本类专业是计算机硬件与软件相结合、面向系统、侧重应用的宽口径专业。本专业大类包括六个本科专业，即计算机科学与技术、网络工程、软件工程、信息安全、物联网工程、数字媒体技术。

其中，计算机科学与技术专业培养计算机软硬件设计和计算机应用的专门人才;网络工程专业培养网络工程技术方向的专门人才;软件工程专业培养软件工程技术和软件工程管理方向的专门人才;信息安全专业培养能够从事计算机、通信、电子商务、电子政务、电子金融等领域的信息安全高级专门人才;数字媒体专业培养能适应全球信息化所带来的数字媒体技术发展需要的复合型工程应用人才。学生入学时按专业大类招生，一年后根据个人兴趣、特长及市场对人才的需求状况等因素综合选择确定专业方向。

1、计算机科学与技术专业

主要课程设置：包括信息科学与技术导论、离散数学、C语言程序设计、面向对象程序设计、WEB应用开发技术、算法与数据结构、数字逻辑、计算机组成原理、计算机接口技术、计算机系统结构、操作系统、编译原理、数据库系统原理、计算机网络、软件工程、嵌入式系统、ORACLE大型数据库技术等。

就业方向：毕业生可以从事计算机系统的研究与开发;软件系统的研究与开发;计算机在科学计算、工业控制、信息处理、人工智能、通信等领域的应用开发;计算机网络系统的设计与管理;高等院校和科研院所的教学和科研工作;政府机关部门的计算机应用开发管理。还可以攻读本学科或相关学科的硕士学位。

2、网络工程专业

主要课程设置：包括C语言及面向对象程序设计、算法与数据结构、计算机网络、网络系统集成、网络管理技术、网络安全技术、TCP/IP协议分析、数据库技术及应用、计算机组成原理、操作系统、网络程序设计、信号与系统、通信原理、网络工程项目管理、移动应用开发技术、物联网概论、入侵检测等。

就业方向：毕业生可以到电信、交通、政府机关、医疗、教育等多个领域从事网络的规划与设计、网络工程设计与建设、网络系统集成、网络运行维护与管理、网络安全防护与性能分析、网络应用开发等工作;还可以继续攻读计算机科学与技术、信息与通信工程等相关专业的硕士学位，继续深造学习。

3、软件工程专业

主要课程设置：软件需求与分析、软件构造、软件设计、软件体系结构、软件过程与管理、软件测试技术、人机交互技术、算法与数据结构、面向对象程序设计、数据库系统、操作系统、计算机组成原理、计算机网络、程序设计技能训练、数据库综合训练、软件设计综合训练、软件测试综合训练、软件项目管理课程设计等。

就业方向：毕业生可以到互联网、医疗、金融、保险、教育、交通运输、公共管理、房地产等行业担任软件开发工程师、软件测试工程师、技术维护工程师等，还可以为各级政府机关企事业单位提供技术支持、咨询、培训等服务;也可在软件工程、计算机科学与技术、信息管理与信息系统等专业继续学习深造。

4、信息安全专业

主要课程设置：计算机与算法初步、C++语言程序设计、数据结构与算法、计算机原理与汇编语言、数据库原理、操作系统、大学物理、集合与图论、代数与逻辑、密码学原理、编码理论、信息论基础、信息安全体系结构、软件工程、数字逻辑、计算机网络等。

就业方向：毕业生可在政府机关、国家安全部门、银行、金融、证券、通信领域从事各类信息安全系统、计算机安全系统的研究、设计、开发和管理工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。还可以攻读计算机、通信、电子信息、电子商务、电子金融、电子政务、电子防务等与IT有关的信息安全等专业继续深造。

5、物联网工程专业

主要课程设置：包括物联网导论、电路分析基础、信号与系统、模拟电子技术、数字电路与逻辑设计、微机原理与接口技术、工程电磁场、通信原理、计算机网络、现代通信网、传感器原理、嵌入式系统设计、无线通信原理、无线传感器网络、近距无线传输技术、二维条码技术、数据采集与处理、物联网安全技术、物联网组网技术等。

就业方向：毕业生能在政府管理部门、科学研究机构、设计院、信息领域、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事研究、设计、施工、运行、监测与管理工作。还可以在软件方向、通信方向、电子硬件方向、计算机应用方向攻读硕士学位。

6、数字媒体技术专业

主要课程设置：包括数字媒体导论、C语言及面向对象程序设计、算法与数据结构、操作系统、数字图像处理、计算机网络、移动应用开发、人机交互技术、计算机图形学、脚本语言技术、信息组织与处理、三维动画技术、传感与信息采集、游戏原理、游戏设计与制作、虚拟现实技术等。

就业方向：毕业生能够在数字媒体产业，交通、能源、教育、政府等相关领域企事业单位，从事数字媒体从策划创作到运营管理、移动应用开发等工作;也可考取相关专业硕士研究生继续学习深造。

陈晟老师：高考志愿填报专家，有长达12年的高考咨询填报经验。近几年来在河北、山东、河南、广东等举办过百场高考志愿公益讲座。 熟知各种填报模式，尤其擅长精准院校定位、定量分析院校录取数据方面有独到见解，独创标准分算法已成功指导多个省份万余名考生顺利进入理想院校

哪里都有江湖。有江湖就有厮杀。

这不，金融终端也不例外，万得和同花顺打起了擂台。

昨日午间传万得将涨价30%，晚间万得主要竞争对手东方财富Chioce宣布半年免费，同花顺iFinD跟进降价30%。

也不知道是不是市场提前嗅到了风声，昨日午后开盘，同花顺、大智慧、东方财富迅速拉升，至收盘同花顺涨7.83%、东方财富涨6.63%、大智慧涨4.84%。

涨价还是没涨，that is the question！今天中午，朋友圈传出的一张截图显示，陆风也就是万得的创始人称报价单一分没动！

而同花顺董秘则在董秘互动平台重申了iFinD不会涨价反而会降价：金融行业日子都这么难过了，怎么能趁火打劫涨价呢？“王八蛋才涨价！”

万得与同花顺的主营业务虽然各有侧重，但是同处于金融数据服务行业。除了这两家公司外，此行业还有金融界、大智慧、东方财富等公司。对于此次打擂，业内有个段子，万得pk同花顺，大智慧派记者去调查，堪称三国杀。

传奇崛起之路

其实这个行业一直竞争很激烈，它的崛起也是一部步步惊心的大剧。

有些人，注定是要做大事情的。比如1993年，在上交所门口徘徊的那个年轻人——陆风。人潮人海中，他看到了命运之神在向他招手：如果把这些数据搜集起来卖软盘怎么样？第二天，他租了两台老式电脑，自己写海报，在上海海运学院的学生宿舍里摆开了阵势。

