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AI算法公司（ai算法公司哪個上市了）

發(fā)布時間：2023-03-12 23:02:35 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 148 問大家

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

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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)績效，AI算法的完美舞臺
4、中國人工智能專利申請量世界第1，申請數(shù)量最多的公司是哪家？

AI算法公司（ai算法公司哪個上市了）

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，需要大量經(jīng)過標(biāo)注處理的相關(guān)數(shù)據(jù)做算法訓(xùn)練支撐，可以說數(shù)據(jù)決定了AI的落地程度。目前，我國人工智能行業(yè)呈現(xiàn)良好的發(fā)展態(tài)勢，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)展而迎來高速增長。

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)用三大階段對數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)產(chǎn)生差異化需求

從需求方來看，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。AI公司和科技公司占主要份額，AI公司更聚焦于視覺、語音等某一類型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)，而科技公司結(jié)合集團(tuán)優(yōu)勢，向人工智能整體發(fā)力，不同部門會產(chǎn)生多類型數(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，也開始產(chǎn)生AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)需求，并且量級逐漸增大，未來將釋放更多市場空間。

從不同階段的AI數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)需求來看，企業(yè)應(yīng)用人工智能算法要經(jīng)歷研發(fā)、訓(xùn)練和落地三個階段，不同階段對于數(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)拓展時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)需求，一般量級較大，初期多采用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集產(chǎn)品訓(xùn)練，中后期則需要專業(yè)的數(shù)據(jù)定制采標(biāo)服務(wù);

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

落地場景的業(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)中的涂料識別數(shù)據(jù)等，對于標(biāo)注能力和供應(yīng)商主動提出優(yōu)化意見的服務(wù)意識有較強(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)計超370億元

2017年7月，國務(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家戰(zhàn)略層面，受益于國家政策的大力支持，以及資本和人才的驅(qū)動，我國人工智能行業(yè)的發(fā)展走在了世界前列。根據(jù)沙利文的統(tǒng)計預(yù)測，2020年中國人工智能行業(yè)市場規(guī)模約為1858.2億元。

2019年中國科技企業(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，且大部分投入來自互聯(lián)網(wǎng)科技公司。主要AI算法應(yīng)用領(lǐng)域——計算機(jī)視覺、語音識別/語音合成，以及自然語言處理占比分別為22.5%、2.3%和7.1%，三者中計算機(jī)視覺相關(guān)算法研發(fā)投入占比最大，這與視覺相關(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，計算機(jī)視覺目前仍是中國最具代表性的AI應(yīng)用技術(shù)。

人工智能推動數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展，以圖像、語音類數(shù)據(jù)為主

如前文所述，我國人工智能行業(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)市場規(guī)模為30.9億元，到2020年行業(yè)市場規(guī)模突破36億元，預(yù)計2025年市場規(guī)模將突破100億元，說明我國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)處于高速發(fā)展階段。

按數(shù)據(jù)類型劃分，中國人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)注市場以語音、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)投入來看，計算機(jī)視覺、語音識別/語音合成等為主要研發(fā)領(lǐng)域，因此對圖像類、語音類的數(shù)據(jù)標(biāo)注需求占據(jù)主要比重。2019年，圖像類、語音類、NLP類數(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。

分類型來看，大部分公司存在多種需求，如音頻標(biāo)注的不同語音，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，占全國需求的30%左右，隨后依次為上海、深圳、杭州、廣州。各個類型標(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)練十分依賴人工標(biāo)注數(shù)據(jù)，近年來人工智能行業(yè)不斷優(yōu)化算法增加深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級，利用大量的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練提高算法精準(zhǔn)性，ImageNet開源的1400多萬張訓(xùn)練圖片和1000余種分類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，市場中產(chǎn)生了大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)需求。

時至今日，人工智能從業(yè)公司的算法模型經(jīng)過多年的打磨，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，目前一個新研發(fā)的計算機(jī)視覺算法需要上萬張到數(shù)十萬張不等的標(biāo)注圖片訓(xùn)練，新功能的開發(fā)需要近萬張圖片訓(xùn)練，而定期優(yōu)化算法也有上千張圖片的需求，一個用于智慧城市的算法應(yīng)用，每年都有數(shù)十萬張圖片的穩(wěn)定需求;語音方面，頭部公司累計應(yīng)用的標(biāo)注數(shù)據(jù)集已達(dá)百萬小時以上，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，語音交互場景越來越豐富，每年都有更多的新增場景和新需求方出現(xiàn)，對于標(biāo)注數(shù)據(jù)的需求也是逐步增長。結(jié)合市場來看，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，存量市場具有較為穩(wěn)定的需求源頭，而增量市場隨著應(yīng)用場景的豐富，以及新型算法的誕生，擁有更廣闊的想象空間。

