㈠ 请问，腾讯自选股 大数据 策略组合是什么呀
腾讯自选股大数据组合是由互联网巨头腾讯携手嘉实基金，打破传统选股维度，内定位于“投资者情绪分析”的容选股模型进行选股的优质股票组合。
腾讯自选股大数据组合以腾讯自选股大数据为基础构建量化投资策略。合作方面，腾讯财经拥有数据，主要基于海量用户关于股票的搜索量、访问量、关注量以及相关新闻信息，比传统行业的数据源以及其他非金融行业的数据源更直接。嘉实基金则负责，精选大概率具有超额收益的个股，结合价值、成长、流动性等指标，剔除基本面和流动性较差的股票，构建大数据投资组合。
㈡ 苹果、华为、腾讯和三大运营商的数据中心为何都看上了贵州
除了苹果，华为，腾讯，阿里巴巴、中国移动、中国电信、中国联通等重要企业都把数据建立在了贵州。因为无论从电力成本、安全性，贵州都是不二之选。华为的CEO任正非曾表示，建成运营后一年大概可以节省上亿的电费。
首先，我们来看腾讯的大数据中心，腾讯贵州七星绿色数据中心，内部面积超过3万平方米。很难想象这个土疙瘩最后会建设成腾讯的大数据中心。
为什么数据中心放在贵州呢？ 因为数据中心里大量的计算机设备，面临3大挑战——冷却，电力和安全。
1、数据中心在使用过程中会发出巨大的热量，而数据中心就无锡站冷却设备，它消耗的电能约占总功耗的40%。所以需要极大的的电力成本。数据中心最大特点是高耗能，电力成本其中一半的支出是空调费。
2、贵州气候适宜，可以节省电力。贵阳市全年平均气温15 ，用自然风冷却，每年能节约900万度电。
3、贵州电力极为便宜。贵州是电价最低的省份之一，水电、火电资源丰富，被称为南方电网的电池。比如北京电费需要一块钱一度电，而贵阳只需要4毛钱。
4、贵州没有地质灾害，地广人稀。硬件设备最怕地质灾害，地质灾害不仅会造成硬件损毁，更会造成数据丢失。但贵州发生自然灾害的频率很低，没有地震、台风和洪涝的威胁。
任正非正飞说过一句话：大数据放在贵州。建成运行后一年大概可以节约上亿的电费。
你觉得贵州大数据能发展起来吗？
贵州的劣势
早年间，贵州的发展非常缓慢，很多地方还非常的原始，这是因为贵州地形非常崎岖陡峭，复杂，高原、丘陵、山地等占87%，有句话这样形容我们的贵州的，“天无三日晴，地无三尺平，人无三两银”，其贫困程度和环境的艰苦程度可想而知。
交通的发展
贵州多年前流行一句话叫：要想富，先修路！
1926年贵州修建第一条公路。
1927年购进第一辆 汽车 。
1949年贵州公路总里程不到4000公里，实际通车里程不到一半。
1964年贵州实现县县通公路。
1986年贵阳至黄果树高等级公路的开工建设，拉开了全省高速高等级公路建设的序幕。
2007年，全省高速公路里程仅924公里。
2013年3281多公里、2014年4002公里。
2015年底，贵州高速公路通车里程突破了5100公里，达到5128公里。
2015年，贵州在“十二五”收官之际，在西部十二省（市、区）率先实现“县县通高速”公路，也是全国县县通高速公路为数不多的省份之一。
由于政策的大力扶持，咱们贵州通高铁了！2014年12月26日，贵广高铁全线通车；2017年12月28日，贵阳市地铁一号线开通运营，二号线也即将开通；到2022年贵州将实现市市通高铁，从贵州任何一个行政市都可在一小时内直达贵阳！
劣势变优势
当贵州到广东只要两个小时的时间，很多事情就变了！当年由于地形地貌原因，交通不便，很多人出不去，很多人也进不来，当交通这个最大的阻碍解决掉以后，这个事情就变了！很多当年的劣势都变成了优势，贵州的湿冷气候和喀斯克地貌地下溶洞等反而更有利于大型服务器的安放。加上土地的廉价，很多大企业自然而然就非常愿意过来投资，毕竟，谁会跟钱过不去呢？苹果、华为、腾讯等巨头肯定比我们普通人更能算明白这个经济账！
还是那句话：要想富，先修路！只要交通解决了，很多问题就好办了！
马云在之前进军贵州的时候说：如果你错过三十年前的广东和浙江，就请你一定不要错过现今的贵州？
由此看来，贵州是适合发展大数据的一块地方，才会让大家都那建立数据中心。
一、水电丰富
技术中心要的不单是人员技术，毕竟机器是死的人是灵活的。只要回报率感人再偏远的地方都是可以揽收人才的。
所以在考虑技术中心的时候更多实在就如何能让技术中心本身最大化。之前有负责人说过本来是想把技术中心建在上海的，最后建在贵州反而让人更满意。
贵州冬夏，都没有严寒和酷暑对数据中心来说防寒抗暑就可以避免了。并且 在贵州可使数据中心省下低则10%，最高可省30%的电。 据估算一台机一年都能省下3万度的电，而且贵州的水资源如此丰富。工信部组都表示贵州是我国南部建设大型绿色数据中心的地区的不二之选。
二、政府支持
区域的开发当然离不开政府的管辖，如今东西差异仍然巨大为了平衡内外的人流物资。 将大数据这样的新技术一开始就建设在内地，将会迅速带动内部经济。
同时也能帮助内地挽留住人才，充分发挥贵州优势和资源优势。 与此同时更是缓解了沿海地区的人口“堆积”问题。如果数据中心还建在上海那么上海的房价是不是又得翻上几番，上海的外来人员是不是又得多上几倍。这对上海来说未必是一件好事。
三、总结
在基于一二两点，贵州是一个适合发展大数据的地方，但为什么这么多的企业同时看上这块当然少不了企业自己的考量。
不愿意错过这个机会，先下手为强。
我来答一波。
其实很多回答几乎都只阐述了一方面，即贵州自然条件方面的优势，但我想说这些大公司选择贵州的原因不止于此，还在于政策方面的扶持，以及贵州特殊的地理位置。
第一，贵州自然条件优越。
对于大数据中心来说，直接关乎运营成本的因素是电力、空间和安全稳定。
而贵州几乎都能满足这些条件。
因为贵州地广人稀，风能发电和水能发电几乎能满足生活及工业需求，电费低廉，较之其他地区工业用电成本降低不少。而且因为云贵高原特殊的喀斯特地貌，造成地下水丰沛，地表温度低，气温能够维持在较低水平，从而减少用电量。同样能够降低用电成本。
