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北京第四范式智能技术股份有限公司

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式说” 这个名字可能有以下几方面的含义和说法：
与公司名称相呼应：第四范式的名字来源于图灵奖获得者 Jim Gray 提出的人类科学发展的四个阶段，第四阶段的特点是越来越多的科学规律要由计算机发现，而不是人来发现。“式说” 作为第四范式的大模型，其名称中的 “式” 与公司名称相呼应，强调了其与第四范式的紧密联系以及在人工智能领域的探索和创新。
体现对话式交互特点：“式说” 可以理解为一种 “范式的表达” 或 “范式的言说”，寓意着该大模型能够以一种符合人工智能范式的方式与用户进行交流和沟通，通过对话式的交互为用户提供服务和解决问题。例如，用户可以通过自然语言与 “式说” 进行交流，获取信息、完成任务等。
突出语言生成能力：“说” 字突出了大模型的语言生成能力，它能够生成自然流畅的文本，如回答问题、撰写文章、生成代码等。这是 “式说” 的核心能力之一，也是其在企业软件领域应用的重要基础。通过强大的语言生成能力，“式说” 可以帮助企业提升软件的用户体验和开发效率。
表达对未来的探索和***：这个名字也可能蕴含着第四范式对未来人工智能发展的期望和追求，希望 “式说” 能够在人工智能领域发挥***作用，探索新的技术和应用模式，为企业和社会带来更多的价值和创新。

公司：第四范式（北京）技术有限公司
The 4th Paradigm Technology Co., Ltd

R&D Center Giuseppe Magnani

Feng Tian 09/06/2019 CMMI-DEV v1.3(Staged):Maturity Level 5
售后支持servicema@4paradigm.com
市场公关pr_co@4paradigm.com
销售business@4paradigm.com
产品市场product_marketing@4paradigm.com
培训ai_partner@4paradigm.com
合作伙伴ai_partner@4paradigm.com
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先知 AI 与式说都是第四范式旗下的重要产品，二者在技术和应用场景等方面存在紧密关联，但在定位、功能特点等方面也有明显区别。以下是具体介绍：
关联
技术层面：先知 AI 平台是第四范式开发 AI 模型的底座平台，式说大模型的开发离不开先知 AI 平台提供的底层技术支持和基础能力，如超万亿参数模型训练、毫秒级实时推理、模型自学习以及 AutoML（自动机器学习）技术等。
业务层面：先知 AI 平台为企业提供低门槛的 AI 模型构建能力，式说 AIGS 服务则致力于通过生成式 AI 技术赋能软件开发，提升开发效率，二者都是为了帮助企业实现数字化、智能化转型，在业务目标上具有一致性。
应用场景层面：先知 AI 平台构建的行业大模型可以为式说大模型在不同行业的应用提供行业知识和数据基础，使得式说能够更好地理解和处理特定行业的问题，为企业提供更精准、有效的服务。
区别
定位不同：先知 AI 平台是一个企业级 AI 生产服务赋能平台，主要为企业提供从数据处理、模型训练到应用部署的完整解决方案，帮助企业构建和管理各种类型的 AI 模型，以满足不同业务场景的需求；式说则定位为基于多模态大模型的新型开发平台，侧重于利用大模型的能力来提升企业软件的体验和开发效率，实现 AIGS（人工智能生成式软件开发）。
功能特点不同：先知 AI 平台支持超万亿参数的模型训练、毫秒级实时推理和模型自学习，通过低代码或无代码开发环境降低 AI 开发门槛，提供丰富的工具套件和行业大模型构建能力；式说大模型具备知识问答、文案生成、阅读理解、写作能力以及文图生图、图片理解等多模态能力，能够与企业内部应用库、私有数据等联网，实现智能问答、任务执行等功能，为企业软件提供智能交互和辅助决策能力。
