产学研协同创新网络有利于人工智能产业创新主体进行知识、技术、信息的交流与传播,能发挥产学研各方的功能与优势,也是我国人工智能产业创新水平提升的重要途径。人工智能领域是技术创新的高发领域,但目前的经济全球化和经济区域化局面,单个组织获取创新资源和创新要素相较于合作组织较为困难,只有组织之间相互交流合作才能满足创新的需要。因此,本研究将从专利合作视角来考察我国人工智能领域产学研协同创新网络结构特征及网络演化规律,在此基础上更深入的研究人工智能领域相关信息传播对产学研协同创新网络的影响。深入剖析人工智能领域产学研协同创新网络中存在的问题,提出促进我国人工智能领域产学研协同创新合作效率的政策建议,为我国人工智能领域产学研协同创新发展提供参考。本文选择1989-2020年人工智能领域相关专利数据,对数据进行筛选,从合作专利趋势、合作专利权人、合作专利技术三个方面描述了人工智能领域的发展趋势。在复杂网络理论基础上,采用社会网络分析方法分析人工智能领域产学研协同创新网络的结构特征及演化趋势。最后,通过仿真分析的方法对人工智能领域产学研协同创新网络中信息传播情况进行仿真研究。通过对人工智能领域产学研协同创新网络研究发现:（1）我国人工智能领域专利合作数量呈现逐年上升的趋势,科研机构的参与度逐年增高,“产-学合作”一直占据主导地位。（2）我国人工智能领域产学研协同创新网络符合小世界特征和无标度特征。（3）从整体网络、局部网络、个体网络三个层面对人工智能领域产学研协同创新网络演化进行分析发现,随着网络规模的扩大,人工智能产学研协同创新网络在演化过程中呈现“核心-边缘”结构,并且凝聚子群数量逐渐增多,子群之间产生了紧密的联系,形成了局部的凝聚子群联动效应,企业的核心作用日益凸显,企业对网络资源具有一定程度的控制能力。（4）通过探究网络结构、网络规模、信息传播率、信息恢复率、信息免疫率等参数变化对人工智能领域产学研协同创新网络信息传播的影响发现,无标度网络特征更有利于网络信息传播,且随着网络规模的扩大,无标度网络中信息传播和扩散的效率增加,其他网络结构信息传播效率有所减小。人工智能产学研协同创新网络中信息传播率和信息免疫率的提升,对人工智能产学研协同创新能力提升具有正向作用,信息恢复率的提升使创新主体对信息的理解难度增加,对信息传播具有阻碍作用。最后,提出对策和建议。通过加强高校、科研院所的参与度和创新主体跨区域的合作交流,优化科技创新资源配置。充分发挥核心主体的引领作用,加大产学研合作的广度和深度,提升创新主体自身实力等措施,提高我国人工智能产学研合作效率,促进人工智能产学研协同创新发展。