让机器代人脑遍寻产业规律，被投企业决策类AI公司「第四范式」港交所敲钟 | LCIG Portfolio

9月28日，联想创投被投企业，以平台为中心的决策类人工智能公司——北京第四范式智能技术股份有限公司（下称“第四范式”）于香港交易所主板挂牌上市。股票代码6682.HK，发行价为55.60港元，上市发售股份1839.6万股，其中香港发售183.96万股，国际发售1655.64万股，另有15%超额配股权。第四范式在公开发售阶段获约11.4倍认购，分配至公开发售的发售股份最终数目为183.96万股，占发售股份总数的约10%。国际发售部分亦录得超额认购，相当于国际发售初步可供认购的约1.57倍。截至发稿，第四范式股价涨幅13.49%。

按照规划，本次募集资金约60%将在未来三年内用于加强公司的基础研究、技术能力和解决方案开发；约20%将分配至产品拓展、品牌建设及进入新的行业领域；约10%将在未来三年分配至寻求战略投资和收购机会；约10%将用作一般企业用途。

01
用AI推动各产业全面进入科学时代

图灵奖得主、关系数据库的鼻祖Jim Gray，在2005年以《科学发展的四个范式》诠释了人类科学发展的四个阶段：以钻木取火为代表的试验科学阶段，记录现象并总结的理论科学阶段，基于强大计算能力进行推演的计算科学阶段，以及通过机器在海量数据中发现规律的第四范式阶段。

这个观点，成为后来第四范式命名的灵感。

和Jim Gray描述的科学愿景一般，第四范式将自己定位为以平台为中心的决策类人工智能公司，致力于解决企业智能化转型中面临的效率、成本、价值问题，提升企业的决策水平。

联想集团高级副总裁、联想创投集团总裁贺志强表示，第四范式的成功IPO，既是出于对AI在B端潜力的深刻领会，也是出于对“AI赋能企业”的探索坚持。B端数字化转型向来是技术领域的难点，无论是AI产生价值的形式还是实现路径，都和C端的底层逻辑有所区别。第四范式持续深耕人工智能解决方案，在大模型产业热点爆发的时候已经拥有了将大模型应用于B端的技术积累。联想创投长期关注技术赋能B端企业，与第四范式结缘已久，相信他们在AI时代将用科技赋予企业更强的决策能力。同时，联想创投发挥CVC生态优势，积极推动联想集团与第四范式之间的生态合作，联想凭借底层存储空间和算力优势，结合第四范式Sage先知AI软件平台，共同研发了赋能金融、教育、政务领域的AI一体机。希望未来双方能继续携手共进，合作共赢，推动AI赋能行业带来整体社会经济效率的提升。

第四范式成立于2014年，董事会主席、执行董事、首席执行官兼总经理戴文渊，虽为80后，却是人工智能领域的“老江湖”：戴文渊是首位获中国智能界最高奖“吴文俊人工智能科学技术奖”一等奖的企业家；是计算机编程界“奥林匹克”大赛——ACM-ICPC的世界冠军。他在全球范围内首次提出迁移学习基本理论框架及主要算法方向，研究成果被收录至全球最经典数据挖掘大学教材《数据挖掘：概念与技术》；撰写了剑桥大学AI丛书《Transfer Learning》、中国高校大数据课程教材《大数据建模方法》。

近10年来，人工智能发展速度令人叹为观止。从应用场景看，AI可以大致划分为视觉类、决策类、自然语言类、人工机器人类等。联想创投另一个被投企业，同为AI独角兽的旷视科技即视觉类人工智能的典型。第四范式则专注于将人工智能落地到决策上。戴文渊认为，未来可能会有两种特别大的变化：科学规律数量井喷式爆发，产业全面进入科学时代。各行各业都不再是基于人的经验而运作，精细化管理经营将是每个企业的常态。而海量的规律和决策，需要驱动机器去归纳和判断。

2016年，第四范式推出了人工智能开放能力平台“先知”，让不具备专业能力的员工也能构建及操作人工智能应用。2020年，联想创投投资第四范式，携手加速B端企业的智能化、数字化。今年4月，随着生成式AI的浪潮席卷IT界，第四范式也首次向公众展示其大模型产品“式说3.0”，并首次提出AIGS战略（AI-Generated Software）。目前，公司产品已广泛应用于金融、零售、制造、能源与电力、电信及医疗保健等领域。按2022年营收计算，第四范式在中国以平台为中心的决策类人工智能市场排名第一，占有22.6%的市场份额。

