第四范式入圍Forrester機器學(xué)習(xí)平臺Wave 位列前列

　 一鍵部署OpenClaw

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(chǎn)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(nèi)影響力大、市場認(rèn)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(chǎn)品性能、用戶體驗等服務(wù)能力。

今年，F(xiàn)orrester從產(chǎn)品與技術(shù)能力、戰(zhàn)略布局、市場表現(xiàn)3個維度、29個子類標(biāo)準(zhǔn)對中國市場的預(yù)測分析與機器學(xué)習(xí)方案提供商進(jìn)行全面評估。經(jīng)過層層篩選與嚴(yán)格評估，第四范式最終位列前列。

報告中指出，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在蓬勃發(fā)展，AI更是成為推動中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵組成部分。AI主要由機器學(xué)習(xí)(ML)模型組成，因此選擇正確的PAML產(chǎn)品可幫助企業(yè)快速、規(guī)?；瘶?gòu)建AI應(yīng)用，提高企業(yè)AI生產(chǎn)力。

Forrester也總結(jié)了PAML產(chǎn)品所應(yīng)具備的三大能力：

可為不同的團(tuán)隊簡化模型開發(fā)

隨著企業(yè)業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，AI應(yīng)用場景也將從幾個擴展至數(shù)千個。為此，PAML產(chǎn)品應(yīng)當(dāng)具備適合不同團(tuán)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(cè)重代碼的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)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(xué)習(xí)(AutoML)能力來提高M(jìn)L生產(chǎn)效率。

可快速大規(guī)模地部署機器學(xué)習(xí)模型

構(gòu)建ML模型只是起點，為實現(xiàn)業(yè)務(wù)效益，公司需要將模型部署到生產(chǎn)應(yīng)用中，并對其進(jìn)行監(jiān)督管理。PAML需要具備從開發(fā)系統(tǒng)到生產(chǎn)系統(tǒng)的模型部署能力，以業(yè)務(wù)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(shù)據(jù)對在線ML模型進(jìn)行再訓(xùn)練以防性能下降。

可利用分布式和混合架構(gòu)加速訓(xùn)練和推理

在模型訓(xùn)練過程中，會涉及大量參數(shù)運算，從而加重計算基礎(chǔ)設(shè)施的負(fù)擔(dān)。PAML應(yīng)幫助企業(yè)有效地將訓(xùn)練工作量分配到分布式架構(gòu)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(yīng)提供混合架構(gòu)，便于跨云、數(shù)據(jù)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(biāo)準(zhǔn)，且在企業(yè)級技術(shù)產(chǎn)品體系、應(yīng)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(shù)字化轉(zhuǎn)型的理想之選：

第四范式實現(xiàn)了自動化機器學(xué)習(xí)，降低了AI應(yīng)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(xué)習(xí)應(yīng)用方面經(jīng)驗豐富，并致力于賦能全生命周期的人工智能轉(zhuǎn)型。該公司憑借其AI專業(yè)知識和商業(yè)技能將領(lǐng)域數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)化，從而縮短數(shù)據(jù)準(zhǔn)備周期。第四范式采用超高維算法生成并處理數(shù)十億個數(shù)據(jù)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(xué)習(xí)(AutoML)區(qū)別開來，從而加速金融、零售等主要垂直領(lǐng)域的企業(yè)轉(zhuǎn)型。

第四范式受訪客戶表示，AutoML在某些場景中，可以和數(shù)據(jù)科學(xué)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(shù)據(jù)庫以及軟硬一體優(yōu)化的AI算力產(chǎn)品。為尋求進(jìn)一步發(fā)展，第四范式需要在標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)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(jīng)常遇到的困難。對于渴望構(gòu)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(chǎn)力平臺，以及AI算力平臺等全棧式AI產(chǎn)品體系，以解決企業(yè)智能化變革中面臨的AI應(yīng)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(yīng)用高速增長期的到來，第四范式將繼續(xù)推進(jìn)AI在更多領(lǐng)域的拓展落地，實現(xiàn)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型目標(biāo)。

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