2273 地市级AI发展水平指标（2000-2025）

地市级AI发展水平指标，是基于地市级政府年度工作报告文本，通过提取人工智能领域关键词并统计词频，结合语境分析其分布特征，从而量化评估地市级政府在人工智能领域的政策关注强度、技术布局结构与注意力演变趋势的综合指标体系。该指标以政府工作报告这一权威政策文本为载体，系统反映地方政府对人工智能发展的战略认知与资源倾斜倾向，为测度区域AI发展态势提供独特视角。

本指标体系支持从三个维度展开深入研究：1.时空演变特征：分析2000—2025年地市級政府AI关键词词频趋势，揭示关注度演进规律，评估国家宏观战略（如2017年《新一代人工智能发展规划》）对地方议程的影响，识别时间突变点与政策响应时滞。2.区域异质性与成因：利用面板数据模型，对比不同区域（东中西部、老工业基地等）在AI注意力强度与技术结构上的差异，检验经济、产业、人力及数字基建等驱动因素，剖析发展不平衡的深层成因。3.发展绩效关联性：匹配AI注意力与企业数量、绿色创新、能效等城市发展数据，实证检验其对创新产出、产业转型及绿色发展的实际效应，评估“注意力”向“发展效能”转化的路径，为优化产业布局提供决策参考。

本数据参照 Wu et al.（2026）的研究设计，基于国务院《新一代人工智能发展规划》中的中文表述对相关英文关键词进行本土化翻译与扩充，构建“地市级政府人工智能注意力文本分析数据集”，即通过多阶段文本分析方法提取标准化人工智能注意力信息，步骤如下：1. 收集包含73个人工智能相关中文关键词的词典；2. 对地市级政府工作报告文本数据进行分词并去除停用词和无意义词语；3. 统计每个关键词在每份报告中的出现频次，并加总得到关键词总数。关键词如下：

["数字化", "智慧城市", "智能制造", "人工智能", "工业互联网", "物联网", "云计算", "智能家居", "工业机器人", "智能机器人", "虚拟现实", "智能化转型", "自动驾驶", "强化学习", "大数据智能", "自主决策", "智能监管", "智慧金融", "智能产业", "智能监控", "超级计算", "服务机器人", "特种机器人", "智能医疗", "主动学习", "数字智能", "人脸识别", "智能教育", "增强现实", "智能企业", "深度学习", "自适应", "智慧办公", "机器学习", "身份验证", "智能决策", "语音识别", "商业智能", "自然语言处理", "自主无人系统", "群体智能", "智慧技术", "语义搜索", "神经网络", "跨媒体感知计算", "智能计算芯片", "特征选择", "知识图谱", "生物识别技术", "语言处理", "高级机器学习", "人机协作", "认知计算", "小样本学习", "目标检测", "自主协同控制", "知识计算引擎", "深度强化学习", "图像理解", "类脑智能计算", "智慧会计", "半监督学习", "跨媒体分析推理", "记忆网络", "量子智能计算", "投资决策辅助", "无监督学习", "智能数据分析", "文本识别", "生物特征识别", "智能语言", "人机混合智能"]

注：省略的关键词详见数据简介部分

[1] Wu J H, Zhao Y H, Zhu J Z. Artificial intelligence, green finance and urban energy efficiency: Evidence from Chinese 282 cities[J]. Energy Economics, 2026, 115: 106XXX.

[2] 国务院. 国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL]. 国发〔2017〕35号, 2017-07-08.