人工智能方面的股票 人工智能概念股有哪些股票
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。
人工智能方面的股票名字有哪些？
赛为智能，三丰智能，机器人，亚太科技，巨轮股份，钱江摩托。
人工智能概念股有哪些
人工智能概念股有哪些？人工智能概念股一览
人工智能概念股个股点评 紫光股份（000938）：公司参股公司紫光优蓝(占20%)，注册资本为500万元。紫光优蓝是国内领先的家用智能机器人（300024）研发销售公司，并与清华大学、中科院等科研机构形成战略合作，在人工智能、语音识别、智能感应等各方面都是行业的专家。公司产品覆盖幼教机器人、老人陪伴机器人等。公司爱乐优家用机器人为“十二五”科研规划重点课题，获得科博会科普产品金奖、中国自主创新产品新锐奖等。紫光优蓝的国内第一条生产线—巴罗科技爱乐优智能机器人项目在焦作市奠基，成为目前国内最大家用智能机器人产业基地，规划2014年年底前正式投产，2015年产能将超50万台，届时，销售价格将降低至4000元左右。
机器人：大股东中国科学院沈阳自动化研究所是我国智能化较前沿的机构，公司洁净机器人形成系列化产品，主要应用在半导体、平板显示等高端产品市场，自投放市场以来获得持续的订单，2012年产品成功销往半导体行业发达的台湾地区。2013年中报披露，公司洁净机器人向着成套化、规模化发展，包括真空机械手、洁净机械手、IC装备集成传输平台、预对准装置(ALIGNER)和半导体设备前端模块(EFEM)等，形成洁净自动化成套系统。
2012 年1月，公司增资800万元获得上海智瑧网络的20%股权，该公司其在中文人工智能分析及信息整合服务领域取得前所未有的突破，并拥有具有核心专利技术的人工智能信息交互平台“小I机器人”，小I机器人是中国最大的智能机器提供商，应用覆盖智能终端、智能客服、互动营销等方面，用户超过5000万，遍布全球200多个国家。客户有中国移动、中国联通（600050）、中国电信、建设银行（601939）、交通银行（601328）、招商银行（600036）、联想集团、上海财政局等。小I机器人推出微信版机器人，并帮助招商银行成功推出国内首个微信上智能互动服务商业应用，小I智能客服机器人拥有全球最领先的第六代中文智能人机对话引擎。 公司是国内规模最大的集光、机、电、人工智能图像处理技术四位一体的红外热像系统生产厂商，在全球测温性红外热像仪领域排名第四，产品广泛用于海、陆、空各兵种的军事新型武器装备以及电力、医疗、公安、交通等民用领域，成功中标首都机场T3航站楼红外热像仪设备招标、被中国科学院唯一选定用于汶川地震抗震救灾工作中的唐家山堰塞湖及北川夜间险情实时监控。 公司持有哈尔滨工大群博智能机器人30%的股权。该公司经营范围为机器人、自动化设备等高新技术产品的开发、生产和销售。
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！
人工智能可以用来炒股吗
说的神乎其神，人工智能能用来炒股吗？
人工智能在围棋、象棋、德扑等领域都已经取得了碾压式胜利，这已经是一个不争的事实。事实上AlphaGo这样的AI已经可以用于任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。人们不禁想问，还有什么是人工智能不能克服的吗？譬如说，变幻莫测的A股？
对于这个问题，持各种观点的都不乏其人。探讨它实可以分为两个部分：1. 股市可以预测吗？ 2、 假如可以预测，用机器学习的方法去预测可以吗？
先回答第一个问题：股市的涨跌可以预测吗？
如果将股市的价格变化看做一个随时间变化的序列，Price = Market (t), 我们往往会发现，不管是尝试用N个模型(线性，非线性, 概率)来进行逼近，即使是建立了符合股价变化的这样的模型，并且在有足够多的训练数据的情况下模拟出了股价，但是这些模型最多只能在特定的区间能做一些并不十分精准的预测。
首先是ReinforcementLearning, 这个算法基于马尔可夫性，从一个状态预测下一个状态，但是股价的涨跌具有强烈的马尔可夫性吗?也就是上一时刻的股价与下一个时刻的股价间有必然的联系吗?应该是不太大。这种基于N阶马尔可夫性的系统对于股价的分析很不利。而且假如只使用股价的历史数据进行模型的训练的话，准确度可以说几乎为0。
事实上影响股价的因素不仅仅是历史股价，还有更多的因素，公司的近况，股民对股票的态度，政策的影响等等。所以许多人从这方面进行入手，用人工智能提供的快速计算能力，使用合适的模型，来量化这些因素，例如, (政策X出台, 可能会对股价造成变化y元)。当你的模型将所有的因素全都考虑进来, 那么股价的预测就唾手可得了。股价 = f(政策因素, 公司情况，市场因素, 历史股价，上一年历史股价, 某个股民自杀的影响...)
