第四范式行业大模型启示录：AI如何提升企业核心竞争力

年初以来，关于大模型落地应用的呼声愈发高涨，越来越多的目光开始聚焦于行业大模型。

在这一趋势下，许多企业思考的核心问题，似乎变成了大模型能为自己带来什么，以及如何将业务与AI技术结合。然而，“拿着锤子找钉子”真的是行业大模型落地的正确方式吗？

第四范式联合创始人兼总裁胡时伟在与企业沟通中发现，相较于追问AI能带来什么，他更倾向于引导企业先思考一个更根本的问题：你最亟待解决的核心业务痛点究竟是什么？

技术发展的本质是解放生产力、解决实际问题。与其在企业经营管理的“长链条”边缘进行零敲碎打的优化，那些关乎企业“生存”与“增长”的根本性挑战，才应是行业大模型讨论的起点与价值锚点。

大模型落地的关键：从企业顶层战略介入，提升核心竞争力

某国内头部餐饮连锁集团，在全国拥有近13000家门店，覆盖1700多个城镇。在高速扩张的同时，也面临着竞争对手的步步紧逼与同质化竞争。

此前，该集团与第四范式合作开发了一款AI招聘产品，效果显著，节省了数百万元人力成本。但在后续交流中，第四范式团队引导客户进行更深层次的思考：节省几百万招聘费用，是否真正构筑了企业的护城河？与竞争对手拉开差距的关键到底是什么？

答案是坪效与人效。

当时，该集团的线上化转型遭遇瓶颈。仅仅将销售渠道搬到线上，却无法复制线下门店有温度、个性化的服务体验，导致转型效果不佳。洞察到这一核心痛点后，第四范式以行业大模型技术重塑其线上运营系统，将提升坪效锁定为数字化转型的北极星指标。通过AI技术持续优化用户体验，提供专属的个性化服务，最终实现了真正的千人千面、千店千面。截至2023年，该集团核心业务89%的订单已来自线上渠道。

作为一家始终致力于以AI技术推动企业智能化转型的公司，第四范式在十多年的行业实践中总结出一条关键经验：技术浪潮越狂热，越需要冷静思考大模型落地的本质——其真正的商业价值究竟何在？

事实上，对AI大模型能力既感到兴奋又无从下手的矛盾心态，是当前许多企业的真实写照。

年初以来，历经“百模大战”的通用大模型市场格局渐趋清晰，加速场景落地成为行业主旋律，专业性更强、更贴近业务的行业大模型开始兴起。千行百业的企业满怀期待，却也在具体推进中感到迷茫，不知从何入手。

有行业分析数据显示，到2025年，全球生成式AI市场规模有望突破100亿美元，其中企业级应用将占据相当大的份额。然而，理论前景广阔，现实落地却往往面临挑战。

一些从业者反映，企业在接触大模型时，既渴望快速拥抱变革，又因缺乏技术理解而不知所措，不清楚该在哪个核心业务环节应用、如何有效应用。“企业内部缺少既懂业务又懂AI的桥梁型人才。”与此同时，大模型厂商也往往难以深度理解企业每个业务环节的细微痛点和独特语境，无法精准定位最具价值的应用场景。

于是，双方常在这道“认知鸿沟”与“实施鸿沟”前僵持，最初的热情在一次次不尽人意的尝试中冷却，导致大模型难以真正扎根业务场景，产生可衡量的价值。

关键在于转变思路。大模型落地的本质，是将其作为一种先进的生产力工具，来实现企业的核心战略诉求：解决根本性业务问题，构筑并提升核心竞争力。

“行业大模型的真正价值，在于为企业解决核心业务痛点的场景大模型集合，它们将成为‘AI+千行百业’的新型基础设施。”胡时伟指出。

围绕这一实际诉求，行业大模型成功落地需要解决的三大核心问题便清晰浮现：

一是价值定义。必须明确AI要解决的行业核心问题是什么。这是根本出发点，不同场景的核心问题迥异：零售业关注供应链效率与精准营销，医疗健康聚焦辅助诊断与疾病预防，金融风控则看重风险评估的精准度与实时性。

