第四范式首席科学家 杨强
凯文·凯利曾说，“AI 会是下一个 20 年里颠覆人类社会的技术。”显然，拥有大数据的互联网公司已经嗅到这一机遇，包括亚马逊、谷歌、BAT 在内的巨头们纷纷开始布局 AI；传统企业也不甘落后，试图在智能时代保持竞争优势，把握机会，成为下一个商业时代的巨擘。尽管入局者们的商业模式、应用场景和技术选择各有不同，但通过 AI 提高企业运营效率、抢夺精细化市场、改善用户体验，成为企业当下的首选。
现如今，通过超高维度的 AI 技术，可以帮助企业进行以往无法想象的精细化运作，从而大幅提升企业运营效率、提升企业核心竞争力。在数据量极高、模型“VC 维”（“VC 维”是统计学指标，可度量机器的智能水平。VC 维越高，机器的学习能力就越强，机器学习模型越准确）极高的情况下，AI 的能力已经可以代替、甚至超越人类专家，处理各类业务问题。换句话说，人类通过总结规则解决实际问题，在具体应用场景中，业务专家总结的规则数越多，维度就越高。而 AI 技术可以让机器也来总结规律，因为机器精力无限、且能抓住最细粒度的信息，从而总结出大量人类无法发现的规律，拥有远高人类的学习能力。
然而，AI 技术若要在工业界全面落地，人工智能技术及服务提供商第四范式认为：除了超高维度的技术支持，还需满足 Big data（过程数据）、Response（反馈数据）、Algorithm（高维算法）、Infrastructure（计算资源）和 Needs（明确需求）等五个核心要素。第四范式具备国际顶尖的机器学习技术，通过对数据进行精准挖掘与预测，帮助企业提升效率、降低风险。目前，该公司已为金融、互联网等百余个企业成功打造了 AI 解决方案。在企业独立构建 AI 能力门槛较高的当下，第四范式希望通过自主研发的先知平台，降低人工智能的准入门槛。 第四范式相信，在“先知”平台的帮助下，每家企业都可以开发属于自家的人工智能技术，享受 AI 技术革命带来的商业能量，立足当下、决胜未来。
目录
（一）第四范式戴文渊：构建商业 AI 能力的五大要素
（二）AI 不是万能的，判别 AI 改造企业的 70 个指标
（三）机器学习的 MVP——用最小成本 验证 AI 可行性
（四）企业技术人员如何向人工智能靠拢？
（五）用户画像、协同过滤过时了？打造基于机器学习的推荐系统
（六）打造机器学习的基础架构平台
（七）如何解决特征工程，克服工业界应用 AI 的巨大难关
（八）第四范式首席科学家杨强教授：人工智能的下一个技术风口与商业风口
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