基因人工智慧上市公司

㈠ 中國有哪些企業在研究人工智慧

人工智慧最一門新崛起的新技術高科技行業，在如今中國，人工智慧已經在每個行業都有發展，大大地提高了我國的現代化水平。
人工智慧會帶來社會變革，使得AI技術無處不在，滲透至各行各業，筆者對行業洞察，列出中國最值得關注的10家人工智慧領域的公司，分別是網路、騰訊、阿里巴巴、海康威視、搜狗、大疆創新、華大基因、碳雲智能、圖靈機器人和思必馳，既有以BAT為領銜的科技巨頭與美國為首的全球科技巨頭爭奪未來，也有被視作創新典範的人工智慧企業。
網路


當前已進入大健康時代，華大基因不斷地推送出具有前沿的生命科學技術，為人類健康做出貢獻，在資本市場倍受追逐，自上市以來，截止8月4日已連續16個漲停，市值從60億漲到328億，作為資本市場最耀眼的明星公司之一，隨著人工智慧、生命科學和大數據的融合，生命大數據將會使醫學領域有一個巨大飛躍，也使得「精準醫療」變為可能。華大基因有望成為未來風向標。
碳雲智能
作為2015年10月創立的碳雲智能，在成立之初就備受大佬和資本關注，成立不到半年就表示完成了超過1億美元的A輪融資，估值在10億美元左右，投資方包括中源協和、騰訊及天府集團等。
醫療健康可能會為成為另外一個被AI改變的領域，圍繞生命科學和數據創業將迎來爆發性增加，而碳雲智能則迎合了這一趨勢，通過A輪融資及估值，讓一家在成立之初的企業瞬間成為生命健康領域的「獨角獸」公司。
圖靈機器人
隨著 AI技術的日益成熟，與其密切相關的機器人，伴隨AI的發展，機器人已經開始走近家庭場景，而圖靈機器人受益於這一趨勢，成為是國內最具創新能力的人工智慧創業團隊之一，率先在業界發布了一款人工智慧級的機器人操作系統Turing OS，也是中文語境下智能度最高的機器人大腦。
並推出多款機器人應用，打造從「功能機器人時代」跨入「智能機器人時代」的新章程，致力於智能機器人走進全球每個家庭。如今，其機器人平台匯聚了超過60萬開發者，擁有全球最大的中文語料庫和知識庫，領跑AI領域。
隨著中國科技的崛起，物聯網、雲計算、大數據和人工智慧等技術與美國賽跑，中國更是處在高速成長階段，尤其人工智慧研究能力在全世界前列，國內以BAT為首的科技企業正走在AI的最前沿，與谷歌、微軟等為主的美國科技巨頭競技，使得中美科技企業在這個沒有硝煙的戰場中異軍突起。
人工智慧浪潮席捲了全球，在此領域的創業公司也在不斷激增，除BAT以外，眾多創新創業公司都熱衷投身該領域，甚至成立短短半年躋身獨角獸行列的的碳雲智能，以及佔領全球消費無人機的大疆創新，包括在語音技術突飛猛進的思必馳也備受高盛贊譽，而作為國內機器人平台的圖靈機器人得到了富士康、騰訊、聯想、奧飛這樣的行業第一的合作夥伴的認可。
當然，當前火熱的人工智慧背後也應理性思考，警惕泡沫，盡管人工智慧迎來了最好的發展時代，但在通往詩與遠方的這條道路上，如何從泡沫中看到前進的方向顯得尤為重要。

