人工智能技術在科技查新工作中的應用與探討

劉洪麟,鄒振飛,沈秋君,左小川,楊睿智,韓曉騰

四川省科學技術信息研究所,四川 成都 610016

0 引言

隨著技術與數據的發展,AI已深入應用于工業、醫療、金融、教育等領域,代表性AI數據庫有ChatGPT、Newbing、文心一言、通義千問和智譜清言等。前沿技術不斷推動AI向更自主、泛化和通用的方向演進,但同時帶來倫理、隱私等問題挑戰。各國政府正通過政策與法規引導AI健康發展,并挖掘其對社會的最大價值[1]。

科技查新作為我國科研體系中一項不可或缺的專業信息服務活動,其核心任務是對科學技術研究項目的關鍵創新點、核心技術以及預期科技成果進行深度挖掘和新穎性評估。該過程依賴于系統全面的文獻檢索策略、嚴謹規范的對比分析方法以及精準高效的情報收集與研判工作,以確保在預設時間跨度內準確判定某項科學技術內容的新穎性質,并最終凝練成科技查新報告。隨著人工智能技術的蓬勃發展,特別是自然語言處理(NLP)、機器學習(ML)、知識圖譜構建及大數據智能分析等前沿技術的應用潛力日益顯現,這些技術與科技查新業務具有顯著的協同效應。本文以國內3個AI數據庫(智譜清言、通義千問、文心一言)作為研究對象,通過一篇公開的在審發明專利——《一種基于5G+北斗的無人機智能巡檢系統及巡檢方法》(CN113985921A)作為實例,深入剖析了AI工具在科技查新全流程中的應用價值,涉及查新點擬定、文獻檢索、核心技術提取、文獻對比分析等環節,旨在為科技查新工作的現代化轉型提供實踐參考依據。

1 人工智能在科技情報工作中的技術應用

1.1 智能檢索與信息抽取

利用自然語言處理(NLP)技術,AI系統可以理解并精準匹配用戶的查詢意圖,對海量的國內外科技文獻數據庫進行高效搜索。通過深度學習算法改進關鍵詞抽取和語義擴展功能,使檢索結果更加相關和全面。采用先進的信息檢索模型例如BERT、Transformer等預訓練語言模型進行文獻索引和查詢匹配,增強對復雜查詢語句的理解能力,提升檢索的精度與召回率。結合多模態檢索技術(例如結合文本、圖像、圖表等多元信息),使AI系統可處理更為豐富和復雜的科研成果表達形式。

1.2 自動文摘與內容分析

AI可以快速生成文獻摘要,幫助查新人員迅速了解文獻核心內容,縮短篩選時間。利用自然語言處理技術,人工智能可以更好地理解和解釋科技文獻中的復雜內容,提供更準確的信息。深度學習模型可以用于文本內容理解和主題建模,自動識別出文獻中的關鍵技術點、創新點和研究進展。

1.3 新穎性判斷與對比分析

基于機器學習的方法可以對查找到的文獻進行聚類和相似性分析,快速識別潛在的重復研究或相似成果,輔助判斷項目的新穎性。引入知識圖譜技術,構建科技知識網絡,幫助發現潛在的關聯信息以及新穎的技術路徑。利用深度學習算法構建專利或研究成果的特征向量表示,并通過計算相似度來進行新穎性判斷,例如利用Siamese Network或Graph Neural Networks對技術方案進行嵌入式表示,以對比分析現有技術與待查新技術之間的差異。

