智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 心緣
編輯 | 漠影
智東西6月23日報道，今日，AI獨角獸企業(yè)第四范式推出了企業(yè)級AI操作系統(tǒng)4Paradigm Sage AIOS 2.0及企業(yè)級智能應用市場4Paradigm Sage App Store，聯(lián)接打通了應用、數(shù)據(jù)、算力三者間的屏障，并以Sage AIOS App Store平臺為基礎，擴展為應用聯(lián)邦、數(shù)據(jù)聯(lián)邦、算力聯(lián)邦三大網(wǎng)絡，加速企業(yè)智能化轉型。
在注入更多生態(tài)力量之外，第四范式也面向開發(fā)者社區(qū)開源AIOS底層的技術能力。第四范式宣布將開源OpenMLDB機器學習數(shù)據(jù)庫和OpenAIOS人工智能操作系統(tǒng)內(nèi)核，并開放上線了基于機器學習數(shù)據(jù)庫和AI操作系統(tǒng)內(nèi)核的AIOS社區(qū)版，讓更多企業(yè)、個人開發(fā)者在“避坑”的同時，正確高效構建智能化應用。
一、企業(yè)級AI操作系統(tǒng)升級，推出企業(yè)級智能應用市場
企業(yè)轉型過程中需要很多能力，為了讓AI在企業(yè)智能化進程中發(fā)揮價值，必須具備集應用、數(shù)據(jù)、算力為一體的能力模型。這三者需要相互聯(lián)接，其中任何一個出現(xiàn)問題，另外兩個都無法發(fā)揮作用，整個智能化體系將會失效。
然而，AI應用落地的速度遠追不上飛速增長的數(shù)據(jù)量和算力投入。為了解決AI應用門檻高對三者聯(lián)接的阻塞，第四范式研發(fā)了能快速構建AI應用的全棧的自動機器學習技術（AutoML）。
比如，能源電力行業(yè)的科技公司健新科技CTO劉勇分享了通過第四范式AutoML快速拓展智能分析能力，幫助長江三峽葛洲壩快速實現(xiàn)設備實時預警、降低運維成本。
只解決應用加速的問題，并不足以支撐企業(yè)的轉型與質變，數(shù)據(jù)是整個AI系統(tǒng)的“輸入”，沒有數(shù)據(jù)，AI應用將成無米之炊。
但數(shù)據(jù)治理過程艱難，平均花費數(shù)據(jù)科學家95%的時間。有了數(shù)據(jù)形式，就能更快地將原始數(shù)據(jù)變成AI ready的數(shù)據(jù)，一鍵開啟建模和應用。
為此，第四范式開創(chuàng)了“數(shù)據(jù)形式”方法論，每一個數(shù)據(jù)形式，定義了相應業(yè)務場景里所需的數(shù)據(jù)標準，包括需要什么樣的數(shù)據(jù)、從哪里去取，應該如何處理。
有了快速的應用構建能力，輕松的數(shù)據(jù)使用，算力需要為三者之間的聯(lián)接提供穩(wěn)固根基。
AI時代擁有面臨多樣化的異構算力，對此，第四范式打造了AI異構資源調度與管理平臺AIOS Kernel，能更好聯(lián)接應用生態(tài)和異構算力，擁有動態(tài)調度和虛擬化算力資源功能，屏蔽異構算力的復雜性，最大限度發(fā)揮算力價值。
第四范式的企業(yè)級AI操作系統(tǒng)Sage AIOS 2.0，聯(lián)通了應用、數(shù)據(jù)、算力三者間的屏障，為了支撐企業(yè)全面的智能化轉型，還以企業(yè)級智能應用市場4Paradigm Sage App Store為基礎，擴展為應用聯(lián)邦、數(shù)據(jù)聯(lián)邦、算力聯(lián)邦三大網(wǎng)絡。
基于應用聯(lián)邦，企業(yè)可以基于數(shù)據(jù)和算力共享的應用快速組裝個性化的智能方案，加快智能化的速度。
基于數(shù)據(jù)聯(lián)邦，企業(yè)可以安全保護數(shù)據(jù)隱私的情況下更好的利用數(shù)據(jù)，提升業(yè)務價值。
