⑴ 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。
⑵ 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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⑶ 曠視科技上市了嗎
應該沒有的
目前A股市場里沒有查詢到這個股票名稱的上市公司
請確認是否有其他叫法
⑷ 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。
⑸ 〖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。
⑹ 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。
⑺ 曠視科技股票代碼
曠視科技公司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的相關代碼的。
⑻ 虧損近百億股東中途退出，曠視科技IPO是真缺錢還是真有貨
四小龍都不好過。商湯號稱融資最多，依圖開始上市輔導期，雲從國家隊，中科院背景，最近也開始ipo。問題是四家核心的安防業務，做到頭也就這樣，能打的過海大宇華為嗎？AI公司除了安防行業，應用落地難，變現更難，現在幾家財報一公布，直接扯下了遮羞布……
從國內角度看AI企業，偉大的AI市場在未來，而不是現在就有收益的。在這段客戶培育的空白期，還有技術成型的沉澱期，很重要的是看誰能靠資本撐下去（注意不是盈利，而是縮小虧損）。最近礦世從視覺演算法擴展到物流應用，（物流集成項目中視覺佔比還不到百分之一）實際上可以歸類為物流系統集成商（國內的上市企業如機器人，東方物流，今天國際，未上市的昆船，北自，北起，高科等等）也是為了在現有物流市場里分一杯羹，從以上企業挖人挖技術，但技術壁壘和項目經驗都還需要沉澱，活得很辛苦，市場也很被動。另一類象海康威視，自有資金和研發支持機器人和視覺技術（當然也是股民的錢），同樣也遇到AGV技術和市場瓶頸，也需要等待爆發期，所以另一部分視覺技術就開始學習已經成熟的國外的視覺產品市場，類似日本基恩士，康耐視等（超過百億的市場容量），即使學習現有產品，到今天也經歷了5-6年的積累，才達到國外產品70分的水平（可能高估了）。AI企業在空白期轉向傳統行業市場成為普遍現象。
不會吧，曠世 科技 不是剛發布開源深度學習框架嗎，怎麼會有股東退出，退出了沒有融資進入，那麼可能就裁員倒閉了。問題是AI公司要有造血功能，而不是靠融資，融資是債務，並不是收入。我覺得AI應該轉移到能快速盈利項目，長達十年的項目就先不做了，而是做兩三年能賺錢的項目。我正在研究十個AI項目，能比較快賺錢的項目，做操作系統可能可以賺錢，但是砍甘蔗機器人還是比較難，就是說會失敗的項目先不做，RISC-V晶元也可以做。融資發展的道路看來行不通了，AI公司要早做打算。
長期不盈利，靠股市續命的公司都是耍流氓
都在忽悠，這些裡面估計也就訊飛靠譜一點，不過訊飛也是主要靠集成而不是靠AI
還是沒有核心技術 還都是跟在谷歌後面走 底層技術欠缺 應用場景單一