顛覆性技術識別研究綜述

開 慶 竇永香

(西安電子科技大學經(jīng)濟與管理學院 西安 710126)

當今世界正經(jīng)歷百年未有之大變局，國際宏觀環(huán)境變化和新技術革命給國家與企業(yè)帶來了新機遇和挑戰(zhàn)，對技術創(chuàng)新提出了更高的要求?？v觀世界主要國家的發(fā)展態(tài)勢，近年來多個國家把識別和培育顛覆性技術上升為國家戰(zhàn)略。美國是最早開展顛覆性技術研究的國家，其國防高級研究計劃局(DARPA)從軍事需求出發(fā)在顛覆性技術的識別和應用上成績斐然；英國、德國、日本等國也均把發(fā)展顛覆性創(chuàng)新作為國家戰(zhàn)略重點。顛覆性技術容易造成技術突襲、改變游戲規(guī)則，能為實現(xiàn)從跟跑并跑到并跑領跑的轉變帶來機遇。對國家而言，顛覆性技術是提升國家競爭力和國際地位的重大課題；對企業(yè)來說，顛覆性技術代表著經(jīng)濟效益迅速變化的機遇。

當前，顛覆性技術研究主要圍繞其概念、內(nèi)涵特征、影響效應以及識別預測等內(nèi)容展開。因顛覆性技術的非線性發(fā)展及對經(jīng)濟社會的破壞性，對其識別需要將技術前瞻和技術預測有機結合，是研究與實踐的熱點和難點。目前顛覆性技術的識別主要通過主觀經(jīng)驗、文獻、專利、市場信息等數(shù)據(jù)，采用主觀判斷法、模型法、掃描與情報分析法、情景分析和技術路線圖等方法分析技術的前沿性、替代性、突變性、破壞性、跨界性等特征來研判技術的顛覆性。本文基于文獻調(diào)研，在簡要梳理顛覆性技術概念的基礎上，從數(shù)據(jù)來源、技術特征和識別方法三個角度分析了顛覆性技術識別研究，對比和總結各自的優(yōu)劣勢，并探討了現(xiàn)有研究存在的問題以及未來需要進一步探索的方向。

1 顛覆性技術的概念

顛覆性技術的概念可以追溯到Christensen教授，他認為顛覆性技術是提供與主流技術不同價值的技術，這些技術最初不如主流技術，但通?？梢詮牡投嘶蜻吘壥袌銮腥耄箅S著性能提升與功能完善，將取代已有技術，形成新的市場體系[1]。后來，一些學者將其擴展為顛覆性創(chuàng)新，不僅指技術上的顛覆，還涉及產(chǎn)品和商業(yè)模式等方面的顛覆[2-3]。雖然一些學者認為顛覆性創(chuàng)新和顛覆性技術在內(nèi)容上有所差異[3]，但在后續(xù)的大多研究中，這兩者往往并沒有被嚴格區(qū)分。此外，也有國內(nèi)學者將基于Christensen理論的“disruptive technology”翻譯成破壞性技術，其本質(zhì)與顛覆性技術基本一致，因此下文不對顛覆性創(chuàng)新、顛覆性技術、破壞性創(chuàng)新、破壞性技術的概念加以區(qū)分。

顛覆性技術的概念提出后，因其對原有技術創(chuàng)新理念的顛覆而受到廣泛關注，但關于顛覆性技術的概念和內(nèi)涵的界定，學者們?nèi)晕催_成共識。從技術層面看，顛覆性技術是從既定的系統(tǒng)和技術體系中衍生、進化且將取代已有主流技術的新生主導性技術[4-6]；從市場層面看，它是一種新的、被低估的技術，其進入市場后會迅速發(fā)展而使現(xiàn)有企業(yè)無法繼續(xù)運維主流的技術體系及經(jīng)商方式[7-10]。總而言之，顛覆性技術是一種有助于建立新的技術體系和價值網(wǎng)絡并最終顛覆現(xiàn)有技術體系及價值網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新。

