tiger trade第四范式企业级AI决策方案
人工智能是一种应用广泛的技术，在机器的帮助下重塑人类整合信息、分析数据和获取洞察的过程，帮助人类提高效率、优化决策判断。当前AI行业按照应用领域分为四类：决策类AI、视觉AI、语音及语义AI、AI机器人。
- 决策类人工智能,识别数据中的隐藏规律，指导基于数据洞察的决策过程，并解决与核心业务运营密切相关的问题。典型应用包括但不限于智慧营销、风险管理及供应链管理优化。
- 视觉人工智能,基于视觉数据识别、追踪和测量物体，并将这些信息转化为洞察和判断。典型应用包括但不限于智能门禁、公共安全监控、光学字符识别。
- 语音及语义人工智能,旨在与人类识别、生成和交换语音、文本等语言信息，以在某些重复的沟通场景中节省人力。典型应用包括但不限于智能客服、智慧转录、交互式语音应答。
- 人工智能机器人,旨在代替人类执行某些重复性高或危险的任务。典型的人工智能机器人应用包括但不限于工业无人机、自动导引车（「AGV」)、手术机器人。
根据灼识咨询报告，在上述类别以决策类AI预期增长最快。于2020年，中国决策类AI市场支出已达到268亿元（人民币，下同），预计2025年将增长至1,847亿元，年均复合增长率为47.1%
第四范式主要切入决策类人工智能，建立以平台为中心，端对端为客户业务定制解决方案，在最大程度上惠及企业。其中技术核心体现在“先知”平台，特点是支持快速简易建模、提供低代码及╱或无代码开发环境以及无需人工智能专家的高度参与。
这一赛道恰恰躲避开了“AI四小龙”所布局的视觉人工智能，在决策类AI赛道中处于领先地位。根据灼识咨询报告，按2020年相关收入计，在以平台为中心的AI决策市场上，前五大参与者合计占约50.3%的市场份额，第四范式为首，市场份额为18.1%。与其形成竞对关系的A、B、C、D四家公司大概率是百度、阿里、华为与腾讯。
AI很烧钱，第四范式也不例外
AI公司在前期研发阶段需要非常高额的投入，这使得AI公司普遍陷入亏损怪圈。目前，这一局面是一众AI公司广受质疑的主要原因，“AI四小龙”迟迟未能登陆资本市场，也大原因也是在盈利模式上。招股材料显示，公司报告期从2018年开始至今，公司始终处于亏损状态。于2018年-2020年以及截至2021年6月30日止的六个月，公司账面分别产生亏损净额3.72亿元、7.18亿元、7.5亿元及11.87亿元，累计亏损超30亿元。其中，同期研发开支分别为1.93亿元、4.16亿元、5.66亿元、5.78亿元，分别占总收入的151.2%、90.6%、60%及73.4%，即亏损的主要原因，还是在源源不断的巨额研发投入。第四范式在招股书中坦承，其需要在研发方面投入大量资源（包括财务资源）以引领技术进步，从而使解决方案保持市场创新力及竞争力。因此，预计研发费用将持续增加（以绝对金额计）。“我们过去曾产生亏损，且可能无法实现或随后维持盈利。”
戴文渊——学霸光环下的创始人兼CEO
创始人戴文渊是一位80后，他的计算机天赋在读书时期就已被发掘。凭借在NOI（全国青少年信息学奥林匹克竞赛）拿到银牌，获得保送清华大学、上海交通大学的资格。因一心只想学习计算机，最终选择去交大，转入以“培养计算机科学家”为目标的“ACM试点班”。2005年曾获得ACM国际大学生程序设计竞赛世界总冠军。
2009-2013年就职于百度，是百度广告变现算法的核心负责人，百度凤巢的总架构师，是最年轻的百度高级科学家。曾指导百度凤巢在线营销系统、百度大脑等多个重量级核心产品, 使百度变现能力4年提升8倍，他的技术团队是百度2010年至2012年变现能力持续超华尔街预期的核心驱动力。2012年获得百度最高奖（百万美元奖）。2013-2014年就职华为，任华为诺亚方舟实验室主任科学家 。
2014年行业开始迎来爆发，戴文渊决定创业，和老师杨强在深圳福田口岸一间民租房创立第四范式。之后的发展中，第四范式受到一众投资者的青睐，先后完成了11轮融资，投资方包括红杉中国、创新工场等知名投资机构。今年1月，第四范式宣布完成D轮融资，融资金额高达7亿美元。值得一提的是，第四范式还是第一家获得了中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行五大行共同投资的AI企业，这些亦是第四范式所具备的强大战略资源。
AI公司的二级市场表现尚不尽人意，静待未来变化
尽管产业的市场空间巨大，一级市场融资金额可观，然而二级市场尚不太乐观，包括商汤、旷视、云从等在内的AI企业全部进入了上市待定席，而云知声、依图等多家AI公司则选择了终止IPO申请。盈利只是其中一个问题，还有就是未来数据管理及政策风险，均尚有很大的不确定性。而就已经上市的AI企业而言，股价也不尽如人意，去年寒武纪上市首日开盘涨近290%，市值一度超千亿元，一时间风头无两。但一年之后的今天，寒武纪依旧难止亏，市值已蒸发600余亿元。
风险提示
- 公司的商业模式盈利能力尚未有验证，未来发展或不及预期。
- 人工智能行业较前沿，相关配套政策不完善，未来或存在较大的政策风险。
- 公司尚处于亏损阶段，未来业绩存在较大的不确定性。
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