2022愛分析·人工智能廠商全景報告

　　報告編委 報告指導(dǎo)人 黃勇 愛分析 合伙人首席分析師 報告執(zhí)筆人 洪逸群 愛分析 高級分析師 任 理 愛分析 分析師

　　報告編委

　　報告指導(dǎo)人

　　黃勇             愛分析            合伙人&首席分析師

　　報告執(zhí)筆人

　　洪逸群          愛分析             高級分析師

　　任   理          愛分析             分析師

　　目錄

　　1. 研究范圍定義

　　2. 市場全景地圖

　　3. 市場定義與廠商評估

　　4. 入選廠商列表

　　1.  研究范圍定義

　　研究范圍

　　人工智能，是指運用機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺、語音識別、語音合成、知識圖譜等技術(shù)，并結(jié)合一定的業(yè)務(wù)場景形成解決方案，以輔助、增強或代替人工來制定決策或執(zhí)行任務(wù)。

　　在本報告中，愛分析將人工智能市場定義為一個更廣的概念，包括了支撐人工智能開發(fā)與應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施層、技術(shù)開發(fā)層、技術(shù)服務(wù)層和行業(yè)應(yīng)用層四個領(lǐng)域的眾多細分市場。其中，基礎(chǔ)設(shè)施層是支撐人工智能開發(fā)與應(yīng)用底層通用基礎(chǔ)設(shè)施，包括傳感器、存儲計算資源、AI芯片等;技術(shù)開發(fā)層是用于AI開發(fā)的平臺或工具，包括機器學(xué)習(xí)平臺、數(shù)據(jù)采標、MLOps工具等;技術(shù)服務(wù)層涵蓋了各類通用的AI技術(shù)服務(wù)，如視覺智能云服務(wù)、知識圖譜平臺、智能搜索與智能推薦等。行業(yè)應(yīng)用層是指結(jié)合一種或多種AI技術(shù)與具體業(yè)務(wù)場景形成的業(yè)務(wù)解決方案，包括了針對金融、制造等行業(yè)業(yè)務(wù)部門，或營銷、客服等職能部門的多種AI應(yīng)用。

　　綜合考慮細分市場的市場規(guī)模、行業(yè)增速、企業(yè)關(guān)注度等因素，愛分析在本次研究中選取了行業(yè)應(yīng)用層的智能內(nèi)容運營、AI知識管理、AI工業(yè)質(zhì)檢、智能營銷、智能客服、銀行智能風控、AIOps，技術(shù)服務(wù)層的視覺智能云服務(wù)、知識圖譜平臺、智能決策、IPA智能流程自動化，技術(shù)開發(fā)層的機器學(xué)習(xí)平臺，共12個細分市場，進行重點研究。

　　本報告面向企業(yè)決策層，以及大數(shù)據(jù)與人工智能部門、科技創(chuàng)新部門、各業(yè)務(wù)部門、職能部門負責人，通過對各市場的需求定義和代表廠商的能力解讀，為各行業(yè)企業(yè)的智能化規(guī)劃與廠商選型提供參考。

　　圖 1：  人工智能市場全景圖

　　廠商入選標準

　　本次入選報告的廠商需同時符合以下條件：

　　符合特定市場的廠商能力要求;

　　滿足在特定市場的收入要求(參考第3章各市場定義部分);

　　滿足在特定市場的付費客戶數(shù)量要求(參考第3章各市場定義部分)。

　　2. 市場全景地圖

　　愛分析基于對甲方企業(yè)和典型廠商的調(diào)研以及桌面研究，遴選出在人工智能市場中具備成熟解決方案和落地能力的代表廠商。

　　(注：以下所有市場中的廠商均按音序排序)

　　3.  市場定義與廠商評估

　　愛分析對本次重點研究的人工智能各市場定義如下。同時，針對參與此次報告調(diào)研的部分代表廠商，愛分析撰寫了廠商能力評估。

　　3.1.智能內(nèi)容運營

　　定義：

　　智能內(nèi)容運營是指以AI技術(shù)為驅(qū)動，為包括視頻、圖片和文字在內(nèi)的各種類型的內(nèi)容，提供數(shù)據(jù)化、平臺化和智能化的內(nèi)容生產(chǎn)、管理、分發(fā)服務(wù)，滿足企業(yè)在用戶運營中產(chǎn)生的大規(guī)模、批量化的內(nèi)容生產(chǎn)與運營需求。

　　終端用戶：

　　企業(yè)市場部門、營銷部門、內(nèi)容運營部門等

　　核心需求：

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)流量進入存量時代，私域用戶運營的重要性與日俱增，企業(yè)需要在新聞資訊、個性營銷、UGC內(nèi)容等場景中為其海量用戶提供量身定制的內(nèi)容，以提升用戶對其產(chǎn)品服務(wù)的了解，提高與用戶的互動，增加用戶粘性。然而傳統(tǒng)靠人工進行內(nèi)容運營方式的無法滿足對海量內(nèi)容進行處理需求，智能內(nèi)容運營則提供了一套從內(nèi)容生產(chǎn)、管理、分發(fā)，以及相關(guān)配套工具的智能化解決方案。企業(yè)對智能內(nèi)容運營解決方案的核心需求包括：

　　海量內(nèi)容的快速供給。為了給不同的用戶匹配個性化的內(nèi)容，企業(yè)需要具備快速生產(chǎn)海量內(nèi)容的能力，一方面，需要能夠基于AI技術(shù)自動生成視頻、圖片、文字等內(nèi)容;另一方面，需要外部廠商提供海量的可直接使用的內(nèi)容，包括授權(quán)的內(nèi)容素材或全網(wǎng)熱點信息，并對內(nèi)容進行自動篩選。

