數據診股海康威視股票

㈠ 人工智慧股票有哪些

1、蘇州科達：蘇州科達科技股份有限公司是領先的視訊與安防產品及解決方案提供商，致力於以視頻會議、視頻監控以及豐富的視頻應用解決方案幫助各類政府及企業客戶解決可視化溝通與管理難題。

2012年，公司整體改制為股份有限公司；2016年12月1日，公司在上海證券交易所主板掛牌上市。

2、佳都科技：佳都科技（PCI）創立於1986年，總部位於中國廣州，在中國30多個區域設有分公司或辦事處，員工超過2000人，擁有科學家研發團隊，

設立了佳都科技全球人工智慧技術研究院和交通大腦研究院，建設或參與建設2個國家聯合實驗室、1個國家企業技術中心、4個省級工程技術中心。

3、千方科技：北京北大千方科技有限公司是由北京大學作為法人股東之一，以留學歸國科技人員、清華大學和北京大學的教授、博士、碩士為主要技術力量，與北京大學地學院全面合作組建的高新技術企業、軟體企業。

公司在交通領域的業務取得了快速的發展，在交通信息化建設的基礎上，又拓展了交通信息服務和交通出行媒體運營等多方面的業務。

4、衛寧健康：公司成立於1994年，是國內第一家專注於醫療健康信息化的上市公司，致力於提供醫療健康衛生信息化解決方案，不斷提升人們的就醫體驗和健康水平。

衛寧健康通過持續的技術創新，自主研發適應不同應用場景的產品與解決方案，業務覆蓋智慧醫院、區域衛生、基層衛生、公共衛生、醫療保險、健康服務等領域。

5、神思電子

神思電子是國內著名的身份識別解決方案提供商和服務商，也是公安部認證的居民身份證閱讀機具定點生產企業。

6、科大訊飛

科大訊飛主要從事智能語音及語言技術研究、軟體及晶元產品開發、語音信息服務及電子政務系統集成等等。

7、中科曙光

中科曙光是國內高性能計算領域的領軍企業，也是亞洲第一大高性能計算機廠商。主要從事研究、開發、生產製造高性能計算機、通用伺服器及存儲產品，並圍繞高端計算機提供軟體開發、系統集成與技術服務等等。

8、浪潮信息

浪潮是中國最早的IT品牌之一，它是中國領先的雲計算、大數據服務商。擁有雲數據中心、雲服務與大數據、智慧城市和智慧企業四大業務群組。浪潮伺服器也位居中國市場第一、全球前三。

㈡ 大數據發展前景如何

隨著信息技術和人類生產生活交匯融合，全球數據呈現爆發增長、海量集聚的特點。無論是國家、企業還是社會公眾，都越來越認識到數據的價值。因此，近年來，各地紛紛成立大數據發展局，企業紛紛推動數據資產治理，大數據輻射的行業也從傳統的電信、金融逐漸擴展到工業、醫療、教育等。一時間，彷彿各行各業都在談大數據，人人都在談大數據。但也有聲音說大數據迎來了「七年之癢」，面對大數據熱潮也需要一些「冷思考」。我國大數據究竟發展得如何？未來我國大數據發展還有哪些機遇和挑戰？

