2025年2月17日,，歐盟聯(lián)合研究中心發(fā)布《科技領域的弱信號-2024》報告，旨在通過分析2024年檢測到的221項新興技術“弱信號”,，為歐洲政策制定提供科學依據(jù),，助力其把握未來技術趨勢、應對潛在影響,、提升競爭力,。

一,、核心結論

1,、新興技術的發(fā)展趨勢

可持續(xù)發(fā)展導向：從先進制造到農(nóng)業(yè)領域，眾多技術致力于減少環(huán)境影響,、提升資源利用效率,，如綠色氨生產(chǎn)技術和循環(huán)食品系統(tǒng)。

跨學科融合創(chuàng)新：不同領域的專業(yè)知識相互融合,，推動技術進步,。例如，航空航天技術結合了材料科學,、計算機科學和工程學原理,，生物技術與環(huán)境科學的融合為解決環(huán)境問題提供了創(chuàng)新方案。

AI與機器學習的廣泛應用：AI和機器學習技術被應用于各個領域,，從醫(yī)療影像分析到農(nóng)業(yè)邊緣計算,，優(yōu)化了性能，提高了精準度,，挖掘了新的價值,。

個性化與精準化發(fā)展：在醫(yī)療和農(nóng)業(yè)領域,，技術朝著滿足個體需求、實現(xiàn)精準操作的方向發(fā)展,。如個性化療法和精準農(nóng)業(yè)技術,，提高了醫(yī)療效果和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

非侵入式和微創(chuàng)化優(yōu)先：醫(yī)療和農(nóng)業(yè)領域注重采用非侵入式或微創(chuàng)技術,，提升用戶體驗和安全性,，例如新型醫(yī)療成像技術和農(nóng)業(yè)非侵入式傳感器的應用。

數(shù)字化與數(shù)據(jù)驅動決策：各領域借助數(shù)字化和數(shù)據(jù)驅動的決策方式提升效率和智能化水平,，數(shù)字孿生技術在多個行業(yè)的應用以及量子機器學習在數(shù)據(jù)分析中的潛力,，都體現(xiàn)了這一趨勢。

強化安全與數(shù)據(jù)隱私保護：隨著數(shù)字化進程加速,，安全和數(shù)據(jù)隱私愈發(fā)重要,。ICT領域的零信任架構和AI領域的聯(lián)邦學習等技術，保障了信息安全和隱私,。

2,、全球創(chuàng)新格局

美國：在多數(shù)新興技術領域處于領先地位，科研成果和專利數(shù)量眾多,，影響力廣泛,；不過，其在多數(shù)領域的顯示性技術優(yōu)勢（RTA）并不突出,，這表明美國在新興技術領域的投入與其他領域保持相對平衡,。

中國：在科研和專利方面取得了顯著進展，在多個領域表現(xiàn)出色,，在11個新興技術集群的科學研究中展現(xiàn)出專業(yè)化優(yōu)勢,。

韓國：在高科技領域具備較強的競爭力，在先進材料與制造,、航空航天,、交通、ICT和數(shù)字健康等多個領域展現(xiàn)出強大的專業(yè)化優(yōu)勢,。

日本：在大多數(shù)新興技術領域雖未表現(xiàn)出明顯的專業(yè)化,，但在ICT和量子與密碼學等特定領域保持戰(zhàn)略重點，憑借其在電子和電信領域的傳統(tǒng)優(yōu)勢持續(xù)發(fā)展,。

印度：盡管研發(fā)產(chǎn)出規(guī)模相對較小,，但在技術領域逐漸嶄露頭角，并且在電子健康和量子技術等領域表現(xiàn)出明顯的專業(yè)化趨勢,。

英國：在12個集群的科學研究中發(fā)揮了重要作用,，國際合作程度高，尤其在能源、量子與密碼學,、航空航天和交通等領域的新興技術研發(fā)中表現(xiàn)突出,。

歐盟：科研實力雄厚，在數(shù)字孿生,、人工智能與機器學習,、治療與生物技術、能源和環(huán)境與農(nóng)業(yè)等領域的科學出版物產(chǎn)出方面處于領先地位,。然而,，歐盟在大多數(shù)領域的專業(yè)化程度不高，且在專利申請和商業(yè)化方面與其他地區(qū)存在差距,，反映出其在將科研成果轉化為實際應用方面有待加強,。

二、研究方法

1,、數(shù)據(jù)來源：主要使用了兩個數(shù)據(jù)庫來檢測弱信號,。一是Scopus數(shù)據(jù)庫，由Elsevier提供,，涵蓋1996年1月至2023年12月的科學出版物,，包括近37000種科學期刊，其中約34500種為同行評審期刊,，涉及生命科學,、社會科學、物理科學和健康科學等多個領域,；二是Patstat數(shù)據(jù)庫,，即歐洲專利局開發(fā)的全球專利數(shù)據(jù)資源，其2023年冬季版匯總了全球100多個專利局的數(shù)據(jù),，為專利統(tǒng)計和分析提供了全面的信息,。

