產業鏈核心技術堵點識別與分析研究
——以芯片產業為例

張桐赫，何海燕，孫磊華，張亞東

(北京理工大學管理與經濟學院，北京 100081)

0 引言

在 “技術封鎖”與 “技術脫鉤”的復雜國際競爭格局下，全球原本緊密合作的產業鏈和供應鏈遭到嚴重沖擊，芯片領域作為核心制造業高地之一，日益成為世界各國競爭與攻關的關鍵領域。在芯片產業鏈的上中下游包含許多關鍵核心技術，是技術領先國進行技術設限的最重要領域之一，中國的關鍵核心技術自主可控有利于維護全球產業鏈供應鏈安全穩定，避免技術碎片化，推動全球技術創新版圖重塑。在技術競爭視角下分析中國關鍵核心技術堵點并進行精確識別，對有效防范重大科技風險、打贏關鍵核心技術攻堅戰、保障產業鏈自主可控具有重要作用，為中國牢牢把握核心技術發展的主動權提供分析框架和數據支撐。

當前技術優勢國意圖壟斷先進科技，維護自身科技霸權，主要以申請專利為手段，運用自身的先發科技優勢和自主創新能力持續地擴大其技術優勢[1]。專利作為最新技術情報是技術信息最有效的載體之一，包括了九成以上的技術特性，相比其他平臺信息更新具有很強的規范性與時間優勢[2]，被普遍認為是衡量技術合理、適當和可靠的指標[3]，對專利的挖掘、對比和研究能夠為技術管理決策提供支撐[4]，本文以專利表征技術探討相關問題，研究中美之間的技術競爭格局，進行核心技術產業鏈定位，最終識別核心技術堵點，對打贏關鍵核心技術攻堅戰有重要指導意義。因此本文構建系統分析框架，結合文本分析和LDA主題建模對中外技術布局與產業鏈關系進行對照分析，對中國關鍵核心技術堵點進行深度識別與產業鏈定位。

1 國內外研究現狀

1.1 基于專利數據的關鍵核心技術識別方法研究

專利承載了技術的主要數據，70%的發明首先出現在專利申請上[5]，專利數據因其規范性，已經成為分析技術發展態勢的重要、可靠的數據來源，關鍵核心技術識別離不開對專利的甄別與分析。基于專利視角的關鍵核心技術識別，主要可以分為兩個方向。

第一個方向是專利外部特征指標評價法，通過直接引用及同被引、耦合和共類等特征進行核心技術識別。主流的指標評價有3類：①依托專利引用頻次、專利族數、專利權數量等直接指標進行核心技術識別[6-7]。②進一步構建專利指標體系綜合識別核心技術；楊大飛等[8]構建核心技術 “三力”模型，包括發展力、控制力和創新力指標；鄭思佳等[9]從技術性、經濟性和法律性3個維度篩選核心專利。羅天宇[10]構建多個專利指標，使用AHP法構建判別體系識別核心技術。③使用社會網絡分析法識別核心技術，即通過網絡節點特征判斷其重要性，將專利代碼作為網絡節點，構建共現或引文網絡識別核心技術。主要有IPC共現分析法[11-12]以及考慮技術交叉影響的改進分析法等[13-15]。

第二個方向是通過自然語言數據分析算法進行文本挖掘，主要基于專利中的文本信息，題名、摘要等識別核心技術主題，隨著機器學習算法的不斷發展，該方法也逐漸受到越來越多學者的重視。主要通過聚焦專利關鍵詞，如應用SAO 網絡結構[16-18]、TF-IDF 算法[9，19]、經驗模態分解EMD[20]等方法對海量專利數據進行關鍵抽取和識別；LDA主題模型作為一種主流的文本主題建模方法應用廣泛且關鍵詞識別較為準確，成為核心技術文本識別的主要方法之一，任佳妮等[21]基于論文專利摘要特征提取，采用LDA主題建模和專家咨詢法對醫療機器人領域的新興技術進行識別。一些學者提出方法構建指標進一步判別，周云澤等[22]使用LDA主題模型識別技術主題，構建包含專利信息的主題強度、主題新穎度指標綜合判別。席笑文等[23]基于LDA主題模型構建專利權人-專利-技術主題三層概率分布，識別關鍵核心技術。一些學者也對LDA的優化模型在核心技術識別中的應用進行研究，王秀紅等[24]提出BERT-LDA主題模型，增加上下文語義信息結合專利數據對農業機器人領域的關鍵共性技術進行識別。裘惠麟等[25]使用LDA2vec模型，優化上下文語義向量，結合專利等多元數據識別技術熱點。

