震撼业界：重磅发布：颠覆性技术革新，引领未来发展新篇章！关注如影随形的问题，未来使人深思的现象是？，重要观点的碰撞，难道不值得我们去思考？
世界科技的舞台上，一场前所未有的变革正在悄然发生。近日，一项被称为“颠覆性技术革新”的重大发布，震惊了业界，预示着未来发展的新篇章即将来临。
这次技术创新的核心在于全新的、革新的数字信息处理架构，这种架构将彻底改变我们与数据交互的方式，将推动整个产业实现数字化转型，开启一个全新的智能化时代。这种架构名为“AI+大数据”深度融合，它结合了人工智能和大数据的关键技术，旨在实现对海量数据的精准分析、深度挖掘和智能决策。
AI+大数据深度融合能够实现对大量数据的高效处理和大规模存储，使其具备了前所未有的处理能力。传统的数据处理方式往往依赖于人工操作，效率低下且容易出错，而AI+大数据融合则可以通过机器学习和深度学习等算法，自动识别、提取和分析数据中的关键信息，极大地提高了数据处理的准确性和速度。
AI+大数据深度融合可以提供个性化的服务和智能化决策支持，使得企业能够更好地满足消费者的需求。通过对用户行为数据的深入理解，AI能够自动推荐商品、进行营销策略制定以及预测客户需求，从而帮助企业提升运营效率和服务质量。AI还可以通过模拟人类思维模式，为决策者提供创新的解决方案和洞见，帮助他们在复杂多变的市场环境中做出明智的选择。
AI+大数据深度融合并非一蹴而就的过程，它需要在技术研发、人才培养和社会推广等多个层面进行全面的探索和实践。为此，科研机构、行业组织、企业和公众都应积极投入资源，共同推进这项革命性的技术变革。
对于科研机构而言，他们应当注重技术研发，持续优化AI和大数据融合的技术框架和算法模型，以满足行业发展的需求。他们还需要加强人才培养，培养一批具有深厚理论基础和实践经验的数据科学家、机器学习专家和AI工程师，为AI+大数据融合的发展提供源源不断的人才动力。
对于行业组织来说，他们应积极倡导并推动行业规范和标准的建立，推动企业采用AI+大数据融合的方式来提升自身的竞争力。例如，他们可以制定和完善相关的数据安全管理规定，明确AI+大数据融合的实施流程和安全要求，以此来保障数据的安全和隐私。
对于企业来说，他们应充分利用AI+大数据融合的优势，将其应用于产品设计、生产管理、市场营销等领域，不断提升企业的运营效率和服务质量。他们还应主动承担社会责任，积极参与社会公益事业，通过数据共享、人才培养等方式，积极推动AI+大数据融合的普及和发展。
AI+大数据深度融合不仅是一项重要的科技进步，更是一种深远的社会变革。面对这一新兴领域带来的机遇与挑战，我们需要秉持开放合作、勇于创新的精神，携手各方力量，共同推动AI+大数据融合的发展，创造一个更加智慧、高效、繁荣的数字化新时代。
华夏时报记者 胡金华 上海报道
6月10日，中科曙光开盘涨停，开于涨停价68.09元/股；海光信息高开8.72%，开于148元/股。
公告内容显示，海光信息通过向中科曙光全体A股换股股东发行A股股票的方式换股吸收合并中科曙光，并发行A股股票募集配套资金，吸收合并方换股价格为143.46元/股，被吸收合并方换股价格为79.26元/股。本次换股吸收合并中，海光信息拟购买资产的交易金额为换股吸收合并中科曙光的成交金额，为1159.67亿元。与此同时，双方换股价和比例也同时出炉，海光信息的换股价格为143.46元/股，中科曙光的换股价格为79.26元/股，每1股中科曙光股票可以换得0.5525股海光信息股票。
值得一提的是，由于海光信息与中科曙光此前停牌，不少资金借道信创ETF来提前投资两家企业，引起多只信创ETF在近期规模猛增，部分产品的基金份额增长了超10倍。
芯片产业链加速融合
有业内人士指出，海光信息与中科曙光合并重组完全符合新政措施，总市值超过4000亿元的合并规模也成为科创板重大新兴产业做大做强的经典案例。
2024年9月，证监会正式发布促进并购重组的六条措施，明确提出支持上市公司围绕科技创新、产业升级布局，引导更多资源要素向新质生产力方向聚集，尤其支持科创板、创业板上市公司并购产业链上下游资产；今年5月16日，证监会正式对外公布实施修订后的《上市公司重大资产重组管理办法》，成为落实“并购六条”的最新举措，尤其在简化审核程序、创新交易工具、提升监管包容度等方面作出配套规定，创新性地设计了多个“首次”。其中之一建立了简易审核程序，明确对上市公司之间吸收合并，以及优质大市值上市公司发行股份购买资产，实行“2+5+5”审核机制，即2个工作日内受理、5个工作日内完成审核、5个工作日内完成注册。
本报记者也从双方公告中梳理出本次合并重组对存续公司主营业务的影响。海光信息作为国内领先的高端处理器设计企业，主营业务为研发、设计和销售应用于服务器、工作站等计算、存储设备中的高端处理器；中科曙光近年来依靠市场需求、政策支持与技术创新的三轮驱动，推动产业链上下游加速融合，在上游芯片端实现国产芯片的规模化应用；中游推动数据中心向集约化、绿色化升级；下游应用端则面向人工智能大模型训练、自动驾驶、工业仿真等场景推动智能算力基础设施发展，通过全面重构底层芯片、液冷、计算、存储、智算集群、基础软件栈、管理平台，并与AI场景有机适配、融合，加速智能算力基础设施服务千行万业。