第四范式融资背后的思考和对未来的展望

时间:2019-11-01 14:40:25 编辑:bianji007/ 浏览:

2018 年 1 月 26 日,第四范式宣布完成 B+ 轮融资,同时宣布获得来自中国工商银行、中国银行、中国建设银行三家国有银行及所属基金的联合战略投资。这是国有银行业第一次大规模集体投资一家人工智能企业。日前,我们采访了第四范式联合创始人、首席架构师胡时伟,他为我们解密了第四范式融资背后的思考和对未来的展望。

第四范式融资背后的思考和对未来的展望

胡时伟,第四范式联合创始人、首席架构师,带领第四范式产品研发团队打造出国内首款企业 AI 核心系统"第四范式先知"。在百度任职期间,作为系统架构负责人,主持了百度商业客户运营、凤巢新兴变现、"商业知心"搜索、阿拉丁生态等多个核心系统的架构设计工作;作为链家网创始团队,从 0 开始完成了链家网新主站、经纪人新作业系统、绩效变革系统的整体架构设计以及研发团队的建设管理。

先知 3.0 ,开启 AI 全流程时代

2017 年 12 月 27 日,第四范式"先知 3.0 企业 AI 核心系统"荣获"2017 年度金融科技优秀产品创新奖",更早些时候,先知平台曾荣获中国智能科技最高奖 —— 吴文俊人工智能科学技术奖创新奖一等奖。先知作为企业级的 AI 平台,正是由胡时伟和产品研发团队共同打造的。

2015 年,胡时伟联合创立第四范式公司。三年来,第四范式的目标一直没有变,AI for everyone ,而作为第四范式标杆产品的先知平台,从 1.0 、2.0 演进到 3.0 版本,也始终都是在做这件事情,并且会一直做下去。胡时伟介绍,先知 1.0 解决算法壁垒,是算法平台。当时常见的很多情况是有数据,但是缺少足够的算法去训练数据。从先知 1.0 到先知 2.0 ,胡时伟发现一个问题:算法有了,但是会用算法的人太少了;建模工具有了,建不出模型。所以先知 2.0 一方面降低建模门槛,大幅降低特征工程的成本;另一方面解决模型的批量上线问题,实现了应用构建的低门槛。

先知 2.0 开发出来的是一个个机器学习模型,先知 3.0 则进一步定位于为企业打造一套 AI 核心系统。

在服务企业的过程中,胡时伟及团队从数百个行业应用案例中梳理了做好 AI 的先决条件,然后把实现先决条件的相关技术进行了产品化。"需要考虑怎么组织数据,进行数据存储、分析和使用,再到算法 —— 比如通用机器学习算法、语音算法或者图像算法,再到生产。第四范式在数据、算法和生产系统三个层面上,分别建立了三个智能核心,共同组成先知 3.0 企业 AI 核心系统。" 2017 年 12 月,第四范式在乌镇世界互联网大会上正式对外发布先知 3.0 。"这时的系统不再是开发的概念,是运行态的概念,是囊括从算法、数据到生产架构的软硬件一体机。"

先知 3.0 不再只是生产机器学习模型,而是形成智能闭环:每个闭环都是企业利用自身业务不停产生数据,利用数据对已有智能能力进行自我提升,再应用到业务系统当中的过程。企业把若干个业务都放在闭环上,就可以使各个业务和领域产生的知识、数据自身和互相之间通过构建机器学习模型的方式发生作用,在不停地收集数据、定义问题和用 AI 解决问题的过程中,利用 AI 逐步提升生产力。

先知 4.0 也在规划中,会从技术支撑变成业务支撑,更加通用化又更加业务化。胡时伟充满期待:"到那个时候,我希望系统里面不再存在什么存储、模型、算法的概念,而是存在着 AI 的流程、AI 的过程、AI 的步骤,变成这样的先知平台。"

第四范式融资背后的思考和对未来的展望

人人都是数据科学家

胡时伟觉得,AI 这件事情最重要的是过程,不是结果。"你需要的不是某个 AI ,需要的是自己变成 AI 企业。"对企业而言,要发展 AI ,首先要知道所在行业会被 AI 变成什么样子。然后给自己树立一个目标,按照这个目标组织团队、构建技术、研发产品 —— 要明确干什么。"而不是说,我就做今天的事情,AI 来帮助一下我。"

