生成式人工智能驱动的技术-功能矩阵自动化构建方法及其在量子技术专利分析中的应用

为解决技术-功能矩阵(TFM)构建耗时费力的问题，台湾科研团队创新性地将生成式人工智能(GenAI)应用于量子技术专利分析。研究通过GPT-3.5 Turbo模型自动解析2399项专利的IPC分类，成功实现TFM的快速生成，为政府机构识别技术空白和产业布局提供决策支持，相关成果发表于《World Patent Information》。

　　

在科技创新日新月异的今天，量子技术正成为全球竞争的焦点领域。从安全通信到超强计算，从精密测量到复杂系统模拟，量子技术的突破性进展不断重塑产业格局。然而，面对海量专利数据，传统的人工分析方法已难以满足快速技术评估的需求。技术-功能矩阵(TFM)作为专利分析的重要工具，虽能直观展示技术与功能的关联，但其构建过程需要专家逐篇阅读专利文献，耗时长达数周甚至数月。这种低效的分析方式严重制约了技术预见和战略决策的时效性。

针对这一挑战，台湾科学技术政策研究与资讯中心的研究团队Huei-Yu Wang、Shu-Hao Chang和Chia-Yi Chuang开展了一项开创性研究。他们巧妙地将生成式人工智能(GenAI)引入专利分析领域，开发出自动化构建TFM的新方法。研究聚焦2023年至2024年3月期间的2399项美国量子技术专利，涵盖量子计算、安全通信、量子模拟器和传感器四大前沿方向。这项发表于《World Patent Information》的研究，为技术分析领域带来了革命性的效率提升。

研究团队采用多模态技术路线：首先基于"quantum technology"关键词检索USPTO专利数据库；随后运用OpenAI的GPT-3.5 Turbo模型解析专利文本；同时整合2024.01版国际专利分类(IPC)体系，重点分析3-5级分类代码；通过语义嵌入和KNN分类算法实现技术-功能要素的自动匹配。这种创新方法将传统需要专家数周完成的工作缩短至数小时。

专利检索结果显示，2399项专利涉及277个IPC分类，其中G06N（基于特定计算模型的计算安排）、H01L（半导体器件）和H04L（数字信息传输）位列前三。这种分布直观反映了量子技术研发的热点领域。

技术功能矩阵(TFM)构建过程中，GenAI成功将专利要素分解为技术和功能两个维度。例如在量子计算领域，技术轴包含"量子比特操控"、"纠错编码"等要素，功能轴则对应"药物分子模拟"、"优化算法加速"等应用场景。矩阵中的空白区域揭示了潜在的技术创新机会。

实施参数部分详述了模型配置：采用temperature=0.7的参数设置平衡创造性与准确性，prompt工程特别设计了技术要素提取模板，IPC分类精度达到子类级别58%。这些参数确保了分析结果的可靠性。

研究结论指出，该方法能有效识别专利布局密集区（红海）和空白区（蓝海），为技术预见提供数据支撑。例如在量子传感器领域，矩阵显示"生物分子检测"功能对应的技术方案存在明显缺口，这为后续研发指明了方向。

这项研究的创新价值体现在三方面：其一，首次实现TFM的自动化生成，将分析效率提升两个数量级；其二，建立量子技术专利的知识图谱，填补该领域系统性分析的空白；其三，开发的技术框架可扩展至其他新兴领域。正如作者Shu-Hao Chang强调的，这种方法"不仅加速技术评估过程，更能发现人工分析容易忽略的跨领域关联"。

随着AI技术的持续进步，这种GenAI驱动的分析方法有望成为技术战略制定的标准工具。特别是在量子科技等快速演进领域，及时准确的专利洞察对把握技术制高点至关重要。该研究为政府科技政策制定和企业研发布局提供了全新的决策支持范式，其方法论意义远超量子技术本身，可广泛应用于各前沿科技领域的专利分析。