本期回看2026年第15周（2026-04-06—2026-04-12），以当周及此前已公开资料梳理技术分析问题，研究选题为本次回溯整理提出。
一、本期问题与判断
Research Policy本周研究AI在不同科学领域中的作用差异，关注AI渗透与知识空间结构。这为技术分析提供一个值得推进的问题：技术知识空间的碎片化、层次和组合约束，如何改变机器搜索的难度及其有效策略。[1]
二、支撑证据与研究启发
（一）知识空间结构可以成为分析对象
该研究覆盖170多个科学领域，讨论AI同新颖性和影响的联系，并关注知识空间的碎片化与组合复杂性。技术分析可以据此把领域差异落实到具体问题图、功能依赖和知识可达性，研究不同结构适合哪些搜索策略。[1]
（二）搜索策略需要匹配任务阶段
此前AI与新产品开发综述区分开发阶段，时间异质图研究则提供结构与语义的联合表示。二者可衔接为阶段化技术搜索：早期识别远距离可组合知识，验证期识别约束冲突，稳定期寻找可迁移功能。[2][3]
三、本周研究选题
（一）技术知识空间粗糙度的结构测量与搜索难度预测
1. 重大意义
刻画技术搜索何处困难，有助于选择更合适的方法和研究边界。
2. 可能的研究缺口
科学领域研究提出知识空间结构的重要性；技术问题中的功能依赖与约束冲突可以形成更直接的测量。[1]
3. 创新点
以局部解的密度、跨模块通路及约束冲突构建结构粗糙度表示，预测搜索预算与可行方案产出。
4. 研究思路
从两个技术领域构建问题—方案图，设计统一搜索任务；比较分类多样性、网络稀疏度与结构表示，评价搜索难度排序及跨任务外推。
（二）Adaptive Search in Heterogeneous Technological Landscapes（异质技术知识空间中的自适应搜索）
1. 重大意义
不同技术空间需要不同探索节奏，自适应搜索能够让机会发现更贴合实际问题结构。
2. 可能的研究缺口
时间异质图支持动态机会识别；基于局部结构选择下一步搜索动作可进一步发展。[3][1]
3. 创新点
设计同时利用局部可行性和跨域潜力的搜索策略，在扩展、深化和验证三类动作之间调整。
4. 研究思路
用历史技术组合构建回放环境，比较固定广度、固定深度和自适应策略；在相同预算下评价可行组合、结构多样性与证据解释，分析动作选择的贡献。
四、参考文献与信息来源
[1] Stefano Bianchini; Valentina Di Girolamo; Julien Ravet; David Arranz. AI in science: When and where it makes a difference. Research Policy, 2026-04-09（本周资料；OpenAlex书目公开日期；Crossref元数据交叉核验）. DOI: 10.1016/j.respol.2026.105478. 阅读范围：作者摘要经OpenAlex索引读取。
[2] Romain Vallé; Jürgen Seitz; Dominik K. Kanbach; Monika C. Schuhmacher. The use of artificial intelligence in new product development: A systematic literature review, conceptual framework, and future research agenda. Technovation, 2026-04-02（背景资料；OpenAlex书目公开日期；Crossref元数据交叉核验）. DOI: 10.1016/j.technovation.2026.103541. 阅读范围：作者摘要经OpenAlex索引读取。
[3] Hui Li; Huanrong Liang; Yaohua Hu; Xiaojie Liu. Technology convergence prediction based on temporal heterogeneous graph neural networks. Information Processing & Management, 2024-12-21（背景资料；OpenAlex书目公开日期；Crossref元数据交叉核验）. DOI: 10.1016/j.ipm.2024.104034. 阅读范围：作者摘要经OpenAlex索引读取。
