貴陽神州信息技術股份有限公司

❶ 鍦頒駭鍩哄緩涓瀛楀ご鑲＄エ鏈夊摢浜涳紵

鍦頒駭鍩哄緩涓瀛楀ご鑲＄エ鏈夊摢浜涳紵

涓瀛楀ご鍩哄緩榫欏ご鑲★紝寮曢嗕腑鍥藉熀紜璁炬柦寤鴻捐屼笟鐨勫彂灞曘傚嚟鍊熷己澶х殑瀹炲姏鍜屼赴瀵岀殑緇忛獙錛屾垜浠鎵挎媴閲嶅ぇ欏圭洰錛屾墦閫犲厛榪涚殑鍩庡競鍩虹璁炬柦錛屼笅闈㈠皬緙栧甫鏉ュ湴浜у熀寤轟腑瀛楀ご鑲＄エ鏈夊摢浜涳紝澶у朵竴璧鋒潵鐪嬬湅鍚,甯屾湜鑳藉甫鏉ュ弬鑰冦

鍦頒駭鍩哄緩涓瀛楀ご鑲＄エ鏈夊摢浜

涓鍗庝紒涓氥佷腑榪鎶曡祫銆佷腑媧叉帶鑲°佷腑鍗楀緩璁俱佷腑浜ゅ湴浜с佷腑鍥芥﹀し

宸ョ▼鍩哄緩榫欏ご鑲℃湁鍝浜

宸ョ▼鍩哄緩榫欏ご鑲℃湁

涓銆佷腑鍥藉緩絳(601668)錛屾渶鏂拌偂浠5.08鍏冿紝鎬誨競鍊2131.83浜匡紝浠婂勾娑ㄨ穼騫-6.72%錛氬叕鍙鎬富钀ヤ笟鍔℃埧寤恆佸熀寤恆佸湴浜у拰璁捐★紝鎴戝浗涓撲笟鍖栫粡钀ュ巻鍙叉渶涔呫傚競鍦哄寲緇忚惀鏈鏃┿佷竴浣撳寲鏈楂樼殑寤虹瓚鍦頒駭緇煎悎浼佷笟闆嗗洟涔嬩竴錛岋紝鍏鍙哥Н鏋佸竷灞鈥滀竴甯︿竴璺鈥濆拰PPP欏圭洰錛岃嗙洊鈥滀竴甯︿竴璺鈥濇部綰41涓鍥藉訛紝璺熻釜欏圭洰榪70涓銆

浜屻佷腑鍥戒腑閾(601390)錛屾渶鏂拌偂浠5.43鍏冿紝鎬誨競鍊1334.20浜匡紝浠婂勾娑ㄨ穼騫-6.43%錛氬叕鍙告槸涓鍥藉拰浜氭床鏈澶х殑澶氬姛鑳界患鍚堝瀷寤鴻鵑泦鍥錛屾寜騫村害宸ョ▼鎵垮寘鎬繪敹鍏ヨ＄畻錛屽叕鍙鎬負鍏ㄧ悆絎涓夊ぇ寤虹瓚宸ョ▼鎵垮寘鍟嗭紝鍏鍙稿凡鍦ㄥ冨栭55涓鍥藉跺拰鍦板尯鎵垮緩瓚呰繃230涓嫻峰栭」鐩錛屽叕鍙稿弬寤哄氫釜鈥滀竴甯︿竴璺鈥濋」鐩銆

涓夈佷腑鍥介搧寤(601186)錛屾渶鏂拌偂浠8.22鍏冿紝鎬誨競鍊1116.24浜匡紝浠婂勾娑ㄨ穼騫-17.52%錛氫腑鍥芥渶澶х殑宸ョ▼鎵垮寘鍟嗗拰嫻峰栧伐紼嬫壙鍖呭晢錛屾槸涓鍥戒箖鑷沖叏鐞冩渶鍏峰疄鍔涖佹渶鍏瘋勬ā鐨勭壒澶у瀷緇煎悎寤鴻鵑泦鍥涔嬩竴錛屾ｆ槸鈥滀竴甯︿竴璺鈥濇渶澶у彈鐩婅呬箣涓銆

鍥涖佷腑鍥戒氦寤(601800)錛屾渶鏂拌偂浠7.45鍏冿紝鎬誨競鍊1204.35浜匡紝浠婂勾娑ㄨ穼騫-16.44%錛氬叕鍙鎬富钀ュ熀寤鴻捐°佸熀寤哄緩璁俱佺枏嫻氬拰瑁呭囧埗閫犱笟鍔＄編鍥芥湁澶у瀷鍩哄緩鍏鍙革紝鍦ㄢ滀竴甯︿竴璺鈥濇部綰65涓鍥藉惰拷韙浜嗗氱被欏圭洰錛岃繍浣滀簡騫朵績鎴愪簡涓鎵硅搗鐐歸珮銆佸獎鍝嶆繁銆佽勬ā澶х殑欏圭洰鍜屼簰鑱斾簰閫氶」鐩銆

浜斻佷腑鍥戒腑鍐(601618)錛屾渶鏂拌偂浠2.60鍏冿紝鎬誨競鍊538.81浜匡紝浠婂勾娑ㄨ穼騫-5.06%錛氬叕鍙告槸鎴戝浗鏈澶х殑嫻峰栧伐紼嬫壙鍖呭晢涔嬩竴錛屽湪鍥介檯宸ョ▼鎵垮寘甯傚満寤虹珛鈥淢CC鈥濆搧鐗屽艦璞′笌浼佷笟鐭ュ悕搴︺傚叕鍙稿湪鈥滀竴甯︿竴璺鈥濇部綰垮浗瀹跺凡閲嶇偣甯冨矓6澶у尯鍩熷拰25涓椹誨栨満鏋勩

鍏銆佷腑鍥界數寤(601669)錛屾渶鏂拌偂浠3.91鍏冿紝鎬誨競鍊598.19浜匡紝浠婂勾娑ㄨ穼騫-9.54%錛氬叕鍙告槸鍏ㄧ悆姘村埄姘寸數宸ョ▼棰嗗艱咃紝鍏ㄧ悆甯傚崰鐜囩害50%錛屽緩璁句簡涓鍥65%浠ヤ笂鐨勫ぇ涓鍨嬫按鐢電珯鍜屾按鍒╂灑綰藉伐紼嬨備腑鍥芥渶澶х殑嫻峰栧伐紼嬫壙鍖呭晢涔嬩竴錛屼笟鍔￠亶鍙婁簹闈炴х編90澶氫釜鍥藉跺拰鍦板尯銆

