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对话胡时伟：获得三大国有银行同时入股后，第四范式要为企业传递 AI 价值

百家作者：InfoQ 2018-03-12 01:41:38

2018 年 1 月 26 日，第四范式宣布完成Ｂ+ 轮融资，同时宣布获得来自中国工商银行、中国银行、中国建设银行三家国有银行及所属基金的联合战略投资。这是国有银行业第一次大规模集体投资一家人工智能企业。日前，我们采访了第四范式联合创始人、首席架构师胡时伟，他为我们解密了第四范式融资背后的思考和对未来的展望。

作者 | 赵新龙

策划 | 刘海星

胡时伟，第四范式联合创始人、首席架构师，带领第四范式产品研发团队打造出国内首款企业 AI 核心系统"第四范式先知"。在百度任职期间，作为系统架构负责人，主持了百度商业客户运营、凤巢新兴变现、"商业知心"搜索、阿拉丁生态等多个核心系统的架构设计工作；作为链家网创始团队，从 0 开始完成了链家网新主站、经纪人新作业系统、绩效变革系统的整体架构设计以及研发团队的建设管理。

先知 3.0 ，开启 AI 全流程时代

2017 年 12 月 27 日，第四范式"先知 3.0 企业 AI 核心系统"荣获"2017 年度金融科技优秀产品创新奖"，更早些时候，先知平台曾荣获中国智能科技最高奖 —— 吴文俊人工智能科学技术奖创新奖一等奖。先知作为企业级的 AI 平台，正是由胡时伟和产品研发团队共同打造的。

2015 年，胡时伟联合创立第四范式公司。三年来，第四范式的目标一直没有变，AI for everyone ，而作为第四范式标杆产品的先知平台，从 1.0 、2.0 演进到 3.0 版本，也始终都是在做这件事情，并且会一直做下去。胡时伟介绍，先知 1.0 解决算法壁垒，是算法平台。当时常见的很多情况是有数据，但是缺少足够的算法去训练数据。从先知 1.0 到先知 2.0 ，胡时伟发现一个问题：算法有了，但是会用算法的人太少了；建模工具有了，建不出模型。所以先知 2.0 一方面降低建模门槛，大幅降低特征工程的成本；另一方面解决模型的批量上线问题，实现了应用构建的低门槛。

先知 2.0 开发出来的是一个个机器学习模型，先知 3.0 则进一步定位于为企业打造一套 AI 核心系统。

在服务企业的过程中，胡时伟及团队从数百个行业应用案例中梳理了做好 AI 的先决条件，然后把实现先决条件的相关技术进行了产品化。"需要考虑怎么组织数据，进行数据存储、分析和使用，再到算法 —— 比如通用机器学习算法、语音算法或者图像算法，再到生产。第四范式在数据、算法和生产系统三个层面上，分别建立了三个智能核心，共同组成先知 3.0 企业 AI 核心系统。" 2017 年 12 月，第四范式在乌镇世界互联网大会上正式对外发布先知 3.0 。"这时的系统不再是开发的概念，是运行态的概念，是囊括从算法、数据到生产架构的软硬件一体机。"

先知 3.0 不再只是生产机器学习模型，而是形成智能闭环：每个闭环都是企业利用自身业务不停产生数据，利用数据对已有智能能力进行自我提升，再应用到业务系统当中的过程。企业把若干个业务都放在闭环上，就可以使各个业务和领域产生的知识、数据自身和互相之间通过构建机器学习模型的方式发生作用，在不停地收集数据、定义问题和用 AI 解决问题的过程中，利用 AI 逐步提升生产力。

先知 4.0 也在规划中，会从技术支撑变成业务支撑，更加通用化又更加业务化。胡时伟充满期待："到那个时候，我希望系统里面不再存在什么存储、模型、算法的概念，而是存在着 AI 的流程、AI 的过程、AI 的步骤，变成这样的先知平台。"

人人都是数据科学家

胡时伟觉得，AI 这件事情最重要的是过程，不是结果。"你需要的不是某个 AI ，需要的是自己变成 AI 企业。"对企业而言，要发展 AI ，首先要知道所在行业会被 AI 变成什么样子。然后给自己树立一个目标，按照这个目标组织团队、构建技术、研发产品 —— 要明确干什么。"而不是说，我就做今天的事情，AI 来帮助一下我。"

