欧盟联合研究中心发布报告识别新兴技术领域信号

2025年2月17日，欧盟联合研究中心发布《科技领域的弱信号-2024》报告，旨在通过分析2024年检测到的221项新兴技术“弱信号”，为欧洲政策制定提供科学依据，助力其把握未来技术趋势、应对潜在影响、提升竞争力。

一、核心结论

1、新兴技术的发展趋势

可持续发展导向：从先进制造到农业领域，众多技术致力于减少环境影响、提升资源利用效率，如绿色氨生产技术和循环食品系统。

跨学科融合创新：不同领域的专业知识相互融合，推动技术进步。例如，航空航天技术结合了材料科学、计算机科学和工程学原理，生物技术与环境科学的融合为解决环境问题提供了创新方案。

AI与机器学习的广泛应用：AI和机器学习技术被应用于各个领域，从医疗影像分析到农业边缘计算，优化了性能，提高了精准度，挖掘了新的价值。

个性化与精准化发展：在医疗和农业领域，技术朝着满足个体需求、实现精准操作的方向发展。如个性化疗法和精准农业技术，提高了医疗效果和农业生产效率。

非侵入式和微创化优先：医疗和农业领域注重采用非侵入式或微创技术，提升用户体验和安全性，例如新型医疗成像技术和农业非侵入式传感器的应用。

数字化与数据驱动决策：各领域借助数字化和数据驱动的决策方式提升效率和智能化水平，数字孪生技术在多个行业的应用以及量子机器学习在数据分析中的潜力，都体现了这一趋势。

强化安全与数据隐私保护：随着数字化进程加速，安全和数据隐私愈发重要。ICT领域的零信任架构和AI领域的联邦学习等技术，保障了信息安全和隐私。

2、全球创新格局

美国：在多数新兴技术领域处于领先地位，科研成果和专利数量众多，影响力广泛；不过，其在多数领域的显示性技术优势（RTA）并不突出，这表明美国在新兴技术领域的投入与其他领域保持相对平衡。

中国：在科研和专利方面取得了显著进展，在多个领域表现出色，在11个新兴技术集群的科学研究中展现出专业化优势。

韩国：在高科技领域具备较强的竞争力，在先进材料与制造、航空航天、交通、ICT和数字健康等多个领域展现出强大的专业化优势。

日本：在大多数新兴技术领域虽未表现出明显的专业化，但在ICT和量子与密码学等特定领域保持战略重点，凭借其在电子和电信领域的传统优势持续发展。

印度：尽管研发产出规模相对较小，但在技术领域逐渐崭露头角，并且在电子健康和量子技术等领域表现出明显的专业化趋势。

英国：在12个集群的科学研究中发挥了重要作用，国际合作程度高，尤其在能源、量子与密码学、航空航天和交通等领域的新兴技术研发中表现突出。

欧盟：科研实力雄厚，在数字孪生、人工智能与机器学习、治疗与生物技术、能源和环境与农业等领域的科学出版物产出方面处于领先地位。然而，欧盟在大多数领域的专业化程度不高，且在专利申请和商业化方面与其他地区存在差距，反映出其在将科研成果转化为实际应用方面有待加强。

二、研究方法

1、数据来源：主要使用了两个数据库来检测弱信号。一是Scopus数据库，由Elsevier提供，涵盖1996年1月至2023年12月的科学出版物，包括近37000种科学期刊，其中约34500种为同行评审期刊，涉及生命科学、社会科学、物理科学和健康科学等多个领域；二是Patstat数据库，即欧洲专利局开发的全球专利数据资源，其2023年冬季版汇总了全球100多个专利局的数据，为专利统计和分析提供了全面的信息。

2、弱信号检测流程

构建文档集：通过自动查询Scopus数据库来构建文档集，查询所依据的概念来自于文本挖掘生成的词典。该词典的生成是将2015-2021年Scopus数据库中的约1100万篇科学出版物作为语料库，从中提取单字、复合词及首字母缩写词等，再对这些提取的词汇进行处理，包括概念分组、去除不一致内容、按相关性排序，最后存储在词典中。随后，用词典中的每个概念在Scopus数据库中进行自动查询，构建出从 1996 年到 2023 年的包含科学出版物的文档集。

