各省机器人核心技术多样性

字段字典

• Province [省份名称] — 现行省级行政区名称；以现行空间框架回溯，不代表历史逐年行政建制或申请当时住所。
• ProvinceCode [省份代码] — 六位字符串省级行政区划代码。
• Year [申请年份] — 发明专利申请年份；采用所用快照已观察到的授权状态，并非当年实时授权状态。
• RobotManualPosition [手动定位机械手创新专利数] — 技术范围：用手定位的机械手，对应IPC主组B25J1/00及其下级小组，技术释义依据世界知识产权组织IPC分类表。参考李诗韵等（2026），统计其中中文标题或摘要含机器人、机械臂、机械手任一词的已授权发明专利，按全部申请人等份分配到本地区，单位为件，允许小数。按申请年、申请号去重；同件每组至多一次，不除核心组数。三词为有限操作化，可能漏机械人、灵巧手；为可观测下界，未知文本由候选与可判计数差体现，现行归属和未定位会低估。有源无事件为观察零、无本地授权源为缺失。
• RobotOtherManipulators [其他机械手创新专利数] — 技术范围：其他组未包括的机械手，对应IPC主组B25J11/00及其下级小组，技术释义依据世界知识产权组织IPC分类表。参考李诗韵等（2026），统计其中中文标题或摘要含机器人、机械臂、机械手任一词的已授权发明专利，按全部申请人等份分配到本地区，单位为件，允许小数。按申请年、申请号去重；同件每组至多一次，不除核心组数。三词为有限操作化，可能漏机械人、灵巧手；为可观测下界，未知文本由候选与可判计数差体现，现行归属和未定位会低估。有源无事件为观察零、无本地授权源为缺失。
• RobotManipulatorControl [机械手控制装置创新专利数] — 技术范围：机械手的控制装置，程序控制本身归B25J9/16，对应IPC主组B25J13/00及其下级小组，技术释义依据世界知识产权组织IPC分类表。参考李诗韵等（2026），统计其中中文标题或摘要含机器人、机械臂、机械手任一词的已授权发明专利，按全部申请人等份分配到本地区，单位为件，允许小数。按申请年、申请号去重；同件每组至多一次，不除核心组数。三词为有限操作化，可能漏机械人、灵巧手；为可观测下界，未知文本由候选与可判计数差体现，现行归属和未定位会低估。有源无事件为观察零、无本地授权源为缺失。
• RobotGrippingHeads [机械手夹持头创新专利数] — 技术范围：夹持头，包括伺服驱动、可更换、真空或磁性夹持及指状构件，对应IPC主组B25J15/00及其下级小组，技术释义依据世界知识产权组织IPC分类表。参考李诗韵等（2026），统计其中中文标题或摘要含机器人、机械臂、机械手任一词的已授权发明专利，按全部申请人等份分配到本地区，单位为件，允许小数。按申请年、申请号去重；同件每组至多一次，不除核心组数。三词为有限操作化，可能漏机械人、灵巧手；为可观测下界，未知文本由候选与可判计数差体现，现行归属和未定位会低估。有源无事件为观察零、无本地授权源为缺失。
• RobotJoints [机械手关节创新专利数] — 技术范围：机械手关节，包括腕关节，对应IPC主组B25J17/00及其下级小组，技术释义依据世界知识产权组织IPC分类表。参考李诗韵等（2026），统计其中中文标题或摘要含机器人、机械臂、机械手任一词的已授权发明专利，按全部申请人等份分配到本地区，单位为件，允许小数。按申请年、申请号去重；同件每组至多一次，不除核心组数。三词为有限操作化，可能漏机械人、灵巧手；为可观测下界，未知文本由候选与可判计数差体现，现行归属和未定位会低估。有源无事件为观察零、无本地授权源为缺失。
