第四范式:借勢(shì)PC霸主,推出企業(yè)級(jí)AI操作系統(tǒng)

第四范式:借勢(shì)PC霸主,推出企業(yè)級(jí)AI操作系統(tǒng)

AI落地?zé)峄鸪欤?a href="http://ygpos.cn/AI_1.html" target="_blank" class="keylink">AI團(tuán)隊(duì)變身施工隊(duì),挨家挨戶敲開傳統(tǒng)企業(yè)的大門……然而,這是一種非常低效的做法。

第四范式創(chuàng)始人兼CEO戴文淵博士的洞察是:“重新按照AI的要求制定標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范,實(shí)現(xiàn)規(guī)?;?。”

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第四范式的定位一直不是SaaS產(chǎn)品公司,其核心能力在于 PaaS 層,AI應(yīng)用的構(gòu)建和積累都向平臺(tái)集中發(fā)力。

回顧五年的產(chǎn)品發(fā)展路徑,第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人、首席研究科學(xué)家,陳雨強(qiáng)告訴《親愛(ài)的數(shù)據(jù)》:

“第一代、第二代產(chǎn)品的時(shí)候,AI對(duì)人才的要求特別高,需要非常強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)和編程功底,特別是C++底層編程,還要python編程和組件代碼能力。先知平臺(tái)(Sage)的出現(xiàn),用一個(gè)拖拉拽的界面,先建模,后上線,方便了數(shù)據(jù)科學(xué)家。2015年,在建設(shè)先知平臺(tái)的同時(shí),(我們)科學(xué)技術(shù)部做了兩件事情,第一,高維機(jī)器學(xué)習(xí)模型,保證效果。第二,AutoML技術(shù),不依賴于大量科學(xué)家手工打造模型。歸根到底,三個(gè)字,降門檻。”

AI的原始社會(huì),自己動(dòng)手、豐衣足食。AI的現(xiàn)階段,陳雨強(qiáng)強(qiáng)調(diào):“以后就不會(huì)這樣了,都要現(xiàn)成的AI應(yīng)用。”

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原始社會(huì)喝水得從燒制陶器做盛水器皿開始,現(xiàn)代社會(huì)瓶裝水3元一瓶,這是趨勢(shì)。

AI進(jìn)化,第四范式思考出一套“心法”。

2017年庫(kù)伯學(xué)習(xí)圈(HyperCycle)。這個(gè)出生于1984年的理論在AI時(shí)代釋放了新能量。暗合體驗(yàn)學(xué)習(xí)的四大步驟(反饋、反思、理論、行動(dòng)),又對(duì)應(yīng)(數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器模型),閉環(huán)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)對(duì)接和循環(huán)。用人類學(xué)習(xí)過(guò)程類比機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程,用一個(gè)熟悉事物的類似原理,去理解新鮮事物的規(guī)律。

可以這樣說(shuō),理解了庫(kù)伯學(xué)習(xí)圈,就理解了簡(jiǎn)版AI原理,繞過(guò)數(shù)學(xué)與編程的大山。

2019年,第四范式曾用「1+N」回答企業(yè)轉(zhuǎn)型如何用 AI 構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)力?!?」代表企業(yè)的核心業(yè)務(wù)需要用 AI 做到極致,「N」代表企業(yè)的眾多場(chǎng)景要用 AI 大規(guī)模落地。

“心法”解救普通人,“做法”解救無(wú)數(shù)亟需轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)。

2020年的發(fā)布會(huì)傳達(dá)出,第四范式想做的是,“心法”+“做法”的雙重智慧,這些都需要一個(gè)平臺(tái)屬性的產(chǎn)品去承載。

什么是數(shù)據(jù)形式?