　　自動化的內(nèi)容管理與分發(fā)。為了讓海量的內(nèi)容與用戶能夠精準匹配，企業(yè)需要運用多種AI技術(shù)讓將該過程高度程自動化，具體而言：需要運用圖像分析、自然語言處理、知識圖譜等認知智能技術(shù)對視頻、圖文內(nèi)容進行分析理解，并引入標簽體系對內(nèi)容自動打標簽，并且需要對有害內(nèi)容進行自動識別和審核;同時，企業(yè)需要運用推薦算法對標簽化的內(nèi)容進行個性化分發(fā)。

　　全流程的工具鏈支持。為了讓內(nèi)容運營解決方案能高效地落地，企業(yè)還需要能覆蓋解決方案全流程的工具鏈支持，包括端能力的構(gòu)建，讓用戶在終端獲得更佳的內(nèi)容瀏覽體驗;運營分析工具，能對用戶進行精確的畫像洞察和行為分析。

　　廠商能力要求：

　　具備成熟的內(nèi)容相關(guān)的AI技術(shù)能力，并且AI算法具備較高的準確度。廠商需要具備的AI技術(shù)包括：內(nèi)容理解能力，能夠運用圖像分析、自然語言處理、知識圖譜等認知智能技術(shù)對視頻、圖文等內(nèi)容進行準確理解，并自動化地打標簽;內(nèi)容生產(chǎn)能力，能夠通過輸入文字要求或選擇模版等形式，自動生成內(nèi)容，在一些場景還要具備自然語言生成、圖像生成、語音合成等技術(shù);個性化推薦，能夠基于推薦算法對內(nèi)容進行精準推薦。

　　具備全流程的工具鏈以及解決方案搭建能力。廠商需要提供覆蓋從內(nèi)容生產(chǎn)、管理、分發(fā)、端能力構(gòu)建、到運營分析工具全流程的工具鏈。并且結(jié)合不同場景，廠商需要能夠提供垂直行業(yè)的內(nèi)容定制、標簽體系、內(nèi)容體系構(gòu)建等產(chǎn)品或咨詢服務(wù)。

　　代表廠商：

　　(入選標準：1.最近一年在該市場服務(wù)客戶數(shù)5家以上;2.最近一年在該市場收入500萬以上。)

　　火山引擎

　　廠商介紹：

　　火山引擎是字節(jié)跳動旗下的企業(yè)級技術(shù)服務(wù)平臺，將字節(jié)跳動發(fā)展過程中積累的增長方法、技術(shù)工具和能力開放給外部企業(yè)，提供云、AI、大數(shù)據(jù)技術(shù)等系列產(chǎn)品和服務(wù)，幫助企業(yè)在數(shù)字化升級中實現(xiàn)持續(xù)增長。

　　產(chǎn)品服務(wù)介紹：

　　火山引擎為企業(yè)用戶提供從內(nèi)容生產(chǎn)、管理、分發(fā)、端能力構(gòu)建、到運營分析的覆蓋智能內(nèi)容運營全流程的工具鏈產(chǎn)品，以及內(nèi)容運營相關(guān)的業(yè)務(wù)體系規(guī)劃和組織架構(gòu)設(shè)計等方面的咨詢服務(wù)，可為金融、文旅、汽車、消費等行業(yè)企業(yè)在其APP用戶運營中提供產(chǎn)品介紹、新聞快訊、UGC內(nèi)容、個性營銷等多場景的內(nèi)容體系建設(shè)解決方案。

　　廠商評估：

　　基于字節(jié)跳動在抖音、西瓜視頻、今日頭條等產(chǎn)品研發(fā)和運營中的長期積累，火山引擎是業(yè)內(nèi)少有的能提供內(nèi)容建設(shè)與運營全流程工具鏈產(chǎn)品和咨詢服務(wù)的廠商。

　　在內(nèi)容生產(chǎn)方面，火山引擎提供了智能創(chuàng)作云和內(nèi)容定制產(chǎn)品。智能創(chuàng)作云內(nèi)置智能工具箱，提供圖文轉(zhuǎn)視頻、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)視頻、視頻拆條/集錦、視頻超分等視頻智能處理能力，用戶可以使用相關(guān)工具一鍵生成視頻。例如，圖文轉(zhuǎn)視頻支持用戶通過輸入文字描述，選擇圖片素材庫、手動選擇或智能匹配視頻模版和配音類型等操作，從而自動生成視頻內(nèi)容。同時，智能創(chuàng)作云內(nèi)置豐富內(nèi)容素材，包括大量視頻模版和配音類型，以及海量正版圖片、視頻、音樂、貼紙、特效、濾鏡等。此外，智能創(chuàng)作云也提供了云端視頻編輯以及素材管理功能。內(nèi)容定制產(chǎn)品連接了字節(jié)跳動的內(nèi)容生態(tài)，提供智能化的內(nèi)容篩選工具以及授權(quán)可To B的海量優(yōu)質(zhì)圖文、短視頻、小視頻、音頻等內(nèi)容資源，類型涵蓋泛生活、泛知識、泛財經(jīng)等全領(lǐng)域。同時，也向企業(yè)提供全網(wǎng)垂直領(lǐng)域的熱點事件、強地域?qū)傩缘纳�活服�?wù)等話題信息。

