近年來，科技創新呈現出前所未有的復雜性和不確定性，傳統的前沿技術監測體系在預見顛覆性變革時屢屢失效。以ChatGPT的爆發為例，其革命性影響在問世前幾乎未被主流分析框架準確預判，這暴露出基于論文、專利等顯性指標的創新監測方法在面對隱性化、碎片化的新興技術時的局限性。在創新幾何結構持續重塑的今天，如何構建適應新型創新生態的監測體系，已成為關乎國家科技競爭力和產業安全的關鍵命題。一個具有高敏感度和預警能力的情報監測框架，不僅能夠識別前沿創新發展的潛在方向，還能為政府和企業決策者提供及時的創新情報，幫助其在激烈的全球科技競爭中進行精準的前沿創新布局和資源配置。

01

引言

2022年11月30日，美國人工智能公司OpenAI發布了由大型語言模型（LLM）支持的生成式人工智能工具ChatGPT，迅速引發全球廣泛關注，發布后僅5日即實現用戶活躍人數突破100萬，2個月內用戶規模增長至1億，打破了由TikTok保持的史上增長最快消費者應用程序的記錄。ChatGPT構建的大一統的模型架構，能夠基于互聯網上的海量語料進行訓練、融合并處理多種任務，被廣泛視為人工智能領域的一次重大突破，其深遠影響已迅速超越人工智能產業本身，在經濟、社會、文化乃至國家安全等多個層面引發了深刻的變革。

如此重大的技術躍遷，理應在出現之前就留下可識別的早期信號。然而，從學術界到政府機構，再到科技智庫和行業咨詢組織，幾乎沒有主體在其發布前準確識別到這一變革的影響力。這一現象引發了一個核心問題：在現有前沿創新監測體系下，為什么如此重要的技術演進未能被及時捕捉？

本文將從回顧ChatGPT發布前各界對生成式人工智能的關注情況出發，分析當前以專利和論文為基礎的前沿創新監測框架的局限性，并探討創新幾何結構變化對傳統監測模式帶來的沖擊，進而在此基礎上提出構建一個新的前沿創新情報監測框架的思路。

02

誰預見了生成式人工智能？

面對如此重大的技術突破和廣泛的社會影響，作為一名科技情報工作者，一個不可避免的問題浮現出來：在ChatGPT正式發布之前，是否有任何個人、機構或組織準確監測到了生成式人工智能的到來及其潛在影響？這個問題不僅關乎對前沿科技發展趨勢的洞察力，更涉及如何有效地預測和應對可能改變世界格局的顛覆性技術創新。為了回答這個問題，我們需要回溯2022年11月30日之前的政府規劃、技術預測和研究報告，審視政府機構、學術界以及科技智庫對人工智能發展方向的判斷。

2.1學術研究層面

中文文獻方面，以“生成式人工智能”或“大語言模型”為關鍵詞進行檢索，設定檢索時間為2022年11月30日之前，在知網數據庫中僅檢出9篇相關文獻，其中7篇因錄入時間錯誤不具有參考價值，僅有2篇在時限前正式發表，且均為新聞報道性質，內容分別涉及谷歌于2021年推出的Switch Transformer模型和Gartner在同年發布的技術成熟度曲線，“生成式人工智能”被Gartner列為2021年度的25項新興技術之一。

外文文獻方面，以“generative artificial intelligence”或“large language model”為主題詞進行檢索，設定檢索時間為2022年12月31日之前，在Web of Science數據庫核心合集中共命中70篇文獻，而2023年1月1日至今的數量則激增至9442篇，呈現出明顯的爆發式增長趨勢。

總體來看，雖然在ChatGPT發布前，學術界對相關技術已有初步關注，但研究熱度較低，尤其在中文學術圈幾乎處于空白狀態；外文研究雖起步稍早，但在ChatGPT發布前的研究僅占總體的約1%，而在其發布后的短短幾個月內，相關研究數量激增上百倍。這種研究熱度的巨大反差表明，學術界雖然一直在產出生成式人工智能和大語言模型的研究，但似乎未能充分預見其潛在的革命性影響。

