一、数据简介

捕捉人工智能硬件贸易流向，刻画数字贸易规则的作用路径！

相比算法、专利或概念性披露，硬件产品是否被生产、出口或进口，流向哪些国家、以什么价格和规模交易，直接反映了企业在全球人工智能产业链中的实际参与方式与竞争位置。然而，现有研究长期缺乏能够同时连接中国企业主体—人工智能硬件产品—真实国际贸易流的微观数据，使得对企业AI能力、供应链依赖与产业竞争格局的分析往往停留在间接推断层面。

基于这一关键研究痛点，我们从数据构建源头出发，围绕“如何让人工智能变成可被计量的实体经济行为”这一核心问题，系统打造了《中国企业人工智能硬件产品贸易数据库》。

该数据库以中国企业为核心锚点，通过人工智能硬件相关HS编码体系与产品语义识别方法，将企业层面的进出口记录精确映射到具体的AI硬件产品，避免了传统产业分类中“口径宽泛、技术模糊”的问题。

在数据结构上，我们完整保留并标准化了企业—产品—贸易行为的关键维度。

数据库不仅覆盖进出口方向、数量、重量与交易金额，还进一步刻画了价格水平、原产国—目的国路径及运输方式，使研究者能够从多个角度直接观察企业人工智能硬件在全球市场中的流通规模、贸易结构与定价特征。

依托该数据库，用户可以将人工智能研究从“是否布局”推进到“如何参与、参与到什么程度”。

研究者可以据此量化分析企业在人工智能硬件领域的真实投入强度与对外依赖程度，比较不同企业、不同国家在AI硬件贸易网络中的分工位置，进一步研究技术扩散、供应链重组、价格传导及地缘冲击等关键问题的微观机制。

相较于仅依赖财务报表、产业分类或专利指标的研究路径，该数据库提供了一条将人工智能能力“落到实物、落到贸易、落到企业”的直接实证入口。
它使人工智能不再只是抽象的技术概念，而成为可观测、可比较、可复现的实体经济行为数据，为产业经济、国际贸易、科技竞争与政策评估研究提供具有高度应用价值和稀缺性的微观数据基础。

二、数据概览

数据字段：

数据表格：

三、相关处理

基于专利文本识别“泛”人工智能企业

根据AI关键词识别人工智能企业。

# 专利数据（摘要 / 说明书）
patents = pd.read_csv("ai_patent_text.csv")

# 文本识别：是否为AI专利
patents["is_ai_patent"] = patents["abstract"].str.contains(pattern)

# 提取“泛”AI企业
ai_firms = (
    patents[patents["is_ai_patent"]]
    .groupby("applicant")["patent_id"]
    .count()
    .reset_index()
)

提取人工智能硬件产品

通过人工智能企业初步筛选人工智能硬件产品范围。

# 提取企业涉及的HS6位码
hs6_candidates = (
    ai_customs[["hs6_code", "product_name"]]
    .drop_duplicates()
)

四、相关研究

部分相关研究示例

刘斌,朱晓梅,李川川.数字贸易规则与人工智能硬件产品出口[J].世界经济,2026,49(01):34-62.DOI:10.19985/j.cnki.cassjwe.2026.01.002.

更多相关研究：

[1]侯俊军,王胤丹,王振国.数字贸易规则与中国企业全球价值链位置[J].中国工业经济,2023,(04):60-78.DOI:10.19581/j.cnki.ciejournal.2023.04.012.

[2]刘斌,甄洋.数字贸易规则与研发要素跨境流动[J].中国工业经济,2022,(07):65-83.DOI:10.19581/j.cnki.ciejournal.2022.07.011.

六、获取方式

数据编号

D1930

DataSeed大数据库 

扫码添加会员助理，备注【企业硬件贸易】

https://cndataseed.com/