瑞芯微融资

㈠ 人工智能未来的发展前景怎么样

人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。基础层是人工智能产业链的基础，为人工智能提供算力支撑和数据输入，中国在此领域发展时间较短，基础层发展较为薄弱。目前，中国的人工智能企业主要集中在北京、广东、上海和浙江，北京的人工智能发展已经步入快车道。

人工智能产业链全景梳理：基础层发展薄弱

基础层主要提供算力和数据支持，主要涉及数据的来源与采集，包括AI芯片、传感器、大数据、云计算、开源框架以及数据处理服务等。技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与具体应用层的桥梁，主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。应用层针对不同的场景，将人工智能技术进行应用，进行商业化落地，主要应用领域有驾驶、安防、医疗、金融、教育等。

—— 更多数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

㈡ 瑞芯微 ipo 被拒 还能上市么

WHATISIPO?一般企业的上市方式有两种：首次公开发行直接上市(IPO:InitialPublicOfferings)与买壳上市(REVERSEMERGER)。首次公开发行上市风险极大，对市场行情与上市时机要求甚高，且企业承担全部费用。法律禁止投资银行以企业股票换取部分服务费用。如遇市场低迷时，上市过程会被推迟或彻底取消。如上市不成，公司没有丝毫灵活度，彻底失败，此时大量先期资金投入付之东流；买壳上市费用低，公司完全掌握进度。在美国投资银行的专家指导下，公司和券商共同主动选择发新股融资时机，通过良好的设计，上市过程的风险很小。NASDAQ公司简介/名词解释纳斯达克证券市场的英文全称为（NASDAQ），即全美证券商协会自动报价系统，是由全美证券商协会在1971年建立并监管的以美国证券公司报出股票买卖价格为交易方式的股票电子交易市场。该协会是一个自律性的管理机构，在美国证券交易委员会注册。几乎所有的美国证券经纪和交易商都是它的会员。在纳斯达克上市的5500多家公司中，约有近2000家高科技公司。在全美上市的网络公司中，除极少数几家在纽约交易所上市外，其余全部在纳斯达克上市；在该市场上，仅电脑或与电脑有关的公司就占15.8%，电脑和电信两个领域的市场资本约占2/3；在美国资本市场市值最高的5家公司中，纳斯达克占有微软、英特尔、斯科3家，其余2家即通用电气和沃尔马特则在纽约证券交易所挂牌交易。首次公开发行股票特点：(1)可以在发行同时进行融资；(2)企业在股票公开发行推介时，有助于企业形象宣传；(3)申请程序复杂，所需时间长，约1年以上；(4)费用很高；(5)不能保证发行成功，容易受市场波动影响。借壳上市特点：(1)手续简单，上市条件灵活：与直接上市相比，买壳方式显然没有那么多复杂的上市审批程序；(2)时间短，成本低：买壳上市(约6-8个月以内)一步到位，节省许多时间和费用；(3)避免复杂的财务、法律障碍：买壳方式在对上市中的审计与法律审核方面的要求要轻松得多；(4)先上市，后融资：欲上市公司通过与一个已上市公司合并后，首先取得上市地位，在投资银行专家的指导下，根据公司业绩的好坏，股价的高低，通过增发新股等方式进行融资；(5)要聘请专业的美国投资银行为企业寻找合适的壳公司，并充分指导企业进行财务和法律等方面的清理。

㈢ 人工智能专业发展前景如何

人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。基础层是人工智能产业链的基础，为人工智能提供算力支撑和数据输入，中国在此领域发展时间较短，基础层发展较为薄弱。目前，中国的人工智能企业主要集中在北京、广东、上海和浙江，北京的人工智能发展已经步入快车道。

人工智能产业链全景梳理：基础层发展薄弱

基础层主要提供算力和数据支持，主要涉及数据的来源与采集，包括AI芯片、传感器、大数据、云计算、开源框架以及数据处理服务等。技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与具体应用层的桥梁，主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。应用层针对不同的场景，将人工智能技术进行应用，进行商业化落地，主要应用领域有驾驶、安防、医疗、金融、教育等。

—— 更多数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

㈣ 人工智能未来的发展前景怎么样

人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。基础层是人工智能产业链的基础，为人工智能提供算力支撑和数据输入，中国在此领域发展时间较短，基础层发展较为薄弱。目前，中国的人工智能企业主要集中在北京、广东、上海和浙江，北京的人工智能发展已经步入快车道。

人工智能产业链全景梳理：基础层发展薄弱

基础层主要提供算力和数据支持，主要涉及数据的来源与采集，包括AI芯片、传感器、大数据、云计算、开源框架以及数据处理服务等。技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与具体应用层的桥梁，主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。应用层针对不同的场景，将人工智能技术进行应用，进行商业化落地，主要应用领域有驾驶、安防、医疗、金融、教育等。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。