1、大數據產業進展顯著
過去幾年，大數據理念已經深入人心，「用數據說話」已經成為所有人的共識，數據也成了堪比石油、黃金、鑽石的戰略資源。五年來，我國大數據產業政策日漸完善，技術、應用和產業都取得了非常明顯的進展。
在政策方面，我國從中央到地方的大數據政策體系已經基本完善，目前已經進入落地實施階段。自從2014年「大數據」這個詞寫入政府工作報告以來，我國大數據發展的政策環境掀開了全新的篇章。在頂層設計上，國務院《促進大數據發展行動綱要》對政務數據共享開放、產業發展和安全三方面做了總體部署。《政務信息資源共享管理暫行辦法》《大數據產業發展規劃（2016-2020）》等文件也都已經出台。十九大報告中提出「推動大數據與實體經濟深度融合」，「十三五」規劃中提出「實施國家大數據戰略」。衛健、農業、環保、檢察、稅務等部門還出台了領域大數據發展的具體政策。截至2019年初，所有省級行政區都發布了大數據相關的發展規劃，十幾個省市設立了大數據管理局，8個國家大數據綜合試驗區、11個國家工程實驗室啟動建設。可以說，大數據的政策體系已經基本搭建完成，目前已經紛紛進入落地實施甚至評估檢查階段。
在技術方面，我國大數據技術發展屬於「全球第一梯隊」，但國產核心技術能力嚴重不足。我國獨有的大體量應用場景和多類型實踐模式，促進了大數據領域技術創新速度和能力水平，處於國際領先地位。在技術全面性上，我國平台類、管理類、應用類技術均具有大面積落地案例和研究；在應用規模方面，我國已經完成大數據領域的最大集群公開能力測試，達到了萬台節點；在效率能力方面，我國大數據產品在國際大數據技術能力競爭平台上也取得了前幾名的好成績；在知識產權方面，2018年我國大數據領域專利公開量約佔全球的40%，位居世界第二。但我國大數據技術大部分為基於國外開源產品的二次改造，核心技術能力亟待加強。例如，目前國內主流大數據平台技術中，自研比例不超過10%。
在產業方面，我國大數據產業多年來保持平穩快速增長，但面臨提質增效的關鍵轉型。2018年，我國大數據產業延續多年來的增速，繼續保持相對高速的增長。根據中國信息通信研究院的測算，2018年我國大數據產業整體規模有望達到5400億元，同比增長15%。然而，綜合國內外環境、新興技術發展等多種因素，大數據產業的增速出現了下滑。我國的大數據產業也面臨著從高速發展向高質量發展的關鍵轉型期。
在應用方面，大數據的行業應用更加廣泛，正加速滲透到經濟社會的方方面面。隨著大數據工具的門檻降低以及企業數據意識的不斷提升，越來越多的行業開始嘗到大數據帶來的「甜頭」。無論是從新增企業數量、融資規模還是應用熱度來說，與大數據結合緊密的行業正在從傳統的電信業、金融業擴展到政務、健康醫療、工業、交通物流、能源行業、教育文化等，行業應用「脫虛向實」趨勢明顯，與實體經濟的融合更加深入。
2、產業的五大困局
雖然我國大數據總體發展形勢良好，也面臨難得的發展機遇，但仍然存在一些困難和問題。
一是，涉及核心技術的產業發展薄弱，未能有效提升我國核心技術競爭力。核心技術的影響力在大數據產業有著極高的重要性。由於大數據企業在完成產品開發後，可以近乎零成本無限制的復制，因此擁有核心技術的大企業，很容易將技術優勢轉化為市場優勢，即憑借具體的信息產品贏得海量用戶獲得壟斷地位。當前，從大數據技術與產品的供給側看，我國雖然在局部技術實現了單點突破，但大數據領域系統性、平台級核心技術創新仍不多見。大數據處理工具都是「他山之石」，大部分企業用的都是國外的數據採集、數據處理、數據分析、數據可視化技術，自主核心技術突破還有待時日。尤其是開源產品的技術標准方面，我國的影響力尚亟待提升。
二是，數據孤島和壁壘降低了大數據產業資源配置效率。大數據產業發展必須實現數據信息的自由流動和共享，如果數據不開放、不共享，數據整合就不能實現，數據價值也會大大降低。無論是政府數據、互聯網數據還是其他數據，數據擁有者往往不願對其進行開放流通。受制於前期信息基礎設施建設，目前我國政府數據往往還存在著諸多「數據孤島」和「數據煙囪」，數據價值難以發揮。
三是，數據安全管理薄弱增加了大數據產業的發展風險。大數據技術為經濟社會發展帶來創新活力的同時，也使數據安全、個人信息保護乃至大數據平台安全等面臨新威脅與新風險。海量多源數據在大數據平台匯聚，來自多個用戶的數據可能存儲在同一個數據池中，並分別被不同用戶使用，極易引發數據泄露風險。利用大數據技術對海量數據（21.90 -5.19%,診股）進行挖掘分析所得結果可能包含涉及國家經濟社會等各方面的敏感信息，需要對分析結果的共享和披露加強安全管理。
四是，產業壟斷與惡性競爭現象頻發，「劣幣驅逐良幣」現象明顯。由於資源型產業門檻低、利潤高，新興的大數據企業往往首先將目光盯在獲取數據資源上面。大量依託數據資源優勢的企業誕生，為大數據產業帶來了低附加值的壟斷經濟模式，使得依靠技術壁壘打江山的企業不得不面對殘酷的市場競爭，放緩了技術研發的步伐。同時，數據壟斷問題也愈發明顯。少數互聯網巨頭企業擁有巨大數據，不但對產業發展不利，甚至存在巨大的數據聚集隱患。
五是，各地發展同質化嚴重，普遍存在重存儲輕應用的現象。由於缺乏統一的大數據產業分類統計體系和產業運行監測手段，各地大數據產業的定位相似，同質化競爭加劇。而盲目的重復建設，更是可能導致大數據產業過剩。同時，由於部分地區信息化發展程度有限，大數據應用場景不夠豐富，更是以數據中心等大數據存儲設施的建設作為發展大數據產業的關鍵，且規模巨大，目標動輒以百萬台計，後期若無法有效利用，將造成巨大的資源浪費。

