AI算法公司（ai算法公司哪个上市了）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于AI算法公司的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、数据标注有发展前景吗？

• 2、不同厂家ai算法为什么不能复用

• 3、【硬核技术文】研发绩效，AI算法的完美舞台

• 4、中国人工智能专利申请量世界第1，申请数量最多的公司是哪家？

一、数据标注有发展前景吗？

目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到阶段性成熟，想要更加落地，解决行业具体痛点，需要大量经过标注处理的相关数据做算法训练支撑，可以说数据决定了AI的落地程度。目前，我国人工智能行业呈现良好的发展态势，而作为强关联性的数据标注行业，随人工智能发展而迎来高速增长。

数据决定了AI落地程度，基础数据服务是商业化过程中重要的一环

人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础;技术层是人工智能产业的核心;应用层是人工智能面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

人工智能基础数据服务指为AI算法训练及优化提供的数据采集、清洗、信息抽取、标注等服务，以采集和标注为主。其中，数据标注为人工智能企业提供了大量带标签的数据，供机器训练和学习，保证了算法模型的有效性。

AI公司和科技公司占主要份额，AI应用三大阶段对数据标注服务产生差异化需求

从需求方来看，AI数据标注客户分为AI公司、科技公司、科研机构、行业企业四类。AI公司和科技公司占主要份额，AI公司更聚焦于视觉、语音等某一类型的基础数据服务，而科技公司结合集团优势，向人工智能整体发力，不同部门会产生多类型数据需求，科研机构需求占比较小。

此外传统意义上的行业企业，如汽车厂商、手机品牌商、安防厂商等传统企业围绕自身业务进行技术拓展，也开始产生AI基础数据需求，并且量级逐渐增大，未来将释放更多市场空间。

从不同阶段的AI数据标注服务需求来看，企业应用人工智能算法要经历研发、训练和落地三个阶段，不同阶段对于数据标注服务也有差异化需求。

研发需求是新算法研发拓展时产生的数据需求，一般量级较大，初期多采用标准数据集产品训练，中后期则需要专业的数据定制采标服务;

训练需求是通过标注数据对已有算法的准确率等能力进行优化，是市场中的主要需求，以定制化服务为主，对算法的准确性有较高要求;

落地场景的业务需求中算法较为成熟，涉及的数据采集和标注更贴合具体业务，如飞机保养中的涂料识别数据等，对于标注能力和供应商主动提出优化意见的服务意识有较强要求。

人工智能规模近2000亿，科技企业AI算法研发投入规模预计超370亿元

2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升到国家战略层面，受益于国家政策的大力支持，以及资本和人才的驱动，我国人工智能行业的发展走在了世界前列。根据沙利文的统计预测，2020年中国人工智能行业市场规模约为1858.2亿元。

2019年中国科技企业技术研发投入约为4005亿元，其中人工智能算法研发投入占比为9.3%，超370亿元，且大部分投入来自互联网科技公司。主要AI算法应用领域——计算机视觉、语音识别/语音合成，以及自然语言处理占比分别为22.5%、2.3%和7.1%，三者中计算机视觉相关算法研发投入占比最大，这与视觉相关创业公司数量、产业需求和政策导向呈正相关联系，计算机视觉目前仍是中国最具代表性的AI应用技术。

人工智能推动数据标注产业高速发展，以图像、语音类数据为主

如前文所述，我国人工智能行业如火如荼地兴起，落地化进程大大加速，应用场景逐渐广泛，数据标注行业作为人工智能的上游基础产业也在短短数年间迎来了爆发式的发展。根据iResearch数据显示，到2019年，数据标注行业市场规模为30.9亿元，到2020年行业市场规模突破36亿元，预计2025年市场规模将突破100亿元，说明我国数据标注行业处于高速发展阶段。

按数据类型划分，中国人工智能数据标注市场以语音、图像、NLP领域的标注服务为主。从前文中人工智能算法研发投入来看，计算机视觉、语音识别/语音合成等为主要研发领域，因此对图像类、语音类的数据标注需求占据主要比重。2019年，图像类、语音类、NLP类数据需求规模占比分别为49.7%、39.1%和11.2%。