2.2智庫預見層面

全球領先信息技術研究與咨詢公司Gartner發布的“新興技術成熟度曲線”是全球最具影響力的前沿創新識別工具之一，廣泛被政策制定者、企業戰略部門以及風險投資機構用作研判技術發展趨勢和成熟度的重要參考。“生成式人工智能”首次出現在2020年發布的“新興技術成熟度曲線”中，2021年亦有出現，但在2022年的版本中卻被移除，替換為更下位的“生成式設計人工智能”和“機器學習代碼生成”，直到2023年才重新納入，并在2024年繼續保留*。可見，即便是以前瞻性著稱的科技智庫，在重大顛覆性技術的判斷上也存在階段性偏誤和識別盲區。

*注：“新興技術成熟度曲線”一般在每年7月或8月發布。

2.3政府政策層面

2021年，中國三大科技創新中心發布的政策規劃文本《上海市建設具有全球影響力的科技創新中心“十四五”規劃》《北京市“十四五”時期國際科技創新中心建設規劃》及《深圳市科技創新“十四五”規劃》均未涉及“生成式人工智能”或“大語言模型”的表述。

美國白宮科技政策辦公室于2022年發布的《關鍵和新興技術清單》中，雖將人工智能列為19項一級技術之一，但在顆粒度更細的二級技術清單中，亦未提及相關概念。該清單為周期性更新文件，每2年發布1次，在2024年版本中，“生成式人工智能系統、多模態與大型語言模型”首次被正式納入。日本科技學術政策研究所于2019年發布的《第11次科技預測調查綜合報告》（每5年發布一次）同樣未提及相關概念。

總體來看，無論是在中國主要科技創新城市的政策規劃中，還是在美日兩國的重要政府前瞻文件中，“生成式人工智能”在ChatGPT發布前均未被視為關鍵技術。

綜上所述，無論是學術界、科技智庫還是政府機構，在ChatGPT正式發布之前，似乎都未能準確地預見到生成式人工智能的突破性進展及其劃時代的影響。這不禁引出一個更為根本的問題：當前用于監測和追蹤前沿創新的框架和工具，是否具備識別新一代顛覆性創新的能力？

03

現有前沿創新監測框架的局限性

在進一步探討現有前沿創新監測框架的局限性之前，有必要簡要梳理當前主流監測方法的基本脈絡。雖然學術界、科技智庫和政府機構在面對生成式人工智能的到來時普遍表現出預見不足的情況，但這并非源于對創新監測的完全忽視，而是與現有監測體系的內在邏輯與局限性密切相關。事實上，無論是學術界還是政策界，目前仍主要依賴一系列相對固定的方法和工具來識別和追蹤新興技術。這些方法大致可以分為兩大類：一類是以專家判斷為基礎的定性方法；另一類是以論文和專利等顯性數據為基礎的定量方法。理解這些主流監測手段的運行機制，是分析其局限性，并為構建新的前沿創新情報框架奠定基礎的前提。

3.1當前主流的監測方法

在前沿創新監測的早期研究階段，學界和政策機構主要采用定性方法對前沿創新進行識別，其中，技術路線圖法和德爾菲法的運用較為廣泛。在前沿創新監測實踐中，技術路線圖作為一種常用的定性分析工具，通過整合多種數據來源，描繪市場、產品與技術演變的趨勢脈絡，并輔助識別潛在的聯系與斷裂。這一方法在識別既有路徑演進的連續性技術方面表現較好，但面對非連續性或顛覆性技術的發展，其預測能力則相對受限。也有學者利用德爾菲法監測前沿技術，基于專家群體的反復咨詢與匿名反饋，形成對技術前景的共識。但這些定性方法在實施過程中往往需要投入大量人力、物力，且高度倚重專家個體的經驗判斷，難以避免主觀性干擾。尤其是在今天這樣技術快速演化的環境中，單純依賴定性方法已難以滿足高效、系統化監測的需求。

為了彌補定性方法的局限性，研究者轉向了以專利和學術論文為基礎的定量監測方法。這類方法依賴于專利申請數量、專利引用網絡、學術論文發表量及被引頻次等指標，構建技術趨勢圖譜，識別潛在的新興技術，業已成為過去20年里研究創新的主要方法，被廣泛應用于政府科技政策、企業戰略規劃及投資決策支持體系。然而，已有研究指出，論文和專利作為創新代理指標存在天然的局限：一是并非所有創新都會發表論文或申請專利；二是論文、專利本身受到激勵機制、行業特性和地理差異的顯著影響，難以全面反映真實的創新活躍度與價值；三是專利數量與創新成功、經濟生產率之間的相關性也長期存在質疑。

