开发交易软件的公司

开发交易软件的公司有元语义科技、天迅达科技、杭州鸿鹄软件定制等等。

1、元语义科技

湖北元语义科技有限公司成立于2017年，是以互联网平台运营、WEB应用开发、APP&小程序开发、大数据分析、物联网平台研发、SaaS平台研发、中台建设、营销推广、技术咨询、技术投资等为核心的科技公司。

2、天迅达科技

天迅达科技有限公司是国内有名的综合性软件与信息服务高新技术企业，多年来一直致力于互联网产品设计与研发，包括B2B2C电商平台整体解决方案与研发、区块链技术产品研发、金融类软件产品研发以及智能硬件设备对接等诸多互联网产品定制研发业务。

3、杭州鸿鹄软件定制

专注技术研发、二十年始终如一。专业软件硬件定制服务商。打造各类APP开发、微信开发、H5网站建设、物联网解决方案。

交易软件有哪些

1、麦通

是一款功能强大的商务即时通讯工具，麦通重要以中小企业，个人实现买卖为主，外企方便跨地域工作交流为主，麦通也可以作为企业内部办公为主，建立员工交流平台，减少运营成本，促进企业办公。

2、阿里旺旺国际版

即国际站旺旺，是阿里巴巴国际站的即时聊天工具。可以与买家实时沟通，并且能够通过它来管理你的联系人，查看聊天记录。

物联网开发应用最重要的是各种接口的兼容性。

首先物联网终端设备数量比手机大得多，而且本身没有显示界面，通常只是能够通过特定网络协议回传数据的传感器（直接连入互联网或者通过网关设备），也就是说在物联网大数据汇聚的前端，数据的汇入是自动化进行的，应用开发的重点是后端的汇聚层。

物联网应用后端汇聚层需要有一个智能化软件系统（通常运行于数据中心），来管理物联网设备（包括固件升级等）、网络、处理海量数据，并提供给用户。

在设备层、汇聚层之外，物联网应用还需要一个分析层，负责处理物联网设备产生的大数据。

最后，是最终用户层，负责将有用的数据分析结果以可视化的方式展示到用户的终端设备中，这个层面的开发，可以是移动web网站也可以是一个手机APP。

由于设备层和汇聚层第三方专业产品和服务的完善，实际上今天的物联网应用开发，主要指的是分析层和用户层这两个层面，换而言之，未来物联网开发生态主要建立在成熟的云计算物联网平台上。成熟的物联网平台通常都提供汇聚层需要的大数据存储、实时信息总线以及于前端应用通讯的API。

实际上今天已经有大量面向物联网应用开发的平台，例如Xively、Mnubo、BugLabs和ThingWorx等，这些平台通常能够兼容大量物联网产品厂商的设备。

工业物联网云平台推荐是一个基于云计算、大数据、人工智能等前沿技术的智能制造平台，它集数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、决策支持等功能于一体，可以实现设备的远程监控、预测性维护、异常检测以及生产调度、设备管理等工业应用。

工业物联网云平台推荐的主要特点包括以下几个方面：

一、开放性

工业物联网云平台是一个开放的平台，它采用标准化的接口和协议，与各种硬件设备、传感器、机器人等工业设备实现无缝对接，与各种软件系统、应用服务实现互联互通。同时，平台还提供了丰富的API，方便开发者和企业自主开发和集成精细化的应用。

二、可扩展性

工业物联网云平台是一个高度可扩展的平台，它可以支撑海量设备数据的采集、存储、处理、分析和应用，能够灵活地满足用户的不同需求。此外，平台还提供了多样化的工具、算法和应用组件，方便用户根据实际情况进行定制化。

三、协作性

工业物联网云平台是一个强调协作的平台，它鼓励企业之间、企业和研究机构之间、企业和政府之间等多种形式的合作，共同推动工业物联网技术的创新和应用。平台还提供了多种合作机制和服务，包括共享设备、协同工作、技术支持、数据交换等，为用户提供全方位的支持。

四、安全性

工业物联网云平台推荐是一个高度安全的平台，它采用了多种安全技术和加密方案，保障用户数据的机密性、完整性和可用性。平台还提供了完善的权限管理和安全审计机制，有效防范各类网络攻击。

工业物联网云平台推荐，上海力控科技ThingNet物联网云平台是基于以往的物联网产品，以及目前市场上的各种云平台优点，精心打造的一款实现设备上云的多功能产品，该物联网云平台面向设备而使用，例如大型的空调机组、空压机、泵等等设备的上云，云平台提供从设备接入、运行监控、设备资产管理、工业数据预知分析等一站式SaaS服务，使用对象可以为设备厂家、设备运维厂家、以及相关设备管理型公司等。