㈡ 我是學生物工程的,現在想找一家基因工程和人工智慧結合起來做的公司,現在有這樣的公司嗎

什麼是人工智慧近年來，隨著計算機技術的迅猛發展和日益廣泛的應用，自然地會提出人類智力活動能不能由計算機來實現的問題。幾十年來，人們一向把計算機當作是只能以極快地、熟練地、准確地運算數字的機器。但是在當今世界要解決的問題並不完全是數值計算，像語言的理解和翻譯、圖形和聲音的識別、決策管理等都不屬於數值計算，特別像醫療診斷要有專門的特有的經驗和知識的醫師才能作出正確的診斷。這就要求計算機能從「數據處理」擴展到還能「知識處理」的范疇。計算機能力范疇的轉化是導至「人工智慧」快速發展的重要因素。人工智慧的定義：著名的美國斯坦福大學人工智慧研究中心尼爾遜教授對人工智慧下了這樣一個定義：「人工智慧是關於知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的科學。」而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：「人工智慧就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。」這些說法反映了人工智慧學科的基本思想和基本內容。即人工智慧是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬體來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。人工智慧（ArtificialIntelligence，簡稱AI）是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智慧）。也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學、人工智慧）三大尖端技術之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果，人工智慧已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。人工智慧是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智慧與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智慧學科也必須借用數學工具，數學不僅在標准邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，數學進入人工智慧學科，它們將互相促進而更快地發展。從實用觀點來看，人工智慧是一門知識工程學：以知識為對象，研究知識的獲取、知識的表示方法和知識的使用。計算機與智能通常我們用計算機，不僅要告訴計算機，要做什麼，還必須詳細地、正確地告訴計算機怎麼做。也就是說，人們要根據任務的要求，以適當的計算機語言，編制針對該任務的應用程序，才能應用計算機完成此項任務。這樣實際上是在人完全控制計算機完成的，是談不上計算機有「智能」。大家都知道，世界國際象棋棋王卡斯帕羅夫與美國IBM公司的RS／6000（深藍）計算機系統於1997年5月11日進行了六局「人機大戰」，結果「深藍」以3.5比2.5的總比分獲勝。比賽結束了給人們留下了深刻的思考；下棋要獲勝要求選手要有很強的思維能力、記憶能力、豐富的下棋經驗，還得及時作出反映，迅速進行有效的處理，否則一著出錯滿皆輸，這顯然是個「智能」問題。盡管開發「深藍」計算機的IBM專家也認為它離智能計算機還相差甚遠，但它以高速的並行的計算能力（2r108步／秒棋的計算速度）。實現了人類智力的計算機上的部分模擬。從字面上看，「人工智慧」就是用人工的方法在計算機上實現人的智能，或者說是人們使計算機具有類似於人的智能。智能與知識在20世紀70年代以後，在許多國家都相繼開展了人工智慧的研究，由於當時對實現機器智能理解得過於容易和片面，認為只要一些推理的定律加上強大的計算機就能有專家的水平和超人的能力。這樣，雖然也獲得一定成果，但問題也跟著出現了，例如機器翻譯當時人們往往認為只要用一部雙向詞典及詞法知識，就能實現兩種語言文字的互譯，其實完全不是這么一回事，例如，把英語句子「Timeflieslikeanarrow」（光陰似箭）翻譯成日語，然後再譯回英語，竟然成為「蒼蠅喜歡箭」；當把英語「」（心有餘而力不足）譯成俄語後，再譯回來竟變成「」（酒是好的但肉已變質）。