Ⅰ 曠視科技股票代碼是多少
朋友,這個曠視科技目前不屬於中國大陸的上市公司,而且也不在中國香港以及海外上市的。由於這個股票沒有上市,因此暫時是不存在股票代碼的。
Ⅱ 曠視科技股票代碼
曠視科技並沒有上市,所以沒有股票代碼。
2017 年 10 月 31 日,中國人工智慧創業公司曠視科技 Face++ (下簡稱曠視)宣布正式完成 C 輪 4.6 億美金融資。
C輪之後,離IPO應該不遠了,估計未來會在納斯達克上市。
Ⅲ 股票信創板塊有哪些
信創板塊是指科技創新板塊中的一個子板塊,包括了電信運營商、網路設備、雲計算、大數據、人工智慧、物聯網、軟體與服務等多個領域的公司。以下是一些可能屬於信創板塊的公司或行業:
電信運營商:中國移動、中國電信、中國聯通、中國廣電等山段。
網路設備:華為、中興、艾利、烽火等。
雲計算:阿里雲、騰訊雲、AWS、Microsoft Azure等。
大數據:華為、騰訊、網路、阿里、京東等。
人工智慧:科大訊飛、雲從科技、逗逗譽商湯科技、曠視科技、小i機器人等。
物聯網:華為、中興、紫光展銳、思科、海康威視等。
軟體與服務:用友、金蝶、中興軟體、神州數碼、華夏雲等。
請注意,以上列表並不是完整的,只是提供一指舉些參考。股票市場是不斷變化的,所以這些公司可能會有所變化,同時也可能有其他新公司加入到該板塊中。在進行股票投資時,應該根據個人的風險偏好、投資理念、資金狀況等因素進行選擇。
Ⅳ 曠視科技股票代碼
股票代碼是000652。
曠視科技成立於2011年,是一家人工智慧產品及解決方案公司。其產業領域包括三種物聯網場景:個人聯網、城市物聯網和供應鏈物聯網。匡時專注於智慧城市、建築園區、消費電子、智能物流、工業自動化等核心產業,以深度學習為核心競爭力。
拓展資料
1.公司營業范圍:技術開發、技術咨詢、技術服務和技術轉讓;計算機系統服務;應用軟體服務;基礎軟體服務;自主研發產品、機械設備、電子產品、五金電器設備、計算機、軟體及輔助設備、日用百貨的銷售;業務管理;投資管理;資產管理;貨物進出口、技術進出口、進出口代理。
2.企業依法自主選擇經營項目,開展經營活動;依法應當批準的項目,經有關部門批准後,應當按照批準的內容開展經營活動;不得從事本市產業政策禁止和限制的項目的經營活動。 開放視覺的核心技術是與計算視覺和感測技術相關的人工智慧演算法,包括但不限於人臉識別、人體識別、手勢識別、字元識別、證書識別、圖像識別、物體識別、車牌識別、視頻分析、三維重建、智能感測與控制等。匡時通過構建底層AI演算法引擎和aiot操作系統實現技術商業化。
3.北京曠視科技有限公司的核心客戶包括阿里巴巴、螞蟻金融、新秀網路、富士康、中信銀行、聯想、華為、oppo、vivo、小米、凱德、華潤集團、仙盛等。 核心產品 Face + +人工智慧開放平台 Face + +人工智慧開放平台是匡時面向全球開發者和行業用戶推出的開放平台。它以API或SDK的形式為開發者提供人臉識別、字元識別、圖像識別、物體識別、場景識別等數十種計算機視覺功能,旨在幫助開發者以一種簡單的方式接觸AI技術。
4.Faceid在線人臉識別認證平台:Faceid可以為用戶提供豐富的端雲認證服務,包括客戶端app的活檢SDK、人臉驗證、license驗證、Faceid伺服器的多數據交叉驗證等多種風控認證方式。通過金融人臉識別和證書識別技術,可以方便、安全地實現在線用戶認證和用戶證書驗證,從而達到在線驗證的效果,解決現有在線驗證方法交叉驗證的復雜問題,降低風險控製成本。Faceid可以幫助互聯網金融企業快速安全地完成用戶自身在實名驗證、大額資金周轉、個人借貸等業務中的操作驗證,並可以根據場景和風險進行詳細的參數配置和調整。
Ⅳ 為什麼在2020最新的估值中曠視科技和雲從科技估值是一樣的
對於2020年對於曠視科技和雲從科技市場最新的估值是一樣的,有很多人並不是很了解,為什麼這兩個公司的市場估值會是相同的,其中最主要的一個原因就是雲從科技在融資方面又獲得了新的一輪融資,又有許多的人投資了這個公司導致這個公司的市場估值變得更高,可能在之前的一段時間當中,曠視科技的市場估值會更高一些。
Ⅵ 〖生產晶元的上市公司〗集成電路概念股有哪些上市公司
中興、華為等一系列中國高科技企業連續遭遇美方打壓,海康威視、三六零、科大訊飛、大華股份、曠視科技、美亞柏科、商湯科技、歐菲光等多家中國公司被美列入實體清單,不少高科技面臨被「斷供」的風險,在關鍵核心科技領域實現國產自主可控迫在眉睫。
這二年,國家政策也是多方面向這些關鍵核心科技領域傾斜,而就在今天(8月4日),國務院印發了《新時期促進集成電路產業和軟體產業高質量發展若干政策》,新的文件首次將集成電路放到了首位和最重要的位置。
在減免所得稅、減免關稅、鼓勵境內外上市融資、推動關鍵核心技術攻關、加強人才培養等方面出台了一系列措施,可謂干貨滿滿、誠意十足,下文將詳細解讀這些政策。
Ⅶ 曠視科技股票代碼