计算 “活跃度” 筛选原始弱信号：创建文档集后，使用自定义的“活跃度”指标对其进行排序。“活跃度” 指某一时期检索到的文档数量与1996-2023年期间检索到的文档总数的比值，如activeness[2021-2023]代表2021-2023年发表的文档数与1996-2023年发表的文档总数的比例。活跃度得分高的文档集被视为原始弱信号，因为这意味着在所选时期内有大量相关文档发表，可能与科学或技术的新兴主题相关。

3、相关筛选流程

初步过滤：原始弱信号中存在一些误判，需要进行过滤。一方面基于文档集的规模、人工评估和语义接近度进行筛选，人工检查可剔除因原始语料库错误（如拼写错误）产生的文档集；另一方面，利用“语义紧凑性”进行更精细的筛选，剔除语义上不相似的文档集，避免将仅在一两个语义概念上有共同之处但实际属于不同概念领域的文档集误判为弱信号。

在TIM Technology系统中重构：对于有潜力的原始弱信号，在TIM Technology系统中重新创建文章集。该系统除了包含科学出版物外，还涵盖专利和欧盟研发资助项目信息。重构过程通过优化搜索查询来提高文档的召回率，并进一步验证信号列表。在这个过程中，可能会发现一些原本认为是弱信号的实际是已知的趋势或问题，例如新技术出现新名称或语义概念导致的误判。TIM Technology系统提供了相关关键词、文章聚类、文档语法、紧凑性、文档列表和在线访问等功能来支持搜索查询的优化。

主题分组：经过基于Leuven社区算法的预聚类后，人工验证每个信号与主题集群的匹配情况，确保弱信号的分类准确合理。此外，TIM系统中还运用语义距离相关技术，如通过向量空间模型计算文档间的语义相似度（如余弦相似度），用于聚类、文档语法分析或紧凑性分析等，以辅助筛选和分析工作。同时，利用Scopus的原始数据计算期刊的影响因子，该指标反映了期刊在其领域内的相对重要性，计算时间范围为1998-2023年。

三、新兴技术分析

1、各领域技术概述

先进材料和先进制造：此领域技术多样，涵盖多功能材料，如能同时展现多种特性和功能的工程活材料、高熵碳化物和MXene纳米片等；具备纳米级设计和工程特点的材料，像联苯网络、Janus过渡金属二硫属化物和单层MoSi₂N₄；具有自修复和环境适应能力的材料，如自修复离子凝胶和可重构智能表面。部分技术致力于提高能源效率、降低环境影响，如固态锂金属电池和钾混合离子电容器电池。制造方面，增材制造技术如搅拌摩擦沉积、激光直接能量沉积等得到发展。Industry 5.0作为一种制造范式，强调将人类智慧与人工智能融合，以实现可持续、以人为本的工业生产。

航空航天：该领域新兴技术具变革潜力，依赖跨学科专业知识。先进通信系统是关键，如太空 6G 和天地空一体化网络。边缘计算在卫星和无人机领域的应用，实现了数据的实时分析和决策优化。自动化也是重要发展方向，先进空中mobility、电动垂直起降（eVTOL）飞机和城市空中mobility等技术的出现，推动了行业向自动化运输解决方案发展。在可持续性方面，eVTOL飞机和可持续航空燃料的研发，致力于减少碳排放和环境影响。

交通运输：该领域主要利用人工智能（AI）和机器学习（ML）提升交通系统的功能和可持续性。AI和ML应用广泛，如AI智能充电、多模态传感器融合用于自动驾驶车辆以及行人轨迹预测等。自动驾驶车辆的感知技术发展迅速，像激光雷达里程计、单目3D目标检测和定向目标检测等技术，对于车辆在复杂环境中的可靠导航至关重要。此外，还有针对环境挑战的技术，如电动公交车的智能充电策略和车辆集成光伏技术，旨在减少碳排放和促进可再生能源的使用。