　　在內(nèi)容管理與分發(fā)方面，火山引擎提供了內(nèi)容管理平臺產(chǎn)品，具備內(nèi)容引入、內(nèi)容理解、內(nèi)容質(zhì)檢、內(nèi)容分發(fā)等多項功能。內(nèi)容引入提供標準化協(xié)議實現(xiàn)對多源內(nèi)容的標準入庫和統(tǒng)一管理;內(nèi)容理解功能內(nèi)置數(shù)十萬通用標簽和垂直行業(yè)標簽，垂直行業(yè)標簽包括金融行業(yè)個股基金企業(yè)識別，汽車行業(yè)車型識別等標簽。在此基礎(chǔ)上，可以利用多項AI技術(shù)實現(xiàn)對圖片、文字、視頻內(nèi)容的理解，并打上標簽;內(nèi)容審核采用先機器篩選后人工復(fù)審的方式識別風險內(nèi)容;內(nèi)容分發(fā)則通過標簽挑選內(nèi)容池，結(jié)合先進的規(guī)則引擎和推薦算法實現(xiàn)內(nèi)容的個性化推薦。

　　在端能力構(gòu)建方面，火山引擎將自身沉淀圖片視頻的壓縮技術(shù)、CDN服務(wù)集成在SDK中，可為企業(yè)在APP中構(gòu)建流暢的內(nèi)容瀏覽體驗;

　　在運營分析工具方面，火山引擎提供客戶數(shù)據(jù)平臺CDP、增長分析工具Finder，為企業(yè)提供精細化的消費者洞察和行為分析能力。

　　在咨詢服務(wù)方面，基于字節(jié)跳動在內(nèi)容產(chǎn)品中積累的最佳實踐和方法論，火山引擎可以企業(yè)提供內(nèi)容運營相關(guān)的業(yè)務(wù)體系規(guī)劃、產(chǎn)品設(shè)計、組織與人才建設(shè)等咨詢服務(wù)。

　　典型客戶：

　　光大銀行、泰康保險、平安證券、新黃河、快看漫畫等

　　客戶案例：

　　在銀行業(yè)越來越注重用戶運營，為用戶提供更豐富的服務(wù)的背景下。光大銀行提出“陪伴式智能財富管理服務(wù)”的理念，其中在資訊內(nèi)容服務(wù)方面，光大銀行與火山引擎合作，在手機APP中推出以實時資訊內(nèi)容流為主要服務(wù)形式的“看點”欄目，包含推薦、理財、基金、保險、證券、生活六大主題板塊，提供內(nèi)容和產(chǎn)品一體化的服務(wù)生態(tài)。

　　火山引擎提供的智能內(nèi)容解決方案包括內(nèi)容服務(wù)生態(tài)和內(nèi)容服務(wù)能力兩個方面。在內(nèi)容生態(tài)方面，除光大銀行自有的內(nèi)容之外，火山引擎基于財富服務(wù)場景，為光大手機銀行量身定制基金、保險、理財、證券、房產(chǎn)、信用卡、養(yǎng)生、生活8大類目的內(nèi)容服務(wù)體系。在內(nèi)容服務(wù)能力方面，火山引擎為光大銀行提供了全鏈路的內(nèi)容運營技術(shù)能力，包括：一，內(nèi)容甄選，即通過智能模型識別視頻、圖文等內(nèi)容，自動生成內(nèi)容標簽的內(nèi)容理解能力;保證內(nèi)容合規(guī)的內(nèi)容質(zhì)檢能力;二，內(nèi)容分發(fā)，用先進的推薦算法實現(xiàn)內(nèi)容的個性化分發(fā);用全球CDN分發(fā)加速和高穩(wěn)定、零首幀的抖音同款播放器保障客戶優(yōu)質(zhì)的音視頻播放體驗;三、數(shù)據(jù)分析，提供內(nèi)容服務(wù)全流程數(shù)據(jù)分析幫助光大銀行更好了解客戶偏好和留存趨勢等變化。

　　光大銀行通過把內(nèi)容作為手機銀行服務(wù)轉(zhuǎn)型的重要抓手，從三個方面助力其打造“陪伴式智能財富管理服務(wù)”：一，以高質(zhì)量的內(nèi)容為客戶提供陪伴式財商投教，為用戶提供決策輔助，也通過運用分析數(shù)據(jù)更加了解開客戶，進而提供更精準的服務(wù);二，以內(nèi)容作為運營觸點，對不同的客群實現(xiàn)個性化的內(nèi)容觸達，提高了客戶使用頻次和時長;三，內(nèi)容服務(wù)根據(jù)手機銀行品牌定位、客戶圈層、業(yè)務(wù)特色、區(qū)域特征等打造的差異化服務(wù)模式，為客戶提供全新的銀行服務(wù)體驗，樹立了全新的品牌形象。

　　拓爾思

　　廠商介紹：

　　拓爾思信息技術(shù)股份有限公司(簡稱“拓爾思”)，成立于1993年，現(xiàn)有員工2000余人，公司于2011年在深交所創(chuàng)業(yè)板上市。拓爾思以語義智能的企業(yè)級服務(wù)為戰(zhàn)略，專注于自然語言處理、知識圖譜和圖像視頻分析等領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化。

　　產(chǎn)品服務(wù)介紹：

　　拓爾思可為企業(yè)用戶構(gòu)建包括內(nèi)容生產(chǎn)、內(nèi)容管理、內(nèi)容分發(fā)、內(nèi)容效果分析在內(nèi)的智能內(nèi)容運營整體解決方案，相關(guān)產(chǎn)品包括WCM內(nèi)容管理系統(tǒng)、海云集約化智能門戶平臺、融媒體智能生產(chǎn)與傳播服務(wù)平臺、融媒體傳播效果分析平臺等，可用于政府部門的內(nèi)容信息公開、媒體的資訊傳播、金融等行業(yè)的內(nèi)容營銷等場景。

