摘要

本文提出了一种从进化角度预测技术发展的有效方法。产品进化是技术进化和市场选择的结果。主导设计的形成决定了技术发展的轨迹。如何预测未来的主导设计已成为技术预测和新产品开发的关键问题。我们定义了主导产品，并结合产品进化理论，使用机器学习方法构建了一个全连接的系统发育网络数据集，以有效预测未来的主导设计。

原理

本文的关键内容是利用全连接的系统发育网络（FCPN）和图神经网络（GNN）来预测未来的主导产品。FCPN通过保留所有相邻代之间的连接，确保了任何一代的基因型可以传递到任何后续代，从而捕捉了技术进化的动态过程。GNN则通过卷积操作在频谱域中过滤噪声并提取特征，从而在技术扩散过程中传递主导基因型信息。这种结合了FCPN和GNN的方法能够有效地预测包含未来主导技术的产品。

流程

1. 构建FCPN：将所有产品的技术属性按年份分组，计算相邻年份产品之间的相似度，并构建全连接的网络结构。
2. 数据预处理：将产品的技术属性转换为二进制编码的染色体，计算相似度作为连接权重。
3. 使用GNN进行预测：将FCPN作为输入，通过GNN模型提取节点特征并进行分类，预测哪些产品将包含未来的主导技术。

应用

该方法不仅适用于移动电话行业，还可以扩展到其他技术密集型行业，如汽车、电子设备等。通过预测主导设计，企业可以更有效地进行技术投资和产品开发，从而在竞争激烈的市场中保持领先地位。