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㈣ 大數據未來的前景怎麼樣

1、大數據產業進展顯著

過去幾年，大數據理念已經深入人心，「用數據說話」已經成為所有人的共識，數據也成了堪比石油、黃金、鑽石的戰略資源。五年來，我國大數據產業政策日漸完善，技術、應用和產業都取得了非常明顯的進展。

在政策方面，我國從中央到地方的大數據政策體系已經基本完善，目前已經進入落地實施階段。自從2014年「大數據」這個詞寫入政府工作報告以來，我國大數據發展的政策環境掀開了全新的篇章。在頂層設計上，國務院《促進大數據發展行動綱要》對政務數據共享開放、產業發展和安全三方面做了總體部署。《政務信息資源共享管理暫行辦法》《大數據產業發展規劃（2016-2020）》等文件也都已經出台。十九大報告中提出「推動大數據與實體經濟深度融合」，「十三五」規劃中提出「實施國家大數據戰略」。衛健、農業、環保、檢察、稅務等部門還出台了領域大數據發展的具體政策。截至2019年初，所有省級行政區都發布了大數據相關的發展規劃，十幾個省市設立了大數據管理局，8個國家大數據綜合試驗區、11個國家工程實驗室啟動建設。可以說，大數據的政策體系已經基本搭建完成，目前已經紛紛進入落地實施甚至評估檢查階段。

在技術方面，我國大數據技術發展屬於「全球第一梯隊」，但國產核心技術能力嚴重不足。我國獨有的大體量應用場景和多類型實踐模式，促進了大數據領域技術創新速度和能力水平，處於國際領先地位。在技術全面性上，我國平台類、管理類、應用類技術均具有大面積落地案例和研究；在應用規模方面，我國已經完成大數據領域的最大集群公開能力測試，達到了萬台節點；在效率能力方面，我國大數據產品在國際大數據技術能力競爭平台上也取得了前幾名的好成績；在知識產權方面，2018年我國大數據領域專利公開量約佔全球的40%，位居世界第二。但我國大數據技術大部分為基於國外開源產品的二次改造，核心技術能力亟待加強。例如，目前國內主流大數據平台技術中，自研比例不超過10%。

在產業方面，我國大數據產業多年來保持平穩快速增長，但面臨提質增效的關鍵轉型。2018年，我國大數據產業延續多年來的增速，繼續保持相對高速的增長。根據中國信息通信研究院的測算，2018年我國大數據產業整體規模有望達到5400億元，同比增長15%。然而，綜合國內外環境、新興技術發展等多種因素，大數據產業的增速出現了下滑。我國的大數據產業也面臨著從高速發展向高質量發展的關鍵轉型期。

在應用方面，大數據的行業應用更加廣泛，正加速滲透到經濟社會的方方面面。隨著大數據工具的門檻降低以及企業數據意識的不斷提升，越來越多的行業開始嘗到大數據帶來的「甜頭」。無論是從新增企業數量、融資規模還是應用熱度來說，與大數據結合緊密的行業正在從傳統的電信業、金融業擴展到政務、健康醫療、工業、交通物流、能源行業、教育文化等，行業應用「脫虛向實」趨勢明顯，與實體經濟的融合更加深入。