1.2 技術競爭態勢研究現狀

國際競爭格局下，技術競爭態勢分析對于把握技術發展方向、發掘國內外研究熱點，確定自身技術研發戰略等具有重要作用，當前已有不少研究以專利數據為基礎評估技術競爭態勢。主要是通過專利總體申請情況、時間分布、IPC分類領域、專利信息共現與專利引證等角度直接進行競爭分析[26-27]。也有通過構建模型，以組合指標維度分析競爭情報，張子巖等[28]結合技術活躍度、技術影響力和市場布局三重指標對儲能領域的關鍵技術國際競爭態勢進行分析。楊曦等[29]使用基于專利的ECIRM模型，從專利權人、資本、產業、資源和技術管理維度以石墨烯產業為例進行產業競爭態勢分析，魏娟霞等[30]使用IPC (專利分類號)-MC (手工代碼)-Term (元組)三元模型，構建高維向量空間，計算相似度，分析技術競爭格局。

在技術競爭中設置國別技術壁壘已成為技術優勢國阻礙技術國際流動，限制他國技術發展的最主要手段之一。研究多集中于技術性貿易壁壘 (TBT)，即以維護本國經濟利益為目的，設置一定的技術門檻以阻止外來商品和投資自由進入[31]。蔡靜靜等[32]基于演化博弈視角研究技術壁壘對出口企業技術創新決策的影響。張秀妮等[19]結合美國出口管制清單與專利數據研究了技術壁壘環境下航空航天產業核心技術預見問題。

綜上，梳理現有研究可以發現，專利視角下針對關鍵核心技術的識別已有較為成熟的方法和體系，技術競爭態勢分析的研究也有較為主流的切入角度，但在國際競爭格局下對兩者的聯合分析模型研究較少，需要在識別關鍵核心技術的基礎上進行競爭態勢分析并加入外部政策影響。技術壁壘的研究多集中于技術性貿易壁壘 (TBT)，缺乏對技術管控格局下技術堵點的發現方法。尤其在美國設立嚴格的出口管制清單下如何精確發現本國核心技術堵點并進行產業鏈定位挖掘其與政策文本的關聯分析尚待深度研究。因此本文建立產業鏈堵點技術綜合識別模型，在美國出口管制清單背景下，基于專利數據庫，使用IPC分類號明確技術類別，進行產業鏈定位，分析技術競爭態勢，使用LDA關鍵詞主題建模，充分利用專利文本，進行技術壁壘點識別與核心技術風險預見，最終實現關鍵核心技術堵點的精確定位，通過深度剖析管制政策與專利卡位的內在聯系，分析模型對競爭格局下識別核心技術堵點提供新的研究框架并為尋找技術自主可控路徑提供借鑒。

2 研究流程與方法

在前期文獻研究的基礎之上，本文構建核心技術堵點識別模型，結合美國商務部工業安全局設置的出口管制清單，在復雜國際競爭格局下，對核心技術堵點進行識別與產業鏈定位，建立 “三橫三縱”的立體分析框架，橫向分為數據層、方法層和結論層3個主要層次，關鍵核心技術堵點集成識別框架如圖1所示。