一线及新一线城市数据标注需求旺盛，其中北京地区排名第一

从数据标注需求企业地区分布情况来看，截至2020年12月，北京、上海、成都、深圳、杭州为数据标注企业分布TOP5城市，企业数量分别达到185家、84家、68家、63家、46家;其中北京、上海、成都、深圳企业数量均较2020年4月有所上升，杭州企业数量较2020年4月有所下降。

分类型来看，大部分公司存在多种需求，如音频标注的不同语音，图片标注的不同方式等。在有数据标注需求的公司中，北京地区遥遥领先，占全国需求的30%左右，随后依次为上海、深圳、杭州、广州。各个类型标注在TOP城市中的占比情况如下：

定制化需求成为主流，数据服务市场步入需求常态化

监督学习下的深度学习算法训练十分依赖人工标注数据，近年来人工智能行业不断优化算法增加深度神经网络层级，利用大量的数据集训练提高算法精准性，ImageNet开源的1400多万张训练图片和1000余种分类在其中起到重要作用，为了继续提高精准度，保持算法优越性，市场中产生了大量的标注数据需求。

时至今日，人工智能从业公司的算法模型经过多年的打磨，基本达到阶段性成熟，随着AI行业商业化发展，更具有前瞻性的数据集产品和高定制化数据服务需求成为了主流。

据了解，目前一个新研发的计算机视觉算法需要上万张到数十万张不等的标注图片训练，新功能的开发需要近万张图片训练，而定期优化算法也有上千张图片的需求，一个用于智慧城市的算法应用，每年都有数十万张图片的稳定需求;语音方面，头部公司累计应用的标注数据集已达百万小时以上，每年需求仍以20%-30%的增速上升。

不仅如此，随着1oT设备的普及，语音交互场景越来越丰富，每年都有更多的新增场景和新需求方出现，对于标注数据的需求也是逐步增长。结合市场来看，随着AI商业化发展，AI数据标注服务需求步入常态化，存量市场具有较为稳定的需求源头，而增量市场随着应用场景的丰富，以及新型算法的诞生，拥有更广阔的想象空间。

更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国数据标注行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

二、不同厂家ai算法为什么不能复用

因为每个厂家的东西不一样，而且东西都是个人公司的，没有卖给其他公司，所以不能复用。

1、想要复用就必须要够买版权。

2、ai简称人工智能。

3、是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

三、【硬核技术文】研发绩效，AI算法的完美舞台

作者 | 胡豫陇

清华大学博士后

方云智能团队核心成员，AI算法应用专家

方云创始团队具有深厚技术研发和企业管理经验，依托长期行业积累和对数字化产业的深刻理解，以数字化方式评价研发团队，驱动企业精确度量研发组织及个人的工作效能，合理调配研发资源。帮助技术决策者精确测评研发组织绩效（便于向上汇报、平级沟通）和个人绩效（便于向下管理）。回顾2020年度，我们在数据分析方面，基于实际用户数据做了大量尝试，取得了显著成效，并将研究成果转化为实际应用，深度提升了产品能力。

（一）算法研究过程

算法研究的基础是数据，无论是基于数学和经验知识的建模分析，还是基于统计学和机器学习的数据分析，都需要依托数据来开展。

算法研究的第一步 ，我们建 立了自主的数据指标体系，并在这个指标体系基础上，开展后续的研究。 指标体系由三级指标组成，一级为最基础元数据，二级指标由一级指标计算得到、三级指标由二级指标和一级指标计算得到。一般来说，高级指标具有更高的信息密度，在进行信息表征时，也能够实现更加深度的信息传达效果。但另一方面，数据分析时并不是选择的高级指标越多，越有效果。而是要根据具体场景和算法要求，选择必要的各级指标，才能达到所需的分析效果。例如在kmeans算法中，低级别指标反而具有更好的分类效果，而在SVM算法中，则需要高级别指标。