2、弱信號檢測流程

構建文檔集：通過自動查詢Scopus數(shù)據(jù)庫來構建文檔集,，查詢所依據(jù)的概念來自于文本挖掘生成的詞典,。該詞典的生成是將2015-2021年Scopus數(shù)據(jù)庫中的約1100萬篇科學出版物作為語料庫,，從中提取單字,、復合詞及首字母縮寫詞等，再對這些提取的詞匯進行處理,，包括概念分組,、去除不一致內(nèi)容、按相關性排序,，最后存儲在詞典中,。隨后，用詞典中的每個概念在Scopus數(shù)據(jù)庫中進行自動查詢,，構建出從 1996 年到 2023 年的包含科學出版物的文檔集,。

計算 “活躍度” 篩選原始弱信號：創(chuàng)建文檔集后,，使用自定義的“活躍度”指標對其進行排序?！盎钴S度” 指某一時期檢索到的文檔數(shù)量與1996-2023年期間檢索到的文檔總數(shù)的比值,，如activeness[2021-2023]代表2021-2023年發(fā)表的文檔數(shù)與1996-2023年發(fā)表的文檔總數(shù)的比例?；钴S度得分高的文檔集被視為原始弱信號,，因為這意味著在所選時期內(nèi)有大量相關文檔發(fā)表，可能與科學或技術的新興主題相關,。

3,、相關篩選流程

初步過濾：原始弱信號中存在一些誤判，需要進行過濾,。一方面基于文檔集的規(guī)模,、人工評估和語義接近度進行篩選，人工檢查可剔除因原始語料庫錯誤（如拼寫錯誤）產(chǎn)生的文檔集,；另一方面,，利用“語義緊湊性”進行更精細的篩選，剔除語義上不相似的文檔集,，避免將僅在一兩個語義概念上有共同之處但實際屬于不同概念領域的文檔集誤判為弱信號,。

在TIM Technology系統(tǒng)中重構：對于有潛力的原始弱信號，在TIM Technology系統(tǒng)中重新創(chuàng)建文章集,。該系統(tǒng)除了包含科學出版物外,，還涵蓋專利和歐盟研發(fā)資助項目信息。重構過程通過優(yōu)化搜索查詢來提高文檔的召回率,，并進一步驗證信號列表,。在這個過程中，可能會發(fā)現(xiàn)一些原本認為是弱信號的實際是已知的趨勢或問題,，例如新技術出現(xiàn)新名稱或語義概念導致的誤判,。TIM Technology系統(tǒng)提供了相關關鍵詞、文章聚類,、文檔語法,、緊湊性、文檔列表和在線訪問等功能來支持搜索查詢的優(yōu)化,。

主題分組：經(jīng)過基于Leuven社區(qū)算法的預聚類后,，人工驗證每個信號與主題集群的匹配情況，確保弱信號的分類準確合理,。此外,，TIM系統(tǒng)中還運用語義距離相關技術，如通過向量空間模型計算文檔間的語義相似度（如余弦相似度），用于聚類,、文檔語法分析或緊湊性分析等,，以輔助篩選和分析工作。同時,，利用Scopus的原始數(shù)據(jù)計算期刊的影響因子,，該指標反映了期刊在其領域內(nèi)的相對重要性，計算時間范圍為1998-2023年,。

三,、新興技術分析

1、各領域技術概述

先進材料和先進制造：此領域技術多樣,，涵蓋多功能材料,，如能同時展現(xiàn)多種特性和功能的工程活材料、高熵碳化物和MXene納米片等,；具備納米級設計和工程特點的材料,，像聯(lián)苯網(wǎng)絡、Janus過渡金屬二硫屬化物和單層MoSi?N?,；具有自修復和環(huán)境適應能力的材料,，如自修復離子凝膠和可重構智能表面。部分技術致力于提高能源效率,、降低環(huán)境影響,，如固態(tài)鋰金屬電池和鉀混合離子電容器電池。制造方面,，增材制造技術如攪拌摩擦沉積,、激光直接能量沉積等得到發(fā)展。Industry 5.0作為一種制造范式,，強調(diào)將人類智慧與人工智能融合,，以實現(xiàn)可持續(xù)、以人為本的工業(yè)生產(chǎn),。

