AI算法公司（ai算法公司哪個(gè)上市了）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于AI算法公司的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

• 1、數(shù)據(jù)標(biāo)注有發(fā)展前景嗎？

• 2、不同廠家ai算法為什么不能復(fù)用

• 3、【硬核技術(shù)文】研發(fā)績(jī)效，AI算法的完美舞臺(tái)

• 4、中國(guó)人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)量世界第1，申請(qǐng)數(shù)量最多的公司是哪家？

一、數(shù)據(jù)標(biāo)注有發(fā)展前景嗎？

目前人工智能商業(yè)化在算力、算法和技術(shù)方面基本達(dá)到階段性成熟，想要更加落地，解決行業(yè)具體痛點(diǎn)，需要大量經(jīng)過(guò)標(biāo)注處理的相關(guān)數(shù)據(jù)做算法訓(xùn)練支撐，可以說(shuō)數(shù)據(jù)決定了AI的落地程度。目前，我國(guó)人工智能行業(yè)呈現(xiàn)良好的發(fā)展態(tài)勢(shì)，而作為強(qiáng)關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)，隨人工智能發(fā)展而迎來(lái)高速增長(zhǎng)。

數(shù)據(jù)決定了AI落地程度，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)是商業(yè)化過(guò)程中重要的一環(huán)

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包括三層：基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。其中，基礎(chǔ)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ);技術(shù)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心;應(yīng)用層是人工智能面向特定應(yīng)用場(chǎng)景需求而形成軟硬件產(chǎn)品或解決方案。

人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)指為AI算法訓(xùn)練及優(yōu)化提供的數(shù)據(jù)采集、清洗、信息抽取、標(biāo)注等服務(wù)，以采集和標(biāo)注為主。其中，數(shù)據(jù)標(biāo)注為人工智能企業(yè)提供了大量帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，供機(jī)器訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，保證了算法模型的有效性。

AI公司和科技公司占主要份額，AI應(yīng)用三大階段對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)產(chǎn)生差異化需求

從需求方來(lái)看，AI數(shù)據(jù)標(biāo)注客戶分為AI公司、科技公司、科研機(jī)構(gòu)、行業(yè)企業(yè)四類(lèi)。AI公司和科技公司占主要份額，AI公司更聚焦于視覺(jué)、語(yǔ)音等某一類(lèi)型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)，而科技公司結(jié)合集團(tuán)優(yōu)勢(shì)，向人工智能整體發(fā)力，不同部門(mén)會(huì)產(chǎn)生多類(lèi)型數(shù)據(jù)需求，科研機(jī)構(gòu)需求占比較小。

此外傳統(tǒng)意義上的行業(yè)企業(yè)，如汽車(chē)廠商、手機(jī)品牌商、安防廠商等傳統(tǒng)企業(yè)圍繞自身業(yè)務(wù)進(jìn)行技術(shù)拓展，也開(kāi)始產(chǎn)生AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)需求，并且量級(jí)逐漸增大，未來(lái)將釋放更多市場(chǎng)空間。

從不同階段的AI數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)需求來(lái)看，企業(yè)應(yīng)用人工智能算法要經(jīng)歷研發(fā)、訓(xùn)練和落地三個(gè)階段，不同階段對(duì)于數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)也有差異化需求。

研發(fā)需求是新算法研發(fā)拓展時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)需求，一般量級(jí)較大，初期多采用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集產(chǎn)品訓(xùn)練，中后期則需要專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)定制采標(biāo)服務(wù);

訓(xùn)練需求是通過(guò)標(biāo)注數(shù)據(jù)對(duì)已有算法的準(zhǔn)確率等能力進(jìn)行優(yōu)化，是市場(chǎng)中的主要需求，以定制化服務(wù)為主，對(duì)算法的準(zhǔn)確性有較高要求;

落地場(chǎng)景的業(yè)務(wù)需求中算法較為成熟，涉及的數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注更貼合具體業(yè)務(wù)，如飛機(jī)保養(yǎng)中的涂料識(shí)別數(shù)據(jù)等，對(duì)于標(biāo)注能力和供應(yīng)商主動(dòng)提出優(yōu)化意見(jiàn)的服務(wù)意識(shí)有較強(qiáng)要求。