大数据要用到很多的服务器，所以空间的通透也成为一种需求，贵州是很少能够在省会城市提供大量符合数据服务器部署要求的空间的省份。
至于安全稳定，贵州地质构造很稳定，因为处于云贵高原，也很少发生水灾涝灾等，同时属于大陆的后方， 社会 环境也稳定，所以适宜数据服务器这类不宜迁移的设备的部署。
第二，贵州对大数据产业的政策扶持。
近些年来，贵州已经将大数据产业列入贵州未来着重发展的行业进行重点培育，这也意味着贵州在大数据产业会有很多的政策优惠来吸引像苹果、腾讯、华为这样的大型 科技 公司入驻，给当地带来新的就业机会，以及带动衍生行业的发展。
2019年3月8日，贵州省大数据发展领导小组印发《贵州省大数据战略行动2019年工作要点》，再次重申了大数据产业的发展规划。
这个要点中提到了一个万企融合行动，很能体现贵州发展大数据的魄力和决心，同时也能看到大数据产业对贵州的未来发展来说有着怎样的地位。
第三，说说贵州独特的地理位置。
中国有一个人口分界线，叫“胡焕庸线”（如上图）。
在这条线的东边，可以说仅有云南和贵州符合地广人稀这一标准，同时有着天然有利于大数据产业的自然条件。
但是贵州的另一个地理优势却决定了它在大数据产业的优势——它更靠近粤港澳湾区。
我们都知道，未来粤港澳湾区将成为中国经济的最大增长极，没有之一。而腾讯、华为、苹果的最大消费市场甚至于地区总部，几乎都在粤港澳湾区，这里最靠近消费市场，同时也最靠近数据处理的中枢——企业总部。
所以这两个条件就决定了在大数据的最终选择地上，贵州成为首选，并且优势极大。
最后，还是想说贵州的大数据绝不是天上掉下里的，而是各方努力的结果，自然条件是一个重要因素但绝对不是决定性因素，地方政府的鼎力支持和规化制度化，才是这一产业在贵州落地生根的根本原因。
以上。
这么多 科技 巨头看上经济并不发达、区域并不发热甚至属于冷门的贵州，主要还是为了大力发展数据中心，并且省下不小的电力成本。
数据中心实质就是IT基础设施，高耗能是其最大特点，主要产生的成本中，电力占一半以上。就像华为将全球数据中心落地贵州，其最主要的想法还是为了节省电费，华为任正非曾算了一笔账，就算没有优惠政策，一年的运行也能节省上亿的电费。
中国在电力发展上举世瞩目，2011年底，发电量就达世界第一，而在这一年，中国的各类数据中心也用掉了差不多1000亿度电。由此看来，中国发展数据中心还有这方面的优势。
贵州虽然GDP在全国排名靠后，但电力发达，电价便宜，这得益于率先开展电力市场化交易。早在2013年，贵州便开启电力市场化交易，而就在这一年底，三大电信运营商先后将大数据中心落户贵州贵安新区，总投资合计达150亿元；2015年底，贵州成为国内首批电力体制改革综合试点省份，其后率先组建首个多股东制省级电力交易中心；而在2017年，苹果公司宣布投资10亿美元在贵安新区建立iCloud数据中心，就一件颇为轰动的事情，尽管在这之前，阿里、腾讯也已经择机进入贵州发展数据中心。
巨头涌入，对贵州当地绝非仅仅是提升了电力消费，更重要的还是优质企业对当地信息产业的带动作用，并因此拉动税收与就业的增长。
最新的官方数据显示，今年以来贵州工业企业综合用电价格下调了21%。将电价便宜到底，看来是信息产业发展并不领先的贵州的一个杀手锏。何况，不仅电价适宜，而且供电还很充分。这方面也有一组官方数据：今年前七月，贵州发电量1207亿千瓦时，同比增长11%；省内大工业用户平均降低电价每千瓦时8.2分，售电公司数量增至61家。
电力工业一直是贵州的支柱产业之一，可以注意到的是，贵州的电力市场化交易在2017年获得一个大突破：省内售电量近1050亿千瓦时，首次突破千亿大关。
这个话题对我们还是挺有启发的：之一，电费便宜一点，可以带来数量更多、体量更大的投资；之二，电费便宜一点，可以保持住电力工业的青春期；之三，无论是传统的制造业，还是新贵的 科技 行业，降低电价都有利于它们持续发展甚而壮大。
原因就是这么几个：
①安全问题，数据必须存放在国内；
②政策问题，贵州出台政策，支持发展贵州的数据中心事业；
③钱的问题，贵州地价相对便宜、电费也便宜，气候合适，节约用电，对于企业来说这意味着省钱。
安全问题
安全问题，数据存放在国内是很有必要的。尤其是对于大型企业来说，很多数据都涉及到消费者的隐私，如果存放在国外，会存在很大的风险。所以数据必须存放在国内。
而且数据存放在国内，对于很多企业来说，也能够节约很多的运营成本。
政策问题
贵州这几年出台了政策，支持数据中心的发展。你就不得不佩服贵州政府，里面确实有高人，想出这样的政策。
这样的政策给贵州带来了什么？
第一，税收和就业。在贵州设置数据中心会带动消费和就业，都是大型企业，缴纳的税费比较多。
第二，高 科技 企业带来高素质人才。数据中心属于这些大型企业的一部分，运营维护需要高素质人才。这里就给贵州带来了不少高素质人才。高素质人才意味着什么？大家心里是清楚的。
第三，高 科技 企业没有什么污染。跟工业不一样，数据中心带来的污染十分少，甚至能够忽略。带动经济的同时保护环境，一举多得。
钱的问题
贵州地价便宜，尤其是相对于北上广深来说，地价便宜很多，建设大型的数据中心，建设成本相对较低。
同时，贵州的气候稳定。贵州的气候温暖湿润，属亚热带湿润季风气候。气温变化小，冬暖夏凉，气候宜人。2002年，省会贵阳市年平均气温为14.8 ，比2016年提高0.3 。从全省看，通常最冷月（1月）平均气温多在3 6 ，比同纬度其他地区高；最热月（7月）平均气温一般是22 25 ，为典型夏凉地区。
数据中心很多的用电就是用在散热上，天气不热这样的自然优势能够减少大量的用电。节省电费。
同时，贵州的电费相对便宜。贵州的拥有大量的水电资源，电费是大型城市的一半。这样带来的成本优势也是巨大的。因为数据中心24小时不间断用电，用电是主要的成本之一。
