真正的大数据概念股(大数据概念股龙头)

2023-07-02 13:47分类：BOLL 阅读：

本报见习记者徐一鸣

11月12日，工业和信息化部办公厅发布关于组织开展2020年大数据产业发展试点示范项目申报工作的通知，其中《通知》指出，围绕工业大数据融合应用、民生大数据创新应用、大数据关键技术先导应用、大数据管理能力提升4大类7个细分方向，遴选一批大数据产业发展试点示范项目，通过试点先行、示范引领，总结推广可复制的经验、做法，推进大数据产业健康有序发展。

社保IC卡13年有望重启增长：2012年由于安徽、湖南、广西等省份的社保IC卡启动慢于预期，而且上半年受新标准的影响山西等省份的发卡进度也慢于预期。我们预计随着安徽、湖南、广西等省份的IC卡招标相继启动，公司13年在社保IC卡领域将取得不错的增长，2013年发卡量有望接近2000万张。

时空大数据的应用场景非常广阔，能够实现真正意义上的三维定位。可以应用于军用及民用北斗定位、军事遥感、智慧城市、公安刑侦和水文监测等。A股上市公司已有多家公司涉及或者布局时空大数据业务或项目建设。

什么是时空大数据

数据宝（shujubao2015）：证券时报智能原创新媒体。

从事互联网安全技术的研发和网络安全产品的设计、开发、运营，依旗下拥有360安全卫士,360手机卫士,360安全浏览器等知名安全产品及应用。

毛利率提升明显，费用率略有上升

正元地信开发了智慧城市时空大数据与云平台，正元三维 GIS 平台 GeniusWorld 和物联网统一接入管理平台。实现了 GIS、RS、GPS、物联网、大数据和云计算技术的深度融合。

公司抓住工业无人机下游新兴市场需求向好态势，积极开发国内外市场渠道，深化工业无人机系统在测绘与地理信息、智慧安防、能源巡检、应急等行业的应用，期间获取订单同比增加。

数字化改革将是示范区建设核心动力

公司自主开发的系列北斗卫星导航终端相关技术及产品可广泛应用于地质、电力、交通运输、公共安全、通信、水利、林业等专业应用领域。

超图软件深度参与智慧城市，其中时空大数据平台建设属于领先地位。超图联合统信软件与人大金仓，完成了三家最新产品的信创兼容性适配，通过基于高安全、高并发、高可靠的通用型数据库与高性能、易维护、强安全的服务器操作系统汇集融合多源三维数据，为构建统一的时空大数据平台筑牢自主可控的数字底座。

今日早盘，中通国脉开盘后再度冲击涨停，一度封死涨停板，之后涨停打开，截至上午收盘仍上涨超5%。此前，中通国脉已连续两日涨停，公司在互动平台上表示，参股公司北京国脉时空大数据科技有限公司经营业务包括技术开发、遥感测绘、基础软件服务、技术处理等。

1、超图软件(300036)

超图软件有超图时空大数据平台，该平台是面向智慧城市、政务服务、其他行业应用等领域，提供空间信息服务，带动城市规划、建设、管理、运行、决策等领域的智慧化应用。超图时空大数据平台已应用于智慧城市时空大数据平台、国土空间基础信息平台、政务大数据平台、环保一张图、水利一张图、农业一张图等空间类信息服务平台建设，服务北京朝阳区和西城区、天津、重庆、石家庄、西安、呼和浩特等全国百余城市，并为国土空间规划、城市建设、社会治理等20多个领域提供了时空信息服务，形成智慧城市数字底盘，为全国时空信息服务的信息技术应用创新等提供技术保障。作为深度参与数字经济建设的厂商之一，超图软件已具备近20年空间信息服务平台领域建设经验，目前在空间信息服务领域已形成上百人的专职技术团队和成熟智慧城市时空大数据平台等产品与解决方案，已服务数百个城市。未来，超图软件希望携手上下游单位与用户单位，共同推进智慧城市空间信息服务领域的深入发展。

2、四川长虹(600839)

3、航天宏图(688066)

4、四维图新(002405)

四维图新(002405)随着汽车智能化程度的深入，汽车对于用户的角色已经突破了单纯的出行工具，特别是智能汽车作为继智能手机后兼顾个人消费、产业数据、时空信息融合交互的"第三空间"智能终端，正在成为沉浸式的移动数字世界，同时也将成为新的智能化触点。四维图新将携手合作伙伴通过价值共创，共同探索汽车智能化的无限可能，以创新产品及服务解决方案，协助OEM及产业链合作伙伴以智能化转型迎接汽车行业变革。

5、振芯科技(300101)

6、熙菱信息(300588)

7、天亿马(301178)

8、合众思壮(002383)

9、纵横股份(688070)

10、众合科技(000925)

11、光庭信息(301221)

12、启迪设计(300500)

13、中海达（300177）

自然资源部提出，到2025年，地级以上城市初步形成数字空间与现实空间实时关联互通能力，50%以上的政府决策、生产调度和生活规划可通过线上实景三维空间完成。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。并且，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

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