涓冦佷腑閾佸伐涓(600528)錛屾渶鏂拌偂浠9.09鍏冿紝鎬誨競鍊201.94浜匡紝浠婂勾娑ㄨ穼騫-19.91%錛氬叕鍙鎬富钀ラ亾宀斾笟鍔°侀挗緇撴瀯鍒墮犱笌瀹夎呬笟鍔°侀毀閬撴柦宸ヨ懼囧強鐩稿叧鏈嶅姟涓氬姟銆佸伐紼嬫柦宸ユ満姊頒笟鍔★紝鍏鍙稿箍娉涘弬涓庘滀竴甯︿竴璺鈥濆熀紜璁炬柦寤鴻俱

鍏銆侀緳鍏冨緩璁(600491)錛屾渶鏂拌偂浠5.53鍏冿紝鎬誨競鍊84.60浜匡紝浠婂勾娑ㄨ穼騫-23.18%錛氬叕鍙鎬紶緇熷緩絳戞柦宸ヤ笟鍔′互鍦熷緩鏂藉伐涓烘牳蹇冿紝寤虹瓚瑁呴グ銆侀挗緇撴瀯銆佸箷澧欍佹按鍒╃瓑緇嗗垎棰嗗煙涓鴻緟錛屽艦鎴愪駭涓氳仈鍔ㄥ彂灞曠殑涓氬姟緇撴瀯銆

涔濄佷腑宸ュ浗闄(002051)錛屾渶鏂拌偂浠7.43鍏冿紝鎬誨競鍊91.94浜匡紝浠婂勾娑ㄨ穼騫-22.57%錛2018騫9鏈24鏃ュ叕鍛婏紝鍏鍙告嫙浠ュ彂琛岃偂浠界殑鏂瑰紡鍚戞帶鑲¤偂涓滃浗鏈洪泦鍥㈡敹璐鍏舵寔鏈夌殑涓鍥戒腑鍏100%鑲℃潈錛屼氦鏄撳逛環鍒濇ョ『瀹氫負12.57浜垮厓銆備腑鍥戒腑鍏冧富钀ヤ笟鍔′負宸ョ▼璁捐″挩璇㈠強鐩稿叧涓撲笟棰嗗煙鐨勫伐紼嬫壙鍖呫傚叕鍙鎬富钀ヤ笟鍔′負浠ユ按鍒╃浉鍏沖伐紼嬩負涓葷殑鍥介檯宸ョ▼鎵垮寘錛屾牳蹇冨唴瀹逛負鎴愬楄懼囧強鎶鏈鍑哄彛錛屼竴甯︿竴璺姘村姟鍩哄緩灝忛緳澶達紝涓氬姟閬嶅強闆嗕腑鍦ㄤ簹媧層佹媺緹庛侀潪媧茬瓑鈥滀竴甯︿竴璺鈥濇部綰垮湴鍖烘暟鍗佷釜鍥藉躲

鍗併佽タ鈃忓ぉ璺(600326)錛屾渶鏂拌偂浠7.52鍏冿紝鎬誨競鍊69.07浜匡紝浠婂勾娑ㄨ穼騫3.45%錛氬叕鍙鎬富钀ヤ笟鍔′負宸ョ▼鏂藉伐銆佹按娉ョ敓浜ч攢鍞鍙婃播闈掓販鍑濆湡鐢熶駭鍔犲伐閿鍞錛屽吋钀ョ熆浜т笟寮鍙戙傚叕鍙哥殑涓昏佷駭鍝佷負姘存償閿鍞銆佸晢娣烽攢鍞銆侀ㄦ枡閿鍞銆佹埧寤哄伐紼嬨佸叕璺宸ョ▼銆佸競鏀塊亾璺銆佹妧鏈鏈嶅姟鍙婄墿嫻併佹播闈掔牸閿鍞銆佺洃鐞嗘嫻嬨佹按鍒╁伐紼嬨

闄ゆや箣澶栵紝榪樻湁瀹濋拱鑲′喚(002047)銆佷腑閽㈠浗闄(000928)銆佷腑鍥芥﹀し(000797)銆佽吘杈懼緩璁(600512)銆佸寳鏂拌礬妗(002307)銆佸叞鐭抽噸瑁(603169)銆佸畞娉㈠緩宸(601789)銆佸崕紲炵戞妧(000790)銆佹案瀹夎嵂涓(002365)銆佷腑鎴愯偂浠(000151)銆佹柊鐤嗕氦寤(002941)銆佸氬枩鐖(002761)銆佷氦寤鴻偂浠(603815)銆佹禉鐭胯偂浠(300837)銆佸緩縐戞満姊(300823)銆

涓瀛楀ご鍩哄緩榫欏ご鑲℃湁鍝浜

鍩哄緩琛屼笟鑲＄エ榫欏ご錛

1.涓鍥介搧寤(601186)錛氬熀寤洪緳澶磋偂錛屼腑閾佸嶮涔濆矓闆嗗洟鏈夐檺鍏鍙鎬腑鏍囪タ鈃忕帀榫欓摐涓氳偂浠芥湁闄愬叕鍙哥帀榫欓摐鐭挎敼鎵╁緩宸ョ▼鍩哄緩鍓ョ誨強鐢熶駭閲囧墺宸ョ▼錛屾誨伐鏈10騫達紝涓鏍囦環綰68.5029浜垮厓銆

浠庤繎浜斿勾鍑鍒╂鼎澶嶅悎澧為暱鏉ョ湅錛岃繎浜斿勾鍑鍒╂鼎澶嶅悎澧為暱涓12.46%錛岃繃鍘諱簲騫村噣鍒╂鼎鏈浣庝負2016騫寸殑140.0浜垮厓錛屾渶楂樹負2020騫寸殑223.9浜垮厓銆

2.涓鍥戒腑閾(601390)錛氬熀寤洪緳澶磋偂錛18騫12鏈堣仈鍚堜腑鏍囪吹宸炵渷璐甸槼甯傝建閬撲氦閫3鍙風嚎涓鏈熷伐紼婸PP欏圭洰錛屾繪姇璧勭害涓322.3浜垮厓銆