基于算力聯(lián)邦，企業(yè)可以屏蔽掉異構分布式算力的復雜性，更好的應對AI算力異構化的趨勢。
第四范式與多家國內(nèi)外服務器廠商進行了深度適配和優(yōu)化，希望通過軟件定義算力，降低分布式異構算力趨勢所帶來的復雜性。
通過這三大聯(lián)邦，第四范式想要借助開放的力量，讓企業(yè)可以通過擁有一個AI操作系統(tǒng)，賦能企業(yè)快速觸達各類轉型所需的能力。這些能力均能從4Paradigm Sage App Store應用商店中獲取。
二、開源兩大AI底層技術棧，公布新開源計劃
現(xiàn)場，第四范式還宣布將開源支撐AIOS的兩個核心底層技術?！狾penMLDB機器學習數(shù)據(jù)庫和OpenAIOS人工智能操作系統(tǒng)內(nèi)核，并開放上線了基于這兩者的AIOS社區(qū)版。
很多企業(yè)和開發(fā)者在使用機器學習（ML）技術時，已經(jīng)意識到正確數(shù)據(jù)供給的重要性。
然而現(xiàn)有的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)系統(tǒng)，不論是事務型數(shù)據(jù)庫、分析型數(shù)據(jù)庫還是傳統(tǒng)數(shù)倉，都無法面向機器學習提供正確高效的數(shù)據(jù)供給。實際應用開發(fā)與落地過程中，仍然會大量出現(xiàn)數(shù)據(jù)穿越、泄露、離線在線不一致、拼接錯位等數(shù)據(jù)問題。
這是因為ML需解決3個核心數(shù)據(jù)問題：線上線下一致性（Consistency），數(shù)據(jù)閉環(huán)（Closed-loop），數(shù)據(jù)時序正確（Chronology）。
OpenMLDB機器學習數(shù)據(jù)庫一方面通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲引擎避免了跨數(shù)據(jù)庫的信息交換，避免了大腦之間的信息交換；另一方面通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)計算引擎，使離線和在線使用同一套計算邏輯，確保了總結規(guī)律和線索演算時思維方式的一致。
在時序正確性和閉環(huán)完整性上，OpenMLDB也矯正了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)系統(tǒng)造成的機器學習最易出現(xiàn)的數(shù)據(jù)穿越、泄露以及閉環(huán)錯位等問題。
除了數(shù)據(jù)上的困局，AI在計算、存儲、通信等方面也是“資源大戶”，低效的硬件資源利用率和高昂的成本投入成為了轉型的阻礙。
無論是計算、存儲還是通信，不同的異構芯片、異構存儲、異構通信設備，都需要操作系統(tǒng)內(nèi)核進行統(tǒng)一的管理與調度，保障任務的成功率與資源利用率。
第四范式OpenAIOS是一個完全面向AI的分布式操作系統(tǒng)內(nèi)核，實現(xiàn)了多級計算內(nèi)核、多級存儲內(nèi)核以及多級通信內(nèi)核，來應對異構算力的管理和調度。
以多級存儲內(nèi)核為例，面向存儲密集型技術組件，因為內(nèi)存和顯存不夠導致的任務失敗是AI任務最常遇到的難題。
在不侵入現(xiàn)有應用和代碼的情況下，OpenAIOS在操作系統(tǒng)內(nèi)部建立起一套面向內(nèi)存和顯存的多級存儲內(nèi)核，通過自動擴容策略和多級緩存機制將存儲容量進行擴展，降低整體存儲成本的同時提高任務的成功率。
除了存儲密集型技術組件，面向計算密集型技術組件、通信密集型技術組件，OpenAIOS也提供了感知硬件拓撲的異構計算調度能力，以及面向異構加速器的專用通信協(xié)議，提升計算效率的同時，減輕數(shù)據(jù)通信上的壓力。