• RobotArms [机械臂创新专利数] — 技术范围：机械臂，包括可伸缩、可旋转和柔性机械臂，对应IPC主组B25J18/00及其下级小组，技术释义依据世界知识产权组织IPC分类表。参考李诗韵等（2026），统计其中中文标题或摘要含机器人、机械臂、机械手任一词的已授权发明专利，按全部申请人等份分配到本地区，单位为件，允许小数。按申请年、申请号去重；同件每组至多一次，不除核心组数。三词为有限操作化，可能漏机械人、灵巧手；为可观测下界，未知文本由候选与可判计数差体现，现行归属和未定位会低估。有源无事件为观察零、无本地授权源为缺失。
• RobotAccessoriesSafety [机械手附件与安全创新专利数] — 技术范围：机械手附件及与机械手结合或专用的安全装置，包括监测和观察附件，对应IPC主组B25J19/00及其下级小组，技术释义依据世界知识产权组织IPC分类表。参考李诗韵等（2026），统计其中中文标题或摘要含机器人、机械臂、机械手任一词的已授权发明专利，按全部申请人等份分配到本地区，单位为件，允许小数。按申请年、申请号去重；同件每组至多一次，不除核心组数。三词为有限操作化，可能漏机械人、灵巧手；为可观测下界，未知文本由候选与可判计数差体现，现行归属和未定位会低估。有源无事件为观察零、无本地授权源为缺失。
• RobotManipulationChambers [操作腔室与手套箱创新专利数] — 技术范围：装有操纵装置的腔室，包括手套箱及其手套，对应IPC主组B25J21/00及其下级小组，技术释义依据世界知识产权组织IPC分类表。参考李诗韵等（2026），统计其中中文标题或摘要含机器人、机械臂、机械手任一词的已授权发明专利，按全部申请人等份分配到本地区，单位为件，允许小数。按申请年、申请号去重；同件每组至多一次，不除核心组数。三词为有限操作化，可能漏机械人、灵巧手；为可观测下界，未知文本由候选与可判计数差体现，现行归属和未定位会低估。有源无事件为观察零、无本地授权源为缺失。
• RobotMasterSlave [主从式机械手创新专利数] — 技术范围：控制单元与被控单元作对应空间运动的主从式机械手，对应IPC主组B25J3/00及其下级小组，技术释义依据世界知识产权组织IPC分类表。参考李诗韵等（2026），统计其中中文标题或摘要含机器人、机械臂、机械手任一词的已授权发明专利，按全部申请人等份分配到本地区，单位为件，允许小数。按申请年、申请号去重；同件每组至多一次，不除核心组数。三词为有限操作化，可能漏机械人、灵巧手；为可观测下界，未知文本由候选与可判计数差体现，现行归属和未定位会低估。有源无事件为观察零、无本地授权源为缺失。
• RobotWheeledCarriage [轮式与小车机械手创新专利数] — 技术范围：装在车轮或小车上的机械手，对应IPC主组B25J5/00及其下级小组，技术释义依据世界知识产权组织IPC分类表。参考李诗韵等（2026），统计其中中文标题或摘要含机器人、机械臂、机械手任一词的已授权发明专利，按全部申请人等份分配到本地区，单位为件，允许小数。按申请年、申请号去重；同件每组至多一次，不除核心组数。三词为有限操作化，可能漏机械人、灵巧手；为可观测下界，未知文本由候选与可判计数差体现，现行归属和未定位会低估。有源无事件为观察零、无本地授权源为缺失。