航空航天：該領域新興技術具變革潛力,，依賴跨學科專業(yè)知識。先進通信系統(tǒng)是關鍵,，如太空 6G 和天地空一體化網(wǎng)絡,。邊緣計算在衛(wèi)星和無人機領域的應用，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實時分析和決策優(yōu)化,。自動化也是重要發(fā)展方向,，先進空中mobility,、電動垂直起降（eVTOL）飛機和城市空中mobility等技術的出現(xiàn),，推動了行業(yè)向自動化運輸解決方案發(fā)展。在可持續(xù)性方面，eVTOL飛機和可持續(xù)航空燃料的研發(fā),，致力于減少碳排放和環(huán)境影響,。

交通運輸：該領域主要利用人工智能（AI）和機器學習（ML）提升交通系統(tǒng)的功能和可持續(xù)性。AI和ML應用廣泛,，如AI智能充電,、多模態(tài)傳感器融合用于自動駕駛車輛以及行人軌跡預測等。自動駕駛車輛的感知技術發(fā)展迅速,，像激光雷達里程計,、單目3D目標檢測和定向目標檢測等技術，對于車輛在復雜環(huán)境中的可靠導航至關重要,。此外,，還有針對環(huán)境挑戰(zhàn)的技術，如電動公交車的智能充電策略和車輛集成光伏技術,，旨在減少碳排放和促進可再生能源的使用,。

數(shù)字孿生（Digital Twin）：數(shù)字孿生技術的核心是整合多數(shù)據(jù)源，創(chuàng)建物理實體的動態(tài),、自我更新的數(shù)字副本,。在城市、建筑和房地產(chǎn)領域,，通過集成多源數(shù)據(jù),，實現(xiàn)對物理系統(tǒng)的實時監(jiān)控、控制和預測,。在農(nóng)業(yè)和醫(yī)療保健領域,，該技術采用整體方法，考慮物理系統(tǒng)的整個生命周期及其與其他系統(tǒng)的交互,。部分技術還具備預測能力,，如建筑、房地產(chǎn)和農(nóng)業(yè)領域的數(shù)字孿生技術,，能夠模擬場景,、預測未來趨勢。

人工智能與機器學習：該領域新興技術著重解決數(shù)據(jù)隱私,、安全和可解釋性問題,。采用去中心化和聯(lián)邦化方法，如聯(lián)邦機器學習,、聯(lián)邦深度學習和垂直聯(lián)邦學習,，在保護數(shù)據(jù)隱私的同時實現(xiàn)協(xié)作模型訓練。注重可解釋性和透明度,，像可解釋AI,、可信AI和以人為本的AI,，致力于提供透明的決策過程。利用先進加密方法和安全多方計算,，如隱私保護機器學習,，確保數(shù)據(jù)安全和合規(guī)。同時,，強調(diào)將領域知識和物理定律與數(shù)據(jù)驅動方法相結合,，以提高預測準確性。

信息與通信技術：該領域新興技術呈現(xiàn)多個趨勢,。AI和ML的應用推動了技術發(fā)展,，如對抗防御、少樣本學習和單芯片神經(jīng)形態(tài)計算等技術,，提升了計算和數(shù)據(jù)處理能力,。在區(qū)塊鏈和去中心化技術方面，注重交易的安全性和可靠性,，如區(qū)塊鏈在供應鏈中的應用,、可編輯區(qū)塊鏈和安全去中心化金融等技術。安全和隱私保護至關重要,，保密計算,、多密鑰全同態(tài)加密和零信任架構等技術應運而生。此外,，互操作性和集成也是關鍵,，如Open RAN和元宇宙等技術，實現(xiàn)了不同系統(tǒng)和設備之間的無縫交互,。

醫(yī)學成像：這些新興技術旨在應對醫(yī)學成像應用日益增長的復雜性和多樣性挑戰(zhàn),。增強可視化和成像技術不斷發(fā)展，如紅二色成像,、線場共焦光學相干斷層掃描和視網(wǎng)膜電圖等,，提高了對各種醫(yī)療狀況的診斷和治療能力。利用機器學習和深度學習的圖像分析技術,，如Pix2Pix GAN,、放射組學nomogram和MRI放射組學等，有助于識別傳統(tǒng)分析技術難以辨別的模式和標記,。多模態(tài)成像和數(shù)據(jù)集成技術,，如全身正電子發(fā)射斷層掃描和氘代謝成像，提供了對復雜醫(yī)療狀況更全面的理解,。同時,，非侵入性和微創(chuàng)技術的發(fā)展，以及對個性化醫(yī)學和精準診斷的追求,，也是該領域的重要趨勢,。

