瑞芯微融資

㈠ 人工智慧未來的發展前景怎麼樣

人工智慧產業鏈分為基礎層、技術層和應用層。基礎層是人工智慧產業鏈的基礎，為人工智慧提供算力支撐和數據輸入，中國在此領域發展時間較短，基礎層發展較為薄弱。目前，中國的人工智慧企業主要集中在北京、廣東、上海和浙江，北京的人工智慧發展已經步入快車道。

人工智慧產業鏈全景梳理：基礎層發展薄弱

基礎層主要提供算力和數據支持，主要涉及數據的來源與採集，包括AI晶元、感測器、大數據、雲計算、開源框架以及數據處理服務等。技術層處理數據的挖掘、學習與智能處理，是連接基礎層與具體應用層的橋梁，主要包括機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、語音識別等。應用層針對不同的場景，將人工智慧技術進行應用，進行商業化落地，主要應用領域有駕駛、安防、醫療、金融、教育等。

—— 更多數據請參考前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》

㈡ 瑞芯微 ipo 被拒 還能上市么

WHATISIPO?一般企業的上市方式有兩種：首次公開發行直接上市(IPO:InitialPublicOfferings)與買殼上市(REVERSEMERGER)。首次公開發行上市風險極大，對市場行情與上市時機要求甚高，且企業承擔全部費用。法律禁止投資銀行以企業股票換取部分服務費用。如遇市場低迷時，上市過程會被推遲或徹底取消。如上市不成，公司沒有絲毫靈活度，徹底失敗，此時大量先期資金投入付之東流；買殼上市費用低，公司完全掌握進度。在美國投資銀行的專家指導下，公司和券商共同主動選擇發新股融資時機，通過良好的設計，上市過程的風險很小。NASDAQ公司簡介/名詞解釋納斯達克證券市場的英文全稱為（NASDAQ），即全美證券商協會自動報價系統，是由全美證券商協會在1971年建立並監管的以美國證券公司報出股票買賣價格為交易方式的股票電子交易市場。該協會是一個自律性的管理機構，在美國證券交易委員會注冊。幾乎所有的美國證券經紀和交易商都是它的會員。在納斯達克上市的5500多家公司中，約有近2000家高科技公司。在全美上市的網路公司中，除極少數幾家在紐約交易所上市外，其餘全部在納斯達克上市；在該市場上，僅電腦或與電腦有關的公司就佔15.8%，電腦和電信兩個領域的市場資本約佔2/3；在美國資本市場市值最高的5家公司中，納斯達克佔有微軟、英特爾、斯科3家，其餘2家即通用電氣和沃爾馬特則在紐約證券交易所掛牌交易。首次公開發行股票特點：(1)可以在發行同時進行融資；(2)企業在股票公開發行推介時，有助於企業形象宣傳；(3)申請程序復雜，所需時間長，約1年以上；(4)費用很高；(5)不能保證發行成功，容易受市場波動影響。借殼上市特點：(1)手續簡單，上市條件靈活：與直接上市相比，買殼方式顯然沒有那麼多復雜的上市審批程序；(2)時間短，成本低：買殼上市(約6-8個月以內)一步到位，節省許多時間和費用；(3)避免復雜的財務、法律障礙：買殼方式在對上市中的審計與法律審核方面的要求要輕松得多；(4)先上市，後融資：欲上市公司通過與一個已上市公司合並後，首先取得上市地位，在投資銀行專家的指導下，根據公司業績的好壞，股價的高低，通過增發新股等方式進行融資；(5)要聘請專業的美國投資銀行為企業尋找合適的殼公司，並充分指導企業進行財務和法律等方面的清理。

㈢ 人工智慧專業發展前景如何

人工智慧產業鏈分為基礎層、技術層和應用層。基礎層是人工智慧產業鏈的基礎，為人工智慧提供算力支撐和數據輸入，中國在此領域發展時間較短，基礎層發展較為薄弱。目前，中國的人工智慧企業主要集中在北京、廣東、上海和浙江，北京的人工智慧發展已經步入快車道。

人工智慧產業鏈全景梳理：基礎層發展薄弱

基礎層主要提供算力和數據支持，主要涉及數據的來源與採集，包括AI晶元、感測器、大數據、雲計算、開源框架以及數據處理服務等。技術層處理數據的挖掘、學習與智能處理，是連接基礎層與具體應用層的橋梁，主要包括機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、語音識別等。應用層針對不同的場景，將人工智慧技術進行應用，進行商業化落地，主要應用領域有駕駛、安防、醫療、金融、教育等。

—— 更多數據請參考前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》

㈣ 人工智慧未來的發展前景怎麼樣

人工智慧產業鏈分為基礎層、技術層和應用層。基礎層是人工智慧產業鏈的基礎，為人工智慧提供算力支撐和數據輸入，中國在此領域發展時間較短，基礎層發展較為薄弱。目前，中國的人工智慧企業主要集中在北京、廣東、上海和浙江，北京的人工智慧發展已經步入快車道。

人工智慧產業鏈全景梳理：基礎層發展薄弱

基礎層主要提供算力和數據支持，主要涉及數據的來源與採集，包括AI晶元、感測器、大數據、雲計算、開源框架以及數據處理服務等。技術層處理數據的挖掘、學習與智能處理，是連接基礎層與具體應用層的橋梁，主要包括機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、語音識別等。應用層針對不同的場景，將人工智慧技術進行應用，進行商業化落地，主要應用領域有駕駛、安防、醫療、金融、教育等。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。