㈠ 人工智能股票有哪些
1、苏州科达：苏州科达科技股份有限公司是领先的视讯与安防产品及解决方案提供商，致力于以视频会议、视频监控以及丰富的视频应用解决方案帮助各类政府及企业客户解决可视化沟通与管理难题。
2012年，公司整体改制为股份有限公司；2016年12月1日，公司在上海证券交易所主板挂牌上市。
2、佳都科技：佳都科技（PCI）创立于1986年，总部位于中国广州，在中国30多个区域设有分公司或办事处，员工超过2000人，拥有科学家研发团队，
设立了佳都科技全球人工智能技术研究院和交通大脑研究院，建设或参与建设2个国家联合实验室、1个国家企业技术中心、4个省级工程技术中心。
3、千方科技：北京北大千方科技有限公司是由北京大学作为法人股东之一，以留学归国科技人员、清华大学和北京大学的教授、博士、硕士为主要技术力量，与北京大学地学院全面合作组建的高新技术企业、软件企业。
公司在交通领域的业务取得了快速的发展，在交通信息化建设的基础上，又拓展了交通信息服务和交通出行媒体运营等多方面的业务。
4、卫宁健康：公司成立于1994年，是国内第一家专注于医疗健康信息化的上市公司，致力于提供医疗健康卫生信息化解决方案，不断提升人们的就医体验和健康水平。
卫宁健康通过持续的技术创新，自主研发适应不同应用场景的产品与解决方案，业务覆盖智慧医院、区域卫生、基层卫生、公共卫生、医疗保险、健康服务等领域。
5、神思电子
神思电子是国内著名的身份识别解决方案提供商和服务商，也是公安部认证的居民身份证阅读机具定点生产企业。
6、科大讯飞
科大讯飞主要从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成等等。
7、中科曙光
中科曙光是国内高性能计算领域的领军企业，也是亚洲第一大高性能计算机厂商。主要从事研究、开发、生产制造高性能计算机、通用服务器及存储产品，并围绕高端计算机提供软件开发、系统集成与技术服务等等。
8、浪潮信息
浪潮是中国最早的IT品牌之一，它是中国领先的云计算、大数据服务商。拥有云数据中心、云服务与大数据、智慧城市和智慧企业四大业务群组。浪潮服务器也位居中国市场第一、全球前三。
㈡ 2017大数据概念股有哪些
您好，天玑科技（17.62 -1.34%，买入）：公司研发推出PBdata数据库一体机，该产品是针对应大数据环境下的海量数据（41.09 +10.01%，买入）分析存储而设计的高性能主机。
浪潮信息（19.73 -1.99%，买入）：公司推出国内首款面向金融行业的大数据定制机——浪潮云海金融大数据一体机，可满足金融业行业定制、即付即用的需求。
拓尔思（16.50 -1.02%，买入）：公司先后推出了海贝大数据管理系统以及大数据舆情分析平台。公司将推行大数据+行业的战略，将大数据处理技术与政府、金融以及营销等行业结合。
美亚柏科（20.02 +0.55%，买入）：公司是中国领先的电子数据取证与安全产品及服务提供商，公司产品“取证装备化+大数据信息化”，强化前端装备和后端平台的融合；“互联网+大数据资源”，形成多款具有行业影响力的SaaS服务。
银信科技（18.27 +0.66%，买入）：主营业务行业覆盖范围不断拓展为公司业绩增长提供安全垫：2015年公司成功进入中国移动通信集团市场，获得了中国移动及其旗下咪咕娱乐公司约3000万元的订单，随着中国移动在ICT领域业务发展的不断深入，我们认为也会在2016年给公司主营业务增长带来新动力（爱基，净值，资讯）；数云科技为公司在大数据和云计算领域打开新的业务增长点：公司早已经致力于云计算和大数据的相关技术研发，并在公司主营业务领域实践了基于大数据分析技术的智能化IT运维业务；
科大讯飞（34.96 +4.42%，买入）：公司智能语音及人工智能核心技术优势持续提升，讯飞超脑在语音合成、语音识别和语义理解、口语翻译、机器评测等方向均取得显著的阶段性成果。特别是语音合成，在国际最高水平的语音合成比赛Blizzard ChallenGE（暴风雪竞赛）中再次夺得第一，荣获该竞赛2006-2015年十连冠
㈢ 人工智能和大数据有什么区别
人工智能是指计算机系统具备的能力，该能力可以履行原本只有依靠人类智慧才能完成的复杂任务。硬件体系能力的不足加上发展道路上曾经出现偏差，以及算法的缺陷，使得人工智能技术的发展在上世纪80—90年代曾经一度低迷。近年来，成本低廉的大规模并行计算、大数据、深度学习算法、人脑芯片4大催化剂的齐备，导致人工智能的发展出现了向上的拐点。
人工智能和大数据的区别_大数据人工智能哪个好
什么是大数据
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
人工智能和大数据的区别_大数据人工智能哪个好
人工智能和大数据的区别
大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。
人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识，不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。
