像Windows一样简单-量子比特
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天堂，人类科学进化中最重要的理念之一。
在概念上，范式是指由基本规律、理论、应用等构成的整体，它的存在为科学家提供了研究纲领。
这一理念在“AI给予能量，AI落地”的过程中，同样得到了一家明星独角兽公司的认可。
并且目前，他们提供了AI落地模式最新的“正确答案”--企业数据的标准定义和规范。
没错，第四个天堂明确定义了AI落地天堂。
这种范式的获得来源于自身在“驱动AI”道路上多年的实战经验——人工智能数据必须有一定的规范来构建。
否则，就会出现“无法改造数据”、“躺在垃圾数据上做AI”、“三年完成一个应用”、“人工填补漏洞”等问题。
但各行各业的数据都是“千人千面”，面对如此棘手的问题，该如何突破呐。
今天，第四个范式在“万物赋能、商业开花”大会上，为这个问题带来了解决方案Sage AIOS。
这也凸显了AI模式的蓝图，这家企业不是点对点，而是从整个行业寻求“规范化”、“标准化”解决方案。
模型之一：企业AI数据标准的“模型”
AI天堂蓝图的第一章是企业数据标准。
这是在与第四天堂CEO戴文渊的交流过程中，他非常强调的一点。
之所以如此重视，是因为这是掉在这个洞里3年来得到的血和泪的经验教训。
这也是发布第四正规Sage AIOS的原因之一。
但实际上，在《企业人工智能数据规范》这条道路上，还有其他先驱者。
例如众所周知的TensorFlow和后面的Pytorch等，它们无论是熟练还是操作都很难。
用操作系统的类比来说，形象的比喻就是当年的DOS系统。
并且，第4天堂今天重点发售了的AIOS，对上述的问题大幅度地被最优化了，可以说是「AI时代下的Windows系统」。
为什么这么说？接下来一个一个发表。
Sage AIOS是为企业搭建、位于底层的AI操作系统，为企业AI应用提供“数据资源管理”、“系统资源调度”、“应用场景管理”等全面服务。
总体而言，Sage AIOS具有以下特点：。
简单易用的台式机操作系统交互式设计。新定义AI数据的准备和使用方法。高效的异构资源管理调度能力。
首先是操作系统交互。
AIOS操作系统的界面可以用非常接近Windows界面的“亲切”和“熟悉”来表现。
通过这样的设计，将从PC操作系统转移到AI操作系统的认知作业量最小化。
AIOS还使用窗口概念进行“多线程可视化管理”，用丰富的系统工具管理系统的运行状况，集中化各种数据形式进行中台管理。
*如何准备和使用AI数据。
据了解，目前企业在AI数据准备工作上所花费的时间占整个过程的80%。
因此，AIOS通过“操作系统逻辑”重新定义AI数据：
非常方便的一点是，用户无需深入了解不同AI场景下的业务特点，即可一键获取AI Ready的数据。
最后，构建资源管理调度。
既然是类操作系统，“进程”问题就不可避免。
现实情况是，企业AI应用缺乏好的资源调度和管理机制，不仅没有很好地利用资源，需要资源的项目也没有得到应用的支持。
因此，AIOS内置的HyperScheduler就像“AI时代的进程调度器”。
HyperScheduler不仅可以充分管理调度CPU、GPU、加速器卡等各种异构设备资源，还可以同时执行分布式计算等大量任务，进行合理有效的资源分配，大大提高资源利用率。
但对大多数AI运营商最关心的问题是，他们需要多长时间才能学会。
与此相对，戴文渊在与量子比特交流中
嗯，这样看来，AIOS确实是一个很好的企业AI数据标准的“天堂”。
当然，在AI落地的过程中，除了数据之外还有很多棘手的问题需要解决。
根据这个，第4天堂继续走写「AI天堂」的道。
天堂之二：降低AI门槛的“天堂”
AI落地难，另一大阻力是门槛太高。
据第三方公司调查，每年新增100万个AI应用场景，每年最多新增1000名科学家，这导致了严重的AI应用需求和科学家之间的供需矛盾。
此外，60%的企业仍然缺乏AI科学家。即使是拥有科学家团队的企业，95%的科学家也将精力花在与数据相关的低价值工作上。
针对这种困扰，第四个天堂提出了第二个“AI天堂”Sage HyperCycle ML。
Sage HyperCycle ML是以库柏学习圈理论为基础，基于第四正规高维机器学习框架和Automl算法，对AI应用过程进行了极大简化。
简化过程大致分为四个步骤：行为、反馈、学习和应用。
Sage HyperCycle ML主要有四个亮点。
首先，数据管理：
为AI应用提供设计的数据管理流程：包括数据自动估计、预处理、自动标记等功能，将数据分为行为数据和反馈数据，然后分别进行管理。多源数据存取：数据任务可视化管理、数据信息管理等丰富的数据管理。
其次是自动模型工厂。
自动建模技术：将企业数据自动构建为高维模型，可自动完成特征构建、特征组合、算法选择、算法调整、全过程。支持兆级特征计算任务：在大数据量场景中，计算效率可达到Spark的数百倍至数千倍，根据数据量和计算时效要求支持扩展，扩展后的整体处理能力线性增长。