其实大数据产业技术水准并不高，比不上成都重庆的电子信息技术产业技术含量高。各大公司选择贵州只是因为成本低，气温低。但是一个产业带不来巨大的就业人口，也无法促进更多产业更新！所以贵贵们不用高潮，产业发展还要努力，起码在西南地区还是比不上成渝。
这当然不是企业的单方面选择，最重要的还是国家政策导向让企业作出相应的选择。那这个问题就转化为，为什么国家会把我国的战略级大数据中心定在贵州？
贵州发展较滞后
贵州是我国相对发展比较滞后的省份，根据2017年全国各大省份的GDP排行来看，贵州排名各省市倒数第七，对于国家、以及对于贵州省来说，需要这样一个机会。而且不光是经济方面，在互联网领域贵州跟其他省份比起来差距更大，国家政策必然倾斜，贵州省政府也必然给出很多优势政策吸引 科技 巨头。
因此，这首先是国家政策的倾斜，不然这些知名大企业怎么会选择一个人才相对匮乏、经济想多落后，而且是地理位置相对偏僻的贵州。而且在国家将贵州作为首个国家级大数据综合试验区以后，贵州经济增速来到了全国首位。
贵州是西南重镇
从战略地位来讲，贵州是一个地理位置非常重要的，贵州地处西南腹地，接壤四川、重庆、云南、湖南、广西，地理位置相当特殊，而且地处云贵高原，出于我国内陆深处，可以说是重要的交通枢纽，西南重镇，战略地位极其重要。这个为止如果战时就是最好的大后方，自然重要性不用赘述。
而且贵州整个工业不够发达，能源需求相对较小，而当地气候非常适宜，水资源、风力资源等等天然非常丰富，这就为建立数据中心提供了最好的环境支持，得益于地理位置、政策优势，以及气候等综合优势，贵州非常适合作为国家级数据灾备中心。
而且这里也更加方便监管外企，贵州红色文化非常好，是我党我军的红色根据地，以及我党我军的重要发源地之一。
可以说，贵州因为地理位置、环境优势、以及政策扶持等优势，可以说占尽天时地利人和，成为国家级数据中心，以及国家级数据灾备中心，是最好不过了。
第一，贵州省的政策，贵州是国内仅有的把大数据当做综合实验区的省份，大小政策的扶持力度之大无人能及。
第二，贵州的电费便宜。处于长江流域中上游的贵州落差非常大，河流众多。其水电装机容量位居全国第四，而且没有明显的枯水期，电量十分充足。数据中心是要24小时工作的，成千上万台服务器和储存同时工作需要的电力非常多。
第三，自然环境出色。贵州有很多山洞，山洞里面恒温恒湿，是一个最合适建大型绿色数据中心的地方之一，不亚于在北极圈建设数据中心。贵州发展大数据，抢占了先机，能够在激烈的市场竞争中爆发出强大的能量。
不管是国内的运营商们，还是苹果，都选择剑走偏锋，在贵州建立数据中心，集大佬目光于一处的贵州，想必不简单！
说起贵州的电子信息技术产业，或许还没有某些城市来得发达！但大数据产业根本不care这些，要知道数据中心最大的一个bug就是耗能特别高，毫不夸张的说，数据中心的主要成本都集中在了电力方面，机器设备需要散热，显然已经是当务之急了。而贵州不管是在气温，还是能源资源上说，都是南方城市中数一数二的佼佼者，先天的优势成就了贵州后天成为数据中心的必备良处。
贵州如何弯道超车？ 大概是嗅到了大数据的一丝气息，并且成功地捕获了。2013年被称为中国“大数据元年”。虽然很多互联网企业纷纷入局，但大部分城市并未赶上这一浪潮，显得有些迟钝，都处于一个观望状态，贵州也是一样的，虽然入局晚，但是后来者居上也是好事，既然种子都种下了，就等萌发的那一刻了。
其实总整体上看，贵州虽然无法和东部地区的城市相比，但是在中西部产区，也算是树立了一个好样板，期待贵州新一轮的发展吧！
㈢ 百度大脑那么火 腾讯人工智能也没闲着
五年前，人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）或许还列属专业词汇。但五年后的今天，个性化信息推送，人脸识别，语音操控等，人工智能技术已经‘入侵’到日常生活的细枝末节，并决定性地影响着未来社会的发展方向。
BBC预测，2020年全球人工智能市场规模将达1190亿元人民币。此外，由AI带动的云服务、大数据分析、移动互联网、物联网等产业的迭代与发展规模更是不可估量。
走在互联网最前端的BAT自然不会错过此等机遇。为此，笔者筹划三期特别报道，全面解析BAT在人工智能领域的布局版图与最新进展。
今天，从已经通过微信、QQ等产品‘绑架’数亿用户的腾讯帝国说起。
在BAT中，腾讯的AI布局相对较晚，更多的是业务驱动，随后逐渐加大投入、全面开花，主要围绕三条路径展开：
1、基于腾讯的核心产品和技术优势，形成不同的业务体系在人工智能方面突破。
2、秘密组建专注于底层基础的研究团队与实验室，做长线技术积累。
3、闷声收购和投资一批优秀公司的国内外人工智能领域公司。
一、出钱圈地：偏向海外
在腾讯庞大的投资并购单中，多以泛文娱、医疗健康、游戏、汽车交通为主，针对AI类初创属于较小篇幅，但与主体领域交叉较密切。投资项目偏向海外地区，投资轮次多以天使、A轮早期为主。
近两年，腾讯披露的AI领域投资项目如下：
1）Diffbot
Diffbot是一家位于湾区的数据公司，成立于2012年，主要通过人工智能技术，让‘机器’抓取网页关键内容，并输出软件可以直接识别的结构化数据。今年，腾讯与硅谷风投机构Felicis Ventures领头了Diffbot 1000万美元的A轮。
2）iCarbonX
iCarbonX中文名为碳云智能，由前华大基因董事合伙人王俊创立，其业务领域延续了华大基因的健康医疗，定位于生命大数据、互联网和人工智能创建的数字生命生态系统的研究。
今天4月，碳云智能完成近10亿元的A轮融资，腾讯、中源协和及天府集团为主要投资方。
3）CloudMedx
CloudMedX是一家医疗健康数据收集和分析服务提供商，从众多医院实时收集不同病患的数据，经处理分析后向医疗机构提供符合 HIPAA（健康保险流通与责任法案）的健康预测和分析。CloudMedx 将原始病患数据经过分析后可以反映一些病症的发展趋势、发生模式、偏差以及预测可能性结果，从而为临床治疗和早期检测诊断提供非常有借鉴意义的参考。