二是数据质量。大模型需要训练，而训练高度依赖高质量、高相关性的数据。许多企业自信拥有海量数据，却未意识到其中绝大部分并非解决特定问题所需的有效特征数据。事实上，目前大量企业能有效用于AI训练的数据占比可能不足5%。对行业大模型而言，不仅需要通用语料，更需针对具体场景的专业语料库，这要求对业务数据进行精细的清洗、处理和标注。“真正优质的数据产生于人与人、人与业务的高频互动过程之中。”

三是模型迭代。模型并非一劳永逸。即便有现成的强大基础模型，也必须针对企业自身独特的业务场景和具体问题，进行一轮轮的迭代、微调与调试，解决一个又一个具体的业务挑战。

“只要把这三大核心问题解决了，算力成本、行业知识注入等影响落地的问题便迎刃而解。”胡时伟总结道。

但知道了方向，企业就能轻松选对模型、加速转型吗？事情显然没那么简单。

例如，零售业的供应链时序数据、医疗领域的医学影像与体检报告、金融风控的多维交易图谱，这些核心业务数据的模态往往并非文本。若仅仅将这些行业知识以文本形式“灌输”给大语言模型，无异于隔靴搔痒，无法触及核心问题，自然难以实现企业的本质诉求。

那么，真正的出路何在？

第四范式十年的行业大模型实践心得：降低应用门槛，做有价值的AI

今年3月，第四范式发布了先知AIOS 5.0行业大模型平台。其核心设计思路是：基于各行业场景的X模态数据（不限于文本），构建行业基座大模型，从而突破当前行业大模型仅能处理文本数据的局限，促进大模型在更广泛、更深层的业务场景中落地。

如何理解这一关键突破？

当前主流大语言模型（如GPT）的本质是预测下一个Token（文本单元）。那么，面对多样化的行业核心诉求，能否将“X”的内涵从文本拓展到其他模态的数据，如图像、时序数据、图谱等？

答案是肯定的。先知AIOS 5.0升级的正是这种“预测下一个X”的通用能力。对于不同行业的企业，只需在平台上上传其核心模态的业务数据，即可高效训练出符合自身需求的定制化行业大模型，这极大地降低了训练门槛和试错成本，让大模型应用不再遥不可及。

这份深刻的行业洞察，源于第四范式作为AI行业“老兵”十余年的实战积累与客户陪伴。

事实上，若抛开必须基于Transformer或GPT架构才算大模型的狭义定义，从解决实际问题的角度出发，第四范式探索行业大模型的时间线由来已久。公司自2014年成立之初，便思考“通用智能”的落地路径，其早期提出的AutoML自动化机器学习技术，本质上就是为了降低AI项目定制化中机器学习工程师的负担，提升开发效率。

胡时伟表示，第四范式成立的初衷，就是将前沿的机器学习技术应用于解决行业实际痛点。创始人兼CEO戴文渊也多次强调：“从十年前创业第一天起，我们做的就是解决行业问题的‘大模型’。”

这一点，从先知AIOS平台的迭代历程中可见一斑。从1.0到5.0，十年五次重大升级，每一次都直指当时企业在应用AI时的核心痛点，始终围绕降低门槛、提升开发效率与模型效果的目标推进，践行“做有价值的AI”这一自创立之初便确立的价值观——AI for everyone。

2014年12月，先知AIOS 1.0推出，专注于通过高维、实时、自学习框架提升机器学习模型精度。随后发现，企业生产系统与AI基础设施的完备性是一大挑战，由此催生了2.0版本。

2017年，先知AIOS 2.0发布，着力解决基础架构问题，并引入自动建模工具HyperCycle，大幅降低模型开发门槛，推动AI开始在企业中产生实质业务价值。

紧接着，团队意识到企业虽拥有大量数据，但多为用于数据仓库的原始数据，缺乏可用于机器智能训练的有效标注数据。为此，研发重点转向AIOS 3.0。

2020年，先知AIOS 3.0平台发布，规范了AI数据治理与模型上线投产流程，打通了从模型构建到落地应用的“最后一公里”。

在研发AIOS 4.0时，团队开始思考：企业即便能用上平台，是否发挥了AI的最大价值？沿着“创造最高业务价值”的目标，2022年发布的先知AIOS 4.0引入了北极星指标与管理层驾驶舱能力，旨在最大化AI应用价值，直接提升企业核心竞争力与经营指标。

