是誰拿下中國機器學習平臺市場份額第一？

譚婧

2019年8月27日，國際數據公司IDC發布了國內首份《IDCMarketScape：中國機器學習開發平臺市場評估》，透過報告，可以看到機器學習平臺賽道已經聚集了三支實力軍團：以BAT、AWS和微軟為代表的云服務商；以第四范式為代表的AI平臺公司；以新華三為代表的大數據公司。

誰能問鼎中國機器學習平臺市場份額第一？BAT似乎順理成章。事實卻是AI獨角獸第四范式市場份額位居第一。

誰都明白獨角獸和科技巨頭不是一個體量的生物。“這個結果誰也沒有想到。”IDC中國區首席分析師武連峰坦言。“作為非上市公司，第四范式的經營數據都是不公開的，IDC如何得知？”

“我們查了合同。”武連峰回應。

在人工智能淘金大潮中，可以做這樣的比喻，賣“機器學習平臺”就相當于賣“鏟子”，“鏟子”的生產率，決定了淘金的整體生產率。同樣根據IDC發布的數據，2018年應用機器學習為中國人工智能市場帶來的價值達100億元人民幣。“鏟子”的市場后五年的復合增長率預計將達到62%，IDC觀點中用“廣泛滲透”一詞形容對該市場的預期。

可以做這樣的推論，誰能連續五年問鼎機器學習平臺市場份額第一，誰就用新的技術力量鑿開了存量市場口子，拓展了增量市場的邊界。沒有新技術，就沒有新戰場。有了新戰場，格局就有可能改變。

IDC敏銳地捕捉到這一潛力市場。武連峰強調，這會是一份連續的年度報告，明年會繼續發布。

平臺的商業價值一直是令人期待的，縱觀美股上市一應科技巨頭企業，其本質上都是平臺模式。究其原因，科技領域打法從工具到平臺再到生態，是一個核心競爭壁壘逐步升維的過程。

平臺的競爭也是極其殘酷的，那些看懂套路的科技巨頭，谷歌、阿里巴巴、百度等，早都有自家的機器學習平臺。有實力，當然有魄力。一開始就整明白，技術、場景、數據、知識、經驗全部沉淀在平臺上的好處。

但巨頭的機器學習平臺是“地主家的余糧”，主要服務于自身，往往只選擇開源部分能力。與之相比，第四范式的自我定位是一家幫“別人”在自己院子里做平臺的公司，這里的“別人”可以是銀行、媒體、醫院、政府機構，當然也包括千千萬萬，各行各業的商業企業。

放在中國傳統產業升級的時代背景下，傳統產業巨頭不會受制于人，最重要的技術資產一定會放在自己家院子里。讀懂了這個道理，也就讀懂了第四范式是如何在巨頭圍攻的平臺賽道，進行防御和強勢進攻的。現在的第四范式已經有點名氣了，遙想當年，如果不是融資需要曝光，創始人戴文淵內心可能糾結過，要不要“默默無聞”地服務企業級市場，就像早年的SAP，早年的甲骨文。

報告發布之后，有人說第四范式是謎一樣的存在，“人工智能的算法都沒有護城河，你就告訴我第四范式的機器學習平臺怎么賣？”這類的質疑聲，自第四范式誕生之日起就不絕于耳。巧了，人工智能對中國傳統產業來說，理解成本也很高。這種看上去“漏屋偏逢連夜雨”的無奈，阻擋著中國AI產業化的春風。

對于第四范式來說，一直以來更重要的問題不在于東西怎么賣，而是中國傳統企業怎么用AI來轉型。如果機器學習平臺是最需要的產品，那就做。不管是不是最難。

戴文淵曾表示，企業只有把AI上升到戰略級高度，AI技術和企業業務有非常深的結合，AI才能發揮真正價值。第四范式要幫助企業找到人工智能和企業戰略間的協同。

五年前，第四范式就已經出發了。他們用五年時間去想企業AI轉型該怎么走，機器學習平臺該怎么賣。一路摸規律，一路找方法。有趣的是，方法是客戶發現的。

企業智能化轉型第一站在哪？

很多銀行的人工智能業務是從“反欺詐”入手的。在過去，交易欺詐永遠都是你卡被盜刷之后銀行打電話和你確認，第四范式幫銀行搭建了一種會自主判斷的風控模型，它能準確預測某筆交易的風險數值、并實時阻斷交易，避免損失。

在專家規則的時代，準確率是很低的，而且技術上中途攔不住。機器把準確率提升了7倍，并能夠在20毫秒內做出攔截反應。人工智能在反欺詐這個場景打了個漂亮仗，銀行客戶開始對機器學習技術充滿好感。

交付了機器學習平臺，做完了第一個智能反欺詐場景。隨后，銀行客戶發現自己變厲害了，開始在機器學習平臺上發展精準營銷、反洗錢、差異化催收、智能客服、票據識別等N個場景。“1+N”的價值觀開始在第四范式內部逐步成形，不過任何對事物規律的總結與認知，都不是一蹴而就的。這一次，第四范式走進了餐飲隱形巨頭百勝的院子。隱形的原因是，中國消費者熟知肯德基和必勝客，不知道這兩家品牌餐廳都屬于百盛中國。

百勝中國的第一站，智能推薦點餐系統。過去這個點餐的推薦功能由規則決定，而現在是機器學習的判斷，銷售量和客單價被AI提升了。

隨之百勝發現餐飲價值鏈的30多個節點都能做類似的智能營銷改造，這讓百勝中國認識到：如果在自家院里把這些場景做出來，連在一起就是一個智慧營銷大腦。現在，百盛中國正逐步走上一條高水位的智能產品化道路。

企業智能化改造是一個難題，不同領域有著不同的特點。第四范式的打法是找到一個核心的高價值場景，作為第一站，讓人們見識機器學習的威力，而這種威力從銀行到餐飲到能源，并不會受到行業與場景的限制。沒有企業會在高速路上停車。

用第四范式總裁裴沵思的話說就是：“我們愿意和客戶一起啃硬骨頭，哪怕一起做6個月、12個月。因為最難的場景一朝攻克，這種項目會成為客戶內部的標桿案例，提振做AI的士氣。”

第一站對激發企業智能化轉型很關鍵，因為這是一個要能夠撬動企業投入AI的場景。由“1”帶動“N”落地，背后暗含著機器學習平臺與生俱來的能力。讓企業徹底理解智能化，企業會自發的拿著鏟子在自家場景里找N。