6月20，第四范式在北京召开了聚焦于“企业实现AI转型”的发布会，第四范式创始人、CEO戴文渊以“产业变革新范式”为主题，畅谈企业正在通过AI转型进入新的科学范式。在演讲中，戴文渊提出了一个新的观点，在AI时代，企业的评估指标已经发生了变化，从追逐资产负债率、增长率、净资产收益率等维度，改为追求创新速度，比如每天能找到多少个客户需求，每天能发现多少种降低成本的新方法，每天能找到多少个提升企业运营效率的新思路等。

第四范式缘何要谈企业AI转型战略？

2015年，第四范式成立之初，创始团队拥有深厚的AI学术背景和创新的工业界实践，这使得他们比其他”学术圈"AI创业团队更知道如何让AI落地企业业务。

第四范式创始人、首席执行官戴文渊是ACM世界冠军（2005年），曾任百度“凤巢” 系统总架构师、华为诺亚方舟实验室主任科学家。戴文渊也是中国智能界最高奖“吴文俊奖”一等奖获得者，入选MIT Tech Review 35 under 35。

联合创始人、首席科学家杨强是华人界首位国际人工智能协会(AAAI)院士，唯一执委，是首位担任国际人工智能联合会(IJCAI)理事会主席的华人科学家。

联合创始人、首席研究科学家陈雨强主持了世界首个商用的深度学习系统，曾任今日头条推荐系统负责人，主持全新的信息流推荐与广告系统的设计实现。

联合创始人、首席架构师胡时伟曾主持百度商业客户运营、凤巢新兴变现、商业“知心”搜索等系统的架构设计工作，后作为链家网创始团队成员从0开始完成链家网新主站的架构设计。

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第四范式的创始团队10多年前已经开始在大型互联网公司实践AI应用，每一个AI项目的成功实践都让企业获得远超预估的价值和回报。第四范式成立时，他们希望将过去AI应用的成功经验赋能更多企业，帮助企业实现AI转型，并提出了“AI For Everyone”的企业愿景。

经历四年的发展，第四范式从无到有，已经助力七千多客户的上万个场景实现AI应用落地。在金融领域，第四范式帮助银行构建从营销、反欺诈、审批、贷后管理、运营等全生命周期的AI业务场景落地，目前70%以上的头部银行都是第四范式的客户；在零售领域，第四范式牵手国际最大的连锁餐饮集团，全面赋能零售业务，实现整体经营、决策能力和效率的提升；在医疗领域，第四范式联手瑞金医院，推出国内首款慢性病预测、管理产品“瑞宁知糖”，准预测结果准确率是专业医生给予临床金标准预测结果的2-3倍；在能源领域，第四范式与中石油、华油能源集团等相继签约，在油气田勘探、开发、生产技术等领域进行AI赋能，建设油气田勘探开发及生产运营的智慧平台；在媒体领域，第四范式已经累计服务上千家媒体客户，每天为2亿人次提供千人千面的浏览体验。

在第四范式看来，之所以AI在这些场景中都能取得成功，其有一个共性原理，就是机器可以在海量数据中寻找千万甚至数亿条规则，而当企业的每一个客户都被不同的规则所覆盖，企业就能够为客户提供更精准的服务，从而在AI时代赢得自己的核心竞争力。

第四范式所做的正是打造一个企业级AI通用平台“先知”，该平台可以帮助企业构建基于AI的规则系统，优化企业的效率与决策。过去四年，上万个场景的成功落地，不仅为第四范式赢得起商业上的成功（跻身独角兽阵营），也验证了其通过AI平台进行企业赋能的可行性。

企业全面AI转型需要1+N

基于大量的AI落地实践，第四范式发现全面智能化将给企业带来业务价值的聚变，在此基础上，同时需要考虑收益最大化、机制最优化与获得价值的成本，第四范式将企业在制定AI转型的路径模式提炼成“1+N”，“1”代表效果，“N”代表规模。

“1”指的是利用AI达到极致效果，在自己的核心业务上建立绝对优势，包括如何充分发挥数据价值，以及如何从“事后分析”变为“实时决策”等。

“N”指的是借力统一的方法论和平台降低基础设施成本，提高规模化落地效率，包括如何让Web开发者也能开发AI应用，以及如何解决AI落地过程中数据瓶颈。规模化落地前，12个月只能落地1个应用，而规模化应用后，1个月能落地N个应用。

对于企业 AI 转型而言，1+N是战略指向。而在战术层面，第四范式也给出一整套打法，帮助企业实现1+N，包括基于企业AI应用的方法论、端到端的企业AI产品体系构建，以及企业AI转型生态的建立。

要想实现极致的业务效果，第四范式给出的解法是“高维”+“实时”。企业是否真正做到AI赋能的一个关键标准是——日常经营是否从传统的 “事后分析”变为AI驱动的“实时决策“，以充分利用数据价值，及时响应内外部环境变化，最大化业务收益。而随着5G和万物互联时代的到来，消费者和市场对企业的决策速度提出了全新的要求。为了帮助企业解决AI转型中AI场景构建和投产落地能力等挑战，第四范式核心产品“先知”采用软硬一体架构，将硬件基础设施、AI核心引擎、AI平台和AI应用整合形成统一的全栈式架构，提供企业AI应用落地的全能力支撑。实测数据显示，在第四范式服务的诸多业务场景下，先知系统能够支撑亿级别维度的高维机器学习模型训练、在线实时服务和模型自学习过程，以及99%请求20ms内响应的在线服务性能。

对于场景丰富、业务多元的企业来说，在AI转型过程中如何更快速、更低成本的将AI能力规模化落地也是企业最关心的问题之一。第四范式先知基于“库伯学习圈“理论提炼出的AI方法论，利用AutoML技术打造了自动机器学习平台，实现了行为数据采集-反馈数据采集-模型训练-模型应用的闭环体系，构建低门槛、规模化的AI生产流水线，解决企业AI落地过程中技术门槛高、开发代价大和规模化困难等核心痛点。

此外，第四范式正在积极携手客户与行业伙伴着力打造基于“先知”平台的生态体系建设，面向广大解决方案商、咨询服务商、实施服务商、渠道分销商及开发者共建开放生态，建立产品赋能、咨询赋能、交付赋能、营销赋能、技术赋能五大赋能中心，从而让AI落地于更多行业场景。

作为一家从创立之初就以技术和创新不断驱动产业变革的人工智能公司，第四范式对AI的探索和实践源于他们帮助企业AI转型过程中的经验积累，即如何满足企业在AI转型过程中的各种要求，如何通过更务实的产品和服务，给各行各业带来更大的价值。

文章来源：第四范式