圖1 關鍵核心技術堵點識別框架

研究3條主要縱向分析路徑，以專利數據庫為基礎，IPC專利分類號類別分析為中軸線，左側結合美國商務部出口管制清單內容將受控技術分類劃歸，對照分析專利IPC分類受限技術并進行產業鏈定位，最終識別受限技術壁壘點。右側采用LDA主題建模方法挖掘核心技術主題關鍵詞，結合產業鏈特點對照分析核心專利主題國別競爭態勢，預見核心技術風險。受限技術壁壘點與核心技術風險點交集部分技術主題有3個特點：①受出口管制清單嚴格限制；②該IPC專利類別存在技術短板；③專利在數據庫中地位重要。結合產業鏈特點進行技術定位，集成多元數據開展關聯分析，構建綜合分析框架識別亟待突破的關鍵核心技術堵點并深度分析其與出口管制清單的聯系。

2.1 本地數據庫建立

本研究專利數據來源于德溫特專利數據庫 (Derwent Innovation Index)，在確定研究主題后建立檢索式TI搜索相關專利，將搜索聚焦于受限制的技術與終端產品，數據檢索使用布爾邏輯關系，對研究領域涉及的專利進行檢索，下載完整的專利信息。對文本進行分詞去停用詞預處理，清洗殘缺數據，建立本地專利數據庫。

美國商務部工業安全局 (BIS)限制出口清單內容 (Commerce Control List)[33]共10類，并附帶受控國別列表信息及檢索方法，對研究主題范圍內的大類進行文本梳理，分類劃歸受限制技術，標注及解釋文本清洗，保留大類限制目錄并進行子目錄精確提取，去除殘缺文本，人工檢查分類目錄，統計類別，形成管制清單文本數據庫。

2.2 對照分析受限制技術主題

對美國出口管制清單文本數據庫進行受控技術分類劃歸，得到技術主題分級目錄，對分級目錄中的內容進行文本分析，獲取研究領域當前主要的技術限制，完善各個技術分類內的目錄及主題內容，結合專家意見對受限制的技術主題大類進行產業鏈定位，建立起技術壁壘點與產業鏈的關聯關系。通過已經建立的專利數據庫讀取IPC分類號，查詢分類號對應的技術主題，對比國內外優勢技術IPC方向，進行專利國別競爭態勢比較分析，在產業鏈中定位各個技術主題，對照管制清單數據精確尋找受限技術壁壘點。

2.3 LDA主題建模

LDA主題建模是機器學習算法中一種非監督學習模型，使用狄利克雷函數對 “潛在主題信息”進行提取，通過算法抽取詞匯與文檔間的關系，可以有效提取大規模文檔集和語料庫中的隱含主題，目前已成為文本情感分類、關鍵信息抽取的主流方法之一[25]。

本研究基于構建的本地專利數據庫，使用LDA主題建模對核心專利主題進行篩選，DWPI專利數據庫摘要包含了大量的專利重要信息，文本數據主要體現在專利標題與摘要中，因此提取Derwent專利數據標題 (TI)結合摘要 (AB)作為數據源。專利文本是一種非結構化數據，為了將非結構化文本數據轉化為結構化向量集，建立好語料庫后，使用Gibbs采樣方法估算出的文檔主題分布作為文檔向量的權重，通過提取特征詞匯，借助關鍵詞向量將每個專利文檔轉換為結構化向量，構建的關鍵詞向量包含在文本中多次出現體現專利技術特征的關鍵詞及其在文本中出現的頻率。

LDA模型可以對訓練集與非訓練集文檔進行主題概率預測，盡管其在文本識別的主要假設為一篇文檔是由一組詞構成，主要局限性為沒有考慮詞與詞之間先后順序的關系，是一種無監督模型。本研究聚焦受限技術壁壘點識別與核心技術風險預見最終定位中國關鍵核心技術堵點，關鍵詞的讀取更有利于對照分析適用于解決本研究中專利數據庫核心主題的發現。

3 實證研究

集成電路產業鏈可整體劃分為芯片設計、分立器件制造和封裝測試3個環節，即對應產業鏈的上、中、下游。當前全球半導體行業處于新一輪景氣周期上行階段，而中國的半導體產業，不僅受到全球性大周期的影響，更有關鍵核心技術受限和疫情沖擊的國產替代需求。工信部2021年數據顯示，中國集成電路銷售額突破萬億元人民幣，2018—2021這3年的增速超全球同期3倍以上，復合增長率為17%[34]。中國雖目前已經成為全球最大的半導體消費國，但芯片自給率低，2020年中國集成電路自給率僅15.9%，國產替代仍有極大市場空間。本研究選取集成電路領域作為研究對象，深度挖掘中國核心技術堵點。