浠庤繎浜斿勾鍑鍒╂鼎澶嶅悎澧為暱鏉ョ湅錛岃繎浜斿勾鍑鍒╂鼎澶嶅悎澧為暱涓19.12%錛岃繃鍘諱簲騫村噣鍒╂鼎鏈浣庝負2016騫寸殑125.1浜垮厓錛屾渶楂樹負2020騫寸殑251.9浜垮厓銆

3.涓鍥藉緩絳(601668)錛氬熀寤洪緳澶磋偂錛屽叕鍙鎬富钀ヤ笟鍔℃埧寤恆佸熀寤恆佸湴浜у拰璁捐★紝鎴戝浗涓撲笟鍖栫粡钀ュ巻鍙叉渶涔呫傚競鍦哄寲緇忚惀鏈鏃┿佷竴浣撳寲鏈楂樼殑寤虹瓚鍦頒駭緇煎悎浼佷笟闆嗗洟涔嬩竴錛屽叕鍙哥Н鏋佸竷灞鈥滀竴甯︿竴璺鈥濆拰PPP欏圭洰錛岃嗙洊鈥滀竴甯︿竴璺鈥濇部綰41涓鍥藉訛紝璺熻釜欏圭洰榪70涓銆

鏂板熀寤洪緳澶磋偂鎺掑悕鍓嶅嶮

鏂板熀寤洪緳澶磋偂鎺掑悕鍓嶅嶮濡備笅錛

涓銆佸ぎ浼佸熀寤猴細

涓鍥界數寤恆佷腑鍥戒氦寤恆佷腑鍥藉緩絳戙佷腑鍥介搧寤恆佷腑鍥戒腑閾併佷腑鍥戒腑鍐躲佷腑鍥芥牳寤恆佷腑鍥藉寲瀛︺佷腑鑹茶偂浠姐佷腑鍥芥搗鍩庛佷腑鍏楂樼戙

浜屻侀珮閾侊細

澶鍘熼噸宸ャ佷腑閾佸伐涓氥佷腑鍥介氬彿銆佹檵浜垮疄涓氥佸洖澶╂柊鏉愩佺炲窞楂橀搧銆侀摱榫欒偂浠姐侀紟奼夋妧鏈銆佸崡浜鑱氶殕銆佸弻鐜浼犲姩銆

涓夈佹按鍒╁緩璁撅細

閽辨睙姘村埄銆佸畨寰藉緩宸ャ佷笁宄℃按鍒┿佺菠姘寸數銆

鍥涖佹娊姘磋搫鑳斤細

涓鍥界數寤恆佺菠姘寸數銆佷腑鍥界數鐮斻佷笢鏂圭數姘斻佸畞娉㈣兘婧愩佹禉奼熸柊鑳姐佽鮑鑳芥帶鑲°佹備笢鐢靛姏銆

浜斻佽礬妗ュ緩璁撅細

灞變笢璺妗ャ佹禉奼熶氦縐戙佹柊鐤嗕氦寤恆侀緳寤鴻偂浠姐佹鄲涓滃緩璁俱佸洓宸濊礬妗ャ佽吘杈懼緩璁俱侀毀閬撹偂浠姐佸畯娑﹀緩璁俱侀緳婧愬緩璁俱佷笂嫻峰緩宸ャ佸洓宸濇垚娓濄

鍩哄緩鑲＄エ鐨勫嶮澶ч緳澶磋偂

鏂板熀寤猴紝鍏ㄧО涓烘柊鍨嬪熀紜璁炬柦寤鴻撅紝涓昏佸寘鍚浠ヤ笅涓冨ぇ棰嗗煙錛5G鍩虹珯寤鴻俱佺壒楂樺帇銆佸煄闄呴珮閫熼搧璺鍜屽煄甯傝建閬撲氦閫氥佹柊鑳芥簮奼借濺鍏呯數妗┿佸ぇ鏁版嵁涓蹇冦佷漢宸ユ櫤鑳姐佸伐涓氫簰鑱旂綉銆

浣滀負鍗佸洓浜旇勫垝鐨勯噸瑕佸彂灞曟柟鍚戱紝鎶曡祫鑰呬篃搴旇ュ瘑鍒囧叧娉ㄨ繖浜涢嗗煙錛岀揣璺熷浗瀹剁殑鍙戝睍鎴樼暐銆

灝忕紪浠嶢鑲5000澶氬朵笂甯傚叕鍙鎬腑絳涢夊嚭浠ヤ笅榫欏ご鑲★紝渚涘ぇ瀹跺弬鑰冦

1銆5G鍩虹珯寤鴻

5G鏄鎸囩浜斾唬縐誨姩閫氫俊鎶鏈錛屽叿鏈夐珮閫熺巼銆佷綆寤舵椂銆佸ぇ榪炴帴絳夌壒鐐廣

璁懼囬緳澶達細涓鍏撮氳

楂橀熷厜妯″潡榫欏ご錛氫腑闄呮棴鍒

灝勯戞潗鏂欓緳澶達細鐢熺泭縐戞妧

澶╃嚎榫欏ご錛氶炶崳杈

鍏夐氫俊榫欏ご錛氱兘鐏閫氫俊

鏃犵嚎灝勯戦緳澶達細娣卞崡鐢佃礬(PCB)銆佹勃鐢佃偂浠(PCB)銆佷笢灞辯簿瀵(婊ゆ嘗鍣)