然而这些因素到底有多少? 它们之间会如何影响，这才是问题的关键。在某些稳定的情况下，我们是可以做大概的预测的，但是有很多时候会不准确，这是因为，你的模型很难把所有的 因素都考虑进来。而且因素与因素间还会产生互相影响的情况下。股价的模型将会变得极其复杂。如下图：
一个因素与一个因素之间的互相影响是很可能被预测出来的，但是假如它们之间产生了相互的影响，这时候整个系统就变得几乎不可预测了。一个因素发生变化，会造成好几个因素的变化，最后这几个因素又会反作用回来使上一个因素直接或间接的发生变化，股价变化一下子就变得难以捉摸起来。一些微小的因素也可以通过这种系统无限的放大，最后给股市造成巨大的影响。
那么是不是预测股价是就是不可能的呢？
事实上人工智能远比我们想象的更强大。例如非常繁复的Bayesian reasoning，包括deep learning/deepreinforcement learning，它们都能表示复杂的hidden variables之间的关系。现在国内外也已经有许多公司在探索将人工智能应用于股市的可能性了。
但是这里所说的将人工智能技术应用于股市，大部分不是说让人工智能代替人去做决策，而是利用人工智能在数据处理和不受主观喜好影响上的优势，在投资决策中扮演一个“AI专家顾问系统”的角色，去辅助人类做出更明智的决策。
股市分析包括基本面分析与技术分析两大块，而人工智能技术在这两方面都能发挥作用：
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基本面分析
简言之，就是读取各类财经资讯。面对网上海量又纷繁复杂的信息，只依靠人脑已经无法解决问题了。我们知道数据挖掘的三个V，（Volume数据大）,（Velocity更新快）,（Variety多样），在处理这样的海量数据时，计算机相比人脑具有不可比拟的优势。而深度学习在自然语言处理领域的应用，可以做到在海量的信息中做出自动摘要，提取出精华信息以帮助人类进行决策。
另外，股票价格在很大程度上是由买卖双方的力量对比决定的，是由每个股民对某支股票的情绪而决定的。如果大家都很看好一支股票，那么它就很可能会涨；反之会跌。还有一些特定事件会很明显地影响到股票价格，例如今年美国40年来首次开放原油出口后，国内能源版块不出意料下跌了。这也是为什么这么多股民会刷新闻，看动态来保持敏锐的嗅觉。可以看出，在预测股票这件事上，最重要的是信息，或者说是数据，从中挖掘股民的情绪。而情绪识别已经是人工智能所擅长的技术了。国外已经有很多这方面的研究，也有DataMinr这样的公司专注从社交媒体中提取有价值的金融信号。
如下图，美联社官推被黑（谣言奥巴马被袭击受伤），很快股市出现了大幅度下滑-上升（看13点左右）。虽然这个事件较为特殊，但是设想如果能够在第一时间得到类似消息，实际上就掌握了预测股市的主动权。
可以大胆想象，如果将情感分析与机器学习相结合，抓来海量的数据，去做情感分析，大概找出民众对于对某些股票持乐观还是悲观的情绪，那么至少可以将这一因素纳入模型学习范围中。现存的很多论文都是在情感分析上找寻很多办法去提高准确率。其他一些更简单的做法还有：（1）Google Trend。这个是很简单的办法：谷歌提供的搜索量数据，利用搜索量的变化来预测。（2）利用Twitter Volume(相关Twitter的发帖数量）
2. 技术分析
