【第四范式】第四范式戴文渊：机器经验向前一步，产业进入科学时代

“第四范式”得名于图灵奖得主、关系数据库的鼻祖Jim Gray生前的最后一次演讲。他将人类科学研究的发展定义成为四个范式：从钻木取火的实验科学，到理论科学，再到计算科学，最后到数据科学。当科学发展到数据科学，将由机器来替代人在海量数据中心发现规律。

在联想创投2019CEO年会上，第四范式创始人兼CEO戴文渊从“范式”的定义入手，解读了时代下的机遇与变革，并分享了几个实践案例。他表示，在第四范式时代，几千万甚至上亿的行业科学定律将呈现井喷式状态，产业会全面进入科学时代。

戴文渊表示，第四范式正在利用机器在数据里面找规律，并应用到各个不同的行业，目前已经帮助了8千多家企业，应用在1万多个不同场景。他坚信，未来各行各业都不再是基于人的经验运作，而是基于机器从数据里面发现规律，做更好更精细的经营。

此外，戴文渊也探讨了在AI时代，在中国是否有机会诞生像过去SAP、Salesforce这样的巨头公司。并从算法、底层技术、硬件、TCU系统、客户策略等角度分析了第四范式的优势，以及从巨头围剿中“杀出重围”的机会。

以下是演讲全文。

通常与第四范式打交道的朋友和客户会问：第四范式是什么？为什么会取第四范式作为公司的名字？图灵奖得主、关系数据库的鼻祖Jim Gray在2005年以《科学发展的四个范式》为题做了一个演讲，把人类科学发展分成四个阶段，每个阶段是一个范式。

第一个范式是实验科学，比如钻木取火；

第二个范式是理论科学，根据观察记录的现象，总结成几个规律或者定律，这是一个理论；

第三个范式是计算科学，人类基于强大的计算力做理论的推演；

Jim Gray认为未来科学会发展到第四范式：机器替代人在海量数据中心发现规律。第四范式创立的初衷就是期望通过机器学习或者人工智能等技术手段，帮助各行各业发现规律，提高行业的效率。

在第四范式时代，我们认为会有两个特别大的变化：

第一，科学规律数量将会呈现井喷状态；过去牛顿、爱因斯坦等科学家提出了一些经典定律，但未来一个行业里面不是只有三个、四个定律，可能会达到几千万甚至上亿条规律。

第二，产业会全面进入到科学时代，过去我们认为物理、数学是计算机科学，比如说我们服务金融领域，很多人说农村金融是靠经验不是科学，但实际上是因为没有科学家进入这个领域。如果计算机能成为科学家，科学就不是难以突破的瓶颈。不是说只有物理领域才有科学家，任何行业和领域都可以有科学家，让这个行业变得更加科学。

我们今天就是希望把科学的方法论应用到各个行业，让过去认为不科学的行业变得科学。举几个例子，比如我们帮助一家全球领先的银行做市场营销，过去他们是由人工整理出几百条营销规则，现在我们利用机器整理规律，从几百条变成上亿条，整个营销效率提升到近600倍。再比如，我们将机器运用到保险公司理赔，整理上万条理赔规则，大幅度提升理赔效率。

在传统石油石化行业里，过去为了预测化工品的价格，人工整理的规则大概万级别，如今我们用机器把它提升到千万级别。我们可以预测石油化工品未来7天的价格，对于一家化工企业来说，假设进货价格下降1%、成本下降1%或者是毛利提升1%，都是一个非常大的业绩提升。

截止目前，第四范式帮助了8千多家企业，应用在1万多个不同场景。我们做的是利用机器在数据里面找规律，应用到各个不同的行业，虽然各行各业“长相”各不相同，但是我们做的都是同一件事：发现规律。我们认为，未来各行各业都不再是基于人的经验运作，而是基于机器从数据里面发现规律，做更好更精细的经营，这将是一个大的趋势。

第四范式本质上是一家企业服务公司，企业服务最早在SAP、Oracle等领头的公司带领下完成了信息化战略转型。 我们一直探讨中国的Salesforce企业在哪儿？是否会出现在CRM、SaaS企业中？基于这样的逻辑我们开始分析中国企业服务的机会在哪儿？

