是谁拿下中国机器学习平台市场份额第一？

谭婧

2019年8月27日，国际数据公司IDC发布了国内首份《IDCMarketScape：中国机器学习开发平台市场评估》，透过报告，可以看到机器学习平台赛道已经聚集了三支实力军团：以BAT、AWS和微软为代表的云服务商；以第四范式为代表的AI平台公司；以新华三为代表的大数据公司。

谁能问鼎中国机器学习平台市场份额第一？BAT似乎顺理成章。事实却是AI独角兽第四范式市場份额位居第一。

谁都明白独角兽和科技巨头不是一个体量的生物。“这个结果谁也没有想到。”IDC中国区首席分析师武连峰坦言。“作为非上市公司，第四范式的经营数据都是不公开的，IDC如何得知？”

“我们查了合同。”武连峰回应。

在人工智能淘金大潮中，可以做这样的比喻，卖“机器学习平台”就相当于卖“铲子”，“铲子”的生产率，决定了淘金的整体生产率。同样根据IDC发布的数据，2018年应用机器学习为中国人工智能市场带来的价值达100亿元人民币。“铲子”的市场后五年的复合增长率预计将达到62%，IDC观点中用“广泛渗透”一词形容对该市场的预期。

可以做这样的推论，谁能连续五年问鼎机器学习平台市场份额第一，谁就用新的技术力量凿开了存量市场口子，拓展了增量市场的边界。没有新技术，就没有新战场。有了新战场，格局就有可能改变。

IDC敏锐地捕捉到这一潜力市场。武连峰强调，这会是一份连续的年度报告，明年会继续发布。

平台的商业价值一直是令人期待的，纵观美股上市一应科技巨头企业，其本质上都是平台模式。究其原因，科技领域打法从工具到平台再到生态，是一个核心竞争壁垒逐步升维的过程。

平台的竞争也是极其残酷的，那些看懂套路的科技巨头，谷歌、阿里巴巴、百度等，早都有自家的机器学习平台。有实力，当然有魄力。一开始就整明白，技术、场景、数据、知识、经验全部沉淀在平台上的好处。

但巨头的机器学习平台是“地主家的余粮”，主要服务于自身，往往只选择开源部分能力。与之相比，第四范式的自我定位是一家帮“别人”在自己院子里做平台的公司，这里的“别人”可以是银行、媒体、医院、政府机构，当然也包括千千万万，各行各业的商业企业。

放在中国传统产业升级的时代背景下，传统产业巨头不会受制于人，最重要的技术资产一定会放在自己家院子里。读懂了这个道理，也就读懂了第四范式是如何在巨头围攻的平台赛道，进行防御和强势进攻的。现在的第四范式已经有点名气了，遥想当年，如果不是融资需要曝光，创始人戴文渊内心可能纠结过，要不要“默默无闻”地服务企业级市场，就像早年的SAP，早年的甲骨文。

报告发布之后，有人说第四范式是谜一样的存在，“人工智能的算法都没有护城河，你就告诉我第四范式的机器学习平台怎么卖？”这类的质疑声，自第四范式诞生之日起就不绝于耳。巧了，人工智能对中国传统产业来说，理解成本也很高。这种看上去“漏屋偏逢连夜雨”的无奈，阻挡着中国AI产业化的春风。

对于第四范式来说，一直以来更重要的问题不在于东西怎么卖，而是中国传统企业怎么用AI来转型。如果机器学习平台是最需要的产品，那就做。不管是不是最难。

戴文渊曾表示，企业只有把AI上升到战略级高度，AI技术和企业业务有非常深的结合，AI才能发挥真正价值。第四范式要帮助企业找到人工智能和企业战略间的协同。

五年前，第四范式就已经出发了。他们用五年时间去想企业AI转型该怎么走，机器学习平台该怎么卖。一路摸规律，一路找方法。有趣的是，方法是客户发现的。

企业智能化转型第一站在哪？

很多银行的人工智能业务是从“反欺诈”入手的。在过去，交易欺诈永远都是你卡被盗刷之后银行打电话和你确认，第四范式帮银行搭建了一种会自主判断的风控模型，它能准确预测某笔交易的风险数值、并实时阻断交易，避免损失。

在专家规则的时代，准确率是很低的，而且技术上中途拦不住。机器把准确率提升了7倍，并能够在20毫秒内做出拦截反应。人工智能在反欺诈这个场景打了个漂亮仗，银行客户开始对机器学习技术充满好感。

交付了机器学习平台，做完了第一个智能反欺诈场景。随后，银行客户发现自己变厉害了，开始在机器学习平台上发展精准营销、反洗钱、差异化催收、智能客服、票据识别等N个场景。“1+N”的价值观开始在第四范式内部逐步成形，不过任何对事物规律的总结与认知，都不是一蹴而就的。这一次，第四范式走进了餐饮隐形巨头百胜的院子。隐形的原因是，中国消费者熟知肯德基和必胜客，不知道这两家品牌餐厅都属于百盛中国。

百胜中国的第一站，智能推荐点餐系统。过去这个点餐的推荐功能由规则决定，而现在是机器学习的判断，销售量和客单价被AI提升了。

随之百胜发现餐饮价值链的30多个节点都能做类似的智能营销改造，这让百胜中国认识到：如果在自家院里把这些场景做出来，连在一起就是一个智慧营销大脑。现在，百盛中国正逐步走上一条高水位的智能产品化道路。

企业智能化改造是一个难题，不同领域有着不同的特点。第四范式的打法是找到一个核心的高价值场景，作为第一站，让人们见识机器学习的威力，而这种威力从银行到餐饮到能源，并不会受到行业与场景的限制。没有企业会在高速路上停车。

用第四范式总裁裴沵思的话说就是：“我们愿意和客户一起啃硬骨头，哪怕一起做6个月、12个月。因为最难的场景一朝攻克，这种项目会成为客户内部的标杆案例，提振做AI的士气。”

第一站对激发企业智能化转型很关键，因为这是一个要能够撬动企业投入AI的场景。由“1”带动“N”落地，背后暗含着机器学习平台与生俱来的能力。让企业彻底理解智能化，企业会自发的拿着铲子在自家场景里找N。