AI For Everyone :讓每一個人都能享受人工智能創造的價值。
這句看上去似乎有些遙遠的口號，卻是第四範式這樣一家創業AI企業的願景。在第四範式剛剛成立時，便立下這樣的“宏願”，似乎顯得有些自不量力甚至可笑。
不過，經過幾年的發展之後，第四範式離這一願景已經不是那麼遙遠了：截止到2018年年底，第四範式已經完成超過2000個AI落地案例，服務領域包括金融、醫療、政府、能源、零售、媒體等。
據第四範式提供的資料顯示，第四範式與各大銀行攜手，深入底層系統共建AI應用體系，以持久化、自主化爲AI應用目標，推動銀行從以流程爲主的規則系統，升級爲以高維機器學習模型爲主的實時智能決策系統，從信息化向智慧化發展。目前，第四範式服務的金融機構資產總規模超過50萬億。
此外，在醫療方面，第四範式與上海瑞金醫院合作的“瑞寧知糖”系列項目聚焦於虛擬代謝人研究和慢性病管理，目前已經在30多個省市的400多家醫院投入使用；在互聯網媒體端，第四範式幫助全球400餘家媒體實現了基於AI技術的信息流推薦，爲數億用戶帶來千人千面的個性化瀏覽體驗。
也正是由於在行業應用方面的優異表現，使得第四範式成爲了資本市場爭相追逐的“寵兒”。
2018年12月19日，第四範式宣佈已完成超10億元的C輪融資，目前估值約12億美元。據悉，本輪融資第四範式引入了包括國新、啓迪、保利、三峽、中信、農銀、交銀等戰略股東，紅杉中國繼續追加投資；本次引入新晉投資方有中國農業銀行、交通銀行，與第四範式原有股東中國工商銀行、中國銀行、中國建設銀行同屬“中國五大銀行”，第四範式成爲“五大行”聯合投資的唯一創業企業。
而在 CB Insights 近日發佈的2019全球 Top 100 AI創業公司年度榜單中，第四範式名列第47位，在上榜的6家中國企業中，位列第二名。
雖然已經取得了如此優異的成績，但在第四範式創始人兼CEO戴文淵看來，AI普及之路纔剛剛開始。事實上，自公司成立之初，戴文淵就一直都想做把AI做成人人都能使用的應用。戴文淵曾表示：“能夠引領AI發展的頂級人才，環顧全球尚不足千人，讓AI成爲了供不應求的搶手貨，只有AI的應用門檻需要降低到普通開發者甚至是業務人員也能做的程度，才能夠真正爆發。”
無疑，這是一條十分艱難的路，但第四範式已經在路上，堅定前行。
如果要追溯這條路的起點，可能要回到14年前。
天才少年 世界冠軍
ACM國際大學生程序設計競賽（ACM-ICPC或ICPC）是由美國計算機協會（ACM）主辦的，一項旨在展示大學生創新能力、團隊精神和在壓力下編寫程序、分析解決問題能力的年度競賽，堪稱計算機界的奧林匹克大賽。
2005年，在上海交大就讀的戴文淵在第29屆ACM大賽上奪得世界冠軍，當時，他22歲，可謂是天才少年。在那年的比賽中，戴文淵和他的三人小組在五個小時內完成了十道題中的八道，以高出第二名整整一道題的成績獲得世界冠軍。
奪冠之後，戴文淵面臨的第一件事是選擇實驗室與研究方向。在他的描述裏，AI當時是個“一點都不火”的專業，大家熱捧的是選圖形學，做CG渲染，能去好萊塢。那AI是什麼？一個被選剩下的專業，他只能這麼跟人解釋，有部科幻片叫《AI》。
交大沒有人工智能領域的老師，戴文淵被送到了港科大，師從楊強教授。港科大建在山上，實驗室沒有窗，手機也沒信號，他關在裏面，過得不知白天黑夜，又將信將疑，覺得自己在做一個所有人都做不出來的東西。
第四範式創始人兼ＣＥＯ戴文淵
但楊強是堅信並熱愛人工智能的“狂人”。學生們總開玩笑，說他們是《西遊記》裏的師徒，除了師父，其他人都心懷鬼胎，根本不想去西天取經，只覺得納悶兒：“這麼遙遠的事，爲什麼這人幾十年如一日堅持，並且從沒動搖過？”相處的時間一長，戴文淵也信了，大家的理想都變成了推動人工智能發展。