应用领域和目标用户不同：先知 AI 平台应用领域广泛，涵盖金融、能源、制造、零售、医疗等多个行业，目标用户主要是企业的技术人员、数据科学家和业务决策者等，帮助他们利用 AI 技术解决业务问题，提升企业的运营效率和竞争力；式说主要应用于企业软件开发和数字化转型场景，目标用户包括企业的软件开发人员、IT 运维人员以及业务部门的员工等，旨在帮助他们更高效地开发和使用企业软件，提升工作效率和用户体验。

全面解析第四范式：人工智能领域的创新***者
一、引言
在当今数字化和智能化飞速发展的时代，人工智能（AI）已成为推动各行业变革与发展的核心力量。第四范式作为一家在人工智能领域***影响力的企业，自成立以来，凭借其先进的技术、创新的产品和广泛的应用，在全球人工智能市场中占据了重要地位。它不仅为众多企业提供了智能化转型的解决方案，还推动了人工智能技术在各个领域的深度应用和创新发展。本文将深入探讨第四范式这家公司，从其发展历程、核心技术、产品与服务、应用领域、市场地位以及未来展望等多个方面进行全面剖析，展现其在人工智能领域的***成就和独特魅力。
二、公司概况
（一）公司基本信息
第四范式的全称为北京第四范式智能技术股份有限公司，于 2014 年 9 月 17 日在中国注册成立。公司总部位于北京市海淀区，在国内多个城市以及海外部分地区设有分支机构。其官方网站为https://www.4paradigm.com ，通过该网站，用户可以深入了解公司的产品、技术、解决方案以及***动态。
（二）公司定位与愿景
第四范式定位于企业人工智能的***，致力于实现企业级人工智能快速规模化落地，为企业提供以 “决策型 AI”、“生成式 AI” 为核心的技术、产品及解决方案，推动传统企业的数字化转型进程。公司的愿景是 “AI For Everyone”，旨在让人工智能技术惠及每一个人、每一个企业，使 AI 成为推动社会进步和经济发展的普遍力量。这一愿景体现了第四范式对人工智能未来发展的深刻理解和远大抱负，也反映了其致力于通过技术创新为社会创造更大价值的使命担当。
（三）公司团队
第四范式拥有一支高素质、富有创新精神的团队。公司研发人员占比超 70%，硕士及以上学位占比近 100%，编程领域奥斯卡奖–ACM 世界***占比高达 1/4。团队成员汇聚了全球***早的商用机器学习系统、全球首个商用深度学习系统、全球***的深度学习系统的设计者，以及 ACM-ICPC 世界***及大量 Final 选手、多名 KDD Cup 等数据挖掘比赛***，还有 ICML、ICLR、NeurIPS、KDD、AAAI 等大量顶会顶刊论文作者，AutoML 比赛主席等。这些优秀的人才为公司的技术研发和创新提供了坚实的智力支持，使得第四范式在人工智能领域始终保持***地位。
三、发展历程
（一）创业初期（2014 – 2016 年）
2014 年，第四范式正式成立，公司从创立之初就专注于人工智能技术的研发与应用，致力于解决企业在数字化转型过程中面临的各种问题。在创业初期，团队凭借深厚的技术积累和对市场的敏锐洞察力，积***探索人工智能在不同行业的应用场景，为后续的发展奠定了基础。
2016 年，第四范式发布了自主研发的先知平台，这是企业级 AI 生产服务赋能平台，标志着公司在人工智能技术产品化方面迈出了重要一步。先知平台的发布，为企业提供了一个高效的 AI 开发和应用平台，降低了企业应用人工智能的门槛，使得更多企业能够借助 AI 技术提升自身的竞争力。
（二）技术突破与市场拓展（2017 – 2019 年）
2017 年，第四范式在技术领域取得了一系列重要突破。入选 ” Gartner 2017 Cool Vendor”，成为国内***入榜的通用平台型人工智能公司，这表明公司的技术实力和创新能力得到了国际权威机构的认可。同年 6 月，获得由前海征信主办的国内首个迁移学习算法大赛***，在迁移学习领域展现出了***的技术水平。迁移学习技术能够将大数据领域的模型迁移到相关联的小数据领域，从而让小数据也可以产生强人工智能，为解决数据稀缺问题提供了有效的途径。