2、產業的五大困局

雖然我國大數據總體發展形勢良好，也面臨難得的發展機遇，但仍然存在一些困難和問題。

一是，涉及核心技術的產業發展薄弱，未能有效提升我國核心技術競爭力。核心技術的影響力在大數據產業有著極高的重要性。由於大數據企業在完成產品開發後，可以近乎零成本無限制的復制，因此擁有核心技術的大企業，很容易將技術優勢轉化為市場優勢，即憑借具體的信息產品贏得海量用戶獲得壟斷地位。當前，從大數據技術與產品的供給側看，我國雖然在局部技術實現了單點突破，但大數據領域系統性、平台級核心技術創新仍不多見。大數據處理工具都是「他山之石」，大部分企業用的都是國外的數據採集、數據處理、數據分析、數據可視化技術，自主核心技術突破還有待時日。尤其是開源產品的技術標准方面，我國的影響力尚亟待提升。

二是，數據孤島和壁壘降低了大數據產業資源配置效率。大數據產業發展必須實現數據信息的自由流動和共享，如果數據不開放、不共享，數據整合就不能實現，數據價值也會大大降低。無論是政府數據、互聯網數據還是其他數據，數據擁有者往往不願對其進行開放流通。受制於前期信息基礎設施建設，目前我國政府數據往往還存在著諸多「數據孤島」和「數據煙囪」，數據價值難以發揮。

三是，數據安全管理薄弱增加了大數據產業的發展風險。大數據技術為經濟社會發展帶來創新活力的同時，也使數據安全、個人信息保護乃至大數據平台安全等面臨新威脅與新風險。海量多源數據在大數據平台匯聚，來自多個用戶的數據可能存儲在同一個數據池中，並分別被不同用戶使用，極易引發數據泄露風險。利用大數據技術對海量數據（21.90 -5.19%,診股）進行挖掘分析所得結果可能包含涉及國家經濟社會等各方面的敏感信息，需要對分析結果的共享和披露加強安全管理。

四是，產業壟斷與惡性競爭現象頻發，「劣幣驅逐良幣」現象明顯。由於資源型產業門檻低、利潤高，新興的大數據企業往往首先將目光盯在獲取數據資源上面。大量依託數據資源優勢的企業誕生，為大數據產業帶來了低附加值的壟斷經濟模式，使得依靠技術壁壘打江山的企業不得不面對殘酷的市場競爭，放緩了技術研發的步伐。同時，數據壟斷問題也愈發明顯。少數互聯網巨頭企業擁有巨大數據，不但對產業發展不利，甚至存在巨大的數據聚集隱患。

五是，各地發展同質化嚴重，普遍存在重存儲輕應用的現象。由於缺乏統一的大數據產業分類統計體系和產業運行監測手段，各地大數據產業的定位相似，同質化競爭加劇。而盲目的重復建設，更是可能導致大數據產業過剩。同時，由於部分地區信息化發展程度有限，大數據應用場景不夠豐富，更是以數據中心等大數據存儲設施的建設作為發展大數據產業的關鍵，且規模巨大，目標動輒以百萬台計，後期若無法有效利用，將造成巨大的資源浪費。

㈤ 巴菲特堅持的價值投資，在A股適用嗎

誰說A股不能進行價值投資？

價值投資屬於曉乾操盤的第二種模型，價值決定其價格。股票的價格圍繞其價值上下波動，當股價低於其價值時，股價被低估，值得去買入；當股價高於其價值時，股價被高估，需要賣出。股市中的價值投資又是面向未來的，當預計一個股票的未來業績能夠不斷提升，那麼現在靜態的股價可能不能反映其未來的價值，這時股價可能被低估了。價值投資的本質就是共享股票背後所代表的企業不斷的成長發展所帶來的收益和風險。

