人工智能都有哪些股票?大数据是人工智能吗?

1：大数据本质上是对海量数据进行归类分析，就像用筛子一样在筛选需要的东西，在对数据归类后，进行数据分析。
而现在主流人工智能算法用的都是深度学习，深度学习的作用就是从中把知识提取出来，大数据是人工智能的开始，大数据加深度算法，等于人工智能，要想实现人工智能，除开大数据技术之外，还需要其他元素的配合。
2：大数据和人工智能没有必然联系，但是基于大数据的各类信息处理技术，为更好的人工智能的实现提供了极大的可能。
数据越多，其塑造培养出的人工智能信息处理系统越聪明，这就是大数据之于人工智能的意义。
大数据是人工智能的基石，如果说人工智能是机器之心，那么大数据就是血液

人工智能，它的范围很广，广义上的人工智能泛指通过计算机（机器）实现人的头脑思维，使机器像人一样去决策。机器学习是实现人工智能的一种技术。机器学习是很多学科的知识融合，而数据分析是机器学习的基础。只有学会了数据分析处理数据的方法，你才能看懂机器学习方面的知识。
总的来说：1人工智能是指使机器像人一样去决策。2机器学习是实现人工智能的一种技术。3机器学习分很多方法（算法），不同的方法解决不同的问题。深度学习是机器学习中的一个分支方法。4数据分析可以帮助你从零进入人工智能时代。如果你喜欢深入技术，学会了数据分析，你才能打好基础，去学习机器学习。如果你喜欢商业方面的内容，可以往人工智能业务方向发展。

行业主要相关上市公司：科大讯飞(002230)、百度(09888.HK)、腾讯(00700.HK)、搜狗(SOGO.NYSE)等。

本文核心数据：全球智能语音市场规模、中国智能语音市场规模、中国智能家居市场规模、中国智能网联车渗透率

智能语音进入加速应用阶段

智能语音技术的关键部分主要包括语音识别、语音处理、语音合成等，随着相关技术的不断成熟，智能语音已经逐渐进入加速应用阶段，在车载语音、智慧教育、智能安防、智能家居、智慧医疗等领域都将出现智能语音技术的身影。

全球智能语音市场高速发展

从全球视角看，智能语音市场规模高速增长，2021年估算在264亿美元左右，较2020年203亿美元的市场规模增长30%。

中国智能语音市场规模超过280亿元

2017-2021年中国智能语音市场规模持续增长。根据德勤估算数据，2021年中国智能语音市场规模突破250亿元，达到285亿元，较2020年的217亿元增长31%。

智能家居市场规模或将超过6500亿元，推动智能语音市场发展

智能家居是智能语音应用的主要领域之一，随着物联网、人工智能等技术的快速发展，智能语音在家居领域的应用将进一步提速。2017-2021年中国智能家居市场规模不断增长，2021年预估突破5800亿元，2022年将超过6500亿元，将带动智能语音市场的持续提升。

中国智能网联车通透率提升，车载智能语音系统应用深化

2020年中国智能网联车市场渗透率已经达到49%，车载智能语音系统的应用也逐渐深化。根据IHS
Markit的预测，2025年中国智能网联车渗透率将提升至75%，进一步推动智能语音在汽车领域的应用。

综上所述，随着语音技术的发展，智能语音技术进入加速应用阶段，应用领域呈现多样化趋势。全球智能语音市场高速发展，中国智能语音市场也不甘落后，市场规模超过280亿元。智能网联车和智能家居市场的持续发展将进一步推动智能语音在这两个行业中的应用。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

科技股主要有两类，一种是软科技、另外一种是硬科技。其中软科技是指人工智能技术、云计算技术、大数据技术等这些领域的股票，硬科技是指集成电路、国产通信设备产业、新能源汽车、航空航天等领域的股票。

