执行摘要
- 高分子科学的发展规模与复杂程度已非表面搜索所能涵盖，涉及数百万种可能的序列和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联合发布了一份新报告，通过基于结构的检索、文献计量学、专利情报和自然语言处理技术，对近百万篇文献进行了分析，绘制出高分子创新的新兴版图。
- 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，助力其洞察全局并据此采取行动。
从电子产品和医疗设备到服装和消费品，聚合物是人类开发出的最具影响力的材料之一。随着该领域规模的扩大，其复杂性也日益增加，目前已有数百万种可能的序列可用于创造新聚合物，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等问题时。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（SAMRI）共同编制了 《高分子前沿：新兴趋势的综合数据驱动分析》。
报告中的分析结果证明了CAS在开展此类综合调查方面的独特优势。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。包括概念在内的其他CAS索引数据也支持了广泛的数据分析。同样，SAMRI的研究人员将基础科学专长与大规模工业应用知识相结合，为高分子材料科学的实际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，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、性能与表现、加工与制造、复合材料以及可持续性等领域。
在高分子这样一个广阔而复杂的研究领域，了解创新的广度及其如何转化为商业机会至关重要。CAS的学科专家制定了全面的基于结构的检索策略，以发掘相关文献，从而揭示该领域的发展方向（见图2）。
我们以 CAS REGISTRY® 中的高分子物质为起点，访问了全球最大的科学数据库 CAS Content CollectionTM 中超过五百万篇文献。通过应用进一步的检索参数，我们将结果缩小至近95万篇文献，并采用了结合文献计量分析、专利情报和先进自然语言处理（NLP）技术的多维方法框架。
基于NLP的方法揭示新兴创新
海量的高分子相关文献需要借助人工智能驱动的技术进行高效分类，以理清更广阔的格局。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，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图谱，展示了高分子领域的众多新兴课题（见图3）。
这种基于NLP的分析指导了课题的选择，例如能源存储系统、电子产品、膜与分离技术以及可持续聚合物，所有这些领域都显示出增长趋势，并拥有大量相关文献，值得深入研究。
洞悉聚合物领域的下一个突破
Polymer Frontiers 通过整合稳健的数据源与市场信息，进行全面深入的分析。除全球性主题外，本报告还深入探讨了：
- 能源存储系统中的聚合物。
- 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。
本完整报告利用自然语言处理（NLP）技术识别新兴课题，并辅以专家人工甄选，为研究人员提供创新洞察，以及深耕该领域数十年的科学家所具备的专业背景知识。
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