　　廠商評估：

　　拓爾思的智能內(nèi)容運營解決方案在認知智能技術(shù)、數(shù)據(jù)服務(wù)、多渠道管理、客戶服務(wù)經(jīng)驗等方面具備優(yōu)勢。

　　在認知智能技術(shù)方面，拓爾思具備自然語言處理、知識圖譜、圖像智能、語音智能、數(shù)據(jù)智能等多個方向技術(shù)和能力，可提供完善的內(nèi)容理解、自動化寫作功能。同時，拓爾思在長期業(yè)務(wù)發(fā)展中積累了面向媒體、金融、合規(guī)等多個細分領(lǐng)域的標簽體系和自動標簽構(gòu)建工具，可為用戶在不同的業(yè)務(wù)場景中快速構(gòu)建完善的標簽體系。

　　在數(shù)據(jù)服務(wù)方面，拓爾思智能內(nèi)容運營解決方案能夠通過去重、相似度分析等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)從媒體內(nèi)容中發(fā)現(xiàn)全網(wǎng)熱點信息，并基于NLP技術(shù)自動從圖文內(nèi)容中提取內(nèi)容摘要，為企業(yè)提供更加豐富的基于自動化的內(nèi)容生產(chǎn)服務(wù)。

　　在多渠道管理方面，拓爾思的內(nèi)容管理系統(tǒng)可以對微信、微博、APP、H5等多種來源的文本、圖片和視頻內(nèi)容進行統(tǒng)一采編和管理，并統(tǒng)一在多個渠道面向多種客群進行內(nèi)容的個性化推薦和分發(fā)。

　　客戶服務(wù)經(jīng)驗方面，拓爾思的智能內(nèi)容運營解決方案已經(jīng)服務(wù)過政府、媒體、銀行等領(lǐng)域大量頭部的機構(gòu)或公司，具備豐富的客戶服務(wù)經(jīng)驗和成熟的解決方案搭建能力。

　　典型客戶：

　　招商銀行、中信銀行、國務(wù)院辦公廳、新疆日報、海爾集團等

　　3.2.AI知識管理

　　定義：

　　AI知識管理是指通過機器視覺、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、知識圖譜等技術(shù)，從企業(yè)的各類結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取知識，并構(gòu)建成知識庫，實現(xiàn)企業(yè)知識資產(chǎn)的整合、管理、呈現(xiàn)和使用等功能，從而賦能各類知識應(yīng)用的場景。

　　終端用戶：

　　金融、制造、醫(yī)療等知識密集型行業(yè)企業(yè)的各業(yè)務(wù)部門、客服部門

　　核心需求：

　　隨著知識逐漸成為企業(yè)最重要的一項生產(chǎn)要素，企業(yè)對知識挖掘和共享的需求越來越強，并且在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，企業(yè)內(nèi)部大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)能力已逐步成熟，企業(yè)需要對其海量領(lǐng)域知識進行系統(tǒng)化的積累、管理和使用。而AI知識管理正是提供了一套從知識整合、管理，到呈現(xiàn)和使用的智能化解決方案。企業(yè)對AI知識管理的核心需求包括：

　　自動化的知識庫構(gòu)建與維護。企業(yè)的知識隱藏在海量未經(jīng)整合和處理的文檔資料中，僅靠人工無法完成海量知識庫的構(gòu)建與更新維護，因此企業(yè)需要運用多種AI技術(shù)從文檔中自動提取出知識，并識別出知識間的關(guān)系，構(gòu)建知識圖譜。在知識庫的后續(xù)運維中，企業(yè)也需要運用多種AI技術(shù)識別出未知的用戶問題或知識，并將其在知識庫中更新。

　　精確的知識搜索與推薦。為了讓用戶獲得最準確的知識，企業(yè)需要具備基于自然語言處理技術(shù)的知識搜索能力，以準確理解用戶的搜索問題，并基于知識推理等技術(shù)返回相應(yīng)答案;同時，企業(yè)需要能夠運用用戶畫像分析、個性化推薦技術(shù)，為用戶主動推薦有用的知識。

　　社區(qū)化的知識共享與使用。為了讓知識在企業(yè)內(nèi)部有更加豐富的沉淀，最大化知識的價值。企業(yè)需要為用戶提供更多知識共享和使用的功能，促進人與知識的建立更多的連接，逐漸在企業(yè)內(nèi)部形成社區(qū)化的知識中心。

　　廠商能力要求：

　　具備成熟穩(wěn)定的機器視覺、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、知識圖譜等相關(guān)AI技術(shù)能力。廠商需要具備的AI能力包括：自動化的知識解析和圖譜構(gòu)建能力，能夠為企業(yè)自動構(gòu)建知識庫;能夠運用自然語言處理和無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)識別出用戶未知問題，以幫助知識庫的自動更新;能夠運用意圖理解、知識推理、NLP等技術(shù)準確理解用戶的搜索問題，并提供正確答案;能夠運用畫像分析、個性化推薦技術(shù)，為用戶主動推薦匹配的知識。

　　具備豐富的知識運營的方法與工具支持。廠商需要具備包含知識的采集、入庫、加工、推廣全流程的知識運營方法和工具，讓知識管理更加高效;并且在知識推廣中能夠提供問答、搜索、推薦、知識圈等多種功能促進知識的共享和使用。

　　代表廠商：

　　(入選標準：1.最近一年在該市場服務(wù)客戶數(shù)5家以上;2.最近一年在該市場收入500萬以上。)

　　愛數(shù)