截至2021年3月底,曠視科技尚未上市,因此沒有股票代碼。北京曠視科技有限公司成立於2011年10月,主要從事人工智慧研發。2017年10月31日,中國人工智慧初創公司曠視科技Face C輪4發布信息哪拆完成.6億美元融資。C輪後,曠視科技Face 2019年第一季度上市。
曠視科技簡介
北京曠視科技有限公司成立敗鋒於2011年10月。這是一家由中國人組織開發的人工智慧產品公司。該公司開發的人臉識別技術在世界人臉識別領域處於世界領先地位。自成立以來,曠視科技已完成四輪融資,融資總額已達6000萬美元。曠視科技以深度學習和物聯網感測技術為核心,通過公司開發的深度學習演算法引擎Brain ,深入培育金融安全,手機AR、商業物聯網、城市安全和工業機器人是世界上最高端的人工智慧產品和最完善的行業解決方案之一。曠視科技在北京、西雅圖、南京分別設有獨立的研究機構,在其他十多個核心城市也設有分支機構。自成立以來,曠李枯棗視科技一直致力於推進城市機械建設,以人工智慧建設國家公共設施。
Ⅷ 抖音40級要刷多少人民幣
抖音40級需要89萬抖幣,按現在的兌換比例1選人民幣=10抖幣,升級到40級需要刷人民幣8.9萬。
Ⅸ AI獨角獸曠視科技擬赴港IPO 阿里螞蟻共持股近30%
曠視 科技 股東結構圖(截圖自招股書)
人工智慧行業有望迎來第一家上市公司。
8月25日,曠視 科技 正式向港交所遞交招股書,預計融資超85億港幣。公開財報顯示,曠視 科技 連續2年營收超300%增長,有望成為AI第一股。
不過,曠視 科技 的業務范圍,要比人臉識別廣泛得多。以自主研發的深度學習框架為支撐,公司成功地將計算機視覺技術商業化落地,廣泛應用於個人設備大腦、城市大腦和供應鏈大腦三大物聯網垂直領域。
目前,該公司已經和多個行業的領軍企業,建立了長期的戰略合作關系,包括阿里巴巴、螞蟻金服、聯想、中國移動和凱德置地。
值得注意的是,曠視 科技 的三位創始人印奇、唐文斌、楊沐,均畢業於清華大學姚期智實驗班,在業界享有「姚班」盛譽,由姚期智院士(唯一一位華人圖靈獎獲得者)創辦,旨在招募並培養世界級的計算機科學人才。
同股不同權
招股書批露,曠視 科技 在2016年、2017年、2018年營收分別為6780萬元、3.132億元、14.269億元,年復合增長率為358.8%。2019年上半年,曠視營收為9.49億元,同比增長210.3%,經調整凈利潤為3270萬元。
一直以來,曠視 科技 與雲從 科技 、商湯 科技 、依圖 科技 並稱為AI四小龍。今年5月,曠視 科技 宣布完成D輪第二階段股權融資,其D 輪總融資額達約 7.5 億美元。參與D輪融資的機構包括中銀集團投資有限公司 (BOCGI)、阿布扎比投資局 (ADIA) 旗下全資子公司、麥格理集團以及工銀資管(全球)有限公司。資本的青睞緣由,來自於巨大的市場需求,以及對於人工智慧前景的看好。
不過,比它成立更晚的商湯 科技 ,在融資道路上更加兇猛。2017年7月11日,商湯 科技 宣布完成4.1億美元B輪融資。 2018年4月,商湯 科技 通過阿里巴巴和其他投資者融資6億美元,估值超過30億美元。 隨後的5月31日,商湯 科技 又宣布完成C+輪6.2億美元融資,聯合領投方包括厚朴投資、銀湖投資、老虎基金、富達國際等,深圳市創新投資集團、中銀集團投資有限公司、上海自貿區基金、全明星投資基金等跟投,高通創投、保利資本、世茂集團等作為戰略投資人參與。
截至2018年5月,商湯 科技 總融資額超過26億美元,在軟銀中國投資10億美元後,商湯 科技 估值已經躍升至60億美元。不過,根據港交所最新修訂的《上市規則》規定,「同股不同權」擬上市公司上市時,最低預期市值需要達到400億港元,約合50億美元。
阿里系占股近三成
曠視 科技 在上市路上搶跑,早已做足准備。
今年5月,曠視 科技 發生股權變更。據工商資料顯示,聯想、創新工場及螞蟻金服旗下公司這些早期投資方退出了曠視 科技 股東行列,李開復、螞蟻金服韓歆毅、王明耀、唐文斌及楊沐退出了董事行列。而股權變更後,曠視的最大股東為其創始人印奇,持股比例達到了75%。
根據香港工商資料顯示,曠視 科技 的股東由此前的眾多投資機構變為一家香港公司Megvii Technology(HK)Limited。此舉也正是提前搭建VIE結構,為登陸海外資本市場做准備。
時間退回到兩年前,AI 公司都處於同質化競爭中,並未有明顯的差別,覆蓋的場景無外乎智能安防、智慧醫療、智能園區、智慧城市等等。在經歷了幾輪融資較量後,商湯 科技 旗下的技術已經拓展到金融、 汽車 、智慧零售、智能手機、移動互聯網、機器人等領域。而雲從 科技 則是中國銀行業第一大AI 供應商,已在29個省級行政區上線實戰,產品部署至全國的54 家機場。
不過,在短期內,AI行業仍然處於初步發展階段,演算法和應用仍然在大量領域等待落地。
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