新技术下 AI 公司迎来新机会：第四范式瞄准企业级大模型，四度冲击港交所
多知网 4 月 26 日消息，决策类 AI 公司第四范式首次向公众展示其大模型产品「式说 3.0」，并提出 AIGS 战略（AI-Generated Software）：以生成式 AI 重构企业软件。
第四范式创始人兼 CEO 戴文渊认为，这一轮大模型热潮，比较大的机会在于改造整个的企业软件行业，也就是 AIGS 这个方向。
(资料图片)
而就在 4 月 24 日晚，第四范式第四次向港交所提交招股书。招股书显示，第四范式于 2023 年 3 月推出了专为业务场景设计的企业级生成式人工智能产品 SageGPT。
招股书显示，第四范式 2022 年营收 30.83 亿元，净亏损为 16.53 亿元。
第四范式可以说是第一代 AI 创业公司，成立于 2014 年 9 月，聚焦企业级人工智能领域，其以平台为中心的人工智能解决方案，并运用核心技术开发了端到端的企业级人工智能产品，解决企业智能化转型中面临的效率、成本、价值问题，提升企业的决策水平。
借助大模型的东风，这次，第四范式能否成功上市？
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以生成式 AI 重构企业软件
第四范式在 AIGC 领域的布局分为四层，分别是底层的「式说」大模型，能力层的 Copilot、知识库、思维链 CoT，平台层的开发平台，以及最后在金融、零售、医疗、制造行业的应用。
第四范式「式说」此前已经有两个版本，从今年 2 月开始，推出的「式说 1.0」具备生成语言能力，「式说 2.0」加入文本、语音、图像、表格、视频等多模态输入及输出能力以及企业级 Copilot 能力。
（「式说 3.0」演示现场，图来自第四范式）
戴文渊现场拔掉了联网的网线后，用电脑现场展示了「式说 3.0」大模型的图片理解、多轮对话、写小说、迅速画图、编写代码等能力。
此外，现场展示了式说通过推理能力完成更加复杂的 " 装箱 " 操作，以及其现场编写代码的能力。
在戴文渊看来，要做到 AIGS，大模型未必需要是知识广博、十项全能冠军的通才，更重要的在于模型具备 Copilot（副驾舱），和思维链 CoT（Chain of Thoughts，多步推理）的能力。
第四范式将 AIGS 的路径总结为三个阶段：
第一阶段，Copilot 调动不同的信息、数据、应用，作为助手完成用户的指令。相当于在所有企业级软件系统里，配备一个指挥官。指挥官听用户的指挥，比如「把照片亮度调亮 20%」。
第二阶段，Copilot + 基于企业规则的「知识库」，AI 能够参照规则做复杂工作，进一步丰富了「对话框」的能力。比如 AI 查询了「人像美化」知识库后，能执行把照片修好看的步骤。
第三阶段，Copilot+CoT（思维链）。软件系统的使用行为最终会被大模型学会，形成 AI 针对这个领域的思维链，意味着「把照片处理得更好看」这种复杂指令，AI 能自动地按照步骤完成。
AIGS 战略就是指基于大模型背后的 Copilot+CoT 能力，把企业软件改造成新型的交互范式，并在新型交互上不断地学习软件的使用过程，形成领域软件的 " 思维链 "。
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第四次冲击港交所
第四范式这是第四次冲刺港股 IPO 上市，此前，第四范式于 2021 年 8 月 13 日、2022 年 2 月 23 日、2022 年 9 月 5 日向港交所递交招股书申请，由于六个月内未通过聆讯，今年 3 月 6 日，在被美国列入 " 实体清单 " 一周后，该公司第三次 IPO 申请转为失效。
在营收方面，招股书显示，第四范式 2020 年至 2022 年营收 9.42 亿元、20.18 亿元及 30.83 亿元；2021 年和 2022 年的同比增幅分别为 114.2% 和 52.7%。
AI 公司普遍亏损，第四范式亦然。根据招股书，2020 年至 2022 年第四范式期内净亏损为 7.5 亿元、18.02 亿元及 16.53 亿元。
作为人工智能技术与服务提供商，目前，第四范式已在金融、零售、制造、医疗、能源、互联网、教育等领域成功落地 12000 多个 AI 应用，其中，2022 年教育客户营收占比 7.6%，是第四范式的第 6 大领域。
灼识咨询指出，中国人工智能行业可按照应用领域分为四大类别：决策类（第四范式）、视觉（ 商汤、旷世、依图、云从）、语音及语义（科大讯飞）和人工智能机器人（大疆）。
灼识咨询认为，未来的人工智能技术将不会是由通用人工智能模型主导，而是可能更加多样化，当中通用人工智能模型（如 LLM）和专门的人工智能系统（如决策类人工智能模型）会就不同目的共存。就底层技术及使用场景而言，LLM 与决策类人工智能模型本质上有所差异，因此，其价值定位亦有所不同，使其在实况应用中更具互补性而非互相竞争。
在社会责任方面，第四范式提到了文化人工智能和教育人工智能。
文化人工智能即使用人工智能识别古代文献。古董和古籍当中记载著人类历史和文化的重要部分。然而，由于在实体保存这些书籍和识别古代文献方面存在技术困难，可能会丢失大量古代文献中蕴含的信息。学习古代文献对人类来说是一项极困难的任务，而人工智能技术便具有优势：通过处理大量难以辨认的文本，我们的人工智能解决方案能够发现模式和规则，从而学习准确高效地识别文本。例如，我们的人工智能解决方案助力恢复古代大藏经。
（使用人工智能识别古代文献）
在教育人工智能方面，第四范式为教育企业的人工智能设立了 " 范式学院 "，创立了 AutoML.ai，这是一个开源的自动机器学习挑战平台，其可以与全世界顶尖的学术机构、跨国技术公司以及人工智能科学家交流互动并向他们学习。第四范式已将 Sage AIOS 中的 OpenMLDB 及 OpenAIOS 打造为一个开源平台，与全世界开发者共享我们在人工智能操作系统的成果。
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