2018 年，第四范式在市场拓展方面取得了显著成果。与中国工商银行签约，基于先知平台为其搭建企业级 AI 平台 ——AI 核心系统。这一合作具有重要意义，标志着第四范式的技术和产品得到了大型金融机构的认可，也为其在金融领域的深入发展奠定了基础。未来，工行可以基于 AI 核心系统，构建从营销、反欺诈、审批、贷后管理、运营等全生命周期的 AI 业务场景落地，实现金融业务的智能化升级。同年，落地医疗领域，与瑞金医院达成合作发布 AI 慢性病管理产品，进一步拓展了人工智能在医疗行业的应用。
2019 年，第四范式继续在技术和市场方面发力。入选 2019 年 CB Insights 全球 AI 百强榜单，彰显了公司在全球人工智能领域的重要地位。在世界 OCR 标准 ICDAR 数据集挑战赛中刷新了 ICDAR2017 多国语言场景文字检测任务的世界纪录，展示了公司在计算机视觉领域的强大技术实力。发布企业级 AI 软硬一体集成系统 SageOne，为企业提供了更完整的 AI 解决方案。同年，与永辉战略合作，共同打造智慧零售业务；与人民日报签约共同打造新媒体主流算法，在零售和媒体领域的应用取得了新的进展。
（三）资本注入与战略升级（2020 – 2023 年）
2020 年 4 月，第四范式完成 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。此次融资为公司的发展注入了强大的资金动力，助力公司在技术研发、市场拓展和人才培养等方面进一步加大投入。公司瞄准企业级 AI 基础设施建设，不断完善自身的技术体系和产品服务，为企业提供更全面、更***的人工智能解决方案。
2023 年 5 月 8 日，第四范式与中原人工智能计算中心宣布达成战略合作，并就大规模人工智能算力基础设施签署合作备忘录。这一合作旨在共同打造强大的人工智能算力基础设施，为人工智能技术的研发和应用提供有力支持。随着人工智能技术的不断发展，对算力的需求也日益增长，此次合作将有助于第四范式满足不断增长的算力需求，推动人工智能技术在更多领域的应用和创新。
2023 年，第四范式在业务发展上取得了新的突破。先知 AI 平台贡献收入 25.06 亿元，同比增长 68.0%，占总收入的 59.6%，成为公司的主要收入来源。SHIFT 智能解决方案收入 12.83 亿元，同比增长 7.4%，占总收入比重 30.5%。式说 AIGS 服务收入 4.16 亿元，同比增长 4.7%，占总收入比重 9.9%。这些数据表明公司的产品和服务得到了市场的广泛认可，业务规模不断扩大。
（四）上市与新征程（2024 年至今）
2024 年，第四范式在香港联交所主板成功上市，股票代码为 06682。上市标志着公司进入了一个新的发展阶段，为公司的发展提供了更广阔的资本平台和发展空间。通过上市，公司可以筹集更多的资金，用于技术研发、市场拓展、人才培养等方面，进一步提升公司的核心竞争力。同时，上市也提高了公司的知名度和影响力，吸引了更多的投资者和合作伙伴关注，为公司的未来发展创造了更多的机遇。
四、核心技术
（一）迁移学习
迁移学习是第四范式的核心技术之一，在该领域公司居于***地位。迁移学习技术能够将在大数据领域训练好的模型迁移到相关联的小数据领域，使得小数据也能够产生强人工智能。这一技术有效地解决了数据稀缺问题，为许多数据量有限的企业提供了应用人工智能的可能。例如，在医疗领域，由于疾病数据的特殊性和稀缺性，获取大量的标注数据往往***困难。第四范式的迁移学习技术可以将在其他相关领域或大规模数据上训练得到的模型知识迁移到医疗数据上，从而帮助医疗机构在有限的数据条件下实现疾病的精准诊断和预测。通过迁移学习，第四范式打破了大数据的瓶颈，推动人工智能进入下一个阶段，让更多企业能够受益于人工智能技术。
（二）AutoML（自动机器学习）
