“十三五”以来，我国科技创新能力不断增强，创新步伐不断加快。在互联网广泛应用的大数据时代，企业技术创新发展过程中产生的大量数据背后蕴含着丰富的、复杂关联的知识，数据要素已成为企业技术创新的重要动力，也对其他创新要素（人才、技术等）具有效率倍增作用。以企业为主体的技术创新大数据中数据与知识的有效、丰富，依赖于科创关键创新要素图谱的建立。采用开放知识网络模型方法，构建人才要素图谱、技术要素图谱、学科要素图谱等一系列的关键创新要素，可以融合分析企业技术创新体系大数据中的关联知识和潜在信息。依托关键创新要素知识图谱，政府、科技管理部门能够进行更为有效的知识管理，企业研发部门能够更高效地获得相关技术线索、把握人才网络。
本文梳理国内外服务于科技管理的知识图谱研究，探讨上海加快建设具有全球影响力的科创中心的路径，以及创新要素图谱对于促进企业为主体的技术创新体系发展的重要意义。
知识图谱服务于科技管理
科学技术发展是国家前进的动力，是当代社会生产力发展的重要动力来源，也是人们一直以来不断创造、累积和更新的知识宝藏，是从无数次实践中获取的智力成果。近年来科技飞速发展，对其获取、整理、以及创新的方式和工具都在持续发生着改变，涌现了诸多如知识图谱一类的新工具，进行更为有效的知识管理。
陈悦、刘则渊指出：科学知识图谱是显示科学知识的发展进程与结构关系的一种图形。它的悄然兴起，一方面是揭示科学知识及其活动规律的科学计量学从数学表达转向图形表达的产物，另一方面又是显示科学知识地理分布的知识地图转向以图像展现知识结构关系与演进规律的结果，无论是对于科学技术研究还是对于企业技术创新，科学知识图谱都是一种有效的知识管理工具。
知识图谱的研究在发达国家已经经过理论研究期，目前其实际应用已经逐步拓展并向更加精细化的领域发展，部分已取得了较好效果。国内的知识图谱研究起步略晚但发展较快，近年涌现出一批运用知识图谱工具分析某个学科、领域的发展情况和演进规律的研究。例如孙杰、佟泽华以2008—2017年CNKI数据库中文期刊相关论文为数据基础，对我国人工智能研究的知识图谱结构进行可视化分析，得出人工智能研究趋向多元化，呈现多学科交叉趋势的结论；王晓云、杨子煜以海量科技文献为对象构建国防科技知识图谱，研究了知识图谱的定义和构建的相关技术，提出了从科研本体模式构建知识图谱的思路，将国防科技分类一体化词表与科研本体相结合，提高了国防科技文献利用的有效性。
由于知识图谱能够可视化地展示学科的整体架构、历史和前沿，并能够揭示知识之间的关系，因此能够帮助管理和决策层高效把握领域的整体发展状况和预测未来趋势，知识图谱所具有的这种特殊优势为科技管理提供新的思路和模型。一部分研究者已经注意到并尝试将其运用到为科技管理提供思路和建议。例如陈璐、张玉清通过知识图谱发现研究机构及作者之间的跨平台合作有待加强；热点主题包括制度和政策、高校科技成果转化、科技创新等，“科技创新”“技术转移”“知识产权”等新增关键词颇受关注;前沿研究变动频繁，“影响因素”“区域经济”“创新创业”等关键词表征了今后的研究方向。畅飞指出科技型中小企业融资在国内研究热潮的快速高涨，吸引了各学科学者产出丰硕的成果，知识图谱能直观地揭示该领域的研究概况与前沿。以客观数据和图谱为依据，对科技型中小企业融资的研究发展进行分析和总结，并提出相关建议，为该领域的后续研究提供参考。胡吉颖、谢靖利用数据挖掘技术进行科研实体抽取与关系计算，基于实体知识图谱构建分布式索引，实现了知识多维度检索呈现和关联导航、实现了智能语义搜索和多维知识集成检索发现，满足了精准知识检索的需求。
国内外的研究充分证实了知识图谱技术能够有效利用科创海量数据，并通过挖掘数据间的关系揭示知识资源的相互联系、揭示知识领域的动态发展规律；是能够最大限度地发掘知识资源海量数据价值、使其为科技管理部门、研发部门提供切实的决策参考和决策依据的高效工具。