2015年5月，腾讯向CloudMedx注入630万美元天使轮投资。
4）Skymind
Skymind 是由Adam Gibson于2014年6月份创建，主要业务为开源项目DeepLearning4j。Skymind公司主要是为那些使用 DeepLearning4j的公司提供支持服务，同时将深度学习整合到Hadoop系统，用户存储、处理、以及分析各种不同类型的数据。
2015年 4月，腾讯向Skymind注入数百万美元天使轮投资。
5）ScaledInference
Scaled Inference成立于2014年，由两位前谷歌工程师创立。是一家面向所有个人的云计算服务。开发类似Google等公司内部使用的机器学习和人工智能技术，并把它发展成一种任何人都可使用的云计算服务。
2014年7月，腾讯投资Scaled Inference。
6）搜狗
这一桩投资案可追溯到2013年。腾讯以4.48亿美元战略入股搜狗，并将旗下的搜索和QQ输入法并入搜狗现有的业务中，新搜狗将继续作为搜狐的子公司独立运营。
腾讯当时的投资更像是3Q大战的延续，以及基于自家搜搜业务不见起色的背景。但在随后几年的发展中，搜狗也逐步由搜索和输入法的产品公司，衍生为语音智能和大数据公司。
此外，腾讯高级副总裁姚星曾对外表示，他和腾讯的投资并购部已经达成共识，开始大量考察美国的机器学习平台类创业公司。一则中国这类技术公司不多；二则收购这种公司可以快速补足腾讯在算法领域的不足。
二、基础研究：分散各地
在基础研究领域，腾讯结合微信、QQ、金融等主要业务优势与领域方向，配设了不同的实验室与业务团队。在服务自家业务的同时，还推出了相关领域的行业产品。
1）香港：WHAT LAB
相比北京、杭州云集的高校资源，更为年轻的深圳稍显单薄。在去年底，腾讯跨海牵手港科大，低调地成立了‘微信－香港科技大学人工智能联合实验室’，英文简称WHAT LAB。以人工智能为主要研究方向，旨在改善用户的生活服务体验，借助大数据拓展机器学习的边界。
此外，腾讯基金会捐赠了1000万元在推进香港科技大学科研创新，并透过双方的深入合作搭建产学研沟通互动的有效平台，共同推进应用成果转化。
2）上海&合肥：优图实验室
腾讯优图隶属于腾讯社交网络事业群，2012年逐步成立，分设在上海与合肥两地。专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域开展技术研发和业务落地。
经过数年发展，腾讯优图逐步积累了人脸检测、五官配准、特征提取比对及活体检测等世界顶级的人脸技术。结合语音、唇语及面部表情，‘优图人脸识别’可对照片、视频及人头模型等攻击进行立体化防范。
6月，在国际权威人脸识别数据库LFW上，优图以99.65%的成绩刷新纪录，超过Linkface、Face++、Facebook及Google等顶尖团队。
上海团队已为腾讯超过五十个业务提供图像技术支持，技术主要服务QQ空间、水印相机、天天P图等产品落地。合肥团队的相关技术则主要为天天P图、魅拍等产品中服务，擅长图片美化、人像美容美妆、图像识别和各种滤镜技术。
3）北京：微信模式识别中心
在推动微信新技术和功能研发的核心团队主要是两个。一个是位于北京的研发团队，其源于原腾讯研究院，腾讯研究院解散之后，一部分人归入到微信部门。外界的认知是这是一个做‘模式识别’研究的团队，最早于2010年9月成立，现在叫微信北京研发中心。
团队研究方向有语音识别、图像分析、语义理解、微信大数据挖掘等，其研发成果广泛应用于微信和腾讯其他产品中。对外提供的服务有微信语音识别、图像分析、音频指纹、微信语义客服机器人等，日服务量达到数千万。目前致力于创建微信对话机器人的平台，更智能连接微信公众平台的服务。
实际上，这个团队所做的事情，大部分微信用户都用到过，比如微信里面的语音转文字、声纹识别、电视节目中的摇一摇等。
‘虽然这些新功能看似比较简单，但背后的技术沉积需要挺长的时间’，一位前腾讯员工称，‘底层技术要沉寂几年的时间，应用层的实现则会短很多。’
4）智能计算与搜索实验室
腾讯智能计算与搜索实验室成立于2015年，据介绍，专注于搜索技术、自然语言处理、数据挖掘和人工智能四大研究领域。
实验室主要组织了技术与工程事业群里有学术志向的员工参与研究工作，同时与哈工大，中科大等高校展开合作，研究成果成功应用于微信、QQ、QQ音乐、QQ视频等产品中。搜索部门主要关注自然语言识别。通过腾讯云，该实验室的两大产品云搜和文智已经开放给行业使用。不过，近期该试验室对外披露的项目与进展较少，官方网页无法打开。
此外，据知情人士透露，腾讯人工智能研究院将于近期成立。
三、落地业务：自家产品与行业用户
BAT的人工智能技术研发更多以商业需求驱动，腾讯也不例外，这种做法在一定程度上避免了漫无目的研究和不必要的失败，但其技术与产品也难以实现较大程度的创新和突破。
1） 微信：前封杀‘小冰’ 后推出‘小微’
微信事业群主要围绕人机互动领域的拓展，同时也植入了图像和语音识别等技术。
一年前，微信上曾因‘泄露隐私、诱导用户拉群、注册垃圾账号’等为由封杀微软小冰聊天机器人。微软写过多封公开信表示强烈不满。双方剑拔弩张，一度还传出了‘微软要在平台上封杀QQ’的谣言，但是最后事情不了了之。
一年后，微软‘小冰’回归了微信平台。此外，微信也推出了智能机器人‘小微’，用户可以用自然语言与之沟通，解决此前语音助手智能机械应答的短板。
据官方介绍，与普通语音助手相比，‘小微’与用户沟通不再是一问一答形式。借助微信平台近6亿的日活跃用户资料，‘小微’可以结合用户个人特点和社交好友及日常习惯来给出更贴近用户的结果。
此外，小微还和微信支付功能‘牵手’，试图将微信平台上的购物、支付、打车等服务全部牵连在一起形成一个O2O的闭环商业体系。