数字孪生（Digital Twin）：数字孪生技术的核心是整合多数据源，创建物理实体的动态、自我更新的数字副本。在城市、建筑和房地产领域，通过集成多源数据，实现对物理系统的实时监控、控制和预测。在农业和医疗保健领域，该技术采用整体方法，考虑物理系统的整个生命周期及其与其他系统的交互。部分技术还具备预测能力，如建筑、房地产和农业领域的数字孪生技术，能够模拟场景、预测未来趋势。

人工智能与机器学习：该领域新兴技术着重解决数据隐私、安全和可解释性问题。采用去中心化和联邦化方法，如联邦机器学习、联邦深度学习和垂直联邦学习，在保护数据隐私的同时实现协作模型训练。注重可解释性和透明度，像可解释AI、可信AI和以人为本的AI，致力于提供透明的决策过程。利用先进加密方法和安全多方计算，如隐私保护机器学习，确保数据安全和合规。同时，强调将领域知识和物理定律与数据驱动方法相结合，以提高预测准确性。

信息与通信技术：该领域新兴技术呈现多个趋势。AI和ML的应用推动了技术发展，如对抗防御、少样本学习和单芯片神经形态计算等技术，提升了计算和数据处理能力。在区块链和去中心化技术方面，注重交易的安全性和可靠性，如区块链在供应链中的应用、可编辑区块链和安全去中心化金融等技术。安全和隐私保护至关重要，保密计算、多密钥全同态加密和零信任架构等技术应运而生。此外，互操作性和集成也是关键，如Open RAN和元宇宙等技术，实现了不同系统和设备之间的无缝交互。

医学成像：这些新兴技术旨在应对医学成像应用日益增长的复杂性和多样性挑战。增强可视化和成像技术不断发展，如红二色成像、线场共焦光学相干断层扫描和视网膜电图等，提高了对各种医疗状况的诊断和治疗能力。利用机器学习和深度学习的图像分析技术，如Pix2Pix GAN、放射组学nomogram和MRI放射组学等，有助于识别传统分析技术难以辨别的模式和标记。多模态成像和数据集成技术，如全身正电子发射断层扫描和氘代谢成像，提供了对复杂医疗状况更全面的理解。同时，非侵入性和微创技术的发展，以及对个性化医学和精准诊断的追求，也是该领域的重要趋势。

治疗学与生物技术：该领域新兴技术围绕精准医学和个性化疗法展开。免疫疗法发展迅速，如CAR巨噬细胞疗法和CAR NK细胞疗法，利用人体免疫系统靶向和消除癌细胞。基因编辑技术如CRISPR - Cas12和CRISPR - Cas13，为基因治疗和疾病诊断提供了新手段。再生医学和组织工程取得进展，如3D打印用于伤口管理和类胚体技术，为组织修复和再生带来新希望。此外，还有注重非侵入性或微创治疗的技术，如经导管边缘到边缘修复，以及像mRNA疫苗这样的创新疗法，展现了生物技术在医疗领域的巨大潜力。

数字医疗（e - Health）：数字技术在医疗保健领域的应用不断拓展，AI 和机器学习发挥着重要作用。从疾病诊断到治疗规划，如 AI 分类组织病理学图像、AI 驱动的神经退行性疾病检测和 AI 辅助腹部病变检测等技术，提高了医疗数据的分析效率和诊断准确性。物联网和区块链技术推动了数字健康和远程医疗的发展，如医疗物联网实现了远程患者护理和医疗数据的实时分析，区块链用于电子健康记录，保障了数据的安全性和隐私性。

环境与农业：部分技术依赖新的先进材料和制造工艺提升性能，如 PFAs 去除、尿素电解和半球形太阳能蒸馏器。一些技术强调可持续发展，考虑不同系统间的复杂相互作用和相互依存关系，如再生农业、循环食品系统和建筑脱碳。数字技术应用广泛，如农业边缘计算、e - DNA 宏条形码和食品升级再造。此外，公众接受度和教育对于一些新技术很重要，如培养肉和 e - DNA 宏条形码。该领域还体现了多学科融合的特点，以及循环经济方法在部分技术中的应用。