在其它方面也都遇到這樣或者那樣的困難。這時，本來對人工智慧抱懷疑態度的人提出指責，甚至把人工智慧說成是「騙局」、「庸人自擾」，有些國家還削減人工智慧的研究經費，一時人工智慧的研究進入了低潮。然而，人工智慧研究的先驅者們沒有放棄，而是經過認真的反思、總結經驗和教訓，認識到人的智能表現在人能學習知識，有了知識，能了解、運用已有的知識。正向思維科學所說「智能的核心是思維，人的一切智慧或智能都來自大腦思維活動，人類的一切知識都是人們思維的產物。」「一個系統之所以有智能是因為它具有可運用的知識。」要讓計算機「聰明」起來，首先要解決計算機如何學會一些必要知識，以及如何運用學到的知識問題。只是對一般事物的思維規律進行探索是不可能解決較高層次問題的。人工智慧研究的開展應當改變為以知識為中心來進行。自從人工智慧轉向以知識為中心進行研究以來，以專家知識為基礎開發的專家系統在許多領域里獲得成功，例如：地礦勘探專家系統（PROSPECTOR）擁有15種礦藏知識，能根據岩石標本及地質勘探數據對礦產資源進行估計和預測，能對礦床分布、儲藏量、品位、開采價值等進行推斷，制定合理的開采方案，成功地找到了超億美元的鉬礦。又如專家系統（MYCIN）能識別51種病菌，正確使用23種抗菌素，可協助醫生診斷、治療細菌感染性血液病，為患者提供最佳處方，成功地處理了數百個病例。它還通過以下的測試：在互相隔離的情況下，用MYCIN系統和九位斯坦福大學醫學院醫生，分別對十名不清楚感染源的患者進行診斷和處方，由八位專家進行評判，結果是MYCIN和三位醫生所開出的處方對症有效；而在是否對其它可能的病原體也有效而且用葯又不過量方面，MYCIN則勝過了九位醫生。顯示出較高的水平。專家系統的成功，充分表明知識是智能的基礎，人工智慧的研究必須以知識為中心來進行。由於知識的表示、利用、獲取等的研究都取得較大的進展。因而，人工智慧的研究得以解決了許多理論和技術上問題。人工智慧研究的目標1950年英國數學家圖靈（A.M.Turing,1912—1954）發表了」計算機與智能」的論文中提出著名的「圖靈測試」，形象地提出人工智慧應該達到的智能標准；圖靈在這篇論文中認為「不要問一個機器是否能思維，而是要看它能否通過以下的測試；讓人和機器分別位於兩個房間，他們只可通話，不能互相看見。通過對話，如果人的一方不能區分對方是人還是機器，那麼就可以認為那台機器達到了人類智能的水平。圖靈為此特地設計了被稱為「圖靈夢想」的對話。在這段對話中「詢問者」代表人，「智者」代表機器，並且假定他們都讀過狄更斯（C.Dickens）的著名小說《匹克威克外傳》，對話內容如下：詢問者：在14行詩的首行是「你如同夏日」，你不覺得「春日」更好嗎？智者：它不合韻。詢問者：「冬日」如何？它可完全合韻的。智者：它確是合韻，但沒有人願意被比作「冬日」。詢問者：你不是說過匹克威克先生讓你想起聖誕節嗎？智者：是的。詢問者：聖誕節是冬天的一個日子，我想匹克威克先生對這個比喻不會介意吧。智者：我認為您不夠嚴謹，「冬日」指的是一般冬天的日子，而不是某個特別的日子，如聖誕節。從上面的對話可以看出，能滿足這樣的要求，要求計算機不僅能模擬而且可以延伸、擴展人的智能，達到甚至超過人類智能的水平，在目前是難以達到的，它是人工智慧研究的根本目標。人工智慧研究的近期目標；是使現有的計算機不僅能做一般的數值計算及非數值信息的數據處理，而且能運用知識處理問題，能模擬人類的部分智能行為。按照這一目標，根據現行的計算機的特點研究實現智能的有關理論、技術和方法，建立相應的智能系統。例如目前研究開發的專家系統，機器翻譯系統、模式識別系統、機器學習系統、機器人等。人工智慧的研究領域目前，人工智慧的研究是與具體領域相結合進行的。基本上有如下領域；專家系統專家系統是依靠人類專家已有的知識建立起來的知識系統，目前專家系統是人工智慧研究中開展較早、最活躍、成效最多的領域，廣泛應用於醫療診斷、地質勘探、石油化工、軍事、文化教育等各方面。它是在特定的領域內具有相應的知識和經驗的程序系統，它應用人工智慧技術、模擬人類專家解決問題時的思維過程，來求解領域內的各種問題，達到或接近專家的水平。機器學習要使計算機具有知識一般有兩種方法；一種是由知識工程師將有關的知識歸納、整理，並且表示為計算機可以接受、處理的方式輸入計算機。另一種是使計算機本身有獲得知識的能力，它可以學習人類已有的知識，並且在實踐過程中不總結、完善，這種方式稱為機器學習。