近年來，針對傳統定性與定量方法各自存在的局限性，逐步發展出了將2類方法融合應用的新型前沿創新監測框架。例如，鄧建軍等提出了一套基于科學端的顛覆性技術早期識別方法框架，旨在通過整合定性分析與定量分析手段，提高前沿技術監測的系統性與敏感性。該框架遵循“發現-遴選-評價”的整體思路，強調在前沿科技萌芽期，廣泛搜集潛在技術種子（通過專家訪談、頭腦風暴等定性方法）與文獻大數據（通過科學計量與知識圖譜分析）相結合，形成潛在顛覆性技術庫。隨后，基于多輪專家碰撞與量化數據支撐，逐步遴選出具有較高發展潛力的技術方向。

隨著數據科學與人工智能技術的進步，學界與產業界正嘗試探索將專利、論文與其他數據（如投融資數據、市場數據、生產力數據）結合，構建更為復雜和動態的新型前沿技術監測方法。例如，Moses Ntanda Kyebambe等提出了一種新算法，通過自動化標注數據并基于此訓練預測模型，用于識別潛在的新興技術。Kong等則結合數據挖掘方法與專家知識，構建專利訓練樣本，并利用支持向量機分類器篩選出具備代表性創新特征的高質量專利。美國科技智庫安全與新興技術中心（CSET）基于前沿技術的連貫性、增長性、影響力和新穎性的信號，設計了一套將論文和專利等出版物與研發、資本支出、并購、風險投資等情況相結合的技術監測框架。科睿唯安于2024年推出的新一代人工智能原生科研情報平臺Web of Science Research Intelligence，將論文、專利與資金數據、書籍和政策文件等其他信息整合，通過人工智能和大數據分析，自動識別和追蹤新興研究主題，揭示哪些技術領域正在快速發展、哪些技術具有未來潛力。

定量與定性相結合以及利用數據科學與人工智能進步的新方法，在一定程度上提升了監測的敏感性與系統性，可以更細致地探索前沿創新的演化趨勢與潛在影響。然而，這些方法依然主要依賴論文和專利等顯性知識作為監測前沿創新活動的核心指針，本質上仍是對創新活動的間接捕捉，難以準確反映前沿創新在早期階段的隱性演進與非正式擴散過程。

3.2支撐現有前沿創新監測框架的基礎假設

盡管近年來大數據與分析技術不斷發展，前沿創新監測的框架體系也在持續演變，但論文和專利依然是現有監測前沿創新活動的核心指針。無論技術手段和數據范圍如何更迭，基于論文和專利進行前沿創新識別的框架，其有效性依賴于兩個未被充分檢視的基礎假設。基礎假設一：論文和專利涵蓋了絕大多數技術創新，且論文和專利都是為了“公開技術創新”這一目的產生的，即絕大多數重要的技術創新成果最終會以學術論文發表或專利申請的方式進入可觀測的公共領域。基礎假設二：論文和專利的數量、被引頻次可以線性疊加，其數量或增長趨勢能夠反映創新的前沿性和顛覆性，即論文和專利的發表量及其后續引用情況可以線性疊加，且其數量和增長趨勢能夠有效反映某一技術領域的熱度、潛在前沿性與顛覆性。

這些基礎假設構成了現有創新監測框架的隱含前提，也在很大程度上決定了其適用范圍與局限性。

3.3基礎假設的局限性分析

盡管基于論文和專利的前沿創新監測方法在實踐中具有廣泛應用基礎，但隨著技術演化方向和創新組織形態的變革，這一體系所依賴的基礎假設正面臨日益明顯的挑戰。

基礎假設一的局限性分析

雖然論文和專利被廣泛用作創新監測的代理指針，但大量實際案例表明，技術創新——尤其是與數字技術相關的前沿創新——并不總是通過這兩種形式實現公開披露。例如，國內外領先的人工智能企業，如OpenAI、Anthropic、DeepSeek等企業并不熱衷于申請專利，而是通過內部知識積累、訓練數據閉環和工程優化等手段保持技術領先。截至2025年4月26日，3家公司分別公開了31件、0件和5件專利，這一數據表明，技術創新并非總是通過專利進行公開的。隨著越來越多的創新來自數字技術與物理產品的融合以及純粹的數字技術領域，并因其具有快速迭代、全球化運營，以及軟件和算法作為專利保護對象的抽象性和復雜性等特性，這些新興技術往往難以通過傳統的專利框架來有效保護。