上海科创中心建设路径
2019年，上海发布了《关于进一步深化科技体制机制改革增强科技创新中心策源能力的意见》(科改“25条”)，提出了要全面对标国际最高标准、最好水平，到2035年，涌现一批世界级的科研机构、创新平台和创新产业，创造出一批具有全球影响力的原创性成果。无论是在地理区位还是在科技实力积累、对人才的吸引力等“科创基因”来看，上海都无疑是我国建设具有全球影响力的科创中心最具潜力的“种子选手”。如何进一步加快上海建成具有全球影响力的科创中心，需要最大限度激活创新潜力，将制约科创的各项因素把握在可控范围内。
很多研究者对目前制约科技创新发展问题进行了有深度、多维度的研究，其中涉及到科技管理的问题主要有二：一是科技管理职能要向制定战略方向、服务科创主体转变；二是要有效整合科技资源，发挥企业技术创新主体作用。上海要建设具有全球影响力的科创中心，势必要从科技管理特别是科创战略方针的制定、科创环境和服务的提升、科创资源管理上面下功夫。
以上两个问题的产生具有两个大背景：一是企业、第三方组织已经成长为强有力的创新力量；二是时代已经进入信息文明阶段，科创资源的海量数据需要更有效地整合和挖掘。
关于第一个大背景，近年来各领域的大量研究都指出我国的科技创新已经进入了新阶段，其中就包括了科研创新主体的转变。科技日报社副社长、著名金融学者房汉廷从全社会研发投入比例的角度论证了当前我国创新力量的变化：全社会研发投入2%是一个节点，超过2%恰好是一个经济体科技创新活动进入自组织阶段，企业、第三方组织成为强有力的创新力量，政府更为专注创新条件和创新环境建设；中国全社会研发投入强度从2013年首破2%已经连续6年在2%以上，证明企业和第三方组织已经成为技术创新的重要力量。企业成为科创重要力量体现在二个方面，一是对企业和第三方组织对科技创新的资本投入越来越大，二是企业本身科研能力的增强。对于上海建设具有全球影响力的科创中心来说，把握住了促进企业创新创业投入和促进企业研发能力提升就是把握住了未来最活跃的科创力量。
关于第二个大背景，政府和科技管理部门转变职能，要从管理型走向服务型，那么管理部门应当为企业特别是创新创业企业做好哪些方面的服务？科技金融学学者房汉廷从金融资本的角度提出助力企业创新创业要有四个服务器——技术孵化器、项目孵化器、企业助长器、企业扩张器；并指出目前在我国“技术孵化器”是缺失的，这造成了研发成果大量堆积和浪费，并且由于“孵化器”的缺失，造成后续企业发展的不正常。在当今大数据时代，对于政府和职能部门来说，首要解决的问题是把握、挖掘好全社会科创资源和科创成果数据，只有做好科创数据的管理，才能把握大局，政府和科技管理部门要为“技术孵化器”提供良好的生态环境、助力做好技术成果转化，就需要政府和科技管理部门主动提供服务，以帮助创业者、投资者发现创新价值，促成技术成果转化。政府和职能部门创造良好环境、主动提供优质服务，才能促进创新者、创业者、投资者的相遇和彼此欣赏、共同协作。
创新要素图谱助力上海科创中心建设
企业在技术创新的前期积累、和技术创新的过程中产生的大量人才、技术、学科等数据中，蕴藏着企业技术创新的核心、关联网络、规律、发展方向。从政府、管理部门角度来看，要主动提供服务，为企业技术成果转化创造良好的生态环境，就需要政府和科技管理部门更有效地整合和挖掘科创资源的海量数据，为企业和投资者提供可视化的科创知识图谱，从而促进双方甚至多方快速把握技术定位，发掘其潜在的创新价值、描绘其市场需求和应用前景等。由于知识图谱工具能够对领域进行评价、筛选、预测，因此人才、技术、学科等关键创新要素图谱能够从多个方面评估企业创新能力，并能够基于此建立适用于上海科创中心建设的企业创新能力评价体系。