機器學習的研究，主要在以下三個方面進行：一是研究人類學習的機理、人腦思維的過程；和機器學習的方法；以及建立針對具體任務的學習系統。機器學習的研究是在信息科學、腦科學、神經心理學、邏輯學、模糊數學等多種學科基礎上的。依賴於這些學科而共同發展。目前已經取得很大的進展，但還沒有能完全解決問題。模式識別模式識別是研究如何使機器具有感知能力，主要研究視覺模式和聽覺模式的識別。如識別物體、地形、圖象、字體（如簽字）等。在日常生活各方面以及軍事上都有廣大的用途。近年來迅速發展起來應用模糊數學模式、人工神經網路模式的方法逐漸取代傳統的用統計模式和結構模式的識別方法。特別神經網路方法在模式識別中取得較大進展。理解自然語言計算機如能「聽懂」人的語言（如漢語、英語等），便可以直接用口語操作計算機，這將給人們帶極大的便利。計算機理解自然語言的研究有以下三個目標：一是計算機能正確理解人類的自然語言輸入的信息，並能正確答復（或響應）輸入的信息。二是計算機對輸入的信息能產生相應的摘要，而且復述輸入的內容。三是計算機能把輸入的自然語言翻譯成要求的另一種語言，如將漢語譯成英語或將英語譯成漢語等。目前，研究計算機進行文字或語言的自動翻譯，人們作了大量的嘗試，還沒有找到最佳的方法，有待於更進一步深入探索。機器人學機器人是一種能模擬人的行為的機械，對它的研究經歷了三代的發展過程：第一代（程序控制）機器人：這種機器人一般是按以下二種方式「學會」工作的；一種是由設計師預先按工作流程編寫好程序存貯在機器人的內部存儲器，在程序控制下工作。另一種是被稱為「示教—再現」方式，這種方式是在機器人第一次執行任務之前，由技術人員引導機器人操作，機器人將整個操作過程一步一步地記錄下來，每一步操作都表示為指令。示教結束後，機器人按指令順序完成工作（即再現）。如任務或環境有了改變，要重新進行程序設計。這種機器人能盡心盡責的在機床、熔爐、焊機、生產線上工作。日前商品化、實用化的機器人大都屬於這一類。這種機器人最大的缺點是它只能刻板地按程序完成工作，環境稍有變化（如加工物品略有傾斜）就會出問題，甚至發生危險，這是由於它沒有感覺功能，在日本曾發生過機器人把現場的一個工人抓起來塞到刀具下面的情況。第二代（自適應）機器人：這種機器人配備有相應的感覺感測器（如視覺、聽覺、觸覺感測器等），能取得作業環境、操作對象等簡單的信息，並由機器人體內的計算機進行分析、處理，控制機器人的動作。雖然第二代機器人具有一些初級的智能，但還需要技術人員協調工作。目前已經有了一些商品化的產品。第三代（智能）機器人：智能機器人具有類似於人的智能，它裝備了高靈敏度的感測器，因而具有超過一般人的視覺、聽覺、嗅覺、觸覺的能力，能對感知的信息進行分析，控制自己的行為，處理環境發生的變化，完成交給的各種復雜、困難的任務。而且有自我學習、歸納、總結、提高已掌握知識的能力。目前研製的智能機器人大都只具有部分的智能，和真正的意義上的智能機器人，還差得很遠。智能決策支持系統決策支持系統是屬於管理科學的范疇，它與「知識—智能」有著極其密切的關系。在80年代以來專家系統在許多方面取得成功，將人工智慧中特別是智能和知識處理技術應用於決策支持系統，擴大了決策支持系統的應用范圍，提高了系統解決問題的能力，這就成為智能決策支持系統。人工神經網路人工神經網路是在研究人腦的奧秘中得到啟發，試圖用大量的處理單元（人工神經元、處理元件、電子元件等）模仿人腦神經系統工程結構和工作機理。在人工神經網路中，信息的處理是由神經元之間的相互作用來實現的，知識與信息的存儲表現為網路元件互連間分布式的物理聯系，網路的學習和識別取決於和神經元連接權值的動態演化過程。多年來，人工神經網路的研究取得了較大的進展，成為具有一種獨特風格的信息處理學科。當然目前的研究還只是一些簡單的人工神經網路模型。要建立起一套完整的理論和技術系統，需要作出努力和探討。然而人工神經網路已經成為人工智慧中極其重要的一個研究領域。結束語：人類經過五千的發展進入了基於知識的「知識經濟」。人類社會空前地高速發展。知識是智能的基礎，知識只有轉化為智能才能發揮作用，知識無限的積累，智能也就將在人類社會起越來越大的作用，更有人提出：知識經濟的進一步發展將是「智能經濟」。「智能經濟」是基於「廣義智能」的經濟，「廣義智能」包含：人的智能、人工智慧以及人和智能機器相結合的「集成智能」。可以想像基於廣義智能的「智能經濟」將比基於知識的「知識經濟」將具有更高的智能水平，更高更快發展速度。葉秀松電子委轉載：CA01KH03.htm謝謝您選用！

