近日，一份聚焦2010年至2024年上市公司企业人工智能合作创新网络的数据集引发学界关注。该数据集以人工智能领域联合申请发明专利为切入点，系统梳理了3400余家企业在战略性新兴产业中的创新协作模式，为研究技术密集型行业的合作机制提供了重要样本。
研究团队参照《技术经济与管理研究》2025年第12期刊载的《人工智能合作创新网络演化历程与影响因素》一文中的方法论，将人工智能领域不同组织作为网络节点，通过专利合作关系构建加权矩阵。数据显示，该领域已形成2.5万个有效样本，其中包含8000余个非零协作值。这种量化分析方式突破了传统研究仅关注专利数量的局限，更注重创新主体间的实质性技术联动。
作为新一轮科技革命的核心驱动力，人工智能产业具有显著的技术与知识密集特征。其发展不仅需要跨学科技术融合，更依赖企业、科研机构等多元主体的深度协作。研究指出，人工智能领域积累的庞大专利数据库，为构建动态创新网络提供了独特优势。相较于其他技术领域，该产业的合作网络呈现出更强的跨行业特征和更频繁的技术迭代。
为确保研究透明度，数据集完整公开了原始数据、计算代码及部分代码运行视频。考虑到视频文件体积问题，研究团队对运行过程进行了分段录制，方便其他研究者验证分析流程。这种开放共享模式为学术界提供了可复现的研究范式，有助于推动人工智能创新网络领域的深入研究。
该成果特别关注具有人工智能专利布局的企业群体，其样本规模符合技术密集型产业的分布特征。通过量化分析组织间协作强度，研究揭示了不同创新主体在技术突破中的角色定位，为优化产业创新生态提供了数据支撑。相关研究方法已形成可复制的分析框架，为其他战略性新兴产业的网络研究提供了参考范式。