2 數(shù)據(jù)來源、技術特征及識別方法視角下的顛覆性技術識別分析

本文以Web of Science核心合集和知網(wǎng)為數(shù)據(jù)源檢索顛覆性技術識別研究的相關文獻，其中，英文檢索式為TS = (identif* or assess* or evaluat* or detect* or measure* or scan* or regoniz* or predict* or demystif* or measure* or forecast* or discover*) AND TI = ("disruptive technolog*" or " technolog* disruptive*" or "innovation* disruptive*" or "disruptive* innovation*" or "potential disruptive*" or "disruptive* potential")，檢索結果151篇；中文檢索式為TI=("破壞性技術"+"破壞性創(chuàng)新"+"顛覆性技術"+"顛覆性創(chuàng)新") ) AND (SU=("識別"+"發(fā)現(xiàn)"+“預見"+"預測"+"掃描"+"判斷"+"判定"+"選擇"+"評估 +"評價"+"衡量")，檢索結果為87篇。通過閱讀研判并對核心文獻進行回溯補充檢索，最終獲得相關的中英文論文115篇?？紤]除學術界外，政府、智庫等也是顛覆性技術識別研究的主力，因此，在文獻的基礎上增加11份顛覆性技術識別相關報告作為分析基礎。

通過梳理文獻，總結顛覆性技術識別的一般流程(如圖1所示)，首先進行需求分析，明確用戶是誰、任務是什么，一旦界定任務，就可以識別和追蹤有用潛在信息來源。然后進行數(shù)據(jù)收集和預處理，接著利用這些數(shù)據(jù)，結合顛覆性技術的特征與顛覆性技術識別方法識別潛在顛覆性技術。最后對識別結果及識別框架進行評估反饋。

圖1 顛覆性技術識別流程示意圖

顛覆性技術識別的核心在于通過什么識別方法，基于什么數(shù)據(jù)，識別何種顛覆性特征。學者們的視角從最開始的根據(jù)咨詢專家主觀意見分析市場的替代性及破壞性，逐漸擴展到基于定量數(shù)據(jù)的技術原理視角和政策與輿情的宏觀視角。識別顛覆性技術的主要數(shù)據(jù)來源、技術特征和識別方法之間數(shù)量關系如圖2所示。

a.在數(shù)據(jù)來源方面，基于專家的主觀數(shù)據(jù)是顛覆性技術識別的主流輸入，主要用于識別顛覆性技術的替代性及破壞性；權威性高及易獲取的科研文獻數(shù)據(jù)和專利數(shù)據(jù)也是識別的主要數(shù)據(jù)來源，技術的突變性、替代性、跨界性是它們主要用于分析的特征；以市場規(guī)模、需求和消費者偏好為代表的市場數(shù)據(jù)常用來分析潛在顛覆性技術的破壞性和替代性。數(shù)據(jù)量大且信息價值密度較低的輿情和政策數(shù)據(jù)則利用較少。

b.在顛覆性技術特征方面，替代性、突變性、破壞性是主要的識別對象，前沿性則較少用于顛覆性技術識別。

c.在識別方法方面，主觀分析法和情報分析法是顛覆性技術識別的主流方法，問卷調(diào)查、研討會等主觀分析法主要基于專家主觀意見評估技術的替代性及破壞性；情報分析法主要利用文獻、專利、輿情等半結構化數(shù)據(jù)，基于網(wǎng)絡分析及文本挖掘等技術分析技術發(fā)展趨勢的突變性和跨界性。

2.1數(shù)據(jù)來源視角的顛覆性技術識別顛覆性技術識別的數(shù)據(jù)來源可分為兩大類，即基于技術專家經(jīng)驗等的主觀數(shù)據(jù)和基于文獻、需求等的客觀數(shù)據(jù)。主觀數(shù)據(jù)多通過問卷、訪談、研討等形式從技術專家、資深從業(yè)者等各領域專業(yè)人士處獲取?？陀^數(shù)據(jù)主要包括科技文獻數(shù)據(jù)、專利數(shù)據(jù)、非正式文獻數(shù)據(jù)(包括科技報告、商業(yè)報告等)、市場數(shù)據(jù)(包括銷售額、市場規(guī)模等數(shù)據(jù))、政策文件及輿情數(shù)據(jù)。

