在中国人工智能的发展浪潮中,长三角地区处于发展的重点区域,研究长三角地区人工智能专利的整体布局情况,尤其是各要素间的合作关系和研究主题特色,使长三角在未来的人工智能发展中加强协作,优势互补,能够为全国的人工智能发展提供参考。本文以Incopat数据库中2015-2019年的长三角人工智能专利作为研究对象,从产业、发明人、专利主题三个维度,利用社会网络分析法,通过构建申请主体合作网络以及发明人合作网络,展现长三角在人工智能领域的合作特点和变化趋势。利用CorEx主题模型,生成长三角地区人工智能的研究主题,以此分析不同地区、不同申请主体的研究侧重,以及随时间产生的研究变化。最后将主题信息融合进申请主体和发明人合作网络,通过对应交叉乘积法,将其与主题的二模网转换成一模网,进而尝试挖掘潜在的合作对。本文得出的结论如下:（1）长三角整体人工智能专利数量处在上升阶段,其中江苏省最多,安徽省最少,且与前三者有较大差距,而且专利的数量分布存在地区不平衡的特点,主要集中在浦东新区、南京市、杭州市和合肥市;从质量来看,上海市的多个维度评价排名第一;从专利类型来看,三省一市主体结构相似。（2）从产业维度来看,整个长三角地区,都是以大专院校为主导,而从各申请主体类型的合作比例来看,大专院校对于企业的依赖程度要高于企业对其的依赖程度;合作比例虽然在上升,但是仍然不高,并且呈现核心密集、外部松散的特点。（3）从发明人维度来看,依据网络集中度和变化率两个指标,大部分申请主体都拥有了稳定的核心团队,但是其中能够多年稳定产出专利的人数比例却不高。（4）从专利主题来看,整个长三角地区在15个主题上的数量分布较为相似,但都缺少对于人工智能产业链中基础层的研究;企业与大专院校的研究主题差异较大,而在两者的合作中,是倾向于大专院校研究的主题,可能使得专利缺少市场导向性;大部分专利主题随时间都有一定程度的深入发展;根据二模网转换之后的一模网所进行的潜在合作关系的挖掘,无论是对于申请主体,还是发明人群体,都是对于现阶段合作网络的一个有力补充。