研究的第二步，Kmeans。 我们鉴于元数据收集较为完整，同时数据量不是很大的情况，结合sklearn的算法选择引导图，选择了Kmeans算法对员工的行为数据进行无监督学习聚类。

在选择了若干基础指标数据的同时，我们引入RFM思想，将员工在指定周期内的工作新鲜度（R）、工作频次（F）和工作量（M）也作为聚类指标，一并用于算法聚类，取得了十分明显的分类效果。这里的核心在于我们不仅通过基础指标评价了员工的工作结果数据，还通过RFM方法评价了员工的工作过程数据。将这两类数据相结合做出的聚类，能够很好的对员工进行分类表征。分类结果的解读可以直接根据指标的含义进行解释。

研究第三步，SVM。 在聚类取得了较好的效果的基础上，我们认为数据质量是可靠的，这相当于我们有了很好的客观数据集，在此基础上，我们提出由企业管理者对员工的表现进行打分，形成Label，这样我们就得到了监督学习的训练集，从而可以对员工行为进行监督学习下的预测。这项工作我们进行了多种尝试，并最终通过特征工程，选取了最为有效的15个指标，来作为员工行为的表征指标。

这里我们回顾一下研究的历程，以作为以后研究的经验参考。SVM最初分析时，我们选择了多于60个指标进行监督学习，但是学习效果并不好，类别间的区分度很低，这主要是由于过多的指标导致SVM算法无法清楚地寻找到类别间的界线。所以我们通过一些特征工程的方法，来进行降维。首先通过pearson相关度分析，我们将大量的指标根据关联度，分为了24类，每一类中的指标都具有高度的相关性。因此可以在每一类指标中选出一个最具代表性的指标。这个选取过程由我们研究团队根据实际情况，选择了最具代表性的24个指标。其次，24个指标做SVM依然过多，我们用RFE算法来判断哪些指标对学习准确率影响最大，从而来选出最有效的那些指标。RFE过程中，我们使用Lasso、Ridge、Logistic、RFClassifier、linerSVM这5种算法来作为筛选器，分别得到每一种算法下最有效的特征，进而，我们选取那些被更多算法视为“有效”的特征，例如任务平均完成时长，在5种筛选器种都被认为有效，那么这个特征对于我们做监督学习，就是一个很好的特征。

此外，特征筛选还应考虑一个问题，那就是筛选器和分类器是否要具有相同的算法范式。例如，如果分类准备用SVM，那么筛选器就业要选SVM类的。这样才能保证筛选出来的特征，在对应的分类算法下是最为有效的。

研究第四步，数据分布拟合。 虽然在前三步研究中我们取得了一定的成效，但通过仔细检验已有的数据我们发现数据仍然存在两方面问题，一是一些数据还是会存在漏填、错填的问题，这属于数据错误问题。二是在填报比较完整的数据中，存在一些极值数据，这些数据并不一定是错误数据，也有可能是个别员工行为表现异常导致。无论是哪种情况导致的数据异常（前提是已经预处理过缺失值），我们都可以通过拟合数据的分布，来判断数据的分布情况，并寻找那些离群点。

在数据分布拟合研究中，我们通过对多种分布函数的尝试，最终提出可通过正态分布、F分布、卡方分布、Gamma分布这四种常见的分布函数来拟合员工行为数据。以正态分布为例，如果我们拟合某个指标符合正态分布，那么我们可以认为左右两侧5%区间以内的数据是常规行为，而两侧5%以外的数据是异常行为。并且通过进一步分析我们发现，一侧5%到千分之一之间的数据，有时也属于合理行为，而一侧千分之一以外的数据，才最有可能称为异常行为。通过这样的分析，我们就可以通过数据分布拟合的方式，来发现员工的异常行为数据，并提出对应的管理策略。

此外，我们还曾提出在拟合时，要拟合显著才能认为数据符合某一分布。但如果这样判断，我们发现有的数据并不满足显著的要求，但是数据确本身具有很强的实用信息，因此我们提出，不必以显著为分析前提。而这其实也表明，数字化时代，要以更加符合实际的分析手段来分析数据，指导业务。而不用拘泥于过于学术或刻板的分析标准。