鏍稿績緗戠粶榫欏ご錛氱傳鍏夎偂浠

2銆佺壒楂樺帇

鐗歸珮鍘嬶紝鏄鎸嚶800鍗冧紡鍙婁互涓婄殑鐩存祦鐢靛拰1000鍗冧紡鍙婁互涓婁氦嫻佺數鐨勭數鍘嬬瓑綰с

鐢靛姏璁懼囬緳澶達細鍥界數鍗楃憺銆佹濇簮鐢墊皵銆佽哥戶鐢墊皵

鍙樺帇鍣ㄩ緳澶達細鐗瑰彉鐢靛伐銆佷腑鍥借タ鐢點佷繚鍙樼數姘

楂樺帇寮鍏寵懼囷細騫抽珮鐢墊皵

鑳芥簮寤鴻撅細涓鍥借兘寤

鐢靛姏鑷鍔ㄥ寲錛氬洓鏂硅偂浠

3銆侀珮閫熼搧璺鍜屽煄甯傝建閬撲氦閫

楂橀搧錛氫含娌楂橀搧銆佷腑鍥戒腑杞︺佷腑鍥介氬彿銆佷腑閾佸伐涓

4銆佹柊鑳芥簮奼借濺鍏呯數妗

鍏呯數妗╃被浼煎姞娌規満錛屽彲浠ョ粰鐢靛姩奼借濺鍏呯數銆傞殢鐫鐢靛姩奼借濺鐨勪笉鏂鎺ㄥ箍錛屽厖鐢墊々浠嶇劧鎷ユ湁騫塊様鐨勫墠鏅銆

鍏呯數妗╋細涓榧庤偂浠姐佷腑鎮掔數姘斻佸滻寰峰▉銆侀槼鍏夌數婧愩佺壒鍙樼數宸ャ佹潐鏉夎偂浠

5銆佸ぇ鏁版嵁涓蹇

浜掕仈緗戞暟鎹涓蹇冿紝鑻辨枃涓篒nternetDataCenter錛岀畝縐癐DC錛屾湁涓鏉″簽澶х殑浜т笟閾俱

鏁版嵁涓蹇冿細涓縐戞洐鍏夈佹搗閲忔暟鎹銆佹暟鎹娓銆佸箍鐢電綉緇溿佺戝崕鏁版嵁銆佸厜鐜鏂扮綉

浜戣＄畻錛氬箍鑱旇揪銆佺敤鍙嬬綉緇溿侀噾灞卞姙鍏銆佹亽鐢熺數瀛愩佸疂淇¤蔣浠躲佺傳鍏夎偂浠

❷ 目前無車承運人企業公司有哪些

根據2018年2月12日交通部發布的《交通運輸部辦公廳關於公布無車承運人試點考核合格企業名單的通知》企業共有229傢具體如下：

北京數據在線國際供應鏈管理股份有限公司、天津運友物流科技股份有限公司、聯合運輸（天津）有限公司、世德現代物流有限公司、滴滴集運（天津）科技股份有限公司、五礦物流集團天津貨運有限公司、天津陸路港公路運輸發展有限公司、振華東疆（天津）有限公司、天津大田運輸服務有限公司；

邯鄲市邯鋼集團安達物流有限公司、分通河北物流有限公司、唐山公路港物流有限公司、中國外運河北分公司、河北快運集團、河北萬合物流股份有限公司、鬍子物流有限公司、河北沃車港智慧科技有限公司、遠邁信息技術張家口有限公司、河北好望角物流發展有限公司、山西快成物流科技有限公司；

山西聚鑫物雲電子科技有限公司、山西雲啟正通物流有限責任公司、山西晉雲現代物流有限公司、山西新晉中交興路信息科技有限公司、山西卡的網路科技有限公司、山西經緯通達股份有限公司、內蒙古誠昊啟元股份公司、內蒙古安快物流發展有限責任公司、二連流暢貿易有限公司；

德鄰陸港（鞍山）有限責任公司、營口港通電子商務有限公司、鞍山新資訊信息有限公司、特蘭格睿物流（大連）有限公司、遼寧誠通物流有限公司、沈陽傳化陸港物流有限公司、遼寧門到門信息技術有限公司、遼陽第地嘉倉儲物流有限公司、營口四海互聯物流有限公司、遼寧農信貨聯物流有限公司；

遼寧中成物流有限公司、長春卡行天下供應鏈管理有限公司、吉林省香江物流有限公司、吉林省掌控物流科技有限公司、吉林省吉高物流有限公司、哈爾濱傳化公路港物流有限公司、哈爾濱新賽力生信息咨詢有限公司、哈爾濱只點互通物流有限公司、黑龍江北斗天宇衛星導航信息科技股份有限公司；

新傑物流集團股份有限公司、上海成達信息科技有限公司、上海胖貓物流有限公司、上海卡行天下供應鏈管理有限公司、上海圓匯網路技術有限公司、上海天地匯供應鏈管理有限公司、上海易浦物流有限公司、丹陽颶風物流股份有限公司、中儲南京智慧物流科技有限公司、無錫遠邁信息技術有限公司；

無錫恰途網路科技有限公司、江蘇飛力達國際物流股份有限公司、江蘇友貨網路科技有限公司、江蘇蘇寧物流有限公司、江蘇物雲通物流科技有限公司、江蘇金陵交運集團有限公司、江蘇物潤船聯網路股份有限公司、江蘇政成物流股份有限公司、江蘇星通北斗航天科技有限公司、江蘇滿運軟體科技有限公司；

江蘇零浩網路科技有限公司、連雲港吉安集裝箱甩掛運輸交易中心有限公司、林森物流集團有限公司、南京宜流信息咨詢有限公司、南京福佑在線電子商務有限公司、常州易呼通物流科技有限公司、惠龍易通國際物流股份有限公司、杭州傳化貨嘀科技有限公司、杭州大恩物聯科技有限公司；

寧波卡哥信息科技有限公司、浙江車馬象物聯網路有限公司、杭州菜鳥橙運供應鏈管理有限公司、寧波港國際物流有限公司、浙江專線寶網闊物聯科技有限公司、浙江未名物流發展有限公司、寧波萬聯國際集裝箱投資管理有限公司、寧波聚合集卡聯盟電子商務有限公司、浙江紅獅物流有限公司；

浙江運到網路科技有限公司、安徽共生物流科技有限公司、安得物流股份有限公司、統運物流科技有限公司、安徽金網運通物流科技有限公司、界首市黑豹運輸有限公司、安徽迅捷物流有限責任公司、安徽慧通互聯科技有限公司、銅陵有色金屬集團銅冠物流有限公司、蕪湖運泰物流有限責任公司；

合肥維天運通信息科技股份有限公司、安徽神通物聯網科技有限公司、泉州天地匯供應鏈管理有限公司、福建龍洲運輸股份有限公司、福建傳化公路港物流有限公司、泉州市閩運興物流有限公司、鐵聯物流有限公司、福建好運聯聯信息科技有限公司、福建省交通一卡通有限公司、福建省慧淘供應鏈管理有限公司；