能源：该领域所有技术都关注可持续性，通过减少温室气体排放、提高能源效率和促进可再生能源利用来实现。许多技术涉及能源存储和转换，如氢生产、电池回收和超级电容器。部分技术依赖先进材料和制造技术提升性能，如电致变色储能、渗透能收集和锌离子混合超级电容器。此外，还有强调集成和系统思维的技术，如正能量区、智能本地能源系统和第五代区域供热，以及对可再生能源的整合，凸显了可再生能源在向低碳经济转型中的重要性。

量子和密码学：该领域新兴技术涵盖量子计算和模拟、量子抗性密码学、量子机器学习和优化、量子通信、量子硬件和材料以及量子算法和软件等多个方面。共同创新点包括利用量子力学特性超越经典计算系统，如叠加、纠缠和干涉；应对量子计算的内在挑战，如量子噪声和错误校正；开发量子材料和硬件，以构建可扩展和强大的量子系统；探索混合和量子启发的方法，整合经典和量子计算的优势 。

2、技术发展特征

先进材料与先进制造：多数技术专利份额低，处于早期发展阶段。不过，“体积增材制造”“高熵碳化物” 和 “柔性锌离子电池” 的专利份额相对较高，显示其发展更为成熟，商业价值更受关注。这些技术平均研发时长约十年，但 “可重构智能表面” 的研发时间超二十年，近期其活跃度达 95%，表明部分技术在长期积累后才迎来研究和商业关注的爆发，体现出该领域新技术发展的渐进性。

航空航天：该领域技术在雷达的四个维度上无明显规律，发展模式差异显著。例如，“先进空中机动性” 表现出低持续性和高活跃度，反映出近期研究热度快速上升；“星载计算” 和 “垂直起降机场” 则是高持续性、低活跃度，说明研发时间长但近期关注度有所下降。“eVTOL 飞机” 专利比例较高，活跃度较低，意味着其在技术成熟度和商业化方面进展较好，但当前研究热度有所降低。这体现了航空航天技术发展受技术成熟度、创新速度、商业化潜力和监管框架等多种因素的综合影响。

交通运输：大多数技术的平均持续时间在 6 - 12 年，活跃度高，科学出版物占比大。这表明该领域对自动驾驶和高效出行解决方案的研究持续推进且热度不减。其中，“无人机无线充电” 和另一项未提及技术的专利比例较高，显示出其具有较大的商业潜力。“无人机无线充电” 虽近期活跃度较低，但因其专利和科学出版物分布呈现两个峰值，且专利峰值先于出版物峰值，符合具有商业潜力的新技术特征，所以仍被视为新兴技术。

数字孪生（Digital Twin）：所有相关新兴技术都呈现高活跃度和低持续性的特点，专利比例在 1% - 25% 之间波动。这说明数字孪生技术整体处于快速发展阶段，研究热度高，但技术成熟度尚有待提升，各技术在专利、研究持续时间和活跃度等方面未呈现明显的相关性。

人工智能与机器学习：该领域技术在雷达图上形状相似，平均专利份额较低。这是由于该领域开源协作氛围浓厚，技术发展迅速，算法专利申请难度较大，企业多通过商业秘密保护技术，仅针对特定应用进行专利申请。不过，“联邦机器学习” 和 “异步联邦学习” 的专利份额超过 20%，显示出相关应用的市场潜力。除 “大语言模型” 外，多数技术的研发时间在 8 - 9 年左右，“大语言模型” 虽研发时间可追溯到 1996 年，但近期活跃度接近 100%，表明其在近期获得了极高的关注。此外，还有 11 项技术的活跃度超过 90%，反映出该领域整体发展迅速，创新活跃。

信息与通信技术：ICT 领域的新兴技术呈现出多样化的特征，雷达图四个维度之间没有明显的相关性。部分技术，如 “多密钥全同态加密”“保密计算” 等，研发时间长（高持续性）且专利份额大，显示出行业对构建安全、透明和互联虚拟环境的长期规划，以及这些技术在商业化应用方面的成熟度。而 “深度伪造检测”“入侵检测 BoT - IoT” 等技术则是专利份额低、持续性低但活跃度高，这与行业应对 AI 和 ML 发展带来的安全威胁的迫切需求相关，表明这些技术虽处于初期阶段，但因现实需求而受到高度关注。“Open RAN” 和 “零信任架构” 等技术具有短持续性、高活跃度和显著专利份额的特点，体现了创新的网络安全解决方案和开放通信标准的市场潜力，尽管其研发时间相对较短。

