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AI领域全球知识网络对本地知识创新影响研究

发布时间:2021-10-22 18:28
  当前全球化和新技术革命推进与发展,人工智能(AI)作为现代和未来产业的代表和核心,正在主导和重塑全球各行各业,并引发新一轮产业革命。随着5G和物联网基础技术的快速推进,人工智能的突破速度大大也超过预期,而建立健全以人工智能为核心的现代化产业已成为实现我国创新驱动发展战略的一大核心抓手和奋斗目标。与传统领域和技术不同,人工智能领域知识创新发展既有不同空间尺度的多层次空间网络特征,同时其技术发展与应用演进又具有多样化与复杂性并存的复杂系统特征。人工智能领域知识创新发展的这一双重特性使得其知识创新活动中,全球知识网络对其发展具有重要影响。过去依靠单个创新主体独立研发与技术转化难以诠释人工智能领域的知识创新发展变化。有鉴于此,本文拟从知识网络视角来研究探讨人工智能领域全球知识网络对本地知识创新演进的影响,包括知识网络“全球通道”桥接机理以及本地吸收转化“本地蜂鸣”过程。无疑,研究工作在丰富和完善知识创新网络发展理论的同时,对于我国人工智能领域知识创新发展更好融入和借助全球创新网络,以更好实现本地知识创新,更好建立健全以人工智能为代表的现代化产业具有重要的现实意义和理论价值。论文通过对人工智能知... 

【文章来源】:华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:183 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

AI领域全球知识网络对本地知识创新影响研究


本文研究的技术路线

示意图,全球通,示意图,全球


第二章理论基础与文献综述11的全球网络,可以促进知识交流和获取外部知识(Grillitsch&Nilsson,2015)。如果产业集群只有本地嗡嗡声,没有外部联系,本地公司之间转移的本地知识往往是同质的,而地方发展往往会面临被“锁定”在原始路径或“路径依赖”困境中的风险(Asheim,2002)。总而言之,“全球通道-本地蜂鸣”概念框架近年来得到了学者们的大量关注,社会网络关系与不同空间尺度的经济行为交织在一起,而研究视角又可以从结构洞和社会网络(Burt,1992;Coleman,1988)、社会资本(Putnam,2000)和小世界网络(Watts&Strogatz,1998)进一步展开。然而大量学者从微观层面节点特征研究对组织创新的影响,然而随着创新网络的全球本地化,研究节点在二元网络中的作用与关联以及节点和整体网络的关系,这将是后续创新网络研究的重点(Glückler,2016)。2.1.2空间尺度与分析层面全球创新网络使研发合作的空间组成部分似乎是相当异质和多方面的。Bathelt(2004)对局部嗡嗡声和全球管道的假设,解释了协作网络中不同空间尺度(全球、地方、全球-本地)的共存。Scholl(2018)在R&D网络基础上,根据本地蜂鸣和全球管道的假设(如图2-1),通过网络理论量化网络指标,对R&D网络进行实证研究,发现R&D网络与合作网络非常异构,并需要进一步研究全球合作网络。资料来源:(Scholl,2018)图2-1全球通道-本地蜂鸣示意图集群间具有特定网络结构的全局链接配置称为集群的连接(Lorenzen&Mudambi,2012)。最近的一些实证研究强调了知识守门人所发挥的重要作用,他们被定义为具有

创新系统,空间尺度,全球


华南理工大学博士学位论文14资料来源:(Binz&Truffer,2017)图2-2全球跨空间尺度创新系统本地的蜂鸣因为嵌入的本地联系环境将引起信任,降低交易成本,创造技术溢出效应,并提供更加全面的信息共享,以实现不同想法的混合。全球管道发挥桥接结构的作用,提供对新颖和非冗余信息的访问,这些信息可以创造进一步的技术溢出并刺激创新。并且对于“全球通道-本地蜂鸣”对集群企业技术创新的影响强度,本地嗡嗡声和全球管道不仅仅是简单的线性加强,两者的相互结合对技术创新将产生一种乘法效应(Aarstad,2016)。此外,本地的整体技术水平和国家层面的研发合作对于创新资源流动非常重要,于此同时,知识的流动在全球-本地概念模型中又占据了主导地位(Grillitsch,2014)。因此需要学者构建基于知识网络的“全球-本地”模型,以此研究区域和企业技术创新。2.2创新网络的行为主体与特征创新网络为组织带来了更加开放高效的环境,组织从中获得了创新资源,同时促进了互利合作。同时从创新网络不同来源获取知识的优势使组织能够开发出更多技术知识,这些知识有助于创造又可用于创新发展的新知识,经过良性迭代,并最终获得更大的商

【参考文献】:
期刊论文
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[3]全球—地方视角下西安市软件产业集群的创新效应研究[J]. 孙鹏,程丹亚.  人文地理. 2019(05)
[4]“双一流”建设背景下大学国际人才治理的现实困境及应对策略[J]. 刘路,钟周,Hamish Coates.  中国高教研究. 2019(09)
[5]合著网络分支及其强度的涌现研究[J]. 孙熊兰,魏玉梅,王思茗,滕广青.  情报理论与实践. 2019(12)
[6]Evolution Characteristics of Government-Industry-University Cooperative Innovation Network of Electronic Information Industry in Liaoning Province, China[J]. PENG Fei,ZHANG Qiqi,HAN Zenglin,DING Yan,FU Ningning.  Chinese Geographical Science. 2019(03)
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[8]AI领域基础科学网络对技术创新网络影响研究[J]. 朱桂龙,李兴耀.  科学学研究. 2019(03)
[9]An Energy-Efficient Data Collection Scheme Using Denoising Autoencoder in Wireless Sensor Networks[J]. Guorui Li,Sancheng Peng,Cong Wang,Jianwei Niu,Ying Yuan.  Tsinghua Science and Technology. 2019(01)
[10]知识耦合对企业突破式创新的影响机制研究[J]. 于飞,胡泽民,董亮,陈祖胜.  科学学研究. 2018(12)

博士论文
[1]HRD策略、海归国际知识溢出与企业创新绩效[D]. 缪洋.华东师范大学 2017
[2]知识网络双重嵌入对集群企业创新能力提升的机理研究[D]. 徐蕾.浙江大学 2012



本文编号:3451639

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