4年之後，2009年時，戴文淵已在頂尖期刊發了多篇論文，但他卻發現只有做出真正的應用，AI纔能有發展。於是他放棄博士學位，入職百度。
百度“戴神”
2009年，戴文淵加入百度鳳巢計劃時，系統只有大概1萬條策略，而且都是人工制定的。百度鳳巢已經推出了一段時間，雖然整個鳳巢的收入還在穩步增長，但在技術上卻遭遇了瓶頸，效率很難得到提高。爲了尋找和開拓新的收入增長點，鳳巢組建了數個小團隊，包括博弈論小組，大數據小組，以及戴文淵的AI小組等。最終，由戴文淵與幾位實習生組成的AI小組取得了巨大的成績，並最終把其他幾組人才吸引過來。
到2013年，百度鳳巢已經擁有一千億條規則，而戴文淵也已經是一位帶領數百名研發人員的T10科學家，在百度內部被稱爲“戴神”。
當時，李彥宏要評當年的百度最高獎，戴文淵用數據證實了AI的能力和價值。他選擇用2009年和2013年的鳳巢系統去跑同樣的數據，結論就是效果提升了8倍，這個結果獲得了李彥宏的肯定，並把百萬美金的百度最高獎頒發給了戴文淵的團隊。
從百度離職後，戴文淵又去了香港，×××華爲，擔任諾亞方舟實驗室主任科學家，做TOB的企業服務，嘗試用企業服務的方式做AI，把華爲大數據產品提供給客戶。
創立第四範式
十年磨一劍。
在獲得ACM世界冠軍十年之後，2015年，戴文淵創立了第四範式，正式踏上了創業征程。公司聯合創始人中除了他在香港科技大學的導師楊強外，還有當年百度的同事、後來開發了今日頭條推薦系統的陳雨強，其他聯合創始人也都有百度工作的經歷。
在當時不成熟的 AI商業化探索階段，這支創業團隊顯得有些“另類”，因爲其他團隊還在“摸着石頭過河”，而他們已經親身參與和驗證過“AI能讓百度收入提升8倍”。
戴文淵說，“第四範式這個詞最早是在2005年提出來的，即用機器和數據寫規則。在“第四範式”之前還有：第一範式原始人記錄自然現象，鑽木取火下次重複；第二範式理論科學，總結出規律，後人知道規律就可以，比如牛頓物理學等；第三範式計算機推演，做的更復雜，比如核試驗，天氣預報等。所以，我們第四範式就是致力於要讓機器幹牛頓的事，看到數據總結規律”。
在成立之初，第四範式便秉持“AI for everyone”的理念，基於應用場景開發出顯著提升競爭力的行業解決方案。 戴文淵認爲這個業務發展將經歷三個階段：第一個階段將算法作爲“屠龍刀”，即打造平臺，開發產品和服務；第二個階段“摘葉飛花皆可傷人”，即應用階段，不拘泥某種具體算法，即使很low的算法也能玩出很棒的花樣，比如幫助企業進行決策，是否投放一條廣告、要不要向市場推出一種產品；第三個階段“無招勝有招”，平臺會分層，找最合適的技術，自行造出一把新的“屠龍刀”。
“我們正在嘗試用AI改變很多行業的傳統工作方法”，戴文淵說。戴文淵舉了一個例子，在一家世界500強的銀行裏，至今還有數千人需要用手動的方式完成一項工作，就是覈對各種票據上覆印後模糊不清的數字，然後輸入到電腦裏，因爲傳統計算機掃描無法自動識別。雖然人比電腦聰明，會識別潦草字的各種規律，但這份工作太辛苦，於是第四範式就做了一個AI應用，幫助解決這個問題。後來發現AI識別大寫數字和小寫數字的準確率都超過97%，再把兩個97%識別率重疊起來，結果只剩不到5%的票據還需要人工複覈。該應用將工作效率提升了20倍，解放了95%的人力，這是AI賦能的具體展現。
正是由於有之前的經驗和積累，在第四範式成立之後，就迅速地在多個業打開了市場。