AutoML 是第四范式的另一项关键技术。凭借其专有的自动机器学习算法，第四范式在该领域取得了显著成就。公司的自动机器学习算法是世界上***前沿的算法之一，在算法的准确性和有效性方面表现出色。2019 年，在 Kaggle 架构数据和图像分类竞赛中，该算法名列前 1%；2021 年 4 月，在算法的准确性和有效性方面打破了两项图学习标准（Open Graph Benchmark，‘OGB’）任务的世界纪录。OGB 是一个全球公认的图机器学习基准数据集，参与测试的包括 Facebook、阿里巴巴、史丹佛大学及康奈尔大学等世界知名创新企业和研究机构。第四范式的 AutoML 技术通过自动化的方式完成机器学习模型的构建、训练和优化，大大降低了机器学习的门槛和成本，使得非专业的技术人员也能够轻松应用机器学习技术解决实际问题。它可以自动搜索和选择***的模型结构、超参数等，节省了大量的人力和时间成本，提高了模型开发的效率和质量。
（三）高维机器学习
在高维机器学习领域，第四范式也有着深入的研究和***的技术实力。随着数据维度的不断增加，传统的机器学习算法往往面临着计算复杂度高、模型过拟合等问题。第四范式通过创新的算法和技术，有效地解决了高维数据处理中的难题，能够在高维数据上实现高效的模型训练和准确的预测。其高维机器学习技术在金融风险评估、客户行为分析等领域有着广泛的应用。例如，在金融风险评估中，需要考虑众多的风险因素和数据维度，第四范式的高维机器学习技术可以对这些复杂的数据进行深入分析，准确评估金融风险，为金融机构的风险管理提供有力支持。
（四）高性能 AI 算力
高性能 AI 算力是人工智能技术发展和应用的重要支撑。第四范式在 AI 算力方面也有着自己的技术布局，包括 vGPU、ReCA、PMedis、Pafka 等。这些技术致力于提高 AI 计算的效率和性能，满足大规模数据处理和复杂模型训练的需求。例如，vGPU 技术可以实现对 GPU 资源的虚拟化，提高 GPU 的利用率，降低计算成本；ReCA 技术则专注于提高 AI 计算的实时性和响应速度，使得人工智能系统能够更快地处理和反馈信息。通过这些高性能 AI 算力技术，第四范式能够为企业提供更强大的计算能力，加速人工智能应用的开发和部署。
（五）生成式 AI 技术
随着生成式 AI 技术的快速发展，第四范式也积***布局这一领域。公司的式说大模型就是生成式 AI 技术的重要成果。式说大模型具备知识问答、文案生成、阅读理解、写作能力以及文图生图、图片理解等多模态能力。它能够与企业内部应用库、私有数据等联网，实现智能问答、任务执行等功能，为企业软件提供智能交互和辅助决策能力。例如，在企业的客户服务场景中，式说大模型可以通过与客户的自然语言交互，快速准确地回答客户的问题，提供解决方案，提高客户服务的效率和质量。同时，式说大模型还可以根据企业的需求，生成各种类型的文案，如营销文案、报告等，为企业的业务发展提供支持。
五、产品与服务
（一）先知 AI 平台（Sage AIOS）
平台概述：先知 AI 平台是第四范式的核心产品，是一个端到端人工智能解决方案平台，于 2016 年发布。它基于 AutoML 技术，帮助企业完成低门槛的 AI 模型构建，支持超万亿参数的模型训练、毫秒级实时推理和模型自学习，将模型构建的平均周期从半年降低至天级别。先知 AI 平台提供了从数据处理、模型训练到应用部署的完整解决方案，涵盖了 AI 开发的全流程。
功能特点：
低代码 / 无代码开发：通过提供低代码或无代码开发环境，降低企业构建和部署 AI 应用的门槛，使得非技术背景的企业员工也能快速上手，轻松创建自己的 AI 模型和应用。
强大的模型训练能力：支持超大规模的模型训练，能够处理海量的数据，训练出高精度的 AI 模型。无论是传统的机器学习模型还是深度学习模型，先知 AI 平台都能提供高效的训练支持。
实时推理与自学习：具备毫秒级实时推理能力，能够快速对输入数据进行分析和预测，为企业的决策提供及时支持。同时，模型自学习功能使得模型能够根据新的数据不断优化和更新，保持模型的准确性和适应性。
丰富的工具套件：平台提供了丰富的工具套件，包括数据清洗、特征工程、模型评估等工具，帮助企业更好地进行数据处理和模型开发。这些工具相互协作，形成了一个完整的 AI 开发生态系统。
