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第四范式总裁裴沵思:智能化转型将加速数字经济变革

人民网北京8月25日电  在全球经济面临诸多不确定性和风险挑战的今天,推动数字经济发展正成为一个确定性答案。

今年的政府工作报告提出,要打造数字经济新优势。中国信通院发布的《中国数字经济发展白皮书(2020)》显示:中国数字经济增加值规模已由2005年的2.6万亿元,扩张到2019年的35.8万亿元,数字经济占GDP比重已提升到36.2%。

当前,如何推动数字经济、平台经济平稳健康发展,也成为行业和企业探索的重要课题。日前,第四范式总裁裴沵思在接受人民网财经专访时表示,人工智能正在各行各业加速落地,AI技术应用面临的机遇更大于挑战,企业智能化转型则将加速数字经济的变革与发展。

人工智能赋能实体经济大有可为

人工智能等前沿技术的创新突破,是把握数字经济发展机遇的重要前提。近年来,中国不断推动人工智能等新技术、新业态领域的战略布局,从“互联网+”到“人工智能”,一系列产业规划和配套政策陆续推出。

今年8月,工信部开展2020年网络安全技术应用试点示范工作。重点方向中,新型信息基础设施安全类包括5G网络安全、工业互联网安全、车联网安全、智慧城市安全、大数据安全、物联网安全、人工智能安全、区块链安全、商用密码应用、电信网络诈骗防范治理等。

裴沵思认为,人工智能发展到今天,已经让传统企业应用它的门槛快速降低。而当人工智能升格到国家战略,更迫切地需要研发人才、技术人才、产品人才的相应匹配,才能更好地助力实体企业提高效率、降低成本。

“以第四范式为代表的机器学习平台,人工智能本质上是人机决策之间的互动过程,现在人的决策越来越少,机器决策的则越来越多,企业效率也会相应提升。”裴沵思认为,通过AI 赋能各行各业发掘数据智能,是企业加快智能化转型并融入数字经济浪潮的必然选择。

当前,随着算力、算法上的突破,以深度学习、机器学习为代表的AI技术正在应用落地。近日,深圳金融科技创新监管试点工作组在广泛征集项目的基础上,对外公示深圳市首批4个创新应用。据介绍,首批创新应用涉及商业银行、征信机构、科技公司等,涵盖人工智能、区块链、大数据、可信执行环境(TEE)等多种先进信息技术,备受行业关注。

“事实上,除了金融行业,以制造业为代表的实体经济更需要人工智能的赋能。它们不同于零售企业可以低成本获取大量消费行为数据,5G基础设施的搭建还需要一段时间;数据基础设施的搭建其中很重要的目标,就是通过机器学习平台发掘数据智能,建立人机交互决策的新机制,在供应链优化、设备运维、软件定义产品等方面实现跨越式发展。而这也正是人工智能赋能实体经济大有可为的机遇和条件。因为它们不同于零售企业,没有完全To C端的数据,5G基础设施的搭建也还需要进一步完善。因此,只有通过机器学习平台发掘数据智能,持续优化供应链,才能形成螺旋式的放大效应,而这也正是人工智能赋能实体经济大有可为的机遇和条件。”裴沵思认为,国家正在发力“新基建”,推动产业数字化,将有力地培育数字经济新动能。

中国企业的数字化转型正走向前沿

近年来,随着大数据、云计算、物联网、人工智能等现代信息技术的不断发展,中国企业的数字化转型正在加速推进。强劲的经济韧性和广阔的消费市场,则让中国企业的数字化转型有了更多应用场景和发展空间。

“在过去十年的时间里,中国的数字化转型速度在逐渐加快,由原来的从无到有,搭建起来一个草台搭班子,到开始学习西方的最佳实践,进入复制阶段。如今,通过复制后的自我消化,我们正在找到具有中国特色的打法和,和管理特色,以及整个技术发展的方式,这又是一个消化吸收的过程。”裴沵思表示。

疫情期间,第四范式联合南京大学 LAMDA 研究所和苏北人民医院组队,推出了智能疫情防控系统,这套解决方案不仅为有关部门提供防控支持,还帮助更多部门在疫情一线提升效率、辅助决策,协助企业做好微观防控。

裴沵思认为,要发挥数据的价值,需要搭建基于规范和标准的基础设施,用科技的手段不断优化商业模式,从而形成有助于社会发展和企业转型的最佳实践。

“作为职业经理人数字化转型的老兵,以前都是听到别人讲美国、德国的企业是如何进行数字化转型的。但现在不同,全球企业都在学习中国的数字化模式和技术,这正源于中国大量的有激情的企业家、前沿的公司、领先的技术元素,以及快速的迭代、复制、学习能力。可以说,中国企业数字化转型的过程激动人心。”在裴沵思看来,中国企业的数字化转型正走向世界前沿。

助力创新技术应用与基础设施建设

任何企业的转型变革,都离不开自身的积极求变与产业协同,更离不开技术加持和基础设施搭建。作为一家于 2014 年成立的人工智能技术与服务提供商,第四范式致力于搭建复杂的机器学习模型平台,并将之业务和产品化。

8月20日,第四范式推出了Sage AIOS。据介绍,Sage AIOS作为人工智能的标准化管理平台,封装了各类AI应用,包括给AI科学家和开发者使用的工具类应用,以及针对某个场景一键上线的业务类应用。与Sage AIOS同时发布的新品还有第四范式自动化AI生产力平台Sage HyperCycle ML、线上化智能运营系统天枢以及全新AI算力平台SageOne。

“多年来第四范式团队冲在AI落地的最前线,在摸爬滚打中,我们总结出数据治理难、科学家稀缺、业务价值不佳以及算力成本负担重,是企业AI转型中四个最常见的阻力。这些问题归根结底是因为缺少基于规范和标准的基础设施,所以,今天我们设计和构建了更标准化的AI产品。”裴沵思介绍说。

让AI更好地落地,将技术推向应用,需要革新数据形式,将各种数据形式进行集中化中台管理,以消弭AI落地鸿沟。而机器学习平台从底层能力走向业务端的突破,也验证了AI通用平台产品的可行性。

裴沵思认为,要理解数据能产生哪些价值,首先要理解数据背后的逻辑,而此次发布的AI新品,能够完整构建从AI算力、AIOS、自动化AI生产到线上化智能运营的全流程企业AI产品体系,解决数据治理难、人才门槛高、业务价值难和算力成本贵等AI应用难题,加速推动AI在各行各业的全面落地生花,助力以人工智能为代表的创新技术应用与基础设施建设。

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