把 AI 产业链、上市公司和原始证据放进同一张可交互关系图
从材料、芯片与算力基础设施出发，沿有方向的产业关系追踪到模型、终端和行业应用。
既能从产业寻找公司，也能从公司反查产业位置，并回到每条关系背后的公开来源。
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AI-ChainGraph 不是“AI 概念股名单”，也不回答“应该买什么”。它回答的是：一家公司在 AI 产业链中具体做什么、处在哪一环、上下游如何连接，以及这个判断来自哪里。
| 上市发行人 | 产业链 / 环节 | 公司产业映射 | 具体动作关系 | 公开证据来源 |
|---|---|---|---|---|
| 4,548 | 12 / 111 | 6,621 | 5,996（93.3% 公司） | 4,636 |
- 数据版本：v1.2.0
- 关系层最近变化：2026-09-08
- 已收录来源截止：2026-09-04
- A 股新增上市核对截止：2026-09-08
- 覆盖市场：A 股与美股
公司可能出现在多个产业环节，因此各产业链的公司数不能直接相加为唯一公司数。检查时间、数据变化时间和上市核对截止日会分别记录，详见 update-status.json。
| 研究任务 | AI-ChainGraph 提供的能力 |
|---|---|
| 从产业寻找公司 | 从 12 条产业链进入 111 个细分环节，查看相关 A 股和美股上市公司 |
| 从公司反查产业位置 | 按公司名称或股票代码搜索，查看产品、部件、材料、设备、服务与应用映射 |
| 追踪上下游传导 | 对任意节点进行上游、下游或双向 1 / 3 / 5 跳展开 |
| 比较两个对象的连接 | 设置路径起点，寻找公司与产业要素之间的最短路径 |
| 核验一条关系 | 查看动作类型、证据等级、事实摘录、发布日期和原始公开文件 |
| 保存研究现场 | 将筛选、节点、路径和条件推演写入 URL；观察列表与备注仅保存在本地 |
典型使用路径：
flowchart LR
A["搜索公司、代码或产业要素"] --> B["沿上下游或最短路径展开"]
B --> C["查看逐边证据"]
C --> D["打开原始来源复核"]
GitHub Pages 是默认公开入口；若所在网络可以正常访问 ChatGPT Sites，也可以使用同一项目的 Sites 版本。
| 示例 | GitHub Pages | OpenAI Sites |
|---|---|---|
| AI 产业传导全景 | 打开 | 备用入口 |
| AI 芯片与 IP | 打开 | 备用入口 |
| 宇树科技（688836） | 打开 | 备用入口 |
| 长鑫科技（688825） | 打开 | 备用入口 |
图谱把 EDA、处理器 IP、模拟芯片、GPU、ASIC、边缘芯片等要素放进同一张有方向的关系图。每个节点都能继续展开上下游，并查看对应公司覆盖。
搜索公司名称或股票代码，即可查看它跨越的产业链、产品和应用位置。选择任意一条关系，可以检查关系类型、证据等级、事实摘要、发布日期和原始文件。
覆盖广度只有在关系足够具体、来源可以复核时才有意义。v1.2 将具备具体动作关系的公司从 **1,149 家（25.3%）**提升到 4,244 家（93.3%）；证据不足的 304 家公司仍保留为宽口径映射，不使用推断强行补齐。
| 数据语义 | 含义 |
|---|---|
| L1 官方披露 | 公司公告、监管文件或公司正式资料直接支持该关系 |
| L2 行业资料 | 可归因的公开行业资料支持产业要素之间的结构性关系 |
| 具体关系 | 证据可以说明公司在生产、开发、运营、集成、提供或分销什么 |
| 宽口径映射 | 来源只能支持公司参与较宽范围，不能继续推断到具体产品 |
| 条件传导 | 研究假设叠加层，与已核验的事实关系分开展示 |
当前已知边界：
- 304 家公司仍只有宽口径映射，等待更具体的可验证披露。
- 111 个环节的公司映射中位数为 22；HBM、PCB 基础覆铜板等 7 个环节不足 5 条。
- A 股新增上市名单已有逐项核对清单；美股上市范围仍需要独立的 SEC 与交易所来源核对。
- 当前产品使用版本化静态快照，不是实时行情、实时公告或交易系统。
覆盖不等于判断，映射不等于推荐。使用任何公司关系前，请检查证据等级、事实摘要和原始来源。