福建聯冠匯通物流科技有限公司、福建未名信息技術股份有限公司、福州迅騰網路科技有限公司、漳州漳龍物流園區開發有限公司、江西萬佶物流有限公司、江西正廣通供應鏈管理有限公司、泰安市峰松電子科技有限公司、希傑榮慶物流供應鏈有限公司、濟南傳化泉勝公路港物流有限公司、日照港集團有限公司；

山東京博雲商物流有限公司、滿易網路科技有限公司、青島港國際貨運物流有限公司、一點科技有限公司、弘嘉孚國際物流有限公司、山東航天九通車聯網有限公司、開封市宏達信息技術有限公司、鄭州國際陸港開發建設有限公司、河南省脫穎實業有限公司、中原大易科技有限公司、洛陽市大一物流有限公司；

許昌萬里運輸集團股份有限公司、河南卓逾物流有限責任公司、河南安聯程通信息技術有限公司、河南紫雲雲計算股份有限公司、鄭州金色馬甲電子商務有限公司、河南中原雲工有限責任公司、鄭州交通運輸集團有限責任公司、鄭州永康物流產業發展有限公司、湖北我家物流服務有限公司、武漢物易雲通網路科技有限公司；

武漢小碼大眾科技有限公司、武漢天地匯天誠供應鏈管理有限公司、湖北車聯天下物流有限公司、宜昌三峽物流園有限公司、湖北天盾電子技術有限公司、湖北真好運智慧物流有限公司、湖北安卅物流有限公司、湖南海驛智能物流產業發展有限公司、湖南國聯捷物流有限公司、長沙傳化公路港物流有限公司；

湖南省衡緣物流有限公司、長沙市實泰物流有限公司、湖南天驕物流信息科技有限公司、衡陽市雁城物流園有限公司、招商局物流集團湖南有限公司、湖南省京陽物流有限公司、湖南神州大地行物流有限公司、湖南龍驤神馳運輸集團有限責任公司、廣州林安匯信物流有限公司、廣州志鴻物流有限公司；

深圳市前海美泰物流網科技有限公司、好多車聯(深圳)科技有限公司、招商局物流集團廣州物流有限公司、深圳市新運力科技開發有限公司、深圳一海通全球供應鏈管理有限公司、廣州市鑫亞物流有限公司、深圳卡行天下網路科技有限公司、廣州增信信息科技有限公司、深圳市康舶司科技有限公司；

深圳市調車寶物流科技有限公司、深圳市國訊通科技實業有限公司、廣東中外運電子商務有限公司、深圳前海阿凡達物流網路科技有限公司、深圳市中芃科技物流有限公司、風神物流有限公司、廣州踏歌行物流有限公司、招商局物流集團有限公司、運櫃寶物流有限公司、廣東一站網路科技有限公司；

四川蜀亞通供應鏈管理有限責任公司、成都道臣物流集團有限公司、四川省港航開發有限責任公司、拉貨寶網路科技有限責任公司、成都返空匯網路技術有限公司、成都天地匯順邦供應鏈管理有限公司、成都積微物聯電子商務有限公司、成都卡行天下物流有限公司、成都傳化公路港物流有限公司；

東亨信息科技股份有限公司、四川華峰物流有限公司、重慶傳化公路港物流有限公司、重慶中交興路供應鏈管理有限公司、重慶誠通信息技術有限公司、重慶公路運輸（集團）有限公司、沙師弟（重慶）網路科技有限公司、重慶返空匯物流科技有限公司、貴州交通物流集團有限公司、貴陽傳化公路港物流有限公司；

遵義傳化公路港物流有限公司、貴州水鋼物流有限公司、貴州道坦坦科技股份有限公司、貴陽貨車幫科技有限公司、雲南昆明交通運輸集團有限公司、雲南能投物流有限責任公司、雲南騰俊多式聯運股份有限公司、昆明海航速運有限責任公司、雲南瑞和錦程實業有限公司、榆林貨達物流有限公司；

陝西銀天物流有限公司、陝西恆順物流有限責任公司、陝西遠行供應鏈管理有限公司、西安勝途汽車服務有限公司、榆林卡漠網路科技有限公司、西安和碩物流科技有限公司、陝西分通物流有限公司、寶雞華譽物流股份有限公司、榆林恆泰運輸集團、甘肅東部運輸實業（集團）有限責任公司；

甘肅中寰衛星導航通信有限公司、武威騰宇物流中心有限公司、甘肅建投資產經營有限公司、甘肅新網通科技信息有限公司、寧夏眾力北斗衛星導航信息服務有限公司、新疆匯通互聯信息科技有限責任公司、新疆天順供應鏈股份有限公司；

新疆伊寧市松發物流有限責任公司、新疆智慧天山信息科技有限公司、新疆華凌物流配送有限公司、新疆九洲恆昌供應鏈管理股份有限公司、新疆天富易通供應鏈管理有限責任公司、新疆聯宇投資有限公司、新疆聚鑫運通物流有限公司。

(2)貴陽神州信息技術股份有限公司擴展閱讀：

交通運輸部將無車承運人更改為網路平台貨運資質：

為貫徹落實黨中央、國務院關於推進「互聯網+」高效物流發展相關部署要求，健全完善管理制度，規范培育現代物流市場新業態，加快推進道路貨運行業轉型升級高質量發展，交通運輸部在系統梳理總結道路貨運無車承運人試點工作的基礎上，起草了《網路平台道路貨物運輸經營管理辦法（徵求意見稿）》，現向社會公開徵求意見。

《網路平台道路貨物運輸經營管理辦法（徵求意見稿）》的出台，意味著開展了兩年多的無車承運試點將全面放開，並更名為「網路貨運」，這讓之前一直觀望的意向企業看到了希望。

❸ 大數據在哪些領域有應用前景

近年來，大數據不斷向世界的各行各業滲透，影響著我們的衣食住行。例如，網上購物時，經常會發現電子商務門戶網站向我們推薦商品，往往這類商品都是我們最近需要的。這是因為用戶上網行為軌跡的相關數據都會被搜集記錄，並通過大數據分析，使用推薦系統將用戶可能需要的物品進行推薦，從而達到精準營銷的目的。下面簡單介紹幾種大數據的應用場景。

