人工智能公司在第三次科技革命中逐渐成为世界科技领域的重要支撑。作为战略性新兴产业,随着科创板的出现,人工智能公司才得以逐步进入投资者的视野;同时,对适用于人工智能公司的正确有效的价值评估理论或方法也提出了新的挑战。一方面,由于人工智能公司的特征及其经营模式与传统公司具有较大差异,因此不能照搬照套传统公司的价值评估方法,而且国内外对人工智能公司的估值研究刚刚起步;另一方面,作为高新技术公司,人工智能公司的产品研发风险高,而且大多数公司处于起步阶段,因此基于单一的历史财务数据无法正确地评判其未来价值。基于上述挑战,本文对人工智能公司的估值优化问题进行了较为全面且深入细致的研究,主要研究内容和研究成果包括:一、在基于财务数据对公司价值评估时,将公司价值分为现有资产价值和未来潜在价值两部分。在计算现有资产价值时,使用EVA模型调整现金流计算中的会计项目。在计算未来期权价值时,以B-S模型为基础,结合人工智能行业特点,使用EVA模型优化标的资产价值和执行价格的计算;引入PFM模型确定对波动率影响最大的因素为营业收入,据此以全行业数据优化波动率参数的计算,构建了适合人工智能公司的优化估值模型。二、基于人工智能公司无形资产占比大、研发投入大、决策灵活的特点,引入平衡计分卡构建价值评价指标体系,以影响公司价值的财务因素和非财务因素作为评价体系的构建基础,并在此指标体系的基础上,应用突变级数法计算财务因素对人工智能公司价值影响的权重。三、以人工智能公司——科沃斯公司为例,将本文构建的优化估值模型应用于科沃斯公司的价值评估,并对优化前后以及传统模型的估值结果进行了对比分析,进一步对本文所构建的估值模型的适用性和正确性进行了验证。本文通过分析总结人工智能公司的特点和价值构成,构建了一个全新的模型来对人工智能公司进行估值,实现了对人工智能公司较准确的价值评估。