天上九头鸟，地上湖北佬。恐怕连他自己也没有想到，区区数年过去，他一手创立的万得现在成长为中国最大的机构金融信息服务商。

而在西湖河畔，有一位23岁的青年易峥，也被财富之神亲吻了脑门儿。他花费三万元，雇佣了三四个助手搞起了证券分析软件开发，于是94年，同花顺诞生在杭州西湖河畔。

一时间，跟风骤起。随着证券市场的火爆及迅猛发展，越来越多的人看到了金融终端这块肥肉的利润：1994年，深圳有了巨灵信息技术有限公司成立，在2002年以前都是圈内最好的金融数据供应商；1994年，上海乾隆成立，这也是中国炒股软件的鼻祖；1999年，金融界在深圳成立。1999年，乾隆科技在香港交易所创业板上市，这家最早登录资本市场的企业，由于定位不清晰却没有在后来的市场上领跑。

其实，万得的灵感来源于美国的彭博，上世纪80年代诞生的彭博金融终端诞生伊始便风靡金融圈，早期提供基础的金融资讯和数据服务，如今除了更加完善的覆盖全球的数据以外，还提供各种数据接口供第三方使用，比如量化模型、历史回测等等。而万得则是最成功的模仿者。和彭博相比，由于出生时间更晚，更碰上了互联网时代，万得将硬件简化为软件设备——一个大小容量只有25M的专业客户端软件。每个账号，只能登录一台电脑和手机，万得为其用户提供724小时的服务。陆风的目标很简单：瞄准机构用户，机构用户数量不断增加。有很多机构回忆，同时代，财汇和万得在金融底层数据方面相差无几，但是万得做的更为人性化。

随后，同花顺iFinD、东方财富Chioce、大智慧大数据终端先后进入这一市场分食。

虽然没有明确的排行指标，但万得领头羊的地位应该不会被轻易撼动。百度百科显示“在国内市场，万得资讯的客户包括超过90%的中国证券公司、基金管理公司、保险公司、银行和投资公司等金融企业；在国际市场，已经被中国证监会批准的合格境外机构投资者（QFII）中75%的机构是万得资讯的客户”。但在官网上，万得已经悄然把90%和75%换成了“绝大多数”、“众多”等字眼。

这块肥肉究竟有多大？虽然万得没有上市，财务状况无从得知，但一起并购案掀开了“暴利”的面纱。

2018年初新湖中宝竞标万得6.0183%股份，信息披露显示，2016年万得净利润率62%，秒杀A股绝大部分上市公司，当年营业收入约13.3亿，净利润约 8.3亿。尽管其他三家相关财报披露并不完整，但从各种渠道得到的信息来看，万得相较于竞争对手仍处于领先地位，可以看到持续打价格战的东方财富相关业务从去年开始已经出现亏损。

据公开数据显示，本次调价前，万得零售价约6.8万元/套，同花顺iFinD及大智慧大数据终端都在2.8万元-3万元/套，而东方财富为5千元/套。从实际使用体验来看，尽管界面和数据分类高度相似（均参考了彭博），但万得的核心数据质量最高，其他几款在数据的准确率和更新速度方面都较万得有不同差距。

白热化的竞争

而回顾当初他们的厮杀拼c位之路，也是充满了传奇色彩。也与起起伏伏的A股充满了关联交织。

2001年6月14日，上证指数从1990年的100点升到到2245.43点，上升22倍。在上证指数到达顶点之后，开始一路拐头向下。2001年至2005年，是中国的熊市。

在这轮在牛市的尾声，41岁的张长虹看到金融信息服务巨大的机会，开始了第二次人生大转型，辞任北京万国企业服务公司浦东公司总经理以及上海万国股市测评公司董事长兼总经理的职位，注册100万元创立了大智慧这个品牌。

出身四川的张长虹，曾任南京航空学校教师，并在中国证券协会担任副会长等职位。他在通过大智慧软件为市场提供实时交易的行情资讯和交易工具的同时，对中国股票市场的热点问题也参与其中，在股权分置改革、全流通等证券市场背景下，张长虹和“万国测评”的身影频频显现于各大媒体当中，大智慧一时名声鹊起。

在当时，中国股市快速发展，证券公司希望股民（尤其是大户）不要跑到营业厅，而是通过网上行情交易系统进行交易。张长虹牢牢抓住这一需求痛点，主攻券商营业部，并开发软件。大智慧重视软券商营业部需求，重视软件的开发，自主研发了数据采集与处理系统、数据推送等，软件高速运行，一时在券商营业部红火起来。

再来看下金融界。

2004年，中国进入了网络门户时代。彼时，中国垂直的财经网站也基本确立了自己的江湖地位。2004年10月15日，金融界在美国纳斯达克成功上市。这家公司的创始人为赵志伟，记者出身，他1999年创立了金融界，2005年金融界获得了美国IDG、新加坡VERTEX、CAST集团500万美元的投资。他曾经表示，他参观的第一个国外通讯社就是路透，它的媒体业务本身并不赚钱。

赵志伟独辟蹊径，通过点击网站获得广告费，并将其作为获取流量的平台，并将免费用户中的一部分转化为软件付费用户。2001年，金融界模仿美国的理财软件研发出个人炒股软件，它很快成为金融界营收主力。

而另外一个小伙子，沈军也在2005年，创立了东方财富网，开始进军金融财经信息服务行业。随后东方财富又开始做社区——“股吧”上线，并且一战成名。沈军找到了互联网Web2.0时代的法宝，让大家告诉大家。他要打造一个让中国股民足不出户、自由交流、甚至是表达各种情绪的交流平台。依靠网络社区和财经信息，东方财富积累了大量用户。网站给东方财富带来了收入，但是，沈军似乎看的更远，他看到的是互联网券商的金融生态。他随后又推出了东方财富金融终端，又创办了“天天基金网”，并申请了基金销售牌照，做起第三方基金销售网络平台。

而同时期的万得，在陆风的带领下，则一路厮杀，经历了低谷，最终变为越来越多的券商投行人员离不开的“昂贵的金融工具”。

2005年至2008年，万得、大智慧、同花顺、东方财富迎来了第一个黄金收获期。

这是中国证券史上一波最大的牛市。在这波大牛市里，金融信息服务商，赚得盆满钵满。2009年12月25日，同花顺率先在国内A股上市。2010年3月，沈军带领东方财富登录创业板。随后，大智慧在2011年1月登录主板上市，成为内地首家登录主板的金融信息服务商。大智慧上市似乎一开始就瞄准了并购扩张这条路。

大智慧似乎把握了个人电脑时代的应用需求。一个显著的数据是，大智慧PC端产品的日均在线用户数量当时已超过1,000万。大智慧的产品可谓全面出击。在个人金融服务终端领域，大智慧较早推出了新一代高速行情Level-2版行情系统，此外在服务营业部（DOS服务系统、DDE决策服务系统）方面，持续领跑。手机专业版在行业中排第二位。但是，大智慧无法在机构终端方面，取得突破性的进展。大智慧2007年、2008年、2009年营业收入分别为1.58亿元、2.59亿元、4.45亿元，净利润分别为3646万元、6460万元、1.88亿元。

据公开披露的数据，在大智慧、同花顺和东方财富三家企业中，大智慧在2007年至2009年三年中，营业额、净利润都是排在第一位，且三年增长率最高。

在这一路牛市里，最让当时机构惊讶的是，2009年，大智慧的利润超过东方财富和同花顺之和。2007年2009年，万得的营业收入约为：1.2亿元、2.5亿元、3.5亿元；净利润分按照净利率70%计算，初略估计其净利润为8400万元、1.75亿元、2.45亿元。