AI算法公司（ai算法公司哪個上市了）

更多數(shù)據(jù)來請參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》。

二、不同廠家ai算法為什么不能復(fù)用

因為每個廠家的東西不一樣，而且東西都是個人公司的，沒有賣給其他公司，所以不能復(fù)用。

1、想要復(fù)用就必須要夠買版權(quán)。

2、ai簡稱人工智能。

3、是研究、開發(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)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

三、【硬核技術(shù)文】研發(fā)績效，AI算法的完美舞臺

作者 | 胡豫隴

清華大學(xué)博士后

方云智能團(tuán)隊核心成員，AI算法應(yīng)用專家

方云創(chuàng)始團(tuán)隊具有深厚技術(shù)研發(fā)和企業(yè)管理經(jīng)驗，依托長期行業(yè)積累和對數(shù)字化產(chǎn)業(yè)的深刻理解，以數(shù)字化方式評價研發(fā)團(tuán)隊，驅(qū)動企業(yè)精確度量研發(fā)組織及個人的工作效能，合理調(diào)配研發(fā)資源。幫助技術(shù)決策者精確測評研發(fā)組織績效（便于向上匯報、平級溝通）和個人績效（便于向下管理）?；仡?020年度，我們在數(shù)據(jù)分析方面，基于實際用戶數(shù)據(jù)做了大量嘗試，取得了顯著成效，并將研究成果轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用，深度提升了產(chǎn)品能力。

（一）算法研究過程

算法研究的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，無論是基于數(shù)學(xué)和經(jīng)驗知識的建模分析，還是基于統(tǒng)計學(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)來開展。

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，并在這個指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，開展后續(xù)的研究。指標(biāo)體系由三級指標(biāo)組成，一級為最基礎(chǔ)元數(shù)據(jù)，二級指標(biāo)由一級指標(biāo)計算得到、三級指標(biāo)由二級指標(biāo)和一級指標(biāo)計算得到。一般來說，高級指標(biāo)具有更高的信息密度，在進(jìn)行信息表征時，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)分析時并不是選擇的高級指標(biāo)越多，越有效果。而是要根據(jù)具體場景和算法要求，選擇必要的各級指標(biāo)，才能達(dá)到所需的分析效果。例如在kmeans算法中，低級別指標(biāo)反而具有更好的分類效果，而在SVM算法中，則需要高級別指標(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算法對員工的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類。

在選擇了若干基礎(chǔ)指標(biāo)數(shù)據(jù)的同時，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）也作為聚類指標(biāo)，一并用于算法聚類，取得了十分明顯的分類效果。這里的核心在于我們不僅通過基礎(chǔ)指標(biāo)評價了員工的工作結(jié)果數(shù)據(jù)，還通過RFM方法評價了員工的工作過程數(shù)據(jù)。將這兩類數(shù)據(jù)相結(jié)合做出的聚類，能夠很好的對員工進(jìn)行分類表征。分類結(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，從而可以對員工行為進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)下的預(yù)測。這項工作我們進(jìn)行了多種嘗試，并最終通過特征工程，選取了最為有效的15個指標(biāo)，來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)驗參考。SVM最初分析時，我們選擇了多于60個指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，但是學(xué)習(xí)效果并不好，類別間的區(qū)分度很低，這主要是由于過多的指標(biāo)導(dǎo)致SVM算法無法清楚地尋找到類別間的界線。所以我們通過一些特征工程的方法，來進(jìn)行降維。首先通過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，每一類中的指標(biāo)都具有高度的相關(guān)性。因此可以在每一類指標(biāo)中選出一個最具代表性的指標(biāo)。這個選取過程由我們研究團(tuán)隊根據(jù)實際情況，選擇了最具代表性的24個指標(biāo)。其次，24個指標(biāo)做SVM依然過多，我們用RFE算法來判斷哪些指標(biāo)對學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率影響最大，從而來選出最有效的那些指標(biāo)。RFE過程中，我們使用Lasso、Ridge、Logistic、RFClassifier、linerSVM這5種算法來作為篩選器，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)平均完成時長，在5種篩選器種都被認(rèn)為有效，那么這個特征對于我們做監(jiān)督學(xué)習(xí)，就是一個很好的特征。

