8月20日，上海。
第四范式召开以“智慧赋能商业”为主题的年度新闻发布会，并推出Sage AIOS。
Sage AIOS的诞生，开启了中国乃至全球企业级人工智能操作系统的新里程碑。
与Sage AIOS同步发布的新产品包括第四范式自动化AI生产力平台Sage HyperCycle ML、在线智能操作系统天书、全新AI算力平台SageOne。
目前，第四范式涵盖了从算力、操作系统、生产平台到业务系统的全栈人工智能产品矩阵，助力企业全面智能化转型。
如今，人工智能正在各个行业得到应用。
然而，企业在人工智能应用过程中仍面临各种困难和障碍。
发布会上，第四范式创始人和CEO戴文渊对此深有体会：“多年来，第四范式团队一直走在人工智能落地的最前沿。
通过努力，我们得出的结论是：数据治理难，科学家稀缺。
” 、业务价值差和沉重的算力成本负担是企业AI转型最常见的四个障碍。
因此，今天我们设计和构建了更多标准化的AI产品。
” Sage AIOS是一款为AI量身定制的操作系统，具有创新的数据格式，定位为AI时代的Windows（操作系统），众所周知，Windows在AI时代的地位。
PC时代是不可动摇的，它在其通用且强大的平台上运行着各种应用软件，并且基于低门槛的“桌面管理”可供所有人使用，Sage AIOS作为人工智能的标准化管理平台，也封装了各种AI。
应用，包括AI科学家和开发者的工具应用，以及特定场景下可一键启动的业务应用。
AIOS最重要的设计是数据治理。
在帮助企业实施人工智能的过程中，第四范式发现数据治理甚至占据了高达95%的时间。
即使花费了如此多的时间，数据质量问题仍然困扰着AI业务效果的提升。
效率和有效性已成为企业数据治理的关键。
两个主要问题。
人工智能需要一个支持数据一致性、时序性和闭环的数据治理系统，而定义良好的数据形态可以同时满足这三个要求。
第四范式Sage AIOS平台对“数据形态”的定义具有创新性。
具体来说，AIOS平台规定了如何准备和使用数据，包括不同业务场景下的模型需要什么样的数据，IT系统需要检索哪些相应数据，以及如何将这些数据处理成AI Ready数据“喂入”。
”进入AI系统。
针对不同场景下AI数据形态不同的问题，Sage AIOS凝聚了第四范式在多业务场景下的数据治理经验。
在AIOS平台上，企业如果想要构建AI应用场景，比如推荐、反欺诈等，只需一键输入对应场景的数据表格，即可直接开始构建AI。
一个AI应用程序可以在1-2天内启动。
。
长远来看，Sage AIOS将会积累越来越丰富的数据形态，承载越来越多的AI应用。
如果定义了“数据形式”，就相当于定义了AI版Windows的文件格式。
那么有效的资源调度和管理机制就是Windows的“进程调度器”。
Sage AIOS使用HyperScheduler来动态合理地管理每个任务。
资源分配，有效管理和调度CPU、GPU、加速卡等各种异构设备资源，从而避免AI应用资源分配不均导致的任务响应慢、宕机等问题，资源利用率提升50%完全AI处理时间减少了三分之二。
在PC时代，Windows采用超越DOS的简单人机交互界面，并通过Word、PDF等无数标准化文件格式推动PC forEverybody。
在AI时代，第四范式Sage AIOS采用极简、易用的交互界面，让AI首次进入AI桌面应用的开发阶段，将各种数据形式的中端管理集中到缩小人工智能实施差距。
为每个人实施人工智能。
第四范式Sage AIOS产品界面解决了人才短缺的问题。
自动化AI构建平台HyperCycle ML构建了标准化的AI操作系统。
企业开始为人工智能的大规模应用做准备。
这时，AI科学家的短缺成为了瓶颈——根据第三方公司调查，每年新增数以万计的AI应用场景，而每年新增最多的就是科学家。
这导致了AI应用需求与科学家之间出现了严重的供需矛盾。
人工智能人才的培养需要一定的时间。
为了帮助企业尽快大规模应用人工智能，第四范式在AIOS平台上为业务人员等非人工智能专业人士准备了名为“HyperCycle ML”的人工智能高级语言。
基于第四范式AutoML技术和独创的“Cooper Learning Circle”方法论，HyperCycle ML将AI流程简化为“行为、反馈、学习、应用”四个步骤，自动完成数据引入、数据定义、特征处理、和模型训练。