1.4 數據可視化與洞察生成

對檢索結果進行大數據分析,運用數據挖掘和可視化工具將海量文獻數據轉化為易于理解的圖形化報告,快速呈現研究熱點分布、技術發展趨勢及空白地帶等關鍵信息。

1.5 實時監測與更新

AI可實現對科技文獻庫的實時監測和更新,及時推送最新的研究成果和動態,確保查新服務始終處于前沿水平。

1.6 個性化推薦

根據用戶的歷史查詢記錄和興趣偏好,AI可提供個性化的科技信息推薦,促進科研工作者的知識拓展和交叉學科研究。

2 科技查新應用實例

2.1 查新點擬定

本文選用專利的技術內容為一種基于“5G+北斗”的無人機智能巡檢系統,其特征在于:該系統包括數據感知系統、數據處理器、5G傳輸系統和云平臺;所述數據感知系統、數據處理器和5G傳輸系統均搭載在無人機上;所述數據感知系統包括三維數據感知模塊和視頻感知模塊; 所述三維數據感知模塊用于感知輸電線走廊三維數據并傳至數據處理器; 所述數據處理器用于構建輸電線走廊三維模型并標定出無人機飛行航線;所述視頻感知模塊用于在預設懸停位置進行拍攝,以獲取巡檢視頻并經5G傳輸系統發送至云平臺;所述預設懸停位置是基于標定的無人機飛行航線及北斗系統的定位而確定的;所述云平臺用于自動識別巡檢視頻中各幀圖像中的缺陷隱患,形成檢修工單并發送給運檢終端,實現巡檢和圖像分析并行作業。將該技術內容分別輸入智譜清言、通義千問和文心一言經過AI潤色精煉后生成查新點后,得出結果如下。

2.1.1 智譜清言

一種集成5G和北斗技術的無人機智能巡檢系統,包含三維感知、視頻錄制模塊、數據處理單元、5G通訊模塊和云服務平臺。無人機上的感知和錄制模塊負責收集輸電線數據和視頻,數據處理單元處理數據并規劃航線。視頻經5G上傳至云平臺,平臺自動分析圖像缺陷,生成維修工單,實現快速巡檢與圖像分析。

2.1.2 通義千問

基于5G和北斗導航技術的無人機智能巡檢系統,集成北斗導航與5G通信技術,利用無人機搭載的數據感知系統(三維數據感知模塊和視頻感知模塊)實現精準定位、三維建模及實時視頻采集。通過5G高速傳輸至云平臺進行智能圖像識別分析,自動發現缺陷隱患并生成檢修工單,實現智能化、精準化的無人巡檢。

2.1.3 文心一言

利用“5G+北斗”技術,無人機搭載數據感知系統,采集輸電線走廊三維數據和巡檢視頻,通過數據處理器構建三維模型并標定無人機飛行航線。視頻數據通過5G傳輸至云平臺,自動識別缺陷隱患,生成檢修工單,實現巡檢與圖像分析并行作業。

綜上可以看出,上述AI數據庫能夠準確提取項目的關鍵技術,并根據實際需要生成符合查新點寫法的結果,節省了查新點擬定的時間,提高了效率。然而在處理大量信息時,人工智能技術可能面臨信息真實性和可信度的問題,因此需要人工進行驗證和核實。

2.2 檢索式擬定

分別要求3個AI數據庫以:“無人機”“5G”“北斗”“巡檢”“檢查”“巡邏”“圖像識別”和“圖像分析”為關鍵詞,擬定1份檢索式,得出結果如下。

2.2.1 智譜清言

智譜清言檢索式擬定為:(無人機OR飛行器OR遙控飛機)AND(5G OR第五代移動通信技術 OR 5G網絡) AND (北斗 OR 北斗導航系統 OR 北斗衛星導航系統) AND (巡檢OR檢查OR檢測OR監控) AND (圖像識別 OR 視覺識別 OR 計算機視覺) AND (圖像分析 OR 圖像處理 OR 圖像解析)。

2.2.2 通義千問

通義千問檢索式擬定為:(“無人機” OR “無人駕駛飛行器” OR “UAV” OR “Unmanned Aerial Vehicle”) AND (“5G技術” OR “第五代移動通信系統” OR “5th Generation Mobile Networks” OR “5G Network”)AND (“北斗衛星導航系統” OR “BeiDou Navigation Satellite System” OR “BDS”)AND (“巡檢” OR “檢查” OR “巡邏” OR “監測” OR “檢測” OR “巡查” OR “勘查”)AND (“圖像識別技術” OR “計算機視覺識別” OR “深度學習圖像識別” OR “機器視覺識別”OR “圖像分析技術” OR “視頻分析” OR “智能視頻分析” OR “目標檢測與識別”))。

2.2.3 文心一言

文心一言檢索式擬定為:無人機*5G*北斗*巡檢*檢查*巡邏*圖像識別*圖像分析。

綜上可以看出,文心一言提供的檢索式范圍較為狹窄,難以使用;智譜清言和通義千問提供的檢索式能夠正確使用且覆蓋范圍較廣,且通義千問給出的檢索詞拓展更多。然而,AI生成的檢索關鍵詞通常較為精確,可能會導致無法進行模糊檢索造成一些文獻的漏檢。因此,建議在使用AI生成的檢索式時,人工進行進一步的優化。

