一、数据内容定义
AI人工智能企业是指主营业务涉及人工智能技术研发、应用或服务，通过算法模型、智能系统与数据驱动解决方案实现商业化落地的科技型经济实体。
该数据库是聚焦于 人工智能（AI）领域企业的工商注册信息结构化数据集，通过专业的人工智能关键词词典（该词典源自姚加权、张锟澎、郭李鹏、冯绪，2024：《人工智能如何提升企业生产效率？ ——基于劳动力技能结构调整的视角》，《管理世界》第2期。）筛选出与AI技术相关的企业主体。数据字段涵盖企业基础信息（名称、注册号、法人等）、经营状态（存续/注销/吊销）、行业分类（门类至小类四级编码）、地理分布（省市区编码）、资本信息（注册资本、实缴资本）以及营业期限等核心维度，形成企业全生命周期的静态画像。
词典内容详见下表：
二、数据独特性
- 技术驱动的精准识别： 基于机器学习生成的AI词典（含73个技术关键词，如“深度学习”“自然语言处理”），突破传统行业分类的模糊性，覆盖技术研发、产品应用（如智能芯片、自动驾驶）、服务场景（智慧医疗）等多层次企业。
- 动态经营状态整合：包含企业注销、吊销等退出市场信息，可分析AI行业企业存活率与政策/市场环境关联性。
- 学术研究适配性：与姚加权等（2024）提出的“劳动力技能结构调整”理论框架高度契合，支持分析AI对常规低技能劳动力（生产/市场人员）的替代效应、高技能劳动力（技术/研发人员）的互补效应。
三、数据完整性
- 全生命周期覆盖：支持2000年至今的全部企业基本信息数据（具体年限可根据需求定制），从企业注册、营业期限到注销/吊销，提供完整生命周期信息。
- 地理粒度细化：细化至区县编码，支持城市群或产业园区级分析（如北京海淀区AI企业集群研究）。
- 多级行业分类：基于国家标准行业分类的四级编码（门类-大类-中类-小类），结合AI关键词二次标注，增强行业归属精准度。
四、数据可靠性
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权威数据基底
- 支持与官方信息比对，确保企业名称、法人、注册号等字段的准确性。
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质量控制流程
- 人工抽检：每月抽取3%数据与各源公告系统进行交叉验证。
- 纠错反馈：开放与客户之间的错误提交通道，建立季度更新修正机制。
五、潜在应用场景
（一）学术研究
- 技术经济学：验证AI技术扩散与区域创新能力的相关性（如长三角vs.中西部差异）。
- 劳动经济学：分析姚加权等（2024）提出的“技能结构调整”效应，量化低技能岗位替代率.
（二）产业应用
- 企业图谱构建：关联专利数据、融资信息，生成AI产业链知识图谱。
- 风险评估模型：基于吊销原因（如虚假注册）训练企业合规性预警算法。
（三）政策制定
- 监测区域性AI产业泡沫（如某城市短期内大量注册但快速注销的企业）。
- 评估专项政策效果（如智能医疗企业是否在医保改革后向特定区域聚集）。
（四）商业服务
- 竞品分析：识别同一技术赛道企业（如聚焦"计算机视觉"的初创公司）。
- 投资标的筛选：结合注册资本、存续状态评估企业稳定性。
本数据根据人工智能领域专业术语集（涵盖技术、算法与典型应用场景）整合了AI相关企业的工商注册基础信息（包括注册时间、区域分布、行业分类等维度），为技术研究、行业图谱绘制及企业基础数据分析提供双重结构化支撑。
数据规模
时间区间
注册时间：1950-2024.10
字段展示
样本数据
相关文献
- 姚加权、张锟澎、郭李鹏、冯绪，2024：《人工智能如何提升企业生产效率？ ——基于劳动力技能结构调整的视角》，《管理世界》第2期。
数据更新频率
年度更新