总结而言，在这四条主线研究思路下，我们对合作客户的员工行为数据开展了特征工程、非监督学习、监督学习、数据分布拟合等一系列标准的算法研究。进而，结合实际应用场景，将研究结果转化为了具体应用。接下来总结一下所形成的具体应用。

（二）产品转化结果

研究成果向产品转化，是一个不断积累，由量变引起质变的过程。在最初的研究中，我们会在多个点上开展研究，但最终哪些研究成果能转变为实际应用，是不确定的。而随着研究的增多，能够转变为实际产品功能的成果就会显现，这体现在三个层次。第一层次，一些好的研究点，一些对特定场景的解决方案，能够转变为实际产品功能。第二层次，单个功能点看似没有太大价值，但是当出现某个典型功能点后，我们会意识到，其他看似无用的功能点，却是对这个典型功能点的有效补充。第三层次，多个研究会呈现出一些共性，这些共性能够转化为产品思路和产品模式，这是要比单点产品功能更具价值的地方。这样的由研究向产品转化的思路，扎根实践，又提炼总结，是具有很好的参考意义的。

我们在多个研究点探索后，不断思考如何将研究点转化为实用的功能，这既要结合客户需求，也要结合我们自己对用户痛点、产品功能的设计。2020年度的研究，我们始终在做的主线是员工行为画像，无论是监督学习还是非监督学习，都是为了选定一套合适的指标和权重，来达成对员工的排名。在这个思路下，我们整合多种排名算法，最终提出：由用户自主选择排名模式。在不同的排名模式下，我们为用户提供不同的算法或排名方式，这就相当于我们以后端智能化的方式，满足了用户在前端多样化的需求。而这也正是数字化时代，产品以智能化方式，为用户提供个性化功能的体现。具体而言，我们为用户提供四种可选模式，来实现对员工排名。

模式一、行业最佳实践 ，以成熟用户已有案例，制定一套指标和相应权重。用户选取想要的案例类别，我们根据其实际数据，计算相应排名结果。这里打分模式有两种，一是产品自定义给出，二是根据已有打分排名，用Kmeans确认不同类别优秀度，回归树反推指标权重。

模式二：AI聚类算法 ，系统对员工进行自然状态进行三次或多次kmeans聚类，每次调整指标种类和权重，然后由客户选择一种符合预期的聚类结果，那么客户的选择就对应了指标种类和权重。

模式三：AI监督学习 ，对员工进行kmeans聚类，得到n个类别，客户对n类按优秀度进行排序打分，接下来，系统依据打分情况，通过RFE算法（Estimator选用决策树回归或决策树分类），判断不同指标重要度。

模式四：AI辅助定制（纯手动） ，由用户指定n个指标，并为n个指标确定权重，系统对员工进行排名，可选择算法有：加权求和、RandomForestRegressor、GradientBoostingRegressor。备注，后两种具体实现方式是，根据加权求和打分得到y，x就是输入的加权指标。然后训练得到模型。

方云智能多种AI绩效评价方法均已通过实践验证，并实现产品化。

（三）   算法准确率分析

数据分析时结果一般需要有一定的准确度，才可以说算法对问题实现了一定解决。在数字化转型的过程中，我们不必以绝对的预测准确率来判断算法好坏。这是由于我们在评价员工行为时，训练集标注或者人的认知，都是极具主观性的，而且这种主观性又是会动态变化的，所以算法能够捕捉到的，有时候也许是客观规律，但有时候也许就只是管理者的一时情绪。我们评价算法的好坏，应该从实践出发，对于符合认知、规律的算法是好算法，但是能解释或捕捉短期用户态度的算法，也是可靠的。具体而言，我们针对已有的研究，给出下述准确率总结。