a.專家運用專業(yè)知識和經(jīng)驗對技術的現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢等進行綜合分析形成主觀數(shù)據(jù)，其可為顛覆性技術的識別提供信息支撐。問卷調(diào)查是常用的主觀數(shù)據(jù)獲取方式，一些學者構建技術顛覆性潛力的測量量表，將技術的性能從好到壞、影響力從高到低劃分成不同的刻度，通過發(fā)放問卷獲取專家打分數(shù)據(jù)從而定性識別顛覆性技術[11-14]；也有學者通過問卷咨詢多位專家判斷技術是否符合顛覆性技術的特點[15-16]。畢馬威公司與行業(yè)領導者進行對話以獲得評估顛覆性技術的主觀數(shù)據(jù)[17]。Sainio等通過顛覆性技術特征構建研討命題框架，再邀請專家開展研討會，進而獲取技術在這些命題上的定性信息[18-20]。

b.文獻數(shù)據(jù)的數(shù)量特征和規(guī)律以及文獻中蘊含主題的演變與突變等可用于顛覆性技術的識別。Momeni等通過文獻數(shù)量變化分析技術的重要性及數(shù)量突變情況[21]。Pilkington利用引文的文獻量變化和對應期刊文獻量變化分析技術發(fā)展趨勢進而識別技術的顛覆性[22]。還有學者通過構建關鍵詞網(wǎng)絡分析技術關鍵詞及主題演變趨勢以識別顛覆性技術[10,23-25]。也有學者通過分析關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡的節(jié)點中心性等特征識別技術潛在顛覆性[26]。

c.專利和專利引用是衡量顛覆性技術創(chuàng)新績效的一種合適的客觀標準[27]。一些學者利用專利的科技文獻引文數(shù)據(jù)分析技術主題及學科分類的突變情況來識別顛覆性技術[23-24]。Cheng將專利的引文數(shù)據(jù)作為傳染病模型的有向傳播參數(shù)進而判斷技術的顛覆性。黃魯成等從專利文本中提取技術對應的屬性數(shù)據(jù)，分析技術出現(xiàn)前后屬性集的變化情況進而判斷技術的顛覆性[28]。Momeni等通過專利引文數(shù)據(jù)獲取技術發(fā)展路徑并通過主題建模分析核心技術主題[21]。Buchanan等認為技術密集型顛覆性技術的專利數(shù)量具有雙重繁榮，因此可通過判斷第一次繁榮后專利數(shù)量是否迅速增長來識別顛覆性技術[29]。

d.科技報告及商業(yè)報告等非正式文獻數(shù)據(jù)反映了行業(yè)機構及從業(yè)人員對相關技術的傾向及評價，通過分析其數(shù)量特征及內(nèi)容主題演變可用于顛覆性技術的識別。Bloodworth以商業(yè)報告為數(shù)據(jù)源進行文本挖掘來分析潛在技術與主流技術的屬性差異，進而判斷技術顛覆性創(chuàng)新的潛力[30]。Chen等以Gartner Hype Cycle商業(yè)報告中列舉的技術結合其他數(shù)據(jù)作為訓練集構建有監(jiān)督的機器學習模型以識別顛覆性技術[31]。Dotsika分析商業(yè)報告數(shù)量趨勢及報告關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡的特征來識別技術潛在趨勢[26]。

e.輿情數(shù)據(jù)、政府政策以及法律法規(guī)能反映社會公眾及政府對候選技術的關注程度，但由于輿情與政策數(shù)據(jù)量大且信息價值密度低，較少有學者單獨利用其識別顛覆性技術。Xin等人使用Twitter數(shù)據(jù)分析群眾對技術的情感態(tài)度變化趨勢來預測具有顛覆性的新興技術[32]。Chen等構建基于Google趨勢及文獻等數(shù)據(jù)的有監(jiān)督機器學習模型以識別顛覆性技術[31]。

f.市場是分析顛覆性技術的重要視角，Christensen教授最初便是從市場角度提出顛覆性技術概念及理論，市場相關的數(shù)據(jù)可以反映技術對市場顛覆的影響，因此一些學者通過對市場中的相關數(shù)據(jù)建?？梢宰R別出具有顛覆市場潛力的技術或產(chǎn)品。有些學者基于市場規(guī)模、仿制系數(shù)、創(chuàng)新系數(shù)和其他系數(shù)構建BASS模型預測產(chǎn)品銷售情況[33-34]。也有學者通過消費者偏好及市場規(guī)模等信息構建需求模型進而預測技術發(fā)展趨勢[35-36]。產(chǎn)品功能也是學者用來識別顛覆性技術的數(shù)據(jù)來源之一[37-38]。也有學者利用客戶關系、渠道分析客戶滿意度來判斷技術的顛覆性[39]。