• RobotMicroManipulators [微操作机械手创新专利数] — 技术范围：微操作机械手，对应IPC主组B25J7/00及其下级小组，技术释义依据世界知识产权组织IPC分类表。参考李诗韵等（2026），统计其中中文标题或摘要含机器人、机械臂、机械手任一词的已授权发明专利，按全部申请人等份分配到本地区，单位为件，允许小数。按申请年、申请号去重；同件每组至多一次，不除核心组数。三词为有限操作化，可能漏机械人、灵巧手；为可观测下界，未知文本由候选与可判计数差体现，现行归属和未定位会低估。有源无事件为观察零、无本地授权源为缺失。
• RobotProgramControlled [程序控制机械手创新专利数] — 技术范围：程序控制机械手，包括其程序控制、定位和多关节臂结构，对应IPC主组B25J9/00及其下级小组，技术释义依据世界知识产权组织IPC分类表。参考李诗韵等（2026），统计其中中文标题或摘要含机器人、机械臂、机械手任一词的已授权发明专利，按全部申请人等份分配到本地区，单位为件，允许小数。按申请年、申请号去重；同件每组至多一次，不除核心组数。三词为有限操作化，可能漏机械人、灵巧手；为可观测下界，未知文本由候选与可判计数差体现，现行归属和未定位会低估。有源无事件为观察零、无本地授权源为缺失。
• RobotComputerAssistedSurgery [辅助手术与手术机械手专利数] — 技术范围：计算机辅助外科手术及专门适用于外科手术的机械手或机器人，含规划、导航和手术机器人，对应IPC主组A61B34/00及其下级小组，技术释义依据世界知识产权组织IPC分类表。参考李诗韵等（2026），统计其中中文标题或摘要含机器人、机械臂、机械手任一词的已授权发明专利，按全部申请人等份分配到本地区，单位为件，允许小数。按申请年、申请号去重；同件每组至多一次，不除核心组数。三词为有限操作化，可能漏机械人、灵巧手；为可观测下界，未知文本由候选与可判计数差体现，现行归属和未定位会低估。有源无事件为观察零、无本地授权源为缺失。
• RobotClassCountTotal [机器人核心技术分类计数合计] — 十三类机器人核心技术专利等份计数的合计，单位为类别归属等份次数；各类均已知时求和。同一专利命中多个类别时各类分别贡献，故与跨类别去重专利总量不同。作为核心技术多样性份额的分母；合计为零时保留零，但多样性缺失。
• RobotTotal [机器人核心技术去重等份总量] — 以李诗韵等（2026）核心技术识别思路汇总的机器人已授权发明可观测等份总量，单位为件；每申请号只计一次，即使命中多个核心组也不重复，不能用13组列之和替代。按申请年、全部申请人等权，未定位份额不重新分配。文本未知保持未分类，观察总量为下界；公开三词及现行地理归属为明确操作化，源内零不代表总体真零，无本地授权源时缺失。
• RobotCoreDiversity [机器人核心技术多样性] — 参考李诗韵等（2026）的核心技术分类与熵型思路作扩展：以本地区当年十三类机器人核心技术专利等份计数构成比例计算自然对数熵。各类均已知且分类计数合计大于零时计算，零项贡献为零，只有一类正计数时指标为零，无目标事件或必要类别未知时缺失。范围为0至ln(13)，越大表示类别归属计数分布越分散均衡，不代表创新规模或质量。本指标使用地区内部构成比例与十三核心类，区别于原文71供给和34需求类别的双指标及其全国份额文字定义，不声称作者同值复现。