大數據讓就醫看病更簡單。過去，對於患者的治療方案，大多數都是通過醫師的經驗來進行，優秀的醫師固然能夠為患者提供好的治療方案，但由於醫師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數據在醫療行業的深度融合，大數據平台積累了海量的病例、病例報告、治癒方案、葯物報告等信息資源所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫生通過有效、連續的診療記錄，能夠給病人優質、合理的診療方案。這樣不僅提高醫生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時間接受最好的治療。下面列舉大數據在醫療行業的應用，具體如下。

(1) 優化醫療方案，提供最佳治療方法。

面對數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞時，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。藉助於大數據平台，可以搜集不同病人的疾病特徵、病例和治療方案，從而建立醫療行業的病人分類資料庫。如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業研發出更加有效的葯物和醫療器械。

(2)有效預防預測疾病。

解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患於未然。通過大數據對於群眾的人體數據監控，將各自的健康數據、生命體征指標都集合在資料庫和健康檔案中。通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務,這是未來健康服務管理的新趨勢。當然，這一點不僅需 要醫療機構加快大數據的建設，還需要群眾定期去做檢查，及時更新數據，以便通過大數據來預防和預測疾病的發生，做到早治療、早康復。當然,隨著大數據的不斷發展，以及在各個領域的應用，一些大規模的流感也能夠通過大數據實現預測。

隨著大數據技術的應用，越來越多的金融企業也開始投身到大數據應用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業在大數據價值潛力指數中排名第一。下面列舉若干大數據在金融行業的典型應用，具體如下。

(1) 精準營銷。

銀行在互聯網的沖擊下，迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。

(2) 風險管控。

應用大數據平台，可以統一管理金融企業內部多源異構數據和外部徵信數據,更好地完善風控體系。內部可保證數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。

(3) 決策支持。

通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，從而使經營決策更高效、敏捷、精準。

(4) 服務創新。

通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性，為個人與政府提供增值服務,不斷增強金融企業業務核心競爭力。

(5) 產品創新。

通過高端數據分析和綜合化數據分享,有效對接銀行、保險、信託、基金等各類金融產品，使金融企業能夠從其他領域借鑒並創造出新的金融產品。

美國零售業曾經有這樣一個傳奇故事，某家商店將紙尿褲和啤酒並排放在一起銷售，結果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什麼看起來風馬牛不相及的兩種商品搭配在一起，能取到如此驚人的效果呢後來經過分析發現，這些購買者多數是已婚男士，這些男士在為小孩購買尿不濕的同時，會同時為自己購買一些啤酒。發現這個秘密後，沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊，這樣顧客購買的時候更方便，銷量自然也會大幅上升。

之所以講「啤酒-尿布」這個例子，其實是想告訴大家，挖掘大數據潛在的價值，是零售業競爭的核心競爭力，下面列舉若干大數據在零售業的創新應用，具體如下。

(1) 精準定位零售行業市場。

企業想進人或開拓某一區域零售行業市場，首先要進行項目評估和可行性分析，只有通過項目評估和可行性分析才能最終決定是否適合進人或者開拓這塊市場。通常需要分析這個區域流動人口是多少消費水平怎麼樣客戶的消費習慣是什麼市場對產品的認知度怎麼樣當前的市場供需情況怎麼樣等等，這些問題背後包含的海量信息構成了零售行業市場調研的大數據，對這些大數據的分析就是市場定位過程。

(2) 支撐行業收益管理。

大數據時代的來臨，為企業收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預測、細分市場和敏感度分析對數據需求量很大，而傳統的數據分析大多採集的是企業自身的歷史數據來進行預測和分析，容易忽視整個零售行業信息數據，因此難免使預測結果存在偏差。企業在實施收益管理過程中如果能在自有數據的基礎上，依靠一些自動化信息採集軟體來收集更多的零售行業數據，了解更多的零售行業市場信息,這將會對制訂准確的收益策略，贏得更高的收益起到推進作用。

(3) 挖掘零售行業新需求。

作為零售行業企業，如果能對網上零售行業的評論數據進行收集，建立網評大資料庫，然後再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值取向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題，以此來改進和創新產品，量化產品價值，制定合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。

什麼是大數據，大數據時代有哪些趨勢？

大數據為什麼有很好的發展前景：

第一：大數據自身能夠創造出更多的價值。大數據相關技術緊緊圍繞數據價值化展開，數據價值化將開辟出廣大的市場空間，重點在於數據本身將為整個信息化社會賦能。隨著大數據的落地應用，大數據的價值將逐漸得到體現。目前在互聯網領域，大數據技術已經得到了較為廣泛的應用。

第二：數據發展日新月異，我們應該審時度勢、精心謀劃、超前布局、力爭主動，深入了解大數據發展現狀和趨勢及其對經濟社會發展的影響，分析我國大數據發展取得的成績和存在的問題，推動實施國家大數據戰略，加快完善數字基礎設施，推進數據資源整合和開放共享，保障數據安全，加快建設數字中國，更好服務我國經濟社會發展和人民生活改善。

第三：大數據產業鏈逐漸形成。經過近些年的發展，大數據已經初步形成了一個較為完整的產業鏈，包括數據採集、整理、傳輸、存儲、分析、呈現和應用，眾多企業開始參與到大數據產業鏈中，並形成了一定的產業規模，相信隨著大數據的不斷發展，相關產業規模會進一步擴大。

大數據股票龍頭一覽表

行業主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等

本文核心數據：大數據產業鏈、產業規模、應用市場結構、競爭格局、發展前景預測等

產業概況

1、定義：大數據產業覆蓋范圍廣

根據中國信通院發布的《大數據白皮書》，大數據產業是以數據及數據所蘊含的信息價值為核心生產要素，通過數據技術、數據產品、數據服務等形式，使數據與信息價值在各行業經濟活動中得到充分釋放的賦能型產業。不同機構對大數據的定義也有所不同，具體如下：

2、產業鏈剖析：大數據產業鏈龐大

大數據產業鏈覆蓋范圍廣，上游是基礎支撐層，主要包括網路設備、計算機設備、存儲設備等硬體供應，此外，相關雲計算資源管理平台、大數據平台建設也屬於產業鏈上游;