從另一個角度來看，論文和專利也并不總是為了公開技術創新本身而發表或申請的。在學術界，論文發表數量常常與科研人員的職稱晉升、資助申請及學術地位密切相關，而這些外部激勵因素往往會影響論文的質量和數量。在產業界，許多專利的申請實際上出于市場戰略或競爭防御的目的，而非單純反映創新的技術突破。這些非技術性動因使得論文和專利的產出難以全面反映創新活動的真實本質。

即便假設一成立，隨著創新節奏的加速，基于論文和專利的創新監測框架也面臨著越來越大的局限性。論文發表時長通常為6~12個月，高影響因子期刊的同行評審和編輯周期可能更長。例如，《科學》（Science）系列期刊報道的投稿到發表的中位時間范圍為189~335天，專利從申請到公開通常需要18~24個月。這一時間差意味著許多重要的創新活動往往在論文和專利公開之前就已經發生，導致前沿創新監測的滯后。

基礎假設二的局限性分析

不同技術領域、不同行業類別、不同組織類型、不同組織規模之間的論文和專利公開策略存在顯著差異，其數量的線性疊加無法反映創新的前沿性和顛覆性。例如，盡管華為和輝瑞在過去5年的研發投入在同一數量級，分別為1500億元人民幣和850億元人民幣左右，但華為近5年申請的專利數量達到73586件，輝瑞僅為2937件。兩家公司的研發投入處于同一數量級，但它們的專利數量差異并不能直接與各自的技術實力和創新成果相對應。即使在同一技術領域內，不同公司的專利數量亦無法與創新的前沿性和顛覆性直接掛鉤。世界知識產權組織2024年發布的《生成式人工智能專利圖景報告》顯示，騰訊、平安保險、百度是全球生成式人工智能專利數量最多的3家機構，分別擁有2074、1564和1234件專利，而OpenAI僅擁有31件專利。這一顯著差異表明，專利數量的多寡與機構在前沿創新能力上的實際地位并不存在直接、線性的對應關系。

引用頻次被認為是一個較為客觀的技術顛覆性指標，然而它并不適用于反映技術的前沿性。當一篇論文或專利的被引頻次多到引人注目時，代表其已經被廣泛的學術共同體所接受，不再具備前沿性。CSET設計的框架提到了監測引用增長趨勢的方法，但在基數過小的時候，容易受到特定學術團體或小范圍技術群體的影響，可能會出現大量噪聲干擾。

值得注意的是，越來越多廣義的“引用”事件出現在傳統的科學出版物之外，大學研究人員與企業工程師之間的非正式互動越來越重要，在人工智能、集成電路等前沿技術領域尤其如此。例如，GitHub等開源平臺的代碼共享、技術文檔的交流，甚至在線社區的討論，正在成為人工智能領域知識傳播和技術驗證的重要途徑，在一定程度上取代了傳統依賴正式出版物和專利體系的創新傳播模式。

綜上所述，基于論文和專利的前沿創新監測框架，其根本局限性在于將創新活動簡化為規范化、公開化的產出，忽視了當代創新日益隱性化、碎片化與動態演化的特征。隨著創新主體、擴散路徑與保護機制的多樣化，傳統監測方法無法有效捕捉非正式渠道中的早期信號，也難以刻畫前沿技術演進的非線性軌跡。要構建更契合當前環境的前沿創新監測框架，必須深刻把握當代創新活動在技術演化方向和組織形態上的本質變化，超越傳統框架的內在局限。