医学成像：该领域 9 项新兴技术在雷达分析中，专利份额均极低，其他三个维度处于相似范围，相互间无明显相关性。这种一致性可能暗示医学成像领域更注重研发，对专利保护的重视程度相对较低。不过，由于该类别技术数量有限，还需进一步研究来确定这一趋势是否具有普遍性。

治疗学与生物技术：大多数技术呈现低持续性、高活跃度、高文章比例和低专利比例的特征。“mRNA 疫苗” 和 “后生元” 的持续性高于平均水平，但依然保持高活跃度，其中 “mRNA 疫苗” 的活跃度极高。“CAR NK 细胞” 的专利比例相对较高（25%），且持续性较高、活跃度较低，表明该技术在商业应用方面具有潜力。

数字医疗（e - Health）：除 “AI 用于医学诊断”“AI 疾病预测” 和 “AI 实例分割” 外，其他新兴技术的专利比例普遍较低。这可能反映出该领域在技术创新的同时，专利保护意识或转化能力有待进一步提高，或者是由于行业特性导致部分技术暂未达到专利申请的成熟阶段。

环境与农业：此类别涵盖多个领域的新兴技术，技术雷达呈现多样性，四个维度之间无明显相关性。多数技术的专利比例较低，其中 “培养肉” 的专利比例最高，为 15%，这可能与该技术在商业化探索方面相对其他技术更为深入有关，但整体上该领域技术在专利成果转化方面还有较大提升空间。

能源：除 “重力储能” 外，该领域其他技术的雷达特征相似，表现为高活跃度、低至极低的专利百分比，以及 5 - 15 年的持续性。“重力储能” 的专利占比达 75%，且主要由中国机构在过去两年大量申请，这显示出中国在该技术领域的领先地位和对其商业化应用的积极推动。

量子和密码学：该领域新兴技术在雷达图上呈现出多种形状，各维度之间无明显相关性。不同技术在专利份额、持续性和活跃度等方面差异较大，反映出量子领域技术发展的复杂性和多样性，各项技术处于不同的发展阶段，面临着不同的技术挑战和市场机遇。

3、区域优势对比

利用 RTA 指数评估区域技术优势，结果显示中国和韩国在多个领域优势突出；欧洲在部分领域有一定优势，但在先进材料与制造、航空航天等领域存在不足。各领域主要参与者和国际合作情况也有所不同，中国、美国和欧洲在多数领域处于核心地位。

（1）RTA 指数反映的区域优势

先进材料和先进制造：中国和韩国在该领域表现出很强的专业化，RTA 指数较高，反映出这两个国家在该领域的战略重点和投资力度。欧洲、日本和美国的 RTA 指数低于 1，说明这些地区在该领域的专业化程度相对较弱，资源分配可能更为分散。

航空航天：韩国和中国在多数技术上具有较强的专业化优势，美国也有一定的专注度。欧洲在可持续航空燃料方面有一定优势，可能专注于航空的环境方面研究；日本则在空间 - 空 - 地一体化网络技术和太空 6G 方面表现突出，体现其在先进通信技术领域的战略重点。

交通运输：中国和韩国在多数新兴技术上的专业化，体现了他们在自动驾驶领域的战略投入。欧洲在 “15 分钟城市” 和 “城市微出行” 等整体城市规划概念上的专注，反映出其通过综合方法解决交通和出行挑战的理念，尽管这些信号并非传统意义上的技术进步，但体现了欧洲在可持续和宜居城市发展方面的特色。印度在能源高效利用和可再生能源相关技术上的专业化，与该国推广电动汽车和低碳交通系统的目标相符。

数字孪生（Digital Twin）：韩国、中国、欧洲和印度在相关新兴技术上的专业化程度相似。令人惊讶的是，美国在这一领域的专业化程度较低，与美国在数字技术领域通常的优势地位不符，可能是由于该领域的特殊性或样本数量的影响。