Oracle过去是一家数据库公司，SAP过去被认为是一家ERP公司，Salesforce是CRM的SaaS公司。但如果仔细研究Oracle产品的列表就会发现，Oracle不仅仅是一家数据库企业，它的业务非常广泛。SAP跟Oracle的长相几乎一样，只不过它强势在ERP，Oracle强势在数据库。

我们很清楚BAT，阿里的产品，腾讯都有，腾讯的产品，百度基本也有。实际上企业服务的这些巨头发展到最后都是横向发展，全面提供企业服务。

Salesforce现在已经跟SAP和Oracle长得越来越像，只不过它更互联网化，更有活力。因为互联网的出现，在CRM领域Oracle和SAP都做得不够好，Salesforce抓住了这个切入点。目前Salesforce的产品，在Service、Market领域已经是全面开花。最近有一个消息是Salesforce以157亿美金收购Tableau，进入Data & BI领域，说明Salesforce已经成为了一个巨头，像腾讯、阿里、头条一样。

中国有什么样的机会？AI时代，中国有没有机会诞生像过去SAP、Salesforce这样的巨头公司？

首先，中国拥有世界上最大的应用场景，今天SAP全球最大的场景是在中国而不是德国，SAP未来也会以中国为标杆跟德国去分享未来的工业怎么去做。

其次，在中国创业更有机会从巨头的围剿中杀出来。第四范式如果在美国创业，可能现在不是探讨这些问题，而是探讨到底卖给Oracle还是卖给SAP。但是在中国，To B领域没有三座大山，在To C领域可能只能做到一定程度，之后要投靠腾讯或者是阿里，但是在To B领域，是有成为出现BAT这样的巨头的。

再次，海外客户非常关注其在中国取得的成绩，希望取得不错成绩后，以中国为范例，在海外拓展业务，成为一个全球化的公司。过去外企会先在美国和德国打造世界上最领先的标杆，然后再将其推向到中国。但是现在恰恰相反，在中国做好就有机会成为标杆，推广到全世界。

最后，自主可控正在加速。目前中美关系让中国更关注自主可控，如果没有自主可控，可能我们要花费更多时间才能把IBM和Oracle打败。但是今天中国更强调自主可控，让中国本土公司有更多的机会。

AI是新生事物，如果只讲AI比较抽象，我类比一个例子，不一定完全准确：PC时代，微软做操作系统层，IBM做电脑层，英特尔做芯片层。对比来看，第四范式选择的切入点在操作系统层，我们与联想（电脑层）有很多紧密战略合作，接下来希望与寒武纪（芯片层）也合作起来，建立一个联盟。

在算法方面，第四范式关注算法领域的高维机器学习——高维机器学习能够帮助我们发现这个世界上更多的规律；但我们也明白Linux可以大幅度降低开发者的门槛，绝大多数人需要用Linux才能够去操纵AI。

在底层技术方面，第四范式有全世界最领先的持续内存数据库系统，也有全世界领先的分布式计算调度系统，如果把算法落到海量数据上面，仅仅有算法还不够，还需要坚实的底层支撑。

在硬件方面，我们可以自己研制ACKE芯片，芯片是AI算力里很重要的一个部分。我们最近和英特尔合作了一个技术叫DCPMM，这词比较专业，大家可以认为把硬盘插到内存插槽里。对于AI来说，如果利用好这个硬件，并且充分的把软件做更好的适配，可以大幅提升算力。DCPMM这个技术让第四范式的算力大概提升了3倍。

在TCU系统方面，第四范式在过去五年奠定了非常坚实的基础，今年IDC Market Scape评估中国的机器学习平台市场份额时，第四范式在中国市场的份额排名第一，排名第二、第三、第四是BAT，第五是微软，第六是AWS。

在客户策略方面，我认为，创业的五年时间并不都是一帆风顺。虽然在业界看来我们的经营还算比较顺利，但是内部经常反思。我总结几点经验：第一，非常坚定与各个行业的头部客户达成合作，大家做To B企业标杆客户非常重要，这是为什么我们能从BAT的围剿当中杀出来。第二，第四范式更多的收入并不是来源于单一行业头部公司，而是生态。我们建立范式大学生态体系，帮助很多传统科技公司转型为AI公司，我们合作的很多生态公司，过去可能是一个人力外包公司做软件开发，我们对它进行赋能后可以变成一个AI解决方案公司，我们绝大多数的收入来源来自于生态，生态能够产生的基础是因为我们有头部这些客户作为标杆。