在全球科技革命与产业变革加速演进的背景下，技术创新的复杂性、融合性与颠覆性特征日益凸显，传统线性分析范式已难以有效描述技术要素间的非线性互动与网络化关联。本研究以构建技术结构图谱为核心分析方法，基于全球高价值专利数据（如“两方专利”），运用深度学习模型对专利文本进行语义向量化处理，继而结合聚类算法与可视化技术，旨在构建一个能动态呈现技术关联与整体结构的系统性分析工具。技术结构图谱超越了传统专利分类的固有静态界限，致力于从语义关联层面揭示技术生态系统的真实构成与演化格局，并识别其中的高活性技术集群。基于此方法，全球技术结构分析表明，当前创新活动高度集聚于信息与通信技术、生物医药、先进能源与动力系统等关键领域，且呈现显著的跨领域交叉融合趋势。作为代表性领域，人工智能因其强大的通用目的性与赋能效应被选为深度剖析的案例。研究显示，人工智能技术栈已形成从基础算法与模型到关键功能应用乃至底层专用硬件的完整体系，并深度渗透至智能通信、智慧医疗、自动驾驶等产业，事实上已成为驱动整体技术体系演进的核心节点与融合枢纽。综上，本研究构建的数据驱动分析框架，可为政策制定者与创新主体识别技术趋势、优化战略布局提供一种科学、动态的决策依据。技术结构图谱不仅能宏观揭示创新竞争态势，更能从深层语义关联中，洞察未来产业的技术融合路径与潜在战略机遇。