AI产品榜及AI应用投融资撮合平台的建设

项目背景与目标

随着人工智能技术的迅速发展，AI应用领域不断壮大，众多创新创业公司涌现，投资市场也日益活跃。在这种大环境下，如何高效撮合AI创业公司的融资需求与投资人的资金供给，成为推动产业发展的关键问题。

AI应用不仅涉及技术生产力的提升，也关系到生产关系的重塑，即连接买方（投资人）与卖方（创业公司）。基于此，构建一个智能撮合平台，利用数据分析和人脉资源，精准撮合供需双方，提升投融资效率，是当前的核心目标。

初步构想

AI应用排行榜

平台将打造涵盖大量数据的AI应用排行榜，包括GMV（交易额）、用户活跃度等多维度指标。通过机器学习和深度学习算法，动态评估各APP的市场表现，帮助投资人判断项目热点与潜力，提高投资回报率（ROI）的透明度。

AI for Science方向

除传统AI应用外，平台将拓展至AI for Science领域，聚焦医药和高校科研需求。计划开发去中心化的专利分段交易平台，借鉴国外成熟模式，支持医药专利分段交易，促进技术成果转化，打破融资与上市的单一路径限制。

具体准备工作

• 技术项目实践 参与腾讯云举办的黑客松比赛，完成芯片领域需求与供给撮合项目——IC Cafe，积累平台开发与撮合机制的实践经验。
• 人脉标签体系建设 为所有微信好友贴标签，标签内容细致标明双方关系，包括：华师大二附中校友、上海交通大学校友、上海财经大学校友、香港科技大学校友、Stanford校友、INSEAD校友及各类同事，清晰展现复杂人脉。
• 多维标签设计规划
  • 身份区分：投资人或创业者，明确供求双方角色。
  • 行业标注：医药、传统行业、零售、新兴行业（机器人、聚身智能、Web3/AR/VR、区块链等），优化资源匹配。
• 数据抓取与整理 计划将领英700余好友导出文件，综合整理好友行业、身份（投资人、创业者、公司员工、技术人员、投资金融等）、关系，形成系统标签。使用Excel完成数据清洗、整理和归档。
• 数据基础分析 利用整理的标签化数据做基础分析，为后续平台需求匹配和撮合算法提供支撑。

核心人脉资源

业务与技术细节补充

业务细节

• 用户角色与权限
  • 投资人：定义投资偏好，接收智能推荐。
  • 创业者：上传项目资料，获取针对性曝光。
  • 管理员：维护标签体系，监督数据质量与撮合效果。
• 核心业务流程
  • 身份认证与注册。
  • 标签动态管理与更新。
  • 智能撮合推荐及撮合反馈闭环。
  • 在线沟通与投资流程支撑。
  • 投融资记录及项目进度跟踪。
• 数据来源
  • 公开网络爬取。
  • 用户主动提供。
  • 第三方数据库接口对接（专利库、企业信用等）。
  • 定期维护与更新。
• 风险控制
  • 初步资质筛选机制。
  • 专家团队评审辅助。
  • 数据安全与隐私合规保障。

技术实现

• 系统架构
  • 前端：React/Vue响应式设计，PC及移动端支持。
  • 后端：微服务架构，Spring Boot或Node.js。
  • 数据库：MySQL/PostgreSQL（业务数据）、MongoDB（非结构化数据）、Redis（缓存）。
  • 消息队列：Kafka或RabbitMQ异步处理。
• 数据处理与算法
  • 高效爬虫模块（Scrapy/Selenium）。
  • 数据清洗与标签体系构建（Python+pandas）。
  • 机器学习模型：协同过滤、内容推荐、图神经网络等匹配算法。
  • 热度与风险评级模型。
  • 流计算技术（Spark/Flink）支持实时撮合。
• 安全与隐私
  • 全程加密传输（HTTPS/TLS）。
  • 多重身份认证（OAuth、两步验证）。
  • 权限管理与数据隔离。
  • 例行安全审计。
• 持续集成与部署
  • Docker容器化部署。
  • 自动化CI/CD流程。
  • 监控日志系统（Prometheus、ELK）。

未来规划

• 快速发布平台基础版本，提供核心投融资撮合功能。
• 持续优化算法模型和数据标签体系。
• 深化高校和科研资源对接，拓展应用场景。
• 探索专利交易等创新融资服务形式。

结合强大数据分析能力与丰富人脉资源，打造智能AI投融资撮合平台，促进投融资效率提升，助力AI创新企业的快速成长与健康发展。