中国社会科学网讯（记者 张苹）8月15日，第二届“科学与技术预测前沿学术论坛”在北京工业大学举行。以“人工智能赋能的科学技术预测新机遇”为主题，聚焦技术预见、技术会聚、主题探测、弱信号捕捉等前沿领域，12位国内知名学者作深度分享。
北京工业大学经济与管理学院副院长朱相宇教授在开幕致辞中表示，人工智能为科技预测领域带来方法论革新，加强人工智能赋能下的前沿技术研判、关键技术选择与重大技术预警，是把握新一轮科技革命和产业变革机遇、发展未来产业的客观要求。他表示，北京工业大学经济与管理学院长期深耕科学计量、技术预测与科技创新管理方向，希望以论坛为平台凝聚学界力量，探索有组织科研新模式，推动学科创新发展，更好服务国家科技战略。
在主旨报告环节，与会学者围绕人工智能赋能科技预测的理论方法与实践应用展开交流，为推动科学与技术预测领域的学科创新与产学研融合注入新动力。
中国科学技术信息研究所未来科技研究中心副主任苏成研究员作《前沿与颠覆性技术感知预测》报告，认为“十五五”是未来产业布局的关键窗口期，提出建设贯通信息感知、情景推演与专家会商的人机协同智能研判平台，强化弱信号挖掘、交叉融合研判与安全风险研判能力，推动成果从技术清单输出转向路线对比与布局建议，服务国家战略决策。
北京理工大学管理学院教授汪雪锋作《AI赋能技术管理：系统回顾与未来研究》报告，以“研究动因、范畴界定、赋能路径与未来方向”为框架，界定技术识别、选择、获取、学习、利用、保护六大管理活动，基于动态能力与可供性理论揭示AI赋能机制，发现AI应用正从“数据化”转向大语言模型驱动的“智能化”范式。
山东理工大学信息管理学院副院长白如江教授作《非共识视角下颠覆性技术早期信号探测研究》报告，针对技术识别中的“共识悖论”，从非共识视角构建三层七类科学冲突知识图谱，以冲突强度、跨度、深度三维度定位早期信号，并以CRISPR为实证形成“探测—预警”完整链条。
武汉大学信息管理学院教授黄颖作《融合大语言模型与异构图神经网络的前沿技术潜在应用场景识别》报告，针对技术与场景供需错配问题，提出“LLM主题提取+HGT链路预测”融合框架，以人工智能领域专利与论文为实证，提取256个技术主题与12类场景主题，识别36组潜在关联。
北京工业大学经济与管理学院管理科学与工程系教授许海云作《认知视角下的科技弱信号分类空间与动态演化研究》报告，从认知视角将信号划分为潜力、潜隐、潜识与显性四类，构建“双锥模型”刻画转化路径，提出早期情报感知“沙漏模型”，辨析大语言模型擅长已有知识弱关联重构而非未知信号发现的能力边界，倡导人机协同。
会议总结环节，北京工业大学经济与管理学院教授何喜军代表论坛组委会表示，人工智能为科技预测领域带来全新机遇，也提出新的研究挑战，希望学界以论坛为纽带持续深化合作，共同开发更高效、精准的技术预测工具，服务国家科技创新战略布局。
论坛由北京工业大学经济与管理学院、中国人民大学智能信息分析研究中心、中国科学技术情报学会情报研究与咨询专业委员会等联合主办，全国多所高校、科研院所师生参会。