胡时伟认为，把技术产品化，认知的障碍其实是最大的障碍。有很多时候不是说做不做得到，而是说知不知道。有很多非常优秀的后端工程师，对高可用、高并发有非常深刻的理解。"但是他们离 AI 科学家还差什么？主要是缺少的是认知。解决了认知的障碍，又面临着一个问题，就是基础设施太贵了 —— 在 AI 的时代，数据的存储、传输、消息队列包括算法，机器学习的数据流、算法，甚至包括硬件，都面临更大的挑战，也因此会有一个很大的革新。所以一般来讲，客户分成两种，一种是他认为自己能做，'我组织团队可以自己做'，那是他还没有解决认知的问题，因为他没有意识到这个事情的上限是极其高的。还有一种是，他认识到这个需要庞大的团队，但仔细算下来，巨大的投入又令其望而却步。从认知和代价这两个角度讲，人工智能一是很难理解，二是贵。如果说这两个问题解决了，就能大大减少人工智能落地的阻碍。

第四范式正在推动解决这些问题。除了先知平台之外，还提出了范式大学计划，范式大学就是要帮助企业内部的科技人才、业务人才和管理人才变成 AI 人才，他们加上先知平台的核心系统，就构成了企业的 AI 核心力量。所以，先知 3.0 不仅仅是一个产品，它是一整套服务理念和服务体系，基于第四范式的全部过往经验，帮助企业获得自有的人工智能能力。

致力于实现 AI for everyone ，第四范式希望自己的产品能够让最广泛的企业和人员使用。因此，先知每推出一个大版本，就办一场内部建模的比赛，后来称为 AI 应用构建比赛，目的就是检验先知的门槛到底有多低。第四范式举办的第一届比赛不允许机器学习专业人员参加，结果 20 多支参赛队伍中，有 70% 的团队比赛结果达到和专业人员差不多的水平，就是"能够工业应用的水平"。

第二届比赛是在 2017 年年中举办的，开放专业组参加比赛。参赛队伍增加到将近 40 个，分为算法科学家、业务部门员工两大组。在问题固定的情况下，两组在构建模型、应用效果上不相上下。"这个说明什么呢？说明我们在已有问题和数据的情况下，让人才门槛大幅度降低了。"

助力企业 AI 化

符合什么样的标准就能成为 AI 企业？

"我觉得这与企业的增长模式和发展模式有关系。在过去，企业的增长主要是人口红利和网民红利，快速获取资源的能力特别重要。现在，网民增长到达一定瓶颈，精细化经营的能力成为关键，就又到了讲管理、效率、运营的阶段。"

胡时伟认为，在一线决策过程中，企业最重要的增长因素，原先是靠人，现在要依靠 AI 。比如银行网点的柜员和客户经理，直接为客户提供服务。如果一位客户经理不是非常有经验，以前是通过各种各样的培训对人力进行提升。按照胡时伟的设想，以后，企业会培训 AI ，跟客户直接打交道的有可能还是真人，但是推荐什么样的产品、如何捕捉需求、如何根据客户现有状况更好地提供服务，这些都由 AI 来做，人作为交互者，"提供有温度并且有智慧的服务"。第四范式的核心客户正是银行，在服务银行的过程中，第四范式积累了大量的案例和经验，这也是吸引三大国有银行同时投资的重要原因。

银行之间进行竞争，原先是靠谁有更多的优秀客户经理、销售，谁就能取得胜利，未来可能就会变成谁的智能更准确、谁在更多领域具备智能，就能够获胜。"所有企业的竞争都是经营的竞争，我们换个角度，比如所有企业竞争的都是下围棋。这就很简单了，未来的 AI 企业就是拥有 AlphaGo 的企业，传统企业就是有柯洁和李世石的企业 —— 这个竞争就是，未来谁能打造出更好的 AlphaGo ，谁就能在围棋竞争中获胜。以后，棋院就不是比哪个棋手厉害，而是要看哪个 AI 厉害了。企业也是一样的。"

差别只是，围棋更多的是通过自我对弈产生棋谱，对于企业来讲没那么容易，那就变成谁能够更早更好拥有获取数据和利用数据产生智能的能力。

先知平台面临的挑战

关于先知平台面临的挑战，让胡时伟头疼的第一个挑战也充满了甜蜜的味道：不是没有客户，而是市场的需求太过旺盛，但也非常分散。第四范式在金融行业已经有了可以广泛应用的服务，在更多的行业如医疗、保险也都有成功实践。但是可做的行业太多了，一个一个做又做不过来，会变成坊间传说的" AI 外包"。怎么让更多人用上先知平台，这样就能可复制的批量的让更多行业的问题被解决，这是最大的挑战。

第二，先知跟不同的业务之间的结合点如何发现其实是非常重要的。"大部分的 AI 都是拿着锤子找钉子，第四范式从一开始就切准头部的市场，我们已经找到了更多的钉子。但 AI 能做的还远不止于此。"

