2014 年成立，第四范式是一家人工智能平台与技术服务提供商，五年以来，第四范式凭借其先知企业级通用 AI 平台，为企业构建智能「大脑」，优化企业的效率与决策。目前业务范围覆盖金融、零售、医疗、能源等众多行业领域，服务 8000 家客户。
成立伊始，第四范式的光芒就不小，红杉资本从天使轮开始就连续追投，同时它也是中国五大国有银行共同投资的唯一科技公司，此次完成 C+轮融资，新增联想、思科、中信银行等投资方，融资后估值更是高达 20 亿美元。
融资之后，第四范式将快速拓展产业链上下游资源，构建基于 AI 的企业级服务生态体系。
撰文 | 凡雪
2016 年 3 月，谷歌公司旗下的 AlphaGo 以 4:1 的成绩打败世界冠军韩国棋手李世石，一举点燃人工智能热潮，然而在当年年末，《硅谷百年史》作者皮埃罗·斯加鲁菲便提出预警：人工智能绝对是一个泡沫，大量资金在短期内进入了人工智能领域，但包括谷歌在内的公司都没有在这个领域获得收益。
此后，人工智能泡沫论的说法便此起彼伏，据投中研究院与崇期资本联合发布《2019 中国人工智能产业投融资白皮书》显示，中国人工智能领域总体融资规模从 2015 年的 458 亿人民币增长至 2018 年的 1189 亿人民币，增长超过两倍，但在 2019 年前三个季度，人工智能总融资规模仅为 577 亿。
中国人工智能领域的投融资热情，在经历了五年的飞速增长之后，在 2019 年急速跌落，加之现如今疫情影响，企业生存已是非常艰难，更不用说融资烧钱发展。
然而，作为一家人工智能平台与技术服务提供商，第四范式于近期完成 C+轮融资，C 轮总计融资金额达 2.3 亿美元，投后估值约 20 亿美元。本轮融资中，引入新战略股东包括思科、中信银行、联想，松禾资本、基石资本以财务投资方加入。
本轮融资的完成，为第四范式快速拓展产业链上下游资源奠定良好基础，有助于构建基于 AI 的企业级服务生态体系。
据第四范式介绍，战略投资方联想、中信银行将为第四范式进一步融合产业链上下游资源奠定基础，有助于其企业级服务基础设施构建及业务拓展，而思科作为海外投资方，将对第四范式的国际化布局起到重要意义。
一 新一轮融资背后,第四范式靠什么
成立于 2014 年，第四范式所做的正是打造一个通用 AI 平台，为企业构建智能「大脑」，优化企业的效率与决策。目前业务范围覆盖金融、零售、医疗、能源等众多行业领域，服务客户包括工商银行、中石油、百胜中国、瑞金医院等。
8000 家客户、上万个落地场景，跨行业的广泛落地充分验证第四范式 AI 平台的行业通用性与效果，在 2019 年 IDC MarketScape 报告中，第四范式被评选为机器学习平台市场份额中国第一。
早在 2016 年 7 月，第四范式便已发布核心产品「第四范式先知」，它是低门槛、端到端的企业级人工智能 PaaS 平台，能力覆盖 AI 应用开发、运行、管理的全生命周期。
从实操层面来说，模型在构建闭环 AI 应用中至关重要，但企业往往缺乏 AI 专业人才来开发模型，降低模型开发的门槛，让 Web 工程师就能够构建 AI 应用势在必行。其中自动机器学习（AutoML）就是一项关键技术，通过机器自动建模，降低模型的开发门槛。
自动机器学习流程示例 (图源：Gartner 报告)
2020 年 3 月，在《2020 年十大战略技术趋势：AI 民主化》报告，Gartner 认为，以 AutoML 为代表的「AI 民主化」具备低门槛、高效率等优势，并将第四范式作为 AutoML 代表入选该报告推荐厂商。
有了技术，并不能保证可以快速落地场景，AI 落地产业缓慢的一个关键问题是信息不对称，传统行业往往不知道 AI 能够解决什么问题，而 AI 公司往往不知道行业真实需求在哪里。
此外，按照一般人工智能在企业应用的过程，企业和 AI 公司沟通讨论在场景的解决方案，最终交由 AI 公司完成上线，而往往受限于 AI 公司交付能力和行业 knowhow 的局限，最终效果也参差不齐，而且这个周期差不多 3-6 个月以上。如果企业有新的场景，那么这个流程在重复一次。无论从价值、效率和成本上看，这种方式都无法真正支撑企业全面的智能化转型。
在此背景下，第四范式的先知平台把 AI 的方法论和能力全部包装在产品中，做到行业的真正通用性，企业只需要通过简单的操作步骤，就能自己快速实现 AI 应用上线，找到适用场景。