大數據產業中游立足海量數據資源，圍繞各類應用和市場需求，提供輔助性的服務，包括數據交易、數據資產管理、數據採集、數據加工分析、數據安全，以及基於數據的IT運維等;

大數據產業下游則是大數據應用市場，隨著我國大數據研究技術水平的不斷提升，目前，我國大數據已廣泛應用於政務、工業、金融、交通、電信和空間地理等行業。

大數據產業上游基礎設施具體包括IT設備、電源設備、基礎運營商及其他設備，相關代表企業華為、中興通訊、艾默生、三大運營商等。

中游大數據領域可以細分為數據中心、大數據分析、大數據交易與大數據安全等子行業，相關代表企業包括寶信軟體、數據港、久其軟體、拓爾思、上海數據交易中心、貴陽大數據交易所與華雲數據等。

在下游應用市場，我國大數據應用范圍正在快速向各行各業延伸，除發展較早的政務大數據、交通大數據外，在工業、金融、健康醫療等眾多領域大數據應用均初見成效。

產業發展歷程：十年來大數據產業高速增長，信息智能化程度得到顯著提升

我國大數據產業布局相對較早，2011年，工信部就把信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一，為大數據產業發展奠定了一定的政策基礎。自2014年起，「大數據」首次被寫進我國政府工作報告，大數據產業上升至國家戰略層面，此後，國家大數據綜合試驗區逐漸建立起來，相關政策與標准體系不斷被完善，到2020年，我國大數據解決方案已經發展成熟，信息社會智能化程度得到顯著提升。

產業政策背景：優化升級數字基礎設施，鼓勵大數據產業發展

2014年，大數據首次寫入政府工作報告，大數據逐漸成為各級政府關注的熱點，政府數據開放共享、數據流通與交易、利用大數據保障和改善民生等概念深入人心。此後國家相關部門出台了一系列政策，鼓勵大數據產業發展。

當前，隨著5G、雲計算、人工智慧等新一代信息技術快速發展，信息技術與傳統產業加速融合，數字經濟蓬勃發展，數據中心作為各個行業信息系統運行的物理載體，已成為經濟社會運行不可或缺的關鍵基礎設施，在數字經濟發展中扮演至關重要的角色。數據中心作為大數據產業重要的基礎設施，其快速發展極大程度地推動了大數據產業的進步。在2021年3月發布的「十四五」規劃中，大數據標准體系的完善成為發展重點。

產業發展現狀

1、行業整體情況：大數據產業規模維持高速增長 主要應用於金融和政府領域

——大數據產業規模：2021年超過800億元

近年來我國大數據行業取得快速發展，賽迪CCID統計，我國大數據市場規模由2019年的6197億元增長至2021年的8631億元，復合年增長率達到180%，大數據市場規模包含了大數據相關硬體、軟體、服務市場收入。

——大數據市場結構：產業整體以大數據服務為主，應用領域以金融和政府領域為主

從產業結構來看，目前，我國的大數據產業進入高質量發展階段，大數據軟體和大數據服務的需求開始不斷提升，大數據硬體佔比有所下降但仍占據主導地位，

CCID統計，2021年我國大數據市場結構中，大數據硬體、大數據軟體和大數據服務的市場佔比分別為405%、257%和338%。近幾年大數據硬體的佔比在逐漸下降，大數據軟體和大數據服務的佔比在逐步提高。未來我國大數據軟體和服務市場相比硬體市場將呈現更好的發展態勢。

從應用領域來看，大數據分析產品及服務已經從最早的為電信領域客戶提供經營分析、為銀行領域客戶提供風控管理等輔助性經營決策，發展到目前的為金融、電信、政府、互聯網、工業、健康醫療、電力等多個行業領域客戶提供預測性分析、自主與持續性分析等，以實現企業決策與行動最優化。大數據分析產品及服務應用已經十分廣泛，但由於各下游領域業務特點的不同，決定了其對大數據分析產品及服務的具體需求存在一定差異。

CCID統計，2021年我國大數據分析市場下遊行業中，金融、政府、電信和互聯網位居應用領域前四名，市場佔比分別為191%、165%、152%和139%，合計超過60%;其他重點應用領域主要包括健康醫療、交通運輸、工業、電力等。

2、細分市場一：金融大數據

——金融大數據需求：金融業務規模不斷擴大，帶動大數據需求提升

從金融領域需求來看，近年來，中國金融領域業務規模不斷擴大，其中中國銀行業金融機構不斷積極擁抱金融科技，推動數字化轉型，整體行業規模擴大;保險業和證券業的收入也隨著市場經濟的發展而提升。

近年來，隨著新一代信息技術加速突破應用，以移動金融、互聯網金融、智能金融等為代表的金融新業態、新應用、新模式正蓬勃興起，我國金融業開始步入一個與信息社會和數字經濟相對應的數字化新時代，金融數字化轉型成為金融行業轉型發展的焦點。2019年，人民銀行印發《金融科技發展規劃(2019-2021年)》，構建起金融科技「四梁八柱」的頂層設計，明確了金融科技發展方向和任務、路徑和邊界。2022年1月，人民銀行再次發布《金融科技發展規劃(2022-2025年)》明確提出，從戰略、組織、管理、目標、路徑以及考評等方面將金融數字化打造成金融機構的「第二發展曲線」。隨著金融業務規模不斷擴大，加之新一代信息技術的發展，大數據在金融領域的需求將不斷提升。

——金融大數據應用場景

過去幾年，金融大數據帶來了重大的技術創新，為行業提供了便捷、個性化和安全的解決方案。目前，中國金融大數據典型的應用場景包括股票洞察、欺詐檢測和預防、風險分析與金融服務領域。

3、細分市場二：政府大數據

——政府大數據需求：互聯網政務服務用戶規模不斷提升

從政府領域需求來看，根據中國互聯網路信息中心(CNNIC)發布的第49次《中國互聯網路發展狀況統計報告》數據顯示，互聯網政務服務發展展現出了巨大潛能。截至2021年12月，我國互聯網政務服務用戶規模達921億，較2020年12月增長92%，占網民整體的892%。「十四五」規劃綱要提出要「推進網路強國建設，加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革」。2021年，我國各省市積極探索、持續推進互聯網政務服務建設發展，努力提升公共服務、社會治理等數字化、智能化水平。截至2021年11月，全國已有20多個省(區、市)相繼出台數字政府建設的有關規劃，為我國互聯網政務服務發展注入新的活力。

