【数据】生成式人工智能水平-MD&A报告统计（2001-2024年）

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一、数据简介
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借鉴乔朋华等（2025）《生成式人工智能如何提升制造业企业韧性？》一文中对生成式
人工智能文本词频的做法，团队根据上市公司年报MD&A文本内容，对79个生成式人工
智能的相关词频进行统计，并计算上市公司生成式人工智能水平。数据包括精确词汇、
扩展词汇两种统计方式。


二、MD&A文本筛选说明
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不同年份的MD&A文本来源有所差异：


  年份区间          文本来源
  ─────────────────────────────────────────────────────
  2014年及以前      董事会报告
  2015年            管理层讨论与分析
  2016-2020年       经营情况讨论与分析
  2021-2024年       管理层讨论与分析


三、数据概览
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  数据名称：生成式人工智能水平-MD&A报告统计
  数据范围：A股上市公司
  时间范围：2001-2024年
  样本数量：65484条
  变量数量：93个
  数据来源：管理层讨论与分析（MD&A）文本
  数据格式：Excel版、Stata版


四、数据指标
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【基本信息】
  · 类别
  · 年份
  · 股票代码
  · code
  · 股票简称
  · 行业名称
  · 行业代码


【文本信息】
  · MD&A文本-文本总长度
  · MD&A文本仅中英文-文本总长度


【生成式人工智能水平】
  · 生成式人工智能水平
  · 生成式人工智能词频总数


【三层分类汇总】
  · 概念基础层
  · 主要技术层
  · 模型生态层


五、生成式人工智能关键词词表（79个）
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【概念基础层】
  生成式人工智能、Generative AI、生成式AI、Large model、AIGC、预训练模型、
  Pretrained Model、大语言模型、人工智能基础模型、LLM、自然语言处理、NLP、
  知识图谱


【主要技术层】
  ┌─ 基础架构 ─────────────────────────────────────────────
  │  Transformer架构、TensorFlow、pytorch、Keras、Caffe、MXNet、
  │  PaddlePaddle、胶囊网络
  │
  ├─ 生成模型 ─────────────────────────────────────────────
  │  生成对抗网络、扩散模型、Diffusion Models、GAN、VAEs、变分自编码器、
  │  自回归模型、Autoregressive、流模型、Flow-based、多模态生成架构
  │
  └─ 深度学习框架 ─────────────────────────────────────────
     Torch、Horovod、Caffe2、DGL


【模型生态层】
  ┌─ 国际大模型 ───────────────────────────────────────────
  │  DALL-E、Bert、GPT、ChatGPT、XLM、ERINE、Vit、Lenet、AlexNet、
  │  ResNet、Mobilenet、Catalyst、TFX、EfficientNet、transformers、
  │  Luminous、DETR、GRU、Bloom、CTRL、GLM、LSTM、CPM、Pythia、
  │  LLaMA、T5、CPT、OPT、MPT、OpenFlamingo、mPLUG-Owl、KOSMOS-2、
  │  ImageBind
  │
  └─ 国产大模型 ───────────────────────────────────────────
     讯飞星火大模型、通义千问、文心一言、盘古大模型、混元大模型、百川大模型


六、相关数据
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  · 生成式人工智能词频数据
  · 人工智能词频数据
  · 人工智能招聘数据
  · 管理层讨论与分析文本


七、文件清单
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  生成式人工智能水平-MD&A报告统计（2001-2024年）/
  ├── 生成式人工智能水平-MD&A报告统计（2001-2024年）.xlsx    # Excel版
  └── 生成式人工智能水平-MD&A报告统计（2001-2024年）.dta     # Stata版

生成式人工智能水平MD&A词频统计-Excel版

生成式人工智能水平MD&A词频统计-Stata版

八、使用说明
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  1. 数据基于MD&A文本进行词频统计，反映企业对生成式人工智能的关注与应用程度
  2. 词频按三层分类（概念基础层、主要技术层、模型生态层）进行汇总
  3. 可根据研究需要选择精确词汇或扩展词汇的统计结果
  4. 不同年份MD&A文本来源有差异，跨年比较时需注意口径一致性
  5. 数据提供Excel和Stata两种格式，便于不同软件用户使用


九、参考文献
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[1] 乔朋华等.生成式人工智能如何提升制造业企业韧性？[J].2025.


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关键词：人工智能 Transformers Generative transform EFFICIENT