在數字化浪潮席卷全球的今天，人工智能（AI）已成為推動產業升級、重塑商業格局的核心驅動力。作為軟件和信息技術服務業的重要組成部分，企業級AI正從早期的感知智能，逐步深入到更具商業價值的決策智能領域。本報告聚焦于該領域的先行者與領導者——第四范式，探討其技術路徑、商業模式及行業影響。

一、企業級AI：從感知到決策的躍遷

傳統AI應用多集中于感知層面，如圖像識別、語音處理等，雖提升了效率，但尚未觸及企業運營與戰略的核心——決策。決策類AI旨在通過機器學習與優化算法，直接為企業的生產、銷售、供應鏈、風控等關鍵環節提供最優決策建議，從而創造顯著的商業價值。這一轉變標志著AI技術從“輔助工具”向“核心生產力”的演進。

二、第四范式：專注決策智能的開拓者

第四范式自創立之初便明確聚焦于企業級決策AI的研發與應用。其核心優勢在于：

1. 平臺化能力：打造了覆蓋AI應用全生命周期的標準化平臺，降低了企業部署與使用AI的技術門檻和成本。
2. 自動機器學習（AutoML）：通過自動化特征工程、模型選擇與調優，大幅提升了AI模型的開發效率與性能，讓業務專家也能參與AI建模。
3. 行業深耕：在金融、零售、制造、能源等領域積累了豐富的解決方案與成功案例，深刻理解行業業務邏輯與決策痛點。

三、核心業務與商業模式

第四范式構建了以“先知”平臺為核心的產品矩陣，提供從咨詢、平臺部署到模型運營的全棧服務。其商業模式主要體現為：

• 平臺軟件授權與服務：向企業客戶提供AI平臺及工具的授權，并收取相應的實施、定制化開發與維護服務費用。
• 解決方案輸出：針對特定行業場景（如金融風控、精準營銷、供應鏈優化）提供端到端的AI決策解決方案。
• 持續運營與價值分成：部分業務采用與客戶業務成果掛鉤的持續服務模式，實現了與客戶價值的深度綁定。

四、行業影響與競爭壁壘

作為決策類AI的領導者，第四范式推動了AI技術在傳統產業中的縱深應用。其競爭壁壘主要體現在：

• 先發優勢與品牌認知：在決策AI領域較早樹立了專業品牌，積累了廣泛的頭部客戶信任。
• 數據與場景閉環：在服務頭部客戶過程中，積累了稀缺的行業高質量數據與復雜決策場景經驗，不斷反哺平臺能力迭代。
• 人才與技術儲備：匯聚了頂尖的AI科學家與工程師團隊，在自動機器學習、強化學習等前沿領域保持持續投入與創新。

五、未來展望與挑戰

隨著企業數字化轉型進入“深水區”，對智能決策的需求將呈現爆發式增長。第四范式面臨的機遇與挑戰并存：

• 機遇：國家政策對AI與產業融合的持續支持，各行業降本增效的迫切需求，以及云計算等基礎設施的完善，為決策AI提供了廣闊市場。
• 挑戰：行業競爭日趨激烈，通用AI平臺與垂直領域解決方案商均在涌入；客戶對AI投入產出比（ROI）的要求日益嚴苛；數據安全與隱私合規要求不斷提升。

結論

第四范式憑借其前瞻性的戰略定位、堅實的技術平臺與深厚的行業知識，已成為中國決策類企業級人工智能市場的關鍵領導者。其發展路徑不僅代表了一種成功的AI商業化模式，也為整個軟件和信息技術服務業如何通過AI技術賦能實體經濟、創造核心價值提供了重要范本。其能否持續擴大技術領先優勢、深化行業滲透、并探索出更高效的規模化復制路徑，將是決定其長期發展的關鍵。

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報告來源：國信證券經濟研究所
報告日期：2021年10月22日
行業分類：軟件和信息技術服務業