模型应用和模型自学习的整个AI流程简单易用，让用户像使用自动相机拍照一样构建AI应用。
第四范式HyperCycle ML产品接口HyperCycle ML将数百个繁琐、重复且困难的AI模块任务交给机器。
建模时间从原来的几个小时缩短到10个小时。
自动化模型的准确率目前可以达到Top10%。
艾科学家的水平。
此外，HyperCycle ML是一个在线闭环，自动收集在线行为和反馈数据进行自学习，以确保稳定且持续迭代的模型效果。
聚焦商业价值，线上商业智能操作系统“天书”是Sage AIOS平台上的首个平台化应用。
是一款为传统企业提供在线用户留存优化和增长优化的运营产品“天书”。
线上化是当下最大的趋势，全球公共卫生环境和5G等技术也在加速这一趋势。
据App Annie统计，线上化和移动化的进程因疫情加快了2-3年。
传统线下行业的竞争仅限于商圈内的同品类门店，而现在转移到了线上，竞争变成了无差别的用户时间竞争。
这些竞争可能发生在今日头条和银行应用之间，也可能发生在电商和阅读应用之间。
这场竞争的终点是用户留存。
天枢产品的留货逻辑相当于给网上商店植入了一个人工智能大脑。
这个大脑可以观察言语和情绪并尽快响应用户需求，并通过实时数据流连接所有场景。
每个场景、每个细节都打动用户，提升最终用户体验。
截至目前，第四范式天数已帮助零售、银行、媒体、互联网等行业数千家企业实现线上化转型。
依托智能搜索、智能推荐、智能客服、智能推送等服务，帮助全球知名餐饮集团、大型连锁超市、国有银行、顶级电商平台的线上业务取得了理想的成绩业务成果。
算力成本实惠 SageOne，软硬件一体化算力平台。
随着人工智能在行业的广泛落地，算力需求和成本飙升，成为企业应用人工智能的又一挑战。
Gartner预测，每家企业平均每年在AI算力上的支出将是2018年的四倍，整体市场支出将超过50亿美元。
高额算力成本的背后，其实是巨大的算力浪费——企业数据中心对AI负载进行针对性优化，但算力平均利用率依然达不到60%。
第四范式SageOne是专为AI量身打造的软件定义算力平台，面向AI全生命周期的全局优化。
人工智能应用的不同阶段对计算资源和存储网络有不同的要求。
第四范式深入了解各个环节的负载需求，动态考虑计算、存储、网络、调度等各个方面，进行针对性的优化。
真正解决AI算力浪费问题。
在某连锁餐饮企业的实际应用场景中，SageOne将88个通用服务器集群替换为8台服务器。
目前，国内AI算力产业正处于不断探索和培育期，AI基础设施的发展是大家共同关心的话题。
作为AI基础设施行业的一员，第四范式一直与国内AI企业保持着密切的合作。
与华为等多家芯片厂商联合攻关，软硬件适配，打造国内完整的AI产业链。
贡献。
第四范式人工智能实施成绩单 第四范式总裁裴赞斯在发布会上介绍了第四范式过去一年的实施成绩单。
除了金融业保持快速增长外，零售业线上业务突飞猛进，制造业、民航、能源、政府等传统行业也呈现快速增长。
五年来，第四范式已帮助超过100家合作伙伴实现智能化转型，并与他们一起探索商业模式的演进和重构。
近五年IDC中国机器学习平台市场份额排名第一。
这背后是自下而上的机器学习平台。
业务端能力的突破也验证了AI通用平台产品的可行性。
对于第四范式的商业发展，裴铸思表示，消费互联网和工业互联网引发的数据增长促使经济开始发生巨大变化。
今年，在线化和数据增长的外部环境与第四范式大规模人工智能的内部战略不谋而合，让第四范式有了利用机器在更多行业和场景中发现规律、构建极致个人体验、提升商业价值的历史。
决策。
性机会。
以“数据-规律-价值”引擎为核心，第四范式的AI商业化齿轮正在不断加速和拓展。
发布会上，来自工商银行、来伊份、苏宁易购、中科大脑的客户代表分享了企业AI转型的见解和实践，涵盖商业模式、规模化应用、长尾效应、生态赋能四个方面。
Dimension为企业AI落地提供创新参考。
第四范式此次发布的多款重磅AI新品，完整构建了从AI算力、AIOS、自动化AI生产到线上智能运营的全流程企业AI产品体系，解决了数据治理难、人才门槛高、业务难题等。
人工智能应用价值难、算力成本高等问题将加速人工智能在各行各业的全面落地，推动以人工智能为代表的创新技术的应用和基础设施建设。