不同來源的數(shù)據(jù)具有不同的優(yōu)缺點，主觀數(shù)據(jù)因依賴于專家意見，因此考慮也較為全面，但主觀性強。客觀數(shù)據(jù)中，科技文獻與專利數(shù)據(jù)易獲取且權威，但忽視了除技術原理以外的因素；市場數(shù)據(jù)能較好的反映市場對技術態(tài)度，但數(shù)據(jù)獲取與估計難度大；非正式文獻、政策、輿情數(shù)據(jù)能較好反映行業(yè)、政府、社會對技術發(fā)展的傾向，但它們存在數(shù)據(jù)量大且信息密度低等缺點。

2.2技術特征視角的顛覆性技術識別盡管顛覆性技術界定角度不同及定義各異，但是顛覆性技術相對于漸進式技術總體來說具有前沿性、替代性、突變性、破壞性、跨界性5個方面的特征。顛覆性技術的識別往往從這五個特征入手。

a.替代性是指當某個行業(yè)出現(xiàn)顛覆性技術或其他行業(yè)的顛覆性技術滲透到本行業(yè)，本行業(yè)目前的主流技術或產(chǎn)品將逐步被替代，并且這些技術或產(chǎn)品往往從低端市場或新興市場切入，然后再逐漸取代主流市場的產(chǎn)品。替代性的分析主要通過主觀數(shù)據(jù)來研判，一些學者通過分析產(chǎn)品或技術是否能占據(jù)主流產(chǎn)品的市場或與主流技術的競爭性來判斷技術的替代性[11,18,31,40-46]。也有學者分析替代學科中引用待識別技術的文獻數(shù)量發(fā)展趨勢進而識別技術的替代性[22]。Momeni通過專利引用數(shù)據(jù)繪制技術發(fā)展路徑分析技術的替代性[21]。

b.突變性指顛覆性技術既需要經(jīng)歷技術發(fā)展生命周期的一般階段，又在演化發(fā)展中呈現(xiàn)不連續(xù)性和階段性爆發(fā)的特征。學者們一般通過分析數(shù)量特征和主題內(nèi)容的突變來分析技術的突變情況。一些學者通過判斷論文、專利數(shù)量是否呈現(xiàn)出快速增長的態(tài)勢來分析技術的突變性[21-22,29]。張金柱等分析專利引文的關鍵詞及主題的變化情況來判斷技術的突變情況[23-24]。Li等研究推特數(shù)據(jù)中積極和消極態(tài)度的波動情況預測顛覆性的新興技術[32]。Robinson等利用用戶數(shù)、運營收入等信息的發(fā)展趨勢分析技術的突變性[47]。Cheng等人基于專利數(shù)據(jù)構建傳染病模型預測技術將來爆發(fā)的可能性[48]。

c.破壞性是指顛覆性技術的出現(xiàn)和應用，將破壞行業(yè)組織和結構、商業(yè)形態(tài)等整個經(jīng)濟體系，改變社會生產(chǎn)生活的方式。技術的破壞性分析主要通過邀請專家來分析技術對未來社會、經(jīng)濟發(fā)展的影響力。一些學者通過構建未來場景，進而分析技術對未來場景的破壞性[42,49]。也有學者使用問卷或研討的方式咨詢專家以判斷破壞性大小[11-12]。Dijk等在專家對技術破壞性打分的基礎上構建風險模型評估技術的破壞性[45,50]。

d.跨界性也是顛覆性技術識別中考量的特征之一，很多顛覆性技術誕生于其他領域理論和技術的跨學科應用，且顛覆性技術相關的基礎理論不僅在自身領域產(chǎn)生效應而且會對其他相關領域造成影響。白光祖等通過引文的關鍵詞主題和學科分類研究技術的跨學科發(fā)展態(tài)勢[23-24]。Pilkington依據(jù)引文的期刊劃分研究領域，進而分析技術在各領域的融合情況[22]。Buchanan通過分析專利的分類術語數(shù)量、等級位置等預測技術的顛覆性潛力[29]。

e.基礎研究是顛覆性創(chuàng)新的源頭，顛覆性技術大多誕生于各個領域的基礎知識實現(xiàn)前沿性突破之后。Dotsika通過分析關鍵詞網(wǎng)絡的偏心率和中心性來檢測技術中的利基和潛在新興趨勢[26]，也有學者在識別顛覆性技術時的待識別技術便選擇了前沿性技術[11,31]。