人工智能規(guī)模近2000億，科技企業(yè)AI算法研發(fā)投入規(guī)模預(yù)計(jì)超370億元

2017年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能上升到國(guó)家戰(zhàn)略層面，受益于國(guó)家政策的大力支持，以及資本和人才的驅(qū)動(dòng)，我國(guó)人工智能行業(yè)的發(fā)展走在了世界前列。根據(jù)沙利文的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)，2020年中國(guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模約為1858.2億元。

2019年中國(guó)科技企業(yè)技術(shù)研發(fā)投入約為4005億元，其中人工智能算法研發(fā)投入占比為9.3%，超370億元，且大部分投入來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)科技公司。主要AI算法應(yīng)用領(lǐng)域——計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別/語(yǔ)音合成，以及自然語(yǔ)言處理占比分別為22.5%、2.3%和7.1%，三者中計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)算法研發(fā)投入占比最大，這與視覺(jué)相關(guān)創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量、產(chǎn)業(yè)需求和政策導(dǎo)向呈正相關(guān)聯(lián)系，計(jì)算機(jī)視覺(jué)目前仍是中國(guó)最具代表性的AI應(yīng)用技術(shù)。

人工智能推動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展，以圖像、語(yǔ)音類(lèi)數(shù)據(jù)為主

如前文所述，我國(guó)人工智能行業(yè)如火如荼地興起，落地化進(jìn)程大大加速，應(yīng)用場(chǎng)景逐漸廣泛，數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)作為人工智能的上游基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)也在短短數(shù)年間迎來(lái)了爆發(fā)式的發(fā)展。根據(jù)iResearch數(shù)據(jù)顯示，到2019年，數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模為30.9億元，到2020年行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模突破36億元，預(yù)計(jì)2025年市場(chǎng)規(guī)模將突破100億元，說(shuō)明我國(guó)數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)處于高速發(fā)展階段。

按數(shù)據(jù)類(lèi)型劃分，中國(guó)人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)注市場(chǎng)以語(yǔ)音、圖像、NLP領(lǐng)域的標(biāo)注服務(wù)為主。從前文中人工智能算法研發(fā)投入來(lái)看，計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別/語(yǔ)音合成等為主要研發(fā)領(lǐng)域，因此對(duì)圖像類(lèi)、語(yǔ)音類(lèi)的數(shù)據(jù)標(biāo)注需求占據(jù)主要比重。2019年，圖像類(lèi)、語(yǔ)音類(lèi)、NLP類(lèi)數(shù)據(jù)需求規(guī)模占比分別為49.7%、39.1%和11.2%。

一線及新一線城市數(shù)據(jù)標(biāo)注需求旺盛，其中北京地區(qū)排名第一

從數(shù)據(jù)標(biāo)注需求企業(yè)地區(qū)分布情況來(lái)看，截至2020年12月，北京、上海、成都、深圳、杭州為數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)分布TOP5城市，企業(yè)數(shù)量分別達(dá)到185家、84家、68家、63家、46家;其中北京、上海、成都、深圳企業(yè)數(shù)量均較2020年4月有所上升，杭州企業(yè)數(shù)量較2020年4月有所下降。

分類(lèi)型來(lái)看，大部分公司存在多種需求，如音頻標(biāo)注的不同語(yǔ)音，圖片標(biāo)注的不同方式等。在有數(shù)據(jù)標(biāo)注需求的公司中，北京地區(qū)遙遙領(lǐng)先，占全國(guó)需求的30%左右，隨后依次為上海、深圳、杭州、廣州。各個(gè)類(lèi)型標(biāo)注在TOP城市中的占比情況如下：

定制化需求成為主流，數(shù)據(jù)服務(wù)市場(chǎng)步入需求常態(tài)化

監(jiān)督學(xué)習(xí)下的深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練十分依賴(lài)人工標(biāo)注數(shù)據(jù)，近年來(lái)人工智能行業(yè)不斷優(yōu)化算法增加深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)，利用大量的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練提高算法精準(zhǔn)性，ImageNet開(kāi)源的1400多萬(wàn)張訓(xùn)練圖片和1000余種分類(lèi)在其中起到重要作用，為了繼續(xù)提高精準(zhǔn)度，保持算法優(yōu)越性，市場(chǎng)中產(chǎn)生了大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)需求。

