术领域（如氨制氢、创伤性脑损伤治疗）在全球范围内的技术发展态势、竞争格局与未来方向。这类研究的重要性在于为研发战略制定、技术机会识别和投资决策提供基于实证数据的参考。[7] 对氨制氢技术的全球专利进行综述，分析技术路线与趋势；[8] 则对2020-2025年间创伤性脑损伤相关的专利进行回顾，两者均采用定性或定量的专利分析方法，梳理技术演进脉络。
主题三：创新管理与商业化机制
- 包含论文：[2]
- 主题说明：该主题探讨在战略创新管理和知识产权商业化背景下，商业模式的分析与构建。其核心问题是企业或机构如何设计有效的商业模式，以实现创新成果的市场转化和价值捕获。这一问题对于连接技术创新与市场成功、提升国家或企业的创新体系效能至关重要。[2] 从理论层面分析了商业模式在创新管理与知识产权商业化中的作用，属于管理科学与经济学交叉领域的概念性框架研究。
主题四：前沿技术（尤其是数字技术）的应用与治理
- 包含论文：[3], [4], [5]
- 主题说明：该主题关注数字技术（如数字治理）或特定高端医疗技术（如视频胶囊内镜、胸部分支血管内修复术）在具体领域（城市管理、儿科医疗、创伤急救）的应用潜力、现状评估与未来展望。其重要性在于评估技术从实验室走向实际场景的可行性、效果及伴随的治理挑战，为技术推广和政策制定提供依据。[3] 研究中国城市数字治理的实践与创新，[4] 综述儿科视频胶囊内镜的当前应用与未来方向，[5] 评估胸部分支内修复术治疗外伤的解剖学可行性，三者均侧重于技术应用层面的评估与展望。
II. 发展趋势
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新方法/新路径：出现了基于大型语言模型（LLM）的文献计量分析[1]和结合对比学习与检索增强的少样本学习框架[6]。前者将生成式AI引入传统的文献综述与趋势分析；后者针对专利分类中的数据稀疏问题，提出了融合自监督学习与外部知识检索的新型神经网络架构。
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创新之处：
- LLM用于文献计量[1]：相对于传统的基于关键词频率、共现或引文网络的计量方法，LLM能够理解文献内容的深层语义，可能实现更复杂、更接近人类专家水平的主题归纳、趋势判断甚至创新性评分，其“新”在于处理非结构化文本的深度理解与生成能力。
- 对比学习+检索增强的少样本框架[6]：相对于传统的有监督分类模型（需要大量标注数据）或简单的迁移学习，该框架通过对比学习在特征空间拉近相似专利、推远不相似专利，从而学习更鲁棒的表示；同时，利用检索增强机制引入相关外部信息，辅助模型在少样本条件下做出更准确的决策。其“新”在于针对专利分类的标注成本高、类别多的痛点，提出了一个集成了表示学习与知识利用的端到端解决方案。
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加速方向：人工智能与自然语言处理技术在知识发现与分析任务中的应用正在快速成熟和深化。从早期的关键词提取、主题模型（如LDA）发展到如今的LLM语义理解[1]和复杂的少样本学习框架[6]，AI正在成为处理专利、文献等科技文本的核心工具链，推动情报分析工作向自动化、智能化、细粒度化方向发展。
III. 研究脉络中的推进情况
(1) 数据分析深度的演进
- 所处层次：大部分论文处于 B层次（使用专利/文献文本的摘要），例如 [7], [8] 的专利综述主要基于专利摘要进行分析。[1] 和 [6] 虽然也主要处理摘要或标题等文本，但因其采用了更先进的AI模型，在方法论上对B层次的数据挖掘更深。
- 推进判断：未观察到向C（全文）、D（图文多模态）或E（更高维数据）层次的明显迈进。所有研究均未系统性地利用专利全文、图纸或实验数据等更深层、更丰富的数据源。方法论的推进主要体现在对“摘要级文本”的分析技术上（从统计到深度学习），而非数据维度的拓展。
(2) 技术表征物的演进
- 表征方式：这些论文主要将技术表征为：
- 关键词簇或技术主题：[7], [8] 通过提取和分析专利中的关键词、IPC分类来表征技术领域和趋势。
- 文本的语义表示/嵌入向量：[1] 利用LLM将文献内容转化为高维语义表示以量化创新；[6] 通过对比学习框架学习专利文本的嵌入向量，用于分类。
- 具体的医疗程序或设备：[4], [5] 将技术表征为具体的医疗技术应用（视频胶囊内镜、分支血管内修复术）。
- 推进判断：在表征思路上，[1] 和 [6] 体现了从离散符号（关键词）到连续向量（语义嵌入）的演进，这是方法论层面的推进。这种表征能够捕捉更细微的语义关联和上下文信息。然而，未出现跨模态表示（如图文结合）、知识图谱式结构化表示或对“技术”本身概念的重新定义。表征对象仍限于文本内容或具体技术实体。
