发布AI操作系统应用市场，开源机器学习数据库和AI操作系统内核，第四范式这波操作有点秀！

Posted 2021-06-30 AI科技大本营

“AI的发展经历了'高期望——能否落地——落地是否有用”等多次潮起潮落。今天，AI的价值再次引发一些讨论和怀疑。”

第四范式创始人兼首席执行官戴文渊在近日举行的新品发布会上如是说。

那么，应该如何打破这些质疑呢？号称全球迁移学习第一的第四范式认为，只有AI决策帮助企业经营从量变到质变，才能真正释放AI的价值，带来AI发展的新浪潮。这话听起来虚，但他们想用行动来证明自己。

在当天发布会上，第四范式发布了不少重磅产品，包括企业级AI操作系统4Paradigm Sage AIOS 2.0，企业级智能应用市场4Paradigm Sage App Store，并宣布开源OpenMLDB机器学习数据库和OpenAIOS人工智能操作系统内核，展现了这家企业对开源的态度。

戴文渊讲到，率先转型成功的企业，皆利用AI决策赋能关键业务场景，最终突破业务临界点，实现质变。如在消费互联网领域，内容分发作为关键业务场景之一，传统的分发方式受限于人工编辑，而上线AI决策后，分发规模不断增加，决策准确度不断提升，当最终边际成本下降为0的临界点时，用户规模的指数级增长，引发了企业实现“质变”。

传统行业也有先行者。发布会现场，百胜中国分享其通过AI技术赋能关键业务线上化场景、实现质变的经验。百胜中国IT资深总监孙磊表示，在百胜中国，很多领域已经发生了质变：比如外卖餐点派送从原来每个餐厅专人来分配配送，现在都是AI系统在做订单分发，且配送效率高；再如每家餐厅的外送商圈从专人维护，到智能商圈系统的AI自动规划，保障了全局效率最优。AI帮助着百胜各个业务领域包括线上、线下、供应链、食品安全、客服、培训等提升，最终会覆盖全价值链，覆盖公司的所有业务范畴，帮助公司提升消费者体验，公司营运效率和服务质量，同时降低成本。​

第四范式与永辉彩食鲜的合作同样是基于其战略目标的关键业务场景，如智能定价中台、AI采购员。在永辉彩食鲜CTO乔新亮看来，在AI决策的协助下，人效获得极大提升，突破临界点后，1个采购员可以完成100个采购员的工作，3000人变成能做100倍的生意，最终企业增长不再受制于人力与成本。而当AI在关键场景验证成功后，就能逐步拓展到所有业务领域，最终实现企业经营的质变。

第四范式一直致力于利用AI技术、产品及服务，帮助企业在智能化转型中实现质变。企业转型过程中所需的能力众多，为了让 AI 在企业智能化进程中发挥价值，必须具备集应用、数据、算力为一体的能力模型。在发布会上，第四范式全新发布了企业级AI操作系统4Paradigm Sage AIOS 2.0及企业级智能应用市场4Paradigm Sage App Store，联接打通了应用、数据、算力三者间的屏障，此外，为了支撑企业全面的智能化转型，以Sage Aios App Store平台为基础，扩展为应用联邦、数据联邦、算力联邦三大网络。

在注入更多生态力量之外，第四范式也面向开发者社区开源AIOS底层的技术能力。发布会上，第四范式宣布将开源OpenMLDB机器学习数据库和OpenAIOS人工智能操作系统内核，并开放上线了基于机器学习数据库和AI操作系统内核的AIOS社区版，让更多企业、个人开发者在“避坑”的同时，能够正确高效的构建智能化应用。未来，第四范式将继续做好应用、数据和算力之间的联接，做好企业与合作伙伴、企业与开发者社区之间的桥梁，聚力支撑企业的智能化转型，最终实现企业质变的新范式。

第四范式发布Sage AIOS 2.0及智能应用市场Sage App Store

​峰会上，第四范式全新发布了企业级AI操作系统4Paradigm Sage AIOS 2.0及企业级智能应用市场4Paradigm Sage App Store，联接应用、数据、算力三要素，加速企业智能化转型。

企业转型过程中所需的能力众多，为了让 AI 在企业智能化进程中发挥价值，必须具备集应用、数据、算力为一体的能力模型。应用、数据、计算，三者需要相互联接，其中任何一个出现问题，另外两个都无法发挥作用，整个智能化体系将会失效。

应用是诸如反欺诈、内容推荐等业务场景，没有应用，海量数据会沦为死数据，算力也无法产生价值。然而，AI应用落地的速度远追不上飞速增长的数据量和算力投入。为解决AI应用门槛高对三者联接的阻塞，第四范式致力于研发能够快速构建AI应用的全栈的自动机器学习技术（AutoML）。发布会上，能源电力行业的科技公司健新科技CTO刘勇分享了通过第四范式AutoML快速拓展智能分析能力，帮助长江三峡葛洲坝快速实现设备实时预警、降低运维成本。

