半导体主要上市公司：华润微()、三安光电()、士兰微()、闻泰科技()、新洁能()、露笑科技()、斯达半导()等。

主要数据：半导体产业链、全景图谱，产业园区分布、代表企业分布

1、半导体行业产业链全景梳理

半导体产业链具体包括上游半导体原材料与设备供应、中游半导体产品制造和下游应用。其中，半导体材料处于上游供应环节，材料品类繁多，按制造流程可细分为前端制造材料和后端封装材料。半导体设备，即在芯片制造和封测流程中应用到的设备，广义上也包括生产半导体原材料所需的机器设备。在整个芯片制造和封测过程中，会经过上千道加工工序，涉及到的设备种类大体有九大类，细分又可以划出百种不同的机台，占比较大市场份额的主要有：光刻机、刻蚀机、薄膜沉积设备、离子注入机、测试机、分选机、探针台等。半导体产业下游应用领域包括网络通信、计算机、消费电子、工业控制、汽车电子等。

半导体上游原材料中硅片代表企业有中环股份、SK海力士、环球晶圆等，光刻胶企业有晶瑞股份、陶氏化学、科华微电子、旭成化等;封装材料有陶氏杜邦、宏昌电子等。工艺制造设备企业有应用材料、日立高新、上海微电子等;检测设备企业有长川科技、泰瑞达、上海中艺、东电电子、东京精密等。中游半导体制造中半导体设计代表企业有中兴微电子、紫光国微、华为海思等;半导体制造代表企业有台积电、中芯国际、华润微电子、联华电子等。下游半导体可应用在网络通信、消费电子、汽车电子和工业控制等领域。

2、中国半导体行业产业链区域热力地图：企业集中分布于广东省

从企业数量的所属地分布来看，广东省是半导体产业企业数量最集中的省份，江苏省排名第二，其次还有浙江、山东等省份。

从代表性企业的所属地分布来看，江苏省是半导体产业代表性企业的集中地，华润微、南大光电、江化微等半导体企业均分布在江苏省。与此同时，浙江省、上海市、北京市、广东省均有代表性企业分布。

3、中国半导体产业园区分布图：广东分布最为密集

根据前瞻智慧招商系统数据，截至2022年4月，中国半导体产业园区集中分布于东部沿海地区，其中广东省相关产业园区分布最为密集，江苏产业园数量位列第二，浙江、福建等地产业园区分布也相对密集。

4、中国半导体代表性企业业务业绩情况：企业盈利能力差别较大

汇总中国半导体行业上市公司2021年相关业务业绩情况，由于身处产业链环节不同、企业自身业务，模式差异，企业盈利能力差别较大，其中从事集成电路生产销售的臻镭科技相关业务毛利高达80%以上，而从事半导体原材料生产销售的有研新材业务毛利率仅为3.78%。

5、中国半导体代表性企业最新业务规划：积极布局高端芯片及第三代半导体材料领域

“十四五”规划对于半导体产业做出重要指引，并强调了第三代半导体的发展。据此，产业内上市企业纷纷认识到高端产品研发、实现国产替代的重要性，积极布局高端芯片及第三代半导体材料领域。前瞻汇总行业上市企业相关业务规划如下：

以上数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国半导体行业深度调研与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、政策研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、IPO业务与技术撰写、IPO工作底稿咨询等解决方案。

北京集诚泰思特电子技术有限公司是中关村科技园区的一家技术企业。主要从事集成电路、分立器件、继电器、电源模块等测试系统的开发、生产,各种集成电路测试程序的开发。公司现有员工50人，70%以上为技术人员，拥有高级职称10人，主要技术人员在各种集成电路测试系统的研究方面拥有20年以上的实践经验。公司主要技术人员分别完成了国家“六五”“七五”、“八五”科技重点攻关项目：《超大规模集成电路测试系统研制》，获原电子工业部“八五攻关突出成绩”奖；《测试程序库的开发与实用化》，获电子工业部科技进步二等奖；《卡测试系统》，获“国家级重点新产品”称号。在不断的自我创新过程中，分别研发了《大规模数模混合集成电路测试系统》、《模拟集成电路多路并行测试系统》、《分立器件测试系统》、《八英寸自动分析探针台》等，开发了千余种测试程序，可配合相应的测试系统，为客户提供完善的测试方案。多次获得北京市经济和信息化委员会，国防科技工业局以及总装备部等多家单位的资金支持。2004年成立至今，公司已生产集成电路测试系统千余台，年销售额3000余万元，累计获得政府及相关部门资助1000余万元，客户达到3百余家。公司已通过质量管理体系认证，并获得软件企业认证。目前，产品广泛应用于航空、航天、电子、船舶等企业，应用于集成电路设计、封装、测试企业。长期有效及时的软硬件技术支持，受到了用户的一致好评。公司主要产品：《BC-超大规模数模混合集成电路测试系统》《JC-3162大规模数字集成电路测试系统》《JC-3165大规模混合信号集成电路测试系统》《JC-3166数字集成电路测试系统》《JC-5600模拟集成电路测试系统》《JC-3196A模数混合集成电路测试系统》《JC-3190半导体分立器件测试系统》《JC-3191电源模块测试系统》《JC-3192继电器测试系统》《JC-3195晶振测试系统》《S-2604四工位集成电路分选机》《JC-8001八英寸自动探针测试台》《JC-6001六英寸自动探针测试台》公司目前在研项目4个，预计2-3年内可完成，项目完成后，年销售额将达到5000万元，人员规模将扩至百人。