3.1 集成電路本地數據庫構建

3.1.1 集成電路領域專利數據庫

專利數據包含技術的有效數據，使用德溫特 (Derwent Innovation Index)數據庫在數據檢索時，使用檢索式TI的布爾邏輯關系，芯片的應用場景極其豐富，因此涉及芯片領域的專利數量眾多，本文主要研究在芯片上游設計、中游生產、下游封測的關鍵核心技術堵點進行識別。

本文采用檢索式TS= ( ( ( (chip？or microchip？or integratedcircuit？or Semiconductor or Microelectronics or FINFET or MOSFET)near/5 (Equip* or System* or material？Or Rig？or facilitate？or Inst*))near/5 ( (Design* or Plan* or Program* or Devis* or Formation or Production or Manufactur* or Test or Package*)))not (appli* or apply or utliz*))

檢索式同時設置專利時間為2002—2022年，檢索時間為2022年2月16日，共檢索到35112條專利 (包含專利族)數據。本文研究集成電路產業鏈相關學科類別專利，選取工程，儀器儀表，化學等13個專業類別進行技術壁壘甄別，集成電路學科類別專利數量統計如圖2所示。

圖2 集成電路學科類別專利數量

集成電路學科涉及的最主要類別為工程類，德溫特專利學科類別存在交叉無法判斷主要的專利類別領域，主要涉及的13個專利類別范圍廣泛，進一步研究挖掘專利信息，使用Python對檢索到35112條專利進行國別信息提取，對提取專利的國別信息進行統計。在檢索到的數據庫中，美國有相關專利9113件 (占比26.99%)，中國有相關專利8726件 (占比25.56%)，日本9118件 (占比27.02%)，韓國5006件 (占比14.18%)，歐洲專利組織803件 (占比2.09%)。

日本、美國、中國和韓國是最主要的芯片專利授權大國，考慮到美國技術優勢國的地位受到沖擊，其在芯片、計算機、通信領域設置了嚴密的出口管制清單，限制別國使用先進的芯片產品，限制制造設備的出口與國際研究合作，違背了WTO貿易合作規則，破壞了全球緊密合作的產業鏈和供應鏈，嚴重阻礙全球科技進步，打破了人類命運共同體建設。在其嚴密的出口管制下，中國芯片的設計、制造和應用均受到嚴重限制。

3.1.2 出口管制清單文本數據庫

美國商務部工業安全局 (BIS)發布的《商業管制清單》中針對芯片、電子電路、通信領域進行了嚴密的管制，限制了技術在國際間的流動和跨國技術合作，其設置的出口管制清單 (Export Administration Regulations，EAR)對主要的十大類技術進行出口管制，其中針對電子設計開發與生產設置了獨立的一個大類目進行管制，主要涉及芯片與集成電路領域終端產品和產業鏈的不同環節。商業管制清單的大類4 (計算機類目)、類目5.1 (通信)與類目5.2 (信息安全)更多涉及到軟件系統，并且類目間存在引用關系，CCL避免了不同大類下重復設限相似技術條目，本研究聚焦CCL大類3 (電子設計開發與生產)進行文本數據提取。

出口管制清單 (EAR)對集成電路領域進行了嚴密的限制。在電子設備設計開發與生產領域共設置5項一級技術分類，涵蓋55個二級技術分類和149個三級技術分類，三級技術分類下仍設置3個次級目錄對技術類別進行注釋和細分領域的界定。本文針對受限制技術對技術分類進行數據清洗整理，去除殘缺保留項，去除注釋界定等進行類別縮減。技術分類匯總見表1。