(3) 关注技术类别的话题演进
- 关注类别：论文关注的技术类别较为具体，包括：
- 绿色能源技术（如氨制氢）[7]
- 医疗健康技术（如创伤性脑损伤治疗、儿科内镜、血管创伤修复）[4], [5], [8]
- 数字治理技术[3]
- 通用的创新与商业化机制[2]
- 推进判断：未出现比“颠覆性/卡脖子/融合”等更进一步的、新的战略性技术类别标签或分析框架。这些研究主要针对特定领域进行技术扫描或应用评估，属于“领域聚焦型”分析，而非提出新的、具有政策或战略影响力的技术分类学或风险/价值评估框架。话题层面停留在具体技术领域的描述与展望，未上升到新的战略/政策话语层面。
总结性判断：
- 在 (1) 数据深度上，无明显推进（停留在文本摘要层）。
- 在 (2) 技术表征上，存在方法论层面的推进（从关键词到语义嵌入向量）。
- 在 (3) 技术话题上，无明显推进（未产生新的话语框架）。
整体而言，这批论文的推进主要体现在利用更先进的AI/NLP模型优化对现有数据（主要是文本摘要）的分析能力，属于方法工具的迭代升级，而非在研究范式、数据基础或问题定义上取得突破。
IV. 研究空白、期刊特征、后续选题
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研究空白与计算机科学反哺：
- 多模态学习：当前专利分析严重依赖文本，忽视了图纸、图表等视觉信息中蕴含的丰富技术细节。计算机视觉（CV）与NLP结合的多模态大模型（如Vision-Language Models）可被引入，实现对专利“图文并茂”内容的联合理解与分析，填补从文本分析到图文多模态分析（D层次）的空白。
- 复杂网络与动态图神经网络：技术演进常表现为知识元素（概念、方法、组件）间关联网络的动态变化。图神经网络（GNN）尤其是动态GNN，可用于建模技术知识图谱的演化过程，预测技术融合点或新兴技术簇，超越静态的关键词共现分析。
- 大语言模型的因果推理与解释性：虽然[1]使用了LLM，但如何让LLM不仅描述趋势，还能进行技术演进路径的因果推断、识别技术突破的关键驱动因素，并提供可解释的分析结果，是当前可解释AI（XAI）可以反哺的方向。
- 小样本与零样本学习：对于新兴、前沿或高度细分的技术领域，标注数据极少。[6]的少样本框架是一个起点。更极端的零样本学习技术，利用外部知识库或预训练模型的泛化能力，直接对未见过的技术类别进行识别或归类，是应对技术快速迭代的潜在解决方案。
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期刊特征：
- 综合性开放获取期刊：PLOS ONE [6] 接收跨学科方法研究，对创新性方法应用友好。
- 专业领域期刊：International Journal of Hydrogen Energy (通过 Hydrogen 期刊可见) [7]、International Journal of Neuroscience [8]、International Journal of Finance & Economics [3] 等，是发表特定技术领域专利分析或技术管理研究的潜在目标。
- 应用科学与医学期刊：Frontiers in Pediatrics [4]、Frontiers in Surgery [5] 等，侧重于特定技术的应用进展综述。
- 管理与社会科学期刊：Administrative Sciences [2] 关注创新管理与组织研究。
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后续选题建议（经济管理、公共政策与情报学方法交叉）：
- 基于多模态专利数据的“卡脖子”技术识别与脆弱性评估模型：结合专利全文、图纸与权利要求书，利用多模态AI识别技术链中的核心节点、对外依存点和替代路径，从数据层面量化“卡脖子”风险，为产业政策提供精细依据。
- 技术融合创新的动态图谱构建与政策干预模拟研究：利用动态知识图谱和GNN，刻画不同产业领域（如AI+生物、新能源+材料）技术概念的融合历史与实时动态，并模拟不同研发资助、税收优惠等政策对融合方向和速度的影响。
- 面向产业链韧性的关键技术扩散路径与政策工具箱研究：以特定产业链（如半导体、新能源汽车）的专利数据为基础，分析关键技术在链内及链间的扩散路径、速度和瓶颈，评估不同政策工具（如标准制定、公共采购、产学研合作平台）对提升技术扩散效率和产业链韧性的效果。
- 数字公共技术（Digital Public Goods）的专利布局与治理模式国际比较研究：聚焦于数字治理、基础软件、公共数据等领域，分析中美欧等主要经济体的专利活动特征、持有主体结构（企业、政府、高校）及相关的标准必要专利（SEP）政策，探讨促进数字公共技术发展、平衡创新激励与公共获取的治理模式。