時(shí)至今日，人工智能從業(yè)公司的算法模型經(jīng)過(guò)多年的打磨，基本達(dá)到階段性成熟，隨著AI行業(yè)商業(yè)化發(fā)展，更具有前瞻性的數(shù)據(jù)集產(chǎn)品和高定制化數(shù)據(jù)服務(wù)需求成為了主流。

據(jù)了解，目前一個(gè)新研發(fā)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法需要上萬(wàn)張到數(shù)十萬(wàn)張不等的標(biāo)注圖片訓(xùn)練，新功能的開(kāi)發(fā)需要近萬(wàn)張圖片訓(xùn)練，而定期優(yōu)化算法也有上千張圖片的需求，一個(gè)用于智慧城市的算法應(yīng)用，每年都有數(shù)十萬(wàn)張圖片的穩(wěn)定需求;語(yǔ)音方面，頭部公司累計(jì)應(yīng)用的標(biāo)注數(shù)據(jù)集已達(dá)百萬(wàn)小時(shí)以上，每年需求仍以20%-30%的增速上升。

不僅如此，隨著1oT設(shè)備的普及，語(yǔ)音交互場(chǎng)景越來(lái)越豐富，每年都有更多的新增場(chǎng)景和新需求方出現(xiàn)，對(duì)于標(biāo)注數(shù)據(jù)的需求也是逐步增長(zhǎng)。結(jié)合市場(chǎng)來(lái)看，隨著AI商業(yè)化發(fā)展，AI數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)需求步入常態(tài)化，存量市場(chǎng)具有較為穩(wěn)定的需求源頭，而增量市場(chǎng)隨著應(yīng)用場(chǎng)景的豐富，以及新型算法的誕生，擁有更廣闊的想象空間。

更多數(shù)據(jù)來(lái)請(qǐng)參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國(guó)數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)市場(chǎng)前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》。

二、不同廠家ai算法為什么不能復(fù)用

因?yàn)槊總€(gè)廠家的東西不一樣，而且東西都是個(gè)人公司的，沒(méi)有賣(mài)給其他公司，所以不能復(fù)用。

1、想要復(fù)用就必須要夠買(mǎi)版權(quán)。

2、ai簡(jiǎn)稱(chēng)人工智能。

3、是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。

三、【硬核技術(shù)文】研發(fā)績(jī)效，AI算法的完美舞臺(tái)

作者 | 胡豫隴

清華大學(xué)博士后

方云智能團(tuán)隊(duì)核心成員，AI算法應(yīng)用專(zhuān)家

方云創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)具有深厚技術(shù)研發(fā)和企業(yè)管理經(jīng)驗(yàn)，依托長(zhǎng)期行業(yè)積累和對(duì)數(shù)字化產(chǎn)業(yè)的深刻理解，以數(shù)字化方式評(píng)價(jià)研發(fā)團(tuán)隊(duì)，驅(qū)動(dòng)企業(yè)精確度量研發(fā)組織及個(gè)人的工作效能，合理調(diào)配研發(fā)資源。幫助技術(shù)決策者精確測(cè)評(píng)研發(fā)組織績(jī)效（便于向上匯報(bào)、平級(jí)溝通）和個(gè)人績(jī)效（便于向下管理）。回顧2020年度，我們?cè)跀?shù)據(jù)分析方面，基于實(shí)際用戶數(shù)據(jù)做了大量嘗試，取得了顯著成效，并將研究成果轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用，深度提升了產(chǎn)品能力。

（一）算法研究過(guò)程

算法研究的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，無(wú)論是基于數(shù)學(xué)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的建模分析，還是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析，都需要依托數(shù)據(jù)來(lái)開(kāi)展。

算法研究的第一步 ，我們建 立了自主的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，并在這個(gè)指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，開(kāi)展后續(xù)的研究。 指標(biāo)體系由三級(jí)指標(biāo)組成，一級(jí)為最基礎(chǔ)元數(shù)據(jù)，二級(jí)指標(biāo)由一級(jí)指標(biāo)計(jì)算得到、三級(jí)指標(biāo)由二級(jí)指標(biāo)和一級(jí)指標(biāo)計(jì)算得到。一般來(lái)說(shuō)，高級(jí)指標(biāo)具有更高的信息密度，在進(jìn)行信息表征時(shí)，也能夠?qū)崿F(xiàn)更加深度的信息傳達(dá)效果。但另一方面，數(shù)據(jù)分析時(shí)并不是選擇的高級(jí)指標(biāo)越多，越有效果。而是要根據(jù)具體場(chǎng)景和算法要求，選擇必要的各級(jí)指標(biāo)，才能達(dá)到所需的分析效果。例如在kmeans算法中，低級(jí)別指標(biāo)反而具有更好的分類(lèi)效果，而在SVM算法中，則需要高級(jí)別指標(biāo)。