应用价值：先知 AI 平台帮助企业实现了 AI 技术的快速落地和规模化应用，提升了企业的运营效率和决策能力。通过该平台，企业可以快速构建各种 AI 应用，如客户细分、精准营销、风险预测、智能客服等，为企业的业务发展提供有力支持。例如，在金融领域，银行可以利用先知 AI 平台构建风险评估模型，实时评估客户的信用风险，提高贷款审批的准确性和效率；在零售领域，企业可以通过先知 AI 平台进行客户行为分析，实现精准营销，提高客户满意度和销售额。
（二）SHIFT 智能解决方案
解决方案概述：SHIFT 智能解决方案是基于先知 AI 平台打造的智能解决方案，结合了行业经验和客户需求，为企业提供定制化的智能解决方案。它针对不同行业的特点和需求，将人工智能技术与行业业务流程深度融合，帮助企业解决实际业务问题，实现智能化转型。
行业应用案例：
金融行业：在银行风险控制方面，SHIFT 智能解决方案可以通过对大量金融数据的分析，实时监测和预测潜在的风险，帮助银行及时采取措施降低风险损失。例如，通过对客户的交易数据、信用记录等多维度数据的分析，识别出异常交易行为，及时发现欺诈风险。在产品分发方面，根据客户的偏好和行为特征，为客户精准***合适的金融产品，提高产品的销售转化率。
医疗行业：在医院慢性病管理方面，SHIFT 智能解决方案可以对患者的病历数据、健康监测数据等进行分析，为医生提供个性化的治疗方案建议，同时对患者进行实时健康监测和预警，提高慢性病管理的效果。例如，通过分析糖尿病患者的血糖数据、饮食数据等，为患者制定合理的饮食和运动计划，并及时提醒患者复诊和用药。
能源行业：在能源企业的设备维护方面，SHIFT 智能解决方案可以通过对设备运行数据的实时监测和分析，预测设备故障发生的可能性，提前进行维护和维修，降低设备故障率，提高能源生产的稳定性和可靠性。例如，通过对风力发电机的运行数据进行分析，预测叶片、齿轮箱等关键部件的故障，提前安排维修人员进行维护，避免因设备故障导致的停机损失。
（三）式说 AIGS 服务
服务概述：式说 AIGS 服务通过生成式 AI 技术赋能软件开发，提高软件开发效率。它能够帮助企业生成经营管理所需要的软件和数据场景，以提升企业核心竞争力。式说大模型作为式说 AIGS 服务的核心，具备强大的语言生成和理解能力，能够与企业的业务系统和数据进行深度融合。
服务功能与优势：
智能代码生成：根据用户的需求描述，式说大模型可以自动生成相应的代码，大大缩短了软件开发的周期。无论是前端界面开发还是后端逻辑实现，式说 AIGS 服务都能提供有效的代码生成支持，提高开发人员的工作效率。
软件需求分析与文档生成：能够理解自然语言描述的软件需求，进行深入分析，并生成详细的软件需求文档。这有助于开发团队更好地理解用户需求，减少需求理解偏差，提高软件项目的成功率。同时，还可以根据软件项目的进展，自动生成相关的技术文档，如设计文档、测试文档等，减轻开发人员的文档编写负担。
数据场景生成：为企业生成各种数据场景，用于测试、验证和优化软件系统。通过生成多样化的数据场景，可以更全面地检测软件的性能和稳定性，发现潜在的问题并及时解决。例如，在开发金融交易系统时，式说 AIGS 服务可以生成各种复杂的交易数据场景，对系统的交易处理能力、安全性等进行全面测试。
六、应用领域
（一）金融领域
风险管理：在金融风险管理方面，第四范式的人工智能技术发挥了重要作用。通过对大量金融数据的分析，包括客户的信用记录、交易行为、市场数据等，构建风险评估模型，实时监测和预测金融风险。例如，在信用卡业务中，利用机器学习算法对申请人的信用数据进行评估，准确判断其信用风险，决定是否发卡以及给予多少信用额度。在贷款业务中，对借款人的还款能力和还款意愿进行分析，预测贷款违约风险，为银行的贷款审批提供决策支持。
精准营销：借助人工智能的客户细分和行为分析技术，金融机构可以深入了解客户的需求和偏好，实现精准营销。第四范式帮助金融机构通过对客户数据的挖掘和分析，将客户分为不同的群体，针对每个群体的特点制定个性化的营销方案。例如，针对高净值客户，***高端理财产品和专属服务；针对年轻客户群体，推广便捷的移动金融产品和线上服务。通过精准营销，提高了营销活动的效果和客户的满意度，增加了金融机构的业务收入。