正文

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。

ChatGPT國內免費在線使用，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

只需要輸入關鍵詞，就能返回你想要的內容，越精準，寫出的就越詳細，有微信小程序端、在線網頁版、PC客戶端

官網：https://ai.de1919.com

本文目錄:

1、數據標注有發(fā)展前景嗎？
2、不同廠家ai算法為什么不能復用
3、【硬核技術文】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、數據標注有發(fā)展前景嗎？

目前人工智能商業(yè)化在算力、算法和技術方面基本達到階段性成熟，想要更加落地，解決行業(yè)具體痛點，需要大量經過標注處理的相關數據做算法訓練支撐，可以說數據決定了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，而作為強關聯(lián)性的數據標注行業(yè)，隨人工智能發(fā)展而迎來高速增長。

數據決定了AI落地程度，基礎數據服務是商業(yè)化過程中重要的一環(huán)

人工智能產業(yè)鏈包括三層：基礎層、技術層和應用層。其中，基礎層是人工智能產業(yè)的基礎;技術層是人工智能產業(yè)的核心;應用層是人工智能面向特定應用場景需求而形成軟硬件產品或解決方案。

人工智能基礎數據服務指為AI算法訓練及優(yōu)化提供的數據采集、清洗、信息抽取、標注等服務，以采集和標注為主。其中，數據標注為人工智能企業(yè)提供了大量帶標簽的數據，供機器訓練和學習，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應用三大階段對數據標注服務產生差異化需求

從需求方來看，AI數據標注客戶分為AI公司、科技公司、科研機構、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數據服務，而科技公司結合集團優(yōu)勢，向人工智能整體發(fā)力，不同部門會產生多類型數據需求，科研機構需求占比較小。

此外傳統(tǒng)意義上的行業(yè)企業(yè)，如汽車廠商、手機品牌商、安防廠商等傳統(tǒng)企業(yè)圍繞自身業(yè)務進行技術拓展，也開始產生AI基礎數據需求，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數據標注服務需求來看，企業(yè)應用人工智能算法要經歷研發(fā)、訓練和落地三個階段，不同階段對于數據標注服務也有差異化需求。

研發(fā)需求是新算法研發(fā)拓展時產生的數據需求，一般量級較大，初期多采用標準數據集產品訓練，中后期則需要專業(yè)的數據定制采標服務;

訓練需求是通過標注數據對已有算法的準確率等能力進行優(yōu)化，是市場中的主要需求，以定制化服務為主，對算法的準確性有較高要求;

落地場景的業(yè)務需求中算法較為成熟，涉及的數據采集和標注更貼合具體業(yè)務，如飛機保養(yǎng)中的涂料識別數據等，對于標注能力和供應商主動提出優(yōu)化意見的服務意識有較強要求。

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)模預計超370億元

2017年7月，國務院印發(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動，我國人工智能行業(yè)的發(fā)展走在了世界前列。根據沙利文的統(tǒng)計預測，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)網科技公司。主要AI算法應用領域——計算機視覺、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%，三者中計算機視覺相關算法研發(fā)投入占比最大，這與視覺相關創(chuàng)業(yè)公司數量、產業(yè)需求和政策導向呈正相關聯(lián)系，計算機視覺目前仍是中國最具代表性的AI應用技術。

人工智能推動數據標注產業(yè)高速發(fā)展，以圖像、語音類數據為主

如前文所述，我國人工智能行業(yè)如火如荼地興起，落地化進程大大加速，應用場景逐漸廣泛，數據標注行業(yè)作為人工智能的上游基礎產業(yè)也在短短數年間迎來了爆發(fā)式的發(fā)展。根據iResearch數據顯示，到2019年，數據標注行業(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，預計2025年市場規(guī)模將突破100億元，說明我國數據標注行業(yè)處于高速發(fā)展階段。

按數據類型劃分，中國人工智能數據標注市場以語音、圖像、NLP領域的標注服務為主。從前文中人工智能算法研發(fā)投入來看，計算機視覺、語音識別/語音合成等為主要研發(fā)領域，因此對圖像類、語音類的數據標注需求占據主要比重。2019年，圖像類、語音類、NLP類數據需求規(guī)模占比分別為49.7%、39.1%和11.2%。