研究的第二步，Kmeans。 我們鑒于元數(shù)據(jù)收集較為完整，同時(shí)數(shù)據(jù)量不是很大的情況，結(jié)合sklearn的算法選擇引導(dǎo)圖，選擇了Kmeans算法對(duì)員工的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類(lèi)。

在選擇了若干基礎(chǔ)指標(biāo)數(shù)據(jù)的同時(shí)，我們引入RFM思想，將員工在指定周期內(nèi)的工作新鮮度（R）、工作頻次（F）和工作量（M）也作為聚類(lèi)指標(biāo)，一并用于算法聚類(lèi)，取得了十分明顯的分類(lèi)效果。這里的核心在于我們不僅通過(guò)基礎(chǔ)指標(biāo)評(píng)價(jià)了員工的工作結(jié)果數(shù)據(jù)，還通過(guò)RFM方法評(píng)價(jià)了員工的工作過(guò)程數(shù)據(jù)。將這兩類(lèi)數(shù)據(jù)相結(jié)合做出的聚類(lèi)，能夠很好的對(duì)員工進(jìn)行分類(lèi)表征。分類(lèi)結(jié)果的解讀可以直接根據(jù)指標(biāo)的含義進(jìn)行解釋。

研究第三步，SVM。 在聚類(lèi)取得了較好的效果的基礎(chǔ)上，我們認(rèn)為數(shù)據(jù)質(zhì)量是可靠的，這相當(dāng)于我們有了很好的客觀數(shù)據(jù)集，在此基礎(chǔ)上，我們提出由企業(yè)管理者對(duì)員工的表現(xiàn)進(jìn)行打分，形成Label，這樣我們就得到了監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集，從而可以對(duì)員工行為進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)下的預(yù)測(cè)。這項(xiàng)工作我們進(jìn)行了多種嘗試，并最終通過(guò)特征工程，選取了最為有效的15個(gè)指標(biāo)，來(lái)作為員工行為的表征指標(biāo)。

這里我們回顧一下研究的歷程，以作為以后研究的經(jīng)驗(yàn)參考。SVM最初分析時(shí)，我們選擇了多于60個(gè)指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，但是學(xué)習(xí)效果并不好，類(lèi)別間的區(qū)分度很低，這主要是由于過(guò)多的指標(biāo)導(dǎo)致SVM算法無(wú)法清楚地尋找到類(lèi)別間的界線。所以我們通過(guò)一些特征工程的方法，來(lái)進(jìn)行降維。首先通過(guò)pearson相關(guān)度分析，我們將大量的指標(biāo)根據(jù)關(guān)聯(lián)度，分為了24類(lèi)，每一類(lèi)中的指標(biāo)都具有高度的相關(guān)性。因此可以在每一類(lèi)指標(biāo)中選出一個(gè)最具代表性的指標(biāo)。這個(gè)選取過(guò)程由我們研究團(tuán)隊(duì)根據(jù)實(shí)際情況，選擇了最具代表性的24個(gè)指標(biāo)。其次，24個(gè)指標(biāo)做SVM依然過(guò)多，我們用RFE算法來(lái)判斷哪些指標(biāo)對(duì)學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率影響最大，從而來(lái)選出最有效的那些指標(biāo)。RFE過(guò)程中，我們使用Lasso、Ridge、Logistic、RFClassifier、linerSVM這5種算法來(lái)作為篩選器，分別得到每一種算法下最有效的特征，進(jìn)而，我們選取那些被更多算法視為“有效”的特征，例如任務(wù)平均完成時(shí)長(zhǎng)，在5種篩選器種都被認(rèn)為有效，那么這個(gè)特征對(duì)于我們做監(jiān)督學(xué)習(xí)，就是一個(gè)很好的特征。

