近日，第四范式已完成D輪融資，融資金額7億美元。
本輪融資由博裕資本、春華資本、厚樸投資領投，并引入國家制造業轉型基金、國開、國新、中國建投、中信建投、海通證券等戰略股東，紅杉中國、中信產業基金、高盛、金鎰資本和方源資本等財務投資機構。
第四范式該輪7 億美金融資也為2020 年至今，AI 領域已披露的最大單筆融資。本輪融資后，第四范式計劃將資金用于進一步加速重點產業布局，構建基于AI的企業級生態體系，培養AI產業人才。
誰是第四范式？
在人工智能行業之外，第四范式的面目尚有些模糊。特別是“視覺識別”幾乎成為 AI 代名詞的當下，人們驚嘆于商湯、曠視等“AI 四小龍”超強的融資能力，也多少聽聞 AI 在金融、安防、智慧終端（手機、機器人）等場景的落地。
而第四范式所做的 AI 平臺，是想讓AI能夠“低門檻化”，讓更多科學家以外的角色，實現諸如今日頭條“千人千面”推薦機制、百度鳳巢營銷系統這樣的效果，讓更多企業可以轉型為由AI驅動的企業。
“這就好比汽車普及后，考駕照也不難了，未來 AI 應用也一定會朝大眾化的方向發展。”戴文淵曾告訴36 氪。
這種“AI For Everyone”的方向，源自第四范式創始人戴文淵創業前的職業經歷。
2013年前，戴文淵任職于百度營銷系統“鳳巢”。彼時他是百度最年輕的高級科學家，身披ACM世界冠軍等光環。在百度任期之內，戴文淵通過優化廣告投放規則，幫助百度將商業搜索變現能力4年提升8倍，而在這一過程，戴文淵也深感機器學習對于公司業務的有效提升。
因為不甘于只將 AI 應用在廣告業務，2014年，戴文淵創建“第四范式”。
在戴文淵看來，百度曾經搭建一個 AI 系統動輒需要200-300人的科學家團隊，這對于大多數企業是無法承受的成本，當中還不算百度已經積累的計算資源與技術投入。因此，戴文淵希望能將當時稀缺的 AI 技術封裝到一個產品中，以商業套件的形式提供給企業。
這樣的思路很快演化為具體的產品。2017 年，第四范式在烏鎮發布人工智能產品“先知”3.0。在戴文淵看來，企業 AI 系統需要具備三種核心能力：數據、算法、以及生產能力。而在“先知3.0”中，就打通了從數據到業務的閉環，將機器學習產生智能的能力，與業務環節連接，形成了一個“機器學習圈”。
以第四范式與某銀行的合作為例，“先知”系統曾幫助該銀行制定了超過25億個新的信用卡欺詐偵測策略，提升了超過7倍的反欺詐識別準確率，同時，該銀行利用這套AI核心系統在其20多個業務的100多個場景中發揮價值，快速實現業務線的全面智能升級。
在金融領域的標桿案例，很快為第四范式贏得了多家銀行客戶的青睞。
2017年-2018 年，第四范式連續獲得國有銀行背景所屬基金的投資。其中，2017 年獲得元生資本領投的B輪融資，以及來自中國工商銀行、中國銀行、中國建設銀行等三家國有銀行及所屬基金的聯合戰略投資；2018年完成C輪融資，引入包括國新啟迪、保利、三峽、中信、農業銀行、交銀國際等戰略股東。
至此，第四范式成為迄今為止五大銀行聯合投資的唯一創業公司。金融也成為第四范式最重要的領域之一，根據戴文淵透露，行業營收占比方面，金融領域目前占第四范式不超過50%的營收，與此同時，新零售和制造業則增長迅速。
范式“進化”：AI 時代的Windows
2020 年8 月 20 日，第四范式進行了公司成立至今最大的一次產品革新。
在發布的多款 AI 產品中，當中核心產品為企業級 AI 操作系統 Sage AIOS，第四范式將其定位于 AI 時代的Windows（操作系統），以實現標準化數據規范、高可用資源管理以及更低門檻的桌面式 AI 管理。
如何理解桌面式的 AI 管理？簡言之，就是第四范式想讓用戶能像使用Office 軟件那樣使用 AI。在操作頁面上，Sage AIOS 以 Windows 桌面式的管理，承接起第四范式數據中臺、自動化AI生產力平臺Sage HyperCycle ML 等應用，讓用戶對 AI 平臺有更具象的感知。
和“先知”不同的是，Sage AIOS 將 AI 產品化的范圍，從之前的算法，延伸到了底層算力與上層業務。
在交互上，Sage AIOS 降低了用戶使用AI 的門檻，更重要的是，Sage AIOS 還起到了數據治理、資源調度的作用，這恰恰是 AI 落地最大的阻礙。
第四范式 Sage AIOS 展示。
圖片來源：第四范式
“我們建設過數據倉庫，數據湖，數據中臺，可當我們建完這些數據平臺，要去落地一個AI應用的時候，研發團隊卻告訴我們，數據在沉睡。”在 Sage AIOS 的發布會上，戴文淵分享了 AI 落地的殘酷一面，“投入了那么多，數據卻還沒有喚醒，這是我們每天都頭痛的。”
隨著產品線的豐富，第四范式發現，數據質量正在實打實地影響業務效率。
第四范式聯合創始人陳雨強曾給36 氪舉例，此前百度鳳巢系統的廣告變現提升率從 10%增長至 30%，就是修復了數據不一致的問題。當用戶搜索“蘋果”，系統會匹配用戶此前的搜索結果，如果用戶此前搜的是“華為”，系統就會給用戶匹配手機廣告；如果用戶搜的是“梨”，則會匹配農業類產品。
而在資源調度層面，要管理一個人工智能任務需要占用多少內存 CPU，對于業務人員來說是復雜的技術問題，而沒有資源調度則會導致算力利用率不高或者過載宕機等問題。第四范式推出的Sage AIOS擁有和Windows類似的資源管理器——HyperScheduler，使AI 集群自動化實現資源配置，讓用戶不用去操心“打開一個 Word 要占用多少內存”。
這就是第四范式Sage AIOS產品誕生的原因。向上，第四范式數據中臺的第一任務是做3C（時序、閉環、一致）的數據治理，陳雨強將這個過程稱為“定義好數據形式”，數據形式是對數據治理環節提出的標準，可以供Sage AIOS上的App使用；向下，Sage AIOS通過資源調度提高性能，讓算力利用率最大化。最終是為了確保傳統企業應用AI的效率和效果。
而在金融行業以外，第四范式也將Sage AIOS、天樞、SageOne等產品落地至新零售行業。
以第四范式和百勝中國的合作來說，由于百勝中國旗下品牌眾多、業務繁復多變、技術底層不盡相同，導致AI落地面臨巨大挑戰。第四范式為百勝中國構建了人工智能平臺，幫助后者在數據資產整合、餐廳人貨場管理能力、銷售提升貢獻率等環節上進行效率提升與成本優化。
例如在“個性化點餐”功能中，第四范式為百勝中國等客戶提供了個性化精準推薦服務，不斷優化客戶體驗及提升客單價，目前百勝中國旗下的肯德基已經有80%以上的訂單來自于線上，且成為上半年為數不多實現盈利的餐飲企業。
目前，第四范式業務范圍已從金融行業擴展至零售、制造、能源、政府、醫療、互聯網、媒體、物流、農業、高科技等眾多行業，合作客戶包括工商銀行、交通銀行、招商銀行、中國石油、瑞金醫院、中國電科、人民日報、百勝中國、聯想、來伊份、百威中國、杰尼亞等行業頭部客戶。