只解决应用加速的问题并不足以支撑企业的转型与质变，数据是整个AI系统的“输入”，没有数据，AI应用将成无米之炊。然而数据治理的过程艰难，平均需要花费数据科学家高达95%的时间。有了数据形式，就可以更快地将原始数据变成AI ready的数据，一键开启建模和应用。为此，第四范式开创了“数据形式”方法论，每一个数据形式，定义了相应业务场景里所需的数据标准，包括需要什么样的数据、从哪里去取，应该如何处理。

有了快速的应用构建能力，轻松的数据使用，算力需要为三者之间的联接提供稳固根基。而AI时代面临多样化的异构算力，第四范式AI异构资源调度与管理平台AIOS Kernel，能更好联接应用生态和异构算力，拥有动态调度和虚拟化算力资源功能，屏蔽异构算力的复杂性，最大限度发挥算力价值。

第四范式推出的企业级AI操作系统Sage AIOS 2.0，就联接打通了应用、数据、算力三者间的屏障。此外，为了支撑企业全面的智能化转型，以企业级智能应用市场4Paradigm Sage App Store为基础，扩展为应用联邦、数据联邦、算力联邦三大网络。 

基于应用联邦，企业可以基于数据和算力共享的应用快速组装个性化的智能方案，加快智能化的速度；基于数据联邦，企业可以安全保护数据隐私的情况下更好的利用数据，提升业务价值；基于算力联邦，企业可以屏蔽掉异构分布式算力的复杂性，更好的应对AI算力异构化的趋势。未来，第四范式希望借助企业级AI操作系统4Paradigm Sage AIOS 2.0及企业级智能应用市场4Paradigm Sage App Store，聚集开放生态和合作伙伴的力量，帮助更多行业快速开启智能化转型与质变之旅。

第四范式面向开发者社区开源AIOS底层技术能力

​​2021年6月23日，以“转型新范式”为主题的2021第四范式发布会暨企业智能化转型峰会在京召开。峰会上，第四范式宣布将开源OpenMLDB机器学习数据库和OpenAIOS人工智能操作系统内核，并开放上线了基于机器学习数据库和AI·操作系统内核的AIOS社区版，让更多企业、个人开发者在“避坑”的同时，正确高效的构建智能化应用。

很多企业和开发者在使用机器学习技术的时候已经意识到正确数据供给的重要性，然而现有的传统数据系统，不论是事务型数据库、分析型数据库还是传统数仓，都无法面向机器学习提供正确高效的数据供给，在实际应用开发与落地过程中仍然会大量出现数据穿越、泄露、离线在线不一致、拼接错位等数据问题。这是因为机器学习需要解决三个核心数据问题：线上线下一致性(Consistency)、数据闭环(Closed-loop)、数据时序正确(Chronology)。

 

OpenMLDB一方面通过统一的数据存储引擎避免了跨数据库的信息交换，从而避免了大脑之间的信息交换。另一方面通过统一的数据计算引擎，使离线和在线使用同一套计算逻辑，确保了总结规律和线索演算时思维方式的一致。在时序正确性和闭环完整性上，OpenMLDB 也矫正了传统数据系统造成的机器学习最易出现的数据穿越、泄露以及闭环错位等问题。

 

除了数据上的困局，AI在计算、存储、通信等方面也是“资源大户”，低效的硬件资源利用率和高昂的成本投入成为了转型的阻碍。不管是计算、存储还是通信，不同的异构芯片、异构存储、异构通信设备，都需要操作系统内核进行统一的管理与调度，保障任务的成功率与资源利用率。第四范式OpenAIOS是一个完全面向AI的分布式操作系统内核，实现了多级计算内核、多级存储内核以及多级通信内核，来应对异构算力的管理和调度。

 

以多级存储内核为例，面向存储密集型技术组件，因为内存和显存不够导致的任务失败是AI任务最常遇到的难题，在不侵入现有应用和代码的情况下，OpenAIOS 在操作系统内部建立起一套面向内存和显存的多级存储内核，通过自动扩容策略和多级缓存机制将存储容量进行扩展，降低整体存储成本的同时提高任务的成功率。

 

除了存储密集型技术组件，面向计算密集型技术组件、通信密集型技术组件，OpenAIOS也提供了感知硬件拓扑的异构计算调度能力，以及面向异构加速器的专用通信协议，提升计算效率的同时，减轻数据通信上的压力。

 

在开源的基础上，第四范式开放了开箱即用的“AIOS社区版”，整合了提供正确数据供给的机器学习数据库OpenMLDB以及提升计算效率的AI操作系统内核OpenAIOS，社区和开发者可在免费的线上算力和应用开发环境进行体验和学习。并支持多种本地 IDE，让大家保持PC上开发单机应用体验的同时，无缝的将分布式任务对接到异构云资源上。在应用的开放性上， 除了内置的核心应用，AIOS 社区版也提供了应用商店， 能够支持所有的云原生第三方应用。

此外，第四范式也进一步公布了“Knot 中国结”开源计划，将在一年内开源开放95%的核心技术，未来三年为企业培养超过10000名AI应用开发人才。