過(guò)去的五年里,第四范式也有用高人力成本為合同項(xiàng)目填坑的事情,客戶有時(shí)并不接受建議的方法論。陳雨強(qiáng)說(shuō):“我們的經(jīng)驗(yàn)來(lái)自于踩坑,但不是100%的客戶都接受。沒(méi)有人配合數(shù)據(jù)改造,苦坐在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)垃圾堆上,龜速前進(jìn),(項(xiàng)目)花了三年才完工。”

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2020年,越來(lái)越多的解決方案瞄準(zhǔn)AI整個(gè)生命周期。AI模型開發(fā)從啟動(dòng)到結(jié)束,包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、模型測(cè)試、模型上線等環(huán)節(jié)。每一個(gè)環(huán)節(jié)做到極致,整個(gè)周期才有可能高效。在規(guī)模化中追求極致,有一樣?xùn)|西非常重要——標(biāo)準(zhǔn)化。圖片、文本、日志,數(shù)據(jù)的形式多種多樣,如何標(biāo)準(zhǔn)化?不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,不同項(xiàng)目的數(shù)據(jù)平臺(tái),如何標(biāo)準(zhǔn)化?AI應(yīng)用需要打通數(shù)據(jù),第四范式就推出了“數(shù)據(jù)形式”。所謂“不定義,無(wú)數(shù)據(jù)”,數(shù)據(jù)從哪來(lái)、到哪去、類型、結(jié)構(gòu)、關(guān)系……想要標(biāo)準(zhǔn)化,就是全方位地定義標(biāo)準(zhǔn)與格式。這些工作并不是一個(gè)新概念,名叫“數(shù)據(jù)治理”。數(shù)據(jù)形式是數(shù)據(jù)治理的終點(diǎn)。開始,一般是IT工程師對(duì)數(shù)據(jù)治理有深刻體會(huì),也是他們最先意識(shí)到數(shù)據(jù)治理的重要性,而且數(shù)據(jù)治理最終是在IT層面落地。接著,AI工程師也感同身受了。

數(shù)據(jù)問(wèn)題和IT問(wèn)題高度混雜。第四范式是一家AI公司,幾乎擁有一家IT公司全棧人才,與IT公司一模一樣的人才配置。AI公司集體吐槽:“如果一個(gè)AI應(yīng)用工作量是100%,那95%都是在數(shù)據(jù)上面。”陳雨強(qiáng)吐槽:“定義不清楚的話,AI生命周期后面所有環(huán)節(jié),所有的人都會(huì)偏離,這也是做AI那么難的原因之一。做不到,AI科學(xué)家跑到每個(gè)細(xì)節(jié)去,跟每個(gè)工程師講,為什么這個(gè)數(shù)據(jù)必須這么編碼,為什么這個(gè)數(shù)據(jù)必須這么去拿,相當(dāng)于做IT的人必須懂了AI,才能把這個(gè)事情完全做對(duì)。”一場(chǎng)嵌入式的革命,工程化、集成化隨處可見(jiàn),煩Skr人。

讓一個(gè)新事物融入原有的體系是高難度、精細(xì)化的工作,也有人管這個(gè)過(guò)程叫,企業(yè)「智能化改造」。

AI落地不是科學(xué)發(fā)明,是一個(gè)具有時(shí)代代表性的復(fù)雜工程,背后藏著排山倒海的工程細(xì)節(jié)。數(shù)據(jù)治理就好比是建筑物的整體地基。

數(shù)據(jù)形式就好比萬(wàn)里長(zhǎng)城上的磚、天壇祈年殿里的榫卯、宮苑涼亭里劈成條的竹篾,它們是藏在中國(guó)建筑里的靈魂。從某種角度講,數(shù)據(jù)形式是藏在AI技術(shù)里的靈魂。“數(shù)據(jù)形式”一口氣解決了三個(gè)問(wèn)題。第一個(gè),數(shù)據(jù)缺閉環(huán),建模過(guò)程沒(méi)有反饋機(jī)制。比如,人是環(huán)境的函數(shù),人的成長(zhǎng)需要有外部環(huán)境持續(xù)不斷地刺激(教育)。數(shù)據(jù)不斷供給,模型不斷迭代。第二個(gè),數(shù)據(jù)不一致。使用線下的數(shù)據(jù)建模,到了線上模型效果不好,原因是線下的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)了按照BI思路的ETL,導(dǎo)致使用了和真實(shí)的線上數(shù)據(jù)不一致的離線數(shù)據(jù)。錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來(lái)的模型到了線上,當(dāng)然效果不好。