在開源的基礎上，第四范式開放了開箱即用的“AIOS社區(qū)版”，整合了提供正確數(shù)據(jù)供給的機器學習數(shù)據(jù)庫OpenMLDB和提升計算效率的AI操作系統(tǒng)內(nèi)核OpenAIOS。社區(qū)和開發(fā)者可在免費的線上算力和應用開發(fā)環(huán)境進行體驗和學習。
此外，AIOS社區(qū)版支持多種本地IDE，讓大家保持PC上開發(fā)單機應用體驗的同時，無縫地將分布式任務對接到異構云資源上。
除了內(nèi)置的核心應用，AIOS社區(qū)版還提供應用商店，能支持所有的云原生第三方應用。
第四范式也進一步公布了“Knot中國結”開源計劃，將在一年內(nèi)開源開放95%的核心技術，未來三年為企業(yè)培養(yǎng)超過10000名AI應用開發(fā)人才。
三、AI改變產(chǎn)業(yè)，關鍵是找到臨界點
AI發(fā)展歷程中，途經(jīng)“高期望-能否落地-落地是否有用”等多次潮起潮落。如今，AI的價值再次引發(fā)一些討論和質疑。
對此，第四范式創(chuàng)始人兼CEO戴文淵提到對于科技改變產(chǎn)業(yè)，最重要的是能否找到臨界點，不再是在場景上獲得一些提升，而是跨過這個臨界點后，想象空間幾乎變得無窮大。
在他看來，下一階段的最大挑戰(zhàn)，是如何進一步將AI帶來的量變推到質變，使得企業(yè)真正實現(xiàn)AI轉型。率先轉型成功的企業(yè)，都是利用AI決策賦能關鍵業(yè)務場景，最終突破業(yè)務臨界點，實現(xiàn)質變。
比如，在消費互聯(lián)網(wǎng)領域，內(nèi)容分發(fā)是關鍵業(yè)務場景之一，傳統(tǒng)的分發(fā)方式受限于人工編輯，而上線AI決策后，分發(fā)規(guī)模得以增加，決策準確度不斷提升，當最終邊際成本下降至0的臨界點時，用戶規(guī)模指數(shù)級增長，引發(fā)了企業(yè)實現(xiàn)“質變”。
傳統(tǒng)行業(yè)也有先行者。據(jù)百勝中國IT資深總監(jiān)孫磊分享，百勝中國的很多領域已經(jīng)發(fā)生了質變。
比如，以前外賣餐點派送依靠專人來分配配送，現(xiàn)在都是由AI系統(tǒng)做訂單分發(fā)，配送效率也變得更高；再比如，每家餐廳的外送商圈從專人維護，到智能商圈系統(tǒng)的AI自動規(guī)劃，保障了全局效率最優(yōu)。
AI正幫助百勝的線上、線下、供應鏈、食品安全、客服、培訓等各個業(yè)務領域提升，會逐漸覆蓋全價值鏈、各種業(yè)務范疇，最終提升消費者體驗、公司營運效率和服務質量，同時降低成本。?
第四范式與永輝彩食鮮的合作同樣是基于其戰(zhàn)略目標的關鍵業(yè)務場景，如智能定價中臺、AI采購員。
永輝彩食鮮CTO喬新亮認為，在AI決策的協(xié)助下，人效獲得極大提升，突破臨界點后，1個采購員能完成100個采購員的工作，3000人變成能做100倍的生意，最終企業(yè)增長不再受制于人力與成本。
當AI在關鍵場景驗證成功后，就能逐步拓展到所有業(yè)務領域，最后實現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營的質變。
結語：AI決策將是幫助企業(yè)轉型的新范式
由于企業(yè)轉型過程中需要多重能力，要讓AI更高效地企業(yè)轉型進程中發(fā)揮價值，需要將應用、數(shù)據(jù)、算力更好地聯(lián)接協(xié)同，這也是第四范式今日發(fā)布新品的思路。
戴文淵說，第四范式的使命和目標是“AI For Everyone”，他相信AI決策是幫助企業(yè)轉型的新范式，也是未來帶領企業(yè)走向質變的重要方法。
未來，第四范式將繼續(xù)做好應用、數(shù)據(jù)和算力之間的聯(lián)接，聚集開放生態(tài)和合作伙伴的力量，來幫助更多企業(yè)加速智能化轉型。