表1 出口管制清單技術分類匯總

美國出口管制清單分為5類，涵蓋芯片產業鏈的上中下游，上游終端產品與設計環節對應第1個一級分類與軟件一級分類中的設備運行類軟件；中游制造環節對應第2個一級分類中制造部分、材料一級分類與軟件一級分類中生產設備軟件；下游封測對應第2個一級分類中的測試設備；軟件部分主要為設計軟件和制造開發軟件；材料部分管制清單側重于制備材料的限制。技術類目同樣作為一級分類，在限制上述分類的一般性技術出口的同時對軍用電子設備技術與其他前沿技術模塊提前進行封鎖。在芯片領域專利數據庫中出口管制清單進行產業鏈上中下游的定位后發現不僅是產業鏈相關技術，幾乎是全產業鏈的封鎖與限制，疊加超前技術卡位布局。基于集成電路領域的專利的數量變化與主題對比分析，中國在專利數量上與美國接近，增長趨勢高于美國，但在產業鏈主要環節技術不足，需要結合專利分類進行產業鏈定位。

3.2 專利分類號產業鏈環節競爭態勢分析

集成電路領域主要涉及的專利IPC四位一級分類號有H01L、G01R、G05B、G06F、G01R等，需對更細分的二級IPC七位專利號進行對比，世界各個專利技術大國在集成電路領域研究方向不盡相同，使用整體專利數據庫進行主要專利IPC統計無法有效考慮各專利大國優勢專利，在二級分類號下數量排序前20項IPC號占整體數量均超過75%，代表了各國的主要專利研究方向，故本文選取九國兩組織主要細分領域專利IPC分類號授權量前20作為主要專利分類，進行去重處理，共計27個主要專利分類號。本研究聚焦中美芯片專利將九國兩組織其他國家相同二級專利分類號專利數量進行匯總，統一計算其占比。在本地德溫特專利數據庫中按不同二級專利分類下中美占比繪制散點圖。進行技術特征提取，結合芯片產業鏈特點與專家意見將27項IPC二級專利分類號定位至產業鏈不同環節，綜合進行國別態勢分析，對技術風險進行預見。專利IPC分類產業鏈定位占比如圖3所示。

圖3 專利IPC分類產業鏈定位占比

根據專利IPC分類進行芯片專利產業鏈定位分析，集成電路產業鏈整體可以分為上游設計、中游制造、下游封測3個主要流程，最終形成終端產品。中國在數字計算設備、數據庫結構設計中存在明顯的短板，是主要的技術弱項之一。在分立器件模塊與美國相比同樣存在一定技術差距。中游制造模塊是中國最重要的技術短板，主要涉及的11個IPC二級分類號專利全球占比均未超過10%，其中G03B-027 (光學印片設備)是中國存在的嚴重技術空缺，相比美國接近全球一半的專利數量，中國僅有0.32%的專利占比，實現自主可控光學印片設備還有較大差距。芯片產業鏈因其獨特性需要多個環節匹配，某個環節技術有缺陷時就可能存在整體產業依賴進口，終端產品受制于人的問題。對照分析出口管制清單中均可找到多個三級技術分類限制這11項IPC技術主題。在制造設備、材料與輔料部分限制的尤為明顯，不僅將基片制造器件進行限制，基片異質外延抗蝕材料如碳化硅 (SiC)、氧化鎵 (Ga2O3)、高電阻率材料晶錠和多晶陶瓷襯底等也面臨管制封鎖，在專利卡位的同時不斷封鎖基材的出口， “被卡”國家甚至無材料開展相關領域技術攻關。

3.3 LDA自然語言處理算法對照分析核心技術主題

本部分使用自然語言處理算法進行關鍵詞分析，使用LDA主題模型對專利數據庫的題目和摘要進行分析，對核心專利主題進行篩選，對照分析國內外優勢技術及核心技術主題國別競爭態勢在產業鏈中的位置。使用Python進行LDA主題建模，版本3.7.1首先對德溫特 (DII)專利數據庫的文本文檔進行提取題目 (TI)和摘要 (AB)，對殘缺的數據進行清洗和預處理，構建非結構化文本集共35112個同族專利，調用Nltk庫Stopwords數據包對文檔進行去停用詞處理。