治療學與生物技術：該領域新興技術圍繞精準醫(yī)學和個性化療法展開,。免疫療法發(fā)展迅速，如CAR巨噬細胞療法和CAR NK細胞療法,，利用人體免疫系統(tǒng)靶向和消除癌細胞,?；蚓庉嫾夹g如CRISPR - Cas12和CRISPR - Cas13,，為基因治療和疾病診斷提供了新手段。再生醫(yī)學和組織工程取得進展,，如3D打印用于傷口管理和類胚體技術,，為組織修復和再生帶來新希望。此外,，還有注重非侵入性或微創(chuàng)治療的技術,，如經(jīng)導管邊緣到邊緣修復，以及像mRNA疫苗這樣的創(chuàng)新療法,，展現(xiàn)了生物技術在醫(yī)療領域的巨大潛力,。

數(shù)字醫(yī)療（e - Health）：數(shù)字技術在醫(yī)療保健領域的應用不斷拓展，AI 和機器學習發(fā)揮著重要作用,。從疾病診斷到治療規(guī)劃,，如 AI 分類組織病理學圖像、AI 驅動的神經(jīng)退行性疾病檢測和 AI 輔助腹部病變檢測等技術,，提高了醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析效率和診斷準確性,。物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈技術推動了數(shù)字健康和遠程醫(yī)療的發(fā)展，如醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)了遠程患者護理和醫(yī)療數(shù)據(jù)的實時分析,，區(qū)塊鏈用于電子健康記錄,，保障了數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。

環(huán)境與農(nóng)業(yè)：部分技術依賴新的先進材料和制造工藝提升性能,，如 PFAs 去除,、尿素電解和半球形太陽能蒸餾器。一些技術強調(diào)可持續(xù)發(fā)展,，考慮不同系統(tǒng)間的復雜相互作用和相互依存關系,，如再生農(nóng)業(yè)、循環(huán)食品系統(tǒng)和建筑脫碳,。數(shù)字技術應用廣泛,，如農(nóng)業(yè)邊緣計算、e - DNA 宏條形碼和食品升級再造,。此外,，公眾接受度和教育對于一些新技術很重要，如培養(yǎng)肉和 e - DNA 宏條形碼,。該領域還體現(xiàn)了多學科融合的特點,，以及循環(huán)經(jīng)濟方法在部分技術中的應用,。

能源：該領域所有技術都關注可持續(xù)性，通過減少溫室氣體排放,、提高能源效率和促進可再生能源利用來實現(xiàn),。許多技術涉及能源存儲和轉換，如氫生產(chǎn),、電池回收和超級電容器,。部分技術依賴先進材料和制造技術提升性能，如電致變色儲能,、滲透能收集和鋅離子混合超級電容器,。此外，還有強調(diào)集成和系統(tǒng)思維的技術,，如正能量區(qū),、智能本地能源系統(tǒng)和第五代區(qū)域供熱，以及對可再生能源的整合,，凸顯了可再生能源在向低碳經(jīng)濟轉型中的重要性,。

量子和密碼學：該領域新興技術涵蓋量子計算和模擬、量子抗性密碼學,、量子機器學習和優(yōu)化,、量子通信、量子硬件和材料以及量子算法和軟件等多個方面,。共同創(chuàng)新點包括利用量子力學特性超越經(jīng)典計算系統(tǒng),，如疊加、糾纏和干涉,；應對量子計算的內(nèi)在挑戰(zhàn),，如量子噪聲和錯誤校正；開發(fā)量子材料和硬件,，以構建可擴展和強大的量子系統(tǒng),；探索混合和量子啟發(fā)的方法，整合經(jīng)典和量子計算的優(yōu)勢 ,。

2,、技術發(fā)展特征

先進材料與先進制造：多數(shù)技術專利份額低，處于早期發(fā)展階段,。不過,，“體積增材制造”“高熵碳化物” 和 “柔性鋅離子電池” 的專利份額相對較高，顯示其發(fā)展更為成熟,，商業(yè)價值更受關注,。這些技術平均研發(fā)時長約十年，但 “可重構智能表面” 的研發(fā)時間超二十年,，近期其活躍度達 95%,，表明部分技術在長期積累后才迎來研究和商業(yè)關注的爆發(fā),，體現(xiàn)出該領域新技術發(fā)展的漸進性。

航空航天：該領域技術在雷達的四個維度上無明顯規(guī)律,，發(fā)展模式差異顯著,。例如，“先進空中機動性” 表現(xiàn)出低持續(xù)性和高活躍度,，反映出近期研究熱度快速上升,；“星載計算” 和 “垂直起降機場” 則是高持續(xù)性、低活躍度,，說明研發(fā)時間長但近期關注度有所下降,?！癳VTOL 飛機” 專利比例較高,，活躍度較低，意味著其在技術成熟度和商業(yè)化方面進展較好,，但當前研究熱度有所降低,。這體現(xiàn)了航空航天技術發(fā)展受技術成熟度、創(chuàng)新速度,、商業(yè)化潛力和監(jiān)管框架等多種因素的綜合影響,。

