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至關(guān)重要:幾秒即可獲結(jié)果 新算法讓企業(yè)評價更高效

2019-01-07 15:48:42來源:科技日報

“在科技企業(yè)評估時,除了傳統(tǒng)的盡職調(diào)查,尚缺乏一種更高效、快速、客觀的評價工具,經(jīng)常難以判斷信息是否客觀,無法在最短時間內(nèi)掌握所在行業(yè)內(nèi)的競爭對手情況等?!痹诮张e辦的科

知識爆炸的時代,大數(shù)據(jù)已非一個新鮮名詞,呈指數(shù)級增加的數(shù)據(jù)量級與數(shù)據(jù)類型,百花齊放的計(jì)算智能,日新月異的計(jì)算設(shè)備不斷提升人類的認(rèn)知能力與知識儲備。然而成熟的大數(shù)據(jù)應(yīng)用遠(yuǎn)未實(shí)現(xiàn),大量現(xiàn)象與結(jié)論仍埋藏在浩如煙海的數(shù)據(jù)中等待挖掘。

“在科技企業(yè)評估時,除了傳統(tǒng)的盡職調(diào)查,尚缺乏一種更高效、快速、客觀的評價工具,經(jīng)常難以判斷信息是否客觀,無法在最短時間內(nèi)掌握所在行業(yè)內(nèi)的競爭對手情況等。”在近日舉辦的科技創(chuàng)新大數(shù)據(jù)監(jiān)測與評價研討會上,北京中技華軟科技服務(wù)有限公司總經(jīng)理曹凱告訴科技日報記者。

科技型中小企業(yè)評價與監(jiān)測至關(guān)重要

在我國,科技型中小企業(yè)數(shù)量眾多,知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造能力強(qiáng),對稅收的貢獻(xiàn)超過50%,對GDP的貢獻(xiàn)超過70%。

“在建設(shè)創(chuàng)新型國家的大目標(biāo)下,科技型中小企業(yè)的評價與監(jiān)測能力的提升,有益于促進(jìn)整體創(chuàng)新生態(tài)與環(huán)境的建設(shè)。”曹凱說。

“在資本助力科技創(chuàng)新的發(fā)展過程中,投資機(jī)構(gòu)常常在評價技術(shù)的商業(yè)價值與落地前景上遇到難題,如何對科技公司進(jìn)行估值?如何做好技術(shù)盡調(diào)?如何評價科技公司的先進(jìn)性、成熟性與應(yīng)用性?出現(xiàn)這些問題的主要原因在于很多新興公司業(yè)內(nèi)可對比企業(yè)較少,企業(yè)具有較短的發(fā)展歷史,收益具有不確定性,且無形資產(chǎn)比重較大,傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)估值方法遇到了挑戰(zhàn)。”華軟資本管理集團(tuán)股份有限公司總裁江鵬程說。

“多年以來,技術(shù)預(yù)測、戰(zhàn)略規(guī)劃、熱點(diǎn)跟蹤在各個部門與行業(yè)的實(shí)踐,造就了知己知彼的能力。不過,這種能力的形成,消耗了大量的人力和專家智慧。比如,依靠座談、調(diào)研、文獻(xiàn)情報學(xué),以及專家研判的德爾菲法。在大數(shù)據(jù)、開源情報日益普及和豐富的新形勢下,是否有自動化、更高效、更客觀、更具有廣度的方式?”曹凱說。

輸入企業(yè)名稱幾秒即可獲得全景掃描

“復(fù)雜中總有規(guī)律可循。僅從專利入手,就能發(fā)現(xiàn)非常多的線索。任何一個技術(shù),都不是憑空產(chǎn)生的,它可能與成百上千個技術(shù)發(fā)生著聯(lián)系,跨越了多個國家的空間維度,幾年、十幾年、幾十年甚至上百年的歷史維度。把任意一件專利,放在幾萬件專利、數(shù)十萬個技術(shù)節(jié)點(diǎn)上,計(jì)算技術(shù)之間的影響,得出專利的影響力,從而判斷企業(yè)的技術(shù)水平。”曹凱說。

北京中技華軟科技服務(wù)有限公司自主研發(fā)了高維時空下復(fù)雜技術(shù)網(wǎng)絡(luò)排名算法。“基于這個核心算法,從技術(shù)布局、企業(yè)超越產(chǎn)業(yè)技術(shù)變遷的能力、企業(yè)研發(fā)效率、企業(yè)研發(fā)人員的創(chuàng)新能力等維度對企業(yè)的技術(shù)實(shí)力做出整體評價,單個企業(yè)的評價運(yùn)算量通常達(dá)到萬億次以上。”曹凱介紹,目前,這項(xiàng)最新實(shí)踐已可以在線自主生成報告,只需輸入企業(yè)名稱,幾秒即可獲得對企業(yè)的全景掃描。

曹凱認(rèn)為,借助科技知識圖譜,打通蘊(yùn)含基礎(chǔ)研究成果的科學(xué)論文,蘊(yùn)含技術(shù)創(chuàng)新成果的專利,重大科學(xué)、社會和經(jīng)濟(jì)發(fā)展問題相關(guān)的科研項(xiàng)目數(shù)據(jù)之間的壁壘,用自然語言處理的方式,提取各類科技成果的技術(shù)特征,利用大數(shù)據(jù)與人工智能的技術(shù)和方法,建立科學(xué)與技術(shù)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),生成立體、動態(tài)的技術(shù)演進(jìn)圖,結(jié)合時間軸進(jìn)行歷史擬合,發(fā)現(xiàn)各個技術(shù)之間的關(guān)聯(lián)、演進(jìn)和變遷,形成技術(shù)預(yù)見的基礎(chǔ)模型。

責(zé)任編輯:孫知兵

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