2.3 AI輔助檢索

分別要求三個AI數據庫以:“無人機”“5G”“北斗”“巡檢”“檢查”“巡邏”“圖像”為關鍵詞,輔助檢索相關文獻,得出結果如下。

2.3.1 智譜清言

提供了相關文獻與產品的推薦,其列表涵蓋了期刊學術等專業數據庫的文獻,并在給出文獻出處的同時對文獻關鍵內容做了簡要概述,使用戶能夠快速把握文獻的核心信息,具有良好的參考性。

2.3.2 通義千問

無法提供具體文獻,但可提供文獻檢索策略,包括推薦學術數據庫、文獻搜索方向、關鍵詞建議、摘要主題概述及科研制造企業信息等參考信息。

2.3.3 文心一言

提供了相關文獻與產品的推薦,并對推薦文獻做了簡要綜述,但未給出具體來源,需要自行檢索。同時也提供了文獻檢索策略、數據庫選擇、關鍵詞建議等參考信息。

綜上所述,智譜清言在一定程度上能夠滿足文獻檢索與篩選的部分需求,適用于作為人工檢索流程完成后文獻查全工作的補充。然而目前AI數據庫技術尚未能完全適應并滿足傳統文獻檢索及復雜的相關文獻篩選任務要求,其功能主要體現在提供基礎的檢索策略和有限的參考文獻資源方面,因而現階段更適宜作為一種輔助工具來使用。對于檢索結果的深度挖掘和完善,依然離不開人工的進一步介入和細致處理。

2.4 文獻核心技術提取與對比

以該專利(CN113985921A)權利要求作為查新點,選取與該專利所述無人機巡檢系統相關專利4項(CN112731960A、CN115272888A、CN115209379A、CN112882490A),與查新點一同導入3個AI數據庫,要求AI進行核心技術提取、相關技術對比以及不同技術分析。

2.4.1 核心技術提取

要求AI對查新點及相關文獻進行核心技術提取,生成內容均不做文本修改,得出結果如下。

2.4.1.1 智譜清言

一種無人機遠程輸電線路智能巡檢系統和方法 (CN112731960A)如下。無人機機巢:包括微氣象站、拍攝設備和5G遠程中繼通信裝置。邊緣計算模塊:實時處理和分析數據。飛行控制模塊:控制無人機的飛行路徑。圖像采集模塊:拍攝輸電線路圖像。北斗定位模塊:提供無人機的實時定位信息。

一種基于數字孿生的5G+無人機輸電線路巡檢方法及系統 (CN115272888A)如下。數字孿生技術:創建無人機和巡檢目標的虛擬模型。北斗通信衛星:實時同步無人機的位置信息。目標轉角計算:優化無人機相機朝向。平臺層:結構化輸電線路視頻并設計建模分析。數據融合:建立全要素靜態場景,數據驅動模型。

基于5G智能網聯無人機的電網云邊協同巡檢系統及方法 (CN115209379A)如下。云端無人機智慧巡檢系統:包括無人機空域管理模塊、巡檢任務模塊、無人機遠程控制模塊。5G邊緣智能處理模塊:實時數據處理。網絡傳輸層:包含uRLLC切片和eMBB切片。無人機遠程控制模塊:包括北斗差分高精度位置服務模塊等。

一種基于5G技術的鐵路巡檢無人機(CN112882490A)如下。5G技術:用于數據的高速傳輸。北斗定位模塊:提供精確的定位服務。高清攝像頭:識別鐵路接觸線的磨損情況。激光成像雷達:檢測接觸線的直徑,判斷磨損程度。控制電路板:控制無人機的飛行和傳感器數據采集。

一種基于“5G+北斗”的無人機智能巡檢系統及巡檢方法(CN113985921A)如下。“5G+北斗”定位技術:用于無人機的精確定位。三維數據感知模塊:感知輸電線走廊三維數據。視頻感知模塊:在預設懸停位置拍攝,獲取巡檢視頻。數據處理器:構建輸電線走廊三維模型并標定飛行航線。云平臺:自動識別視頻圖像中的缺陷隱患,生成維修工單。

2.4.1.2 通義千問

核心技術概括如下。

基于“5G+北斗”的無人機智能巡檢系統(CN113985921A):核心技術包括三維數據感知模塊(用于收集和處理輸電線走廊三維數據,構建三維模型),視頻感知模塊(進行懸停拍攝并傳輸巡檢視頻至云平臺),以及5G傳輸系統和云平臺(實現高速數據傳輸、自動識別圖像缺陷、生成檢修工單)。

