近期,一项针对上市公司人工智能应用水平的研究引发了广泛关注。该研究基于《管理世界》期刊中姚加权于2024年发表的研究方法,深入分析了2000年至2024年间众多上市公司的年度报告。
研究人员首先从上市公司的年报文本中整理出语料库,聚焦于所有提及“人工智能”的文本内容。为了更全面地捕捉相关信息,他们进一步筛选了与“人工智能”语义相近的词汇,最终形成了一个包含73个关键词的词典。这些关键词涵盖了人工智能的多个分支和应用领域,如计算机视觉、图像识别、知识图谱、智能教育等。
随后,研究团队统计了这些关键词在年报中出现的频次,并不仅仅停留在单个词汇的统计上。他们还结合了上下文信息,匹配出相关的关联短语,形成了扩展词汇统计,以更精确地反映上市公司在人工智能领域的实际投入和应用情况。
这项研究的数据涵盖了广泛的年份范围,从2000年至2024年,时间跨度长达25年。数据不仅包括了年份、类别、股票代码、公司简称和行业名称等基础信息,还详细记录了73个与人工智能相关的关键词在年报中的出现情况。这些关键词涉及了人工智能技术的多个方面,如增强现实、智能政务、商业智能、智能养老等,以及相关的技术和算法,如支持向量机、深度神经网络、边缘计算等。
研究数据还包含了年报的全文文本总长度和仅中英文的文本总长度,这为评估人工智能词汇在年报中的占比提供了基础。更重要的是,研究团队根据这些数据,计算出了每家公司的人工智能水平,并汇总了人工智能词汇的总词频,为量化分析提供了有力支持。
通过这项研究,人们可以清晰地看到不同行业、不同公司在人工智能领域的投入和发展趋势。一些公司年报中人工智能相关词汇的高频次出现,反映了它们在人工智能领域的积极布局和深入探索。而一些关键词的特定组合,则揭示了公司在特定人工智能技术和应用上的专长和优势。