人工智能是基于大数据的支持和采集，运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现的，大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累。
与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。与以外传统的算法相比，这一算法并无多余的假设前提（比如线性建模需要假设数据之间的线性关系），而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。
但这一显著的优点带来的便是显著增加的运算量。在计算机运算能力取得突破以前，这样的算法几乎没有实际应用的价值。大概十几年前，我们尝试用神经网络运算一组并不海量的数据，整整等待三天都不一定会有结果。但今天的情况却大大不同了。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破。这一突破，如果我们在三十年以后回头来看，将会是不弱于互联网对人类产生深远影响的另一项技术，它所释放的力量将再次彻底改变我们的生活。
㈣ 人工智能龙头股
闪牛分析：
人工智能利好政策预期增强，市场层面行情火爆来袭！下一步人工智能的看点有哪些？谁是这波行情的龙头股呢？
一、人工智能利好预期
人工智能再次席卷A股，这次是江南化工裹挟这思创医惠来了一次突袭。整个人工智能板块一度领涨各大板块，却最终没稳住，无奈成就冲高回落的局面！
想必，大家都会期待人工智能再次上演去年的故事。问题是，人工智能再次成为市场焦点的概率有多大？
二、投资人工智能的关键逻辑
要想预判这样的问题，需要结合人工智能产业本身的政策、发展状况和市场层面的投资逻辑、资金流向等多方面因素分析。
大体来看，根据科技部的消息，人工智能政策有望中短期发布，那么人工智能的行情还是值得期待；而市场层面的因素变数太多，难以把握，但可以结合人工智能产业本身来分析。
就人工智能产业来看，产业链分为基础层、技术层、应用层。而每个产业链又包涵很多子领域。
基础层：芯片、大数据、算法系统、网络等多项基础设施；
技术层：计算机视觉、语音语义识别、机器学习、知识图谱等（目前发展势头比较猛）；
应用层：涵盖领域有金融、安防、智能家居、医疗、机器人、智能驾驶、新零售等多个场景
通过这样的分析，百晓生可以得到一个结论：本轮人工智能行情的主要看点有两个，一是在应用层领域具备核心竞争力的企业；另一个是基础层面涉及的大数据、云计算等软件领域。
换句话说，接下来人工智能的行情具有一定的“工业互联网”+“独角兽”色彩，所以在布局上，可以留意“人工智能”+“工业互联网”+“独角兽”多重共振的个股；而节奏上，谨慎跟进，大胆持有！
另附人工智能重点股：
㈤ 大数据和人工智能那个前景比较好的呀
从定义来说，大数据技术，主要是对海量数据实现处理的技术，包括数据采集、整理、存储、分析、可视化等方面。
而人工智能，则主要集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等方面的研究，是个典型的交叉性学科，涉及到诸多领域。
那么大数据培训还是人工智能培训好？
从技术层面上来说，大数据和人工智能之间有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。
人工智能是基于大数据的支持和采集，运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。人工智能就是大数据应用的体现。
一方面大数据和人工智能的关系是相当密切的，通过人工智能帮助了大数据的价值实现，反过来说，有了大数据这个技术，可以让人工智能做的更好，所以两者关系相当大。
人工智能和大数据结合，产生不只是1+1的价值，大数据向后发展，人工智能是重要的一个原因方向。所以学大数据，还是人工智能，区别只在早期比较明显，未来的发展趋势是走向大融合。
㈥ 大数据和人工智能有什么区别
完全不是一个方向，但是它们之间有联系
大数据指的是对数据的管理困难，衍生出来的技术和思维方式，
而人工智能是一个模拟人类的学科，目前以机器学习为实现路径，积极学习，需要大量的数据，因此，人工智能是依赖于大数据的
从技术发展的角度看，大数据和人工智能没有什么交集
㈦ 大数据和人工智能哪个好
想了解大数据与人工智能孰优孰劣，首先我们得从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。
1、大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
2、人工智能
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
3、大数据与人工智能孰好孰坏
大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。
目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。