此外，特征篩選還應(yīng)考慮一個(gè)問(wèn)題，那就是篩選器和分類(lèi)器是否要具有相同的算法范式。例如，如果分類(lèi)準(zhǔn)備用SVM，那么篩選器就業(yè)要選SVM類(lèi)的。這樣才能保證篩選出來(lái)的特征，在對(duì)應(yīng)的分類(lèi)算法下是最為有效的。

研究第四步，數(shù)據(jù)分布擬合。 雖然在前三步研究中我們?nèi)〉昧艘欢ǖ某尚?，但通過(guò)仔細(xì)檢驗(yàn)已有的數(shù)據(jù)我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)仍然存在兩方面問(wèn)題，一是一些數(shù)據(jù)還是會(huì)存在漏填、錯(cuò)填的問(wèn)題，這屬于數(shù)據(jù)錯(cuò)誤問(wèn)題。二是在填報(bào)比較完整的數(shù)據(jù)中，存在一些極值數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)并不一定是錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，也有可能是個(gè)別員工行為表現(xiàn)異常導(dǎo)致。無(wú)論是哪種情況導(dǎo)致的數(shù)據(jù)異常（前提是已經(jīng)預(yù)處理過(guò)缺失值），我們都可以通過(guò)擬合數(shù)據(jù)的分布，來(lái)判斷數(shù)據(jù)的分布情況，并尋找那些離群點(diǎn)。

在數(shù)據(jù)分布擬合研究中，我們通過(guò)對(duì)多種分布函數(shù)的嘗試，最終提出可通過(guò)正態(tài)分布、F分布、卡方分布、Gamma分布這四種常見(jiàn)的分布函數(shù)來(lái)擬合員工行為數(shù)據(jù)。以正態(tài)分布為例，如果我們擬合某個(gè)指標(biāo)符合正態(tài)分布，那么我們可以認(rèn)為左右兩側(cè)5%區(qū)間以?xún)?nèi)的數(shù)據(jù)是常規(guī)行為，而兩側(cè)5%以外的數(shù)據(jù)是異常行為。并且通過(guò)進(jìn)一步分析我們發(fā)現(xiàn)，一側(cè)5%到千分之一之間的數(shù)據(jù)，有時(shí)也屬于合理行為，而一側(cè)千分之一以外的數(shù)據(jù)，才最有可能稱(chēng)為異常行為。通過(guò)這樣的分析，我們就可以通過(guò)數(shù)據(jù)分布擬合的方式，來(lái)發(fā)現(xiàn)員工的異常行為數(shù)據(jù)，并提出對(duì)應(yīng)的管理策略。

此外，我們還曾提出在擬合時(shí)，要擬合顯著才能認(rèn)為數(shù)據(jù)符合某一分布。但如果這樣判斷，我們發(fā)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)并不滿足顯著的要求，但是數(shù)據(jù)確本身具有很強(qiáng)的實(shí)用信息，因此我們提出，不必以顯著為分析前提。而這其實(shí)也表明，數(shù)字化時(shí)代，要以更加符合實(shí)際的分析手段來(lái)分析數(shù)據(jù)，指導(dǎo)業(yè)務(wù)。而不用拘泥于過(guò)于學(xué)術(shù)或刻板的分析標(biāo)準(zhǔn)。

總結(jié)而言，在這四條主線研究思路下，我們對(duì)合作客戶的員工行為數(shù)據(jù)開(kāi)展了特征工程、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分布擬合等一系列標(biāo)準(zhǔn)的算法研究。進(jìn)而，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，將研究結(jié)果轉(zhuǎn)化為了具體應(yīng)用。接下來(lái)總結(jié)一下所形成的具體應(yīng)用。