软技术个股有：中国软件、恒生电子、金山办公、创业慧康等。

硬科技个股有：中兴通讯、吴通控股、金信诺、长电科技，江丰电子等这些科技股票。

拓展资料

科技股为了确立一个能反映资讯科技发展的市场指标，恒指服务公司2000年4月25日宣布推出恒生资讯科技股指数（科技股指数）及恒生资讯科技股组合指数（组合指数）。

所谓科技股，简单地说就是指那些产品和服务具有高技术含量，在行业领域领先的企业的股票。

比如：从事电信服务、电信设备制造、计算机软硬件、新材料、新能源、航天航空、有线数字电视、生物医药制品的服务与生产等等的公司通称为科技行业。科技股在市场上鱼目混珠，良莠不齐，很难区分。

市场对科技股分类十分模糊，恒指服务公司采纳FTSE全球行业分类方法，以其收入主要来源作分类。获选进入该指数成份股的公司必须属于以下行业：固网电讯、无线电讯、电脑硬件（不包括键盘及鼠标等）、半导体、电讯产品（不包括家用电讯）、电脑支援、互联网、软件、电子商贸。这是根据Classification System的资讯科技及电讯行业分类。

基本面是支撑股价上涨的根本因素，展望未来，科技股具有业绩高成长空间。从宏观面来看，国际金融危机已经触底，但全面复苏还有待时日，要完全走出困境则必须进行经济结构调整，而科技则是实现经济结构调整的必然手段。

股价推升空间大 与其他题材有很大不同的是，科技类股的股价具有巨大的想象空间，在股价定位上往往不受市盈率这类估值指标的限制。

如上一轮1999年科技股飙升的主流是网络股，当时市场甚至以网站的点击率来衡量企业的未来成长，使得股价炒作起来没有太大的限制。当前包括物联网、低碳经济等科技题材类个股也类似，由于属于新兴行业，未来存在着巨大的发展前景，业绩存在几何级成长的可能性，所以不能按照当前业绩来限定其合理的估值价位，股价也就具有了巨大的上涨想象空间。从美国纳斯达克市场的情况来看，其个股的市盈率往往明显高于主板市场。

A股创业板和中小板中的个股市盈率水平也明显高于主板。此外，在过去一年多的市场行情中，科技题材类个股股价表现并非是最突出的，因此只要业绩出现复苏迹象，资金就可能积极参与其中，使其股价出现惊人的表现。

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大数据：（精准投放和强大的商业分析能力）
在新媒体领域，使用人工智能和大数据技术，已经成为主流。新媒体对于传统媒体最大的颠覆就是：传统媒体比如电视、电影 更注重于内容的生产，而新媒体则是永远推送更个性化的内容给最感兴趣的人群，也就是让产生的内容和观看者更有效率地去匹配。而怎么做到更高效率去匹配，就是基于大数据的重复计算和优化的输出结果。

内容越来越精准了，就是用户越来越容易很快地看到自己想看的内容，对于商业来说广告越来越精准，广告主能更快的精准性的展示给目标的用户。

通过我们对“淘宝”“抖音”的使用就可以发现，人工智能技术在按照每个人的喜好，进行推荐。根据这个用户平时看视频的习惯，或者这个用户本身的特征来推荐。与此同时，这也是一个重要的方式来增强客户粘性，这就是为什么抖音会让人这么上瘾，大家一看就花很长时间 停不下来。

大数据技术也有强大的商业价值。新媒体与商家之间的合作日益增多，例如抖音短视频中经常出现广告软文植入，相当于短视频带货，促使用户直接购买短视频中出现的商品。让销售也更有效率。

不仅仅是前期广告的精准投放，大数据技术对于后期分析改善业务和决策方面也发挥了重要作用。比如大数据中的情感分析和文本分析，机器学习可以通过海量的文字信息 比如通过分析用户写的评论来识别文本的情感，从而知道用户喜欢或不喜欢什么，觉得产品是好是坏。这种情感分析，也被命名为意见挖掘，包括对消费者的态度、感受和对公司产品、品牌或服务的意见进行分类。

人工智能：（在新媒体短视频中的应用）
下面来说说人工智能的应用。人工智能和大数据紧密相连，人工智能之所以让电脑和机器像人脑一样有学习能力，像人类一样通过感官，眼睛耳朵手触来获得信息，是因为有大数据作为信息。人工智能基于大量的数据，让机器自主深度地去学习，越多的数据 机器学习得越多，机器就越聪明，就越接近于人类，然后人工智能方面的决策效果就越好。所以想做好的品牌 产品覆盖面要足够大。

