前言

生成式人工智能（AIGC）作为数字经济发展的核心基础设施，其产业生态复杂度呈指数级增长。然而，如果对产业价值链分布缺乏系统性认知，可能导致战略决策失焦、资源配置低效以及创新方向出现偏差。
艾思产研数据平台整合AIGC产业链数据，梳理出6个二级节点、30个三级节点，收录相关公司23万余家，覆盖全国31个省、市、自治区。
 

一、学术开挂：从“空想”到“顶刊”的捷径

应用场景

1️⃣技术创新路径溯源

结合艾思产研数据平台的企业专利库，分析目标企业的专利布局情况。例如，在AIGC产业链中游，模型底层技术可能基于Transformer架构，通过专利数据分析，可以进一步追踪技术演进路径，识别企业的技术优势与创新方向。

2️⃣产业竞争格局量化分析

结合艾思产研数据平台的投融资数据库，追踪产业链各环节的融资动态。
例如：
（1）在基础设施层，市场呈现寡头竞争格局（可通过分析头部云服务商的市场份额和投融资情况来验证）；
（2）在应用层，市场表现出显著的长尾效应（可通过CR4指数及融资分布情况进行分析）。
此外，基于赫芬达尔-赫希曼指数（HHI），可以监测细分赛道的市场集中度变化，识别竞争格局的拐点。

3️⃣创新点与热点挖掘

锁定AIGC行业的场景缺口，识别竞争激烈的内卷赛道以及潜力巨大的蓝海赛道。同时，基于产业链图谱，分析重点环节的技术发展现状、趋势和瓶颈，从而识别出潜在的创新点和增长点。通过挖掘创新潜力，明确未来的技术发展方向和重点，为技术布局和研发投入提供科学的指导和依据。
 

二、数据驱动的实证研究范式

实证研究

AIGC技术专利不仅是企业技术实力和核心竞争力的直接体现，更是抢占未来产业制高点的关键战略资源。目前学术界针对AIGC技术专利的研究，多聚焦于单一技术环节的专利分析，普遍缺乏对产业链结构的系统性考察。只有少量文章尝试从产业链视角切入，探讨上中下游专利布局的协同关系及其对产业生态构建的影响。
例如：
  • 杨帅和苑朋彬（2024）通过分析AIGC产业链上中下游企业的专利数据，发现产业链下游（技术应用）和上游（基础设施）的专利公开数量高于中游（模型算法、工具平台）。这表明当前研究多聚焦场景应用与基础设施，对算法、工具平台探讨较少。虽然这种情况在一定程度上能推动现有技术快速落地应用、完善产业基础支撑，但从长远来看，可能因模型算法和工具平台等核心环节创新不足，导致产业后续发展缺乏关键驱动力，难以实现深度变革与突破。
面对当前AIGC技术专利研究存在的局限性，学术界应鼓励跨学科、跨领域的研究合作，更多的从产业链整体视角出发，深入研究上中下游专利布局的协同机制。全面剖析产业链各环节之间的内在联系和相互影响，为产业生态构建提供更具前瞻性和系统性的理论支持。
 

三、为什么你必须关注这些数据

（1）学术党：1小时定位论文创新点vs同学死磕3个月；那些靠数据碾压同龄人的研究生，已经开始用产业链分析写开题报告了！
（2）投资人：用产业链穿透法找到“水下项目”；
（3）创业者：避开巨头“射程”，专攻“跨层技术缝合区”。
 

四、相关文章推荐

[1]丁晓东,何建佳,张雨宁.生成式人工智能赋能数字内容产业新质生产力发展：理论逻辑、动力机制及实现路径[J].中国流通经济,2024,38(11):3-14.
[2]范德志,于水.生成式人工智能大模型助推实体经济高质量发展：理论机理、实践基础与政策路径[J].云南民族大学学报(哲学社会科学版),2024,41(01):152-160.
[3]刘雪珊.人工智能环境中高校图书馆科技专利信息服务优化策略研究[J].科技管理研究,2024,44(24):136-146.
[4]魏晓刚,邢成玉,张小华,等.美的集团：数智驱动卓越运营[J].企业管理,2025,(02):21-25.
[5]吴娟,汪洋.证券投资者AIGC持续使用意愿影响因素研究[J].对外经贸,2025,(02):87-93+125.
[6]杨帅,苑朋彬.全球生成式人工智能技术专利布局研究[J].全球科技经济瞭望,2024,39(07):68-76.
[7]张思源.生成式人工智能背景下专利问题研究[J].中国市场,2024,(27):187-190.
[8]邹德宝.2024中国AIGC行业研究报告[J].科技与金融,2024,(10):3-16.
 
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