胡时伟认为,把技术产品化,认知的障碍其实是最大的障碍。有很多时候不是说做不做得到,而是说知不知道。有很多非常优秀的后端工程师,对高可用、高并发有非常深刻的理解。"但是他们离 AI 科学家还差什么?主要是缺少的是认知。解决了认知的障碍,又面临着一个问题,就是基础设施太贵了 —— 在 AI 的时代,数据的存储、传输、消息队列包括算法,机器学习的数据流、算法,甚至包括硬件,都面临更大的挑战,也因此会有一个很大的革新。所以一般来讲,客户分成两种,一种是他认为自己能做,'我组织团队可以自己做',那是他还没有解决认知的问题,因为他没有意识到这个事情的上限是极其高的。还有一种是,他认识到这个需要庞大的团队,但仔细算下来,巨大的投入又令其望而却步。从认知和代价这两个角度讲,人工智能一是很难理解,二是贵。如果说这两个问题解决了,就能大大减少人工智能落地的阻碍。

第四范式正在推动解决这些问题。除了先知平台之外,还提出了范式大学计划,范式大学就是要帮助企业内部的科技人才、业务人才和管理人才变成 AI 人才,他们加上先知平台的核心系统,就构成了企业的 AI 核心力量。所以,先知 3.0 不仅仅是一个产品,它是一整套服务理念和服务体系,基于第四范式的全部过往经验,帮助企业获得自有的人工智能能力。

致力于实现 AI for everyone ,第四范式希望自己的产品能够让最广泛的企业和人员使用。因此,先知每推出一个大版本,就办一场内部建模的比赛,后来称为 AI 应用构建比赛,目的就是检验先知的门槛到底有多低。第四范式举办的第一届比赛不允许机器学习专业人员参加,结果 20 多支参赛队伍中,有 70% 的团队比赛结果达到和专业人员差不多的水平,就是"能够工业应用的水平"。

第二届比赛是在 2017 年年中举办的,开放专业组参加比赛。参赛队伍增加到将近 40 个,分为算法科学家、业务部门员工两大组。在问题固定的情况下,两组在构建模型、应用效果上不相上下。"这个说明什么呢?说明我们在已有问题和数据的情况下,让人才门槛大幅度降低了。"

第四范式融资背后的思考和对未来的展望

助力企业 AI 化

符合什么样的标准就能成为 AI 企业?

"我觉得这与企业的增长模式和发展模式有关系。在过去,企业的增长主要是人口红利和网民红利,快速获取资源的能力特别重要。现在,网民增长到达一定瓶颈,精细化经营的能力成为关键,就又到了讲管理、效率、运营的阶段。"

胡时伟认为,在一线决策过程中,企业最重要的增长因素,原先是靠人,现在要依靠 AI 。比如银行网点的柜员和客户经理,直接为客户提供服务。如果一位客户经理不是非常有经验,以前是通过各种各样的培训对人力进行提升。按照胡时伟的设想,以后,企业会培训 AI ,跟客户直接打交道的有可能还是真人,但是推荐什么样的产品、如何捕捉需求、如何根据客户现有状况更好地提供服务,这些都由 AI 来做,人作为交互者,"提供有温度并且有智慧的服务"。第四范式的核心客户正是银行,在服务银行的过程中,第四范式积累了大量的案例和经验,这也是吸引三大国有银行同时投资的重要原因。

银行之间进行竞争,原先是靠谁有更多的优秀客户经理、销售,谁就能取得胜利,未来可能就会变成谁的智能更准确、谁在更多领域具备智能,就能够获胜。"所有企业的竞争都是经营的竞争,我们换个角度,比如所有企业竞争的都是下围棋。这就很简单了,未来的 AI 企业就是拥有 AlphaGo 的企业,传统企业就是有柯洁和李世石的企业 —— 这个竞争就是,未来谁能打造出更好的 AlphaGo ,谁就能在围棋竞争中获胜。以后,棋院就不是比哪个棋手厉害,而是要看哪个 AI 厉害了。企业也是一样的。"

差别只是,围棋更多的是通过自我对弈产生棋谱,对于企业来讲没那么容易,那就变成谁能够更早更好拥有获取数据和利用数据产生智能的能力。

先知平台面临的挑战

关于先知平台面临的挑战,让胡时伟头疼的第一个挑战也充满了甜蜜的味道:不是没有客户,而是市场的需求太过旺盛,但也非常分散。第四范式在金融行业已经有了可以广泛应用的服务,在更多的行业如医疗、保险也都有成功实践。但是可做的行业太多了,一个一个做又做不过来,会变成坊间传说的" AI 外包"。怎么让更多人用上先知平台,这样就能可复制的批量的让更多行业的问题被解决,这是最大的挑战。

第二,先知跟不同的业务之间的结合点如何发现其实是非常重要的。"大部分的 AI 都是拿着锤子找钉子,第四范式从一开始就切准头部的市场,我们已经找到了更多的钉子。但 AI 能做的还远不止于此。"