比如我们说百度也好，阿里也好，腾讯也好，只有这样的大企业才能做好的人工智能原因就在这。只有这样的大企业它才能形成大平台，才能拥有海量的用户，海量用户才能获得海量的大数据，有了海量的大数据之后，机器的学习效率和学习的迭代进程就会更快，它的大数据就更发达。

什么是大数据?大数据时代，数据不再仅仅指数字或数字构成的，数据的范畴要大的多。包括：互联网上的任何内容，比如文字、图片以及视频;书籍中的文字内容;医院里包括医学影像在内的所有医学档案资料;公司里的设计图纸、设计文档等;科学研究中的各种观测数据以及历史研究成果;甚至我们人类活动本身，也可被看成一种特殊的数据，比如我们在微信朋友圈等社交网络的行为，浏览网络的记录，我们每天的出行轨迹、活动范围等。从以上数据来源的纷繁复杂性，大数据的“大”的特征是不言而喻的，但大数据的特征不仅体量大，还具备多维度以及完备性的特点，才能刻画出比较完善的事物。

什么是人工智能?学术界将人工智能分为传统人工智能方法和现代人工智能方法。那么传统人工智能方法是怎样的呢?其实简单地讲，传统人工智能的思路是，首先了解人类是如何产生智能的，然后让机器按照人的思路去做。

简言之，人工智能，英文缩写为AI。是利用计算机科学技术研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能，英文缩写为AI。而大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

两者的关系是大数据让人工智能变得更加智能，人工智能让大数据变得更有价值。

大数据和人工智能被数据科学家或其他大公司视为两个机械巨人。许多公司认为人工智能将给他们的公司数据带来革命。机器学习被认为是人工智能的高级版本，通过它，各种机器可以发送或接收数据，并通过分析数据学习新的概念。大数据帮助组织分析现有数据，并从中得出有意义的见解。

大数据如何助力人工智能

众所周知，人工智能将减少人类的整体干预和工作，所以人们认为人工智能具有所有的机器学习能力，并将创造机器人来接管人类的工作。人工智能的扩张会降低人的作用，大数据的介入是变革的关键。因为机器可以根据事实做出决定，但不能涉及情感互动，但是数据科学家可以基于大数据将情商囊括进来，让机器以正确的方式做出正确的决定。

比如，对于任何一个医药公司的数据科学家来说，他不仅要分析客户的需求，还要遵守该地区特定市场的规章制度，调整药物成分为该市场提供最佳选择，机器学习不太可能完成这种任务。

所以很明显，人工智能和大数据的融合不仅仅是人才和学习同时进行，还为任何一个新的品牌和公司带来很多新的概念和选择。人工智能和大数据的结合可以帮助公司以最好的方式了解客户的兴趣。通过机器学习，公司可以在最短的时间内识别客户的兴趣。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯

人工智能与大数据的联系一方面,人工智能需要数据来建立其智能,特别是机器学习。
数字信息基础设施建设加速，数字经济获得更广阔空间，数据作为新型生产要素，对传统生产方式变革具有重大影响，是抓住新一轮产业革命机遇转型升级，提高经济效率、获得更广阔发展空间的重要抓手。数字基础设施和产业化数字技术，是数字化转型的基石，也能创造新的经济增长点。据天眼查数据显示，目前我国已有104.4万家数字经济相关企业。
以5G为代表的数字信息综合基础设施，推动着经济社会数字化升级，关系着经济社会发展信息“大动脉”的打通。“十四五”期间以及更长时期，建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能绿色、安全可控的综合性数字信息基础设施存在广阔空间。天眼查大数据显示，我国现有5G相关企业超13.5万家，2021年新增注册企业9.7万家，增速219.4%；广东、山东、江苏三地5G相关企业数量最多，分别有1.5万家，9100余家以及8400余家。

人工智能与大数据一个主要的区别是大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。

人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会对数据做出反应，但反应和响应都必须采用人工编码。如果出现任何类型的差错，就像意外的结果一样，应用程序无法做出反应。

