2019年"智能+"首次被写入了《政府工作报告》，人工智能越来越受到行业和学术界的关注。近期，由阿尔法象CEO邹佳凌教授主导，联合中国科学院大学阿尔法象人工智能实验室拽写的论文“collective motion pattern inference via Locally Consistent Latent Dirichlret Allocation”，日前被国际期刊 Neurocomputing录用。
Neurocomputing是爱思唯尔（Elsevier）旗下的SCI期刊，是计算机视觉与机器学习领域重要的国际期刊，该期刊主要关注领域包括神经网络、机器学习等人工智能领域热门话题。爱思唯尔(Elsevier）是一家全球专业从事科学与医学的信息分析公司，创办于1880年，其中著名的学术数据库ScienceDirect，每年下载量高达10亿多篇。
近几年，随着人工智能领域越来越受到学术界的关注，以及各行业都积极寻求与人工智能的结合，Neurocomputing期刊的关注程度和影响力不断在提升。此次，阿尔法象CEO邹佳凌教授主导发表的论文主要分析公开了基于《集群轨迹分类的集群场景智能监控方法及系统》，其中方法包括:
首先，采用关键点跟踪算法获取监控视频中运动目标的运动轨迹；然后采用全局一致马尔科夫随机模型的生成树算法，对具有时空一致性的片段轨迹进行连接，得到完整的轨迹树。
接下来，采用基于置信的关联主题模型学习轨迹树的中层特征并对其进行重描述；再接着，基于中层特征的描述的轨迹树，采用多类支持向量机分类器对轨迹树进行分类。
最后，利用基于置信的关联主题模型和多类支持向量机分类器训练的模型，采用最小信息熵算法对每一条片段轨迹进行分类。基于上述，设计出一套完整的集群场景智能监控系统，用人工智能替代人工监控视频分析，节约人力资源，提升行业服务水平。
不仅如此，邹佳凌教授主导的《基于集群轨迹分类的集群场景智能监控方法及系统》还荣获国家发明型专利（专利号：201510100197.0）。作为中国科学院大学模式识别与AI智能系统开发实验室核心成员，邹佳凌还被中国科学院大学电子电气与通信工程学院正式聘请为教授。
目前，阿尔法象与中科院联合成立了阿尔法象人工智能实验室，利用人工智能、大数据、云计算等前沿技术，从事模式识别、图像和视频处理、数据挖掘和式嵌入系统开发等融合普惠金融行业领域的研究，目前承担国家“973计划”、中科院“百人计划”、国家自然基金重点及面上项目、航天科工集团等单位课题。
依托阿尔法象人工智能实验室科研成果，阿尔法象已经成功推出五大SaaS服务系统：银象智能AI系统、信贷业务管理系统、车辆抵押系统、融资租赁系统、助贷系统；三大行业解决方案：阿尔法象委托贷款解决方案、阿尔法象债权解决方阿尔法象助贷解决方案；三大数据风控体系：阿尔法象象盾反欺诈体系、阿尔法象智能决策引擎体系、阿尔法象数据分析建模体系，业务辐射北京、杭州、上海、河南、成都等全国多个核心城市。