——政府大數據應用場景

中國政府大數據主要應用於信息共享、政務數據管理、城市網路管理與社會管理幾大領域。加強電子政務建設，管理好政府的數據資產，完善政府決策流程，將是未來數年大數據在公共管理領域發展的重要方向。大數據將對政府部門的精細化管理和科學決策發揮重要作用，從而提高政府的服務水平。輿情監測、交通安防、醫療服務等將是公共管理領域重點應用領域。

4、細分市場三：互聯網大數據

——互聯網大數據需求：互聯網行業規模不斷提升

在人工智慧、雲計算、大數據等信息技術和資本力量的助推和國家各項政策的扶持下，2021年，互聯網和相關服務業發展態勢平穩向好。企業業務收入和營業利潤保持較快增長;互聯網平台服務和數據業務實現快速發展，信息服務收入較快增長;多省份保持增長態勢。2021年我國規模以上互聯網和相關服務企業完成業務收入15500億元，同比增長212%。

2022年上半年，我國規模以上互聯網和相關服務企業完成互聯網業務收入7170億元，同比增長01%。

註：2021年及以前年份，規模以上互聯網和相關服務企業，指獲得《增值電信業務經營許可證》在中國大陸境內經營全國或區域性增值電信業務、上年度互聯網業務收入500萬元及以上的企業。2022年，規模以上互聯網和相關服務企業口徑由互聯網和相關服務收入500萬元以上調整為2000萬元及以上。

——互聯網大數據應用場景

在互聯網行業，除了社交、B2C業務之外，像在線音視頻業務、廣告監測、精準營銷等等，也是未來潛在應用場景。

產業競爭格局

1、區域競爭：中國大數據企業主要分布在華南和華東沿海地區

根據企查貓數據，截止2022年9月23日，全國大數據產業中「存續」及「在業」的企業多集中分布在華南和華東沿海地區。其中，廣東省的大數據企業最多。

2、企業競爭：技術領域創新和經驗是關鍵，融合應用領域行業龍頭更能獲得青睞

根據大數據產業聯盟調研和發布的2022大數據企業投資價值百強榜單來看，榜單共選取了10個細分領域，涉及大數據基礎軟體、數據治理與分析、數據安全、商業智能、營銷大數據5個通用領域，以及政府大數據、金融大數據、工業大數據、健康醫療大數據、空間地理信息大數據5個融合應用領域。

大數據基礎軟體、數據治理與分析、數據安全、數據可視化等，是所有細分行業應用場景的基礎支撐，體現了大數據技術價值和作用。在這些細分領域提供技術解決方案的企業中，技術創新能力較強、在各自的細分領域有較長時間技術積累的廠商是投資機構的關注重點。

政府大數據、金融大數據發展相對成熟，落地實踐案例多和品牌知名度高的企業受市場關注程度較高。工業大數據、健康醫療大數據、空間地理信息大數據等市場仍處於待爆發階段，在各自細分領域建立競爭優勢的企業容易獲得投資機構的青睞。

註：2022年大數據企業投資價值百強榜是從企業估值/市值、營收狀況、創新投入、產品競爭力、細分市場潛力、領導層能力等多個維度進行綜合評比，同時結合行業專家打分，評選出2022年度大數據領域最具投資價值的100家企業。

產業發展前景：大數據將繼續保持高速增長

大數據作為新一代信息技術的重要標志，對生產製造、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力均產生重要影響。伴隨國家快速推動數字經濟、數字中國、智慧城市等發展建設，未來大數據行業對經濟社會的數字化創新驅動、融合帶動作用將進一步增強，應用范圍將得到進一步拓寬，大數據市場也將保持持續快速的增長態勢。預計2027年我國大數據市場規模將達到29309億元，未來六年復合年增長率為226%。

更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

30060八除八等於多少

大數據股票龍頭一覽表:

1、福田汽車：大數據龍頭股。 2021年第二季度公司實現總營收1606億，同比增長-1072%；毛利潤為1517億。 公司是網路Apollo的合作夥伴，與網路就車聯網、大數據、智能汽車和無人駕駛展開全面合作，共同打造面向未來的智能互聯網商用汽車。

2、高鴻股份：大數據龍頭股。 2021年第二季度，公司實現總營收1925億，同比增長739%，凈利潤為6323萬，毛利潤為1317億。 公司持有貴州大數據旅遊公司30%；主營建設貴州大數據旅遊雲平台，提供貴州省高解析度遙感空間信息在各行業的應用服務；18年9月25日公告，子公司與IDC運營商設立合資公司。 大數據概念股其他的還有：芭田股份、長信科技、恆華科技、安恆信息等。

龍頭股票有哪些:

大數據股票龍頭股票主要有海量數據（603138）、科創信息（300730）、新國都（300130）、德生科技（002908）、真視通（002771）、拓爾思（300229）、思特奇（300608）、先進數通（300541）、同有科技（300302）、眾應互聯（002464）等。

龍頭股是指在某一行業中具有影響和號召力的股票，起到帶頭的作用，其漲跌往往對其他同行業板塊股票的漲跌起引導和示範作用。龍頭股的技術面表現和成交量都會遠遠強於同時間的大盤和板塊。

龍頭股具備的條件：

1、龍頭股必須從漲停板開始，漲停板是多空雙方最准確的攻擊信號，不能漲停的個股，不可能做龍頭。

2、龍頭股必須是低價股，只有低價股才能得到股民追捧，一般不超過10元，因為高價股不具備炒作空間。

3、龍頭股流通市要適中，適合大資金運作和散戶追漲殺跌，大市值股票和小盤股都不可能充當龍頭。

4、龍頭股必須同時滿足日KDJ，周KDJ，月KDJ同時低價金叉。

5、龍頭股通常在大盤下跌末期端，市場恐慌時，逆市漲停，提前見底，或者先於大盤啟動，並且經受大盤一輪下跌考驗。

最後提醒：龍頭股並不是一成不變的，它的地位往往只能維持一段時間。

解：30060八除八等於（ 1/37576 ）   

∵A除B = B ÷ A = B/A    

∴300608除8    

= 8 ÷ 300608    

= 8/300608   

= 1/37576   

答：30060八除八等於1/37576