传统技术分析中的K线分析，什么“大阳星”、“小阴星”、“旭日东升”、“穿头破脚”，其实就是人脑的模式识别。受人脑信息处理能力的限制，这些识别出来的模式有以下缺点：（1）只是单条K线的、只是基于一个模糊的形状，似是而非的、没有确切的数字标准的；（2）基于有限的历史信息的。 而好的深度学习策略，可以突破人脑的限制，比如突破单一K线的限制，从更多的财经信号（其他股票、黄金、外汇等）中寻找规律；或是从一个更长时间段的历史信息中识别出规律。
总之，人工智能将提升我们处理信息的深度、广度。使用基于人工智能技术的“智能投顾”的人，将比不运用或是还在利用“人脑”进行基本面分析与技术分析的人占信息优势，从而也就更可能在股市中盈利。
人工智能在证券投资领域的兴起始于2007年。彼时，第一个纯人工智能的投资基金在美国纽约诞生，此后人工智能在证券投研领域的发展步入快车道; 事实上，在证券投资领域，人工智能早已经不是什么新鲜事，量化对冲基金经理遍布于北京金融街、上海陆家嘴。一般来说，公募基金或大型私募的量化投资部由两部分组成，一部分是投研团队，另一部分是IT团队，投研团队提出需求，IT团队做出算法交易的模块，解决基金经理们的需求。
“正常情况下，我每天的工作流程是早上起床后看一下(机器)生成的股票清单，再看看组合管理系统里每个策略配了多少权重，这些策略加起来的仓位又是多少，然后根据机器所给出的信号(卖出或买入)的各类数据(包括融资融券、投资者入场情况等)，判断机器给出的信号有没有明显的错误。”一位量化对冲经理说，如果当天需要交易，他就会生成交易指令，再下单到交易系统，交易系统就会开始自动运作。
在传统的投研中，基金经理及研究员们对财务、交易、市场等数据进行建模，分析其显著特征，利用回归分析等传统机器学习算法作出交易策略，到了人工智能阶段，这些工作便交给了计算机。目前，一些私募基金已开始将量化对冲的三个子领域融入日常交易策略中，尝试获取收益，它们包括机器学习、自然语言处理与知识图谱。例如，作为全球最大的对冲基金，桥水联合(Bridgewater Asspcoates)使用的是一种基于历史数据与统计概率的交易算法，让系统能够自主学习市场变化并适应新的信息。
AlphaGo大胜李世石柯洁，引发全世界关注。投射到投研领域，则是以人工智能量化选股和人类基金经理之间的对决。已经证明的是，人工智能选股在规避市场波动下的非理性选择、回避非系统性风险、获取确定性收益方面等更胜一筹，波动率、最大回撤等指标也更低，表现更稳定。
然而，机器虽然动作比人快，但思维还是没人快。比如面对某个新出台的政策、市场热点，基金经理可以立即以此为主线采取行动。但是机器没那么快。这是人的优势。再譬如，机器一次只能做到一个阶段做一个策略，比如供给侧改革，只能想到煤炭、钢铁、有色金属里的股票，但是对基金经理，他就还能同时做价值投资或动量反转等策略。
整体来说，将整个股票投资决策过程全部交给机器，目前来说还属于少部分金融巨头企业才能做到的事情。
美国硅谷“感知力”技术公司让人工智能程序全程负责股票交易，与其他一些运用人工智能的投资公司不同，该公司交易部门只有两名员工负责监控机器，以确保出现不可控情形时可通过关机终止交易。据报道，“感知力”公司的人工智能投资系统可以通过经验学习实现“自主进化”。公司在全球拥有数千台同时运行的机器，其独特算法创造了数万亿被称为“基因”的虚拟交易者。系统利用历史数据模拟交易，目前可在几分钟内模拟1800天的交易量，经过测试，不好的“基因”被剔除，好的“基因”被保留。通过考验的好“基因”被用于真正的交易。公司员工只需设定好时间、回报率、风险指数等交易指标，剩下的一切都交由机器负责。
