典型文献
专利视角下人工智能与车联网技术融合演化研究
文献摘要：
通过对人工智能与车联网技术融合特征进行研究,能够精准识别车联网产业技术机会,为人工智能与车联网产业创新融合发展提供方向指引.选取2000-2019年相关专利数据,对人工智能与车联网领域技术融合进行识别与测度,采用Word2vec文本挖掘算法和社会网络分析法,揭示融合领域技术发展态势、技术主题关联模式、技术共现网络整体结构和节点功能演变情况.研究发现,融合过程呈现明显的阶段性特征,图像识别等相关算法是车联网领域最基础的人工智能算法,卷积神经网络等相关算法是最具潜力和发展前景的人工智能算法;智能交通平台是融合领域的重点发展方向;数据识别与数据表示技术在融合演变过程中的控制能力较强,无线通信网络技术发展受到相关人工智能技术发展水平的制约.基于研究结论,从研发方向、学科建设、平台搭建等方面提出启示和建议.
文献关键词：
人工智能;车联网;技术融合;Word2vec;专利分析
中图分类号：
作者姓名：
贾怡炜;戚湧;武兰芬
作者机构：
南京理工大学知识产权学院;南京理工大学经济管理学院,江苏南京 210094
文献出处：
引用格式：
[1]贾怡炜;戚湧;武兰芬-.专利视角下人工智能与车联网技术融合演化研究)[J].科技进步与对策,2022(22):20-29
A类：
技术共现网络,融合演变
B类：
专利视角,车联网技术,技术融合,融合特征,精准识别,车联网产业,产业技术,技术机会,产业创新,创新融合,新融合发展,方向指引,专利数据,Word2vec,文本挖掘,挖掘算法,社会网络分析法,合领,技术发展态势,技术主题,主题关联,关联模式,整体结构,功能演变,阶段性特征,图像识别,人工智能算法,智能交通,重点发展方向,数据识别,数据表示,控制能力,无线通信网络技术,人工智能技术发展,研发方向,平台搭建,专利分析
AB值：
0.387513
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