大模型的火热，或许就是第四范式静候多年的节点——企业借AI梳理出更多规律，让各产业全面进入科学时代。

02
AI正在静待B端现象级爆发

在戴文渊一直以来的观点中，大模型最先改变的是to B行业。AI确实能够将to B和to C两个领域的软件重做一次，但to B侧的可改造空间更大。一个浅显的例子就是，C端APP的交互体验往往已经最优，而B端软件面向功能开发，交互门槛更高。AI大模型的对话式交互在实现交互友好的同时，还能大幅提升开发效率，让企业做到以天为单位迭代软件。

对于ChatGPT大火，戴文渊并没有感觉到太大的波澜。早在2018年，当Google推出BERT模型时，第四范式就开始了技术积累。大模型在互联网上刷屏的“惊艳”表现，其实并没有超出第四范式的意料。出乎意料的是市场信心的变化。在今年2月和3月，“式说”大模型分别推出1.0和2.0版本，引起广泛关注，第四范式开始如同传统互联网公司一般，加班加点迭代“式说”。

大模型对B端的升级潜力巨大，挑战更大。戴文渊坦言，在“式说”迭代的过程中，第四范式遇到最多的问题就是“可控”。在大模型落地到B端的过程中，可靠性是AI落地的一大难点。在联想创投CEO年会中就提出了这样一种形象的解释：比如一个质检大模型跑分，跑到了80分就能算巨大的跨越，但跑到了90甚至95才能刚刚满足B端企业质检的要求。同理，AI在B端也面临着很多类似的可靠性要求。戴文渊努力追求的，正是“即使AI只能实现99%功能，那1%为什么不能实现，它也需要知道”。

除此之外，易用性也是to B的另一大痛点。联想集团高级副总裁、联想创投集团总裁贺志强同样也对to B大模型保持着冷静：B端需要的AI是完整的产业落地方案，同样以“质检”这种B端场景为例，CV就只能解决一个技术环节，如果要完全解决问题，需要将AI做成完整装备来交付。

联想集团副总裁、联想创投合伙人宋春雨（右一）与第四范式董事会主席、执行董事、首席执行官兼总经理戴文渊（中）、联合创始人兼首席科学家杨强教授（左一）在敲钟仪式现场

联想集团副总裁、联想创投合伙人宋春雨表示，AI从专用模型进入通用大模型阶段，对于B端企业的巨大意义在于，AI对应用场景的适配性得到了大幅增强。业界讨论最多的是AI的落地问题，生成式大模型可以通过自身的机器学习快速迭代，理论上可以为任何场景提供最佳解决方案。这与第四范式的战略构想是契合的，“式说”提供的B端软件重构能力和良好的人机交互能力，正是B端企业“上车”人工智能所需要的。

生成式AI，带来的是B端数字化交互效率和开发效率的提升，以及极强的Know-how学习能力。B端等待的AI现象级爆发节点，或许已经悄然而至。

03
生成式AI，成就第四范式本心

随着生成式AI“式说3.0”的发布，第四范式也发布了AIGS战略，提出了那个更回归初心的概念——以生成式AI重构企业软件。

此时的“式说3.0”，已经在发力Copilot和思维链COT。“思维链”的出现意味着“式说3.0”的思考模式，或者说实现模式，更接近于人脑，基于多步推理、复杂任务拆分、形成数据飞轮，实现对复杂任务的步骤经验积累，从而达到改造传统B端企业软件的体验与开发效率的目的。

这与Jim Gray畅想的“第四范式”已经具备类似的精神内核，机器已经走在替人类找寻规律、提效生产的路上。

这也得益于第四范式在专用模型“先知”产品阶段中积累的高维参数能力，而“高维”的本质就是海量数据。从决策AI到生成式AI，第四范式没有经历太大的跨度。

不过在戴文渊眼中，无论是决策类AI还是生成式AI，第四范式以机器探索规律海洋的本心不变。对于生成式AI带来的无限可能性，戴文渊曾表示，无论研发投入多么巨大，只要是我们的现金流可以接受的范围内，就会加大投入。