2014年至2015年，中国再次迎来一波牛市。中国从互联网进入移动互联网时代。在主板超募集资金15亿元的大智慧，从登录主板第一天起，就开始筹谋并购，2011年至2014年4年，先后共并购13家企业，疯狂的企业扩张，大智慧人工成本不断攀升，大智慧从2011年上市，员工迅速扩张到2014年的四五千人。

从财务数据看，大智慧并购并未给上市公司带来预期的良好业绩，反而将其拖入亏损泥潭。随后，进入低谷期，虽然依旧拥有用户，但是无法实现商业变现。2015年，大智慧并购新三板上市公司湘财证券。不过，这一并购案，随着大智慧涉嫌财务造假，以及熊市的来临而最终流产。敢于尝新的大智慧，在所有金融信息服务商中扑向了直播和视频产品——视吧。开始了新一轮角逐。值得一提的是，该项业务2016年亏损额达到11亿元。

万得涨价搅局

有人沉沦，有人崛起。

东方财富在连续十年的坚持中，依靠财经门户带来的流量，借助基金销售，带来了业绩指数级的增长。2012年，东方财富业务在同类企业中，率先迈出了关键的一步——拿到第三方基金代销牌照。2015年，东方财富借助东方财富和天天基金网的流量优势，基金销售额达到7433亿元。同时，东方财富成为国内第一家真正意义上的互联网证券公司。2016年9月，东方财富作价44亿收购了同信证券，更名为东方财富证券，成为第一家获得A股券商牌照的互联网公司。

再来看看，另外一方霸主同花顺。2016年12月，中国证券股票类活跃用户数排名，同花顺遥遥领先于东方财富和大智慧。轮动牛市，营业收入和净利润呈现超过十倍的爆发。

随着人工智能时代的来临，同花顺开始未雨绸缪，从2009年起开始推出如下功能：自动交易、人工智能决策、互联网智能投顾、机器投资人等，并且其在技术研发投入的资金远远领先于东方财富与大智慧。

其实，这么多年，江湖一直纷争不断，万得在在个人炒股软件市场推出了免费版，而其一度垄断的机构市场也逐渐被各方盯上。2012年12月7日，万得起诉同花顺iFinD抄袭，双方你来我往历经四年最终在2016年底宣判，同花顺被判停止抄袭并赔偿335万。

而此次，万得涨价无疑又将搅动一池春水。

（本文资料来源于媒体公开报道，腾讯证券综合整理）

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数字经济研究从广义来讲，包括六个核心，即数字基础，数字技术，数字安全，数字产业，数字业态，数字人才。这六个方面几乎涵盖了数字经济研究的全部内容，它们之间相互联系，互为支撑，共同构建了数字经济持续发展的生态体系。

数字基础

数字基础是指数字经济发展的科学基础。回顾历次科技革命的历史，基础科学的重大突破是科技革命的前提条件，对于一个国家来说，谁能在基础科学领域抢占先机，谁就会引领新科技革命的潮流，随之跃升为世界强国。物理学在半导体、集成电路、激光、磁性、超导等方面的发现是信息革命的科学基础，随着量子计算的不断进展与突破，将引发新的信息革命，对于建设数字强国而言，必须加大对高校数字经济相关基础学科的支持，抢占科学制高点。这是数字经济研究的第一个核心，也是数字经济发展的根本动力。

数字技术

数字技术是指信息科学理论应用而产生的新发明、新创造。当数字技术作为发明和创造时，它离技术创新还差一步，也即技术发明的商业化应用。毫无疑问，大数据、云计算、3D打印、人工智能、物联网等数字技术的成功转化，为数字技术的产业化应用提供了良好的示范。作为科学研究，数字技术主要由高校、科研院所负责开展，为企业商业化应用提供 强大的数字技术储备，特别是需要突破数字经济的核心技术，掌握下一代数字技术发展的话语权。

数字安全

数字安全是数字经济发展的基础防线。随着数字经济的发展，整个社会的信息传递、数据采集与处理、各种控制系统越来越依赖于数字技术。而数字技术的一大重要特征是互通互联，数据的安全与保密、各种控制系统的安全，整个数字经济的协调运转，与数字安全息息相关。数字安全是数字经济的守卫者，把它从数字技术中单独列举出来，正是要强调它的重要性。如果说数字技术需要研究者广泛研究、重点支持，那么数字安全更多需要“国家队”的参与，从国家安全的角度推动数字安全的研究，打牢数字经济发展的基础。

数字产业

数字产业是数字经济发展的产业组织形态。既包括与数据生产、采集、处理相关的直接产业，也包括深度应用数字技术，实现信息化深度融合的传统产业。数字产业的研究，亟需解决一系列理论问题，如信息化与工业化深度融合的深刻变革对整个产业经济的影响，新产业的形成，旧产业的改造，新旧产业的更替，数字产业发展水平的测度等。与数字产业有关的政策研究，也一定是在充分的理论研究基础上，依靠产业大数据开展的研究。依靠数字化的研究方式研究数字产业，说明数字革命也对经济学、管理学的研究方法产生了影响。

数字业态

数字业态是指数字经济催生的新的商业模式，如电子商务、移动支付等。同一个产业可以有多种数字业态，同一种数字业态也可能出现在多个产业。从电子商务到线上线下联动的O2O模式，再到未来基于人工智能技术的无人经济。伴随着新的数字技术，新的数字产业应用而生，业态创新也将再次超出人们的想象力。

数字人才

数字人才是数字经济发展的直接动力，包括以上五个方面所需要的一切人力资源。而由于高校专业的设定还处于平衡思维之下，数字人才的培养与社会总需求之间还有很大差距，特别是高层次人才缺乏，这成为制约我国数字经济发展的一个重要因素。很多地方提出打造中国硅谷，实际上美国硅谷的竞争优势来自于由全球顶尖数字人才产生的集聚效应。除了高层次人才，对传统产业的从业人员而言，如何转变为满足数字经济发展要求的人才，则涉及人力资源的再开发问题。

十九大报告提出“深化科技体制改革，建立以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系”。这六个核心，前三个核心侧重“学”、“研”，后三个核心侧重“产”，它们统一于推动产学研深度融合。因此，站在技术创新体系建设和创新型国家建设的高度，我们必须系统的推进数字经济研究的六个核心，建立多学科、多部门、多产业、多业态密切联动的数字经济创新生态体系。

文章来源：中国农林科技网特聘专家 张鸿

文/朱琼华（识局微信公共账号zhijuzk）

作者简介：本文作者朱琼华，曾供职21世纪经济报道、大智慧、海航投资，现就职华尔街见闻，开拓研究科技金融。本文原载于其个人公众号智囊财经（aaflyingpig），识局获得授权转载。和大家一起感受岁月汹涌波涛。

2017年3月8日，经历了风霜雨雪后的黄浦江，在开春这一刻恢复了平静。倒映在江水里的高楼，随着波光舞动起来，仿佛在诉说着这里两岸企业传奇历史，诉着这些企业的兴衰荣辱。