（二）產(chǎn)品轉(zhuǎn)化結(jié)果

研究成果向產(chǎn)品轉(zhuǎn)化，是一個(gè)不斷積累，由量變引起質(zhì)變的過(guò)程。在最初的研究中，我們會(huì)在多個(gè)點(diǎn)上開(kāi)展研究，但最終哪些研究成果能轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)際應(yīng)用，是不確定的。而隨著研究的增多，能夠轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)際產(chǎn)品功能的成果就會(huì)顯現(xiàn)，這體現(xiàn)在三個(gè)層次。第一層次，一些好的研究點(diǎn)，一些對(duì)特定場(chǎng)景的解決方案，能夠轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)際產(chǎn)品功能。第二層次，單個(gè)功能點(diǎn)看似沒(méi)有太大價(jià)值，但是當(dāng)出現(xiàn)某個(gè)典型功能點(diǎn)后，我們會(huì)意識(shí)到，其他看似無(wú)用的功能點(diǎn)，卻是對(duì)這個(gè)典型功能點(diǎn)的有效補(bǔ)充。第三層次，多個(gè)研究會(huì)呈現(xiàn)出一些共性，這些共性能夠轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品思路和產(chǎn)品模式，這是要比單點(diǎn)產(chǎn)品功能更具價(jià)值的地方。這樣的由研究向產(chǎn)品轉(zhuǎn)化的思路，扎根實(shí)踐，又提煉總結(jié)，是具有很好的參考意義的。

我們?cè)诙鄠€(gè)研究點(diǎn)探索后，不斷思考如何將研究點(diǎn)轉(zhuǎn)化為實(shí)用的功能，這既要結(jié)合客戶需求，也要結(jié)合我們自己對(duì)用戶痛點(diǎn)、產(chǎn)品功能的設(shè)計(jì)。2020年度的研究，我們始終在做的主線是員工行為畫(huà)像，無(wú)論是監(jiān)督學(xué)習(xí)還是非監(jiān)督學(xué)習(xí)，都是為了選定一套合適的指標(biāo)和權(quán)重，來(lái)達(dá)成對(duì)員工的排名。在這個(gè)思路下，我們整合多種排名算法，最終提出：由用戶自主選擇排名模式。在不同的排名模式下，我們?yōu)橛脩籼峁┎煌乃惴ɑ蚺琶绞?，這就相當(dāng)于我們以后端智能化的方式，滿足了用戶在前端多樣化的需求。而這也正是數(shù)字化時(shí)代，產(chǎn)品以智能化方式，為用戶提供個(gè)性化功能的體現(xiàn)。具體而言，我們?yōu)橛脩籼峁┧姆N可選模式，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)員工排名。

模式一、行業(yè)最佳實(shí)踐 ，以成熟用戶已有案例，制定一套指標(biāo)和相應(yīng)權(quán)重。用戶選取想要的案例類(lèi)別，我們根據(jù)其實(shí)際數(shù)據(jù)，計(jì)算相應(yīng)排名結(jié)果。這里打分模式有兩種，一是產(chǎn)品自定義給出，二是根據(jù)已有打分排名，用Kmeans確認(rèn)不同類(lèi)別優(yōu)秀度，回歸樹(shù)反推指標(biāo)權(quán)重。

模式二：AI聚類(lèi)算法 ，系統(tǒng)對(duì)員工進(jìn)行自然狀態(tài)進(jìn)行三次或多次kmeans聚類(lèi)，每次調(diào)整指標(biāo)種類(lèi)和權(quán)重，然后由客戶選擇一種符合預(yù)期的聚類(lèi)結(jié)果，那么客戶的選擇就對(duì)應(yīng)了指標(biāo)種類(lèi)和權(quán)重。

模式三：AI監(jiān)督學(xué)習(xí) ，對(duì)員工進(jìn)行kmeans聚類(lèi)，得到n個(gè)類(lèi)別，客戶對(duì)n類(lèi)按優(yōu)秀度進(jìn)行排序打分，接下來(lái)，系統(tǒng)依據(jù)打分情況，通過(guò)RFE算法（Estimator選用決策樹(shù)回歸或決策樹(shù)分類(lèi)），判斷不同指標(biāo)重要度。

模式四：AI輔助定制（純手動(dòng)） ，由用戶指定n個(gè)指標(biāo)，并為n個(gè)指標(biāo)確定權(quán)重，系統(tǒng)對(duì)員工進(jìn)行排名，可選擇算法有：加權(quán)求和、RandomForestRegressor、GradientBoostingRegressor。備注，后兩種具體實(shí)現(xiàn)方式是，根據(jù)加權(quán)求和打分得到y(tǒng)，x就是輸入的加權(quán)指標(biāo)。然后訓(xùn)練得到模型。

方云智能多種AI績(jī)效評(píng)價(jià)方法均已通過(guò)實(shí)踐驗(yàn)證，并實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化。

