人工智能决策，企业转型新范式。
2019年6月23日，以“转型新范式”为主题的第四范式新闻发布会暨企业智能转型峰会在北京举行。
峰会上，第四范式创始人和CEO戴文渊博士指出，人工智能的发展经历了“期望高——能不能落地——落地了有没有用”等诸多坎坷。
如今，AI的价值再次引发一些讨论和质疑。
第四范式认为，只有人工智能决策帮助企业运营从量变到质变，才能真正释放人工智能的价值，带来新一轮人工智能发展浪潮。
率先成功转型的企业利用AI决策赋能关键业务场景，最终突破业务关键点，实现质变。
例如，在消费互联网领域，内容分发是关键业务场景之一。
传统的分发方式受到手工编辑的限制。
但人工智能决策上线后，配送规模不断增大，决策准确性不断提高。
当最终边际成本下降到0的临界点时，用户规模的指数级增长引发了企业的“质变”。
传统行业也不乏先行者。
发布会上，百胜中国分享了利用人工智能技术赋能关键业务线上场景、实现质变的经验。
百胜中国IT高管总监·孙磊表示，在百胜中国，很多领域都发生了质的变化：比如外卖送餐已经从每个餐厅有专人到分配订单，现在由人工智能系统来做订单分配，发货效率高。
;又比如，每家餐厅的外卖商圈均由专人维护，并由智慧商圈系统中的AI自动规划，保证整体效率最优。
人工智能帮助百胜改善包括线上、线下、供应链、食品安全、客户服务、培训等各个业务领域，最终将覆盖整个价值链和公司所有业务领域，帮助公司改善消费者体验和公司运营效率。
和服务质量，同时降低成本。
第四范式与永辉彩食鲜的合作也是基于其战略目标的关键业务场景，如智能定价中台、AI买手等。
永辉彩色食品CTO乔新亮表示，在人工智能决策的辅助下，人类效率得到了极大的提升。
突破临界点后，一个采购员可以完成另一个采购员的工作，一个人可以做两倍的生意。
，最终企业成长不再受人力和成本的限制。
当人工智能在关键场景得到成功验证后，就可以逐步扩展到各个业务领域，最终实现企业运营的质变。
第四范式一直致力于利用人工智能技术、产品和服务帮助企业实现智能化转型质变。
企业转型过程中需要很多能力。
人工智能要在企业智能化过程中发挥其价值，必须具备集应用、数据、算力于一体的能力模型。
发布会上，第四范式发布了企业级人工智能操作系统第四范式Sage AIOS 2.0和企业级智能应用市场第四范式Sage App Store。
这种连接消除了应用程序、数据和计算能力之间的障碍。
此外，为了支撑企业全面智能化转型，基于Sage AIOS App Store平台，拓展为应用联邦、数据联邦、算力联邦三大网络。
除了注入更多的生态力量之外，第四范式还向开发者社区开放了AIOS的底层技术能力。
发布会上，第四范式宣布将开源OpenMLDB机器学习数据库和OpenAIOS人工智能操作系统内核，并开放基于机器学习数据库和AI操作系统内核的AIOS社区版本，让更多的企业和个人开发者在避免陷阱的同时，能够正确、高效地构建智能应用。
未来，第四范式将继续连接应用、数据和算力，充当企业与合作伙伴、企业与开发者社区之间的桥梁，共同努力支持企业智能化转型，最终实现企业质变新范式。
第四范式发布Sage AIOS 2.0和智能应用市场Sage App Store。
在峰会上，第四范式发布了全新的企业级人工智能操作系统4Paradigm Sage AIOS 2.0。
以及企业级智能应用市场第四范式Sage App Store，连接应用、数据和算力。
三要素加速企业智能化转型。
企业转型过程中需要很多能力。
人工智能要在企业智能化过程中发挥其价值，必须具备集应用、数据、算力于一体的能力模型。
应用程序、数据和计算需要相互连接。
如果其中任何一个出现问题，另外两个就无法发挥作用，整个智能系统就会失效。
应用是反欺诈、内容推荐等业务场景。
没有应用，海量数据就会沦为死数据，算力也无法产生价值。
然而，人工智能应用落地的速度跟不上快速增长的数据量和算力投入。
为了解决人工智能应用门槛高而阻碍三者连接的障碍，第四范式致力于开发可快速构建人工智能应用的全栈自动机器学习技术（AutoML）。
发布会上，能源电力行业科技公司建信科技CTO刘勇分享道，通过第四范式AutoML快速拓展智能分析能力，帮助长江三峡葛洲坝快速实现真正意义上的智能分析。
-及时预警设备，降低运行维护成本。
仅仅解决应用加速问题还不足以支撑企业转型和质变。
数据是整个AI系统的“输入”。
没有数据，人工智能应用将变得毫无用处。
然而，数据治理的过程很困难，平均占用数据科学家高达 95% 的时间。