黄浦江畔的陆家嘴，历经27年，终于成为全球举世瞩目的金融中心之一。在通往金融证券财富淘金之路上的人，一夜暴富与一夜赤贫每天都在这里上演。

这是一部充满野心的历史。金融潮汐、科技浪潮、互联网浪潮三潮激荡，澎湃而生。

今天，我们要讲述在这里为淘金之路提供铲子的金融服务商的故事：万得、东方财富、同花顺、大智慧，他们在通往金融信息服务商的传奇之路。

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1993年的一天，上海证券交易所门口，熙熙攘攘的人群在讨论着股票，而一些人拿着一张A4纸向讨论股票的人们兜售信息，人们竞相抢购。

当天，一位年轻人就站在上海证券交易所附近，在人潮人海中，他看到了这里的巨大商机：如果把这些数据搜集起来卖软盘怎么样？第二天，他租了两台老式电脑，自己写海报，在上海海运学院的学生宿舍里摆开了阵势。

这位年轻人叫做陆风，湖北仙桃市人。1992年大学毕业的他，在地方政府待了3天而离开，辗转深圳，然后来到了上海。陆风后来成了万得公司实际控制人，万得现在成长为中国最大的机构金融信息服务商。

90年代，中国股市刚刚起步，巨大的财富机会吸引着年轻人加入。

1993年，23岁的沈军刚刚从上海交通大学毕业，学工科的他，看到股市的巨大机会，在大学他就进入股市，毕业后选择进入期货公司，并开始在《上海证券报》用“其实”这个笔名写作股评。

在杭州西湖畔，另一位23岁的青年易峥，从浙江大学电机工程系即将毕业，他却并不急于找工作。因为，杭州工商银行旗下的一家证券公司找到他，让其帮忙写证券分析软件。

易峥特别重视这次机会，也没有节省成本，他租用了办公室，还雇佣了3、4个助手帮忙开发。这个单子，易峥共花费3万元，利润只有四五百元。易峥认为，通过这个程序，他摸到了财富之门，后面有更大的生意等着他。易峥是幸运的，第二个大单子很快来到了。1994年，易峥和伙伴在杭州创建了同花顺。

90年代，中国证券市场像婴儿一样刚刚落地，巨大的信息需求被刺激。

1994年，深圳有了巨灵信息技术有限公司成立，在2002年以前都是圈内最好的金融数据供应商；1994年，上海乾隆成立，这也是中国炒股软件的鼻祖；1999年，金融界在深圳成立。1999年，乾隆科技在香港交易所创业板上市，这家最早登录资本市场的企业，由于定位不清晰，没有在后来的市场上领跑。

据金融软件数据商们回忆，在1994年至2002年，市场最大的需求就是公司基本的资料，这些金融服务公司，给证券公司营业部提供上市公司资料，有时候一套几万元。证券市场的火热，越来越多的软件公司进入到这个领域，如港澳资讯、维赛特等，开始打价格战，最后一套只卖一两千元。

1994年至2002年，这8年是陆风最为痛苦的日子。同质化竞争，价格战，找不到钱，找不到方向。那段时间，每家证券公司都有自己的需求，找各类软件供应商，招标让其建数据库，做内部咨询，最后万得招聘的人员越来越多，但是利润越来越少，服务商沦为证券公司的民工。

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2001年6月14日，上证指数从1990年的100点升到到2245.43点，上升22倍。在上证指数到达顶点之后，开始一路拐头向下。2001年至2005年，是中国的熊市。

宏观经济不好，金融机构对信息服务商压价。金融服务公司开始产生第一个大分化：当时做美股的158海融证券网，曾经获得450万美元投资，在中国如日中天，因为美国互联网泡沫、纳斯达克崩盘而卖给了和讯网。巨灵达到巅峰之后，开始做电视、卫星、广播等财经媒体业务。2003年，在熊市看不到金融信息服务的希望易峥，开始转行，并成立了当时概念比较热的生物公司。

2000年12月，在这轮在牛市的尾声，41岁的张长虹看到金融信息服务巨大的机会，开始了第二次人生大转型，辞任北京万国企业服务公司浦东公司总经理以及上海万国股市测评公司董事长兼总经理的职位，注册100万元创立了大智慧这个品牌。

大智慧这家公司的创始人，一开始创业，就站在了较高的起点。与草根的陆风、易峥、沈军有些不同。

张长虹，四川人，曾任南京航空学校教师，并在中国证券协会担任副会长等职位。他在通过大智慧软件为市场提供实时交易的行情资讯和交易工具的同时，对中国股票市场的热点问题也参与其中，在股权分置改革、全流通等证券市场背景下，张长虹和“万国测评”的身影频频显现于各大媒体当中，大智慧一时名声鹊起。

在当时，中国股市快速发展，证券公司希望股民（尤其是大户）不要跑到营业厅，而是通过网上行情交易系统进行交易。同花顺、大智慧做的都是网上行情系统的开发。从1999年到2001年这段时间是中国股市的第一波牛市，这更增加了证券公司对行情交易系统的需求。一个营业厅动辄拿出几十万购买系统，还要为后续维护支付费用。但是，牛市之后，营业部的需求迅速降低。

从万国股评出来的张长虹，似乎更理解券商营业部的需求。他主攻券商营业部，并开发软件。大智慧重视软券商营业部需求，重视软件的开发，自主研发了数据采集与处理系统、数据推送等，软件高速运行，一时在券商营业部红火起来。

2002年，遭遇几年的迷茫之后，陆风痛定思痛，决定置之死地而后生。他放弃当“软件民工”，穿上西装卖产品。就在一天之内，陆风将所有为券商机构服务的项目都停了，全公司的人都过来开会。

“其实也没什么契机，就是被客户气的，气得我发火。我说，他妈的我不干了，我宁可去卖苹果也不跟你们玩了，我不玩了。我自己做产品，能卖就卖，不能卖，我就真的准备回家种田了。”

陆风的转变，源于他看了榜样——美国的彭博。20世纪90年代，陆风带领管理团队专程飞到美国，考察彭博终端机及其商业模式。《我是布隆伯格》成为陆风的圣经。从产品形式到管理风格，万得全面学习彭博。

陆风想做一套和彭博一样的金融终端。最开始的时候，万得金融资讯终端做得比较粗糙，将终端免费给券商和基金等机构使用，然后根据用户的反馈意见不断修改完善。小步快跑，低成本做事。

1983年，布隆伯格和他的伙伴用了6个月，制造出第一批22台“彭博终端机”，卖给美林，尽管机器的稳定性出现问题，但这笔收入将彭博公司带入正轨。万得资讯和彭博一样经历这个过程。

万得在中国做出了第一套最为成熟的金融终端。和彭博相比，出生时间更晚，更碰上了互联网时代，万得将硬件简化为软件设备——一个大小容量只有25M的专业客户端软件。每个账号，只能登录一台电脑和手机，万得为其用户提供7×24小时的服务。

陆风的目标很简单：瞄准机构用户，机构用户数量不断增加。有很多机构回忆，同时代，财汇和万得在金融底层数据方面相差无几，但是万得做的更为人性化。

万得牢牢把握高端用户市场，并不断走向垄断趋势。如今，万得高端市场份额约85%。万得的单个账户每年收费7、8万/年，该账号只允许单机使用，且每年单个账号都会涨价20%—30%。

