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）

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数据概览

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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，展现融合动态与空间差异；二是耦合专利的创新价值评估研究，以被引次数等作为指标，探讨技术融合深度对创新价值的影响；三是企业特性对技术耦合概率的作用机制研究，将企业规模、研发投入等作为解释变量，剖析其影响逻辑；四是耦合专利的知识扩散效应研究，依据引用关系追踪对同行业的带动效应；五是技术融合模式的差异化研究，识别生产制造与研发设计等不同环节的融合特点。

本数据构建严格遵循叶阳平等（2025）在《中国工业经济》发表的论文中阐述的方法。第一步，双技术领域IPC定义，依据《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，结合《PATENTSCOPE Artificial Intelligence Index》《战略性新兴产业分类与国际专利分类参照关系表（2021）》及《关键数字技术专利分类体系（2023）》系统定义人工智能IPC；第二步，专利匹配筛选，检索提取同时包含上述两类IPC号的专利，构建耦合专利候选集；第三步，参考陶锋等（2025）的方法，对候选集的技术方案与权利要求书进行二次验证；第四步，结构化整理，将确认的耦合专利按“企业代码-年份”维度整合，形成最终面板数据。

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