㈢ 人工智慧科技公司有哪些代表

1、網路
2、騰訊

3、阿里巴巴
4、海康威視
5、搜狗

6、華大基因

7、碳雲智能
8、圖靈機器人
9、思必馳

㈣ 人工智慧未來發展趨勢怎樣

誕生1940s-1950s
1950 阿蘭·圖靈（Alan Turing）發表論文《COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE》，預言創造出具有真正智能的機器的可能性，提出圖靈測試：如果一台機器能夠與人類展開對話而不能被辨別出其機器身份，則稱這台機器具有智能。圖靈測試是人工智慧哲學方面第一個嚴肅的提案。
1951 馬文·明斯基（Marvin Minsky）和迪恩·愛德蒙（Dean Edmunds）打造了第一個人工神經網路。
1956 約翰·麥卡錫（John McCarthy）在達特茅斯會議上首次提出「AI」術語。此次會議也被視為人工智慧正式誕生的標志。
發展1950s-1960s
1956年，達特茅斯會議之後的十幾年是人工智慧的黃金年代。
1957 弗蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt）提出感知器「perceptron」，成為後來許多神經網路的基礎。
1958 約翰·麥卡錫（John McCarthy）開發編程語言Lisp，至今Lisp仍是人工智慧研究中最流行的編程語言。
1959 約翰·麥卡錫提出「AdviceTaker」概念，這個假想程序可以被看作第一個完整的人工智慧系統。
1964 丹尼爾·鮑勃羅（Daniel Bobrow）開發了一個自然語言理解程序「STUDENT」。
低谷1960s-1970s
20世紀60年代中期，人工智慧開始遭遇批評，研

㈤ 國內人工智慧有哪些代表公司和產品

工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。目前，國內比較著名的人工智慧公司有華為、網路、騰訊、深蘭科技、科大訊飛、大疆創新、圖靈機器人、科沃斯機器人等，科技在發展，中國優秀的人工智慧公司也是越來越多。

溫馨提示：以上解釋僅供參考，不作任何建議。

應答時間：2020-12-07，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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㈥ 人工智慧股票有哪些

1、蘇州科達：蘇州科達科技股份有限公司是領先的視訊與安防產品及解決方案提供商，致力於以視頻會議、視頻監控以及豐富的視頻應用解決方案幫助各類政府及企業客戶解決可視化溝通與管理難題。

2012年，公司整體改制為股份有限公司；2016年12月1日，公司在上海證券交易所主板掛牌上市。

2、佳都科技：佳都科技（PCI）創立於1986年，總部位於中國廣州，在中國30多個區域設有分公司或辦事處，員工超過2000人，擁有科學家研發團隊，

設立了佳都科技全球人工智慧技術研究院和交通大腦研究院，建設或參與建設2個國家聯合實驗室、1個國家企業技術中心、4個省級工程技術中心。

3、千方科技：北京北大千方科技有限公司是由北京大學作為法人股東之一，以留學歸國科技人員、清華大學和北京大學的教授、博士、碩士為主要技術力量，與北京大學地學院全面合作組建的高新技術企業、軟體企業。

公司在交通領域的業務取得了快速的發展，在交通信息化建設的基礎上，又拓展了交通信息服務和交通出行媒體運營等多方面的業務。

4、衛寧健康：公司成立於1994年，是國內第一家專注於醫療健康信息化的上市公司，致力於提供醫療健康衛生信息化解決方案，不斷提升人們的就醫體驗和健康水平。

衛寧健康通過持續的技術創新，自主研發適應不同應用場景的產品與解決方案，業務覆蓋智慧醫院、區域衛生、基層衛生、公共衛生、醫療保險、健康服務等領域。

5、神思電子

神思電子是國內著名的身份識別解決方案提供商和服務商，也是公安部認證的居民身份證閱讀機具定點生產企業。

6、科大訊飛

科大訊飛主要從事智能語音及語言技術研究、軟體及晶元產品開發、語音信息服務及電子政務系統集成等等。

7、中科曙光

中科曙光是國內高性能計算領域的領軍企業，也是亞洲第一大高性能計算機廠商。主要從事研究、開發、生產製造高性能計算機、通用伺服器及存儲產品，並圍繞高端計算機提供軟體開發、系統集成與技術服務等等。

8、浪潮信息

浪潮是中國最早的IT品牌之一，它是中國領先的雲計算、大數據服務商。擁有雲數據中心、雲服務與大數據、智慧城市和智慧企業四大業務群組。浪潮伺服器也位居中國市場第一、全球前三。

㈦ 生物醫學工程領域近幾年除了幹細胞、人工智慧、基因編輯外還有哪些熱點求告知

生物醫學工程領域近幾年除了幹細胞、人工智慧、基因編輯外還有哪些熱點？也只有這些熱點