Wind给机构带来一种很好的使用习惯。多位券商基金机构人士表示，现在已经离不开万得这个昂贵的金融工具了。

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2004年，中国进入了网络门户时代。

这一年里，中国的传统门户——新浪、搜狐、网易已经发展成熟，其财经频道也已经发展良久，而且垂直的财经网站——和讯网、金融界、证券之星也在中国确立了江湖地位。

2004年10月15日，金融界在美国纳斯达克成功上市。这则消息震惊了海内外同行。没有人相信，一家靠卖个人软件的企业连续三年保持高速增长， 2004年，该公司的营收入达到602万美元。直到2007年，金融界2590万美元的营业收入中，来自炒股软件的营收占到绝大部分，广告收入不过区区156万美元。

这家公司的创始人为赵志伟，曾经在新华社做过记者，他1999年创立了金融界，2005年金融界获得了美国IDG、新加坡VERTEX、CAST集团500万美元的投资。他曾经表示，他参观的第一个国外通讯社就是路透，它的媒体业务本身并不赚钱。

赵志伟虽然创立了一个金融网站，但是他并没有像新浪财经一样，通过点击网站获得广告费，而是将其作为获取流量的平台，并将免费用户中的一部分转化为软件付费用户。2001年，金融界模仿美国的理财软件研发出个人炒股软件，它很快成为金融界营收主力。

金融界在个人软件销售方面获得巨大成功，极大惊醒了正在股市低迷期迷茫的同花顺、大智慧等企业，他们软件开发从营业部转向个人用户。

2005年，喧嚣的股市再次回归平静，沈军也在活跃的股评报纸电视平台逐渐消失。这一年，他和伙伴们创立了东方财富网，开始进军金融财经信息服务行业。

沈军只是一个后来者。沈军后来回忆，或许是市场给了他机会，在财经信息领域、金融界、和讯网、新浪财经、网易财经布局多年。那一年，互联网宽带开始普及，互联网PC时代爆发。持续的熊市，很多传统门户和财经网站开始对市场失去信息，并开始缩减其业务。但是，东方财富网开始加大投入。

2006年，东方财富“股吧”上线，并且一战成名。沈军找到了互联网Web2.0时代的法宝，让大家告诉大家。他要打造一个让中国股民足不出户、自由交流、甚至是表达各种情绪的交流平台。

依靠网络社区和财经信息，东方财富积累了大量用户。网站给东方财富带来了收入，但是，沈军似乎看的更远，他看到的是互联网券商的金融生态。他随后又推出了东方财富金融终端，又创办了“天天基金网”，并申请了基金销售牌照，做起第三方基金销售网络平台。

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2014年至2015年，中国再次迎来一波牛市。中国从互联网进入移动互联网时代。

在主板超募集资金15亿元的大智慧，从登录主板第一天起，就开始筹谋并购。

2011年至2014年4年，先后共并购13家企业，并购企业和金额分别为：阿斯达克通讯社(2900万美元)、上海财汇(1650万美元)、北京世华国际金融（1000万）、龙软信息技术有限公司70%的股权（2730万元）、T&C Financial Research，Inc.（3.3亿日元）、新加坡新思维私人有限公司、北京慧远保银信息技术有限公司（4302.15万元）、艾雅斯资讯科技有限公司（1.3亿元）、民泰(天津)贵金属经营有限公司70%股权（7000万）、杭州莲月网络科技有限公司80%股权（3200万元）、无锡君泰贵金属合约交易中心（1.44亿元）、上海狮王黄金有限责任公司（4,370万元）。

此外，大智慧还对标彭博成立了大智慧通讯社，在国内招募记者编辑人数一度达到约180人。

疯狂的企业扩张，大智慧人工成本不断攀升，大智慧从2011年上市，员工迅速扩张到2014年的四五千人。从财务数据看，大智慧并购并未给上市公司带来预期的良好业绩，反而将其拖入亏损泥潭。

2012年至2015年，大智慧的营业收入分别为4.7亿元、7.86亿元、9.25亿元、6.54亿元，净利润分别为-2.73亿元、-1.18亿元、2.09亿元、-4.47亿元。

2016年，大智慧深陷亏损，净利润为-16.8亿元至-17.8亿元。

据第三方数据，在移动互联网时代，大智慧手机端用户排名第二，大智慧的PC端注册用户也有上亿用户。

大智慧机构销售收到挤压，个人账户无法收费，没有基金销售牌照。大智慧虽然依旧拥有用户，但是无法实现商业变现。

2015年，大智慧并购新三板上市公司湘财证券。不过，这一并购案，随着大智慧涉嫌财务造假，以及熊市的来临而最终流产。

敢于尝新的大智慧，在所有金融信息服务商中扑向了直播和视频产品——视吧。开始了新一轮角逐。值得一提的是，该项业务2016年亏损额达到11亿元。

大智慧似乎一直在寻找机会并购金融信息服务企业，同时紧跟时代步伐寻求突破，也能准确把握个人PC时代的商机，移动互联网、还把握了互联网券商等等各个时代的技术。

一位多年跟踪金融信息服务的专业人士感慨道：大智慧始终没有做好产品体验，不注重精耕细作产品，这是暂时“失败”的根源。

有人沉沦，有人崛起。

东方财富在连续十年的坚持中，依靠财经门户带来的流量，借助基金销售，带来了业绩指数级的增长。

2012年，东方财富业务在同类企业中，率先迈出了关键的一步——拿到第三方基金代销牌照。东方财富对标嘉信金融，发力金融电商业务，从信息服务切入到基金销售。

2015年，东方财富借助东方财富和天天基金网的流量优势，基金销售额达到7433亿元。短短4年时间，东方财富的基金销售逼近工行的1.04万亿元。其占互联网第三方公募基金代销市场占比估算超7成，佣金体量10倍于数米基金（阿里�...

现代视觉理论和技术的发展，不仅在于模拟人眼能完成的功能，更重要的是它能完成人眼所不能胜任的工作。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度，在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，采用机器视觉来替代人工视觉；

在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量不仅效率低而且精度不高，而用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度,机器视觉系统在工业在线检测的各个领域得到广泛应用。

大型工件平行度、垂直度测量

大型工件平行度、垂直度测量采用激光扫描与CCD探测系统的大型工件平行度、垂直度测量仪，它是以稳定的准直激光束为测量基线，配以回转轴系，旋转五角标棱镜扫出互相平行或垂直的基准平面，并将其与被测大型工件的各面进行比较。在加工或安装大型工件时，可用该认错器测量面间平行度及垂直度。

热轧螺纹钢几何参数在线动态检测系统

该系统以频闪光作为照明光源，利用面阵和线阵CCD作为螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件，实现热轧螺纹钢几何参数在线测量的动态检测。

轴承状态实时监控

采用视觉技术实时监控轴承的负载和温度变化，消除过载和过热的危险。该技术将传统的通过测量滚珠表面来保证加工质量和安全操作的被动式测量变为主动监控。

基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统

汽车仪表板总成上安装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等，其生产批量大，出厂前需要进行一次质量终检。检测项目包括速度表等五个仪表指针的指示误差，24个信号报警灯和若干照明灯是否损坏或漏装等。通常采用人工目测方法检查，但误差大、可靠性差，不能满足自动化生产的需要。机器视觉测试技术的智能集成测试系统改变了这种现状，实现了对仪表板总成智能化、全自动、高精度、快速度的质量检测，克服了人工检测所造成的各种误差，大大提高了检测的效率和可靠性。