一線及新一線城市數據標注需求旺盛，其中北京地區(qū)排名第一

從數據標注需求企業(yè)地區(qū)分布情況來看，截至2020年12月，北京、上海、成都、深圳、杭州為數據標注企業(yè)分布TOP5城市，企業(yè)數量分別達到185家、84家、68家、63家、46家;其中北京、上海、成都、深圳企業(yè)數量均較2020年4月有所上升，杭州企業(yè)數量較2020年4月有所下降。

分類型來看，大部分公司存在多種需求，如音頻標注的不同語音，圖片標注的不同方式等。在有數據標注需求的公司中，北京地區(qū)遙遙領先，占全國需求的30%左右，隨后依次為上海、深圳、杭州、廣州。各個類型標注在TOP城市中的占比情況如下：

定制化需求成為主流，數據服務市場步入需求常態(tài)化

監(jiān)督學習下的深度學習算法訓練十分依賴人工標注數據，近年來人工智能行業(yè)不斷優(yōu)化算法增加深度神經網絡層級，利用大量的數據集訓練提高算法精準性，ImageNet開源的1400多萬張訓練圖片和1000余種分類在其中起到重要作用，為了繼續(xù)提高精準度，保持算法優(yōu)越性，市場中產生了大量的標注數據需求。

時至今日，人工智能從業(yè)公司的算法模型經過多年的打磨，基本達到階段性成熟，隨著AI行業(yè)商業(yè)化發(fā)展，更具有前瞻性的數據集產品和高定制化數據服務需求成為了主流。

據了解，目前一個新研發(fā)的計算機視覺算法需要上萬張到數十萬張不等的標注圖片訓練，新功能的開發(fā)需要近萬張圖片訓練，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用，每年都有數十萬張圖片的穩(wěn)定需求;語音方面，頭部公司累計應用的標注數據集已達百萬小時以上，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)，對于標注數據的需求也是逐步增長。結合市場來看，隨著AI商業(yè)化發(fā)展，AI數據標注服務需求步入常態(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）

更多數據來請參考前瞻產業(yè)研究院《中國數據標注行業(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，所以不能復用。

1、想要復用就必須要夠買版權。

2、ai簡稱人工智能。

3、是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。

三、【硬核技術文】研發(fā)績效，AI算法的完美舞臺

作者 | 胡豫隴

清華大學博士后

方云智能團隊核心成員，AI算法應用專家

方云創(chuàng)始團隊具有深厚技術研發(fā)和企業(yè)管理經驗，依托長期行業(yè)積累和對數字化產業(yè)的深刻理解，以數字化方式評價研發(fā)團隊，驅動企業(yè)精確度量研發(fā)組織及個人的工作效能，合理調配研發(fā)資源。幫助技術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，我們在數據分析方面，基于實際用戶數據做了大量嘗試，取得了顯著成效，并將研究成果轉化為實際應用，深度提升了產品能力。

（一）算法研究過程

算法研究的基礎是數據，無論是基于數學和經驗知識的建模分析，還是基于統(tǒng)計學和機器學習的數據分析，都需要依托數據來開展。

算法研究的第一步，我們建立了自主的數據指標體系，并在這個指標體系基礎上，開展后續(xù)的研究。指標體系由三級指標組成，一級為最基礎元數據，二級指標由一級指標計算得到、三級指標由二級指標和一級指標計算得到。一般來說，高級指標具有更高的信息密度，在進行信息表征時，也能夠實現(xiàn)更加深度的信息傳達效果。但另一方面，數據分析時并不是選擇的高級指標越多，越有效果。而是要根據具體場景和算法要求，選擇必要的各級指標，才能達到所需的分析效果。例如在kmeans算法中，低級別指標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。

研究的第二步，Kmeans。我們鑒于元數據收集較為完整，同時數據量不是很大的情況，結合sklearn的算法選擇引導圖，選擇了Kmeans算法對員工的行為數據進行無監(jiān)督學習聚類。

在選擇了若干基礎指標數據的同時，我們引入RFM思想，將員工在指定周期內的工作新鮮度（R）、工作頻次（F）和工作量（M）也作為聚類指標，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指標評價了員工的工作結果數據，還通過RFM方法評價了員工的工作過程數據。將這兩類數據相結合做出的聚類，能夠很好的對員工進行分類表征。分類結果的解讀可以直接根據指標的含義進行解釋。