通过该数据格式，原始数据可以更快地转化为AI就绪数据，并且可以一键启动建模和应用。
为此，第四范式创建了“数据形式”方法论。
每种数据形态都定义了相应业务场景所需的数据标准，包括需要什么样的数据、从哪里获取数据、如何处理数据。
快速的应用构建能力和便捷的数据使用能力，需要算力为三者的连接提供坚实的基础。
AI时代面临多元化的异构算力。
第四范式AI异构资源调度与管理平台AIOS Kernel能够更好地连接应用生态和异构算力，并具有动态调度和虚拟化算力资源的功能，屏蔽异构算力的复杂性，最大化算力价值。
第四范式推出的企业级人工智能操作系统Sage AIOS 2.0，跨越了应用、数据和算力之间的障碍。
此外，为支撑企业全面智能化转型，基于企业级智能应用市场第四范式Sage App Store，拓展为应用联邦、数据联邦、算力联邦三大网络。
基于应用联盟，企业可以基于共享数据和计算能力的应用快速组装个性化智能解决方案，加快智能化速度；基于数据联邦，企业可以在安全保护数据隐私的同时，更好地利用数据，提升商业价值。
;基于算力联邦，企业可以屏蔽异构分布式算力的复杂性，更好地应对AI算力异构的趋势。
未来，第四范式希望借助企业级人工智能操作系统第四范式Sage AIOS 2.0和企业级智能应用市场第四范式Sage App Store，汇聚开放生态和合作伙伴的力量，帮助更多行业快速踏上征程。
智能化转型和质变。
第四范式向开发者社区开放了AIOS底层技术能力。
2020年6月23日，以“转型新范式”为主题的第四范式新闻发布会暨企业智能转型峰会在北京举行。
峰会上，第四范式宣布开源OpenMLDB机器学习数据库和OpenAIOS人工智能操作系统内核，并推出基于机器学习数据库和AI操作系统内核的AIOS社区版，让更多企业和个人开发者能够”避免同时正确、高效地构建智能应用。
许多公司和开发人员在使用机器学习技术时已经意识到正确提供数据的重要性。
然而，现有的传统数据系统，无论是事务数据库、分析数据库还是传统数据仓库，都无法提供机器学习。
正确高效的数据供给，在实际应用开发实施过程中，仍然会存在数据交叉、泄露、离线和在线不一致、拼接错位等大量数据问题。
这是因为机器学习需要解决三个核心数据问题：线上线下一致性（Consistency）、数据闭环（Closed-loop）、数据时序正确（Chronology）。
一方面，OpenMLDB通过统一的数据存储引擎避免了跨数据库的信息交换，从而避免了大脑之间的信息交换。
另一方面，通过统一的数据计算引擎，离线和在线都可以使用同一套计算逻辑，保证总结规则、计算线索时的思维方式一致。
在时序正确性和闭环完整性方面，OpenMLDB还纠正了传统数据系统在机器学习中最常见的数据遍历、泄漏和闭环错位等问题。
除了数据困难，AI在计算、存储、通信等方面也是“资源大户”，硬件资源利用效率低、成本投入高，成为转型的障碍。
无论是计算、存储还是通信，不同的异构芯片、异构存储、异构通信设备都需要操作系统内核的统一管理和调度，以保证任务成功率和资源利用率。
第四范式OpenAIOS是一个完全面向AI的分布式操作系统内核，实现了多级计算内核、多级存储内核、多级通信内核，应对异构算力的管理和调度。
以多级存储内核为例，对于存储密集型技术组件来说，由于内存和显存不足而导致任务失败是AI任务最常遇到的问题。
在不侵入现有应用程序和代码的情况下，OpenAIOS可以在操作系统内部建立一套内存和显存的多级存储核心。
通过自动扩展策略和多级缓存机制来扩展存储容量，降低整体存储成本，提高任务成功率。
除了存储密集型技术组件外，OpenAIOS还提供了感知硬件拓扑的异构计算调度能力，以及异构加速器专用的通信协议，不仅提高了计算效率，还提供了通信密集型技术组件。
减少数据通信的压力。
在开源的基础上，第四范式开放了开箱即用的“AIOS社区版”，集成了提供精准数据供给的机器学习数据库OpenMLDB和提高计算效率的AI操作系统内核OpenAIOS。
社区和开发者可以免费在线算力和应用开发环境进行体验和学习。
它还支持多种本地IDE，让每个人都保持在PC上开发独立应用程序的体验，同时将分布式任务无缝连接到异构云资源。
在应用开放方面，除了内置的核心应用外，AIOS社区版还提供了应用商店，可以支持所有云原生第三方应用。
此外，第四范式还进一步公布了“结·中国结”开源计划，将在一年内开放95%的核心技术，并在未来三年内为企业培养0多名AI应用开发人才。