6月20日，人工智能企业第四范式“非常规”产品发布会在北京召开。
第四范式宣布将聚焦行业变革新范式，成为帮助企业实现智能化转型的重要合作伙伴。
发布了企业AI转型“1+N”战略方案和企业级AI软硬件集成系统——SageOne，为企业AI转型提供“软硬件”。
发布会上，第四范式CEO戴文渊、首席架构师胡时伟、首席研究员科学家分别分享了他们对企业AI转型、产品体系建设和技术研发方向等的战略思考，向来自英特尔、百胜中国、工商银行、瑞金医院等行业合作伙伴的重要领导全面展示了第四范式的未来发展目标和产业蓝图，企业全面拥抱智能化转型。
Gartner CIO调查显示，部署人工智能（AI）的企业数量在过去四年增加了3%，2018年增加了两倍。
Gartner预测，到2020年，70%的企业将利用AI帮助员工提高工作效率。
管理者正在考虑如何加速人工智能在企业运营和每个核心业务流程中的部署。
基于这样的趋势，戴文渊表示，越来越多的企业开始进行全面的人工智能转型，进入基于数据进行决策、推出新产品、创造新商业模式的时期，称之为产业变革的新范式。
4年来，第四范式已协助8个场景的8家客户，帮助他们进入新范式。
在帮助企业转型应用人工智能的过程中，第四范式总结了企业人工智能转型的“1+N”战略路径。
“1”是利用人工智能达到最终效果，在核心业务上建立绝对优势； “N”是指利用技术创新带来的基础设施成本降低，在更多业务场景中大规模落地，提升整体运营效率。
一个企业通常拥有一项或多项核心业务。
在实际运营中，核心业务产生的收入可以占到80%甚至更多，因此1%的提升就足以改变企业的竞争格局。
以互联网应用为例，“千人千面”的个性化服务就是人工智能的结果。
最终用户活跃度提升多少、转化多少，取决于“千人千面”的程度和效果。
对于以“供应链”为核心的零售业和制造业来说，其竞争力取决于AI能在多大程度上提高供应链效率、降低成本。
面对核心业务，AI必须达到最终效果，“一战成胜”。
“N”是指当企业在全面AI转型的过程中，面临成百上千个分散场景时，如果每一个都达到极致，投入产出比就会很低，因此需要大规模、高效的AI实施能力。
假设一个企业有一千个场景，其中一个场景提升了10倍。
对于整个企业来说，只有1%的提升。
而如果我们能够高效地完成千个场景的全面覆盖，即使每个场景只提升1倍，也将是100%的提升。
面对多场景的企业，AI的“规模落地”能力是企业全面智能化转型的关键。
新物种SageOne软硬件一体化系统诞生，帮助企业实现核心业务AI应用的极致效果以及大规模AI应用场景的快速落地。
传统算力暴露出固有缺陷，解决算力问题成为企业AI转型的关键。
第四范式联合创始人兼首席架构师胡时伟表示：传统算力与AI应用负载之间存在天然差距。
传统算力只解决计算、内存访问、I/O带宽等局部密集型问题，而AI应用负载需要解决所有密集型问题。
发展企业级AI专用算力已成为业界普遍共识和趋势。
第四范式此次发布的企业级AI软硬件集成系统——SageOne，是一个全新的企业级产品物种，它放弃了传统的硬件与算力堆叠的方式，采用由软件定义的专用AI系统架构。
充分理解AI算法的计算架构和逻辑，进行更深入的软硬件集成优化和加速，可以充分满足企业AI应用的算力需求。
SageOne内置了第四范式领先的自研AI训练引擎、AI推理引擎和AI特征存储引擎三大核心引擎。
它采用业界领先的“软件定义计算”软硬件集成技术，构建连接硬件基础设施的闭环企业AI系统。
、AI核心引擎、AI平台以及AI业务应用全价值链，全面支撑企业AI“1+N”业务场景的应用需求。
基于第四范式高维算法，SageOne搭载第四范式自主研发的硬件加速卡第四范式ATX。
内置模型训练、特征工程等多种加速能力，支持训练超参数和高级特征计算流程的自动优化，I/O加速、高维GBDT训练加速等应用已展示高达10倍企业应用场景下的训练效果。
SageOne内置第四范式自主研发的高维分布式网络通信协议Swift。
它集成了pPRC自主研发的网络通信框架、零拷贝数据交换协议等领先的AI通信技术。