### 回答1：人工智能是一个涵盖广泛的领域，有许多不同的知识点。这里列出了一些关于人工智能的常见知识点：1. 机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，关注如何让计算机通过经验自动改进其行为。2. 深度学习：深度学习是一种机器学习技术，使用多层人工神经网络来处理大量的数据，它已被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。3. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个重要领域，关注如何让计算机理解和生成人类语言。4. 计算机视觉：计算机视觉是人工智能的一个重要领域，关注如何让计算机识别和理解图像和视频。5. 机器人学：机器人学是人工智能的一个重要领域，关注如何设计和控制机器人。6. 人工智能安全：人工智能安全是一个新兴领域，关注人工智能系统的潜在安全风险，并提出相应的解决方案。### 回答2：人工智能是一门涉及多个领域的综合性学科，其中包含以下几个重要的知识点：1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心理论和方法之一，其研究如何通过从数据中学习和获取知识，提高计算机的自主学习能力和智能化水平。2. 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，主要研究如何利用人工神经网络模型来进行大规模数据的自动特征学习和表征学习，以提取并分析数据中的高级抽象特征。

3. 自然语言处理：自然语言处理是研究计算机如何理解和处理人类自然语言的一门学科，包括文本分类、情感分析、机器翻译等技术。4. 计算机视觉：计算机视觉是指让计算机能够"看"和理解视觉世界的能力，包括图像识别、目标检测、图像生成等技术。5. 推荐系统：推荐系统是利用机器学习和数据挖掘技术，根据用户的历史行为、兴趣和偏好，为用户提供个性化的推荐信息的系统。6. 基于规则的专家系统：这类系统基于一系列的规则和知识库，通过逻辑推理和规则匹配实现智能决策和问题求解。7. 强化学习：强化学习是一种通过代理与环境互动而学习如何进行决策的方法，通过试错和奖励机制，使得代理在不断交互中最大化获取累计奖励。8. 人工智能伦理学：人工智能伦理学研究人工智能应用中的伦理道德问题，探讨和解决涉及隐私、公平性、道德等方面的问题。总的来说，人工智能的知识点是广泛而深入的，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、专家系统、强化学习等等，涵盖了模型构建、算法设计、数据分析等多个领域。 ### 回答3：人工智能（ ，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门学科。

涉及到人工智能的知识点有以下几个方面：1. 机器学习（ ）：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过构建和训练模型使计算机能够根据数据进行自主学习和预测，如监督学习、无监督学习、强化学习等。2. 深度学习（Deep ）：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深度神经网络模型，实现对大规模数据的高效处理和分析，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。3. 自然语言处理（ ，NLP）：自然语言处理是研究计算机与人类自然语言之间的交互和理解，包括机器翻译、情感分析、问答系统等。4. 计算机视觉（ ）：计算机视觉是通过计算机和相应的算法实现对图像和视频的识别、理解和处理，如图像分类、目标检测、图像生成等。5. 知识表示与推理（ and ）：研究如何将人类知识以机器易于理解和处理的形式表示，并进行逻辑推理和推断。6. 自动规划与决策（ and ）：研究如何使计算机能够根据特定目标和约束自动规划和做出决策，如智能推荐系统、自动驾驶等。7. 专家系统（ ）：专家系统利用专家知识来模拟人类专家的决策过程和问题求解能力，并通过推理和推断来提供咨询和解决问题的功能。总之，人工智能涉及到的知识点非常广泛，以上只是其中一部分，并且随着研究和发展的不断深入，未来还会不断涌现新的知识点与技术。