此外，特征篩選還應(yīng)考慮一個問題，那就是篩選器和分類器是否要具有相同的算法范式。例如，如果分類準(zhǔn)備用SVM，那么篩選器就業(yè)要選SVM類的。這樣才能保證篩選出來的特征，在對應(yīng)的分類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?，但通過仔細(xì)檢驗已有的數(shù)據(jù)我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)仍然存在兩方面問題，一是一些數(shù)據(jù)還是會存在漏填、錯填的問題，這屬于數(shù)據(jù)錯誤問題。二是在填報比較完整的數(shù)據(jù)中，存在一些極值數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)并不一定是錯誤數(shù)據(jù)，也有可能是個別員工行為表現(xiàn)異常導(dǎo)致。無論是哪種情況導(dǎo)致的數(shù)據(jù)異常（前提是已經(jīng)預(yù)處理過缺失值），我們都可以通過擬合數(shù)據(jù)的分布，來判斷數(shù)據(jù)的分布情況，并尋找那些離群點。

在數(shù)據(jù)分布擬合研究中，我們通過對多種分布函數(shù)的嘗試，最終提出可通過正態(tài)分布、F分布、卡方分布、Gamma分布這四種常見的分布函數(shù)來擬合員工行為數(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)間以內(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)，才最有可能稱為異常行為。通過這樣的分析，我們就可以通過數(shù)據(jù)分布擬合的方式，來發(fā)現(xiàn)員工的異常行為數(shù)據(jù)，并提出對應(yīng)的管理策略。

此外，我們還曾提出在擬合時，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)的實用信息，因此我們提出，不必以顯著為分析前提。而這其實也表明，數(shù)字化時代，要以更加符合實際的分析手段來分析數(shù)據(jù)，指導(dǎo)業(yè)務(wù)。而不用拘泥于過于學(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，我們對合作客戶的員工行為數(shù)據(jù)開展了特征工程、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)合實際應(yīng)用場景，將研究結(jié)果轉(zhuǎn)化為了具體應(yīng)用。接下來總結(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，是一個不斷積累，由量變引起質(zhì)變的過程。在最初的研究中，我們會在多個點上開展研究，但最終哪些研究成果能轉(zhuǎn)變?yōu)閷嶋H應(yīng)用，是不確定的。而隨著研究的增多，能夠轉(zhuǎn)變?yōu)閷嶋H產(chǎn)品功能的成果就會顯現(xiàn)，這體現(xiàn)在三個層次。第一層次，一些好的研究點，一些對特定場景的解決方案，能夠轉(zhuǎn)變?yōu)閷嶋H產(chǎn)品功能。第二層次，單個功能點看似沒有太大價值，但是當(dāng)出現(xiàn)某個典型功能點后，我們會意識到，其他看似無用的功能點，卻是對這個典型功能點的有效補(bǔ)充。第三層次，多個研究會呈現(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，這是要比單點產(chǎn)品功能更具價值的地方。這樣的由研究向產(chǎn)品轉(zhuǎn)化的思路，扎根實踐，又提煉總結(jié)，是具有很好的參考意義的。

我們在多個研究點探索后，不斷思考如何將研究點轉(zhuǎn)化為實用的功能，這既要結(jié)合客戶需求，也要結(jié)合我們自己對用戶痛點、產(chǎn)品功能的設(shè)計。2020年度的研究，我們始終在做的主線是員工行為畫像，無論是監(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，來達(dá)成對員工的排名。在這個思路下，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)字化時代，產(chǎn)品以智能化方式，為用戶提供個性化功能的體現(xiàn)。具體而言，我們?yōu)橛脩籼峁┧姆N可選模式，來實現(xiàn)對員工排名。

模式一、行業(yè)最佳實踐，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別，我們根據(jù)其實際數(shù)據(jù)，計算相應(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)不同類別優(yōu)秀度，回歸樹反推指標(biāo)權(quán)重。

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

模式三：AI監(jiān)督學(xué)習(xí) ，對員工進(jìn)行kmeans聚類，得到n個類別，客戶對n類按優(yōu)秀度進(jìn)行排序打分，接下來，系統(tǒng)依據(jù)打分情況，通過RFE算法（Estimator選用決策樹回歸或決策樹分類），判斷不同指標(biāo)重要度。

模式四：AI輔助定制（純手動），由用戶指定n個指標(biāo)，并為n個指標(biāo)確定權(quán)重，系統(tǒng)對員工進(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績效評價方法均已通過實踐驗證，并實現(xiàn)產(chǎn)品化。