结合基于CLX-AP架构的参数服务器集群，展现出业界领先的机器学习性能。
SageOne在高维特征计算过程中实现了最大10倍的I/O加速。
高维稀疏场景模型训练比 GPU 快 5 倍以上。
自主开发的pRPC通信框架比百度bRPC和谷歌gRPC快3-10倍。
SageOne内置业界领先的自研实时特征计算引擎和模型预测引擎，为企业AI应用提供免开发的在线特征处理、离线和在线一致性保证、一键生成预测服务、异构模型统一服务AI核心应用服务，结合非易失性存储无限缓存、超低时延内存存储等硬件技术，保证企业AI应用具备万亿维模型的海量时序特征计算和实时推理能力，同时提供数百万个级别。
高并发业务和极快响应服务，支持并发实时请求，99.9%请求毫秒级响应。
此外，第四范式与Intel联合实验室一直在探索最佳优化技术，对新的AVX指令集、最新Cascade Lake-AP处理器的多核和频率利用率、CLX AP微架构IO总线的利用率进行研究。
全面优化。
胡时伟认为，解决企业AI应用的计算负载问题不能仅通过增加硬件来完成。
企业只有通过AI算法重新定义整个AI算力平台体系，才能帮助企业支撑AI“1+N”应用场景的需求。
新AutoML，产业变革的加速器 如今，产业变革才刚刚开始，需要更多创新技术来加速发展。
第四范式每年投入超过50%的资源用于未来技术研发，不断探索、验证并投产真正的企业级人工智能应用技术，持续加速产业变革进程。
第四范式联合创始人兼首席执行官科学家向现场嘉宾和媒体记者详细展示了第四范式在GEN0（生产技术）、GEN1（验证技术）、GEN2（探索技术）方面的技术布局，勾勒出未来企业的发展先进人工智能技术的方向和蓝图。
人工智能大规模应用的前提是低门槛、自动化的人工智能技术，其中关键技术就是AutoML。
第四范式在AutoML技术研发和产品实现方面处于全球前沿。
现场，陈雨强首次提出了新的AutoML 2.0技术。
AutoML 2.0不仅是全球首个交互式AutoML技术，还具备自动增强跨表功能的能力。
在全球知名的Kaggle机器学习大赛中，第四范式AutoML 2.0与Data科学家共同挑战多项赛事。
比赛结果数据显示，全球每7-10名数据科学竞赛参赛者中，只有1人能够击败第四范式AutoML。
2.0；而第四范式 AutoML 2.0 在结构化机器学习问题上比 Google Cloud AutoML 高 61.2%，在图像分类问题上比 Google Cloud AutoML 高 64.2%。
针对当前企业AI应用的痛点，第四范式还将推出隐私保护迁移学习（AutoPTL）、自动半监督机器学习（AutoSSL）、自动正样本和无标签样本学习（AutoPU）、自动知识图谱嵌入等技术。
（AutoPU）在未来。
AutoKGE）等多项汽车“黑科技”融入产品体系，提升企业AI应用率和价值。
在新生态中，??第四范式发布了以AI For Every为企业愿景的“扬帆”计划。
第四范式致力于与客户和行业合作伙伴一起，将人工智能带入各行各业，造福人们的生活。
发布会上，第四范式宣布启动“启航”合作伙伴计划，重点打造基于“先知”平台的生态系统。
“要推动企业在各个领域进行人工智能转型，进入新范式，仅仅依靠第四范式作为一家公司的力量是不够的。
”第四范式商业副总裁梁军在“启航”计划启动仪式上表示，第四范式对合作伙伴和开发者的开放将越来越全面和深入，让越来越多的行业和企业以较低的成本获得人工智能能力临界点。
基于Prophet平台，第四范式建立了五个赋能中心：产品赋能、咨询赋能、交付赋能、营销赋能、技术赋能。
正在与解决方案提供商、咨询服务提供商、实施服务提供商、渠道分销商和开发者开展生态合作，形成强大、互补、共赢的AI合作伙伴生态系统，共同扬帆AI蓝海。
人工智能被认为是引领新一轮科技革命和产业变革的战略技术。
人工智能转型不仅是企业的战略需求，也是企业未来竞争力和创新的关键。
第四范式将继续发挥在算法研究和技术研发方面的优势，整合领先的硬件技术，为客户和合作伙伴带来更多创新技术和产品，为人工智能在更多企业落地做出贡献。