人工智能与机器学习：中国在 11 项技术上表现出专业化，体现了其对高科技领域发展的广泛关注。美国和欧洲的研究社区更关注人工智能的伦理方面，如在以人为本的 AI 和可信 AI 等技术上具有优势。欧盟在安全相关应用以及去中心化和联邦化机器学习方法方面也有较强的专业化表现。印度在部分技术上的专业化，显示出其利用现有 IT 基础拓展先进技术领域的战略。

信息与通信技术：印度、韩国和中国在该领域多数新兴技术上表现出较强的专业化，反映出这些国家在 ICT 领域的大量研发投入和战略重点。欧盟和美国的参与较为平衡，没有明显的专业化倾向，日本则明显表现出专业化不足。

医学成像：中国在五项技术上具有较强的专业化，美国和欧盟分别在三项和五项技术上表现突出，日本和韩国也在特定技术上有优势。印度在红二色成像技术上的高 RTA 指数，表明其在该领域的集中努力。

治疗学与生物技术：美国在 13 项技术上具有广泛而强大的专业化，体现了其在医疗创新领域的全面投资。中国和欧盟分别在 8 项和 9 项技术上有显著表现，反映出他们对医疗保健创新的高度重视。日本、韩国和印度则在特定技术集群上表现出专业化。

数字医疗（e - Health）：印度和韩国在多数相关新兴技术上表现出很强的专业化，中国在部分利用 AI 和机器学习的技术上有优势。欧洲、美国和日本在这一领域大多表现出专业化不足。印度在电子健康研究和发展方面的专业化，可能与其通过技术提高医疗可及性和可负担性的努力有关。

环境与农业：中国、韩国和印度在该领域有一定的专业化表现，欧洲的 RTA 指数为 1.09，有非常轻微的专业化。各国在不同技术上领先，没有明显的主导者，这可能与各国的政策倡议和优先事项相关。

能源：中国和韩国在新兴能源技术方面的平均专业化程度高于其他地区，欧洲的 RTA 值为 1，没有明显的专业化。中国在 8 项技术上 RTA 最高，韩国在 6 项技术上更具优势，这与两国的绿色技术政策和产业支持有关。

量子与密码学：欧洲在量子相关新兴技术上的专业化程度略低于中国和美国。印度虽然在量子技术领域起步较晚，但由于政府的积极举措和投资，其平均 RTA 最高。美国在量子技术领域处于领先地位，尤其在量子计算和量子密码学方面；中国也是强有力的竞争者；欧洲通过量子旗舰计划进行合作研究，在量子研究领域也有一定的地位。

（2）主要参与者情况

不同领域的主要参与者分布广泛。在一些领域，如先进材料和先进制造、航空航天、Mobility and Transport 等，中国的大学和企业表现活跃，在产出数量上占据优势；而在研究影响方面，美国、欧洲和其他国家的机构也具有重要影响力。在数字孪生领域，欧洲的组织发挥了重要作用；在人工智能和机器学习领域，美国的组织处于领先地位，欧洲的研究机构在科研方面也有一定贡献，但在专利方面相对较弱。在医疗成像、治疗和生物技术等领域，美国的组织在科学文章产出和专利申请方面表现突出，欧洲的组织在研究影响方面有一定表现。

（3）国际合作情况

在大多数领域，中国和美国是主要的合作伙伴，反映出它们在全球研发格局中的重要地位。欧洲在知识传播方面起着关键作用，许多欧洲组织参与了不同技术领域的研究和开发合作。例如，法国国家科学研究中心（CNRS）在多个领域促进了知识流动，在先进材料、人工智能、治疗和能源等领域都有重要贡献。不同领域的国际合作程度有所差异。在某些领域，如量子和密码学，英国的国际合作率最高；在医疗成像领域，英国和美国的合作程度也较高；而在一些领域，如先进材料和先进制造，中国的国际合作比例相对较低 。

四、讨论与分析

1、科学知识产出

科研贡献与专利申请的地区差异：欧洲组织在多数新兴技术领域的科学知识生产中贡献显著，尤其在数字孪生、人工智能与机器学习、治疗与生物技术、能源以及环境与农业等领域，其科学出版物数量与中国和美国相当。然而，在专利申请方面，欧洲与美国、韩国和中国存在差距。中国在几乎所有技术领域的专利申请中占据主导地位，仅在 ICT 领域韩国领先，这显示出欧洲在科研成果转化为实际专利方面的不足。