将遥感、地理信息系统、全球定位系统、计算机技术、通讯和网络技术、自动化技术等高新技术与地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学等基础学科有机地结合起来，实现在农业生产过程中对农作物、土壤从宏观到微观的实时监测，以实现对农作物生长、发育状况、病虫害、水肥状况以及相应的环境进行定期信息获取，生成动态空间信息系统，对农业生产中的现象、过程进行模拟，以达到合理利用农业资源，降低生产成本，改善生态环境，提高农作物产品和质量的目的。
成都世纪锐通科技有限公司（简称“世纪锐通”）成立于2012年，注册资金1200万元。近年来，公司积极响应党和国家三农政策，与四川省农业科学院、四川农业大学等省内外科研单位和高等院校积极开展产学研合作，致力于数字农业、智慧农业以及数字乡村相关技术软件、平台以及新型设备的研发、集成、转化以及产业化服务，旨在为推动物联网、大数据、云平台以及人工智能等新兴信息技术在农业农村的应用，助推农业高质量发展和乡村振兴作出积极贡献。 公司核心业务主要包括各级政府三农大数据平台建设、乡村振兴服务大数据平台开发和建设；现代数字农业园区建设、数字农业示范基地建设；数字农产品冷链物流建设、农产品安全智慧监管以及农产品溯源系统开发和建设；业务范围涵盖农业农村全行业、农业全产业链，公司技术、产品和服务网络遍布四川、重庆、福建、上海、江苏等多个省、市。

人工智能是未来的大趋势。机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。竞争压力是会有的，这恰恰体现了人工智能专业的热门，所以学习人工智能方面的专业是很不错的。虽然这些不是人人都能干的，但是对于我国乃至世界来讲人才也是非常多的，所以竞争压力肯定会有的。必须的不断学习，探索新知。

拓展补充：

对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。

虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念，但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式和行为。现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为，机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。

第四次工业革命正在来临，而人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。自从2016年AIphaGo战胜李世石之后，全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。

即使如此，世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场，因而纷纷开始部署人工智能发展战略，以期占领新一轮科技革命的历史高点。对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。

本文从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境等方面描绘中国人工智能的发展面貌。

科技产出与人才投入

1 论文产出 : 中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。中国在人工智能领域论文的全球占比从 1997 年 426% 增长至2017 年的 2768%，遥遥领先其他国家。高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文产出百强机构中，87家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现得十分出众。不仅如此，中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势，并在 2013 年超过美国成为世界第一。但在全球企业论文产出排行中，中国只有国家电网公司的排名进入全球前 20 位。从学科分布看，计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显，高水平论文里中国通过国际合作而发表的占比高达 4264% 。

2 专利申请 : 中国专利数量略微领先于美国和日本，国家电网表现突出。中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的 74%。全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前 30 名的机构中，科研院所与大学和企业的表现相当，其技术发明数量占比分别为 52% 和48%。企业中的主要专利权人表现差异巨大，尤其是中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速，在国内布局专利技术量远高于其他专利权人，而且在全球企业排名中位列第四。中国的专利技术集中在数据处理系统和数字信息传输等领域，其中图像处理分析的相关专利占总发明件数的 16%。电力工程也已成为中国人工智能专利布局的重要领域。

3 人才投入 : 中国人工智能人才总量居世界第二，但是杰出人才占比偏低。截至 2017 年，中国的人工智能人才拥有量达到 18232 人，占世界总量的 89%，仅次于美国(139% ) 。高校和科研机构是人工智能人才的主要载体，清华大学和中国科学院系统成为全球人工智能人才投入量最大的机构。然而，按高 H 因子（又称 H 指数，用于评价科学家的科研绩效）衡量的中国杰出人才只有 977 人，不及美国的五分之一，排名世界第六。企业人才投入量相对较少，高强度人才投入的企业集中在美国，中国仅有华为一家企业进入全球前 20。中国人工智能人才集中在东部和中部，但个别西部城市如西安和成都也表现十分突出。国际人工智能人才集中在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域，而中国的人工智能人才研究领域则比较分散。

产业发展和市场应用

1 企业规模 : 中国人工智能企业数量为全球第二，北京是全球人工智能企业最集中的城市。截至2018 年 6 月，全球共监测到人工智能企业总数达 4925 家，其中美国人工智能企业数 2028 家，位列全球第一。中国( 不含港澳台地区 )人工智能企业总数 1011 家，位列全球第二，其后分别是英国、加拿大和印度（图 1）：

从城市尺度看（图 2），全球人工智能企业数量排名前 20 的城市中，美国占 9 个，中国占 4 个，加拿大占 3 个，英国、德国、法国和以色列各占 1 个。其中，北京成为全球人工智能企业数量最多的城市，其次是旧金山和伦敦。上海、深圳和杭州的人工智能企业数量也进入全球前 20。

从成立时间看（图 3），中国人工智能创业企业的涌现集中在2012-2016 年，在 2015 年达到顶峰，新增初创企业数量达到 228 家。从2016 年开始，创业企业的增速有所放缓。