当然，微信中语音转译文字，翻译等功能的实现也不乏背后语音智能技术的支撑。
2）云搜和文智
云搜和文智是前文提及，腾讯智能计算与搜索实验室的两块主要B端产品。
云搜可对公司内部各大垂直搜索业务进行高度抽象和整合，为用户提供可视化的数据定制服务。同时，它还具有联想词推荐、高级纠错、人工干预、按域检索、个性化分词等附件组建功能。
文智中文语义平台，则拥有较强的中文语义分析功能。基于它提供的API，用户可进行搜索、推荐、舆情、挖掘等语义分析应用，也能定制具有产品特色的语义分析解决方案。
3）其他业务
此外，优图人脸识别已应用至金融、安防与身份识别等领域。其中，在腾讯征信、微众银行、财付通的应用，让它可以结合消费、社交等情况对用户进行信用评估，加固身份验证的安全防线。这一技术甚至得到了官方认可，优图已牵手公安部所属的全国公民身份证号码查询服务中心，开展下一步布局。
四、硬件平台：合作为主
在硬件的产品布局中，腾讯则主要通过自身平台的用户与流量优势，吸引合作为主，主要包括QQ物联、微信智能硬件、TOS+战略等三个平台。
1）QQ物联
如果说微信、QQ等产品旨在连接人，那基于设备端的QQ物联则是腾讯在连接‘物’上的努力与布局。
QQ物联是一个硬件的SDK，通过SDK或芯片模组，可实现设备的快速联网。2015年，QQ物联启动了‘亿联计划’将投入20亿的资源，在资金、流量、服务、培训、营销等方面针对合作对象进行扶持。利用腾讯全国20个创业基地和成熟完善的OPEN创业服务体系，通过免费接入、免费推广、免分成、云成本减免、QQ物联硬创投资基金等方式。
此前，QQ物联已与英特尔开展合作，联合发布了智慧居家养老照护平台，改变着传统养老医疗模式。今年初，与李宁、达芙妮推出了儿童蓝牙定位跑鞋。
2）微信硬件平台
实际上，早在2014年，微信就小试牛刀，试验过接入可穿戴设备。2015年8月，微信正式推出了空调、玩具、路由器、家居、电视、充值、健康、穿戴等八大行业的‘微信硬件行业解决方案’。
硬件厂商通过微信扫码即可连接设备，而用户通过微信服务号就能实现对设备的管理。目前，微信硬件平台已接入2400多个硬件厂商，设备激活量达到2500万。
3）‘TOS+’战略
TOS＋战略由腾讯在2015年提出，分为‘TOS’和‘＋’两个部分，TOS其实就是个基于Android，腾讯出品的手机ROM。
关于TOS已经不是新鲜新闻，早在2015年1月份，腾讯就已经开始邀请用户内侧这个ROM；据说3月份的版本仍然是基于Android 4.3开发。
而关于腾讯做手机ROM的历史，则可以追溯到2010年，几经辗转徘徊，中间经历了MIUI的兴起、也经历了点心OS这些玩家的陨落，用一位网友的话说这次腾讯再次操刀做TOS的原因只有四个字‘我不死心’。
从2010年到2015年，腾讯先后推出过QQ Service手机、TITA手机系统，一直没有做起来。
TOS＋中的‘＋’正是让手机与智能硬件底层打通的一个延展OS，其关注的领域包括智能手表、微游戏机、虚拟现实产品三个领域。
TOS＋的野心更像是做‘连接器’，而像血压仪、体脂仪以及智能家居的一些长尾产品已经分别由‘微信智能硬件’和‘QQ物联’这两个平台完成连接，只要打通标准，根本不需要腾讯再定义解决方案规则。
一方面，TOS+与二者共同构成了腾讯在智能硬件领域的布局，另一方面，它将改变不同智能硬件设备之间，因缺乏底层连接而相互独立的局面。QQ物联与微信硬件也将被整合在一起，走并行发展的道路。
五、结语
从公开的数据看，微信目前有超过6亿的活跃用户，每天还在产生大量的数据，转化为搜索和电商的用户，同时与用户行为匹配，庞大的用户基数与数据资料让腾讯成为一个具有极大的需求和可开发的AI‘金矿’。
通过不断发展自身业务、进行底层研发储备推进学研合一，让技术与数据快速得到验证，产生经济价值，同时通过加快对优秀公司的收购和合作步伐补足自身短板，快速进入赛道。
通过与网络、阿里的对比，腾讯的在人工智能的布局与技术优势仍缺乏较高的护城河，基于社交和通讯的生命线，在微信上的数据挖掘以及技术落地或许是腾讯的有利机会。
所以总的来看，腾讯在人工智能方面所干的事，还是辅助现在的产品和业务，比如在微信、移动支付等功能上加入人工智能的元素；基于人工智能本身憋一个大招的产品，还没有这样的典型产品，对腾讯来说，人工智能技术是润物细无声的产品体验进化推力。
㈣ 金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析
1.宏观经济分析：国内外宏观经济数据分析、政策走势分析、经济形势分析。版
2.证券数据分析：通过建立数据模权型，分析股票指数数据，预测股票走势。
3.财务报表分析：通过建立分析模型，分析财务状况，关联公司之间的经济往来情况。
4.投资项目评估：多维度分析投资项目，通过数据进行投资决策支持，减少投资风险。
㈤ 腾讯领投太美医疗15亿元融资；千寻位置融资10亿元丨IT桔子周报
每天了解一点创投圈
10 月的第三周是紧追不舍的忙碌，进入连上 10 天班中间只歇1天的疲惫期，上周共发生了 148 起投融资并购事件，虽然从数量上看是近一个季度的低点，但是不乏 大 手笔 ； 根据 IT 桔子统计，国内 融资 1 亿元以上的有 20 笔 ，其中超 10 亿元人民币的有 2 笔，包括太美医疗、千寻位置。
从行业分布来看， 医疗 健康 以 37 起成为上周发生融资并购事件最多的行业，占比 25%； 企业服务 排列第二，发生 33 起融资并购事件，占比约 22%； 金融 行业排列第三，发生 10 起融资并购事件，占比7%。
可以说，医疗、企服是近半个月来占据榜首的热点，（点击查看上期周报→VIPKID获腾讯1.5亿美元融资；京东收购 微信 支付服务商乐惠丨IT桔子周报 ）
上周最受投资人追捧的子行业分别是 生物技术和制药 、医疗器械及硬件、医疗信息化、企业安全、虚拟货币、行业信息化解决方案、寻医诊疗、新车制造及硬件、 美食 餐饮、IT基础设施。