各地区在顶级期刊的文章发表情况：通过对各地区在顶级 1% 同行评审科学期刊上发表文章份额的分析，发现美国和中国在 8 个新兴技术集群中交替占据领先地位。美国在人工智能与机器学习、电子健康、治疗与生物技术以及量子与密码学领域表现突出；中国则在先进制造与先进材料、航空航天、ICT、环境与农业、移动与运输、医学成像、能源和数字孪生等领域领先。欧洲虽未在任何集群中位居榜首，但在各个领域都有重要贡献，在部分领域如数字孪生、能源等排名第二或第三，体现了其在全球科研领域的重要地位。

2、显示性技术优势（RTA）

欧洲的 RTA 表现：欧洲仅在人工智能与机器学习这一领域显示出较高的专业化程度（RTA>1.5），表明欧洲在该领域的研究投入相对集中且具有一定优势。在移动与运输、数字孪生、医学成像、治疗与生物技术、环境与农业以及量子与密码学等领域，欧洲有轻微的专业化表现。然而，在先进材料与制造、航空航天领域，欧洲的专业化程度较低，在 ICT 和电子健康领域也存在一定程度的专业化不足。

其他地区的 RTA 优势领域：中国和韩国在先进制造与材料、航空航天、环境与农业、能源和移动与运输等多个领域展现出较强的专业化；中国和日本在 ICT 和医学成像领域优势明显；中国和欧洲在人工智能与机器学习领域表现突出；美国在治疗与生物技术领域占据优势；印度和韩国在电子健康领域表现显著；印度、中国和美国在量子与密码学相关新兴技术方面具有优势。这种区域间的差异反映了不同国家和地区在新兴技术研发上的战略重点和资源投入方向。

3、国际合作

中美在科研合作中的关键地位：在科学出版物方面，中国和美国作为主要合作伙伴，在多数新兴技术领域占据主导地位，凸显了它们在全球研发格局中的核心作用。这两个国家在科研合作上的活跃度和影响力，对推动新兴技术的发展起到了重要作用。

欧洲在知识传播中的枢纽作用：欧洲联盟在全球知识传播中扮演着关键的枢纽角色，在所有技术集群中均作为重要的知识转移中心。通过其广泛的国际合作网络，欧洲促进了不同地区间的知识交流与共享。此外，欧洲内部的一些机构，如法国国家科学研究中心（CNRS），在多个领域，如先进材料、人工智能、治疗与生物技术和能源等，发挥着核心作用，积极推动知识在欧洲乃至全球范围内的流动，进一步巩固了欧洲在全球科研合作中的重要地位。

4、专利情况

欧洲专利转化比例较低：从科学出版物到专利的转化比例来看，欧洲组织明显低于中国和美国。排除医学成像领域（该领域专利数据有限），中国的转化比例在 2.30% - 36.51% 之间，美国为 2.67% - 13.84%，而欧洲仅在 0.31% - 2.05% 的范围内，韩国组织的专利转化倾向也高于欧洲。这表明欧洲在将科研成果转化为实际专利方面面临挑战，存在科研与商业应用之间的差距。

IP5 专利的地区分布差异：在 IP5 专利（在世界五大专利局申请的专利家族，用于衡量具有全球重要性的创新技术）方面，各地区呈现出不同的分布格局。美国在多数领域占据主导地位，包括先进制造与材料、数字孪生、人工智能与机器学习、ICT、医学成像、治疗与生物技术、环境与农业、电子健康和能源等。中国仅在移动与运输领域领先；在航空航天领域，韩国、日本、欧盟和美国各占约 20%；在量子与密码学领域，中美各占 30%，共同领先。欧洲在多数领域排名第二或第三，在环境与农业领域占比超过 25%，显示出其在该领域的创新实力，但在先进制造和 ICT 领域占比低于 5% ，反映出在这些领域欧洲与领先地区存在差距。

转载链接：https://www.tbtguide.com/c/mypt/gwxw/592283.jhtml

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