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

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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的时空演变特征，利用年份和地理信息，揭示技术结合趋势及区域差异；其次，可评估耦合专利的创新价值，通过被引情况等指标，研究技术融合程度对创新价值的影响；此外还可研究企业规模、研发投入等变量对技术耦合可能性的作用机制，解析不同因素的相互作用逻辑；同时基于引用关系来追踪知识溢出效应，以及识别生产制造和研发设计等不同环节的技术融合特点。

本数据构建过程严格依照叶阳平在《中国工业经济》2025年发表论文中提出的方法，首先根据《国际专利分类与国民经济行业分类参照关系表（2018）》定义制造业IPC，再结合《PATENTSCOOP人工智能指数》、《战略性新兴产业分类与国际专利分类参照关系表（2021）》和《关键数字技术专利分类体系（2023）》来系统定义人工智能IPC；然后检索同时包含这两类IPC号的专利，建立候选集；随后参考陶锋等（2025）的方法，对技术方案与权利要求书进行二次核验；最后按照“企业代码-年份”结构化整合数据，形成最终面板数据。

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