不同的特征在識別難度和識別效果上各有千秋，破壞性能反映技術對經(jīng)濟、社會的影響力，但很難利用客觀數(shù)據(jù)分析技術的破壞性。替代性亦依賴于主觀識別，雖然有學者通過對需求、銷售等建模識別技術的競爭力，但全面獲取這些市場數(shù)據(jù)難度較大。突變性與跨界性能較好地利用客觀數(shù)據(jù)加以識別，但它們都存在一定的滯后性。前沿性能反映技術的前沿程度，但很難單獨用于識別顛覆性技術。

2.3技術識別方法視角的顛覆性技術識別顛覆性技術識別所涉及的識別方法主要有主觀判斷法、模型法、地平線掃描與情報分析、情景分析、描述分析5類。

a.主觀判斷法是在收集盡可能多的信息的前提下，通過主題專家的直覺來預測或了解技術發(fā)展[51]。其中，問卷調(diào)查法是較為常見的主觀判斷方法，通過問卷獲取專家對技術現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢的意見，綜合眾多專家的意見獲得結論[11-15]。也有學者和機構通過訪談法和研討會法識別顛覆性技術，畢馬威公司與行業(yè)領導者進行訪談評估顛覆性技術[17]；Sainio等通過顛覆性技術特征構建研討命題框架，邀請專家依據(jù)命題開展研討會[18-19]。

b.模型法從包含大量不重要細節(jié)的現(xiàn)實系統(tǒng)中分離出重要子系統(tǒng)來預見復雜系統(tǒng)的未來行為[52]。Cheng等將專利共現(xiàn)和引文類比為病毒無向擴散和有向擴散進而構建SIRS流行病模型，用以評估技術在短期內(nèi)爆發(fā)的可能性[48]。也有學者基于市場規(guī)模、創(chuàng)新系數(shù)和其他系數(shù)構建BASS模型預測產(chǎn)品銷售情況進而分析技術或產(chǎn)品的顛覆性[33-34]。Dijk等咨詢專家意見后構建風險模型評估技術的顛覆性潛力大小[45,50]。Lim等使用數(shù)據(jù)包絡分析模型識別技術的演化路徑進而預測平板電腦行業(yè)的顛覆性[53]。許澤浩等在構建顛覆性技術評價體系的基礎上通過專家打分和灰色模糊模型評估新技術的顛覆性[54]。Adner等通過消費者偏好及市場規(guī)模等信息構建需求模型進而預測技術發(fā)展趨勢[34-35]。Benzidia利用結構方程模型分析電動汽車和混合動力汽車技術的價值主張、客戶關系和渠道[39]。Reinhardt使用技術接受模型分析用戶對高成本產(chǎn)品和對應的低成本產(chǎn)品滿意程度來識別技術的顛覆性[46]。

c.地平線掃描與情報分析方法系統(tǒng)地收集和分析有關組織在政治、文化、經(jīng)濟、社會、科技與生態(tài)環(huán)境等領域出現(xiàn)的問題和趨勢等信息用于識別顛覆性技術。美國國防部“技術觀察和地平線掃描”項目中地平線掃描子項目利用專利、大學學報、軍事資料等數(shù)據(jù)半自動化識別具有顛覆性潛力的新科學概念和技術應用[55]。美國未來顛覆性技術預測委員會開發(fā)了一個基于技術、金融、社會、政府、環(huán)境和科學信息全方位掃描的顛覆性技術持續(xù)性識別系統(tǒng)[56]。但全方位掃描收集信息成本與難度較大，一般都是國家層面機構執(zhí)行，學者們大多利用文獻、專利等易獲取數(shù)據(jù)進行情報分析。引文分析、網(wǎng)絡分析、文本挖掘是顛覆性技術識別中較為常用的情報分析方法。引文分析可識別專利或文獻之間的復雜關系及其相對重要性，Pilkington等分析引文文獻中關鍵詞、主題和學科類別變化趨勢[22-24];Momeni等通過專利引文信息繪制技術發(fā)展路徑進而分析技術演變情況[21]來識別技術的顛覆性。顛覆性技術識別的網(wǎng)絡分析大多基于關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡，合作網(wǎng)絡等較少使用。Dotsika分析關鍵詞網(wǎng)絡節(jié)點位置特征識別技術潛在趨勢[26]；白光祖和張金柱等通過關鍵詞網(wǎng)絡中關鍵詞及主題的演變情況分析顛覆性技術[23-24]。論文與專利等數(shù)據(jù)中存在大量非結構化文本數(shù)據(jù)，可以基于文本挖掘技術識別技術主題變化[21]；也可以提取文本數(shù)據(jù)中與技術相對應的屬性數(shù)據(jù)分析技術的屬性特征及變化趨勢[28,30]。