而人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。支持人工智能的机器旨在分析和解释数据，然后根据这些解释解决问题。通过机器学习，计算机会学习一次如何对某个结果采取行动或做出反应，并在未来知道采取相同的行动。

相关信息

大数据提供了大量的数据，而有用的数据必须首先从大量繁杂的数据中心分离出来，然后再做任何事情。人工智能和机器学习中使用的数据已经被“清理”了，无关的、重复的和不必要的数据已经被清除所以这是第一步。

在此之后，人工智能可以蓬勃发展。大数据可以提供训练学习算法所需的数据。有两种类型的数据学习：初始培训可以定期收集数据。人工智能应用程序一旦完成最初的培训，并不会停止学习。随着数据的变化，它们将继续接收新数据，并调整它们的行动。因此，数据是最初的和持续的。

这两种计算方式都使用模式识别，但方式有所不同。大数据分析通过顺序分析来找到模式，有时候是冷数据，或者是没有收集到的数据。Hadoop是大数据分析的基本框架，它是最初设计用于在低服务器利用率的夜间运行的批处理过程。

科技股是指某些产品及服务具有高技术含量，在行业领域领先的企业的股票。那么科技龙头股有哪些呢？

1、科大讯飞（002230）：它是A股人工智能的龙头股票，公司在语音合成、语音识别、口语评测、语言翻译、声纹识别、人脸识别等智能语音与人工智能核心技术上都代表着国际先进水平；

2、紫光股份（000938）：它是清华大学为加速科技成果产业化成立的全校第一家综合性校办企业，是高科技A股上市公司，公司主营信息产业；

3、超图软件（300036）：超图软件是亚洲最大、技术国际领先的地理信息系统(GIS)软件与服务提供商；

4、朗科科技（300042）：公司于2010年1月在A股创业板成功上市，它被成为是中国移动存储第一股，公司致力于闪存应用和移动存储的产品制作和专利研发。

5、光迅科技（002281）：它是国内光无源器件生产规模最大、品种最多的制造厂商，是光通信的龙头股票。

股票(stock)是股份公司所有权的一部分，也是发行的所有权凭证，是股份公司为筹集资金而发行给各个股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券。股票是资本市场的长期信用工具，可以转让，买卖，股东凭借它可以分享公司的利润，但也要承担公司运作错误所带来的风险。每股股票都代表股东对企业拥有一个基本单位的所有权。每家上市公司都会发行股票。

同一类别的每一份股票所代表的公司所有权是相等的。每个股东所拥有的公司所有权份额的大小，取决于其持有的股票数量占公司总股本的比重。股票是股份公司资本的构成部分，可以转让、买卖，是资本市场的主要长期信用工具，但不能要求公司返还其出资。

股票是股份制企业（上市和非上市）所有者（即股东）拥有公司资产和权益的凭证。上市的股票称流通股，可在股票交易所（即二级市场）自由买卖。非上市的股票没有进入股票交易所，因此不能自由买卖，称非上市流通股。

这种所有权为一种综合权利，如参加股东大会、投票标准、参与公司的重大决策、收取股息或分享红利等，但也要共同承担公司运作错误所带来的风险。

股票是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人发行的股份凭证，代表着其持有者（即股东）对股份公司的所有权。股票是股份证书的简称，是股份公司为筹集资金而发行给股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券。每股股票都代表股东对企业拥有一个基本单位的所有权。股票是股份公司资本的构成部分，可以转让、买卖或作价抵押，是资金市场的主要长期信用工具。

人工智能板块的股票有华铭智能、至纯科技、远大智能、中国长城、闻泰科技、千方科技、汇纳科技、汇金科技、北京君正、科大讯飞、神思电子、恒生电子、中科信息等，这些股票都与人工智能有联系。

投资者购买人工智能方面的股票时一定要挑选一些潜力比较大的，这样的公司股价在未来有上涨的空间，上涨之后可以获得不错的盈利，如果选择的股票下跌了，这时会发生亏损，给个人带来不好的影响。

