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]]>发布会现场,第四范式创始人兼CEO戴文渊对此深有体会:“多年来第四范式团队冲在AI落地的最前线,在摸爬滚打中,我们总结出数据治理难、科学家稀缺、业务价值不佳以及算力成本负担重,是企业AI转型中四个最常见的阻力。这些问题归根结底是因为缺少基于规范和标准的基础设施,所以,今天我们设计和构建了更标准化的AI产品。” 
革新数据形式 为AI量身定做的操作系统Sage AIOS
定位于AI时代的Windows(操作系统),第四范式发布了革新性产品Sage AIOS。众所周知,Windows在PC时代的地位不可撼动,在其通用且强大的平台上,运行着各种应用软件,并基于低门槛的“桌面管理”实现人人可用。Sage AIOS作为人工智能的标准化管理平台,同样封装了各类AI应用,包括给AI科学家和开发者使用的工具类应用,以及针对某个场景一键上线的业务类应用。
AIOS最为重要的设计是数据治理。第四范式在帮助企业落地AI的过程中发现,数据治理甚至占据高达95%的时间,即便花费了这么多的时间,数据质量问题仍然困扰着AI业务效果的提升,效率和效果成为企业数据治理的两大难题。AI需要支持数据一致性、时序性和闭环的数据治理系统,而定义好数据形式,可以同时满足这三个需求。
第四范式Sage AIOS平台对于“数据形式”的定义是创新性的。具体而言,AIOS平台上规定了数据的准备和使用方式,其中包括不同业务场景中的模型需要什么样的数据,对应的数据需要从什么IT系统上去调取,以及如何将这些数据处理为AI ready的数据、“投喂”到AI系统中。
针对不同场景AI数据形式不同的问题,Sage AIOS浓缩了第四范式在多个业务场景下数据治理的经验。在AIOS平台上,企业想要构建某个AI应用场景,如推荐、反欺诈等,只需一键进入相应场景的数据形式、便可直接开始构建AI,1-2天即能落地一个AI应用。长期来看,Sage AIOS将沉淀越来越丰富的数据形式,承载越来越多的AI应用。
如果说定义了“数据形式”,相当于定义了AI版Windows的文件格式,那么有效的资源调度与管理机制,则是Windows的“进程调度器”,Sage AIOS采用HyperScheduler动态地对各个任务进行合理的资源分配,有效管理调度CPU、GPU、加速卡等各类异构设备资源,从而避免AI应用资源分配不均导致的任务响应慢、宕机等问题,将资源利用率提升50%,AI全流程耗时节约三分之二时间。
PC时代,Windows用超越DOS的简洁的人机交互界面,通过Word、PDF等无数种标准化文件格式,助推PC for Everyone。AI时代,第四范式Sage AIOS采用极简、通识易用的交互界面,首次让AI进入到AI桌面应用的发展阶段,将各种数据形式进行集中化中台管理,以消弭AI落地鸿沟,实现AI for Everyone
搭建完规范化的AI操作系统,企业开始准备规模化应用AI,此时,AI科学家短缺成为瓶颈——据第三方公司调查显示,每年新增100万个AI应用场景,而每年最多新增1000名科学家,这导致了严重的AI应用需求与科学家之间的供需矛盾。
AI人才培养需要一定周期,为了帮助企业尽快规模化应用AI,第四范式在AIOS平台上专为业务人员等非AI专业人士,准备了名为“HyperCycle ML”的AI高级语言。基于第四范式AutoML技术和独创的“库伯学习圈”方法论,HyperCycle ML将AI过程简化为“行为、反馈、学习、应用”四步,自动完成从数据引入、数据定义、特征处理、模型训练、模型应用和模型自学习的AI全流程,操作简便易用,让用户能像使用自动相机拍照一样建立AI应用。