交通運輸：大多數(shù)技術的平均持續(xù)時間在 6 - 12 年，活躍度高,，科學出版物占比大,。這表明該領域對自動駕駛和高效出行解決方案的研究持續(xù)推進且熱度不減。其中,，“無人機無線充電” 和另一項未提及技術的專利比例較高,，顯示出其具有較大的商業(yè)潛力?！盁o人機無線充電” 雖近期活躍度較低,，但因其專利和科學出版物分布呈現(xiàn)兩個峰值，且專利峰值先于出版物峰值,，符合具有商業(yè)潛力的新技術特征,，所以仍被視為新興技術。

數(shù)字孿生（Digital Twin）：所有相關新興技術都呈現(xiàn)高活躍度和低持續(xù)性的特點,，專利比例在 1% - 25% 之間波動,。這說明數(shù)字孿生技術整體處于快速發(fā)展階段，研究熱度高,，但技術成熟度尚有待提升,，各技術在專利、研究持續(xù)時間和活躍度等方面未呈現(xiàn)明顯的相關性,。

人工智能與機器學習：該領域技術在雷達圖上形狀相似,，平均專利份額較低,。這是由于該領域開源協(xié)作氛圍濃厚，技術發(fā)展迅速,，算法專利申請難度較大,，企業(yè)多通過商業(yè)秘密保護技術，僅針對特定應用進行專利申請,。不過,，“聯(lián)邦機器學習” 和 “異步聯(lián)邦學習” 的專利份額超過 20%，顯示出相關應用的市場潛力,。除 “大語言模型” 外,，多數(shù)技術的研發(fā)時間在 8 - 9 年左右，“大語言模型” 雖研發(fā)時間可追溯到 1996 年,，但近期活躍度接近 100%,，表明其在近期獲得了極高的關注。此外,，還有 11 項技術的活躍度超過 90%,，反映出該領域整體發(fā)展迅速，創(chuàng)新活躍,。

信息與通信技術：ICT 領域的新興技術呈現(xiàn)出多樣化的特征,，雷達圖四個維度之間沒有明顯的相關性。部分技術,，如 “多密鑰全同態(tài)加密”“保密計算” 等,，研發(fā)時間長（高持續(xù)性）且專利份額大，顯示出行業(yè)對構建安全,、透明和互聯(lián)虛擬環(huán)境的長期規(guī)劃,，以及這些技術在商業(yè)化應用方面的成熟度。而 “深度偽造檢測”“入侵檢測 BoT - IoT” 等技術則是專利份額低,、持續(xù)性低但活躍度高,，這與行業(yè)應對 AI 和 ML 發(fā)展帶來的安全威脅的迫切需求相關，表明這些技術雖處于初期階段,，但因現(xiàn)實需求而受到高度關注,。“Open RAN” 和 “零信任架構” 等技術具有短持續(xù)性,、高活躍度和顯著專利份額的特點,，體現(xiàn)了創(chuàng)新的網(wǎng)絡安全解決方案和開放通信標準的市場潛力，盡管其研發(fā)時間相對較短,。

醫(yī)學成像：該領域 9 項新興技術在雷達分析中,，專利份額均極低，其他三個維度處于相似范圍，相互間無明顯相關性,。這種一致性可能暗示醫(yī)學成像領域更注重研發(fā),，對專利保護的重視程度相對較低。不過,，由于該類別技術數(shù)量有限,，還需進一步研究來確定這一趨勢是否具有普遍性。

治療學與生物技術：大多數(shù)技術呈現(xiàn)低持續(xù)性,、高活躍度,、高文章比例和低專利比例的特征?！癿RNA 疫苗” 和 “后生元” 的持續(xù)性高于平均水平,，但依然保持高活躍度，其中 “mRNA 疫苗” 的活躍度極高,?！癈AR NK 細胞” 的專利比例相對較高（25%），且持續(xù)性較高,、活躍度較低,，表明該技術在商業(yè)應用方面具有潛力,。

數(shù)字醫(yī)療（e - Health）：除 “AI 用于醫(yī)學診斷”“AI 疾病預測” 和 “AI 實例分割” 外,，其他新興技術的專利比例普遍較低。這可能反映出該領域在技術創(chuàng)新的同時,，專利保護意識或轉化能力有待進一步提高,，或者是由于行業(yè)特性導致部分技術暫未達到專利申請的成熟階段。

環(huán)境與農(nóng)業(yè)：此類別涵蓋多個領域的新興技術,，技術雷達呈現(xiàn)多樣性,，四個維度之間無明顯相關性。多數(shù)技術的專利比例較低,，其中 “培養(yǎng)肉” 的專利比例最高,，為 15%，這可能與該技術在商業(yè)化探索方面相對其他技術更為深入有關,，但整體上該領域技術在專利成果轉化方面還有較大提升空間,。