公开站点读取 public/snapshots/transmission-v1.1.json。文件名中的 v1.1 是稳定数据契约版本，快照内容版本由 meta.data_version 独立演进，目前为 v1.2.0。
# 查看版本、更新时间和核心数量
jq '.meta | {contract_version, data_version, updated_at, counts}' \
public/snapshots/transmission-v1.1.json
# 查看当前数据质量和低覆盖环节
jq '.meta.quality | {specific_issuer_rate, sparse_segments}' \
public/snapshots/transmission-v1.1.json核心数据契约：
entities 公司、证券、产业链、产品、部件、材料、设备、服务与应用
relations 产业依赖、公司产业位置、证券发行关系，以及关联的 claim_ids
claims 可复核事实摘录及其来源文档 ID
source_documents 来源标题、发布日期、公开 URL、语言和关联公司
当前机制是人工审核数据，脚本导入快照，GitHub Actions 自动守门，不会把搜索结果或爬虫输出直接写入正式图谱。
flowchart LR
A["交易所、监管文件与公司披露"] --> B["人工核对与证据审核"]
B --> C["审核后的增量批次"]
C --> D["update:weekly 导入"]
D --> E["测试、快照与关系质量校验"]
E --> F["推送 main"]
F --> G["GitHub Pages 自动部署"]
E --> H["OpenAI Sites 验证后同步发布"]
data/listing-reconciliations/记录 A 股新增上市公司的included/excluded结论与理由。data/weekly-candidates/保存通过审核的增量证据批次。npm run update:weekly导入批准批次，并生成更新状态与质量统计。- 每周一的 GitHub Action 检查快照时效、上市核对日期、具体关系比例、测试和生产构建；它目前不自动采集或提交新证据。
- 推送到
main后 GitHub Pages 自动发布；OpenAI Sites 在同一快照验证通过后单独同步。 - 没有新证据时只更新检查时间，不伪造来源截止日或数据变化日期。
完整证据政策和发布流程见 docs/WEEKLY_UPDATES.md。
flowchart LR
A["巨潮资讯、交易所、SEC、公司官网"] --> B["source_documents"]
B --> C["claims 可复核事实"]
C --> D["relations 类型化关系"]
E["entities 公司与产业实体"] --> D
D --> F["遍历、最短路径与条件影响计算"]
F --> G["React Flow 研究工作区"]
- React 18、Vite、React Flow、Dagre
- 上游 / 下游多跳遍历、最短路径与条件影响计算
- 一份规范化快照生成中英文界面与搜索索引
- 静态部署，无需注册、后端服务或付费 API
- 可恢复的 URL 研究状态、本地观察列表和研究备注
需要 Node.js 22.13+。
git clone https://github.com/judefluen-coder/ai-chaingraph.git
cd ai-chaingraph
npm ci
npm run validate:snapshot
npm run dev完整校验：
npm test
npm run validate:snapshot
npm run audit:relationships
npm run build欢迎补充产业本体、实体归一化、关系证据、双语内容、图布局和数据质量规则。提交前请运行上面的完整校验。
数据贡献不得包含付费数据库导出、受限原文、个人账户数据、凭证或未经许可的长篇内容。贡献格式和审查要求见 CONTRIBUTING.md。
- 软件代码：MIT，见 LICENSE。
- 项目原创图谱结构与公开数据：CC BY 4.0，见 DATA_LICENSE.md。
- 外部来源文件仍受其原权利人的许可条款约束。
AI-ChainGraph 是公开信息组织与产业研究辅助工具，不是投资决策工具。图谱中出现某家公司，只表示当前公开证据将它连接到某个产业要素，不代表对公司价值、经营质量、股价走势或未来收益的判断。请始终回到原始来源独立核验。