及至今年3月推出的先知AIOS 5.0，平台提供了更丰富的低代码开发工具与企业级模型纳管平台，业务人员甚至可通过自然语言交互（企业级AI Agent）的方式，完成行业大模型的构建、优化、报告与管理全流程，真正实现AI的民主化。

市场给予了积极反馈。根据第四范式2024年第一季度财报，其营收达8.28亿元，同比增长28.5%。其中，先知平台及相关产品收入5亿元，占总收入比重高达60.6%，已成为公司最核心的业务增长支柱。

目前，第四范式已形成三大核心业务板块协同发展的格局：以先知AI平台为统一的技术底座，SHIFT智能解决方案聚焦行业最佳实践沉淀与复制，而“式说”AIGS服务则致力于以生成式AI能力重构企业软件与应用，探索大模型商业化的新路径。

“这三者形成一个从技术到应用到价值的闭环，不断迭代，持续解决具体业务问题，最终为企业创造可感知的价值，提升核心竞争力。”胡时伟这样描述其业务逻辑。

「量变」到「质变」，第四范式独有的纵向AGI路线图

当行业大模型真正解决了企业的核心问题，其带来的变革将不仅仅是效率提升，更可能推动企业核心竞争力发生从“量变”到“质变”的飞跃，加速全面数字化转型，迈向“下一代智能企业”。

如何理解这种根本性转变？

在胡时伟看来，面对日益激烈的外部竞争与经营压力，许多企业试图通过数字化转型寻求突破。相较于传统的“金字塔型科层管理体系”，企业可以转向建设基于数字化技术的智能经营管理体系，从战略数字化、策略数字化、执行数字化到评价数字化四个维度全面推进，打造一个感知、决策、执行、反馈的闭环数字化迭代体系，从而驱动核心竞争力实现质的飞跃。

过去几年，第四范式主要聚焦于用AI帮助企业推进从战略到策略的数字化。而大模型的出现，以其强大的自然语言理解与生成能力，显著加速了从策略数字化向执行数字化的演进。例如前文提到的餐饮集团，在明确核心诉求后，第四范式以个性化点餐推荐系统为切入点，为其打造精准的客户服务，优化全流程体验，最终帮助其平均客单价提升2%，带动全年销售额增长数亿元。

这种由“量变”引发“质变”的逻辑，不仅适用于企业转型，也体现在第四范式对AGI（通用人工智能）发展路径的独特思考上。

当前，业界对AGI的定义与发展路径争论不休。胡时伟则更倾向于一条务实的路线，希望从扎根ToB的实用主义角度出发，抓住本轮AI浪潮的价值“波峰”。

他认为，AGI并非全新概念，从深蓝到AlphaGo，每隔二三十年就会经历一次从技术热潮到商业冷却的周期。但与此同时，另一条曲线——AI创造的实际商业价值——却始终在稳步上扬。而到了这一波，“AI价值已达到顶峰，政策、资本、企业、公众全面参与，其高度在整个AI发展史上都前所未有。”因此，当下的要务是抓住历史性机会，最大化发挥AI价值，深耕行业大模型。

当无数个深耕于具体行业、解决具体问题的模型汇聚成海时，或许便是通往AGI之日。

胡时伟阐述了他的构想：如果能结合中国市场特点，将一个又一个行业、一个又一个场景所需的大模型做到极致，那么就能实现由点到线、由线到面的扎实推进。随着覆盖的场景越来越密集，解决的业务问题越来越核心，最终将汇聚成海，完成从“量变”到“质变”的跨越，实现真正具有广泛实用价值的AGI。这便是第四范式所坚持的、不同于OpenAI等技术信仰派的“纵向AGI路线”——从行业纵深走向通用智能。

“我国拥有全球最完善的产业链、最丰富的应用场景、海量的数据资源以及迫切的产业数字化升级需求，”胡时伟指出，这正是区别于国外发展大模型的独特战略优势，或许也是实现弯道超车的关键历史机会。

据了解，目前第四范式的行业大模型业务已在金融、制造、医疗、零售、教育、能源、地产经纪等多个关键领域落地并产生价值。距离“汇聚成海”的宏伟目标，未来值得期待。