去年，一款像Windows一样的AI操作系统——Sage AIOS，横空出世。
而时隔10个月，这个AI操作系统便迎来了它的大升级，正式步入2.0时代。
不仅如此，还有更令人为之兴奋的消息：
有没有AI并没有那么遥不可及的感觉？
仿佛就像日常在用电脑和手机一样方便。
这就是第四范式刚刚带来的惊喜，而它的目标也是非常之明确：
Sage AIOS，是为企业量身打造、定位于底层的AI 操作系统。
说起它的特点，可以总结为三大方面，包括OS交互、AI数据准备和使用，以及异构资源管理调度。
而在升级到2.0之后，Sage AIOS的目标变得更加聚焦：
而且，这三者是属于相辅相成、缺一不可的关系。
怎么说？
首先，以应用来说，以往“门槛高”一直是一个痛点。
而例如在反诈骗、内容推荐等场景当中，若是没了应用，那么数据就可以说是“死”的了，而即便拥有强大的算力，也发挥不出任何价值。
然而现实便是，AI应用落地的速度，是远低于数据的增长和算力的投入。
第四范式所研发的自动机器学习技术（AutoML），便可以解决AI应用门槛高所带来的影响。
其次，数据是整个AI系统的“输入”。
但数据治理的过程可以说是非常艰难，哪怕对于数据科学家来说，都要花费95%的时间。
因此，数据形式的方法论显得格外重要，在这一方面，第四范式开创了“数据形式”方法论。
该方法论对每一个数据形式，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。
最后，算力是为应用和数据的链接，提供强大的力量。
而AI时代下，算力方面一个非常鲜明的特点，便是异构和多样化。
为此，第四范式的法宝，就是异构资源调度与管理平台AIOS Kernel，可以更好联接应用生态和异构算力。
这便是AI操作系统Sage AIOS 2.0的核心能力。
但打通了屏障还是不够的，为了支撑企业全面的智能化转型，第四范式还推出了Sage App Store。
并以此为基础，与Sage AIOS2.0的三个核心一一对应，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。
而且为了让企业和个人避坑，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。
并且还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。
……
而在看完第四范式所发布、开源的众多产品之后，不免心中会产生这样的疑惑：
对上面的问题，第四范式可以说是给出了一个非常直接明了的答案：
第四范式CEO戴文渊也抛出了这样的观点：
例如在内容分发这种场景下，传统的分发方式往往会受限于人工编辑。
而在AI参与到决策环节之后，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。
这，便引发了企业实现“质变”。
从更多与我们生活息息相关的业务中，也可窥见一斑。
像百胜中国（没错，就是KFC的母公司），在AI的帮助之下，许多业务也已经发生了“质变”：
- 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，且配送效率更高。
- 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。
- ……
由此可见，AI的介入，可以说是在各个业务领域上帮到了百胜中国，包括线上、线下、供应链、食品安全、客服、培训等提升。
再例如你每天可能会逛的永辉超市，它旗下的永辉彩食鲜在关键的业务中也决定用AI来进行决策，结果也是非常的明显：
不难看出，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。
但见微知著，管中窥豹，这也只是第四范式所覆盖到场景的一小部分。
其实从2015年创办开始，这家聚集了一众机器学习大牛的公司，其实就在不断展示他们如何向产业提供AI时代、数据决策时代，智能化转型升级时代里的工具箱、生产力助手。
而在发展7年之久的时间里，已经涉足金融、零售、制造、医疗、能源、互联网等众多领域。
可以说，第四范式，正在成为AI落地产业、加速升级转型的基础设施的一部分。
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