HyperCycle ML把AI繁琐重复和高难度的数百个模块工作全部交给机器,建模时间由原来的400小时缩短到10小时,自动化模型的精准度目前可以达到Top10%的AI科学家的水平。此外,HyperCycle ML是一个线上闭环,会自动收集线上的行为和反馈数据进行自学习,以确保稳定、持续迭代的模型效果。
Sage AIOS平台上首个平台型拳头应用,是为传统企业提供线上用户留存优化和增长优化的运营产品“天枢”。在线化是当下最大趋势,而全球公共卫生环境与5G等技术同样在加速这一趋势——据App Annie报告,因为疫情,在线化和移动化进程快进了2-3年。传统线下行业的竞争仅限于商圈同品类的店铺,但迁移到了线上,竞争泛化为无差异的用户时间竞争。这些竞争或许发生在今日头条与银行应用之间,也可能是电商与阅读类应用的竞争,这场竞争的终点是用户留存。
天枢产品做留存的产品逻辑,相当于给线上的门店植入一个人工智能的大脑,这个大脑能够察言观色最快地响应用户的需要,并通过一个实时的数据流把所有的场景连接起来,在每个场景、每个细节上打动用户,提升终端用户体验。截止目前,第四范式天枢已经助力零售、银行、媒体和互联网等行业上千家企业的在线化转型,依托于智能搜索、智能推荐、智能客服和智能推送等服务,帮助全球知名餐饮集团、大型连锁超市、国有银行和顶级电商平台的线上业务取得了理想的业务效果。
随着AI在行业的广泛落地,算力的需求和成本猛增成为企业应用AI的又一挑战。据Gartner预测,2022年平均每个企业在AI算力上的支出会是18年的4倍,总体市场支出将超过50亿美元。在算力高昂成本的背后,实际上是算力的巨大浪费——企业数据中心对AI负载进行针对性优化,算力平均使用率依然达不到60%。
第四范式SageOne是为AI量身定做的软件定义算力平台,面向整个AI生命周期全局优化。AI应用的不同步骤,对计算资源、存储网络有差异化的要求,第四范式深入了解每一个环节负载需求,将计算、存储、网路、调度全方面动态考虑,有针对性地进行优化,真正解决AI算力浪费的问题。在某连锁餐饮企业实际应用场景中,SageOne以一顶十,以8台替换了88台通用服务器集群。
目前国内AI算力产业处于持续探索和耕耘期,AI基础设施的发展是大家共同关心的话题。第四范式作为AI基础设施产业中的一员,一直与国内AI企业保持紧密合作,包括与华为等在内的多个芯片厂商联合攻坚,软硬件互相适配,为建设国内完整的AI产业链添砖加瓦。
第四范式总裁裴沵思在发布会上介绍了第四范式在去年一年的落地成绩单。在保持金融行业高速增长以外,零售行业在线化业务突飞猛进,制造、民航、能源、政府等传统行业也呈现出快速增长的态势。过去5年多时间,第四范式帮助超过8000家合作伙伴实现智能化转型,与他们一起探索商业模式进化与重构,蝉联2018-2019年IDC中国机器学习平台市场份额第一,这背后是机器学习平台从底层能力走向业务端的突破,也验证了AI通用平台产品的可行性。
对于第四范式的商业化发展,裴沵思表示,消费互联网和工业互联网引爆的数据增长,促使一个个经济体开始发生巨大变化。今年,在线化、数据增长的外部环境与第四范式AI规模化的内部战略一拍即合,给予第四范式在更多的行业和场景中利用机器发现规律,构建极致个人体验、提升经营决策价值的历史性机遇。以“数据-规律-价值”引擎为中心,第四范式的AI商业化齿轮正不断加速和扩张。
发布会现场,来自中国工商银行、来伊份、苏宁和中科大脑的客户代表分享了各自关于企业AI转型的洞察和实践,从商业模式、规模化应用、长尾效应和生态赋能等四个维度为企业AI落地应用提供了创新型参考。
此次第四范式发布的多款重磅AI新品,完整构建从AI算力、AIOS、自动化AI生产到线上化智能运营的全流程企业AI产品体系,解决数据治理难、人才门槛高、业务价值难和算力成本贵等AI应用难题,加速推动AI在各行各业的全面落地生花,助力以人工智能为代表的创新技术应用与基础设施建设。