金属板表面自动探伤系统

在对表面质量要求很高的特殊大型金属板进行检测时，原始的检测方法是采用人工目视或用百分表加探针进行检测，该方法不仅易受主观因素的影响，而且可能给被测表面带来新的划伤。金属板表面自动探伤系统利用机器视觉测试技术对金属表面缺陷进行自动检查，可在生产过程中高速、准确地进行检测，同时由于该系统采用非接触式测量，避免了产生新划伤的可能。该系统采用激光器作为光源，通过针孔滤波器滤除激光束周围的杂散光，采用扩束镜和准直镜使激光束变为平行光并以45度的入射角均匀照射在被测金属板表面上。金属板放在检验台上，检验台可在x、y、z三个方向上移动，摄像机采用TCD142D型2048线阵CCD，镜头采用普通照相机镜头，CCD接口电路采用单片机系统。PC主机主要完成图像预处理及缺陷的分类或划痕的深度运算等，并可将检测到的缺陷或划痕图像在显示器上显示。CCD接口电路和PC机之间通过RS.232口进行双向通讯，构成人机交互式数据采集与处理。该系统主要利用线阵CCD的自扫描特性与被检钢板在x方向的移动相结合，提取金属板表面的三维图像信息。

汽车车身轮廓尺寸精度检测系统

英国ROV

ER汽车公司800系列汽车车身轮廓尺寸精度的100％在线检测，是机器视觉系统用于l3l工业检测中的一个典型实例。该系统由62个测量单元组成，每个测量单元包括一台激光器和一个CCD摄像机，用以检测车身外壳上288个测量点；汽车车身置于测量框架下，通过软件校准车身的精确位置。每个激光器、摄像机单元均在离线状态下经过校准，同时还有一个在离线状态下用三坐标测量机校准过的校准装置用以对摄像机进行在线校准；检测系统以每40秒检测一个车身的速度，可检测三种类型的车身；系统将检测结果与从CAD模型中提取出来的合格尺寸相比较，测量精度为±0.1mm。ROVER公司的质量检测人员用该系统来判别关键部分的尺寸一致性，如车身整体外型、车门、玻璃窗口等。检测实践证明，该系统可成功进行800系列汽车车身轮廓尺寸精度的在线检测，并将用于检测ROVER公司其它系列的车身轮廓尺寸精度。

奥迪白车身表面质量检测系统

奥迪公司最近研制成功了一种能够对白车身表面缺陷进行全自动检测的系统，取名为“智能控制白车身表面质量检测系统”。该检测系统综合采用了投影光栅直接相位采集、高速数字图像处理、表面缺陷图像模式自动识别、智能化质量判断、自适应系统学习技术、高速数字信息网络、松散化自调节软硬件结构以及机器人系统控制技术，可以在传动速度为5m/min的生产线上，对焊装完毕的白车身进行100％的在线检测。整车检验时间为1分20秒。通过自动测试与分析，将过去靠肉眼无法分辨的表面缺陷直接标记在车身上，使白车身进入喷漆工序之前即可对缺陷处进行打磨，节省了表面喷涂过程中的打磨工序，既节约了大量制造成本，同时又提高了车身的表面质量。

机器视觉产品方案商朗锐智科(lrist)相关人员表示,在许多其它方法难以检测的场合，也可以利用机器视觉系统可以有效地实现, 从而有效地提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平。机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，美国国家标准局就曾预计未来90％的检测任务将由视觉测试系统来完成。

关于森科特

森科特智能仪器有限公司是一家集产品研发、生产、销售为一体的高新技术企业。

电气事业部主要研发和生产智能电力多功能仪表、智能马达保护装置、智能电网控制仪表；以及能源管理系统的研发。

海洋事业部主要研制和生产海洋智能溢油传感器、海洋信标、海洋环境监测台站等；多项产品达到国际先进水平，填补国内空白。

公司坚持以科技创新为导向，客户满意为中心，不断进取，努力开拓，实现公司长期稳定发展。

系统简介

SmartPMC-3000能源管理系统是公司采用当前最新的自动控制技术、网络通信技术、计算机应用技术，结合现代化供配电技术、人工智能技术等开发的智能化能源管理系统，该系统具有良好地实时性、稳定性、安全性、开放性和可扩展性。

系统通过对各种能源（电、水、天然气、蒸汽、压缩空气、工业氮气、油、煤等）实时采集、动态监测、能耗分析、成本核算、绩效考核和报表发布等功能，实现企业能源管理精细化，促进节能降耗。可广泛应用于工矿企业、火力发电厂、港口、机场、学校、医院、酒店等场合。

科学的能效管理综合解决方案，可以使电力能效利用率提高30%以上，通过合理的设计及能效管理，降低生产中断风险，保障企业高效运营，实时监控能耗设备的运行状态，科学分析和管理，主动式预防和持续的能效管理，实现企业可持续发展。

系统特点

支持多机、双网等多重冗余结构、支持负载平衡，支持单机、双机、多机等各种大小的系统规模。

数据库分为基于磁盘的商用关系数据库和基于内存的实时数据库，两种数据库协同配合，保障了数据存储的实时性和安全性。两种数据库均有主与备，可实现主备快速切换。

实时数据库性能高，能满足几十万采集点的实时性要求，可接收不同类型的数据，进行分析、处理。

完全采用跨平台的三维图形标准openGL，可以使用户轻松绘制出各种图形图表和三维立体图形，支持图形的无级缩放、变焦、漫游、导航、分层，采用图库的方式管理图形，保证全网图形的一致性，支持多窗口、多画面，强大的脚本语言。

WEB发布平台，可以通过IE浏览器，访问数据库，包括查看接线图、系统运行工况图、遥测量棒图、实时曲线图、历史曲线图、潮流图、实时事件、历史事件、历史报表等，实时掌握各项数据。

支持多种通讯规约（协议），便于不同设备的接入。

报表种类齐全，满足用户不同需求，可设置定时打印，到设置的时间时自动将报表打印出来。

系统结构

SmartPMC-3000能源管理系统采用分层、分布式结构，分为系统管理层、网络通讯层和现场设备层。

系统管理层由管理软件、服务器、监控主机、打印机、UPS电源等组成，负责数据的采集与处理，状态监视、控制和调节、事件顺序记录、实时历史数据管理、报表管理等功能，是系统的管理中心，支持单机、双机、多机等各种大小的系统规模。

网络通讯层是指现场设备层和系统管理层主机系统实现数据交换的通讯设备和通信链路，主要包括通信管理机、串口服务器、网络交换机、光纤收发机以及光缆、通讯电缆等。现场设备采集的数据信息通过该层传递到系统管理层进行分析、处理、存储等，同时系统管理层通过该层可以实现对现场设备的遥控遥调等指令。

现场设备层是指现场安装的智能仪表和计量装置，完成测量、监视、通讯等功能，实现监控对象的数据采集和发送。包括中低压配电监控中所需的各种监控仪表，以及其他水表、煤气表、热能表、油表、温控等第三方设备。