　　廠商介紹：

　　愛數(shù)成立于2006年，是一家大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施提供商。其核心產(chǎn)品包括AnyBackup、AnyShare、AnyRobot、AnyDATA，為政府、公共事業(yè)及企業(yè)提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、機器數(shù)據(jù)、知識圖譜數(shù)據(jù)的全域數(shù)據(jù)服務(wù)能力，釋放數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)即時、隨時、實時的數(shù)據(jù)服務(wù)。

　　產(chǎn)品服務(wù)介紹：

　　愛數(shù)AnyShare KnowledgeCenter是一款具有認知智能的企業(yè)級知識管理產(chǎn)品，通過將愛數(shù) AnyShare的內(nèi)容管理能力與AnyDATA知識圖譜技術(shù)相結(jié)合，為大型綜合集團、智能制造、科研院所、工程勘察設(shè)計、新零售、IT與互聯(lián)網(wǎng)、專業(yè)咨詢服務(wù)等知識密集型組織提供智能化的知識資產(chǎn)整合、管理、呈現(xiàn)和使用能力，打造企業(yè)的智能知識中心。

　　廠商評估：

　　愛數(shù)AnyShare KnowledgeCenter知識管理解決方案具備智能化的知識組織與發(fā)現(xiàn)、社區(qū)化的知識分享與運營、專業(yè)領(lǐng)域知識庫構(gòu)建等方面優(yōu)勢。

　　在知識組織與發(fā)現(xiàn)方面，愛數(shù)AnyShare KnowledgeCenter提供基于AI技術(shù)的包含知識識別、提取、關(guān)聯(lián)、利用、發(fā)現(xiàn)的全生命周期自動化運營能力。AnyShare作為面向海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的智能內(nèi)容管理平臺，為KnowledgeCenter提供文檔存儲與全生命周期管理、權(quán)限管理以及部分公共服務(wù)能力。在此基礎(chǔ)上，AnyDATA 可以通過AI 算法來對文檔內(nèi)容進行自動解析、提取標簽、發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建知識網(wǎng)絡(luò);同時，AnyDATA中內(nèi)置的意圖理解、推理、知識搜索等引擎，能為用戶實現(xiàn)智能化的知識搜索、推薦與發(fā)現(xiàn)。

　　在知識分享與使用方面，愛數(shù)AnyShare KnowledgeCenter具備社區(qū)化運營能力。KnowledgeCenter提供了知識圈、問答、文章、話題等功能，知識圈可以由任何用戶創(chuàng)建使用，由圈內(nèi)所有成員共同、自發(fā)進行知識貢獻、交流與沉淀;問答功能支持用戶提問尋求組織內(nèi)其他人員的回答，也可進一步通過用戶行為和畫像、知識網(wǎng)絡(luò)等為用戶主動搜索自動推薦答案。通過這些功能，可以讓KnowledgeCenter沉淀的知識越來越豐富，并逐漸形成社區(qū)文化，實現(xiàn)知識從生產(chǎn)到消費的閉環(huán)，讓人與知識的聯(lián)系更緊密，更大地發(fā)揮知識的價值。

　　在專業(yè)領(lǐng)域知識庫構(gòu)建方面，愛數(shù)服務(wù)過智能制造、科研院所、工程勘察設(shè)計、新零售、專業(yè)咨詢服務(wù)等行業(yè)眾多客戶，對這些行業(yè)客戶的知識管理需求以及產(chǎn)品功能需求有較深積累，能夠構(gòu)建行通用知識庫與知識網(wǎng)絡(luò)，將這些知識服務(wù)能力提供給用戶，并進一步在平臺上為用戶提供第三方知識交易的功能。

　　此外，愛數(shù)AnyShare KnowledgeCenter整合了AnyRobot智能運維產(chǎn)品，能夠提供基于知識網(wǎng)絡(luò)的運維知識服務(wù)，并對用戶行為產(chǎn)生的大量日志數(shù)據(jù)進行分析，形成用戶畫像，以用于精準的知識推薦。

　　典型客戶：

　　筑森設(shè)計、金誠同達律師事務(wù)所、華潤雪花、西北油田、天津生態(tài)城等

　　客戶案例：

　　筑森設(shè)計是國內(nèi)知名的建筑設(shè)計公司，該公司在長期業(yè)務(wù)發(fā)展過程中積累了海量的文檔、圖紙、圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，由此帶來了數(shù)據(jù)資產(chǎn)散落，難以整合利用;數(shù)據(jù)不互通，難以洞察分析;知識提取難，難以有效運營等問題。在此背景下，筑森設(shè)計與愛數(shù)合作，構(gòu)建智能知識管理與運營體系，以解決其數(shù)據(jù)和知識管理遇到的難題。

　　愛數(shù)基于其AnyShare、AnyDATA產(chǎn)品，為筑森設(shè)計構(gòu)建了文檔管理體系，知識運營體系，安全管理體系，并與其信息系統(tǒng)做了全面對接。其中知識運營體系主要涉及了知識庫、知識主題、知識社區(qū)三方面內(nèi)容的建設(shè)，知識庫具體涵蓋了標準圖庫、技術(shù)總結(jié)、研發(fā)成果和工程圖紙等精華知識，知識主題涵蓋了各專業(yè)條線的知識主題、標簽、詞條、知識卡片等，知識社區(qū)則涵蓋了問題、文章、話題、圈子等功能。