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传统的时空数据处理领域主要通过GIS(Geo Information System)系统对地理空间信息进行采集、表达与处理。产业链上游为各类测绘设备,中游为测绘服务,下游为GIS软件或平台。虽然GIS下游具备千亿级的市场空间,但受到数据采集成本高、交互性低、可视化效果差等因素的限制,该赛道对于不具备基础平台研发实力的创业公司来说并不友好。海外的MDA、ESRI以及国内的中地数码、超图等头部公司占据绝对优势。
而随着AI与大数据能力的逐渐普及、测绘成本因北斗部署和国家政策的扶持而降低以及市场对SaaS、云服务接受度的提升,国内GIS软件与平台开发的技术门槛、研发成本均有所下降。在ToB业务的驱动下,GIS下游市场的竞争日趋分散,细分领域开始涌现出新的机会。
「亿景智联」成立于2019年底,是一家结合AI技术、大数据和时空智能技术,为政府及企业客户提供时空数据智能平台的公司。亿景智联提供的服务包含产业园区规划、业务运营分析、资源配送管理、智能选址评估等方面,涉及到政务、房产、零售、物流、金融等行业。
亿景智联的核心技术体系可用“BAGS”概括,即Big Data、AI、GIS、Scenarios。亿景智联的创始人兼CEO孙伟表示,公司的目标便是将AI技术与具体应用场景相结合,促进产业生产力的提升。
以百度地图、高德地图为底图,亿景智联搭建起CityInsight城市洞察系统,对商圈、学校、医院、住宅楼、交通的分布情况进行了可视化呈现,且集纳了地价、租金、人口、车流、企业迁入迁出路线等方面的数据。
基于CityInsight系统,亿景智联开发的时空数据智能平台标准化程度达90%,定制化部分占10%,最快2天时间便能够完成交付。智能平台为客户提供的价值体现在以下三个方面:第一,有针对性地完成选址规划。基于商业、交通、通勤到达率等具体数据,客户能够在选址、拿地时充分结合地段布局以及自身需求完成决策。第二,降低运营成本,提升管理效率。如连锁商超、物流公司借助时空数据智能平台能够快速发现原先管理、配送区域划分的不合理之处,并且生成按地理区位重组后的替代方案。第三,配合对外宣传。空间、数据、图像的直观表达可为客户的策划提供支持,帮助其争取到更多项目。
在获客上,除了依靠初创团队原有的资源以及销售团队的业务拓展,亿景智联还会通过与行业咨询公司合作的形式触达更多客户。此外,由于亿景智联与AI平台提供商第四范式有较强的业务互补性,两家公司也会进行客户资源的互换或共同承接项目。
现阶段,来自政府及房地产的订单数量最多、金额最大;与此同时,来自金融及零售行业的订单也在增加。公司现已服务了上海市发展与改革委员会、中烟物流、龙湖、万科、碧桂园、中国银行、中国邮政储蓄银行、永辉超市等客户。
团队方面,创始人孙伟为百度前智能城市业务发展部总经理,在人工智能、时空数据智能领域有较多的经验及人脉积累。核心团队来自谷歌、百度、华为、搜狗、超图等公司,其中多位是在AI领域具备十余年工作经验的专家。
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随着5G和AI的迅猛发展,移动设备进入到主动服务每一个人的时代。本次合作双方以软硬深度融合的方式,专注于挖掘消费者需求,并为其提供更精准、更丰富的优质内容,构建AI时代平板电脑全新的个性化体验,开启智能生活崭新旅程。
联想集团3S战略从智能物联网、智能基础设施和行业智能三个维度入手,为用户提供智能化体验。第四范式致力于将领先的AI技术赋能到更多领域及场景。2019年,联想集团与第四范式、寒武纪成立人工智能联合实验室,深度融合软硬件AI产品,共同为中国企业的智能化转型加速。本次,联想安卓设备事业部继续携手第四范式,用AI技术为联想平板电脑“智慧”加码,将智能的生活带给全球用户。