d.情景分析法在對經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)或技術的重大演變基礎上提出各種關鍵假設，通過對未來詳細地、嚴密地推理和描述來構想各種可能出現(xiàn)的顛覆性技術。Drew等通過構建未來場景預測具有社會顛覆性的技術[42,57-58]。美國安全中心基于“戰(zhàn)爭游戲”模擬確定與美國國防戰(zhàn)略相關的顛覆性技術[59]。Stelzer等在文獻計量分析的基礎上進行情景分析，作者認為該方法綜合了情景分析法的長期預測優(yōu)勢和文獻計量法評估短期技術發(fā)展的優(yōu)勢[25]。

e.技術路線圖是描述分析類方法應用于顛覆性技術識別的主流方法之一，它使用簡潔的圖形、文字等形式描述技術演化過程和技術相關環(huán)節(jié)之間的邏輯關系，能夠明確技術發(fā)展和應用方向。Kostoff在挖掘文獻和專利的技術術語的基礎上繪制技術路線圖以掃描潛在顛覆性信號[10,60-61]；Vojak等基于市場需求及行業(yè)標準等信息繪制技術路線圖以評估具有社會顛覆性的技術[58,62]。Dixon通過研討會和問卷調(diào)查獲得技術愿景及技術路徑信息后制定路線圖以預見城市改造領域中的顛覆性技術[20]。描述分析類方法中的TRIZ理論認為技術系統(tǒng)一直處于進化之中，解決沖突是其進化的推動力，有學者基于TRIZ方法識別技術發(fā)展中的矛盾進而分析顛覆性技術創(chuàng)新潛力[54,63,64]。

各種技術識別方法各有優(yōu)缺點，主觀判斷法基于專家意見能較為全面考量技術的顛覆性，但識別結果存在主觀性。情景分析法適合需求驅動的顛覆性技術識別，方法缺乏普適性。模型法具有較強的普適性，但抽象難度較大且容易丟失細節(jié)。全方位掃描分析識別效果好，但執(zhí)行難度大；情報分析數(shù)據(jù)易獲取但較為片面，忽視了很多重要的外部因素。技術路線圖等描述性方法結果具有強結構性和可觀性，但復雜度高且更適合持續(xù)性技術識別。

3 總結與展望

3.1當前方法存在的不足之處目前顛覆性技術識別研究雖然日益深入，但仍存在一些不足。具體分析如下：

3.1.1 數(shù)據(jù)來源方面 a.各類數(shù)據(jù)間缺乏有效關聯(lián)?？陀^數(shù)據(jù)中，文獻、專利及輿情數(shù)據(jù)，往往被圖情領域學者利用，基于文本挖掘等方法分析技術的顛覆性；而市場數(shù)據(jù)往往作為經(jīng)濟領域學者的數(shù)學模型輸入。主觀數(shù)據(jù)中，科研領域一般邀請學術領域專家，而商業(yè)領域則邀請從業(yè)者和企業(yè)高層獲取意見。不同研究者及研究機構依賴各自不同的專業(yè)背景在顛覆性技術識別上進行了深入研究，但相互之間缺乏信息聯(lián)動，缺少了對表現(xiàn)顛覆性技術發(fā)展特征的專利、文獻數(shù)據(jù)與反映市場變化趨勢的市場數(shù)據(jù)有效關聯(lián)的綜合分析。

b.缺乏非常規(guī)數(shù)據(jù)的利用。目前大多研究使用領域專家意見、文獻專利及財務等常規(guī)數(shù)據(jù)，而由于顛覆性技術的非線性發(fā)展及經(jīng)濟社會顛覆性的特點，走在社會變革前沿的藝術家和作家以及技術最終受益的社會群眾所產(chǎn)生的非常規(guī)數(shù)據(jù)亦能為顛覆性技術識別提供數(shù)據(jù)支撐，例如，科幻小說中描述的破壞性技術、社交媒體中的輿情數(shù)據(jù)及各種網(wǎng)站中生成的眾包數(shù)據(jù)。

c.主觀數(shù)據(jù)收集時往往沒有考慮消除偏差。顛覆性技術的形成原因多、影響受眾廣，識別過程中過于依賴某一類主觀數(shù)據(jù)時，就會產(chǎn)生識別偏差，例如，目前一些研究的主觀數(shù)據(jù)多來自于國內(nèi)較為年長的技術專家，忽視了年齡和文化多樣性。