　　通過構(gòu)建智能知識運營體系，筑森設(shè)計獲得的價值與效果包括：1)構(gòu)建了完備的文檔和知識分類體系，沉淀為組織級的資產(chǎn);2)實現(xiàn)了100%項目文件同步，以及項目全生命周期成果沉淀和管理;3)文檔和知識檢索效率提升了10倍，用戶可以實現(xiàn)秒級查找文件，減少溝通成本，工作效率提升10倍;4)打造智能知識中心，通過知識智能發(fā)現(xiàn)、智能識別、智能推薦等功能，實現(xiàn)千人千面的精準知識復(fù)用，提升了設(shè)計創(chuàng)新效率。

　　竹間智能

　　廠商介紹：

　　竹間智能成立于2015年，公司以自然語言處理、深度學(xué)習(xí)、知識工程、文本處理、情感計算等人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，將AI能力整合到企業(yè)業(yè)務(wù)中，為金融、制造、政務(wù)、智能終端等行業(yè)提供端到端解決方案, 賦能企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。

　　產(chǎn)品服務(wù)介紹：

　　竹間智能的Emoti Knows知識管理平臺能夠處理和管理企業(yè)海量的非結(jié)構(gòu)化文檔和內(nèi)容，通過NLP、知識圖譜等技術(shù)，對知識進行智能采編、審核、應(yīng)用和反饋優(yōu)化，從而實現(xiàn)在統(tǒng)一的平臺中順暢管理及應(yīng)用文檔、產(chǎn)品知識、服務(wù)等內(nèi)容。

　　廠商評估：

　　竹間智能的Emoti Knows知識管理平臺在自動化的知識庫構(gòu)建與更新維護、知識搜索準確率、知識共享與分發(fā)、知識檢索速度等方面具備優(yōu)勢。

　　在自動化的知識庫構(gòu)建與更新維護方面，竹間智能Emoti Knows知識管理平臺能夠批量自動解析各類格式文檔中的標題、段落、圖表等內(nèi)容，自動識別重要信息，直接形成和文檔相關(guān)的結(jié)構(gòu)化知識圖譜。同時，Emoti Knows知識管理平臺通過自然語言處理、自監(jiān)督學(xué)習(xí)等技術(shù)對數(shù)據(jù)、文檔進行語義解析，自動采集知識，并自動生成FAQ，通過對話機器人回答用戶的業(yè)務(wù)問題。

　　在知識搜索準確率方面，竹間智能Emoti Knows知識管理平臺提供以自然語言的查詢方式，真正理解用戶意圖和搜索語言，從而支持用戶即使提出復(fù)雜語義的問題，也能準確地獲得所需要的信息。

　　在知識共享與分發(fā)方面，竹間智能Emoti Knows知識管理平臺支撐的智能知識庫不僅能關(guān)聯(lián)各類知識之間的關(guān)系，也能關(guān)聯(lián)人與人，人與業(yè)務(wù)之間的關(guān)系。具體包括：關(guān)聯(lián)人員與項目、產(chǎn)品文檔的關(guān)系;通過業(yè)務(wù)場景中人機或人與人的交互沉淀的業(yè)務(wù)知識反哺知識庫;通過用戶的點贊、標記、意見反饋支撐智能推薦、輿情分析等。

　　在查詢速度方面，竹間智能Emoti Knows知識管理平臺支撐的智能知識庫采用分布式存儲架構(gòu)，能實現(xiàn)智能檢索，以及數(shù)據(jù)的智能分配，從而可在毫秒級的時間內(nèi)處理和檢索數(shù)十億的實體、數(shù)百億的知識關(guān)聯(lián)。

　　典型客戶：

　　比亞迪、中銀三星人壽、廣州12345政府服務(wù)熱線等

　　客戶案例：

　　某國內(nèi)頭部車企于近年構(gòu)建智慧客服2.0項目，打造智能一體化客服服務(wù)平臺，旨在提升客服工作效率及服務(wù)質(zhì)量、為企業(yè)服務(wù)提供數(shù)據(jù)支撐、助力業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)智能決策。由于客服平臺底層沒有完整的知識庫平臺，缺少對于知識全生命周期的追蹤管理能力，不能對知識進行智能化地加工，也無法針對不同知識場景進行NLP算法的二次開發(fā)，該車企使用竹間智能自研的Emoti Knows知識管理平臺創(chuàng)建其智能知識庫，為智能客服平臺提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)能力。

　　竹間智能為該車企搭建的智能知識庫平臺提供了集知識采集、知識采編、知識審核、知識管理、知識搜索、知識互動和知識分享于一體，涵蓋知識全生命周期的追蹤管理能力。同時，智能知識庫平臺可以對企業(yè)知識進行的智能化地解析及處理，將非結(jié)構(gòu)化的知識自動轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化知識，并應(yīng)用到實際業(yè)務(wù)場景中。此外，智能知識庫平臺提供了自動機器學(xué)習(xí)平臺，能夠支持該車企針對其知識場景做NLP算法的二次開發(fā)。

　　通過啟用智能知識庫，該車企達到的效果包括：1)知識生命周期管理可追蹤，從知識的產(chǎn)生(采編)、知識的發(fā)布及搜索應(yīng)用及知識反饋，全生命周期線上化功能齊全;2)支持知識審核及自定義，知識質(zhì)量可以得到有效控制，推到終端用戶使用滿意度更高;3)智能化知識加工，包括支持知識抽取、知識圖譜存儲展示、智能搜索等;4)借助NLP機器學(xué)習(xí)平臺，未來可以針對不同知識場景做響應(yīng)算法功能。

　　3.3.AI工業(yè)質(zhì)檢

　　定義：

　　AI工業(yè)質(zhì)檢是指基于AI視覺算法，以及相關(guān)硬件解決方案，對工業(yè)產(chǎn)品的外觀表面細粒度質(zhì)量進行檢測，實現(xiàn)對產(chǎn)品缺陷的自動識別和分類，典型應(yīng)用場景包括：3C零部件缺陷檢測、汽車零部件缺陷檢測、鋼鐵外表面缺陷檢測等。