第四范式是领先的人工智能平台与技术服务提供商,依托于企业级机器学习平台及AutoML等前沿技术,降低人工智能的应用门槛,加速传统产业的智能化转型进程。目前,公司已在金融、零售、制造、医疗、能源、互联网等领域成功落地上万个AI应用,助力各行业企业的AI创新变革。
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]]>此前,「第四范式」共完成了5轮融资。2015年,第四范式曾获得来自红杉资本Pre-A轮融资;2016年获得来自红杉资本、创新工场投资的A轮融资;2017年获得元生资本领投的B轮融资,以及来自中国工商银行、中国银行、中国建设银行等三家国有银行及所属基金的联合战略投资。2018年完成C轮融资,引入包括国新启迪、保利、三峡、中信、农业银行、交银国际等战略股东。
第四范式成立于2014年,已经成为一家从算法到计算完全自主可控的平台型AI公司,以助力企业实现智能化转型、优化企业的效率与决策为目标,为企业提供硬件算力基础设施、人工智能平台、智能业务应用系统等端到端、全流程的产品体系和基础架构,主要软件产品包括企业数智化引擎「天枢」、AI核心系统「4Paradigm Sage」、AI硬件基础设施「4Paradigm SageOne」等。
基于这些低门槛、高价值并具备规模化产能的人工智能产品,第四范式在众多新兴的市场中成功开辟了AI落地和行业应用方向,业务覆盖融、零售、医疗、制造、互联网、政府、能源、运营商和媒体等众多领域。
疫情期间,为帮助传统企业应对突然爆发的在线需求和线上化业务,第四范式推出了一站式智能流量运营技术平台,通过智能推荐、智能搜索、智能推送、智能客服等AI技术引擎帮助企业实现“以消费者为中心”的智能化、精细化线上运营,解决流量暴涨引起的消费者体验不佳、资源调配优化不足等问题。比如,第四范式为国际知名连锁餐饮集团提供智能推荐点餐系统,提升了消费者用餐体验,单渠道全年销售额提升数亿元。
此外,在金融领域,第四范式目前与超过80%的大型国有及股份制商业银行进行深度合作,为众多金融机构提供了以客户为中心的专属服务系统、以稳健风控为核心的产品决策系统和以敏捷高效为基础的运营管理系统。在医疗领域,第四范式为医疗服务场景提供全栈的AI能力,已完成“胰腺癌术后生存分析预测”、“新生儿体重预测”等项目的落地应用,并与上海瑞金医院合作开发“瑞宁知糖”慢性病健康管理产品,已在30多个省市的400多家医院投入使用;互联网媒体端,第四范式主要帮媒体合作伙伴做基于AI技术的信息流推荐,有超过上千家合作伙伴。
值得一提的是,基于原有的先知人工智能平台,第四范式针对疫情期间的精准防控,迅速研发出精准防控筛查、疫情推演及传染路径追踪等三大AI防疫系统协助抗疫。据悉,该防疫系统有三个特点:第一,借助AI高维模型,系统可丰富已有的防控筛查规则模型,提升对高危人群的筛查准确率,实现“早发现、早隔离”;第二,构建了接近现实情况的省市区县级数字孪生系统,针对不同政策对疫情的影响进行预演预测,为制定有效防控政策提供依据;第三,该系统可以快速追踪病毒传播路径,辅助防疫部门控制疫情。
公司客户方面,第四范式目前服务了超过8000家客户,成功落地的案例达12000多个。其中,头部客户包括工商银行、招商银行、中石油、百胜中国、永辉超市、人民日报、瑞金医院等。根据2019年IDC发布的《IDC MarketScape: 中国机器学习开发平台市场评估》报告,第四范式居中国机器学习平台市场份额第一的位置,领先于BAT、微软、AWS等巨头。
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