（三）算法準(zhǔn)確率分析

數(shù)據(jù)分析時結(jié)果一般需要有一定的準(zhǔn)確度，才可以說算法對問題實現(xiàn)了一定解決。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，我們不必以絕對的預(yù)測準(zhǔn)確率來判斷算法好壞。這是由于我們在評價員工行為時，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動態(tài)變化的，所以算法能夠捕捉到的，有時候也許是客觀規(guī)律，但有時候也許就只是管理者的一時情緒。我們評價算法的好壞，應(yīng)該從實踐出發(fā)，對于符合認(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)，無準(zhǔn)確率，但可以闡述我們對老黃牛和南郭先生的發(fā)現(xiàn)，是符合管理常識的。

SVM預(yù)測，我們首先得到了一個關(guān)鍵結(jié)論，管理嚴(yán)格程度高、中、低，對應(yīng)員工表現(xiàn)中、高、低。這一結(jié)論的得出是符合常識規(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)對過去員工數(shù)據(jù)+label進(jìn)行SVM訓(xùn)練，我們預(yù)測未來的準(zhǔn)確率最初僅為60%，但經(jīng)過樣本篩選，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)問題的員工。具體實踐結(jié)果表明，我們確實捕捉到了行為極值點，也捕捉到了5%以外但行為合理的點。

（四）研究總結(jié)和下一步計劃

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)品實際功能轉(zhuǎn)化的思路。一是好的研究點直接轉(zhuǎn)變?yōu)閷嶋H產(chǎn)品功能。二是一些低價值的功能點支撐典型功能點后。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。

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

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

二是深化單點功能。我們在SVM訓(xùn)練模型時發(fā)現(xiàn)，每個月的模型放到下個月或者其他月份來預(yù)測，準(zhǔn)確率不穩(wěn)定。其中很可能的原因是每個月的評價標(biāo)準(zhǔn)有所波動。那我們就可以在長期數(shù)據(jù)上，對每個月都進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到多個模型。在此基礎(chǔ)上，將未來一個月的數(shù)據(jù)放在過去多個月的模型上預(yù)測，這樣就會出現(xiàn)一個月的數(shù)據(jù)在多個月模型下評價各不相同的情況，這就能反應(yīng)出每個月評價標(biāo)準(zhǔn)的波動情況。

三是產(chǎn)品模式的升級。我們可以采用輕量化前端，收集一些簡單必要的數(shù)據(jù)后，將復(fù)雜的分析都放在后端來實現(xiàn)。功能上的呈現(xiàn)就是，用戶在前端進(jìn)行一些個性化的數(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、中國人工智能專利申請量世界第1，申請數(shù)量最多的公司是哪家？

中國人工智能專利申請量世界第1，申請數(shù)量最多的公司是百度。 AI算法公司（ai算法公司哪個上市了）

三個中國申請人百度、中國科學(xué)院、騰訊的申請量在近幾年增長迅速，尤其以百度公司最為亮眼，雖然起步較晚，但專利申請量迅速大幅度超過了其他申請人，并在最近兩年遙遙領(lǐng)先。

從國際比較來看，中國人工智能發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入國際領(lǐng)先集團(tuán)。中國在歷次工業(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，中國已經(jīng)和其他國家一起坐在頭班車上。在人工智能領(lǐng)域，中國在技術(shù)發(fā)展與市場應(yīng)用方面已經(jīng)進(jìn)入了國際領(lǐng)先集團(tuán)，呈現(xiàn)中美“雙雄并立”的競爭格局。

從發(fā)展質(zhì)量來看，中國的人工智能發(fā)展還遠(yuǎn)未達(dá)到十分樂觀的地步。中國的優(yōu)勢領(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，這使得中國人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)不夠牢固。中國的人工智能技術(shù)發(fā)展缺乏頂尖人才，與發(fā)達(dá)國家特別是美國的差距還十分明顯。 AI算法公司（ai算法公司哪個上市了）

百度最近在落地的AI產(chǎn)品，有個叫AI Studio，構(gòu)思上確實不錯，也有很多免費(fèi)算力贈送，不過不知道是不是因為是盈利困難，所以目前推廣還是不夠給力。

百度下一個有希望落地的項目，除了AI studio外，就是阿波羅自動駕駛。在2018年12月工信部分布的《人工智能中國專利技術(shù)分析報告》中，中國自動駕駛領(lǐng)域?qū)＠暾埩颗琶?0的申請人多為福特、豐田等老牌汽車廠商，百度不僅是唯一上榜的互聯(lián)網(wǎng)公司，且專利申請數(shù)量達(dá)到694件，位列第一。但自動駕駛在全世界都沒有敢落地的，畢竟事關(guān)人命，不穩(wěn)妥就不能落地。 AI算法公司（ai算法公司哪個上市了）