無人機遠程輸電線路智能巡檢系統和方法(CN112731960A):主要技術特點是無人機機巢與無人機一體化設計,搭載微氣象站、拍攝設備、5G遠程中繼通信裝置、邊緣計算模塊等,通過北斗定位系統實現精準導航,并利用飛行控制模塊、圖像采集模塊、避障模塊和無線傳輸模塊執行自主巡檢任務。

基于數字孿生的5G+無人機輸電線路巡檢方法及系統(CN115272888A):核心技術是基于北斗通信衛星的無人機數字孿生模型建立,實時同步位置信息,結合虛擬場景計算目標轉角,優化相機朝向,利用5G網絡將檢測數據傳至平臺層進行結構化處理與分析,構建動態更新的數字孿生體輔助決策。

基于5G智能網聯無人機的電網云邊協同巡檢系統(CN115209379A):核心技術包括云端無人機智慧巡檢系統(含空域管理、巡檢任務規劃與調度、遠程控制等功能模塊)、5G邊緣智能處理模塊(實現數據實時處理與分析),并通過5G網絡實現云邊高效協同巡檢。

基于5G技術的鐵路巡檢無人機(CN112882490A):核心技術有5G模塊、北斗定位模塊,用于實時數據傳輸與高精度定位;激光成像雷達用于檢測接觸線磨損情況;高清攝像頭與激光測距雷達完成對鋼軌狀態的監測;同時,該無人機具備自主飛行高度調節、循跡飛行等功能。

2.4.1.3 文心一言

這5篇專利的核心技術包括以下方面。

基于5G+北斗的無人機智能巡檢系統及巡檢方法(CN113985921A)。數據感知系統:用于感知輸電線走廊的三維數據和視頻信息。數據處理器:構建輸電線走廊的三維模型,并標定無人機飛行航線。5G傳輸系統:用于傳輸巡檢視頻數據至云平臺。云平臺:自動識別巡檢視頻中的缺陷隱患,形成檢修工單。

無人機遠程輸電線路智能巡檢系統和方法(CN112731960A)。無人機機巢:進行外部感知,無線充電,對線路通道進行在線監測。無人機:飛行控制、圖像采集、避障、無線傳輸和北斗定位。遠程調控中心:遠程設置參數和控制無人機,接收無人機發送的數據。

基于數字孿生的5G+無人機輸電線路巡檢方法及系統(CN115272888A)。無人機數字孿生模型:同步無人機位置信息。目標轉角計算:優化無人機的朝向。平臺層:將輸電線路視頻結構化,建立數字孿生體。

基于5G智能網聯無人機的電網云邊協同巡檢系統及方法(CN115209379A)。云端無人機智慧巡檢系統:管理無人機空域、巡檢任務和遠程控制。5G邊緣智能處理模塊:高速數據傳輸和實時處理。網絡傳輸層:可靠高效的數據傳輸服務。

一種基于5G技術的鐵路巡檢無人機(CN11288-2490A)。主體結構與飛行控制:調節無人機的飛行方向和高度。檢測與定位模塊:檢測接觸線磨損和實時定位。輔助巡檢設備:云臺相機、高清攝像頭等提高巡檢準確性和效率。傳感器與通信模塊:檢測電池狀態和傳輸數據。

2.4.2 文獻技術對比分析

要求AI對上面所提取的查新點及相關文獻的核心技術進行對比分析并生成結論,得出結果如下。

2.4.2.1 智譜清言

專利1(CN113985921A)的獨有技術可能包括以下方面。三維數據感知模塊和視頻感知模塊的集成:專利1可能獨特地集成了三維數據感知模塊和視頻感知模塊,用于感知輸電線走廊的三維數據并構建三維模型,以及標定飛行航線。云平臺支持的圖像分析:專利1可能獨特地使用了云平臺來自動識別巡檢視頻中的缺陷隱患,并生成維修工單。與其他專利相比,專利1的特點可能在于其對輸電線路的三維建模和實時圖像分析,以及5G和北斗技術的集成應用。這些特點可能使得專利1在無人機巡檢系統中具有獨特的競爭優勢。

其他專利的技術特點可能包括以下方面。專利2(CN112731960A)可能獨特地使用了邊緣計算模塊進行實時數據處理;專利3(CN115272888A)可能獨特地使用了數字孿生技術創建虛擬模型;專利4(CN115209379A)可能獨特地集成了云端無人機智慧巡檢系統和5G邊緣智能處理模塊;專利5(CN112882490A)可能獨特地設計了適用于鐵路巡檢的無人機結構和控制系統。