　　終端用戶：

　　工業(yè)企業(yè)的質(zhì)檢、質(zhì)控部門

　　核心需求：

　　在工業(yè)企業(yè)里，存在著大量需要對產(chǎn)品質(zhì)量進行檢測的場景，但傳統(tǒng)的依靠人工進行質(zhì)檢的方式，不僅消耗大量人力勞動，導(dǎo)致人力成本高，而且人工進行質(zhì)量檢測的方式其穩(wěn)定性和精確度都存在不足。AI工業(yè)質(zhì)檢通過采集產(chǎn)品圖像，并基于AI算法自動識別圖像中的瑕疵缺陷，從而解決了上述問題。企業(yè)對AI工業(yè)質(zhì)檢的核心需求包括：

　　高效地進行工業(yè)缺陷檢測模型的訓(xùn)練、驗證和部署。工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域存在大量長尾場景，企業(yè)需要能夠快速地針對眾多細分場景訓(xùn)練、驗證、修改和部署模型，同時，針對相似場景的質(zhì)檢需求，企業(yè)需要能夠?qū)�檢測模型遷移到相似場景，提高模型泛化能力。

　　高質(zhì)量的成像分析。工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域采集的圖像經(jīng)常會出現(xiàn)因大倍率景深、運動模糊、拍攝失焦等原因造成的成像效果不佳的問題，企業(yè)需要采用相應(yīng)的成像分析算法，提高圖像質(zhì)量，為檢測模型準確識別瑕疵奠定基礎(chǔ)。

　　需要對工業(yè)光源、工業(yè)相機、機械手、控制器等外部硬件進行定制化的設(shè)計，解決圖像采集、動作控制等問題，并與軟件平臺結(jié)合，形成完整的AI工業(yè)質(zhì)檢解決方案。

　　廠商能力要求：

　　提供工業(yè)視覺模型訓(xùn)練平臺，具備包括數(shù)據(jù)上傳、數(shù)據(jù)標注，到模型訓(xùn)練、模型測試、模型部署、運行監(jiān)控在內(nèi)的全流程功能，并支持用戶通過不斷上傳新數(shù)據(jù)，自行迭代模型，提高模型準召率的閉環(huán)能力。同時，需要平臺內(nèi)置多種機器視覺和深度學(xué)習(xí)算法組件，支持用戶快速組合算法，搭建應(yīng)用，以及方便對模型進行泛化。

　　在成像分析領(lǐng)域有較深厚的計算機視覺技術(shù)能力，能通過光度立體算法等技術(shù)提高采集的圖像的質(zhì)量，解決成像不佳的問題，從而提高缺陷識別準確度。

　　能夠與工業(yè)光源、工業(yè)相機、機械手、控制器等外部硬件進行靈活兼容，或能提供相關(guān)硬件的定制化解決方案。

　　具備工業(yè)相關(guān)領(lǐng)域的行業(yè)know-how，能夠?qū)Ξa(chǎn)品生產(chǎn)流程、加工工藝等業(yè)務(wù)場景的知識有深入理解，并形成解決方案。

　　代表廠商：

　　(入選標準：1.最近一年在該市場服務(wù)客戶數(shù)5家以上;2.最近一年在該市場收入300萬以上。)

　　京東科技

　　廠商介紹：

　　京東科技集團是京東集團旗下專注于以技術(shù)為產(chǎn)業(yè)服務(wù)的業(yè)務(wù)子集團，致力于為企業(yè)、金融機構(gòu)、政府等各類客戶提供全價值鏈的技術(shù)性產(chǎn)品與解決方案。依托人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等前沿科技能力，京東科技打造出了面向不同行業(yè)的產(chǎn)品和解決方案。

　　產(chǎn)品服務(wù)介紹：

　　京東科技基于京東人工智能AI開放平臺NeuHub的計算機視覺等技術(shù)，提供工業(yè)AI視覺檢測解決方案，該方案包括質(zhì)檢一體機硬件、云邊協(xié)同算力、工業(yè)質(zhì)檢算法平臺以及應(yīng)用系統(tǒng)模塊，覆蓋玻璃崩邊檢測、鋼材表面劃傷檢測、包裝表面異物檢測、工業(yè)字符檢測等典型應(yīng)用，能夠?qū)崟r檢測生產(chǎn)現(xiàn)場產(chǎn)品缺陷，實現(xiàn)質(zhì)量監(jiān)控和預(yù)測，為制程改善提供參考。

　　廠商評估：

　　京東科技工業(yè)AI視覺檢測解決方案具備以下優(yōu)勢。

　　在算法層面，京東科技工業(yè)AI視覺檢測解決方案具備面向3C、服裝、快消等行業(yè)常用視覺質(zhì)檢場景的完整算法能力矩陣。同時，通過將行業(yè)機理模型與機器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，可以數(shù)倍降低模型訓(xùn)練對工業(yè)品瑕疵數(shù)據(jù)量的要求，降低應(yīng)用部署的冷啟動門檻。

　　在算力層面，京東科技工業(yè)AI視覺檢測解決方案具備云邊端部署方案協(xié)同能力，支持“5G+邊緣算力集群+云端管理”的部署方式，可以實現(xiàn)算力的彈性縮擴容，大幅度算力降低成本。

　　京東科技工業(yè)AI視覺檢測解決方案提供包含機械臂、成像系統(tǒng)、光學(xué)系統(tǒng)、工業(yè)控制器、傳感器等硬件的質(zhì)檢一體機，通過交付軟硬一體的解決方案，可以實現(xiàn)AI視覺檢測的靈活、快速部署上線，并幫助客戶實現(xiàn)一機多用的功能。

