数据介绍

引言

人工智能产业作为数字经济的核心驱动力，其发展规模与分布格局深刻反映区域科技创新活力与产业升级潜力。为助力相关研究，本文分享一份涵盖全国 298 个地级市 1990-2023 年的人工智能企业核心数据，包含人工智能企业存量和人工智能水平两项关键指标，为分析区域科技差异、产业政策效果等提供基础支撑。

数据概览

1. 时间跨度

1990–2023 年（34 年），覆盖人工智能产业从起步到快速扩张的完整发展周期。

2. 覆盖范围

• 地级市数量

  ：298 个，涵盖全国 31 个省级行政区（含直辖市）。

• 典型区域

  ：

  • 科技发达城市：北京、上海、杭州、深圳（数据中上海、杭州等有完整记录）

  • 长江经济带城市：上海、南京、苏州、杭州等（通过 “长江经济带” 字段标识，1 表示属于，0 表示不属于）

  • 中西部城市：合肥、成都、西安等

  • 资源型与中小城市：乌海、乌兰察布、亳州等

3. 数据字段

字段名称	说明	单位 / 类型
代码	地级市行政代码	-
年份	数据统计年份	-
地级市	地级市名称	-
省份	所属省级行政区	-
长江经济带	是否属于长江经济带（1 是 / 0 否）	二进制
人工智能企业存量	年末累计注册的人工智能企业数量	家
人工智能水平	基于企业数量、规模等计算的综合评估指数	指数值

数据特点

1. 时间跨度长，增长趋势显著

34 年数据完整呈现人工智能产业从 “零星分布” 到 “集群爆发” 的历程：

• 北京

  ：1990 年人工智能企业存量仅 40 家，2023 年增至 101999 家，增长超 2500 倍；人工智能水平从 3.71 升至 11.53，反映产业质量持续提升。

• 上海

  ：1990 年企业存量 23 家，2023 年达 85403 家，2020 年后进入爆发期（2020 年 23406 家→2023 年 85403 家，3 年增长 2.65 倍）。

• 典型阶段特征

  ：

  • 1990-2000 年：全国企业总量不足 1 万家，仅北京、上海等少数城市有零星布局；

  • 2010-2020 年：年均增速超 20%，长三角、珠三角城市率先突破千家；

  • 2020-2023 年：头部城市（如北京、上海）企业数量翻倍，中西部核心城市（如合肥）加速追赶。

2. 地域覆盖广，区域差异明显

• 头部城市领跑

  ：2023 年北京（101999 家）、上海（85403 家）、杭州（61471 家）占据全国人工智能企业总量的 30% 以上，人工智能水平均超 11.0。

• 长江经济带优势

  ：苏州（38050 家）、南京（41392 家）等长江经济带城市，企业数量普遍高于同级别非经济带城市，反映区域政策对产业集聚的推动。

• 中小城市追赶

  ：中西部城市如合肥，2000 年企业存量仅 40 家，2023 年达 32401 家，成为中西部人工智能产业高地；而资源型城市如乌海，2023 年企业存量仅 281 家，仍处于起步阶段。

3. 数据完整性与特殊性

• 早期数据特征

  ：1990-2000 年，约 60% 的地级市人工智能企业存量为 0（如多数中西部中小城市），反映产业早期集中于少数科技中心。

• 无缺失值

  ：与旅游数据不同，本数据集 1990-2023 年所有地级市均有记录（0 值表示无企业），便于完整分析区域差异。

应用场景

1. 学术研究

• 区域人工智能产业差异的成因分析（如政策、人才、资本影响）

• 长江经济带等区域战略对科技产业的带动效应评估

2. 政策制定

• 人工智能产业布局优先级划分（如基于企业存量与增长潜力）

• 地方科技政策效果验证（如对比政策实施前后企业数量变化）

3. 行业分析

• 人工智能产业集群竞争力排名（结合企业数量与水平指数）

• 城市科技产业升级路径研究（如从 “0 企业” 到 “万级企业” 的转型案例）

结语

本数据集为研究中国人工智能产业的时空演化提供了长期、全面的观测基础。其覆盖广度与时间深度有助于揭示区域科技发展规律，而 0 值与高增长值的对比，更能反映产业从 “不均衡” 到 “梯度扩散” 的真实历程。合理利用数据可深化对中国科技产业升级、区域协调发展等议题的理解，具有较高的学术与应用价值。

注：本文中的数据和指标仅为示例，实际数据请参考最新发布的298个地级市人工智能企业数量（1990-2023）。

数据概览

数据跨度：298个地级市人工智能企业数量（1990-2023）

数据说明

1、数据来源网络收集
2、本资源仅用作为学习用途，不能用于商业通途

数据获取方式

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