常见问题

「各省机器人核心技术多样性」是什么数据集？

各省机器人核心技术多样性，隶属科技创新。参考李诗韵、贺灿飞和李文韬（2026）对机器人核心技术的识别思路，衡量省份机器人核心技术组合的多样性。

该数据集的时间范围是？

覆盖 1985-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 19 个变量。核心指标包括：手动定位机械手创新专利数、其他机械手创新专利数、机械手控制装置创新专利数、机械手夹持头创新专利数、机械手关节创新专利数、机械臂创新专利数、机械手附件与安全创新专利数、操作腔室与手套箱创新专利数、主从式机械手创新专利数、轮式与小车机械手创新专利数、微操作机械手创新专利数、程序控制机械手创新专利数、辅助手术与手术机械手专利数、机器人核心技术分类计数合计、机器人核心技术去重等份总量、机器人核心技术多样性。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。

数据频率和层级是怎样的？

频率为年度，省级层级。

样本量有多大？

约 1,271 条观测。

数据是如何测算/获取的？

测算方法 机器人核心技术多样性反映地区在机器人本体、操纵控制、机械手及辅助手术等核心技术中的创新组合结构。借鉴李诗韵、贺灿飞和李文韬（2026）的机器人核心技术识别思路，本数据集将十三类核心技术专利的地区等份计数转化为内部构成比例，以自然对数信息熵衡量分布的分散与均衡程度。指标较高表示核心技术类别组合较为多样，不直接代表创新规模或质量。 一、识别机器人核心技术专利 基础计数以数据快照中已观察到授权的发明专利为对象，按申请年份归属。以申请号去重，先确定最早有效授权年，再固定该年按公开编号排序的首份授权文献；分类、申请人及中文标题摘要采用同一版本，避免公开、授权和后续更正文献重复计件。 核心技术集合采用十三个IPC主组：B25J1、B25J11、B25J13、B25J15、B25J17、B25J18、B25J19、B25J21、B25J3、B25J5、B25J7、B25J9、A61B34。匹配完整主组及其下级分类，不能把B25J1当成B25J11的前缀。候选中文标题或摘要还须包含“机器人”“机械臂”“机械手”之一。作者没有公开“等关键词”的完整检索式，因此三词与核心分类共同识别属于有限操作化，可能漏掉机械人、灵巧手等相关专利。 二、形成地区类别计数 一件专利有多个申请人时，每名申请人分得相同份额。令ap为申请人数、apr为其中归属地区r的申请人数，则分配份额为： $$ w{p,r}=\frac{a{p,r}}{ap}. $$ 未知地区份额不重新分配给已定位申请人。省级和市级分别使用本层级地区归属；只有省码、没有市码的申请人可贡献省级计数。省级结果直接以省级计数计算，不对城市多样性求和或取平均。 令Pt为申请年t的已识别核心专利集合，Ip为专利p包含的核心技术类别，则第k类计数为： $$ n{r,t,k}=\sum{p\in Pt}\mathbf{1}(k\in Ip)w{p,r}. $$ 同件同类只计一次，同件命中多个类别时，各类均计其地区份额，不再除以命中类别数。十三类计数使用具有技术含义的名称分别保留，包括手动定位机械手、其他机械手、控制装置、夹持头、关节、机械臂、附件与安全、操作腔室与手套箱、主从式机械手、轮式与小车机械手、微操作机械手、程序控制机械手，以及辅助手术与手术机械手。 三、计算内部构成比例 将十三类计数加总，得到类别归属计数合计： $$ B{r,t}=\sum{k=1}^{13}n{r,t,k},\qquad p{r,t,k}=\frac{n{r,t,k}}{B{r,t}}. $$ 只有全部必要类别计数已知且B大于零时才定义p。此时各类别比例合计为1。B是类别归属等份次数，不是唯一专利件数；同一专利可以贡献多个类别。另行提供按申请号跨类别去重的专利等份总量RobotTotal，用于了解研究规模，不能将其替代B作为分母。 四、计算核心技术多样性 以内部构成比例计算自然对数信息熵： $$ H{r,t}=-\sum{k:p{r,t,k}0}p{r,t,k}\ln p{r,t,k}. $$ 零份额项按极限贡献零。仅有一个类别正计数时，H等于零；十三类份额完全相等时，H等于ln(13)。数值越高说明类别归属计数分布越分散、均衡。少量同时带有多类标签的专利也可能形成较高熵，因此应结合分类计数合计与去重总量使用，不能将高熵直接理解为高创新质量或大量独立技术知识。 五、零、缺失与研究版本 地区当年基础计数均已知而十三类合计为零时，计数保留观察零，熵保留缺失，因为不存在可归一化的核心技术分布。必要类别未知时，合计及熵缺失；不将未知类别补零。单类正计数的熵为合法的零，与没有目标专利时的缺失含义不同。基础计数的观察零仅表示可得来源中未观察到目标专利，不证明该地区实际没有相关研发。 原始版保留公式结果。缩尾版仅对多样性指标按年度1%和99%分位缩尾，十三类计数、分类合计与去重总量保持原值。缩尾后的熵是可选统计处理值，可能不再等于未缩尾计数代入公式的结果；检验公式关系应使用原始版。 补充说明 本指标是经明确调整的“机器人核心技术构成熵”扩展：使用十三类核心技术及地区内部构成比例。原文的供给、需求知识多样性分别使用71类、34类供需技术，并将份额描述为占全国的比重。本数据集不恢复该供需分类，也不声称与原文两个指标或作者结果同值；省级为地区层级扩展。 基础专利采用当前快照已观察到的授权状态并回溯至申请年，具有事后信息；末年申请尚未充分经历公开与授权，不能将末年计数变化直接解释为创新增减。地理归属基于现行地区框架和可得登记、机构信息回溯，不能保证完全恢复申请时地址；历史撤并地区、部分个人和部分地区的归属缺失非随机。未知份额未重新分配，因此地区计数可能偏低。全部可得申请年保留至当前年减一，早期目标专利稀疏，熵只对存在可识别目标计数的地区年度定义。 参考文献 [1]李诗韵,贺灿飞,李文韬.供需知识基础差异对中国市域机器人技术创新的影响[J].经济地理,2026,46(3):153-163.DOI:10.15957/j.cnki.jjdl.2026.03.015.

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