04

創新幾何結構的重塑

基于論文和專利的傳統前沿創新監測框架的失效并非偶然，其根本原因在于近20年來創新幾何結構的持續重塑。這一重塑不僅體現在技術演化方向的根本轉變上，還體現在創新組織形態的深刻變革上。在這一過程中，創新成果往往以封閉式開發、自有數據資源積累和非公開形式擴散為主要特征，大大削弱了傳統監測指標在捕捉前沿動態中的代表性和及時性。因此，要理解當前前沿創新監測面臨的挑戰，必須從創新幾何結構重塑的系統性視角出發，認識到這一轉變對前沿創新情報監測框架的深遠影響。

4.1技術演化方向的轉變

2024年5月6日，美國前國務卿安東尼·布林肯（Antony Blinken）在RSA大會*上發表了題為《技術與美國外交政策的轉變》的演講，系統闡述了當前技術演化方向重塑的主要特征。他表示：“首先，新一代通用‘基礎’技術正在改變我們的世界：微電子技術、先進計算和量子技術、人工智能、生物技術和生物制造、先進電信以及清潔能源技術。而且，這六項技術正在日益融合……其次，數字領域和物理領域之間的區別正在消失……第三，技術越來越需要被理解為‘堆棧（stacks）’ ——我們必須在堆棧的上下游都具有競爭力。”

*注：RSA大會始于1991年，由美國RSA公司發起，是全球最大規模的網絡安全大會之一。

在技術演化維度，傳統模式假設技術沿著相對獨立、并行的賽道演進，各個技術領域的進展彼此獨立，僅在某些特定領域呈現局部的交叉融合。然而，當前技術演化的軌跡正經歷根本性的轉變，從傳統的并行式進展轉向以人工智能為核心樞紐的軸輻式發展結構。人工智能不僅自身快速演進，而且作為核心驅動力，推動微電子技術、先進計算與量子技術、生物技術與生物制造、先進電信以及清潔能源技術等領域的加速突破。這些技術領域不僅圍繞人工智能這一中心節點相互連接，而且呈現出集群式擴展和跨領域融合的趨勢。由此形成的技術體系，不再是獨立并行的多條技術路徑，而是圍繞人工智能這一平臺技術展開的軸輻式動態網絡，重新定義了前沿創新演化的空間結構。

這種以人工智能為核心的技術演化方向重塑，對現有基于論文和專利的前沿創新監測框架構成了重大挑戰。一方面，軟件和算法作為專利保護對象本身具有高度抽象性與復雜性，導致數字技術創新和物理數字融合技術創新的成果難以通過傳統專利體系實現有效界定與保護。另一方面，數字技術的快速演進大量發生在科學出版物之外的非正式渠道，如開源平臺、工程文檔、代碼托管平臺及行業論壇等。這些變化使得依賴論文和專利的傳統監測框架難以及時捕捉前沿技術的早期信號和跨界演進，導致其監測靈敏度和預警能力的顯著下降，難以適應當前創新活動日益動態化、碎片化與隱性化的趨勢。

4.2創新組織形態的變革

自二戰以來，美國的經濟繁榮是由3項創新的結合推動的：計算機、微芯片和互聯網。這3項創新的研發離不開政府、學術界和私營企業的三角聯盟，而且它們的三角關系并不是簡單的隨機組合，而是被有意地融合在一起，形成了一個“創新三角” 。

負責打造這種三角結構的人是萬尼瓦爾·布什（Vannevar Bush）。布什領導了美國二戰時的科學研究與發展辦公室，是曼哈頓計劃、雷達和空中防御系統等項目的負責人。戰爭結束后，布什應羅斯福總統的要求，撰寫了著名的《科學：無盡的前沿》報告。這份報告主張聯邦政府持續資助基礎研究，催生了政府、大學和私營企業的“創新三角”關系：政府提供資金和戰略指導，學術機構進行探索性的基礎研究，私營企業推動研究成果實現商業轉化。

然而，在過去20年中，這種“創新三角”結構已然發生了變化。如圖1所示，盡管美國整體研發支出在增長，但幾乎全部增長都是由私營部門在推動；自20世紀80年代以來，美國聯邦政府在研發（R&D）投入中的相對份額已顯著下降。新的創新主體也在不斷涌現，成為研發活動的新中心，并逐漸形成了對大學、國家實驗室以及傳統產業的替代。在許多領域，最前沿的技術開發正在初創企業中進行。