中国人工智能企业的平均年龄为 55 年。其中，北京、上海和天津等地初创企业云集，企业平均年龄相较于全国平均水平更年轻，平均年龄在 55 年以下。山东和辽宁等地老牌工业机器人和自动化企业转型较多，企业年龄相对较大。

人工智能的应用技术主要包括语音类技术 ( 包括语音识别、语音合成等 )、视觉类技术 ( 包括生物识别、图像识别、视频识别等 ) 和自然语言处理类技术 ( 包括机器翻译、文本挖掘、情感分析等 )。将基础硬件考虑在内，国内外人工智能企业应用技术分布如图 4 所示。相比国外，中国人工智能企业的应用技术更集中于视觉和语音，而基础硬件占比偏小。

人工智能在行业应用上包括智能机器人、智能驾驶、无人机、AR/VR、大数据及数据服务、各类垂直领域应用(本文中定义为“AI+")等。国内外人工智能企业的行业应用分布如图 5 所示。可以看出，相比于国外，国内企业更看重智能机器人、无人机和智能驾驶等终端产品的市场，而国外企业更注重 AI在各类垂直行业的应用。

2 风险投资 : 中国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家。自 2013 年以来，全球和中国人工智能行业投融资规模都呈上涨趋势（图 6）。2017 年全球人工智能投融资总规模达 395 亿美元，融资事件1208 笔，其中中国的投融资总额达到 2771 亿美元，融资事件 369 笔。中国 AI 企业融资总额占全球融资总额的 70%，融资笔数达 31%。

根据 2013 年到 2018 年第一季度全球的投融资数据，中国已在人工智能融资规模上超越美国成为全球最“吸金”国家，但是在投融资笔数上，美国仍然在全球处于领先地位。

发展战略和政策环境

1 国际比较 : 各国人工智能战略与政策各有着重点。 2013年以来，美、德、英、法、日、中等国都纷纷出台了人工智能战略和政策。各国人工智能战略各有侧重，美国重视人工智能对经济发展、科技领先和国家安全的影响 ; 欧盟国家关注人工智能带来的安全、隐私、尊严等方面的伦理风险 ; 日本希望人工智能推进其超智能社会的建设 ; 而中国人工智能政策聚焦于实现人工智能领域的产业化，助力中国的制造强国战略。各国政策在研发重点和重点应用领域也存在着较大差异。

2 国家政策 : 从物联网，到大数据，再到人工智能。从 2009 至今，中国人工智能政策的演变可以分为五个阶段，其核心主题词也不断变化，体现了各阶段发展重点的不同。

国家层面政策早期关注物联网、信息安全、数据库等基础科研，中期关注大数据和基础设施，而 2017年后人工智能成为最核心的主题，知识产权保护也成为重要主题。综合来看，中国人工智能政策主要关注以下六个方面 : 中国制造、创新驱动、物联网、互联网 +、大数据、科技研发。

3 地方政策 : 响应国家战略，地方政策主题因地而异。地方政府积极响应国家人工智能发展战略，其中，《中国制造 2025》处于人工智能政策应用网络的核心，在地方人工智能政策制定过程中发挥着纲领性的作用。通过政策发布数量来看，目前中国人工智能发展活跃的区域主要集中在京津冀、长三角和粤港澳地区。各省的政策主题也大有不同，比如江苏省关注基础设施、物联网和云计算等基础研发领域，广东省关注制造和机器人等人工智能应用，而福建省关注物联网、大数据、创新平台和知识产权，各地政策与地方发展条件密切相关。

对社会的综合影响

随着人工智能的充分发展，劳动生产率和生产力水平的提升，人们的生活体验将更加丰富多彩，将更多地将人们从体力劳动乃至常规性的脑力劳动中解放出来，更多地投入到创造性活动当中，使人类自身与社会得到更充分的发展。当前，人工智能技术的突飞猛进正不断改变着零售、农业、物流、教育、医疗、金融、商务等领域的发展模式，重构生产、分配、交换、消费等各环节。根据 IDC 数据显示，在未来5 年内，人工智能技术应用到多个行业，将极大提高这些行业的运转效率，具体提升的效率为教育行业82%、零售业 71%、制造业 64%、金融业 58%。

1 人工智能对教育和就业的影响。发展人工智能的最终目的不是用来替代人类，而是帮助人类变得更加智慧，而教育将在这个过程中起到关键性作用。人工智能技术提升经济活动中的产能，使得人们逐渐从机械的重复性的或危险的劳动中抽离出来，从而增加了思考、欣赏等闲暇时间，更专注于创新能力、思考能力、审美与想象力的潜能开发与提升。

