Executive Summary
- 高分子科学的规模和复杂性已大幅扩展，仅凭表层检索已无法捕捉，涉及数百万种可能的序列以及数千亿美元的市场价值。
- 中国石油（上海）新材料研究院（SAMRI）与 CAS 联合发布的一份新报告，利用基于结构的检索、文献计量学、专利情报和人工智能，对近百万篇文献进行了梳理，绘制出新兴高分子创新布局。
- 该报告为研究人员、投资者和知识产权专业人士提供了广阔的视野，以洞察整体布局，并具备深入采取行动的能力。
从电子产品和医疗设备到服装和消费品，高分子材料是有史以来最重要的材料之一。随着该领域规模的扩大，其复杂性也随之增加，创造新高分子材料的可能序列多达数百万种，市场价值高达数千亿美元。
因此，识别有前景的创新并确定投资优先级变得更具挑战性，特别是在各机构必须应对可持续发展期望、跨行业应用以及竞争格局的地理重构时。为了更好地了解全球高分子创新的现状，CAS 与中国石油（上海）新材料研究院有限公司（SAMRI）共同开发了 高分子前沿：新兴趋势的全面数据驱动分析。
报告中的分析结果证明了 CAS 在开展此类全面调查方面的理想地位。特别是 CAS 索引的化学物质数据推动了文献检索，这比单纯使用关键词的检索策略更为稳健。其他由 CAS 索引的数据（包括概念）实现了广泛的数据分析。同样，SAMRI 的研究人员将基础科学专业知识与大规模工业应用知识相结合，为高分子材料科学的现实影响提供了严谨的全球视角。
该报告分析了过去十年（2015-2025 年）近一百万篇与高分子相关的文献，并确定了 200 多个新兴课题，涵盖高分子类型与材料、应用、化学与合成、填料与添加剂、性质与性能、性能与制造、复合材料以及可持续性等多个领域。
在聚合物这样广阔而复杂的科研领域，了解创新的广度及其如何转化为商业机遇至关重要。CAS 的主题专家制定了一套全面的基于结构的检索策略，旨在发掘相关文献，从而揭示该领域的发展方向（见图 2）。
我们以 CAS REGISTRY®（物质数据库）中的聚合物物质为起点，访问了 CAS Content CollectionTM 中超过五百万篇文献，TM这是全球最大的收录科学数据库。通过应用进一步的检索参数，我们将结果缩小至近 95 万份文档，并对其采用了结合文献计量分析、专利情报以及先进的人工智能（NLP）技术的多维方法论框架。
基于人工智能的方法揭示新兴创新
由于聚合物相关出版物数量庞大，需要利用人工智能驱动的技术对其进行高效分类，并解读更广泛的研究布局。我们的方法包括从摘要、标题和专利权利要求中提取候选短语，并使用基于人工智能的分类技术，随后由专家进行验证以优化分类结果。最终形成了详尽的 CAS Trendscape 地图，展示了聚合物领域众多新兴课题（见图 3）。
这项基于 NLP 的分析指导了课题的选择，例如储能系统、电子产品、膜与分离技术以及可持续聚合物。所有课题均呈现增长趋势，且拥有大量相关文献，可供深入研究。
洞察聚合物领域的下一个突破
Polymer Frontiers 通过对整合了标记信息和应用信息的稳健数据源进行全面审查，提供了广泛而深入的分析。除了全球性主题外，它还深入探讨了：
- 储能系统中的聚合物。
- 可持续聚合物。
- 柔性电子产品中的聚合物材料。
- 聚合物膜的进展。
本完整报告通过人工智能驱动的新兴主题识别，并辅以人工专业知识的收录，为研究人员提供了对新创新的见解，以及只有深耕该领域数十年的科学家才能提供的背景信息。