圖1 1953—2021年美國研發資金來源占比變化

注：根據美國國家科學基金會（National Science Foundation，United States）網站相關數據整理制作。

新一輪人工智能革命更是加速了“創新三角”結構的重塑。2024年10月24日，美國前國家安全顧問杰克·沙利文（Jake Sullivan）就美國首個《人工智能國家安全備忘錄》進行宣講時提出：

“和戰爭學院的許多人一樣，自從我擔任國家安全顧問以來，我一直在努力研究人工智能及其對國家安全的影響——研究是什么讓人工智能具有如此大的變革潛力，研究是什么讓人工智能與我們國家之前經歷過的其他技術飛躍（從電氣化到核武器、從太空飛行到互聯網）有所不同。我看到了3個關鍵點。

第一，人工智能的發展速度非常快。人工智能的技術前沿持續快速發展——比我們看到的其他技術發展得更快。我們僅以蛋白質折疊為例，發現蛋白質的結構，或者說它是如何折疊的，對于理解它與其他分子的相互作用至關重要，這可以解決醫學中的基本困惑，加速治療和治愈方法的開發。直到2018年，人類共發現了約15萬種蛋白質的結構，主要是通過人工努力，有時要使用先進的顯微鏡和X射線進行數年的艱苦工作。隨后，谷歌DeepMind表明，人工智能可以預測蛋白質的結構，而無需任何實體實驗室工作。到2022年，也就是4年后，同一團隊發布了科學界已知的幾乎所有蛋白質的預測結構，總量達數億個。就在幾周前，這位科學家還獲得了諾貝爾獎。

第三，讓這一切（指政府應對人工智能帶來的挑戰）變得更加困難的是，引領人工智能發展的是私營公司，而不是政府。過去80年中的許多技術飛躍都源于公共研究、公共資金和公共采購。從核物理和太空探索到個人計算再到互聯網，我們的政府在發展早期扮演了關鍵的角色。而最近的人工智能革命卻并非如此。雖然國防部和其他機構在20世紀資助了大量的人工智能工作，但私營企業推動了過去10年的大部分進展。”

政府、學術界與私營企業共同構成的“創新三角”結構正經歷加速重塑，尤其是初創企業憑借其敏捷性與快速響應能力，正在逐步取代傳統高校與科研機構在前沿領域基礎研究中的主導地位。前沿創新的組織形式逐漸從政府、學術界和私營企業的“創新三角”結構，轉向私營部門，尤其是初創企業的內部生態系統，創新活動的重心和驅動機制也隨之發生了顯著變化。

一個顯著的變化在于，這些專注于前沿創新的初創企業背后的資助人并不是風險投資基金或政府，而是那些擁有數百億甚至上千億現金儲備的科技巨頭。與風險投資基金不同的是，科技巨頭進行投資的首要目標不是尋求退出變現。科技巨頭的投資更多的是出于防止顛覆性技術的突襲、維護自身生態系統安全，或基于科技巨頭創始人對科學探索的純粹好奇心。與政府不同的是，今天的科技巨頭不僅擁有巨額現金儲備，還掌控著全球的生活生產數據、數字基礎設施和社會輿論，甚至沒有民族國家的邊境限制。因此，科技巨頭更愿意支持高風險、長周期、尚無明確商業模式的前沿創新項目，為基礎性突破提供了新的資本來源與寬松的探索空間。

這種創新組織形態的重塑對基于論文和專利的傳統前沿創新監測框架產生了顯著影響，主要表現在前沿創新活動越來越脫離規范化和公開可獲取的產出形式。首先，關鍵突破越來越多來源于初創企業，出于維持商業機密和競爭優勢的考量，這些初創企業往往延遲公開或規避專利，導致外部難以通過傳統渠道捕捉創新動態。其次，論文和專利的學術與技術轉化功能逐漸減弱，創新成果更多以內化或閉環形式存在，從而削弱了論文和專利在連接創新供需雙方和標識前沿動向中的中介作用。就像正在利用OpenAI的人工智能技術開發可控核聚變的Helion公司創始人David Kirtley所說，“當我們創立Helion時，我們的目標并不是展示有趣的新物理，通過快速迭代和構建，實際上會學到比你在前期做大量模擬和計算所能學到的更多……我們的主要任務不是發布（論文或專利），而是建造聚變反應堆。”