从轮次分布来看，上周 A 轮事件占比较大，发生 53 起，占比 36%；战略投资排名第二，发生 26 起，占比 17%；B轮融资事件位列第三，发生 24 起，占比约 16%。
从区域分布来看（本周新增），和IT桔子预测的一样， 北京 依然是当之无愧的“投融资高地"，发生 28 起，按照一周7天来计算， 平均每天达成 4 笔 融资并购交易；广东位居第二，发生 14 起；上海屈居第三，发生 10 起。
上周，腾讯出手最多，其他互联网巨头们暂时按下不表。
腾讯领投太美医疗15亿元E轮和E+轮融资。
10月18日消息，太美医疗 科技 正式宣布完成总额15亿元人民币的E轮和E+轮融资。分别由老虎环球基金与腾讯领投，软银中国、晨兴资本、凯风创投、赛富投资基金、浙商创投、常春藤资本等跟投。
太美医疗是一家医药行业SaaS服务提供商，产品涵盖临床研究、药物警戒等领域，包括MobileMD-EDC系统、CTMS 临床试验项目管理系统等。
腾讯云收购云服务商coding
腾讯云不久之前完成了对一站式云端软件服务平台CODING的全资收购。收购完成后，CODING作为腾讯全资子公司，将以深圳市腾云扣钉 科技 有限公司的主体继续独立运营。
腾讯投资发票儿
高灯 科技 近日宣布完成B轮融资，融资金额超过10亿元，本轮融资由老股东腾讯、鼎晖携手中投中财、深创投联合领投，高瓴、万达、普思、IDG等原有投资方跟投完成。
发票儿是一家电子发票全套解决方案提供商，专注于为用户提供电子发票开具、保存、报销等服务，拥有发票查验、归集和发票名片管理等功能，现已接入餐饮、酒店、线下零售、停车场、电商等覆盖消费者生活的多个应用场景。
上周还有以下获投 1 亿元以上的投融资及重要并购事件值得 关注 ：
【本地生活领域】
乖宝宠物食品集团近日正式宣布完成了 5 亿 元 B 轮融资，本轮融资由君联资本、兴业银行投行部参与投资。泰合资本担任独家财务顾问。
乖宝宠物是一家宠物零食供应商，产品有犬用猫用干粮、烘干类和冻干类零食、湿粮罐头、咬胶类、洁齿骨等多个品类，产品系列主要有麦富迪、湿鼻子、乖宝，同时为消费者提供养宠指南等相关知识。
【电子商务领域】
“包大师”宣布完成来自华映资本领投、玖创资本跟投的近亿元A+轮融资，明希资本作为独家财务顾问机构。包大师是一家奢侈品养护服务平台。该公司致力于移动互联网+奢侈品后市场服务，可提供私人专属奢侈品养护以及闲置奢侈品交易等一系列相关服务，同时还涉及拍卖、 时尚 新媒体等方面业务。
近日，深圳星猿区块链技术有限公司旗下STAR APE互联网电商购物平台获链豆资本领投，竞创资本、链杉资本等知名投资机构跟投约一亿人民币战略投资，并达成战略合作伙伴关系。
STAR APE是一个区块链互联网电商购物平台，STAR APE是以星居民（Star Residents Token简称SRT）通证身份制的全球厂牌电商平台，以F2C（Factory to Customer）工厂直达消费者模式为基础，融合区块链经济架构赋能的SRT通证身份+互联网电商的商业模式。
【房产服务领域】
小胖熊是一款为装修行业提供全品类辅材供应与配送的APP，专注于建材B2B交易。近日宣布获得1.3亿元B轮融资，由正瀚投资领投，云启资本跟投，经纬中国继续加码。
【工具软件领域】
千寻位置近日宣布完成10亿元人民币A轮融资，公司估值超过 130 亿元人民币。本轮融资由上海国际集团资产管理有限公司、工银金融资产投资有限公司、中国国有资本风险投资基金领投，上海国和投资、永徽基金、金浦鹏源基金、琨瀛资本跟投。
千寻位置是由中国兵器工业集团和阿里巴巴集团合资成立，通过北斗地基增强全国一张网的整合与建设，基于卫星定位、云计算和大数据技术，构建位置服务开放平台，提供米级至厘米级的高精准位置服务。
【硬件领域】
中望宣布完成第二轮1.4亿元融资，本轮融资由毅达资本和中国互联网投资基金联合领投，粤财基金、越秀产投、粤科集团、达晨创投和航天科工参与投资。
中望软件是一家CAD/CAM解决方案供应商，自主研发的产品包括中望CAD、中望CAD机械版、中望CAD建筑版、中望3D CAD/CAM，致力于帮助用户以合理成本解决正版化的同时，最大化发挥正版CAD/CAM软件的应用效益。
以下企业成功上市：
晶丰明源是一家虚拟IDM模拟和混合信号芯片研发商，今日在上海证券交易所科创板上市，公司证券代码：688368，发行价格56.68元/股，发行市盈率为46.9倍。
科博达是 汽车 智能与节能部件系统方案提供商，始终立足全球 汽车 产业的市场平台，专注 汽车 电子及相关产品的技术研发与产业化，已成功融入全球 汽车 电子高端产业链体系，是国内少数能与全球高端 汽车 品牌。
佳禾智能是一家耳机设备制造商，致力于电声产品的研发与生产。近日在深圳证券交易所创业板上市。
上周全部投融资事件列表：
㈥ BAT三巨头开始挖掘大数据
BAT三巨头开始挖掘大数据
阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。
实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。
概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。
BAT都是大矿主，但矿山性质不同
数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
网络拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据;爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。
阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。
腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。
下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。
一、网络：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合
搜索巨头网络围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。
除了网页外，网络还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管网络拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。网络指数、网络统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，网络在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。
2月底在北京出差时，写了一篇《搜索引擎的大数据时代》发在虎嗅。创造了零回复的记录。尽管如此，仍然没有打消我对搜索引擎在大数据时代深层次变革的思考。 搜索引擎在大数据时代面临的挑战有：更多的暗网数据;更多的WEB化但是没有结构化的数据;更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。这几个挑战使得数据正在远离传统搜索引擎。不过，搜索引擎在大数据上毕竟具备技术沉淀以及优势。
接下来，网络会向企业提供更多的数据和数据服务。前期网络与宝洁、平安等公司合作，为其提供消费者行为分析和挖掘服务，通过数据结论指导企业推出产品，是一种典型的基于大数据的C2B模式。与此类似的还有Netflix的《纸牌屋》美剧，该剧的男主角凯文·史派西和导演大卫·芬奇都是通过对网络数据挖掘之后，根据受欢迎情况选中的。
网络还会利用大数据完成移动互联网进化。核心攻关技术便是深度学习。基于大数据的机器学习将改善多媒体搜索效果和智能搜索，如语音搜索、视觉搜索和自然语言搜索。这将催生移动互联网的革命性产品的出现。尽管网络已经出发，其在大数据上可做的事情还有很多。
在数据收集方面，网络需要聚合更多高价值的交易、社交和实时数据。例如加强自己贴吧知道的社交能力、尽快让地图服务与O2O结合进而掌握交易数据，以及推进移动App、穿戴式设备等数据收集系统。
在数据处理技术上，网络成立深度学习研究院加强自己在人工智能领域的探索，在多媒体和中文自然语言处理领域已经有一些进展;云存储、云计算的基础设施建设也在逐步完善。但深度学习仍然是一个巨大的挑战，网络等探索者还有很多待解问题，如：无监督式学习、立体图像识别。
在数据变现方面，网络需将数据挖掘能力、数据内容聚合和提取等形成标准化的服务和产品，进而开拓大数据领域的企业和开发者市场。而不仅仅是颇为个性化、定制化地为大型企业提供解决。
网络的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。在技术人才方面网络是聚集国内最多大数据相关领域顶尖人才的公司。听说网络前段时间花五千万挖了数据挖掘、自然语言处理、深度学习领域的十来位大牛，包括一些学者和教授。例如Facebook科学家徐伟。
在挖人上，舍得花钱不够，还得用心。对于真正的大牛来说，钱只是一个影响因素。能否实现自己的梦想，公司的资源能否帮助自己的研究至关重要。徐伟在回国前就曾问过其他从硅谷回国工程师的意见，得到答案是积极的，最终促成他作出决定。
总体来看，网络拥有大数据也具备大数据挖掘的能力，并且正在进行积极地准备和探索。在加强面向未来的研究和人才布局的同时，也注重实用性的技术产出。
二、腾讯：数据为产品所用，自产自销
微创新提出者金错刀有个关于腾讯的故事。 1999年腾讯公司刚刚成立不久，天使投资人刘晓松决定向其注资的一个主要原因就是因为他发现，“当时虽然他们的公司还很小,但已经有用户运营的理念,后台对于用户的每一个动作都有记录和分析。”而另一个投资人却因为马化腾在公司很小时就花钱在数据上表示不满。此后腾讯的产品生产及运营、腾讯游戏的崛起都离不开对数据的重视。
腾讯拥有社交大数据，在企鹅帝国完成数据的制造、流通、消费和挖掘。 腾讯大数据目前释放价值更多是改进产品。据腾讯Q1财报，增值服务占总收入的78.7%;电子商务业务占14.1%;网络广告收入占6.3%。从广告收入比例可以看出腾讯的大数据在精准营销领域暂时还未大量释放出价值。与其产品线对应的GMAIL、Google+的Google以及社交巨头Facebook则通过广告赚得盆满钵满。
在笔者看来，腾讯的思路主要是补齐产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。例如最近腾讯微博利用“大数据技术”实现好友关系自动分组、低质量信息自动过滤、优质信息分类阅读等智能化功能。明显的用数据改进产品的思路。 那么如果腾讯要深入大数据挖掘缺少什么呢?笔者认为其只需马化腾“摁下启动按钮”。数据已经准备好了，就差模式，也就是找到需求或者能更深层次驱动大数据利用的产品，而不是用大数据改进自己的产品。腾讯还在观望，等其他人去试错验证出一套模式或者产品后，自己可以“站在巨人肩上”。这是腾讯的典型思维。
在人才方面，腾讯很早便开始重金挖人。尤其是2010年在Google宣布退出中国后，Google图片搜索创始人朱会灿、Google中国工程研究院副院长颜伟鹏、Google中日韩文搜索算法的主要设计者，《浪潮之巅》及《数学之美》作者吴军相继加入腾讯。搜搜花了很多钱，但被认定为一款无法承载腾讯重托的产品，最后这些大牛都走了。大都回Google了。