能源：除 “重力儲能” 外，該領域其他技術的雷達特征相似,，表現(xiàn)為高活躍度,、低至極低的專利百分比，以及 5 - 15 年的持續(xù)性,?！爸亓δ堋?nbsp;的專利占比達 75%，且主要由中國機構在過去兩年大量申請，這顯示出中國在該技術領域的領先地位和對其商業(yè)化應用的積極推動,。

量子和密碼學：該領域新興技術在雷達圖上呈現(xiàn)出多種形狀,，各維度之間無明顯相關性。不同技術在專利份額,、持續(xù)性和活躍度等方面差異較大,，反映出量子領域技術發(fā)展的復雜性和多樣性，各項技術處于不同的發(fā)展階段,，面臨著不同的技術挑戰(zhàn)和市場機遇,。

3、區(qū)域優(yōu)勢對比

利用 RTA 指數(shù)評估區(qū)域技術優(yōu)勢,，結果顯示中國和韓國在多個領域優(yōu)勢突出,；歐洲在部分領域有一定優(yōu)勢，但在先進材料與制造,、航空航天等領域存在不足,。各領域主要參與者和國際合作情況也有所不同，中國,、美國和歐洲在多數(shù)領域處于核心地位,。

（1）RTA 指數(shù)反映的區(qū)域優(yōu)勢

先進材料和先進制造：中國和韓國在該領域表現(xiàn)出很強的專業(yè)化，RTA 指數(shù)較高,，反映出這兩個國家在該領域的戰(zhàn)略重點和投資力度,。歐洲、日本和美國的 RTA 指數(shù)低于 1,，說明這些地區(qū)在該領域的專業(yè)化程度相對較弱,，資源分配可能更為分散。

航空航天：韓國和中國在多數(shù)技術上具有較強的專業(yè)化優(yōu)勢,，美國也有一定的專注度,。歐洲在可持續(xù)航空燃料方面有一定優(yōu)勢，可能專注于航空的環(huán)境方面研究,；日本則在空間 - 空 - 地一體化網(wǎng)絡技術和太空 6G 方面表現(xiàn)突出,，體現(xiàn)其在先進通信技術領域的戰(zhàn)略重點。

交通運輸：中國和韓國在多數(shù)新興技術上的專業(yè)化,，體現(xiàn)了他們在自動駕駛領域的戰(zhàn)略投入,。歐洲在 “15 分鐘城市” 和 “城市微出行” 等整體城市規(guī)劃概念上的專注，反映出其通過綜合方法解決交通和出行挑戰(zhàn)的理念,，盡管這些信號并非傳統(tǒng)意義上的技術進步,，但體現(xiàn)了歐洲在可持續(xù)和宜居城市發(fā)展方面的特色。印度在能源高效利用和可再生能源相關技術上的專業(yè)化,，與該國推廣電動汽車和低碳交通系統(tǒng)的目標相符,。

數(shù)字孿生（Digital Twin）：韓國、中國、歐洲和印度在相關新興技術上的專業(yè)化程度相似,。令人驚訝的是,，美國在這一領域的專業(yè)化程度較低，與美國在數(shù)字技術領域通常的優(yōu)勢地位不符,，可能是由于該領域的特殊性或樣本數(shù)量的影響,。

人工智能與機器學習：中國在 11 項技術上表現(xiàn)出專業(yè)化，體現(xiàn)了其對高科技領域發(fā)展的廣泛關注,。美國和歐洲的研究社區(qū)更關注人工智能的倫理方面,，如在以人為本的 AI 和可信 AI 等技術上具有優(yōu)勢。歐盟在安全相關應用以及去中心化和聯(lián)邦化機器學習方法方面也有較強的專業(yè)化表現(xiàn),。印度在部分技術上的專業(yè)化,，顯示出其利用現(xiàn)有 IT 基礎拓展先進技術領域的戰(zhàn)略。

信息與通信技術：印度,、韓國和中國在該領域多數(shù)新興技術上表現(xiàn)出較強的專業(yè)化,，反映出這些國家在 ICT 領域的大量研發(fā)投入和戰(zhàn)略重點。歐盟和美國的參與較為平衡,，沒有明顯的專業(yè)化傾向,，日本則明顯表現(xiàn)出專業(yè)化不足。

醫(yī)學成像：中國在五項技術上具有較強的專業(yè)化,，美國和歐盟分別在三項和五項技術上表現(xiàn)突出,，日本和韓國也在特定技術上有優(yōu)勢。印度在紅二色成像技術上的高 RTA 指數(shù),，表明其在該領域的集中努力,。