在現實中，由於股民對基本面分析、價值投資接觸得不多，可能會或多或少產生錯誤認識，以下幾點是有關價值投資常見的錯誤認識。

價值投資誤區一：價值投資=長期持股。不可否認，長期投資是價值投資的一大特質，現實中，股民不能獲得很好的收益也跟持股時間較短有關，但價值投資不等於持股不動，長期持股。持股多久需要進行具體的基本分析，當買入的企業依舊繼續成長發展，買入的理由依舊成立，股價與其價值相比又沒有特別高估，這時持股不動是一個好的選擇。

當企業基本面已經變壞，或買入的高成長性已經不具備，或股價已經漲到遠遠高於其價值了，這時賣出是一個最佳的策略。在2007年這波大牛市中，五糧液、蘇寧電器這類大市值股票的市盈率都高達100多倍，是很離譜的一件事，遇到這種遠遠高估的瘋狂狀況還是少碰為妙。其次，不同類型的股票需要不同的操作手法，像品牌消費、醫葯比較適合長期持股，但像汽車、有色金屬這類周期型股票假如長期持股就會變成來回做電梯，如雲南銅業從幾元的股價漲到98元，又從98元跌回幾元。周期類的股票是在上升拐點處買入，在下跌拐點來臨時賣出。價值投資誤區二：價值投資=低市盈率。

在股市中有部分股民把低市盈率等同與有價值，筆者剛涉足股市時也曾犯過此類錯誤，究其原因是對基本面有一定的接受度，但還不知道什麼是基本面的分析方法，如何進行價值分析。

一般來講，低市盈率的股票代表較低的估值，但不能簡單依照市盈率的高低來判斷一個股票有無投資價值，需要考慮是什麼原因造成的低市盈率，是市場錯誤的定價，還是因為一家企業賣出一些資產帶來的非經常性收益的大增造成的。

不同類型的股票使用市盈率的方法不同，周期類的股票恰恰是應該在公司發展最鼎盛，市盈率最低的時候賣出。散戶買入的地方，就是莊家出貨的地方。這一規律常常被主力莊家運用在市盈率上，在2011年上半年，有一批如美欣達的黑馬股被製造出來，這些股票有一個特徵就是低價、小盤，因為賣出資產等非正常收益導致表面上的低市盈率。對這類股票，投資者需要明白兩個東西，第一，像這類因為處置資產而沒有真正基本面支撐帶來的低市盈率股票是不屬於價值投資的范疇，價值投資風格的股民是不應該選這類股票的。

第二，既然這類股票會受到一般散戶的追捧，主力莊家就有機可乘，只要這些股票有被炒作的跡象，我們還是可以去參與的，不過在參與的時候一定要保持清醒，對於這類股票應該以博弈投機的心態去做，屬於我們的第一種供求關系模型，而不是價值投資。

價值投資誤區三：價值投資=財務報表。很多人以為基本面分析就是財務分析。雖說財務分析是基本面分析的必要一環，但要探究是什麼因素決定著業績的好壞和財務數字向好，才是價值投資的核心本質。

優秀的商業模式，良好的治理結構，獨有的核心競爭力，不斷成長的市場空間這些才是本質的東西。彼得·林奇提出的在住家附近，在購物中心，在工作的地方尋找好的企業、好的股票，特別適合一般股民。

十年十倍的股票就在我們的身邊，暢銷的蘋果手機，天天使用的QQ騰訊，還有一大批我們可以在A股市場中買到的牛股，瀘州老窖、雲南白葯、美的電器、七匹狼、羅萊家紡等，以及未來可能成為牛股的華誼兄弟、愛爾眼科。在生活中多去發現，牛股就會在我們的身邊。

價值投資誤區四：價值投資=不看股價。基本面流派提倡大家多關注股票背後企業的發展，而少去關注股價每日的波動，但這並不是說好的企業，質地好的股票什麼時候都值得立即買入。有些股票的股價已經透支了幾年以後的增長，那現在買入等於是花了幾年以後的價錢買入現在的一家公司，這並不是劃算的買賣。2015年的大牛市，幾乎所有股票都透支了未來，招商銀行都可以賣到80多倍的市盈率，就像用一輛勞斯萊斯的價錢買了一輛夏利。2016年的創業板、中小板也如此，很多股票必將走向回歸之路。