本技術(shù)涉及人工智能，尤其涉及一種ai能力需求管理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、近年來，人工智能(artificial?intelligence，ai)技術(shù)發(fā)展迅猛，各領(lǐng)域?qū)τ赼i能力的使用需求呈現(xiàn)出量大、分布領(lǐng)域廣、專業(yè)化、細(xì)分化程度高的特點，這對于ai領(lǐng)域的需求管理提出了新的挑戰(zhàn)。

2、ai能力具有原子化、定制化的特點，不同領(lǐng)域的需求方對ai能力的了解程度不同，可能存在無法準(zhǔn)確訂購所需能力、難以將能力與需求進行匹配、上手使用困難等問題。而現(xiàn)有ai領(lǐng)域需求研判系統(tǒng)通常依賴于用戶提供的文本描述來理解其需求，易受限于用戶的表達能力和描述詳細(xì)程度，出現(xiàn)歧義和不準(zhǔn)確的需求描述，使得現(xiàn)有系統(tǒng)難以捕捉和滿足用戶真正實際的需求，這也給ai能力應(yīng)用帶來了明顯的限制。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實施例提供一種ai能力需求管理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，以解決現(xiàn)有系統(tǒng)難以捕捉和滿足用戶真正實際的需求，給ai能力應(yīng)用帶來了明顯的限制的問題。

2、第一方面，本技術(shù)實施例提供了一種ai能力需求管理方法，包括：

3、獲取ai能力訂購需求信息，其中，所述ai能力訂購需求信息中至少指示以下之一：第一能力需求描述文本、能力使用場景圖、和期望訂購的第一ai能力；

4、根據(jù)所述ai能力訂購需求信息，生成并播放訂購能力使用模擬動畫；

5、在接收到所述用戶反饋的訂購確認(rèn)消息的情況下，為所述用戶訂購所述第一ai能力，并向所述用戶反饋ai能力訂購成功的消息；

6、在接收到所述用戶反饋的訂購否認(rèn)消息的情況下，對所述ai能力訂購需求信息進行特征提取并融合，基于融合后特征為所述用戶推薦第二ai能力。

7、可選地，所述能力使用場景圖為基于所述用戶選擇的場景素材搭建而成的；

8、所述根據(jù)所述ai能力訂購需求信息，生成并播放訂購能力使用模擬動畫，包括：

9、基于所述能力使用場景圖中的各場景素材，生成使用場景描述文本；

10、從預(yù)先構(gòu)建的能力庫中獲取預(yù)置好的所述第一ai能力對應(yīng)的輸入圖片與輸出圖片，并基于所述第一ai能力對應(yīng)的輸入圖片與輸出圖片，生成能力描述文本；

11、獲取所述能力使用場景圖中各場景素材的位置信息，其中，所述各場景素材至少包括設(shè)備素材；

12、根據(jù)所述能力使用場景圖中各場景素材的位置信息，構(gòu)造所述輸入圖片、所述輸出圖片與所述能力使用場景圖中的設(shè)備素材之間的位移矢量；

13、將所述能力使用場景圖作為待生成視頻的第一幀圖片，以及基于所述能力使用場景圖中各場景素材的邊緣像素，生成所述能力使用場景圖的草圖，并作為待生成視頻的第一幀草圖；

14、將所述第一幀圖片和所述第一幀草圖作為空間條件輸入視頻生成框架，將所述使用場景描述文本和所述能力描述文本作為文本條件輸入所述視頻生成框架，以及將所述位移矢量作為時間條件輸入所述視頻生成框架，利用所述視頻生成框架生成所述訂購能力使用模擬動畫；

15、播放所述訂購能力使用模擬動畫。

16、可選地，所述ai能力訂購需求信息中指示有所述第一能力需求描述文本和所述能力使用場景圖；所述對所述ai能力訂購需求信息進行特征提取并融合，基于融合后特征為所述用戶推薦第二ai能力，包括：

17、對所述第一能力需求描述文本與所述能力使用場景圖進行特征提取并融合，并對融合后特征進行擴充處理，得到第二能力需求描述文本；

18、從所述第二能力需求描述文本中提取能力需求特征；

19、基于所述能力需求特征，確定推薦的第二ai能力，并向所述用戶推薦所述第二ai能力。

20、可選地，所述對所述第一能力需求描述文本與所述能力使用場景圖進行特征提取并融合，并對融合后特征進行擴充處理，得到第二能力需求描述文本，包括：

21、對所述第一能力需求描述文本進行預(yù)處理；

22、將預(yù)處理后的所述第一能力需求描述文本中的每個詞匯映射為詞嵌入向量，并利用編碼器從所述詞嵌入向量中提取需求文本特征；

23、利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn對所述能力使用場景圖進行特征提取，并利用池化層對所述cnn提取得到的初始圖片特征進行池化處理，得到池化后的圖片特征；

24、將所述池化后的圖片特征、所述需求文本特征和預(yù)先確定的所述能力使用場景圖中各場景素材的特征向量進行拼接操作，得到拼接特征向量；

25、利用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述拼接特征向量進行全連接處理，并利用解碼器對全連接后特征進行解碼，以生成所述第二能力需求描述文本。