首先，企业是创新的重要主体，技术是创新的核心要素，结合上海产业发展优势行业，构建企业知识图谱，有助于挖掘企业知识产权及创新能力评估，并为政府管理人员提供数据化的智能辅助决策和筛选推荐工具，从而提高创新资源配置效率和能力。从互联网和知识产权数据库中获取与企业相关的各种数据信息，通过自然语言处理算法的抽取和集成，运用命名实体识别技术抽取企业实体名称及其属性信息，形成基于RDF三元组的各种企业和属性标准知识库。这些知识库可以进一步与企业相关的各种知识产权信息进行关联，包括专利、商标、标准和著作权等信息，构成企业知识产权知识库。采用知识图谱对这些知识库进行深度分析挖掘，就可以形成不同维度（企业本身、行业、区域等）的知识图谱。
第二，企业创新是上海科创中心建设的重要组成部分，企业创新类型包括原始创新、技术转化与技术引进创新、产学研合作创新、产业集群合作创新、技术联盟创新，以及基于跨国并购的创新等，其中产学研合作、产业集群合作、联盟合作等合作性创新尤为重要。企业的社会网络是复合型的，企业作为创新主体在网络中所起作用以及和其他企业主体在技术创新方面的联系和强度均在知识图谱中得到体现和可视化展示。将高校、研究院所嵌入企业的创新网络中可发现，产学研合作创新网络对不同发展阶段的企业起到不同的作用。同样产业合作和上下游联动合作对不同领域和体量的企业作用不一样，例如在企业成长阶段，更易发生核心技术合作,实现企业合作自主创新，并有更多机会学习国外企业核心技术，实现技术共享与协同创新，丰富企业技术积累、提高企业知识技术整合能力，有利于其独立实现二次核心技术创新；同时成长型企业结合自身财力,可以进行适度的原始自主创新,实现自主设计制造和自主品牌创造。通过知识图谱相关技术构建企业、高校合作网络，通过技术相似度聚类得到企业集群和不同技术领域的产业分布网络，从而分析企业合作网络和产业链的合作创新关键要素，提高企业主体之间的合作关系和合作强度，促进企业合作创新特别是产学研合作创新网络在企业创新中的关键作用。
第三、科技企业自主创新对区域创新能力和国家竞争力提升都有着积极的推动作用，区域和国家经济环境发展及产业本身的发展对科技企业自主创新也会起到促进作用。企业创新主体、产业技术、科研能力、产业环境、制度环境等创新要素相互作用，共同推动企业自主创新。其创新模式分为内部因素和外部因素，内部动力因素主要包括企业吸收能力、企业科技投入、创新激励机制、企业创新文化以及创新理念等。外部动力因素主要包括：①市场驱动;②创新资源;③政府政策,主要涉及政府制定的产业规划、产业调整、企业创新扶持、良好软硬环境的各种制度与政策,以及针对中介体系和行业协会的相关政策;④集群环境,主要涉及竞争秩序维持、集群创新文化营造、集群自主品牌战略、集群企业关联与协同创新;⑤其他外部影响因素。通过互联网新闻政策信息等非结构化数据和产业经济发展数据等结构化数据，运用大数据技术构建企业创新要素图谱，分析不同生命周期的企业对应创新模式选择的动力要素不同，进行针对性的政策扶持和调控，制定个性化和有温度的企业扶持政策，为相关政府决策提供参考。
掌握了科创知识图谱工具，就意味着政府、科技管理部门掌握了整合、挖掘科创海量数据的钥匙，能够助力科创数据管理、服务于科创战略方针的制定、切实提升科创环境和服务。能够助力管理部门将被动的技术管理模式转变为主动的服务模式，进而建立基于大数据和知识图谱的新型技术创新模式与决策机制，为企业提供基于大数据的深度知识挖掘和企业创新能力评估，最终促进技术创新和体系建设。另一方面对于企业、第三方组织来说，由于原始数据来源于企业，基于此建设的评估体系将更贴近企业实际，更能够反映创新技术的实际应用价值，能够为企业、投资者提供更切实的服务和参考。
（作者王贝就职于苏州科技大学外国语学院；作者殷玥、孙虎就职于上海科技发展有限公司；作者王茜就职于上海市研发公共服务平台管理中心）