V. 参考文献列表
[1] Adam Marcus; Georgina Lockwood-Taylor; Daniel Rueckert; Paul Bentley. Quantifying Innovation in Stroke: Large Language Model Bibliometric Analysis. 《N/A》, 2026, https://doi.org/10.2196/70754, https://openalex.org/W7124872805.
[2] Viktor Koval; Iryna Lomachynska; Iryna Udovychenko; Yevhen Maslennikov; Pavlo NESENENKO; Yevheniia Sribna. Business Model Analysis in Strategic Innovation Management and Intellectual Property Commercialization. 《N/A》, 2026, https://doi.org/10.3390/admsci16010051, https://openalex.org/W7125020824.
[3] Xinyi Du; Xian Zheng; Kangqi Jiang. Transforming Cities With Digital Governance: Insights and Innovations From China’s Urban Landscape. 《N/A》, 2026, https://doi.org/10.1002/ijfe.70150, https://openalex.org/W7124880783.
[4] Isabel Rojas; Bradley Barth; Jeremy Stewart. Advances in pediatric video capsule endoscopy: current applications and future directions. 《N/A》, 2026, https://doi.org/10.3389/fped.2025.1738998, https://openalex.org/W7125386037.
[5] Anna Maria Rogalska; Ashley N. Flinn; María Eugenia García Navarro; Stephanie E. Combs; Theodore Hart; Marlin Wayne Causey. The anatomic feasibility of thoracic branched endoprosthesis in the treatment of blunt thoracic aortic injury. 《N/A》, 2026, https://doi.org/10.3389/fsurg.2025.1667618, https://openalex.org/W7125401756.
[6] Wu Zheng; Xin Li; Guoqing Cui; Shikun Chen. Contrastive learning enhanced retrieval-augmented few-shot framework for multi-label patent classification. 《N/A》, 2026, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0341118, https://openalex.org/W7125432771.
[7] Miza Syahmimi Haji Rhyme; Dallia Ali; Hazwani Suhaimi; PG EMEROYLARIFFION ABAS. Technological Trends in Ammonia-to-Hydrogen Production: Insights from a Global Patent Review. 《N/A》, 2026, https://doi.org/10.3390/hydrogen7010016, https://openalex.org/W7125532580.
[8] Khyati Sharma; D. Agrawal; Reema Gabrani. A Patent Review on Traumatic Brain Injuries (2020-2025). 《N/A》, 2026, https://doi.org/10.1080/00207454.2026.2620698, https://openalex.org/W7125479585.