26、可選地，所述基于所述能力需求特征，確定推薦的第二ai能力，包括：

27、遍歷預(yù)先構(gòu)建的能力庫，分別對所述能力庫中各ai能力的能力特征與所述能力需求特征進行相似度計算，并基于計算得到的相似度，確定所述能力庫中各ai能力與所述第二能力需求描述文本的綜合匹配度，其中，所述能力特征與所述能力需求特征相對應(yīng)；

28、基于所述綜合匹配度，確定推薦的第二ai能力。

29、可選地，所述能力需求特征包括場景描述特征、能力描述特征、業(yè)務(wù)痛點特征、能力分類特征和輸出要求特征中的至少一項。

30、可選地，所述能力使用場景圖為基于所述用戶從預(yù)先構(gòu)建的素材庫中選擇的場景素材搭建而成的；

31、所述獲取ai能力訂購需求信息之前，所述方法還包括：

32、從公開數(shù)據(jù)集和本地案例數(shù)據(jù)集中收集各類場景圖片，并對收集的每個場景圖片進行編號；

33、對每個所述場景圖片中不同類型的場景像素進行分割，得到不同類型的場景素材；

34、將所述本地案例數(shù)據(jù)集中的第一類場景素材的ai能力使用概率置為1，并以所述本地案例數(shù)據(jù)集中的第一類場景素材的ai能力使用概率為基準(zhǔn)，根據(jù)所述公開數(shù)據(jù)集中的第一類場景素材距離所述本地案例數(shù)據(jù)集中的第一質(zhì)心素材的距離，確定所述公開數(shù)據(jù)集中的第一類場景素材的ai能力使用概率，其中，所述第一類場景素材為任一類場景素材，所述第一質(zhì)心素材為所述本地案例數(shù)據(jù)集中的第一類場景素材的質(zhì)心素材，任一場景素材的ai能力使用概率表示在包括該場景素材的使用場景下使用ai能力的可能性；

35、將ai能力使用概率大于預(yù)設(shè)閾值的場景素材添加至所述素材庫中。

36、可選地，所述對每個所述場景圖片中不同類型的場景像素進行分割，得到不同類型的場景素材之后，所述方法還包括：

37、對所述不同類型的場景素材進行聚類處理，并對聚類后的各類場景素材進行細(xì)粒度分類，以確定每個場景素材的一級分類和二級分類；

38、根據(jù)所述每個場景素材所屬的場景圖片編號、一級分類、二級分類和ai能力使用概率，確定所述每個場景素材的四維特征向量，所述四維特征向量分別表征所屬的場景圖片編號、一級分類、二級分類和ai能力使用概率。

39、第二方面，本技術(shù)實施例還提供一種ai能力需求管理裝置，包括：

40、能力訂購信息錄入模塊，用于獲取ai能力訂購需求信息，其中，所述ai能力訂購需求信息中至少指示以下之一：第一能力需求描述文本、能力使用場景圖、和期望訂購的第一ai能力；

41、能力使用模擬動畫生成模塊，用于根據(jù)所述ai能力訂購需求信息，生成訂購能力使用模擬動畫；

42、播放模塊，用于播放所述訂購能力使用模擬動畫；

43、訂購模塊，用于在接收到所述用戶反饋的訂購確認(rèn)消息的情況下，為所述用戶訂購所述第一ai能力，并向所述用戶反饋ai能力訂購成功的消息；

44、能力推薦模塊，用于在接收到所述用戶反饋的訂購否認(rèn)消息的情況下，對所述ai能力訂購需求信息進行特征提取并融合，基于融合后特征為所述用戶推薦第二ai能力。

45、第三方面，本技術(shù)實施例還提供一種電子設(shè)備，包括：存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如上所述的ai能力需求管理方法中的步驟。

46、第四方面，本技術(shù)實施例還提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)上存儲計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上所述的ai能力需求管理方法中的步驟。

47、第五方面，本技術(shù)實施例提供一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機指令，所述計算機指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上所述的ai能力需求管理方法中的步驟。

48、在本技術(shù)實施例中，獲取ai能力訂購需求信息，其中，所述ai能力訂購需求信息中至少指示以下之一：第一能力需求描述文本、能力使用場景圖、和期望訂購的第一ai能力；根據(jù)所述ai能力訂購需求信息，生成并播放訂購能力使用模擬動畫；在接收到所述用戶反饋的訂購確認(rèn)消息的情況下，為所述用戶訂購所述第一ai能力，并向所述用戶反饋ai能力訂購成功的消息；在接收到所述用戶反饋的訂購否認(rèn)消息的情況下，對所述ai能力訂購需求信息特征提取并融合，基于融合后特征為所述用戶推薦第二ai能力。這樣，通過將ai能力訂購需求信息生成訂購能力使用模擬動畫，使用戶能夠直觀地了解訂購能力的使用效果，從而判斷是否與其期望訂購的能力相符，并在用戶確認(rèn)不相符的情況下，通過結(jié)合ai能力訂購需求信息對用戶需求進行深入理解，并基于融合特征為用戶推薦符合其實際需求的能力，可見，本技術(shù)實施例能夠準(zhǔn)確捕捉并滿足用戶真正實際的需求，擴展了ai能力的應(yīng)用。