需要指出的是，學術界和智庫對于創新幾何結構重塑趨勢的看法存在較大分歧。一部分學者認為，如果美國放棄在歷史上多次證明過自己的“創新三角”結構，這將導致其失去前沿技術的主導地位，削弱國家在全球科技競爭中的戰略優勢，因此，政府亟須加大對前沿基礎領域的投資力度。本文僅基于作者的觀察對這些變化進行描述，并不代表作者對這一趨勢的認同或反對。

綜上所述，為實現對前沿技術的有效預測與監測，必須轉變視角，將創新監測的重點從顯性的專利與論文產出轉向更加契合當前創新幾何結構變化的監測框架。這正是本文第四章構建基于初創公司的前沿創新情報監測新框架的邏輯起點。

05

關于前沿創新情報監測框架的思考

在當前創新幾何結構加速重塑的背景下，本文基于技術演化路徑和創新組織形態方面的新特征，以第一性原則為出發點，回歸創新活動本身的基本邏輯與現實演變規律，突破傳統以論文和專利為主要代理指標的監測思路，提出了構建一個新的前沿創新情報監測框架思路。該框架不僅能夠識別前沿創新發展的潛在方向，還能為政府和企業決策者提供及時的創新情報，幫助其在激烈的全球科技競爭中進行精準的前沿創新布局和資源配置。

5.1框架目標

所有這些創新幾何結構的變化共同指向一個趨勢：初創企業憑借其更高的敏捷性，正逐漸成為前沿技術創新的核心，越來越多的從基礎研究到市場化的創新全過程都在初創企業內部完成。因此，本文選擇科技巨頭投資的初創公司作為監測前沿創新的代理指針。這些公司通常經過了科技巨頭充分的盡職調查，能夠代表科技巨頭認可的前沿創新潛在方向。研究將通過聚焦科技巨頭投資的初創公司，利用其在前沿創新領域的戰略布局、資金支持、協同互動、人員流動等技術與市場情報，系統跟蹤這些高潛力企業的動態，捕捉前沿技術領域中最具突破性和顛覆性的創新活動，以提升政府和企業決策者對前沿創新動向的感知能力與預判能力，從而更好地服務于技術預見、預研和預布局等關鍵需求。

5.2框架思路

數據來源

投資數據主要來自投融資商業數據庫，包括PitchBook、CB Insights、Crunchbase、Dealroom、PrivCO及Preqin等。這些數據庫提供了廣泛的初創公司投資信息，涵蓋了各類科技巨頭和前沿風險投資公司在不同行業領域的投資動態。需要注意的是，這些數據庫在投融資數據方面各有所長，可以通過綜合使用多個數據庫來確保數據的全面性和準確性。

此外，LinkedIn、Google Scholar和X（前Twitter）等平臺也為本文提供了補充數據，特別是在人員流動、主要人員社交媒體等方面的相關信息。

監測對象

監測對象為科技巨頭投資的初創公司。關于科技巨頭的選取，可以根據自身的戰略進行調整，例如，為某家半導體廠商建立監測框架，可以將英偉達、AMD、英特爾等半導體產業巨頭以及半導體產業下游微軟、亞馬遜、谷歌、OpenAI等云計算、人工智能科技巨頭投資的初創公司納入首批監測范圍。在監測過程中，這些初創公司的共同投資人將為進一步擴展監測范圍提供良好的支撐。

此外，可以將初創公司的成立時間限定在10年內，以縮小范圍、提高監測效率。

技術分類

鑒于科技巨頭在投資數量上的龐大規模及其廣泛的行業覆蓋范圍，為確保監測框架的針對性和有效性，必須通過分類方法對監測對象進行適當的篩選與限制。

本文引入了基于技術成熟度與戰略性兩個維度的四象限分類方法。具體而言，依據技術成熟度（高/低）與戰略性（高/低）的組合，將科技巨頭投資的初創企業劃分為四類：I象限——護城河技術（高成熟度、高戰略性）、II象限——對賭技術（低成熟度、高戰略性）、III象限——遠見技術（低成熟度、低戰略性）、IV象限——賦能技術（高成熟度、低戰略性），如圖2所示。