目前，人工智能在教育领域的应用主要集中在以下几方面 : 自适应 ( 个性化 ) 学习、虚拟导师、教育机器人、基于编程和机器人的科技教育、基于虚拟现实 / 增强现实的场景式教育。用适合自己的方式去学习，不仅效率会提高，而且会保持更长时间的学习兴趣。

在教育领域深度发展人工智能的意义并不是取代教师，而是协助教师使教学变得更加高效和有趣。另外，在人工智能技术所影响的教育体系中，对人才的信息输入与输出能力、自主学习能力等的要求骤然提高，创新能力的培养也成为重要方向。

随着技术的发展逐步替代人类从事大部分繁琐重复的工作或体力劳动，在给人们带来福利的同时也带来前所未有的挑战。今天已经有越来越多的人担忧是否自己的工作会被人工智能技术所取代，或者只能在人工智能所留下的“夹缝”中生存。有专家对中国的就业岗位被人工智能取代的概率进行了估算，结果显示，未来 20 年中，约占总就业人口 76% 的劳动力会受到来自人工智能技术的冲击，若只考虑非农业人口，这一比例为 65 %。但同时，人工智能技术对就业的创造效应也已有所显现。调查显示，中国科技公司目前人工智能团队规模平均扩张 20%，而且这种需求还会增长。另外国家工业和信息化部教育考试中心专家称，在未来几年中国对 AI 领域的人才需求可能增至 500 万。

可以判断，在人工智能重塑产业格局和消费需求的情境下，一部分工作岗位终将被历史淘汰，但是也会伴随着人工智能技术孵化出一系列新的岗位。另一方面，新型的人机关系正在构建，非程序化的认知类工作会变得愈发难以替代，其对人的创新、思考与想象力提出更高的要求。

机械化和智能化塑造着新的就业格局，但也要警惕新格局下有可能发生的衍生问题，比如由于失业率上升而引起的贫富差距和社会稳定问题。人工智能所带来的“冲击”是持续性的，对教育和就业的多重影响也是持续性的，因此也需要不断积极探索与技术革命相匹配、相适应的教育与就业机制。

2 人工智能对隐私与安全的影响。今天，在许多生活消费场景中，人们对个性化体验的需求不断增加，个性化、场景化服务也逐渐成为人工智能驱动创新的主要方向。服务供应方在信息获取社交化、时间碎片化的情境下，着力建立更灵活便捷的消费场景，给人们带来更加友好的用户体验。与此同时，随着语音识别、人脸识别、机器学习算法的发展和日趋成熟，企业可以通过分析客户画像真正理解客户，精准、差异化的服务使得客户的被重视被满足感进一步增强。但是在蕴藏着巨大商业价值的同时，也对现有法律秩序与公共安全构成了一定的挑战。

网络空间的虚拟性，使得个人数据更易于被收集与分享，极大地便利了身份信息编号、健康状态、信用记录、位置活动踪迹等信息的存储、分析和交易过程，与此同时，人们却很难追踪个人数据隐私的泄露途径与程度。例如，以人工智能技术为支撑的智慧医疗，病人的电子病例、私人数据归属权如何界定，医院获得及使用私人数据的权限界限如何规范。再比如人工智能技术生成作品的著作权问题等。开放的产业生态使得监管机构难以确定监管对象，也令法律的边界变得越来越模糊。

人工智能的普遍使用使得“人机关系”发生了趋势性的改变，人机频繁互动，可以说已形成互为嵌入式的新型关系。时间与空间的界限被打破、虚拟与真实也被随意切换，这种趋势下的不可预测性与不可逆性很有可能会触发一系列潜在风险。与人们容易忽略的“信息泄露”不同，人工智能技术也可能被少数别有用心的人有目的地用于欺诈等犯罪行为。如基于不当手段获取的个人信息形成“数据画像”，并通过社交软件等冒充熟人进行诈骗。再比如，使用人工智能技术进行学习与模拟，生成包括图像、视频、音频、生物特征在内的信息，突破安防屏障。去年曾有报道，新款苹果手机“刷脸”开机功能被破解即是这类例子。而从潜在风险来看，无人机、无人车、智能机器人等都存在遭到非法侵入与控制，造成财产损失或被用于犯罪目的的可能。

3人工智能对社会公平的影响。随着人工智能研发与应用的突飞猛进，一系列价值难题也正逐渐显现在人们面前。目前还有大量不会上网、由于客观条件无法使用互联网及不愿触碰互联网的人群，已经被定义为人工智能时代的“边缘人”，而人工智能对人们的文化水平、信息流的掌握程度又有了更高的要求。人工智能技术越发达，信息鸿沟就越深，进而演变为服务鸿沟、福利鸿沟，而在人工智能时代，“边缘人”将越来越难享受到便捷的智能信息服务，也更不易获得紧缺的服务资源。

本文转自 中国经济报告 2018年第10期，作者：清华大学中国科技政策研究中心

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