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陳雨強(qiáng)用了一個(gè)比喻,他說(shuō):“要想富,先修路,但是問(wèn)題在于AI和BI的路是不一樣的,開火車得鋪鐵軌,馬車也不能在高速公路上奔跑。”第三個(gè),數(shù)據(jù)無(wú)時(shí)序。AI數(shù)據(jù)沒(méi)有時(shí)間屬性就做不了時(shí)序特征。比如,最近半年共買了3件東西:鼠標(biāo)、鍵盤、顯示器,消費(fèi)物品數(shù)量為3。

數(shù)據(jù)有了時(shí)間的屬性,才能理解買東西的先后順序。算法能夠做出更好的特征來(lái)琢磨消費(fèi)者近期、中期和遠(yuǎn)期的行為。人的行為在變化,冬天買棉衣,夏天買T恤。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不需要的,AI數(shù)據(jù)需要。第四范式AIOS產(chǎn)品負(fù)責(zé)人黃纓寧補(bǔ)充了一個(gè)例子。

數(shù)據(jù)形式至少需要三類knowhow(實(shí)用知識(shí)):第一,模型需要什么樣的數(shù)據(jù),業(yè)務(wù)的knowhow。第二,哪些數(shù)據(jù)從APP里面直接取,哪些數(shù)據(jù)可以從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)取,IT的knowhow。第三,這些數(shù)據(jù)里面,哪些是行為數(shù)據(jù),哪些是反饋數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)怎么用,AI的knowhow。

知識(shí)都被封裝進(jìn)了“數(shù)據(jù)形式”,封裝復(fù)雜性,是AI平臺(tái)解決問(wèn)題的常用辦法。

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數(shù)據(jù)形式是針對(duì)數(shù)據(jù)治理環(huán)節(jié)提出的標(biāo)準(zhǔn),濃縮了各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中數(shù)據(jù)治理環(huán)節(jié)的經(jīng)驗(yàn)沉淀,一鍵打開就能進(jìn)入相應(yīng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的AI應(yīng)用,比如推薦場(chǎng)景、反欺詐場(chǎng)景。

有了它,實(shí)時(shí)與離線數(shù)據(jù)就能以同一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)接入。有了它,能做到“一鍵打通”。有了它,準(zhǔn)備就緒的數(shù)據(jù),從三類knowhow上解耦出來(lái)。作為客戶,甚至根本就不需要知道它是怎么做到的,只需要知道,這個(gè)東西能夠保證數(shù)據(jù)一致性,保障效果也比較好。數(shù)據(jù)形式也不是一蹴而就的,數(shù)據(jù)蓄水由分布式文件系統(tǒng)HDFS負(fù)責(zé),實(shí)時(shí)特征由數(shù)據(jù)庫(kù)(RtiDB)負(fù)責(zé),任務(wù)管理與調(diào)度由AI的操作系統(tǒng)搞定。這個(gè)專門的操作系統(tǒng)就是AIOS。

AIOS是什么?

但凡一臺(tái)筆記本電腦都會(huì)有一個(gè)桌面,就像太陽(yáng)每天從東方升起。

IT知識(shí)成為生活常識(shí),這源于1990年,比爾蓋茨說(shuō):“微軟公司的使命,是讓每個(gè)家庭的桌上都有一臺(tái)電腦。”

陳雨強(qiáng)說(shuō):“我們希望每個(gè)企業(yè)都用上一個(gè)Sage AIOS。”

但凡一個(gè)新世界,就會(huì)有一個(gè)入戶門。用戶進(jìn)入AI的世界需要一個(gè)易操作的桌面,AIOS瞄準(zhǔn)了這個(gè)痛點(diǎn)。Sage AIOS可以理解為一個(gè)AI版的Windows,很多產(chǎn)品功能都可以類比。

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數(shù)據(jù)形式類比Windows的文件格式。AIOS的各種App類比Windows桌面上的各種應(yīng)用軟件。

App可以分為兩類:一類是業(yè)務(wù)應(yīng)用,直接提供某個(gè)場(chǎng)景的解決方案;一類是工具類應(yīng)用,給數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)者用來(lái)構(gòu)建AI應(yīng)用。區(qū)分使用者和開發(fā)者,兩者都得償所愿。