此外，模型还可以根据业务变化进行自迭代，防止模型效果衰减，实时支持企业的业务决策。
其次，在模型应用方面，具有模型快速在线化、多业务协同使用等特性。
最后，在指标中心方面，包括业务反馈指标、模型指标、监控运行维护指标在内的指标体系。
因此，Sage HyperCycle ML将AI构建过程中的繁琐和高难度工作全部交给机器。
这是降低AI门槛的“天堂”。
第四种范式已经落实到这种“范式”，涵盖了精准营销、销售预测、风控反欺诈、反洗钱、智能能源、智能零售、智能证券等众多行业场景。
模式之三：AI业务变革的“模式”
一旦数据和高明的门槛难题得到解决，就变成了AI驱动的问题。
也就是说，AI技术、平台，如何帮助企业转型。
对此，第四范式提出了第三个“AI范式”天枢、一站式智能运营技术平台。
该平台旨在解决AI应用的业务价值问题，主要涵盖四大引擎：
智能推荐：可为用户提供千人千层面的个性化体验，解决信息过载与用户注意力有限之间的矛盾，最大化每次曝光价值。智能搜索：准确的意图识别、多维管理工具，快速匹配用户和目标信息，全面提高搜索转化率。智能推送：在正确的时间内，将正确的内容推送给合适的人，提高开放率和转化率，用AI快速增长业务数据。智能客服：自动优化基于深度学习技术构建的智能机器人、机器人口语，实现复杂的多场景交互任务，快速响应，避免用户排队等候，以最低人工成本达到最佳用户体验。
同样，这种“AI模式”也在媒体、互联网、零售、金融等多个行业提供了千人千面的个性化推荐、流量精细化运营、精准集客、精准产品推荐等多项业务场景服务。
范例4：控制计算成本的“范例”
但是，如上所述的AI生命周期并不缺少AI计算力这一重要部分。
AI的计算力就像发动机一样，继续向其他水平输出能量。
根据加特纳的预测，2022年企业对AI计算能力的支出是18年的4倍，整体市场支出超过50亿美元。
高计算力成本的背后，实际上是计算力的巨大浪费。企业数据中心精准优化AI负荷，计算力平均使用率仍达不到60%。
另外，作为全栈发力的“驱动AI”企业，在AI计算方面，也提供了面向AI全生命周期的AI计算平台SageOne。
SageOne主要是通过软硬协同设计，优化计算、存储、网络、调度等计算力资源的AI计算力产品。
SageOne具有“软硬一体深度优化”、“高性能服务器配置”、“高性能存储优化”等特点。
值得一提的是，长期以来，计算能力只以硬件计算能力为标准，而第四范式SageOne则是基于评估AI基础架构的计算能力。
目前，SageOne面向金融、石油、电信、卫生健康、航空航天等国民经济支柱行业，从根本上保证了产业的安全稳定运营。
“第4正规形”的再评价
当然，此次发布引人注目的不仅仅是第四款AIOS产品。
此外，我们还将介绍第四种产品和业务映射模式的现状和未来。
或者换句话说，第四个天堂，现在是什么样的公司。
自2015年成立以来，机器学习大牛云集的这家公司，实际上一直在展示如何为产业提供AI时代、数据决策时代、智能化转型升级时代的工具箱、生产力助理。
但是，由于业务最初丰收的领域是金融，所以成为了中国工商银行、中国银行、中国建设银行、中信、农业银行、交通银行、招商银行等第四范式“工具箱”硕果累累的客户……之后还有中国国有五大银行全部取得股份加持第四范式的骚动。
所以金融方面的风头不变，第四范式也纳入公众视野，被视为“金融AI”的技术提供商。
但是现在是更完全重新审视的时候了。
此次发布，零售巨头苏宁、零食第一股伊拉克、智能城市领域中关村科学城大脑股份有限公司等都具有代表性，展示了第四模式提供的AIOS，如何智能化变革他们的业务。
从微观上看，管中窥豹。
根据第四范式，在六年的时间里，服务已经覆盖到金融、零售、制造、医疗、能源和互联网等多个领域。
而且这只是业务深化中的一瞬间。
由于在场，华为升腾计算业务总裁许映童也亲自站上了平台，在与第四范式硬件+系统相匹配后，得以实现更广泛的业务变革。
华为升腾提供了目前中国最好的AI计算能力，而第四个范式则完成了从AI计算能力、AIOS、自动化AI生产到在线化智能运营的全流程企业AI产品体系方案。
这可能是AI赋能和落地阶段中，目前最强的组合。而且在大形势下，这还是一个无忧无虑的方案。
所以现在，第四个天堂到底是什么样的公司呢。
这次发布以后，可以认为是AI时代最早提供Windows这样的面向产业操作系统的公司，也可以认为是在产业转型中提供终极AI工具箱的公司甚至给人留下了“7分钟内让普通工程师使用AI工具”的印象……。
但无论如何，在商业领域已经看不到第四个范式了。
金融、零售、制造、医疗、能源、互联网……
任何领域都存在数据管理难、人才门槛高、业务价值难、计算力成本高的问题，第四范式及其产品和方案都可以出现在这一领域。
第四种模式成为AI的落地产业，并逐渐成为加速高度化的基础设施的一部分。
重新评价第四种模式是时候了。