治療學與生物技術：美國在 13 項技術上具有廣泛而強大的專業(yè)化，體現(xiàn)了其在醫(yī)療創(chuàng)新領域的全面投資,。中國和歐盟分別在 8 項和 9 項技術上有顯著表現(xiàn)，反映出他們對醫(yī)療保健創(chuàng)新的高度重視,。日本,、韓國和印度則在特定技術集群上表現(xiàn)出專業(yè)化。

數(shù)字醫(yī)療（e - Health）：印度和韓國在多數(shù)相關新興技術上表現(xiàn)出很強的專業(yè)化,，中國在部分利用 AI 和機器學習的技術上有優(yōu)勢,。歐洲、美國和日本在這一領域大多表現(xiàn)出專業(yè)化不足,。印度在電子健康研究和發(fā)展方面的專業(yè)化,，可能與其通過技術提高醫(yī)療可及性和可負擔性的努力有關。

環(huán)境與農(nóng)業(yè)：中國,、韓國和印度在該領域有一定的專業(yè)化表現(xiàn),，歐洲的 RTA 指數(shù)為 1.09，有非常輕微的專業(yè)化。各國在不同技術上領先,，沒有明顯的主導者,，這可能與各國的政策倡議和優(yōu)先事項相關。

能源：中國和韓國在新興能源技術方面的平均專業(yè)化程度高于其他地區(qū),，歐洲的 RTA 值為 1,，沒有明顯的專業(yè)化。中國在 8 項技術上 RTA 最高,，韓國在 6 項技術上更具優(yōu)勢,，這與兩國的綠色技術政策和產(chǎn)業(yè)支持有關。

量子與密碼學：歐洲在量子相關新興技術上的專業(yè)化程度略低于中國和美國,。印度雖然在量子技術領域起步較晚,，但由于政府的積極舉措和投資，其平均 RTA 最高,。美國在量子技術領域處于領先地位,，尤其在量子計算和量子密碼學方面；中國也是強有力的競爭者,；歐洲通過量子旗艦計劃進行合作研究,，在量子研究領域也有一定的地位。

（2）主要參與者情況

不同領域的主要參與者分布廣泛,。在一些領域,，如先進材料和先進制造、航空航天,、Mobility and Transport 等,，中國的大學和企業(yè)表現(xiàn)活躍，在產(chǎn)出數(shù)量上占據(jù)優(yōu)勢,；而在研究影響方面,，美國、歐洲和其他國家的機構也具有重要影響力,。在數(shù)字孿生領域,，歐洲的組織發(fā)揮了重要作用；在人工智能和機器學習領域,，美國的組織處于領先地位,，歐洲的研究機構在科研方面也有一定貢獻，但在專利方面相對較弱,。在醫(yī)療成像,、治療和生物技術等領域，美國的組織在科學文章產(chǎn)出和專利申請方面表現(xiàn)突出,，歐洲的組織在研究影響方面有一定表現(xiàn),。

（3）國際合作情況

在大多數(shù)領域,，中國和美國是主要的合作伙伴，反映出它們在全球研發(fā)格局中的重要地位,。歐洲在知識傳播方面起著關鍵作用,，許多歐洲組織參與了不同技術領域的研究和開發(fā)合作。例如,，法國國家科學研究中心（CNRS）在多個領域促進了知識流動,，在先進材料、人工智能,、治療和能源等領域都有重要貢獻,。不同領域的國際合作程度有所差異。在某些領域,，如量子和密碼學,，英國的國際合作率最高；在醫(yī)療成像領域,，英國和美國的合作程度也較高,；而在一些領域，如先進材料和先進制造,，中國的國際合作比例相對較低 ,。

四、討論與分析

1,、科學知識產(chǎn)出

科研貢獻與專利申請的地區(qū)差異：歐洲組織在多數(shù)新興技術領域的科學知識生產(chǎn)中貢獻顯著,，尤其在數(shù)字孿生、人工智能與機器學習,、治療與生物技術,、能源以及環(huán)境與農(nóng)業(yè)等領域，其科學出版物數(shù)量與中國和美國相當,。然而,，在專利申請方面，歐洲與美國,、韓國和中國存在差距,。中國在幾乎所有技術領域的專利申請中占據(jù)主導地位，僅在 ICT 領域韓國領先,，這顯示出歐洲在科研成果轉化為實際專利方面的不足。