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HyperCycle套件(ML、CV、NLP)類比開發(fā)工具VisualStudio,利用庫(kù)伯學(xué)習(xí)圈理論,幫助客戶低門檻的進(jìn)行AI應(yīng)用構(gòu)建。

陳雨強(qiáng)說(shuō):“庫(kù)伯學(xué)習(xí)圈(HyperCycle)產(chǎn)品,給業(yè)務(wù)人員用,不需要建模能力,不需要代碼能力。”

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如果說(shuō)“降門檻”是第四范式團(tuán)隊(duì)出發(fā)時(shí)就立下的莊嚴(yán)承諾,那么帶HyperCycle前綴的三款產(chǎn)品,就是五年后對(duì)承諾的兌現(xiàn)。

AIOS外型酷似Windows,顏值高,使用者有天然親切感。AI獨(dú)角獸向PC時(shí)代霸主借勢(shì),向曾經(jīng)的PC王者致敬。AIOS的獨(dú)白:“AI時(shí)代的Windows桌面,享受一模一樣的樂(lè)趣。”

比起之前的先知平臺(tái), AIOS是不是僅僅變化了外觀呢?答案是否定的,這是一次產(chǎn)品理念的升級(jí),AIOS+App是一種產(chǎn)品理念。身為一名合格的操作系統(tǒng),要有各種各樣的軟件,還要解決資源調(diào)度與處理數(shù)據(jù)管理。在黃纓寧看來(lái),AIOS是一個(gè)橋梁。

對(duì)上,把文件、設(shè)備、任務(wù)、進(jìn)程和線程給管理了起來(lái)。

對(duì)下,AIOS把所有的算力管理了起來(lái),包括CPU、GPU、內(nèi)存這些計(jì)算資源硬件。存儲(chǔ)和計(jì)算這兩件事情,一個(gè)是文件格式,一個(gè)是計(jì)算的資源管理和調(diào)度。

兩件事情都弄好了,應(yīng)用就能夠更容易地在操作系統(tǒng)上構(gòu)建。

簡(jiǎn)單的理解為,第四范式把很多東西裝在AIOS里來(lái)賣,一堆企業(yè)級(jí)的管理應(yīng)用,一套資源調(diào)度管理的工具,還有個(gè)數(shù)據(jù)中臺(tái)。

我的電腦,還在桌面

數(shù)據(jù)中臺(tái)是熱門詞匯,雖然業(yè)界對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的定義還沒(méi)有達(dá)成共識(shí),廠家和專家對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)和意見(jiàn)也都各有不同。有專家認(rèn)為,數(shù)據(jù)中臺(tái)一定要統(tǒng)一對(duì)外的服務(wù)。向上拓展能夠提高數(shù)據(jù)應(yīng)用的價(jià)值和賦能業(yè)務(wù)。向下發(fā)展能提高性能,保障數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力。第四范式的數(shù)據(jù)中臺(tái)也是如此。向上,第四范式的數(shù)據(jù)中臺(tái)的第一任務(wù)是做3C(一致、時(shí)序、閉環(huán))的數(shù)據(jù)治理,數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理成為數(shù)據(jù)形式,數(shù)據(jù)形式可以提供給任何一個(gè)AIOS上的APP。“數(shù)據(jù)中臺(tái)”類比Windows的系統(tǒng)文件,說(shuō)得直白一點(diǎn),只要你買了AIOS就給自帶數(shù)據(jù)中臺(tái),這樣,數(shù)據(jù)治理的能力含在了AIOS里面。

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數(shù)據(jù)形式在數(shù)據(jù)中臺(tái)上,因?yàn)橛?xùn)練框架需要數(shù)據(jù)輸入。有些重要的組件也跑在數(shù)據(jù)中臺(tái)與資源調(diào)度上,訓(xùn)練框架需要算力調(diào)度支持。“我的電腦”在Windows桌面上屹立不倒,它在AIOS版里,是“數(shù)據(jù)中臺(tái)”。

“用軟件定義算力”,第四范式是怎么做的?

