电力物联网龙头企业 有实力还要有热度才能被捧

A股中大涨的公司都有的特点就是，不单要有实力，还要有市场追捧的热度才能行，这篇文章就跟大家聊聊电力物联网这个话题，介绍几家有实力有热度的龙头！
国电南瑞：该公司是我国电力自动化、轨道交通监控的技术、设备、服务供应商和龙头企业。
西力科技：公司在配用电新业务方面， 通过已经开发的智能计量网关、 智慧插座等产品拓展市场应用布局， 并加强与通信运营公司的合作， 深耕电力物联网市场。最近很多机构都非常看好该公司！
威胜信息：该公司的话，电力物联网经验丰富，坚持技术创新，引领国内电力物联网通信网关技术标准，市场份额名列前茅，在智慧水务、燃气、消防、工商业园区等领域系统布局涵盖应用层、网络层、感知层的整体方案，物联网国内连接数超过一亿用户，海外连接数超过一千万用户。
三德科技：这家公司的产品很多，公司燃料智能化管控系统是基于燃料管理的客观需求，具有感知、识别、记忆、决策等智能特征，可实现在线监测、远程监视、自动报警、控制、诊断和维护等功能，有效实现燃料全过程无人干预、智能管理，最终达成火电企业安全、经济、环保运行之目标，成为电力物联网的一环。公司产品获得了一批高质量客户的青睐，其中包括国投、华电等代表性集团客户。
红相股份：该公司与杭州趣链科技有限公司经友好协商一致，双方就泛在电力物联网等领域开展合作的事宜，达成《战略合作框架协议》。
以上的这几家公司，都算是整个行业里的龙头，都有很大的发展潜力，值得投资者们都研究一下，希望这篇文章能给正在寻找投资方向的朋友们一些启发！

人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。

本文核心数据：人工智能技术层重点分类,计算机视觉发展历程,计算机视觉市场规模,语音识别发展历程,语音识别市场规模

1、 机器视觉和语音识别是主要市场

技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。

该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颖而出，竞争优势明显。

2、计算机视觉发展历经三大理念，规模突破400亿元

1982年马尔(David Marr)《视觉》(Marr，1982)一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉(object vision)和空间视觉(spatial vision)二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作(action)”服务。正像著名的认知心理学家JJGibson所言，视觉的主要功能在于“适应外界环境，控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动，是生物生存的需求，这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。

计算机视觉近40年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了三个主要历程。即：马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。

国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示，2019年全球计算机视觉市场规模为46433亿美元，预计到2027年将达到950805亿美元，从2020年到2027年，预计年复合增长率为469%。

3、语音识别发展科追溯到1956年

语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。在1952年，AT&T贝尔研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统，可以识别10个英文数字发音。这个系统识别的是一个人说出的孤立数字，并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。1956年，在RCA实验室，Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统，它同样依赖于元音带的谱的测量。到21世纪之后，深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步，识别精度大大提高，应用得到广泛发展。

目前，语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。例如，现今流行的手机语音助手，就是将语音识别技术应用到智能手机中，能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手，智能360语音助手，百度语音助手等。

随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。

疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。

2018年，全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势，市场规模为1421亿美元，根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。

4、美国AI高层次学者数量大幅领先

AI高层次学者是指入选AI 2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比622%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比98%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。

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》。

物联网十二五规划将出台 产业规模或突破5000亿
全国已有28个省市将物联网作为新兴产业发展重点之一，不少一二线城市在建设或筹建物联网产业园。伴随着物联网“十二五”规划即将落地，将加速这一无形的网络从多点开花向星火燎原势头迈进。业内预计到2015年，物联网产业规模将突破5000亿元。
物联网龙头股有哪些A 股共有几十只物联网概念，详细的看看这个：>

人工智能就业方向如下: 毕业生就业和创业领域涉及人工智能、自动化、互联网、IT等领域的国内外知名企事业单位。该专业实际应用于机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解、遗传编程等。

考研方向: 计算机科学与技术软件工程、人工智能等。就业前景很好，该专业的人才未来的社会需求量也是很大的。智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。

发展前景。

产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。

除了增加人工智能专业的学校数量外，中国人工智能的龙头公司也开始与高校合作共建人工智能学院。我国人工智能领域的龙头企业也纷纷与顶尖高校(独立或联合)联合成立了人工智能学院或重点实验室，旨在培养未来人工智能人才。

其中，科大讯飞与西南政法大学、重庆邮电大学、南宁学院等大学展开合作;腾讯则与深圳大学、辽宁工程技术大学等院校展开合作。

未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的，原因有以下几点：
一是智能化是未来的重要趋势之一。
1、随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。
2、人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
二是产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。
1、互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业。
2、人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
三是人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。
1、随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求。
2、未来需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。
四是人工智能取代人力，对全球的经济产生影响
1、说到人工智能，大多数人都是比较期待的，当然也有少数人会怀着担忧的心态看到它，因为人工智能的发展，让我们看到了人工智能的高效和服从。
2、在未来，当人工智能的发展进入到一个全新的领域阶段，它是不是就能够取代现在一些行业所需要的人工劳动呢？如果是的话，那么将会有大面积的失业问题出现。
3、人工智能的发展，能够在短时间内对其进行量产，这样就会有很多人下岗，对全球的经济和社会来说，影响都是巨大的。
在人工智能研究的过程中，机器学习是行业研究的核心，也是人工智能目标实现的最根本途径，是当前人工智能发展的主要瓶颈。有关于机器学习问题的研究是行业研究的重点，无论是融资金额，还是公司的数量都明显超过其他研究内容。人工智能属于全世界科研发展的前沿技术，发展过程中与信息技术、计算机技术、精密制造技术、互联网技术密切相关，对各行业、各领域的发展都有一定的影响，在人工智能发展过程中要认真、深刻地研究其未来的发展方向。

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