9.26商业观察：算法实验上市公司汇总（附股）

  “算法实验”通常指的是一个系统性过程，包括数据准备、模型选择与训练、模型评估与调优、以及最终的部署和A/B测试。它不仅是研发一个算法，更是支撑算法快速迭代和科学验证的平台和能力。

  在A股市场，直接以“算法实验平台”为主营业务的公司非常罕见。相关的投资机会主要集中在以下两类公司中：

  拥有强大算法研发能力，并将算法作为其产品核心竞争力的公司：算法实验是它们的生命线。

  为其他企业提供进行算法实验所需的基础工具（如数据平台、AI开发平台）的公司：它们是算法实验的“卖水人”。

  以下是我为您整理的A股上市公司汇总，并按核心关联度进行分类：

  一、 核心算法驱动型公司（重度依赖算法实验）

  这类公司自身就是算法实验的重度使用者，其业务高度依赖算法的持续迭代和优化。

  科大讯飞 (002230)

  关联业务：中国人工智能领域的领军企业。其核心业务（如语音识别、自然语言处理、星火认知大模型）的演进，完全依赖于大规模、持续不断的算法实验和模型训练。

  看点：拥有自己先进的AI研发平台和超算中心，算法实验是其技术护城河的根本。

  金山办公 (688111)

  关联业务：WPS Office的AI化（如WPS AI）背后是复杂的自然语言处理和文档理解算法。为了提升用户体验，需要不断进行算法实验来优化摘要、改写、表格生成等功能的准确性和智能度。

  看点：面向海量用户，其A/B测试和线上算法迭代能力非常关键。

  恒生电子 (600570)

  关联业务：金融科技龙头。在量化交易、智能投顾、风险控制等领域，算法是核心。需要不断进行回测（一种特殊的算法实验）和优化来验证交易策略或风控模型的有效性。

  看点：金融行业的算法实验对数据、速度和准确性要求极高，壁垒深厚。

  同花顺 (300033) / 东方财富 (300059)

  关联业务：作为金融信息服务商，在智能荐股、市场情绪分析、投资者画像等场景中广泛应用算法，并需要持续进行实验和优化。

  海康威视 (002415) / 大华股份 (002236)

  关联业务：安防龙头。其视频监控设备的智能化（如人脸识别、行为分析、车辆识别）依赖于复杂的计算机视觉算法。算法实验是提升识别率和适应不同场景的关键。

  看点：拥有海量的视频数据，为算法实验提供了得天独厚的条件。

  二、 AI平台与工具型公司（提供算法实验环境）

  这类公司提供进行算法实验所必需的平台、软件和工具，是“卖水人”的角色。

  用友网络 (600588) / 广联达 (002410)

  关联业务：企业级软件巨头。它们正在将其核心产品（ERP、BIM）平台化、智能化，其推出的云平台（如用友BIP、广联达数维房）会包含或集成AI开发工具，帮助企业和生态伙伴在其特定业务领域内进行算法实验和应用开发。

  看点：提供行业垂直领域的算法实验和应用环境。

  四维图新 (002405)

  关联业务：高精度地图龙头。自动驾驶算法的开发极度依赖仿真测试平台，这是一种在虚拟环境中进行的、大规模、高效率的算法实验。四维图新正在构建此类自动驾驶数据与仿真平台。

  看点：切入自动驾驶算法实验的关键基础设施环节。

  三、 数据服务与处理公司（算法实验的“燃料”供应商）

  高质量的数据是算法实验的基础。这类公司为算法实验提供数据准备和处理服务。

  海天瑞声 (688787)

  关联业务：AI训练数据服务商，为AI算法研发提供数据采集、处理和标注服务。没有高质量的数据，算法实验就无法进行。它是算法实验产业链的上游。

  看点：AI时代的“数据包工头”，是算法实验不可或缺的一环。

  汇总表格

  公司名称 股票代码 主要关联领域 与算法实验的关联

  科大讯飞 002230 人工智能大模型 重度使用者：核心业务依赖持续算法实验

  金山办公 688111 办公软件AI化 重度使用者：通过算法实验优化用户体验

  恒生电子 600570 金融科技 重度使用者：算法策略回测与优化

  海康威视 002415 智能安防 重度使用者：计算机视觉算法迭代

  用友网络 600588 企业云服务/AI平台 平台提供者：提供企业级AI开发环境

  四维图新 002405 高精度地图/自动驾驶 平台提供者：布局自动驾驶仿真测试平台

  海天瑞声 688787 AI训练数据 基础服务商：提供算法实验的“燃料”——数据

  重要提示与风险

  间接相关性：再次强调，绝大多数公司不直接销售“算法实验平台”，而是将算法实验作为其研发过程或赋能业务的一部分。

  研发投入高：算法驱动型公司通常需要持续的高额研发投入，可能影响短期利润。

  技术落地风险：算法的实验室效果与实际业务场景中的应用效果可能存在差距，存在落地不及预期的风险。

  竞争激烈：在各细分领域，算法竞争都非常激烈，需要持续关注公司的技术领先性。

  投资建议：

  研究这类公司时，应重点关注其研发投入金额及占比、研发团队规模和实力、专利数量、以及最新算法技术在产品中的落地情况和市场反馈。

  声明：欢迎转载，感谢支持。

  股市有风险，投资需谨慎，笔者分析也仅仅是一个参考，不作为你买卖的依据，文中个股不作为买卖依据，仅仅是研究所用，据此操作，风险自负。