在现实情况下，企业生产运营环节中拥有众多业务场景，如果按照传统的点对点方式一个个解决，在时间和成本上企业都是无法接受的。对于企业而言，只有实现规模化落地才能真正推动智能化转型。
「1+N」是企业智能化转型的战略，这是第四范式从企业智能化实践得到的经验。
「1」是结合公司核心业务，把 1 个或几个对业务影响最大的场景做到极致；「N」是用最高的效率规模化落地尽可能多的应用场景，使场景的总体价值最大化。
企业的核心业务往往是是构建竞争力的关键，哪怕 1% 的提升都至关重要。N 则是指企业在 AI 改造过程中，往往存在众多场景应用。AI 的规模化落地，往往比单场景的极致效果对企业更为重要。假设一个企业有一千个场景，其中一个场景提升 10 倍，对整个企业来说，只有百分之一的提升。但如果一千个场景都 AI 化，每个场景只提升 1 倍，那对企业也是百分之百的提升。
带着核心技术和「1+N」战略，第四范式不断建设团队和深耕行业，据第四范式向机器之心透露，目前公司员工接近 800 人，其中技术研发团队占 70% 以上。
此外，第四范式目前与超过 80% 的大型国有及股份制商业银行开展深度合作，同样也为中部和新兴银行提供的智能化转型服务。
过去两年，第四范式也逐渐在零售行业发力，疫情期间，针对零售行业的线上化业务，第四范式推出了一站式智能流量运营技术平台，通过智能推荐、智能搜索、智能客服等 AI 技术引擎，帮助企业实现线上化智能运营，解决流量暴涨带来的消费者体验和资源调配优化等问题。
在能源行业，第四范式可以帮助企业备故障预警、智能配件异常检测、化工品价格趋势预测等，说到这里，第四范式举了一个例子，某国有电力企业通过先知平台构建风机故障智能预测模型，事件识别率达到 100%，准确率提升可达 100%，并实现发电功率预测、停机预警、故障预警、性能下降预测等风机多方面预测率提升。
对于企业转型而言，关心产品和服务带来的价值、规模化和成本三大核心因素，这些都是第四范式帮助企业 AI 转型的核心优势。
二 行业落地加快,需筑数据隐私保护之墙
随着 AI 在各行各业落地的加快，在 AI 更有效、更精细地挖掘数据价值以帮助企业转型的同时，伴随着泄露隐私的风险。企业以及 AI 技术厂商在应用 AI 时，应注重在流程规范、人员培训、产品设计及功能、技术等方面把好每一道关。
欧盟 GDPR 则是隐私保护领域最为权威和细致的立法，是全球个人数据保护和企业 AI 应用的最高标准，被称为「史上最严个人数据保护法」，其通过约束信息处理行为，赋予公民对其个人数据更大的控制权。
2020 年 2 月，第四范式先知企业级 AI 平台完成了 PrivacySealEU 认证工作程序，率先通过欧盟 GDPR 认证，成为国内第一款通过该认证的 AI 平台产品。
能够成为国内第一款通过欧盟 GDPR 认证的公司，对于第四范式来说并不意外，自成立之初便开始服务于金融类客户，而金融正是安全高敏感行业，因而客户对于数据隐私的要求往往比其它领域要高，因此第四范式也更加了解企业对于隐私保护的要求和标准。
当 GDPR 于 2018 年 5 月在欧盟境内正式强制生效后，第四范式便一直在研究其要求，第四范式在先知产品的建模技术不依赖于任何第三方数据，客户在完成工作后，其相应的数据也随之销毁，数据无痕是先知平台的基本特性。
先知平台还提供数据破解保护，对于用户地址、电话、身份证号、姓名等敏感信息进行常规的匿名化处理，同时还支持更加严格的防止撞库、差分攻击等攻击手段的先进数据匿名化技术，所有的可访问接口均由完善的多层权限保护系统来控制。
此外，第四范式向机器之心透露，如此重视数据隐私也来自于企业的压力和动力，第四范式在为欧洲的企业提供 AI 服务时，他们需要合作方也按照 GDPR 标准完成业务流程。
三 疫情练兵之后,第四范式未来的路
2020 年初，在全球战疫的大背景下，第四范式基于先知平台上研发出精准防控筛查、疫情推演及传染路径追踪等三大 AI 防疫系统。
基于机器自学习搭建的传染病疫情演进预测系统示意图
不仅仅是第四范式，在共抗疫情和复工复产中，人工智能在前期药物研发、服务一线医院和后端防控中都发挥着重大优势。
疫情之后，第四范式对线上化、数字化转型的认识和投入加速，未来将完善和丰富企业智能化转型的全栈能力和产品支撑，加速构建智能经济为核心的产业生态和开发者生态。
目前第四范式已经在东南亚和欧洲等设立分部，开展相关国际化业务，未来还将按照发展战略和节奏扩大海外市场。
