科学学与科学技术管理 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (9): 3-22.
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（1. 清华大学 经济管理学院，北京 100084；2. 清华大学 技术创新研究中心，北京 100084；
3. 中国科学院 天津工业生物技术研究所，天津 300308）
（1. School of Economics and Management, Tsinghua University, Beijing 100084, China; 2. Research Center for
Technological Innovation, Tsinghua University, Beijing 100084, China; 3. Tianjin Institute of Industrial Biotechnology,
Chinese Academy of Sciences, Tianjin 300308, China)
摘要：
历史上有许多科幻作品准确描绘了当今世界的经济社会发展图景和代表性关键技术，为产业预见和技术预见提供了
一种基于科学幻想和技术社会形成理论的可选思路。通过挖掘与融合科幻作品中蕴含的客观历史规律和主观洞见思想，
发展出具有原创意义的技术演绎预见方法，能够为我国更加科学精准地谋划、布局和培育未来产业，提升定义未来的能力，
形成更具引领意义的新质生产力拓展新的决策支持工具。研究首先利用Llama2大语言模型对500个世界排名领先的原始
科幻文本进行信息抽取，形成一多维度的特征样本，并根据领域专家的评分获得标签数据集。随后利用BERT、XLNet和
RoBERTa等预训练模型，将技术相关的特征转化为词向量，解析科幻作品中的深层语义和结构特征。进而构建和训练有监
督学习的分类模型，不断提升科幻技术实现排名的预测结果与现实中技术实现进展的一致性，形成可信的基于科幻文本的
未来技术预见模型，也为进一步开发基于其他非结构化数据的技术预见模型提供了方法论借鉴。
