《Journal of Energy Storage》：Research on technological evolution and lock-in of all-solid-state lithium batteries from a path perspective
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•提出了一种结合专利引用网络与LDA-Word2Vec模型的方法，用于描绘固态锂电池（ASLLBs）的技术演进路径。•通过语义相似性与内容验证将近期科学主题与主路径关联，从而延伸技术轨迹。•硫化物与石榴石型氧化物电解质主路径呈现结构锁定；电极/电解质界面路径趋于收敛。•提出了
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提出了一种结合专利引用网络与LDA-Word2Vec模型的方法，用于描绘固态锂电池（ASLLBs）的技术演进路径。
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通过语义相似性与内容验证将近期科学主题与主路径关联，从而延伸技术轨迹。
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硫化物与石榴石型氧化物电解质主路径呈现结构锁定；电极/电解质界面路径趋于收敛。
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提出了一种轨迹跟随式创新与技术跨越式发展的双轨方案，以破解路径锁定问题。
引言
能源是推动经济社会可持续发展的动力源泉，也是保障国家战略性安全的重要支撑。在全球能源加速转型与"双碳"目标的驱动下，动力电池技术正经历深刻变革。尽管传统液态锂离子电池占据市场主导地位，但其电化学反应窗口狭窄，能量密度已逼近理论极限。此外，液态电解质的固有挥发性和易燃性[1]带来了显著的安全隐患。全固态锂电池（ASLLBs）具有高能量密度、优异的安全性[2]以及良好的材料兼容性等优势，不仅能够突破新能源汽车续航里程与安全难以兼顾的困境，还能为低空飞行、深海探测和仿生机器人等工业场景提供关键支撑。因此，全固态锂电池大大拓展了新能源技术的应用范围与价值边界，已成为全球主要经济体竞相追逐的战略技术。与传统锂电池技术相比，全固态锂电池具有更高的技术复杂度和研发难度，不仅涉及材料体系和界面工程方面的突破，还关乎技术路径选择与演化方向判断等关键战略问题[3], [4]。在此背景下，准确识别并掌握全固态锂电池技术演化路径的内在规律，及时感知技术路径锁定风险，对于企业战略制定和国家产业布局具有重要意义。所谓技术路径锁定，是指在技术演化过程中，受初始条件、资源配置等因素驱动，技术沿特定轨迹累积式发展；随着投入增加，转向替代路径的成本逐步提高，最终形成难以转向更具潜力新路径的刚性状态，从而阻碍技术创新的涌现与发展。因此，在全固态锂电池产业化的关键阶段，尤其迫切需要从技术演化路径角度系统分析全固态锂电池的潜在技术锁定趋势，并结合科研前沿探索相应的突破路径。
专利引用网络通过揭示专利文献之间的引用关系，绘制技术知识的继承、整合与扩散路径，从而为探索特定技术领域的历史发展与演化轨迹提供坚实支撑。主路径分析[5], [6]通过算法从复杂引用网络中提取核心技术，构建可视化技术轨迹[7]，对复杂技术可实现良好的分析效果。然而，由于近期专利的积累时间有限，其引用频次显著低于早期专利，导致专利引用的时效滞后问题，不利于全面准确地反映最新技术趋势[8]。因此，为实现全固态锂电池领域的技术进步与创新突破，需要结合专利文本内容可视化技术轨迹，准确把握技术演化路径的内在规律。另一方面，有必要深入特定行业，了解前沿科技发展动态，开展渐进式技术与潜在突破性技术的对比研究，从而明确技术演化方向，进一步帮助破解技术路径锁定困境。
鉴于此，本文首先对专利引用网络进行社区检测并提取技术主路径；其次，采用LDA-Word2Vec模型对各路径下专利文献的主题进行分类并可视化，从而深入解读技术演化过程；最后，通过语义相似性与内容验证将近期高度相关的论文主题与技术主路径关联，将技术路径延伸至最新前沿，以缓解引用滞后带来的局限。同时，本文追踪渐进式技术与潜在突破性技术，旨在促进潜在突破创新的早期发现，为破解技术路径锁定提供可能。
章节摘要
全固态锂电池领域的专利分析
目前，学者们已从专利计量学角度对全固态锂电池开展了一系列研究。Zhou等人[9]采用专利数据挖掘方法梳理了全球无机固态电解质的技术特征与发展方向。Tang等人[10]基于专利数据分析了全固态锂电池的主要专利申请国家与申请人，并重点阐述了电池专利技术的发展现状。Bubulinca等人[11]采用了
方法
基于前述分析，本文提出了一种基于引用网络与LDA-Word2Vec模型的全固态锂电池技术演化路径识别与扩展方法。研究框架包括：构建专利引用网络与社区检测、基于核心社区提取技术主路径、获取并处理主路径专利与近期科学出版数据、通过LDA-Word2Vec模型提取主题，以及
专利引用网络构建与社区检测
专利引用网络通过追踪专利文献之间的引用关系，利用带引用关系技术文献之间的有向连接构建网络化的知识结构，从而直观展示技术知识的流动与关联。如图2a所示，全固态锂电池领域专利引用网络中心区域存在明显聚类，表明该领域的技术发展具有高度
结论
本文提出了一种将专利引用网络与LDA-Word2Vec模型相结合的方法，用于提取全固态锂电池的技术演化路径并识别技术发展趋势。基于构建的专利引用网络，该方法通过社区划分和SPLC算法提取技术主路径，并利用LDA-Word2Vec模型对主路径上的技术节点信息进行深入分析。最后，最新的科学出版
CRediT作者贡献声明
金文婷：原稿撰写、软件、方法论。蔡一升：审阅与编辑、项目管理、概念化。
利益冲突声明
作者声明不存在已知的利益冲突或个人关系可能影响本文所报告工作的情况。
金文婷 | 蔡一升