首先對主要參數主題數K進行設定，針對數據庫中的文檔進行主題數估計，本文專利數目較多，借助指標進行主題數確定。目前研究中，學者主要利用困惑度 (Perplexity)的變化進行估計，其指標隨著主題數量的增加而遞減。主題一致性是另一種主要的最優主題數目選擇的模型，也是衡量主題質量最有效的方法之一。針對最優主題數的確定一般需要對數據集中包含的主題數目有一定的先驗估計[35]。根據構建專利數據庫IPC分類特點、專利類別數量及同族專利情況，本研究估計所下載的專利數據集中的主題數目為100個以內，結合主題關鍵詞易讀性與專家意見，進行迭代實驗以確定最優主題數，K為5～105，步進為5，每個主題數運行1000次迭代，得到每個K對應的困惑度值和主題一致性，如圖4所示。

圖4 主題數 (K)對應困惑度-主題一致性曲線

在LDA主題模型下，當主題數取30時困惑度開始趨于穩定，達到最小值-8.96，結合主題一致性進行檢驗，主題一致性在主題數大于15后趨于穩定，隨著主題數數目的增加，主題一致性并未有顯著提升。最終選取芯片領域前30項關鍵技術主題，進行LDA建模，將每一個主題Topic視為一個專利熱點，對集成電路領域中每個主題Topic下特征詞及其概率進行統計，通過主題詞識別結果及主題下專利題目，明確各主題對應的關鍵技術。主題Topic 1中權重前10項的主題詞包括：組件、存儲器、可編程、主控、芯片、接觸、陣列，結合該主題下的專利名稱，確定該技術主題為芯片存儲器主控陣列技術。同理讀取出LDA主題識別topic1-30技術主題，并進行產業鏈定位，結果如圖5所示。

圖5 LDA主題特征詞概率及其讀取結果

結合LDA主題建模挖掘專利數據庫技術主題關鍵詞，對核心技術進行識別，共記30項核心技術主題，300個關鍵詞及其主題概率。其中，涉及集成電路設計的有4項，涉及制造材料的有8項，涉及制造設備的有8項。自然語言算法處理結果與IPC分類號專利方向有部分重合，但關鍵詞讀取結果更側重于制造材料與設備，占核心技術主題的有16項，占比超一半，其中 “draw；印制”關鍵詞在不同的主題下多次被識別，是貫穿制造類別主題的最重要關鍵詞之一。對比分析IPC分類專利國別競爭態勢，中國主要的核心技術風險點在數字電路邏輯芯片、存儲器、數據庫訪問端口、底層基材、微型環氧樹脂復合材料、管體表面結構材料 (苯酚、錫)、金屬表面氧化成薄膜材料、電化學材料 (氟化物，烴類，聚乙烯)、微型晶元印制設備及制造、刻蝕設備與晶體熔爐、晶片表面密封印制設備、離子注入設備、電化學氣體 (化學氣象沉積)共13項LDA主題建模核心技術。

4 結論與建議

本文構建了集成多元數據的綜合分析框架，建立專利數據庫分析中外技術競爭態勢，結合美國商務部出口管制清單對我國的受限技術壁壘點進行識別，對專利IPC分類號進行產業鏈定位，使用LDA主題建模篩選核心技術主題，結合產業鏈特點挖掘亟待解決的核心技術堵點，通過深度解析出口管制清單5個一級技術類目的布局得出以下結論與建議。

美國相關管制清單文件中包含的技術產品范圍很大，技術性參數限制面寬，在部分細分產業鏈領域中國已經掌握相關技術，并不存在 “卡脖子”的技術堵點，而在特定應用數字計算設備；信息檢索、數據庫結構、文件系統結構；印制電元件、電設備結構零部件、基片材料應用；PN結電容器或電阻器、半導體本體或其電極的零部件；光學印片設備；通過氣態化合物分解化學鍍覆 (化學氣相沉積)；物質或材料引入放電作用結構的電子管；圖紋面，印刷表面的照相制版 (光刻工藝)；在一個共用襯底內或上形成多個半導體或其他固態組件；用于制造印刷電路的設備或方法 (穿孔，光刻，沉積等)共10項專利領域中國存在缺口，為主要受限技術點，其中4項受限點集中在產業鏈制造設備中，3項受限點集中在制造材料中。管制清單將材料部分獨立為一個一級分類，意圖使得技術受限國家無芯可用、無料生產。中國面對缺少基材的問題，應在芯片材料研發中充分發揮引進吸收再創新的路徑，將當前主流芯片基材碳化硅 (SiC)、PN結電容器、多晶陶瓷等制備工藝充分吸收，在既有專利方向拓展應用的同時引領性的布局新材料。