研究第三步，SVM。在聚類取得了較好的效果的基礎上，我們認為數據質量是可靠的，這相當于我們有了很好的客觀數據集，在此基礎上，我們提出由企業(yè)管理者對員工的表現(xiàn)進行打分，形成Label，這樣我們就得到了監(jiān)督學習的訓練集，從而可以對員工行為進行監(jiān)督學習下的預測。這項工作我們進行了多種嘗試，并最終通過特征工程，選取了最為有效的15個指標，來作為員工行為的表征指標。

這里我們回顧一下研究的歷程，以作為以后研究的經驗參考。SVM最初分析時，我們選擇了多于60個指標進行監(jiān)督學習，但是學習效果并不好，類別間的區(qū)分度很低，這主要是由于過多的指標導致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，來進行降維。首先通過pearson相關度分析，我們將大量的指標根據關聯(lián)度，分為了24類，每一類中的指標都具有高度的相關性。因此可以在每一類指標中選出一個最具代表性的指標。這個選取過程由我們研究團隊根據實際情況，選擇了最具代表性的24個指標。其次，24個指標做SVM依然過多，我們用RFE算法來判斷哪些指標對學習準確率影響最大，從而來選出最有效的那些指標。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，進而，我們選取那些被更多算法視為“有效”的特征，例如任務平均完成時長，在5種篩選器種都被認為有效，那么這個特征對于我們做監(jiān)督學習，就是一個很好的特征。

此外，特征篩選還應考慮一個問題，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，在對應的分類算法下是最為有效的。

研究第四步，數據分布擬合。雖然在前三步研究中我們取得了一定的成效，但通過仔細檢驗已有的數據我們發(fā)現(xiàn)數據仍然存在兩方面問題，一是一些數據還是會存在漏填、錯填的問題，這屬于數據錯誤問題。二是在填報比較完整的數據中，存在一些極值數據，這些數據并不一定是錯誤數據，也有可能是個別員工行為表現(xiàn)異常導致。無論是哪種情況導致的數據異常（前提是已經預處理過缺失值），我們都可以通過擬合數據的分布，來判斷數據的分布情況，并尋找那些離群點。

在數據分布擬合研究中，我們通過對多種分布函數的嘗試，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來擬合員工行為數據。以正態(tài)分布為例，如果我們擬合某個指標符合正態(tài)分布，那么我們可以認為左右兩側5%區(qū)間以內的數據是常規(guī)行為，而兩側5%以外的數據是異常行為。并且通過進一步分析我們發(fā)現(xiàn)，一側5%到千分之一之間的數據，有時也屬于合理行為，而一側千分之一以外的數據，才最有可能稱為異常行為。通過這樣的分析，我們就可以通過數據分布擬合的方式，來發(fā)現(xiàn)員工的異常行為數據，并提出對應的管理策略。

此外，我們還曾提出在擬合時，要擬合顯著才能認為數據符合某一分布。但如果這樣判斷，我們發(fā)現(xiàn)有的數據并不滿足顯著的要求，但是數據確本身具有很強的實用信息，因此我們提出，不必以顯著為分析前提。而這其實也表明，數字化時代，要以更加符合實際的分析手段來分析數據，指導業(yè)務。而不用拘泥于過于學術或刻板的分析標準。

總結而言，在這四條主線研究思路下，我們對合作客戶的員工行為數據開展了特征工程、非監(jiān)督學習、監(jiān)督學習、數據分布擬合等一系列標準的算法研究。進而，結合實際應用場景，將研究結果轉化為了具體應用。接下來總結一下所形成的具體應用。

（二）產品轉化結果

研究成果向產品轉化，是一個不斷積累，由量變引起質變的過程。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變?yōu)閷嶋H應用，是不確定的。而隨著研究的增多，能夠轉變?yōu)閷嶋H產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，能夠轉變?yōu)閷嶋H產品功能。第二層次，單個功能點看似沒有太大價值，但是當出現(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，這些共性能夠轉化為產品思路和產品模式，這是要比單點產品功能更具價值的地方。這樣的由研究向產品轉化的思路，扎根實踐，又提煉總結，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化為實用的功能，這既要結合客戶需求，也要結合我們自己對用戶痛點、產品功能的設計。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)督學習還是非監(jiān)督學習，都是為了選定一套合適的指標和權重，來達成對員工的排名。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。而這也正是數字化時代，產品以智能化方式，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，制定一套指標和相應權重。用戶選取想要的案例類別，我們根據其實際數據，計算相應排名結果。這里打分模式有兩種，一是產品自定義給出，二是根據已有打分排名，用Kmeans確認不同類別優(yōu)秀度，回歸樹反推指標權重。

