近日，國際知名市場研究公司Forrester發(fā)布了《Forrester WaveTM：Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q4 2020》(簡稱PAML)報告。憑借完備的產品能力、優(yōu)先的戰(zhàn)略布局、以及非常好的市場表現(xiàn)，第四范式以綜合較高分入選該報告，并位于前列位置。
作為在中國乃至全球范圍內影響力大、市場認可度高的報告系列之一，F(xiàn)orrester WaveTM每一到兩年更新一次，旨在為IT決策者提供多維度的價值參考，全方位反映代表廠商產品性能、用戶體驗等服務能力。
今年，F(xiàn)orrester從產品與技術能力、戰(zhàn)略布局、市場表現(xiàn)3個維度、29個子類標準對中國市場的預測分析與機器學習方案提供商進行全面評估。經過層層篩選與嚴格評估，第四范式最終位列前列。
報告中指出，中國數字經濟正在蓬勃發(fā)展，AI更是成為推動中國數字經濟的關鍵組成部分。AI主要由機器學習(ML)模型組成，因此選擇正確的PAML產品可幫助企業(yè)快速、規(guī)?；瘶嫿ˋI應用，提高企業(yè)AI生產力。
Forrester也總結了PAML產品所應具備的三大能力：
可為不同的團隊簡化模型開發(fā)
隨著企業(yè)業(yè)務的不斷發(fā)展，AI應用場景也將從幾個擴展至數千個。為此，PAML產品應當具備適合不同團隊和角色的模型開發(fā)能力。PAML需要友好的可視化界面來開發(fā)AI模型;側重代碼的數據科學團隊需要可覆蓋整個模型開發(fā)生命周期的完整、集成的獨立開發(fā)環(huán)境;不具備深厚ML知識的商業(yè)用戶則需要特性齊全的自動機器學習(AutoML)能力來提高ML生產效率。
可快速大規(guī)模地部署機器學習模型
構建ML模型只是起點，為實現(xiàn)業(yè)務效益，公司需要將模型部署到生產應用中，并對其進行監(jiān)督管理。PAML需要具備從開發(fā)系統(tǒng)到生產系統(tǒng)的模型部署能力，以業(yè)務友好的方式監(jiān)督ML模型性能，管理ML模型并確保部門間協(xié)同合作，使用新數據對在線ML模型進行再訓練以防性能下降。
可利用分布式和混合架構加速訓練和推理
在模型訓練過程中，會涉及大量參數運算，從而加重計算基礎設施的負擔。PAML應幫助企業(yè)有效地將訓練工作量分配到分布式架構中，以減少開發(fā)人員的等待時間。此外，模型推理會直接決定客戶體驗，為滿足推理需求并符合隱私規(guī)定，PAML應提供混合架構，便于跨云、數據中心和邊緣部署模型。(來源：《Forrester WaveTM：PAML In China, Q4 2020》)
因高度契合Forrester評判標準，且在企業(yè)級技術產品體系、應用落地成效等多方面優(yōu)勢明顯，第四范式在報告中被列為企業(yè)數字化轉型的理想之選：
第四范式實現(xiàn)了自動化機器學習，降低了AI應用門檻。第四范式是一家于2014年創(chuàng)辦的人工智能獨角獸企業(yè)，在大規(guī)模機器學習應用方面經驗豐富，并致力于賦能全生命周期的人工智能轉型。該公司憑借其AI專業(yè)知識和商業(yè)技能將領域數據集標準化，從而縮短數據準備周期。第四范式采用超高維算法生成并處理數十億個數據特征，以提高模型性能，此外，還能通過連續(xù)不間斷的模型運營保證出色的模型性能。對這些功能的簡化使第四范式的自動機器學習(AutoML)區(qū)別開來，從而加速金融、零售等主要垂直領域的企業(yè)轉型。
第四范式受訪客戶表示，AutoML在某些場景中，可以和數據科學家一樣出色，同時也對第四范式ML項目管理和安全特性感到滿意。除軟件以外，第四范式還可以提供集成專用FPGA芯片、實時數據庫以及軟硬一體優(yōu)化的AI算力產品。為尋求進一步發(fā)展，第四范式需要在標準化的產品組合和定制化的解決方案之間找到平衡——這是初創(chuàng)企業(yè)經常遇到的困難。對于渴望構建AI能力但缺乏專業(yè)人才的公司來說，第四范式是理想之選。(來源：《Forrester WaveTM：PAML In China, Q4 2020》)
成立6年以來，第四范式打造了全流程AI平臺、企業(yè)級AI操作系統(tǒng)、自動化AI生產力平臺，以及AI算力平臺等全棧式AI產品體系，以解決企業(yè)智能化變革中面臨的AI應用門檻較高、落地價值受阻、算力投入激增等實際難題。面對企業(yè)AI應用高速增長期的到來，第四范式將繼續(xù)推進AI在更多領域的拓展落地，實現(xiàn)企業(yè)智能化轉型目標。
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