一、Kmeans是非监督学习，无准确率，但可以阐述我们对老黄牛和南郭先生的发现，是符合管理常识的。

SVM预测，我们首先得到了一个关键结论，管理严格程度高、中、低，对应员工表现中、高、低。这一结论的得出是符合常识规律的，那么我们也可以反推认为算法是有效的。

二、根据对过去员工数据+label进行SVM训练，我们预测未来的准确率最初仅为60%，但经过样本筛选，参数调优后，准确率可达到93%。

三、数据合理性分析中，我们通过以不同的分布拟合员工行为数据，选出95%区间内的员工，再进一步选出95%到0.001之间的员工，准确选出数据出现问题的员工。具体实践结果表明，我们确实捕捉到了行为极值点，也捕捉到了5%以外但行为合理的点。

（四）研究总结和下一步计划

算法研究、数据分析的目的，最终还是为了找到新的用户需求，开发新的产品功能。第二部分中我们总结了由研究向产品实际功能转化的思路。一是好的研究点直接转变为实际产品功能。二是一些低价值的功能点支撑典型功能点后。三是研究体现出的共性思路，转化为产品思路和产品模式。

接下来我们的研究也致力于从这三个方面来探索更多的产品功能和产品模式。目前提的主思路有：

一是将项目管理的知识和流程植入产品，帮助企业管理者简单、高效的完成项目管理。这其中将人员动态分配到不同的任务中，就会是十分典型的一个功能。在此基础上，员工行为的分析和排名就会成为很好的辅助功能，我们可以依据员工行为特点，将他们分配到不同情况的任务中。

二是深化单点功能。我们在SVM训练模型时发现，每个月的模型放到下个月或者其他月份来预测，准确率不稳定。其中很可能的原因是每个月的评价标准有所波动。那我们就可以在长期数据上，对每个月都进行模型训练，得到多个模型。在此基础上，将未来一个月的数据放在过去多个月的模型上预测，这样就会出现一个月的数据在多个月模型下评价各不相同的情况，这就能反应出每个月评价标准的波动情况。

三是产品模式的升级。我们可以采用轻量化前端，收集一些简单必要的数据后，将复杂的分析都放在后端来实现。功能上的呈现就是，用户在前端进行一些个性化的数据和模式选择，系统能够在后端为用户进行多样化的分析，呈现给用户智能化的操作界面（如智能化流程、模板化流程）、分析结果（排名、雷达图、行为空间映射等），甚至是客制化流程、数据，算法，系统提供分析结果。

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四、中国人工智能专利申请量世界第1，申请数量最多的公司是哪家？

中国人工智能专利申请量世界第1，申请数量最多的公司是百度。

三个中国申请人百度、中国科学院、腾讯的申请量在近几年增长迅速，尤其以百度公司最为亮眼，虽然起步较晚，但专利申请量迅速大幅度超过了其他申请人，并在最近两年遥遥领先。

从国际比较来看，中国人工智能发展已经进入国际领先集团。中国在历次工业革命里一直处于落后追赶的状态，而在第四次工业革命兴起之际，中国已经和其他国家一起坐在头班车上。在人工智能领域，中国在技术发展与市场应用方面已经进入了国际领先集团，呈现中美“双雄并立”的竞争格局。

从发展质量来看，中国的人工智能发展还远未达到十分乐观的地步。中国的优势领域主要体现应用方面，而在人工智能核心技术领域，如硬件和算法上，力量依然十分薄弱，这使得中国人工智能发展的基础不够牢固。中国的人工智能技术发展缺乏顶尖人才，与发达国家特别是美国的差距还十分明显。

百度最近在落地的AI产品，有个叫AI Studio，构思上确实不错，也有很多免费算力赠送，不过不知道是不是因为是盈利困难，所以目前推广还是不够给力。

百度下一个有希望落地的项目，除了AI studio外，就是阿波罗自动驾驶。在2018年12月工信部分布的《人工智能中国专利技术分析报告》中，中国自动驾驶领域专利申请量排名前10的申请人多为福特、丰田等老牌汽车厂商，百度不仅是唯一上榜的互联网公司，且专利申请数量达到694件，位列第一。但自动驾驶在全世界都没有敢落地的，毕竟事关人命，不稳妥就不能落地。

百度想走出不靠那些劣质广告维持利润的困局的话，还是得多落地点AI项目，学其他公司一样发展壮大。

以上就是关于AI算法公司相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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