模式二：AI聚類算法，系統(tǒng)對員工進行自然狀態(tài)進行三次或多次kmeans聚類，每次調整指標種類和權重，然后由客戶選擇一種符合預期的聚類結果，那么客戶的選擇就對應了指標種類和權重。

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

模式四：AI輔助定制（純手動），由用戶指定n個指標，并為n個指標確定權重，系統(tǒng)對員工進行排名，可選擇算法有：加權求和、RandomForestRegressor、GradientBoostingRegressor。備注，后兩種具體實現(xiàn)方式是，根據加權求和打分得到y(tǒng)，x就是輸入的加權指標。然后訓練得到模型。

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)產品化。

（三）算法準確率分析

數據分析時結果一般需要有一定的準確度，才可以說算法對問題實現(xiàn)了一定解決。在數字化轉型的過程中，我們不必以絕對的預測準確率來判斷算法好壞。這是由于我們在評價員工行為時，訓練集標注或者人的認知，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，應該從實踐出發(fā)，對于符合認知、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，給出下述準確率總結。

一、Kmeans是非監(jiān)督學習，無準確率，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預測，我們首先得到了一個關鍵結論，管理嚴格程度高、中、低，對應員工表現(xiàn)中、高、低。這一結論的得出是符合常識規(guī)律的，那么我們也可以反推認為算法是有效的。

二、根據對過去員工數據+label進行SVM訓練，我們預測未來的準確率最初僅為60%，但經過樣本篩選，參數調優(yōu)后，準確率可達到93%。

三、數據合理性分析中，我們通過以不同的分布擬合員工行為數據，選出95%區(qū)間內的員工，再進一步選出95%到0.001之間的員工，準確選出數據出現(xiàn)問題的員工。具體實踐結果表明，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）研究總結和下一步計劃

算法研究、數據分析的目的，最終還是為了找到新的用戶需求，開發(fā)新的產品功能。第二部分中我們總結了由研究向產品實際功能轉化的思路。一是好的研究點直接轉變?yōu)閷嶋H產品功能。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，轉化為產品思路和產品模式。

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品功能和產品模式。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)分配到不同的任務中，就會是十分典型的一個功能。在此基礎上，員工行為的分析和排名就會成為很好的輔助功能，我們可以依據員工行為特點，將他們分配到不同情況的任務中。

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

三是產品模式的升級。我們可以采用輕量化前端，收集一些簡單必要的數據后，將復雜的分析都放在后端來實現(xiàn)。功能上的呈現(xiàn)就是，用戶在前端進行一些個性化的數據和模式選擇，系統(tǒng)能夠在后端為用戶進行多樣化的分析，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）、分析結果（排名、雷達圖、行為空間映射等），甚至是客制化流程、數據，算法，系統(tǒng)提供分析結果。

免費試用地址： FarCloud|方云|方云數據智能研發(fā)績效|30天提效30%

四、中國人工智能專利申請量世界第1，申請數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先。

從國際比較來看，中國人工智能發(fā)展已經進入國際領先集團。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，中國已經和其他國家一起坐在頭班車上。在人工智能領域，中國在技術發(fā)展與市場應用方面已經進入了國際領先集團，呈現(xiàn)中美“雙雄并立”的競爭格局。

從發(fā)展質量來看，中國的人工智能發(fā)展還遠未達到十分樂觀的地步。中國的優(yōu)勢領域主要體現(xiàn)應用方面，而在人工智能核心技術領域，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)展的基礎不夠牢固。中國的人工智能技術發(fā)展缺乏頂尖人才，與發(fā)達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產品，有個叫AI Studio，構思上確實不錯，也有很多免費算力贈送，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分析報告》中，中國自動駕駛領域專利申請量排名前10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)網公司，且專利申請數量達到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）