（三）   算法準(zhǔn)確率分析

數(shù)據(jù)分析時(shí)結(jié)果一般需要有一定的準(zhǔn)確度，才可以說(shuō)算法對(duì)問(wèn)題實(shí)現(xiàn)了一定解決。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，我們不必以絕對(duì)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率來(lái)判斷算法好壞。這是由于我們?cè)谠u(píng)價(jià)員工行為時(shí)，訓(xùn)練集標(biāo)注或者人的認(rèn)知，都是極具主觀性的，而且這種主觀性又是會(huì)動(dòng)態(tài)變化的，所以算法能夠捕捉到的，有時(shí)候也許是客觀規(guī)律，但有時(shí)候也許就只是管理者的一時(shí)情緒。我們?cè)u(píng)價(jià)算法的好壞，應(yīng)該從實(shí)踐出發(fā)，對(duì)于符合認(rèn)知、規(guī)律的算法是好算法，但是能解釋或捕捉短期用戶態(tài)度的算法，也是可靠的。具體而言，我們針對(duì)已有的研究，給出下述準(zhǔn)確率總結(jié)。

一、Kmeans是非監(jiān)督學(xué)習(xí)，無(wú)準(zhǔn)確率，但可以闡述我們對(duì)老黃牛和南郭先生的發(fā)現(xiàn)，是符合管理常識(shí)的。

SVM預(yù)測(cè)，我們首先得到了一個(gè)關(guān)鍵結(jié)論，管理嚴(yán)格程度高、中、低，對(duì)應(yīng)員工表現(xiàn)中、高、低。這一結(jié)論的得出是符合常識(shí)規(guī)律的，那么我們也可以反推認(rèn)為算法是有效的。

二、根據(jù)對(duì)過(guò)去員工數(shù)據(jù)+label進(jìn)行SVM訓(xùn)練，我們預(yù)測(cè)未來(lái)的準(zhǔn)確率最初僅為60%，但經(jīng)過(guò)樣本篩選，參數(shù)調(diào)優(yōu)后，準(zhǔn)確率可達(dá)到93%。

三、數(shù)據(jù)合理性分析中，我們通過(guò)以不同的分布擬合員工行為數(shù)據(jù)，選出95%區(qū)間內(nèi)的員工，再進(jìn)一步選出95%到0.001之間的員工，準(zhǔn)確選出數(shù)據(jù)出現(xiàn)問(wèn)題的員工。具體實(shí)踐結(jié)果表明，我們確實(shí)捕捉到了行為極值點(diǎn)，也捕捉到了5%以外但行為合理的點(diǎn)。

（四）研究總結(jié)和下一步計(jì)劃

算法研究、數(shù)據(jù)分析的目的，最終還是為了找到新的用戶需求，開(kāi)發(fā)新的產(chǎn)品功能。第二部分中我們總結(jié)了由研究向產(chǎn)品實(shí)際功能轉(zhuǎn)化的思路。一是好的研究點(diǎn)直接轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)際產(chǎn)品功能。二是一些低價(jià)值的功能點(diǎn)支撐典型功能點(diǎn)后。三是研究體現(xiàn)出的共性思路，轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品思路和產(chǎn)品模式。

接下來(lái)我們的研究也致力于從這三個(gè)方面來(lái)探索更多的產(chǎn)品功能和產(chǎn)品模式。目前提的主思路有：

一是將項(xiàng)目管理的知識(shí)和流程植入產(chǎn)品，幫助企業(yè)管理者簡(jiǎn)單、高效的完成項(xiàng)目管理。這其中將人員動(dòng)態(tài)分配到不同的任務(wù)中，就會(huì)是十分典型的一個(gè)功能。在此基礎(chǔ)上，員工行為的分析和排名就會(huì)成為很好的輔助功能，我們可以依據(jù)員工行為特點(diǎn)，將他們分配到不同情況的任務(wù)中。