“我們的第一行代碼,是寫在GDBT上的。”第四范式副總裁鄭曌告訴《親愛(ài)的數(shù)據(jù)》。這里的GDBT,全稱是“General Distributed Brilliant Technology”,自研的大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)框架。那么問(wèn)題來(lái)了,為什么第四范式的第一行代碼不是寫在推薦算法里?很多AI解決方案提供商都有軟硬一體的優(yōu)化方案??芍^八仙過(guò)海各顯神通。可是,很多企業(yè)的軟件框架是把開源的代碼拿來(lái)改一改,甚至有的連修改的能力都沒(méi)有。最后的結(jié)果無(wú)非是向業(yè)務(wù)妥協(xié),放棄一些做不到的場(chǎng)景。業(yè)界有人感嘆,現(xiàn)在是什么時(shí)代,是算法定義計(jì)算的時(shí)代。

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一方面,AI應(yīng)用場(chǎng)景眾多,特點(diǎn)各異,實(shí)現(xiàn)最后應(yīng)用落地的開源軟件無(wú)論功能還是性能,尤其在大規(guī)模方面與實(shí)際需求有較大的距離,眾多AI廠商束手無(wú)策。自研的機(jī)器學(xué)習(xí)框架,能為軟硬一體的優(yōu)化方案帶來(lái)獨(dú)特優(yōu)勢(shì),相當(dāng)于獨(dú)門秘籍。底層實(shí)現(xiàn)方法不一樣,效果上有較大區(qū)別。越是量身定制,效果越好。另一方面,市場(chǎng)上流行的深度學(xué)習(xí)框架,解決的是偏語(yǔ)音和圖像類的問(wèn)題,對(duì)于決策性問(wèn)題深度學(xué)習(xí)的效果不是特別好。

陳雨強(qiáng)談道:“企業(yè)產(chǎn)生價(jià)值這個(gè)事情,關(guān)鍵是要抓住決策,企業(yè)的主要任務(wù)是經(jīng)營(yíng)。”鄭曌談道,開源很難支持海量特征抽取,也支持不了大規(guī)模。所以,有很多企業(yè)就會(huì)選擇犧牲業(yè)務(wù)。不能做事中,就做事后。比如,銀行跨境交易事中反欺詐,這時(shí)候,不能慢。不僅要和時(shí)間賽跑,還要和秒表賽跑。受害人刷卡時(shí),銀行系統(tǒng)當(dāng)時(shí)就能準(zhǔn)確識(shí)別這是一筆欺詐,刷卡一瞬間就阻斷。

事后分析則非常佛性,先讓他刷,刷完了之后再來(lái)分析,認(rèn)定為異常交易,啟動(dòng)追責(zé)……這時(shí)候,犯罪分子有可能已經(jīng)攜巨款跳上開往公海的船只,跑路了。實(shí)時(shí)的價(jià)值在這個(gè)例子中比較典型。事中阻斷的難度比事后大多了,這就是在很多企業(yè)內(nèi)部,屬于“要妥協(xié),做不到”的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

算力浪費(fèi)的一部分原因是企業(yè)沒(méi)有能力優(yōu)化,利用率不高。AI發(fā)展急需硬件的升級(jí),傳統(tǒng)硬件產(chǎn)品無(wú)法在基礎(chǔ)能力上滿足密集的線性代數(shù)計(jì)算和海量數(shù)據(jù)高吞吐的需求。AI算法需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重進(jìn)行多次調(diào)整,也需要很高的計(jì)算能力的支撐。問(wèn)題反映到企業(yè)經(jīng)營(yíng)中就會(huì)變成“錢沒(méi)少花”。

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鄭曌告訴《親愛(ài)的數(shù)據(jù)》:“一個(gè)不懂算法的人,很難預(yù)計(jì)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)需要消耗多少內(nèi)存,用了多少算力,這需要查看日志,手工地去調(diào)整資源設(shè)置。舉個(gè)例子,隨便抓住一個(gè)第四范式辦公室里路過(guò)的AI工程師,突然問(wèn)他,上周匯報(bào)的word版《工作周報(bào)》消耗了筆記本電腦多少內(nèi)存?他也會(huì)一臉懵逼,原因是很難估算。因此,分布式執(zhí)行引擎具備自適應(yīng)調(diào)度功能尤為重要。”所以,第四范式2020年也推出了一個(gè)分布式調(diào)度系統(tǒng),HyperScheduler(以下簡(jiǎn)稱HS)。