公司首席投资官杰夫·霍尔曼透露，目前机器在没有人为干预情况下掌握着大量股票，每天完成数以百计的交易，持仓期限为数日到几周。公司说机器的表现已超越他们设定的内部指标，但没有透露指标的具体内容。
随着人工智能技术的持续进步，人工智能投资成为被学术界和资本看好的领域。英国布里斯托尔大学教授克里斯蒂亚尼尼说，股票投资是十大最有可能被人工智能改变的行业之一。另一方面，也不是所有的投资商都信任机器，英国对冲基金曼氏金融首席科学家莱德福警告说，不应过度信任人工智能投资，该领域还远没有成熟。虽然有各种各样具有迷惑性的承诺，很多投资人的钱却有去无回。
智能机器人龙头股有哪些
1、泰禾光电：
中国·合肥泰禾光电科技股份有限公司成立于2004年底，2012年改制为股份有限公司，是一家专业从事机器视觉分选设备及其控制系统等嵌入式软件的研发、制造、销售的高新技术企业、双软企业。
公司业务经营范围：光电、软件、人工智能视觉、控制技术、机器人及系统、自动化仓储物流设备的研发与转让；分选设备及配件、机器人及配件、自动化仓储物流设备及配件的制造、销售（含农业机械、工业机械）等。
2、泰尔股份：
泰尔重工主要从事动力传动机械产品的开发和制造，专注于工业万向轴、齿轮联轴器和剪刃等三类产品的设计、生产和销售。经过多年的经营积累，形成了以数控立式车床、数控镗铣床、专用端面齿铣床、专用十字轴磨床、微机控制渗碳炉、自动焊接中心为核心设备的万向轴产品生产线。
以数控滚齿机、大型数控插齿机、数控成型磨齿机、离子氮化炉为核心设备的齿轮联轴器产品生产线；以数控龙门铣床、强力成型数控磨床、高温井式炉为核心设备的剪刃产品生产线。
3、埃斯顿：
埃斯顿作为中国运动控制领域具有影响力的企业之一，自动化核心部件产品线已完成从交流伺服系统到运动控制系统解决方案的战略转型，业务模式正在实现从单轴—单机—单元的全面升华。
工业机器人产品线在公司自主核心部件的支撑下得到超高速发展，奠定公司作为国产机器人行业的龙头地位，通过推进机器人产品线“ALL Made By ESTUN”的战略，形成核心部件—工业机器人—机器人智能系统工程的全产业链竞争力，构建了从技术、成本到服务的全方位竞争优势。
4、华中数控：
数控技术是关系到我国产业安全、经济安全和国防安全的国家战略性高新技术。从手机、家电、汽车的制造，到飞机、导弹、潜艇的制造，都离不开数控技术，是装备制造业中的核心技术，是我国加快转变经济发展方式，是实现我国机械产品从“制造”到“创造”升级换代的关键技术之一。
5、赛象科技：
天津赛象科技股份有限公司是在天津滨海高新区注册的股份制高新技术企业，是以研发生产子午线轮胎成套装备为主的专业化公司。公司始创于1989年，2000年改制为天津赛象科技股份有限公司。经过二十多年不断创新和持续发展，主要经济指标在国内外橡机行业名列前茅。
参考资料来源：天津赛象科技股份有限公司-公司简介
参考资料来源：华中数控-公司简介
参考资料来源：埃斯顿自动化-关于我们
参考资料来源：百度百科-安徽泰尔重工股份有限公司
参考资料来源：百度百科-合肥泰禾光电科技股份有限公司