　　在應(yīng)用價值層面，京東科技工業(yè)AI視覺檢測解決方案從質(zhì)檢切入，可以進一步延伸到質(zhì)量管理和優(yōu)化。結(jié)合京東科技全鏈路智能制造解決方案中的排產(chǎn)排產(chǎn)、工藝優(yōu)化解決方案，基于對質(zhì)檢數(shù)據(jù)的分析，挖掘質(zhì)量缺陷成因，進而提供制程改善決策參考，從而改善良品率、提升生產(chǎn)效率。

　　典型客戶：

　　某快消品牌，某智能手機外殼生產(chǎn)商，某電池生產(chǎn)廠商等

　　3.4.智能營銷

　　定義：

　　智能營銷指在“用戶洞察-營銷策略制定-用戶觸達與轉(zhuǎn)化-效果評估”的數(shù)字營銷流程中，能夠運用大數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理、知識圖譜、算法模型等智能技術(shù)，通過對某類營銷方式全過程或部分環(huán)節(jié)的智能化來提升營銷質(zhì)效，例如大數(shù)據(jù)用戶洞察、輿情趨勢洞察、精準投放、個性化推薦等智能營銷場景。

　　終端用戶：

　　營銷部門、運營部門、品牌部門

　　核心需求：

　　已初步搭建數(shù)字營銷體系的企業(yè)，仍然在用戶洞察、營銷策略制定、用戶觸達與轉(zhuǎn)化、效果評估等環(huán)節(jié)存在業(yè)務(wù)痛點，需要借助更全面的數(shù)據(jù)源以及大數(shù)據(jù)技術(shù)更好地完成營銷目標。具體需求包括：

　　傳統(tǒng)的用戶洞察依托企業(yè)CRM或CDP已有會員數(shù)據(jù)，缺少合規(guī)的外部數(shù)據(jù);用戶畫像和潛客預(yù)測等洞察場景仍很大程度上依賴人工經(jīng)驗，準確度不夠高。隨著數(shù)據(jù)智能技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)希望合規(guī)使用人群特征偏好、行動軌跡、輿論趨勢等各項數(shù)據(jù)，并由算法模型進行實時性的智能分析，生成更準確的洞察結(jié)論和可視化的數(shù)據(jù)展示，支撐策略制定優(yōu)化。

　　多樣化的渠道和龐雜的市場信息給企業(yè)制定營銷策略帶來挑戰(zhàn)，要了解市場全局、確保營銷效果變得更困難。因此企業(yè)基于專業(yè)知識與經(jīng)驗去制定整體營銷策略的同時，愈發(fā)強烈需要對全局市場環(huán)境形成系統(tǒng)性的分析方法，在客群趨勢、競品策略、市場反饋等方面獲得及時準確的數(shù)據(jù)。

　　隨著營銷精細化程度不斷提高，企業(yè)需要提高用戶觸達與轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)的自動化智能化水平，基于用戶生命周期或基于用戶分群構(gòu)建豐富的營銷模型，支撐拉新、促活、個性化推薦、首購、復(fù)購、交叉購買等場景，實現(xiàn)精準的千人千面營銷，進一步提升各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化效果。

　　企業(yè)需要營銷效果評估與策略優(yōu)化緊密結(jié)合，將量化、實時、全面的效果反饋快速應(yīng)用于策略調(diào)整與優(yōu)化，持續(xù)提升營銷ROI。評估維度上一方面需要宏觀上更長期的營銷態(tài)勢量化數(shù)據(jù)，另一方面需要單項活動、產(chǎn)品各轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)的實時效果數(shù)據(jù)，并分別運用適配的評估模型實現(xiàn)自動分析。

　　廠商能力要求：

　　廠商可以在活動營銷、內(nèi)容營銷或整合營銷等領(lǐng)域，提供不同的營銷工具、服務(wù)和方法論，且應(yīng)具備大數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理、知識圖譜、算法模型等底層技術(shù)，對數(shù)字化營銷全過程或部分環(huán)節(jié)的實現(xiàn)智能化升級，主要應(yīng)提供以下能力：

　　大數(shù)據(jù)用戶洞察能力。廠商應(yīng)提供豐富合規(guī)的數(shù)據(jù)源以及AI分析模型，針對企業(yè)所需的線上線下營銷場景，運用大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)技術(shù)對客群人口屬性、手機及APP偏好、興趣關(guān)注、品牌關(guān)注、位置分布等維度，進行實時全面的用戶洞察，為營銷策劃提供更敏捷可靠的數(shù)據(jù)支持。

　　市場環(huán)境洞察能力。廠商應(yīng)具備營銷業(yè)務(wù)理解和市場分析方法論，并能運用自然語言處理、知識圖譜、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)手段收集充分的市場信息，包括線下場景的區(qū)位、人流情況，以及線上場景的輿論趨勢、媒體熱點、渠道分布、KOL詳情等，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工調(diào)研和數(shù)據(jù)分析，形成對營銷態(tài)勢的洞察。

　　智能化運營能力。廠商提供的CDP、MA等智能營銷產(chǎn)品，需具備智能的標簽體系、豐富的營銷模型和效果監(jiān)測功能，通過智能打標使用戶標簽更加豐富準確，通過個性化推薦、交叉推薦、復(fù)購預(yù)測、需求升級預(yù)測等營銷模型實現(xiàn)精準投放，并提供細致的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和指標，幫助企業(yè)提升用戶運營的智能化水平。