藉助第四範式人工智能平臺“先知”，第四範式數十家銀行構建了超過億級別的新的信用卡欺詐偵測策略，將反欺詐識別準確率提升7倍之多，大幅降低銀行及個人用戶損失。
第四範式與上海瑞金醫院合作，先知平臺基於糖尿病大數據總結出50萬條預測規則，對普通人未來三年患糖尿病概率進行預測，準確率提升2-3倍，造福普通大衆。
此外，第四範式還在與公安系統進行合作，共同解決反洗錢和追蹤毒販的業內難題。
70%的人可以自己做出一個今日頭條
戴文淵最早的商業構想是諮詢式的，通過調研用戶企業的需求，再針對性的解決問題，有點類似於IBM。
但後來他發現此路不通。他說，“世界上的任務比我想象的多，傳統企業的問題遠遠比互聯網分散。我們的目標是要幫助到每家企業，所以我們的方式也要改變。如果我們要去解決所有的問題，那就需要去搭建AI平臺，做出一種人人都可以用的AI。”
在與銀行的合作中，這個思路得到了充分印證。深入調研後戴文淵發現，與百度只要一個鳳巢系統就能提升效率不同，銀行需要提升的環節可能是幾千個，這時就需要讓銀行自己的員工掌握怎麼用AI。
因此在創立之初，第四範式就決定了“先知”平臺的開發工作，截止目前“先知”平臺已經迭代到3.0版本。簡單地說，先知1.0解決了AI建模門檻，2.0解決了AI應用門檻，3.0則是低門檻的企業AI核心系統，幫助企業構建數據、算法和應用的機器學習閉環。企業業務人員經過範式大學2-4周的培訓就能夠構建自己的AI應用。
在先知平臺推向市場前，戴文淵先讓自己的公司同事試用：行政、人力、市場甚至是前臺的同事，在接受一定指導的前提下，根據先知的產品手冊設置出一個類似於今日頭條推薦系統的AI工具。
結果是驚人的，最終超過70%的同事建模AUC（注：AUC是衡量模型效果的專業指標，取值在0到1之間）成績超過0.8，這個成績可以與從業多年的資深數據科學家媲美。換句話說，一個企業裏有70%的非技術人員，可以用“先知”平臺爲自己的工作來設計AI應用，這就是“先知”不可替代的價值。
第四範式毫無疑問已經佔住了AI領域的主賽道，發展成AI獨角獸企業之後，第四範式的目標更加清晰。戴文淵表示，“儘管在AI通用平臺這個賽道由於門檻太高還沒有足夠的氛圍，但你至少要證明，你佔據了賽道，而且你所取得的成功是可以複製的。”
未來第四範式到底是要走向何方？
戴文淵深思熟慮後的結論是，第四範式要做一家像甲骨文一樣的公司。
戴文淵認爲，甲骨文的特點是首先有一個門檻特別高的核心壁壘，那就是數據庫，這類似於第四範式的“先知”平臺和開發這個平臺所需要的極深的AI能力。
而甲骨文的核心技術雖然高深，但並不難用，因爲它有一個完整的生態系統，有數千家的合作伙伴，這些合作伙伴又開發出了成千上萬的解決方案，最終***到各個行業的方方面面。
戴文淵認爲，第四範式的目標也類似，核心技術自主可控，解決方案和行業通路由生態鏈來解決。他更看重的是跨行業的資源整合，他要通過足夠多的夥伴把第四範式的AI技術嵌入進去。
在戴文淵看來，現在人工智能的應用場景還是冰山一角，距離多領域、多場景的廣泛爆發和商業化落地則還有很長的路要走。用他的話說：“按照現在的趨勢來看，在軟件、互聯網層面，人工智能的影響會發展地非常快，但就機器人、無人駕駛等涉及實體產品的領域，發展速度則會相對較慢，因爲產業鏈長而複雜”。
同時，現在有越來越多的科學家和學者開始人工智能領域的創業，對整個人工智能的產學結合會產生很大影響。戴文淵認爲，最後創業成功的跨界科學家，他們不僅能夠及時緊跟科學理論的前沿發展，而且還能靠近當代商業，具備敏銳洞察力，推動AI技術高速發展。
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