市面上水平领先的AI数据服务厂商有哪些？

1. 市面上水平领先的AI数据服务厂商有哪些？

作为AI从业者，云测数据在行业内还是很领先的。比如其接连发布了云测数据标注平台、云测数据-AI数据及管理系统、还有各个行业的训练数据解决方案等。通过云测数据，企业可以一站式轻松解决企业AI数据训练需求，数据训练综合效率提升200%、标注精准度最高可达99.99%，实现快人一步的AI能力。百度也有很多相关信息。

2. 目前人工智能数据服务厂商里面最有技术能力和服务实力的厂商是哪家？

根据长时间的行业观察和各方信息收集，AI数据服务商云测数据在这方面做的还是很领先的。比如其接连发布了云测数据标注平台、云测数据-AI数据及管理系统、行业训练数据解决方案等领先成果。通过云测数据的标注平台和数据集管理系统，AI企业能够一站式轻松解决企业AI数据训练需求，可助力AI数据训练综合效率大大提升200%、标注精准度最高可达99.99%，可以助力相关企业实现快人一步的AI能力。

3. 国内人工智能有哪些代表企业？有专业人士解答下吗？

国内的人工智能的代表企业还是比较清晰：
综合能力代表：百度、阿里巴巴、腾讯、字节跳动
语音相关：科大讯飞、云知声、思必驰、捷通华声
人脸识别：商汤、旷世、云从、依图、海康威视、大华、宇视、云飞励天
NLP智慧文档：达观、竹间智能
人工智能在近十年飞速发展，每个城市都非常重视这个领域的企业创业扶植，主要集中在北上广深杭，因为人工智能所涉及的分支非常多，有能力全方位发展的还是BAT等巨头，也对标了美国的谷歌、亚马逊、微软、Facebook等巨头，另外在细分领域发展的势头也是日新月异，未来人工智能企业将不复存在，所有的传统企业都将会利用AI来武装自己！
未来各行各业会像第二次工业革命中用电一样使用人工智能的技术来改造我们的生产效率和提升生活质量！

4. 中国有哪些做强人工智能或通用人工智能的公司？

国内人工智能综合实力最强的企业就是百度，有能力全方位发展的还是BAT等巨头，也对标了美国的谷歌、亚马逊、微软、Facebook等巨头，现在我们整个时代处于弱人工智能时代，所以不太理解您定义的强人工智能的范围，有不到之处请谅解！
 百度在AI的投入巨大，每年200亿研发，而且请了世界前二十排名的大牛陆续加入，比如谷歌大脑的负责人吴恩达、微软小冰负责人景坤、林元庆、微软副总裁陆奇、终身教授张亚勤，并在百度云建立了世界上最大规模的GPU服务器阵列，在知识图谱、知识库、自动驾驶和智能音箱等领域处于领先地位！
国内的人工智能的代表企业还是比较清晰：
综合能力代表：百度、阿里巴巴、腾讯、字节跳动
语音相关：科大讯飞、云知声、思必驰、捷通华声
人脸识别：商汤、旷世、云从、依图、海康威视、大华、宇视、云飞励天
NLP智慧文档：达观、竹间智能
相反通用的技术的人工智能公司只能做基础研究和技术赋能，真正要将人工智能落地需要跟场景结合，所以做深行业和细分技术有可能在这个领域超越所谓的巨头，人工智能包含的内容太多太广，未来一定是遍地开花的时代！其它条件不变的前提下，其中谁有数据谁才是王者！

5. 国内做大数据的公司有哪些？

1、上海市大数据股份有限公司（简称“上海大数据股份”），是经上海市人民政府批准成立的国有控股混合所有制企业。
致力于成为智慧城市建设的主力军、国内大数据应用领域的领军企业和全球领先的公共大数据管理和价值挖掘解决方案提供商，满足政府对公共数据治理和提升城市管理及公共服务水平的要求，构建公共大数据与商业数据服务、以及政企数据融合的桥梁，促进社会经济发展。
2、辉略(上海)大数据科技有限公司，目前在中国交通（城市智能信号灯优化模型与平台，交通预算决策系统模型等）、环境（PM2.5污染检测和治理）、医疗（医院WIFI定位模型，病历匹配模型等）、汽车（用户购买转化率模型）等领域进行大数据项目运营与模型开发。
3、成都市大数据股份有限公司成立于2013年，作为成都市实施国家大数据发展战略的载体，2018年完成股份制改革并挂牌新三板，成都产业集团全资持股，主要涉及数据运营、投资并购、信息技术三大业务方向。

扩展资料：
大数据发展的一些趋势：
趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
参考资料来源：百度百科-大数据
参考资料来源：上海市大数据股份有限公司官网-公司简介
参考资料来源：辉略(上海)大数据科技有限公司-关于我们

6. 国内人工智能有哪些代表公司和产品？

国内值得关注的人工智能公司有：百度、腾讯、阿里巴巴、搜狗等多家大型企业，他们被视作创新典范的人工智能企业。人工智能会带来社会变革，使得AI技术无处不在，渗透至各行各业。
下面简要介绍一下上述公司：
1、百度
人工智能是百度的核心战略，众多技术已达到国际水平。百度成立Apollo基金和DuerOS基金，推动中国AI的发展。同时，赢得人工智能就能赢得未来也成为业内共识，因AI 将会像水电一样成为基础设施，无处不在。
2、腾讯
腾讯面对人工智能，加速其创新脚步。创建了人工智能实验室AI Lab，该实验室拥有50多位AI科学家及200多位AI应用工程师团队，专注于人工智能的基础研究，所开发的AI“绝艺”在今年围棋比赛中拿到了冠军，让AI Lab备受关注。
3、阿里巴巴
阿里所成立的人工智能实验室，主要面向消费级的AI产品研发，包括近期备受关注的一款智能音箱产品就是出自该实验室，欲抢夺家庭控制入口。另外，阿里旗下蚂蚁金服是金融科技典范，将人工智能引入至金融生活，包括近期刷爆朋友圈的阿里无人超市，就是蚂蚁金服所研发的。

4、搜狗
搜狗在IPO的版图重心不再是搜索、输入法和浏览器，而是依托人工智能。并且向清华大学捐赠1.8亿元，一起成立了’天工智能计算研究院’。
随着中国科技的崛起，物联网、云计算、大数据和人工智能等技术与美国赛跑，中国更是处在高速成长阶段，尤其人工智能研究能力在全世界前列，国内以BAT为首的科技企业正走在AI的最前沿，与谷歌、微软等为主的美国科技巨头竞技，使得中美科技企业在这个没有硝烟的战场中异军突起。

7. 深圳都有哪些值得关注的人工智能公司？

深圳当地最令人关注的人工智能公司，应该就是深圳的大疆无人机阵容有限公司的

8. 国内比较好的大数据 公司有哪些

“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。

国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，做大数据致店一叭柒叁耳领一泗贰五零，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。

越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，对大数据进行分析的产品有哪些比较倍受青睐呢?

而在这里面，最耀眼的明星当属Hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面，我们就来看看以下十大企业级大数据分析利器吧。

随着数据爆炸式的增长，我们正被各种数据包围着。正确利用大数据将给人们带来极大的便利，但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战，虽然我们已经进入大数据时代，但是“大数据”技术还仍处于起步阶段，进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。

在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。

可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4. 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构： 云存储、分布式文件存储等。数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。统计分析：  假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理1. 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2. 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3. 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

4. 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。