3.1.2 識別特征方面 a.部分學者對顛覆性技術的概念與特征認知含糊不清，識別標準缺少針對性。顛覆性技術模棱兩可的概念與特征很容易使新興技術、前沿技術和關鍵技術等其他類型的創(chuàng)新被錯誤地定義為顛覆性創(chuàng)新，導致識別特征上較為相似，缺少針對性。

b.顛覆性技術特征難以量化。如何科學量化一項技術對經(jīng)濟、社會的破壞性以及對其他技術的替代性還缺乏共識；而對于較好量化的突變性及跨界性，又難以判斷到何種程度才能認為技術具有顛覆性潛力，即缺乏量化基準值。

c.顛覆性技術特征之間缺乏綜合利用，學者大多基于一種或若干特征識別顛覆性技術，但較少將反映社會和市場影響的破壞性、替代性與反映技術演變的突變性、跨界性進行綜合識別。

3.1.3 預測方法方面 a.定性分析方法仍是主流分析方法。雖然基于文獻、專利等的客觀數(shù)據(jù)的定量及和定性定量結合的方法也逐漸增多，但主流識別方法仍以定性為主。定性分析雖然考量角度較為全面，但主觀判斷高度依賴各領域專家的經(jīng)驗和智慧，主觀性較強，且由于各個領域存在一定的專業(yè)壁壘，因此一般研究聚焦于單項技術或特定領域，對于進行大面積的識別還存在一定的難度。

b.部分預測方法的事前預測顛覆性能力不足，由于顛覆性技術是一種高度不連續(xù)和革命性的創(chuàng)新，往往只有這些不循常例的突變式創(chuàng)新已經(jīng)發(fā)生后才能較好的感知到顛覆性，例如基于市場需求模型等方法分析技術突變信號來識別顛覆性技術，往往滯后于技術本身發(fā)展趨勢，很難在技術發(fā)生變化而市場還未響應之前做出預警；基于文獻計量的技術主題突變等方法，雖然可在市場未響應之前做出預警，但難以在技術發(fā)展初期識別。

3.2顛覆性技術識別的一些思考隨著國際社會對顛覆性技術的日益重視，顛覆性技術識別的相關探索日益增多，未來顛覆性技術識別可考慮如下思路。

在數(shù)據(jù)來源方面，顛覆性技術識別過程應集成多方智慧與經(jīng)驗，充分利用多領域異構的主客觀數(shù)據(jù)，并注意消除年齡、文化差異帶來的數(shù)據(jù)偏差。其次，可以從科幻小說、眾包數(shù)據(jù)等非常規(guī)數(shù)據(jù)中挖掘潛在顛覆性技術的弱信號。

在識別特征方面，首先需深入理解顛覆性技術內(nèi)涵特征，更有針對性的識別顛覆性技術特征。其次，應綜合考量顛覆性技術的不同特征，科學合理地量化破壞性、替代性等顛覆性技術特征。

在識別方法上，首先機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等方法的日益發(fā)展，它們能很好地挖掘專利、科技文獻等數(shù)據(jù)中主題、關系信息的特征及演變情況，因此可以嘗試利用這些方法解決顛覆性技術識別問題以提高識別效率及準確率。其次，顛覆性技術識別方法可與技術培育、發(fā)展等環(huán)節(jié)關聯(lián)，全鏈條優(yōu)化，持續(xù)性預測。科研機構、高校與企業(yè)多方聯(lián)動，長期跟蹤研究顛覆性技術的全階段。識別潛在顛覆性技術后交由企業(yè)培育發(fā)展，培育發(fā)展過程中產(chǎn)生的信息又能反饋優(yōu)化識別預測方法，優(yōu)化后的識別預測機制提供更佳的信息推動顛覆性技術培育發(fā)展，從而實現(xiàn)全鏈良性循環(huán)發(fā)展。