各地區(qū)在頂級期刊的文章發(fā)表情況：通過對各地區(qū)在頂級 1% 同行評審科學期刊上發(fā)表文章份額的分析,，發(fā)現(xiàn)美國和中國在 8 個新興技術集群中交替占據(jù)領先地位,。美國在人工智能與機器學習、電子健康,、治療與生物技術以及量子與密碼學領域表現(xiàn)突出,；中國則在先進制造與先進材料,、航空航天、ICT,、環(huán)境與農(nóng)業(yè),、移動與運輸、醫(yī)學成像,、能源和數(shù)字孿生等領域領先,。歐洲雖未在任何集群中位居榜首，但在各個領域都有重要貢獻,，在部分領域如數(shù)字孿生,、能源等排名第二或第三，體現(xiàn)了其在全球科研領域的重要地位,。

2,、顯示性技術優(yōu)勢（RTA）

歐洲的 RTA 表現(xiàn)：歐洲僅在人工智能與機器學習這一領域顯示出較高的專業(yè)化程度（RTA>1.5），表明歐洲在該領域的研究投入相對集中且具有一定優(yōu)勢,。在移動與運輸,、數(shù)字孿生、醫(yī)學成像,、治療與生物技術,、環(huán)境與農(nóng)業(yè)以及量子與密碼學等領域，歐洲有輕微的專業(yè)化表現(xiàn),。然而,，在先進材料與制造、航空航天領域,，歐洲的專業(yè)化程度較低,，在 ICT 和電子健康領域也存在一定程度的專業(yè)化不足。

其他地區(qū)的 RTA 優(yōu)勢領域：中國和韓國在先進制造與材料,、航空航天,、環(huán)境與農(nóng)業(yè)、能源和移動與運輸?shù)榷鄠€領域展現(xiàn)出較強的專業(yè)化,；中國和日本在 ICT 和醫(yī)學成像領域優(yōu)勢明顯,；中國和歐洲在人工智能與機器學習領域表現(xiàn)突出；美國在治療與生物技術領域占據(jù)優(yōu)勢,；印度和韓國在電子健康領域表現(xiàn)顯著,；印度、中國和美國在量子與密碼學相關新興技術方面具有優(yōu)勢,。這種區(qū)域間的差異反映了不同國家和地區(qū)在新興技術研發(fā)上的戰(zhàn)略重點和資源投入方向,。

3、國際合作

中美在科研合作中的關鍵地位：在科學出版物方面,，中國和美國作為主要合作伙伴,，在多數(shù)新興技術領域占據(jù)主導地位,，凸顯了它們在全球研發(fā)格局中的核心作用。這兩個國家在科研合作上的活躍度和影響力,，對推動新興技術的發(fā)展起到了重要作用,。

歐洲在知識傳播中的樞紐作用：歐洲聯(lián)盟在全球知識傳播中扮演著關鍵的樞紐角色，在所有技術集群中均作為重要的知識轉移中心,。通過其廣泛的國際合作網(wǎng)絡,，歐洲促進了不同地區(qū)間的知識交流與共享。此外,，歐洲內(nèi)部的一些機構,，如法國國家科學研究中心（CNRS），在多個領域,，如先進材料,、人工智能、治療與生物技術和能源等,，發(fā)揮著核心作用,，積極推動知識在歐洲乃至全球范圍內(nèi)的流動，進一步鞏固了歐洲在全球科研合作中的重要地位,。

4,、專利情況

歐洲專利轉化比例較低：從科學出版物到專利的轉化比例來看，歐洲組織明顯低于中國和美國,。排除醫(yī)學成像領域（該領域專利數(shù)據(jù)有限）,，中國的轉化比例在 2.30% - 36.51% 之間，美國為 2.67% - 13.84%,，而歐洲僅在 0.31% - 2.05% 的范圍內(nèi),，韓國組織的專利轉化傾向也高于歐洲。這表明歐洲在將科研成果轉化為實際專利方面面臨挑戰(zhàn),，存在科研與商業(yè)應用之間的差距,。

IP5 專利的地區(qū)分布差異：在 IP5 專利（在世界五大專利局申請的專利家族，用于衡量具有全球重要性的創(chuàng)新技術）方面,，各地區(qū)呈現(xiàn)出不同的分布格局,。美國在多數(shù)領域占據(jù)主導地位，包括先進制造與材料,、數(shù)字孿生,、人工智能與機器學習、ICT,、醫(yī)學成像,、治療與生物技術、環(huán)境與農(nóng)業(yè),、電子健康和能源等,。中國僅在移動與運輸領域領先；在航空航天領域,，韓國,、日本、歐盟和美國各占約 20%,；在量子與密碼學領域,，中美各占 30%，共同領先,。歐洲在多數(shù)領域排名第二或第三,，在環(huán)境與農(nóng)業(yè)領域占比超過 25%，顯示出其在該領域的創(chuàng)新實力,，但在先進制造和 ICT 領域占比低于 5% ,，反映出在這些領域歐洲與領先地區(qū)存在差距。

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