第三,最根本的是认知的障碍。很多行业的老板都对 AI 感兴趣,有人告诉他人脸识别是 AI ,明天变成了语音交互是 AI 。到底是什么?对于企业来说,AI 能做的远不止建立一、两个模型,在转型到位的情况下,有数百个决策过程可以被提升。"所以我们给企业带来的价值,不仅是我给你一个产品,也不仅是我帮助你去做,更关键的是,我们帮助你拥有自主的 AI 能力,而且是快速地低成本大规模应用 AI 的能力,使企业能够产出具备决策、自我学习能力的 AI 应用,这也是第四范式的先知作为未来企业 AI 核心系统的定位与使命。"

胡时伟笑称"在第四范式绝对不是自己的舒适区"。这里最大的转折因素在于,第四范式面临的市场特别广阔,所有人都非常有期望,"客户总是提出问题,看到一个问题就想解决"。问题是人的精力是有限的,不睡觉也不可能把每个场景每个问题都解决,所以必须用一个产品化的方案来应对。

胡时伟自称"比较随性",在百度的三年多做了各种各样的系统,就想看看外面是什么样子。当时链家要做战略转型,利用机器和系统把人的结构转变成基于互联网的结构,将经纪人手里的房源客源信息流动与系统深度整合,而且当时流行去 IOE ,所以胡时伟加入链家,"实践了一把去 IOE ,但本质上是用技术支撑链家的战略转型,最后取得了很大的成功"。

在第四范式,胡时伟要带领团队一起做。第四范式现在做的事情,是需要更多人的努力和更好的团队力量才能发展的。也就是在这个过程中,在过去完全是兴趣驱动的胡时伟发生了转变,第一次有了目标驱动的概念。

"有了目标驱动,我感觉还是挺舒服的,心里面是觉得挺开心的。"

身上有着强烈技术烙印和自由生长痕迹,胡时伟自称是完全自由主义的人,一个典型的技术人。体现在带领团队中,他希望团队成员发挥自己的能动性。作为领导,胡时伟的责任是把目标讲清楚 —— 这是很有挑战的。"我特别期望工程师能够更好的理解这个世界,这和我的风格有关。我对技术的理解首先是,技术怎样创造价值、怎样帮助别人,我觉得这是做技术的人应该具备的素质。在第四范式,我们追求的是用技术手段为客户创造价值。每个人在技术手段上的创新和本身业务的目标就是一致的,事情本身顺着创造价值的方向前进,每个人有不同的思考和不同的方向,我觉得这个是很好的,不需要任何的'洗脑'。"

第四范式融资背后的思考和对未来的展望

让 AI 的价值落地

胡时伟做事简单直接、目标清晰,他现在还清晰地记得自己读过的第一本有关技术的书,是比尔盖茨的传记。书中讲述了比尔盖茨如何用 DOS 和 Windows 占领整个 PC 市场并带领微软变成巨头的故事。这带给胡时伟的启示是,"在以技术为驱动的变革时期,有成就大事业的机会"。

胡时伟和戴文渊(第四范式创始人兼 CEO )、陈雨强(第四范式联合创始人兼首席研究科学家)进行过多次深入探讨,他们一致认为,AI 是可以改变行业的根本方式,这件事情"本身就是非常令人兴奋的,又有这么好的团队。这样的机会是很难得的"。胡时伟不无庆幸地表示:"事实证明,如果再晚两年,我们就只能'入职'某个公司,从而丧失亲手打造这件事情的最好机会。"

被问到技术上的决策失误时,胡时伟笑着说,"对于我来讲,我不太能感受到技术本身的难度。计算机不会撒谎,因此做技术本身不太会犯大的错误。当然了,具体技术上小的细节失误每天都在发生,你看到的所有系统都是处理 BUG 之后的结果,并且可能还有 BUG ,这个对我来讲不是特别大的问题。在链家,要把业务和技术结合起来,这是挑战。现在,我对先知平台更在意的是如何能够更快的满足井喷式的市场需求,而不是说这个东西有什么用 —— 拿着锤子找钉子不是因为钉子不够多,而是锤子不够硬"。

胡时伟认为,和以前的技术革新相比,这一轮 AI 技术浪潮中,资本提供了更大的助力。在全球范围内的 AI 科技和应用竞争上,中国由于有国家政策和产业转型动力的优势,成为资本关注的焦点,这既能促进行业更快发展,却也会带来一些弊病,比如,从业者可能过分的追求融资带来的明星效应。事物发展迅猛自然就会吸引眼球,"现在是一个眼球注意力的世界,这个过程中难免会有歪曲或者不实成分,八卦本身不是价值,不用特别关注"。

对于最近半年人工智能行业频现的巨额融资,胡时伟表示,"我们不会特别关注融资这件事情本身,而是更关注怎么使用好资本、加速把事情做好。创造更大的价值并且把价值落地,这是我们一直不变的追求。"

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