用户买卖股票时一定要关注股票所在行业的动态，还有就是上市公司本身经营的状况，只有这样才能买到一些有潜力的股票。而且在投资股票时不是说买了较好的股票就不会亏钱，毕竟股票的价格由很多方面决定。

在投资股票时用户最好具备一定的知识，还有就是良好的心态，只有良好的心态才可以让用户作出准确的判断。而且在买入一只股票后最好制定止损价和止盈价，这样可以避免错高点卖出同时可以避免下跌时损失进一步扩大。

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人工智能与大数据一个主要的区别是大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。

人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会对数据做出反应，但反应和响应都必须采用人工编码。如果出现任何类型的差错，就像意外的结果一样，应用程序无法做出反应。而人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。

支持人工智能的机器旨在分析和解释数据，然后根据这些解释解决问题。通过机器学习，计算机会学习一次如何对某个结果采取行动或做出反应，并在未来知道采取相同的行动。

大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集，但也可以是极其多样的数据。在大数据集中，可以存在结构化数据，如关系数据库中的事务数据，以及结构化或非结构化数据，例如图像、电子邮件数据、传感器数据等。

它们在使用上也有差异。大数据主要是为了获得洞察力，例如Netflix网站可以根据人们观看的内容了解电影或电视节目，并向观众推荐哪些内容。因为它考虑了客户的习惯以及他们喜欢的内容，推断出客户可能会有同样的感觉。

人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。无论是自我调整软件、自动驾驶汽车还是检查医学样本，人工智能都会在人类之前完成相同的任务，但速度更快，错误更少。

你好，机器学习是人工智能的核心和基础，是使计算机具有智能的根本途径；同时机器学习是通过大数据或以往的经验来进行学习训练的，以此优化AI人工智能程序的性能。
简单点可以这么理解，大数据相当于人的大脑存储了海量知识，而人工智能则是吸收了大量的数据，并不断的深度分析创造出更大的价值。人工智能离不开大数据，而大数据则要依托人工智能体现价值所在。

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。

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　　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。

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　　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。

人工智能板块的股票有华铭智能、至纯科技、远大智能、中国长城、闻泰科技、千方科技、汇纳科技、汇金科技、北京君正、科大讯飞、神思电子、恒生电子、中科信息等，这些股票都与人工智能有联系。

人工智能概念一共有59家上市公司，其中9家人工智能概念上市公司在上证交易所交易，另外50家人工智能概念上市公司在深交所交易。根据龙头挖掘机自动匹配，人工智能概念股的龙头股最有可能从以下几个股票中诞生 神思电子、 科大讯飞、 川大智胜。

人工智能在去年的时候热度还是很高的，今年有点蔫了，我主要看的几个人工智能的股票：科大讯飞、浙大网新、恒生电子、科沃斯等都是人工智能范畴的。

人工智能股票：恒生电子、工业富联、科沃斯、闻泰科技。

1、恒生电子，一家金融软件和网络服务供应商，1995年成立于杭州， 2003年在上海证券交易所主板上市（代码600570）。恒生电子以技术为核心竞争力，聚焦于财富资产管理领域，为证券、银行、基金、期货、信托、保险等金融机构提供整体的IT解决方案和服务，为个人投资者提供财富管理工具。

2、工业富联，富士康科技集团是中国台湾鸿海精密集团的高新科技企业，1974年成立于中国台湾省台北市，总裁郭台铭。现拥有120余万员工及全球顶尖客户群。2018年6月8日，富士康工业互联网股份有限公司上交所上市，证券简称为“工业富联”。

3、科沃斯，科沃斯家庭服务机器人专业智造者，创造了地面清洁机器人地宝、自动擦窗机器人窗宝、空气净化机器人沁宝、机器人管家亲宝，专业从事家庭服务机器人的研发、设计、制造和销售。

4、闻泰科技，闻泰科技股份有限公司于1993年01月11日成立。法定代表人张学政,公司经营范围包括：电子软件产品的开发；房地产开发经营；物业管理；酒店投资及酒店管理；对房地产、纺织、化工、电子及通信设备行业进行投资。

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。