LDA建模中最主要的專利短板為光學印片設備，其重要性貫穿整個中游制造過程。在材料制備、主要制造工藝流程中均有體現，是芯片制造過程中最重要的技術之一，也是面臨的關鍵核心技術堵點，打贏關鍵核心技術攻堅戰的首要關卡。其次，中國在數字計算與數據庫技術中存在專利短板，該技術也是LDA建模的核心技術主題，是中國集成電路設計環節中亟待解決的技術堵點，中國在傳感器、光電器件、封裝測試材料與設備技術方向通過經驗積累與技術攻關已經在專利數量上取得了一定突破并掌握了一定的核心技術。但通過LDA主題關鍵詞識別，此類技術方向在整體芯片產業鏈中并不占據核心地位，其專利作用相對獨立，持續地擴大研發與增進專利優勢并不能解決所面臨的關鍵核心技術堵點，需精確定位堵點，以點帶面打通全產業鏈，實現芯片自主可控。中國面對光刻工藝與設備的嚴密封鎖，尖端EUV光刻、離子注入、蝕刻設備、化學氣相沉積CVD設備無法獲取的現狀，應充分結合上游分立器件、光電器件等獨立模塊的成功路徑，通過原創性攻關能力的積累，逐漸縮小技術代差。

技術類目同樣作為一級分類，在限制上述分類的一般性技術出口的同時對軍用電子設備技術部分限制進行全方位的用途限制，不僅意圖使受限國無法生產特種設備，并且安裝、使用、維護、維修均需高度依賴領先國壟斷技術。在補充的其他技術模塊，屬于前沿技術領域卡位布局政策，部分領域如 “量子阱” “超晶閣器件” “超導材料”等技術仍處在開發階段，提前進行了出口管制卡位布局，意圖壟斷此類技術。中國面對超前技術布局，結合前沿技術特點，應充分發揮舉國體制優勢，全面推動顛覆式創新的出現，提前布局前沿技術領域，形成專利后主動占位，穩步構建在芯片顛覆式技術中的優勢，引領技術革命的出現，實現未來核心技術的突破式發展。

5 展望

本研究整合多元數據進行處理與分析工作，結合專利、管制政策和產業鏈特點構建可移植的集成分析框架，但仍存在一些可以改進的部分，未來可針對以下方向進一步研究。第一，IPC分類技術主題與產業的定位關系可以進一步細化，將產業鏈特點進行更深入的挖掘細分，再進一步對更精確的IPC分類號進行定位與國別態勢分析。第二，LDA主題建模的結果可以通過調參不斷優化結果輸出，多次迭代人工剔除過于籠統的主題詞并過濾無關的關鍵詞，優化概率分布，根據主題數判別指標，輸出更多的最優主題數，進行更精確的核心技術主題識別與分析。第三，本研究集中于分析框架構建、數據庫建立、產業鏈定位與算法分析，聚焦出口管制清單文本第三類電子設計開發和生產進行實證研究，未來可以進一步針對美國出口管制清單中核材料設施和設備、材料化學品微生物和毒素、導航和航空電子設備等剩余9個其他不同類目領域技術使用本文集成方法進行堵點識別與分析并提出針對性的建議。此外，研究不局限于美國商務部BIS的管制清單，結合自然語言處理算法可以為不同關鍵核心產業結合政策文本對照分析提供整體分析框架，為打贏關鍵核心技術攻堅戰提供數據分析框架與決策支持。