系统功能

数据采集与处理

采集所有现场设备的电量、压力、温度等数据信息，并存入数据库进行处理，同时在人机界面以潮流图、饼图、棒图、表盘等形式非常直观的显示各参数。

数据库配置

数据处理的核心部分，对RTU参数、遥测、遥信、电度积分等参数进行设置。

状态监视

通过遥信功能监视现场设备的运行情况。

监视现场设备层各数据采集终端与系统管理层系统通信连接情况。

控制和调节

对于有输出控制的设备，通过系统可以对设备实现远程控制和调节。同时为保证操作安全，执行遥控命令的管理员必须要有相关权限。

事故追忆（PDR）

对历史事件进行查询，包括设备及程序运行事件、SCADA事件、操作事件、实时库事件等事件。

可以对所有装置或部分装置按日期、事件类型、关键字进行筛选，快速高效的查询事件。

事件顺序记录(SOE)

结合本公司生产的马达保护装置，实时监测电机工作状态，发生保护动作时，对保护动作类型、动作发生时间、动作相关电气参数记录，并在人机界面实时显示文字及声音报警，使监控室值班人员及时发现状况并采取相应措施，保护设备，减小损失。

报警处理

系统对采集到的数据可以设置越限告警功能，越限告警分为越上限和越下限，同时每种越限又分为一级越限和二级越限，实时监测设备工况，有越限情况发生时，人机界面会实时报警。

系统有对时功能，与主机时钟同步，保证了事件记录及数据分析处理的准确性。

通道监视与统计

系统前置机进程可以实现通讯通道运行监视，通道运行状态统计。

网络拓扑和动态着色

整个能源管理系统的网络拓扑图，清晰的看清整个系统的结构，主机、打印机、UPS电源、通讯方式、终端设备等。

实时历史数据管理

实时显示从各现场设备读取的数据，查看实时趋势曲线，同时可以选择数据的存储方式，存储周期，可以查询历史数据和历史曲线。查询时可以根据日期，想查询的参数名称等方式进行筛选。

报表管理

系统提供多种类型的报表，对采集到的数据进行分类整理，省去了人工制作报表的时间，节省人力物力，可实时显示、查询和打印报表，可设置自动打印，设置时间日报表每日的几时几分，月报表每月的几日几时几分，到时会自动打印所需的报表。

WEB信息系统

系统提供C/S和B/S两种访问模式，C/S访问模式客户端响应速度快，充分发挥客户端PC的处理能力，减轻服务器的压力。B/S访问模式不需要安装客户端，任何地方只要有一台可以上网的电脑即可访问服务器，做到了真正的跨网络、跨平台访问。

人机联系

人机界面是调度员监视、控制设备运行情况的窗口。人机界面隐藏了与数据库、网络部分的复杂接口，通过组态图(包括配置图、接线图、曲线图等)、各种监视控制窗口以及调度员权限管理使监控工作变得直观、方便、安全。

系统节能应用举例

概要显示当月、当年用能情况，并与往年同期用能进行对比，掌握用能趋势。实时动态监测企业当前用电功率。通过设置每日用能的计划值，实现用能的定额管理，并与实际用能进行对比，对可能出现的用能突增进行预警。将各类用能折算为标准煤，全局掌握企业用能情况。

通过用能趋势图，快速定位用能负荷高峰，并逐级定位高峰能耗的组成，为移峰填谷找到依据。

系统将归属同一集团、同一区域的企业的GPS坐标标注在电子地图上，鼠标停 靠在坐标上可显示该企业的能耗概况，双击图标后可显示企业用能的详细情况，方便集团公司对下属分公司、门店进行集中管控。

将企业用能按照尖、峰、平、谷（时间段可灵活设置，时间段设置可扩展）划分，找到企业用能在时间段上的不合理之处，也可作为企业能耗复费率计算的依据。同时，系统可以统计任意时间期间的能耗，并进行逐日、逐周、逐月、逐季度、逐年汇总。

判断一个企业能耗的高低，不应仅仅看总量，还应将能耗数据同建筑面积、员工人数、商场客流量、产量、销售额、环境温度等其他参数进行综合比较，系统 可以根据需要建立不同的能耗分析模型，从而更加科学、更加准确的判断一个企 业能耗的高低。

对工业生产型企业进行生产排班，灵活设置每个班组的生产时间段，自动导入 或手工输入班组产量，能耗系统统计每个班组的总能耗和单耗，横向比较班组用 能情况，有利于建立绩效考核方案。

5月15日下午，沃民高新科技（北京）股份有限公司（以下简称“沃民高科”）在京举办互联网信息监测与智能分析技术成果发布会，逾百名来自科技界、投资界、媒体界的记者及嘉宾受邀参加。

会上，沃民高科相关人员发布了七大研发成果。

成果之一：网络信息监测与分析工作的趋势研究

在成果之一的“网络信息监测与分析工作的趋势研究”发布环节，沃民高科董事长齐中祥认为：舆情的本质是社会心理在可见的形式下寻求的表达。针对当下舆情工作所面临巨大的挑战，齐中祥提出了舆情工作将面临“从舆情角度转向情报角度，从实时监测转向动态预测，从关注信息转向关注人与信息的融合，从关注事实转向管控情绪，从关注中国转向监测全球”的五大趋势。

成果之二：人心识别理论和技术实现的路径

在成果之二的“人心识别理论和技术实现的路径”发布当中，齐中祥指出：人类的欲望驱使着人心的变化，实时通过情绪予以表达。伴随深度学习和人工智能算法上的不断探索和突破，沃民高科董事长齐中祥先后提出了人类社会活动四循环模型、人类行为的简化模型等研究成果。以此为理论依据，沃民高科网络情报团队独创了一套人心识别AI技术体系，通过计算亿万网民的真实情绪，从而达到洞察民心的目的。

成果之三：基于ABC的开源情报分析体系

沃民高科是个大数据公司，公司对标美国国防部、CIA、FBI等顶级情报机构技术和运营模式，自主研发了基于ABC的开源情报分析体系。

以Algorithm(算法)为核心技术，沃民高科相继研发出情绪分析算法，选情监测算法，满意度计算算法，择时、选股算法。以Big Data(大数据) 为基础支撑，沃民高科独创暗网+互联网+行情大数据采集与处理系统，以沃德炒股机器人为核心的智能交易系统，沃德社会气象台网络情报实时监测与智能分析大数据系统。以Cloud(云端)为服务载体，沃民高科搭建了通用云计算的PAAS服务平台：沃德股市气象站APP等针对C端用户的产品服务平台，以及沃德社会气象台等服务B端用户的情报监测与分析系统

成果之四：基于人心识别算法的预测能力

常规分析技术大部分都停留在数据统计层面，但现实要求我们不断提升基于规则的数据挖掘及分析能力，全面运用以人工智能和深度学习为基础的自然语言分析和挖掘技术。沃民高科经过多年在大数据领域的耕耘和对一些前沿科技的运用，目前已经可以做到从状态检测到实时监测，再从实时监测到动态预测的飞跃。目前，沃民高科已成功预测美国大选、法国大选、韩国大选、英国大选、德国大选等全球大选结果，同时还准确预测了中国台湾地区领导人选举和中国香港特首选举结果。此外，公司还为有关政府部门和多家企业提前预测了可能的风险点，大大降低了他们的风险成本。