2.4.2.2 通義千問

專利1(CN113985921A)與專利2(CN112731960A)對比:專利1的獨特技術在于它利用了三維數據感知模塊來構建輸電線走廊的三維模型,并基于此模型進行無人機飛行航線的精確規劃。而專利2雖然也涉及無人機遠程輸電線路智能巡檢,但其重點在于無人機機巢的設計和功能集成(例如微氣象站、5G中繼通信裝置等),以及對無人機作業環境的全面感知和反饋,而非三維建模及精準懸停位置確定。

專利1(CN113985921A)與專利3(CN115272888A)對比:專利1獨特技術體現在結合北斗系統與5G網絡實現實時三維空間信息采集與傳輸,同時在云端自動識別視頻中的缺陷隱患并生成檢修工單,實現了巡檢過程的智能化和自動化。專利3則關注于基于數字孿生的無人機巡檢方法,強調無人機運行狀態與虛擬場景的實時同步,并通過計算目標轉角優化相機朝向,側重于數字孿生技術在電網巡檢中的應用。

專利1(CN113985921A)與專利4(CN115209379A)對比:專利1的獨特技術在于將5G+北斗定位應用于構建輸電線路三維模型、無人機自主導航與精確懸停拍攝,以及云平臺對巡檢視頻的即時處理與決策支持。而專利4則著重于描述基于5G智能網聯的無人機電網云邊協同巡檢系統,其中涵蓋了無人機空域管理、巡檢任務調度、高精度北斗差分定位服務等功能模塊的集成,側重點在于整個系統的云邊協同和高效智能管控。

總結來說,專利1獨有的技術點主要包括以下幾方面:結合三維數據感知模塊實現三維模型構建和飛行航線標定;利用北斗系統實現無人機預設懸停位置的高精度定位;通過5G網絡實現實時高清視頻傳輸至云平臺并進行自動缺陷識別與工單生成。

2.4.2.3 文心一言

專利1(基于5G+北斗的無人機智能巡檢系統及巡檢方法)的核心技術與其他4篇專利相比,獨有技術包括以下幾點。數據感知系統:專利1中的數據感知系統專門用于感知輸電線走廊的三維數據和視頻信息,這是其他專利中未明確提到的。數據處理器:專利1中的數據處理器具有構建輸電線走廊三維模型并標定無人機飛行航線的功能,這種標定技術在其他專利中并未詳細描述。5G傳輸系統:專利1中利用5G傳輸系統將巡檢視頻數據傳輸至云平臺,這是其他專利中未明確提到的傳輸技術。云平臺功能:專利1中的云平臺不僅可以自動識別巡檢視頻中的缺陷隱患,還能形成檢修工單,這種功能在其他的專利中未詳細闡述。

總結來說,與其他4篇專利相比,專利1在數據感知、數據處理、數據傳輸和云平臺功能等方面具有一定的獨特性和創新性。

2.4.3 總結

通過上述AI生成結果可以得出如下結論。

1)目前版本通義千問在核心技術自動識別與精確提取方面表現出優越性,相較于智譜清言和文心一言更為精準。在分析5篇專利時,智譜清言和文心一言均出現了關鍵技術信息漏檢,若未經人工校正,則可能導致后續技術分析結果出錯。

2)在文獻核心技術對比方面,通義千問提供了詳實的對比內容,并明確了每篇專利的側重點,有助于后續參考;智譜清言、文心一言的對比相對簡練,但由于在核心技術提取階段出現了關鍵技術信息漏檢,因此在對比分析這塊相較于通義千問還存在一定差距。

3 結束語

本文對人工智能技術在科技查新及科技情報領域的應用進行了概述,揭示了其在提升科技服務工作效率和工作質量方面的顯著潛力,以及在拓寬科技查新研究領域的積極作用。盡管目前人工智能技術在信息準確性、完整性保障,以及信息保密性、隱私性保護等方面仍面臨一系列亟待解決的問題[2],但其作為新興技術對于傳統科技查新和服務工作的助力作用不容忽視,兩者間展現出較大的契合度。隨著人工智能技術及其應用場景的不斷深化和完善,未來將有更多科技服務從業者能夠充分享受到人工智能技術的實際應用帶來的益處,進一步推動科技服務領域朝著更高效率和更高質量的方向邁進。