第四范式的四道坎 _信息快讯

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文 | 锦缎

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请输入图图：决策类 A I 市场份额，来源：招股书说
但从现实角度观察，福兮祸所伏，鲜明的特点又决定它必须要迈过几道坎才能真正的把商业模式跑通，卸下外界对其 ” 流血 IPO”、”IPO 保命 ” 的质疑。毕竟第四范式账上的 ” 现金 + 短期投资 + 理财产品 ” 经不起 1 年多的亏损；不像商汤和创新奇智，账上的钱还能可劲儿造好几年。
01 搭积木的架构，迁移学习是法宝
在总结第四范式的业务之前，我想先给出一个决策类 AI 的运用场景。假如一名甜点老板，上月某产品销售了十万，本月销售了五万。那么下个月该备多少货呢？如果产品单一，有经验的决策者或许能够猜得大差不差。
但如今消费者对产品的偏好瞬息万变，今天还追捧 ” 脏脏包 “ ，明天就独宠肉松小贝了。当产品品类较丰富，决策者就不能流于表面的市场规律，还需应对好市场偏好的变化。
决策类 AI 的目的就是解决上述类似问题，它基于数据进行科学的商业决策。决策类 AI 的逻辑支撑在于：统计学原理告诉我们只要建立合适的模型，就能无限逼近最真实的结果。
传统的数据分析软件，建立在数据库中不同数据被标记情况而 ” 死硬 ” 汇算出来的。这种方式不能灵活的生成新模型和表格，还需要一个既懂软件又要懂行业的团队实现灵活的数据汇算，要求过高了些。
【第四范式的四道坎】第四范式提供一个简单操作且灵活搭建的数据平台，从而满足客户在不同场景的需要。其不同之处在于，它不是试图向用户提供一个分析工具，而是向用户提供一个各项功能都可以任意搭配的 ” 积木 “ 。

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请输入图说图： ” 搭积木 “ ，来源：招股书
◆ Sage AIOS：一个类似于 Windows 一样的可视化操作系统，能够提高算力使用效率，为 ” 搭积木 ” 提供场地。
◆ HyperCycle：内置在先知平台的无代码开发工具。按照提示说明拼接 AI 组件就可以完成 AI 学习的数据闭环。使用难度约等于照着葫芦画个瓢。
◆ Sage Studio：可提供不同编程难度选择的 AI 模型编辑工具。可以根据不同业务需求编写或创造 AI 模块并可以组建的形式添加进原有的业务数据模型。
◆先知应用：先知系统上可以直接使用的开发好的应用，如同手机 APP 。
理解如何做到这些功能其实并不难，利用迁移学习使 AI 命令发现数据规律和设置数据闭环就可以达到以上效果。迁移学习是一种 AI 算法，同时也是第四范式创始人戴文渊在国际享誉盛名的法宝。
迁移学习旨在把一组数据的标注规则转移到另外一组数据上去。例如已知一筐花生米的质量标准，如何分类另一筐芝麻的品质优劣？迁移算法利用已知的优质花生米又大又饱满的定义套用在芝麻的形态分类上，从而得到好芝麻的分类。
另一方面，在机器筛选芝麻的时候发现有时候大且饱满的芝麻有可能只是个空壳。通过自动加入对芝麻重量的评审规则， AI 能够做到进一步提升筛选芝麻的质量。
先知平台的客户能够灵活定义数据含义和改良数据结果，这些数据运作之后给出的建议，即所谓的决策。第四范式的产品，核心作用就是帮数字化转型后的企业用好数据。

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