沒(méi)有資源調(diào)度會(huì)怎么樣?“一核有難,八核圍觀”,利用率不高,浪費(fèi)。利用率太高,容易掛了。

所以,需要Sage AIOS的“HS”,類比Windows“進(jìn)程調(diào)度器”。通過(guò)自動(dòng)資源推測(cè)、容器動(dòng)態(tài)調(diào)度等方式,讓用戶不感知資源細(xì)節(jié)。通過(guò)資源共享、虛擬化等方式,讓集群算力利用率最大化。”

GDBT、HS和實(shí)時(shí)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)(RTiDB)在 AI 全生命周期中扮演著核心引擎的角色,其所支撐的能力,不管是面向行為數(shù)據(jù)與反饋數(shù)據(jù)的自動(dòng)數(shù)據(jù)處理、自動(dòng)特征組合,還是面向模型訓(xùn)練的算法自動(dòng)探索、超參自動(dòng)調(diào)節(jié),這些工作,都在算力消耗中占到了極大比例。底層框架任何一個(gè)微小的技術(shù)實(shí)現(xiàn),給全生命周期帶來(lái)的影響都會(huì)成倍放大。

所以,越是底層的能力,越需要極致、入微的優(yōu)化。第四范式還有一系列組合拳:PWS任務(wù)調(diào)度系統(tǒng),定制X86機(jī)器學(xué)習(xí)芯片,自研機(jī)器學(xué)習(xí)專用加速卡,數(shù)據(jù)壓縮算法,F(xiàn)PGA異構(gòu)加速芯片計(jì)算力調(diào)度。2019年的產(chǎn)品發(fā)布會(huì)上公布的數(shù)據(jù)顯示,相比普通服務(wù)器,SageOne 軟硬一體解決方案可實(shí)現(xiàn)高維模型構(gòu)建過(guò)程的6-12倍加速,TCO 降低到1/2到1/3。

“2020年,(我們)把TCO 降低到了1/10。”鄭曌談道。

在《親愛(ài)的數(shù)據(jù)》看來(lái),當(dāng)一部分AI企業(yè)還在賣算法的時(shí)候,第四范式建造了一個(gè)端到端的平臺(tái),從拖拉拽,到模型可以直接上線。2020年,第四范式進(jìn)行了產(chǎn)品升級(jí),產(chǎn)品升級(jí)的說(shuō)法也不準(zhǔn)確,因?yàn)椴恢故钱a(chǎn)品升級(jí)了,產(chǎn)品理念也升級(jí)了,而整體的產(chǎn)品形態(tài)是AIOS+App。AIOS是積累了五年的AI應(yīng)用的底座,AIOS是一個(gè)承載無(wú)數(shù)數(shù)據(jù)形式與應(yīng)用的操作系統(tǒng)。第四范式 “Sage”產(chǎn)品下,發(fā)展出Sage AIOS、Sage Studio、Sage HyperCycle ML等。各個(gè)組件也比較靈活,這取決于客戶的實(shí)際需求。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)還停留在Sage Studio類似功能的階段,第四范式卻已進(jìn)入到AI桌面應(yīng)用的廣闊天地,進(jìn)入到AIOS+App的產(chǎn)品理念,順著這個(gè)思路,未來(lái)有巨大的想象空間。AI是一個(gè)嶄新的市場(chǎng),在做得好之前,先要做得對(duì)。這是決定生與死的一步。五年前,第四范式就已經(jīng)出發(fā)。2018年,成為AI獨(dú)角獸。2020年,第四范式仍然是一家創(chuàng)業(yè)公司,落地8000+客戶,覆蓋12000+場(chǎng)景。2020年8月20日,主題為“萬(wàn)悟賦能,商業(yè)生花”的新產(chǎn)品發(fā)布會(huì)在上海舉辦,一個(gè)“悟”字,既包括AI落地方法論在經(jīng)驗(yàn)摸索中“開竅”,也暗含產(chǎn)品理念在“想通”中升級(jí)。

靈感刺眼,頓悟來(lái)臨。AI落地沒(méi)有永遠(yuǎn)正確的答案,且行且思,且行且悟。

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