腾讯在大数据领域也缺少技术带头人。其对公关也不重视。技术大牛很少出来做报告，更不会向网络、阿里那样主动包装宣传技术大牛。其技术虽然低调，但执行力很强。据腾讯的程序员朋友说封闭开发、集体加班是常有的事情。但配套的重金激励也能跟上。重金之下必有勇夫、腾讯用制度保障技术产出。另外腾讯在高校合作领先一步，在2010年便与清华大学合作成立了清华腾讯联合实验室。这么看腾讯的技术人才这块似乎有短板。会不会到时候马化腾按下启动按钮，发现没数据挖掘能力呢?不会，腾讯搞不定数据挖掘，到时候依然可以挖到大牛，甚至读论文来搞定这事儿。数据挖掘已较为成熟。数据挖掘实际是数据库、统计学、机器学习三个领域的融合。在学术界已经发展多年。不过自然语言识别和深度学习等方面要赶上网络，就难了。除非将网络的数据和众大牛一起倒腾过来。
总体来看，腾讯目前的大数据策略是先将产品补全，产品后台数据打通，形成稳定生态圈。本阶段先利用大数据挖掘改进自己的产品。后期有成熟的模式合适的产品，则利用自家的社交及关系数据时，开展对大数据的进一步挖掘。
三、阿里巴巴：坐拥金数据，尝试做面向未来的数据集市
阿里巴巴B2B出身，在外贸蓬勃的大环境下，依靠服务中小企业发家。淘宝、支付宝等toC的产品出生前，阿里并不依赖也不擅长技术。业界普遍认为阿里没有技术基因。直到淘宝、支付宝以及天猫三个产品后，对海量用户大并发量交易、海量货架数据的管理、安全性等方面的严苛要求，阿里完成进化，在电商技术上取得不菲的成绩。在一段时期阿里仍然浪费了手里掌握的大量数据。这些数据还是“最值钱”的金数据。
数据挖掘无非是从原始数据提取价值。阿里现有的数据产品例如数据魔方、量词统计、推荐系统、排行榜以及时光倒流相对来说是比较简单的BI(商业智能)，没到大数据的阶段。“大数据”浪潮袭来，阿里提出“数据、金融和平台”战略。前所未有地重视起对数据的收集、挖掘和共享。马云在“退居”前动不动都对外提“数据”。有位阿里朋友甚至开玩笑说，马云英文名可以从Jack Ma改为Data Ma。阿里现CEO陆兆禧曾做过CDO，首席数据官。为了用数据来驱动阿里电商帝国，阿里还成立了横跨各大事业部的“数据委员会”。
阿里的各项投资案也显示其整合、利用和完善数据的野心：新浪微博的社交及媒体数据、高德的地图数据和线下数据以及友盟的移动应用数据，都是其数据及平台战略的一部分。数据战略正在首席人工智能官(CBO)车品觉领头下逐步落地，王坚的云为其提供基础设施、基础技术支撑。
就在马云退休之后，王坚对外透露其跟马云开玩笑说的一句话：阿里巴巴对数据的理解深度，不会超过苏宁对电子商务的理解。估计马云不一定认同他这话。马云对大数据已经有着自己的理解和考量。马云曾经说过其对大数据的思考。大致意思是：现在从信息时代进入数据时代了。区别是信息时代更多的是精英玩的游戏。我比别人聪明，我能提取出信息出来;数据时代，别人比我聪明，将数据开放给更聪明的人处理，数据即资产，分析即服务。
计算机发展的过程是从象牙塔、到平民到草根。大数据也是这样，一开始在象牙塔阶段，少数精英公司才能玩;但到后面只要有数据就有价值。数据也有所有权，产生数据、流通数据、挖掘数据的都会获得相应的价值。而阿里擅长的便是“建立市场”，建立一个数据交易市场。届时任何个人和企业都可以将数据和挖掘服务拿上去，交易。初期阿里会将自己珍藏的电商和信用数据逐步放到上面。 有数据的人，拿上去卖，或者让别人分析，分析即服务。没有数据的人，即可以去买，也可以去帮别人挖掘，做矿工。
阿里并不是技术驱动，而是业务驱动的。因此在技术层面我们看到，基于前面提到的阿里大数据思路，其技术重心主要在系统层面。阿里拥有LVS(Linux Virtual Server，Linux虚拟服务器)开源软件创始人章文嵩，Linux Kernal、文件系统、大牛DBA等领域的大牛。从人才布局可以看到阿里擅长的技术领域，体现在对于并发访问、电信级别的电商业务的支撑方面的得心应手。在去年双十一期间，支撑了单日过亿的订单量。铁道部奇葩网12306在日均40万时已经不行了。
总体来看，阿里更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。自己并不擅长似乎也不会着重来做数据挖掘的活儿。而是将自己擅长的“交易”生意扩展到数据。让天下没有难做的“数据生意”。
总结一下
移动互联网浪潮下，现实世界正在加速数字化，每个人，每个物体、每件事情、每一个时间节点，都在向网上映射。空间和时间两个维度的联网，使得数字世界正在接近一步步模拟现实世界。历史、现在和未来都会映射到网上。对大数据的挖掘正是对世界的二次发现和感知。BAT三巨头已经出发。
㈦ 嘉实腾讯自选股大数据策略组合靠谱么
该组合融合腾讯自选股数千万用户的选股智慧，通过分析市场情绪把握市回场机遇答筛选潜在投资价值股票。同时，嘉实基金凭借16年选股经验，为该组合提供策略指导。统计显示，虽然市场经历了两次暴跌，截至10月23日，该组合今年以来涨幅仍高达118%。
以海量数据以及相关新闻信息为基础形成报告，分析整体用户趋势与股票价格表现之间的关联性构建大数据模型，精选大概率具有超额收益的个股，这比传统行业的数据源以及其他非金融行业数据更直接。从而可望及时准确地反映投资者的集体情绪和对市场热点的判断，进而获得超额收益。
而嘉实基金通过结合价值、成长、流动性等指标，剔除基本面和流动性较差的股票，优化大数据投资组合。
两巨头的通力合作使自选股大数据组合实现了高于市场预期的涨幅。据Wind资讯统计，截至10月23日，该组合今年以来涨幅达到118%，同期沪深300指数仅上涨1.06%，中证500指数上涨34.11%，中证800指数上涨9.29%，上证综指上涨5.50%。自选股大数据组合的涨幅远远超过同期市场主要指数的表现。而且，相较于其他大数据策略组合，该组合的涨幅也十分亮眼。
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