圖2 前沿創新情報監測框架

按照初創企業在不同象限中的歸類，可以有針對性地設定個性化的監測重點與頻率，如表1所示。

表1 技術分類指南

本文以OpenAI的戰略發展視角為出發點，將若干科技巨頭投資的初創公司（非詳盡列舉，僅作為示例）納入四象限框架進行歸類與分析，如圖3所示。

圖3 以OpenAI為戰略出發點的初創公司分析

對于OpenAI而言，當前主營業務聚焦于生成式人工智能工具及其API服務，通用人工智能（AGI）則構成其長期戰略目標。對于OpenAI的戰略布局和發展目標而言，Rain AI致力于開發下一代人工智能芯片，意圖挑戰英偉達現有“GPU+CUDA”架構，可歸類為“對賭技術”，具備潛在顛覆現有技術體系的能力；Limitless專注于開發人工智能可穿戴設備，屬于“護城河技術”，有助于鞏固OpenAI在核心用戶群體中的平臺優勢；Beacon AI提供輔助內容創作工具，可被視為“賦能技術”，拓展了ChatGPT的直接下游應用；Helion聚焦于“可控核聚變”技術，雖與OpenAI當前主營業務關聯度較低，但作為“遠見技術”，若實現技術突破，將對整體社會生產力與技術基礎條件產生深遠影響，間接塑造OpenAI未來發展的宏觀環境。

根據初創企業的分類，科技情報人員可以制定個性化的監測計劃，形成分層次、分頻率的動態監測體系，有針對性地捕捉不同類別初創企業的技術演進、投融資動向、戰略布局變化以及主要人員的社交媒體動態與流動情況，定期形成情報分析報告，從而提升前沿創新情報監測的敏感性與預警能力。

5.3注意事項

需要指出的是，戰略性屬于高度主觀化的評估指標，應依據不同分析對象的戰略發展方向和核心需求進行界定。相比之下，技術成熟度雖然具備一定的客觀參考標準，但在實際應用中仍具有較強的相對性和主觀性。

具體而言，技術成熟度往往取決于特定分析對象對該技術的可得性。例如，在極紫外光刻技術領域，OpenAI不受出口管制限制，能夠自由采購ASML的相關設備，因此可將該技術視為對其具有高成熟度；而對于受美國出口管制規則約束的DeepSeek而言，極紫外光刻技術的可獲取性受限，從其角度出發則應被認定為低成熟度技術。

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結束語

本文提出了基于科技巨頭投資的初創企業為核心指針的前沿創新情報監測框架，旨在以制度化的方式提升政府和企業在技術預見、預研和預布局方面的準確性。盡管這一框架在當前創新幾何結構加速重塑的背景下，能夠增強對前沿創新情報的感知能力，但仍需明確，這一方法僅能呈現創新活動的某一側面，無法完全避免片面性與不確定性。事實上，監測前沿創新本質上屬于社會科學與自然科學的交叉領域，必須承認其與純粹的自然科學在規律性、可驗證性上的根本差異，接受基于不完美和片面證據所作決策的必要性與局限性。

更廣泛地看，本文反對的是將前沿創新監測過度簡化為對專利和論文等顯性成果的大規模量化分析。對大型數據庫、復雜統計模型與形式化方法的迷信，雖在一定程度上推動了社會科學研究方法的演進，但也可能使創新監測偏離對復雜動態經濟環境中創新機制的本質理解。試圖以自然科學的思維模式處理一個深度交織著技術演進、社會文化、經濟發展水平甚至地緣政治的復雜有機問題，本質上是一種對復雜性與不確定性的回避，最終無法真正實現對前沿創新的有效洞察。因此，未來前沿創新情報監測框架的構建，應在堅持方法嚴謹性的同時，保持對復雜性、動態性與非線性演變過程的敏感與尊重。

本文來源于《競爭情報》雜志2025年第3期。任曉波，上海圖書館（上海科學技術情報研究所）助理研究員。施雯，上海圖書館（上海科學技術情報研究所）研究員。文章觀點不代表主辦機構立場。

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