制造与AI技术融合专利数据集(2000-2024)
制造与AI技术融合专利数据集（2000-2024）获取方式见文末数据概览CNPaperData本数据是描绘制造业与人工智能技术交融进程的关键过程资料，其核心定义是同时涵盖制造业技术IPC分类与人工智能技术IPC分类的专利成果，是标识技术融合微观载体的重要数据来源。该数据以企业专利申请的全量信息为基础，经双重IPC分类匹配筛选得出，包含专利编号、企业标识、申请年度、双重IPC分类号及专利引用关联等核心要素。依托本数据可开展多种研究：一是制造业-人工智能技术融合的时空演变特征研究，利用年度和区域信息，展现融合
人工智能能否颠覆园林设计行业？
英国花园设计师Matthew Childs在探讨人工智能与人类花园设计的关系时，聚焦于今年切尔西花展推出的AI驱动花园设计服务。英国景观设计师协会并未简单拒绝AI，而是倡导设计师学习理解并适应这一技术。AI已经渗透到设计领域，无论是否存在争议，它都不会因批评而消失。当前人工智能的发展已能通过简单的文字描述生成令人惊叹的视觉效果。传统设计流程中，设计师完成一张效果图往往需要数小时甚至数天。AI的核心优势在于快速生成设计概念、激发创意灵感，同时在资料检索和文本制作方面表现出色。因此人们常问：AI会取代园林设计
制造业与人工智能融合专利分析(2000-2024)
制造业-人工智能耦合专利（2000-2024）获取方法见推文末数据说明CNPaperData本数据是刻画制造业与人工智能技术融合过程的核心资料，定义为同时涵盖制造业技术IPC分类和人工智能技术IPC分类的专利数据，是衡量技术融合微观层面的关键数据资源。以企业全部专利申请数据为基础，通过匹配含有制造业和人工智能领域双重IPC分类的专利记录，并整理出确认的耦合专利集。该数据集包括专利号、企业代码、申请年份、双重IPC分类号及专利引用关系等关键字段。基于此数据可开展多项研究工作：首先，可分析制造业与人工智能融合
制造业与人工智能技术融合专利数据集(2000-2024)
制造业与人工智能技术融合专利数据集（2000-2024）数据简介本数据是刻画制造业与人工智能技术融合发生过程的核心过程数据，核心定义为同时包含制造业技术IPC集合与人工智能技术IPC集合的专利成果，是标记技术融合微观载体的关键数据源。数据以企业专利申请全量数据为基础，通过双重IPC分类匹配筛选获得，涵盖专利号、企业代码、申请年份、双重IPC分类号及专利引用关系等核心字段。基于本数据可开展的研究方向很多：一是制造业-人工智能技术融合的时空演化特征研究，借助年份与地域信息，揭示融合趋势与空间差异；二是耦合专利