成果之五：满意度在线智能计算与算法模型

传统调查费时费力，样本量规模也严重制约着统计结果的准确性。沃民高科经过多年的探索和实践，自主研发出一套基于大数据和情绪算法的智能满意度技术，绕过人类心理的黑匣子，利用深度学习和自然语言处理技术，通过分析个体从情绪到态度到行为的因果关系，剖析其对事件的态度，更加直观、全面、高效地得到民众关于某事件的满意度。目前，沃民高科智能满意度算法已在企业品牌满意度、票房预测、政策效果评估、企业口碑管理等方面取得了重大突破。

成果之六：基于人与信息融合的水军识别术

互联网社会，由于海量信息鱼龙混杂，真伪难辨，导致各种网络谣言横行肆虐，躲在谣言背后的黑手和水军更是危害巨大，给政府、企业和个人造成了巨大的负面影响，也严重破坏了正常的社会秩序。为打击网络谣言及其幕后黑手，沃民高科网络情报团队在理论和实践上进行了有益探索，并基于人与信息的融合技术创立了一套水军识别技术。目前，公司已成功帮助两家上市公司还原了相关谣言背后的网络推手及其炒作过程，帮助客户锁定了一批涉嫌造谣、诽谤的账户，获得了客户的高度认可。

成果之七：全球网络信息实时监测智能系统

沃民高科目前已具备先进的数据获取和分析能力。公司自主研发的互联网实时监测与智能分析大数据平台-沃德社会气象台，覆盖全球7大搜索平台、6大社交平台、6亿+社交账户，每24小时采集处理信息超过8000万条，累计处理信息超过1500亿条。数据来源涵盖明网、暗网、专网三大平台，可全面、快速采集境外主流媒体以及社交网站等信息，第一时间感知全球舆论环境。会上，沃民高科研发人员还表示，计划1-3年内开发8种以上不同语言版本的平台，通过多语种分析系统，24小时不间断地监测全球社交媒体信息。

为满足有关客户的特殊情报需求，沃民高科还推出了私人订制服务。和标准化服务相比，个性化的定制功能获取的数据更多，维度更多，关联度更强，实效性更高。可以帮助客户提前预警敏感信息，生成定制图谱，实现定制聚合以及检索优化等目标。

在七大成果的驱动下，沃民高科研究人员相继开发出舆情监测、选情算法、满意度智能计算、竞争情报、广告效果监测、网络水军监测、网络影响力评估、情报分析、炒股机器人、自动打新助手等一系列产品和服务，并在党政军警、商业机构、传媒机构、个人和机构投资者等多个合作领域获得了良好的口碑。

成果发布会上，沃民高科还与四川西部民生研究院、广西朴诚信息咨询有限公司、内蒙古北方大数据研究院等机构签署战略合作协议，各方将致力于共同推动互联网信息监测与智能分析相关技术成果的落地应用，为中国的党政军警、商业企业机构提供更强大、更智能的解决方案。

智慧农业：农业物联网智能一体化雨量站

一体化雨量站集成太阳能供电、RTU、雨量计、通信模块、避雷器于一体，实现降雨自动化监测并将信息及时传递给水文自动测报系统，实现水库的水位和降雨的自动监测采集和上报。

一体化雨量站组成

由翻斗式雨量计、太阳能电源系统、水文采集终端、远程通信终端等组成。

功能特点

具有体积小、结构紧凑，具有安装简单、操作简洁、维护方便、技术先进、功能可靠、适用范围广、计量精度高等特点。

一体化设计降低了整体成本，电源、数据采集与处理系统、通讯模块集于一体；

GPRS/CDMA网络数据传输运营成本低，公网的可靠性高、覆盖面广；

可根据需要调整量程和精度的配置，雨量测量分辨率最低可为0.1毫米，也可选择其他精度翻斗雨量计(0.1mm、0.2mm、0.5mm、1mm)；

多种数据传输方式，定时自报、雨量加报和水位加报等多种数据传输。

来源：中国智慧农业网

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1. 环保信息门户

环境数据统一发布展示平台门户，将各类环境平台和系统内子模块归置集成于此，促进信息交流共享，为各部门各层级提供基础支持。

2. 污染源在线监控中心

污染源在线自动监控系统由环保局监控中心与企业监测中心两大部分组成，实现数据互通共享

2.1 环保局监控中心

环保监控中心通过通信网络实时采集所有监测现场的各类信息并存贮至中心计算机数据库中。

根据不同需求,对各类信息进行查询、统计、分析、显示、汇总、打印报表等。

对超标参数进行报警，必要时，对产生超标的污染源现场实施远程自动控制等。

根据需要，可在监控中心设置大屏幕设备，用以显示各监测点动态分布的电子地图和实时监测数据，供指挥和宏观决策参考。

接听处理投诉热线电话，电话录音、事件查询、事件处理、政策咨询等

Web信息发布。

2.2 企业监测中心总述

企业监测中心由数据采集与处理、数据通讯、监测设备三部分组成。

企业现场的各种在线监测设备自动对污染物排放口进行实时监测，其监测数据由数据采集器采集到监测中心，经数据处理单元处理后，由通信装置上传至环保局监测中心。

企业监测中心的数据处理器具有本地存贮功能。当通信网络出现故障时，企业监测中心系统会自动保存数据；并且在通信恢复后，自动将故障期间的全部未上传数据上传至监测中心服务器，从而确保既使出现通信故障也不至出现数据丢失现象，保证了数据的完整性。

3. 污染源监测预警发布平台

预警发布平台采用B/S架构，可针对不同权限设置要求，实现及时预报预警。

3.1预警功能

GIS地理信息平台 系统采用GIS地理信息系统，操作直观、快捷、可根据地图迅速定位选择需要发布的预警信息终端；GPRS无线集群发布 系统充分利用现有移动公共通信网络的资源，采用TCP/UDP网络技术及语音合成技术，可以同时对成千上万个预警信息终端发布预警信息，覆盖范围广、发布速度快；可管理多种类型终端 单个平台可同时管理多种类型终端设备（广播预警语音终端、无线LED电子显示屏、多媒体LCD显示屏）；扩展性强 平台框架预留了多个通讯接口，可对接气象采集数据库实现数据全自动群发，预留有传真机、RSS等模块接口进行数据自动更新与发布；可多部门分类管理 软件平台可根据客户分配多个级别管理员或多个部门操作相应设备，设置简单，操作方便。安全、可靠使用与管理平台资源；系统安全、可靠性强 软件平台采用超强计算机算法进行用户登陆以及使用权限的验证，网络数据传输采用协议+报文头+报文体+结束验证标志位，保证系统运行安全性与可靠性。

4. GIS环境专题

5. 应急指挥与移动执法系统

5.1应急指挥

6. 总量控制系统

根据国家相关标准以及核算方法实现污染物总量的自动核算和减排项目的自动追踪

|本文由好程序员特训营编辑

|作者：好程序员

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。

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