第三，最根本的是认知的障碍。很多行业的老板都对 AI 感兴趣，有人告诉他人脸识别是 AI ，明天变成了语音交互是 AI 。到底是什么？对于企业来说，AI 能做的远不止建立一、两个模型，在转型到位的情况下，有数百个决策过程可以被提升。"所以我们给企业带来的价值，不仅是我给你一个产品，也不仅是我帮助你去做，更关键的是，我们帮助你拥有自主的 AI 能力，而且是快速地低成本大规模应用 AI 的能力，使企业能够产出具备决策、自我学习能力的 AI 应用，这也是第四范式的先知作为未来企业 AI 核心系统的定位与使命。"

胡时伟笑称"在第四范式绝对不是自己的舒适区"。这里最大的转折因素在于，第四范式面临的市场特别广阔，所有人都非常有期望，"客户总是提出问题，看到一个问题就想解决"。问题是人的精力是有限的，不睡觉也不可能把每个场景每个问题都解决，所以必须用一个产品化的方案来应对。

胡时伟自称"比较随性"，在百度的三年多做了各种各样的系统，就想看看外面是什么样子。当时链家要做战略转型，利用机器和系统把人的结构转变成基于互联网的结构，将经纪人手里的房源客源信息流动与系统深度整合，而且当时流行去 IOE ，所以胡时伟加入链家，"实践了一把去 IOE ，但本质上是用技术支撑链家的战略转型，最后取得了很大的成功"。

在第四范式，胡时伟要带领团队一起做。第四范式现在做的事情，是需要更多人的努力和更好的团队力量才能发展的。也就是在这个过程中，在过去完全是兴趣驱动的胡时伟发生了转变，第一次有了目标驱动的概念。

"有了目标驱动，我感觉还是挺舒服的，心里面是觉得挺开心的。"

身上有着强烈技术烙印和自由生长痕迹，胡时伟自称是完全自由主义的人，一个典型的技术人。体现在带领团队中，他希望团队成员发挥自己的能动性。作为领导，胡时伟的责任是把目标讲清楚 —— 这是很有挑战的。"我特别期望工程师能够更好的理解这个世界，这和我的风格有关。我对技术的理解首先是，技术怎样创造价值、怎样帮助别人，我觉得这是做技术的人应该具备的素质。在第四范式，我们追求的是用技术手段为客户创造价值。每个人在技术手段上的创新和本身业务的目标就是一致的，事情本身顺着创造价值的方向前进，每个人有不同的思考和不同的方向，我觉得这个是很好的，不需要任何的'洗脑'。"

让 AI 的价值落地

胡时伟做事简单直接、目标清晰，他现在还清晰地记得自己读过的第一本有关技术的书，是比尔盖茨的传记。书中讲述了比尔盖茨如何用 DOS 和 Windows 占领整个 PC 市场并带领微软变成巨头的故事。这带给胡时伟的启示是，"在以技术为驱动的变革时期，有成就大事业的机会"。

胡时伟和戴文渊（第四范式创始人兼 CEO ）、陈雨强（第四范式联合创始人兼首席研究科学家）进行过多次深入探讨，他们一致认为，AI 是可以改变行业的根本方式，这件事情"本身就是非常令人兴奋的，又有这么好的团队。这样的机会是很难得的"。胡时伟不无庆幸地表示："事实证明，如果再晚两年，我们就只能'入职'某个公司，从而丧失亲手打造这件事情的最好机会。"

被问到技术上的决策失误时，胡时伟笑着说，"对于我来讲，我不太能感受到技术本身的难度。计算机不会撒谎，因此做技术本身不太会犯大的错误。当然了，具体技术上小的细节失误每天都在发生，你看到的所有系统都是处理 BUG 之后的结果，并且可能还有 BUG ，这个对我来讲不是特别大的问题。在链家，要把业务和技术结合起来，这是挑战。现在，我对先知平台更在意的是如何能够更快的满足井喷式的市场需求，而不是说这个东西有什么用 —— 拿着锤子找钉子不是因为钉子不够多，而是锤子不够硬"。

胡时伟认为，和以前的技术革新相比，这一轮 AI 技术浪潮中，资本提供了更大的助力。在全球范围内的 AI 科技和应用竞争上，中国由于有国家政策和产业转型动力的优势，成为资本关注的焦点，这既能促进行业更快发展，却也会带来一些弊病，比如，从业者可能过分的追求融资带来的明星效应。事物发展迅猛自然就会吸引眼球，"现在是一个眼球注意力的世界，这个过程中难免会有歪曲或者不实成分，八卦本身不是价值，不用特别关注"。

对于最近半年人工智能行业频现的巨额融资，胡时伟表示，"我们不会特别关注融资这件事情本身，而是更关注怎么使用好资本、加速把事情做好。创造更大的价值并且把价值落地，这是我们一直不变的追求。"