二是深化單點(diǎn)功能。我們?cè)赟VM訓(xùn)練模型時(shí)發(fā)現(xiàn)，每個(gè)月的模型放到下個(gè)月或者其他月份來(lái)預(yù)測(cè)，準(zhǔn)確率不穩(wěn)定。其中很可能的原因是每個(gè)月的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)有所波動(dòng)。那我們就可以在長(zhǎng)期數(shù)據(jù)上，對(duì)每個(gè)月都進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到多個(gè)模型。在此基礎(chǔ)上，將未來(lái)一個(gè)月的數(shù)據(jù)放在過(guò)去多個(gè)月的模型上預(yù)測(cè)，這樣就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)月的數(shù)據(jù)在多個(gè)月模型下評(píng)價(jià)各不相同的情況，這就能反應(yīng)出每個(gè)月評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的波動(dòng)情況。

三是產(chǎn)品模式的升級(jí)。我們可以采用輕量化前端，收集一些簡(jiǎn)單必要的數(shù)據(jù)后，將復(fù)雜的分析都放在后端來(lái)實(shí)現(xiàn)。功能上的呈現(xiàn)就是，用戶在前端進(jìn)行一些個(gè)性化的數(shù)據(jù)和模式選擇，系統(tǒng)能夠在后端為用戶進(jìn)行多樣化的分析，呈現(xiàn)給用戶智能化的操作界面（如智能化流程、模板化流程）、分析結(jié)果（排名、雷達(dá)圖、行為空間映射等），甚至是客制化流程、數(shù)據(jù)，算法，系統(tǒng)提供分析結(jié)果。

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四、中國(guó)人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)量世界第1，申請(qǐng)數(shù)量最多的公司是哪家？

中國(guó)人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)量世界第1，申請(qǐng)數(shù)量最多的公司是百度。

三個(gè)中國(guó)申請(qǐng)人百度、中國(guó)科學(xué)院、騰訊的申請(qǐng)量在近幾年增長(zhǎng)迅速，尤其以百度公司最為亮眼，雖然起步較晚，但專(zhuān)利申請(qǐng)量迅速大幅度超過(guò)了其他申請(qǐng)人，并在最近兩年遙遙領(lǐng)先。

從國(guó)際比較來(lái)看，中國(guó)人工智能發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入國(guó)際領(lǐng)先集團(tuán)。中國(guó)在歷次工業(yè)革命里一直處于落后追趕的狀態(tài)，而在第四次工業(yè)革命興起之際，中國(guó)已經(jīng)和其他國(guó)家一起坐在頭班車(chē)上。在人工智能領(lǐng)域，中國(guó)在技術(shù)發(fā)展與市場(chǎng)應(yīng)用方面已經(jīng)進(jìn)入了國(guó)際領(lǐng)先集團(tuán)，呈現(xiàn)中美“雙雄并立”的競(jìng)爭(zhēng)格局。

從發(fā)展質(zhì)量來(lái)看，中國(guó)的人工智能發(fā)展還遠(yuǎn)未達(dá)到十分樂(lè)觀的地步。中國(guó)的優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域主要體現(xiàn)應(yīng)用方面，而在人工智能核心技術(shù)領(lǐng)域，如硬件和算法上，力量依然十分薄弱，這使得中國(guó)人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)不夠牢固。中國(guó)的人工智能技術(shù)發(fā)展缺乏頂尖人才，與發(fā)達(dá)國(guó)家特別是美國(guó)的差距還十分明顯。

百度最近在落地的AI產(chǎn)品，有個(gè)叫AI Studio，構(gòu)思上確實(shí)不錯(cuò)，也有很多免費(fèi)算力贈(zèng)送，不過(guò)不知道是不是因?yàn)槭怯щy，所以目前推廣還是不夠給力。

百度下一個(gè)有希望落地的項(xiàng)目，除了AI studio外，就是阿波羅自動(dòng)駕駛。在2018年12月工信部分布的《人工智能中國(guó)專(zhuān)利技術(shù)分析報(bào)告》中，中國(guó)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)量排名前10的申請(qǐng)人多為福特、豐田等老牌汽車(chē)廠商，百度不僅是唯一上榜的互聯(lián)網(wǎng)公司，且專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量達(dá)到694件，位列第一。但自動(dòng)駕駛在全世界都沒(méi)有敢落地的，畢竟事關(guān)人命，不穩(wěn)妥就不能落地。

百度想走出不靠那些劣質(zhì)廣告維持利潤(rùn)的困局的話，還是得多落地點(diǎn)AI項(xiàng)目，學(xué)其他公司一樣發(fā)展壯大。

以上就是關(guān)于AI算法公司相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢(xún)，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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