陈雨强：我认为主要有三大门槛。

　　第一个门槛是企业认知的门槛，对于企业来说，AI是一个相对比较远或者比较专业的问题。但是AI不应该是一个很专业的问题，而是可以利用的工具。因此，我们做的第一件事情是要降低认知门槛，让每个企业的业务人员都能够了解和理解AI的运用。

　　第二个门槛是数据门槛。目前很多企业都有非常多的数据，但它是通过BI的方式收集的。BI的核心是抓大放小，以报表或者图形方式呈现，是给高层决策者看的，而不是供机器分析的。但不同的决策者看到同样的图形或报表，得出来的结论是不一样的，所以本质上不能真正帮助我们去执行。但AI数据的价值是要面面俱到，把所有的信息全部反馈给机器，因此构建一个针对AI的数据收集系统，也是一个很重要的门槛。

　　第三，就是算法门槛。近些年AI的提升，其实很大一部分（原因）是算法本身的提升——而这背后的本质就是人才问题。现在一个AI人才的“价格”几百万元很正常，不是说有多贵，而是人才资源很少，所以怎样把限量供应变成大量供应，是AI落地的重要瓶颈。我们正在设计一个新的技术，叫做自动机器学习技术（AutoML），去解决算法很难设计的问题，让用户在没有机器学习研究背景的情况下开发机器学习模型，让算法做到不需要科学家。

　　NBD：现在都在讨论中国人工智能市场存在泡沫的情况，比如AI企业估值偏高，您对此怎么看？

　　陈雨强：我觉得这属于公司行为，其实是看公司在做什么事情，有人想让AI真正落地，而有人做AI只是蹭热度。AI产生价值并没有什么疑问——（现在）已经脱离了要证明自身价值的阶段，搜索、广告这样的技术其实已经让非常多公司跑了出来，成为千亿级甚至万亿级估值的公司。人工智能提升的是企业运营的效率，这不仅仅只是互联网公司的专利，能源、医疗、教育行业都能用上，其实空间是非常大的。

　　这个行业未来资源整合是肯定的，但不一定是兼并的方式，不一定是在人工智能公司之间，可能更多是在人工智能和传统行业之间的结合。

　　从第四范例来说，我们是去辅助各行各业，在还没有标准化方式和产品时，可能就会需要一个合作介质，比方说合资或者其他合作方式，这样才能让更多行业看到人工智能的价值，整个市场更有可能往前走一步。

AI正处于爆发阶段

　　陈雨强：首先，作为一个公司来说，肯定还是需要先站住脚；

　　第二，金融行业在所有企业服务中是非常难服务的一个行业，因为客户本身规模大，另外金融行业政策规范非常严格，有各种各样的监管机构对金融机构进行监管。

　　因此他们属于企业服务中服务规格最高的，如果我们能把他们服务好，对于我们服务其他行业来说是一个非常好的积淀，而如果我们从其他行业开始的话，可能还得不断地爬坡。

　　从我们公司的目标角度来讲，从来就不只是针对一个金融行业。最近，我们在医疗行业有比较大的一些突破。我们跟瑞金医院有一个合作，通过人工智能做慢病管理，可以预估一个人3年之后得糖尿病、心脏病、高血压等的概率，这样人们可以提早做一些措施进行预防。

　　另外在政府、教育、制造业我们也会有进一步的布局。

　　NBD：第四范式目前盈利情况如何？

　　陈雨强：我们是一个To B的服务公司，从创业的第一天开始，或者不是第一天，很早开始就有收入的，AI整体处于爆发的状态，这几年的感受越来越清晰。

　　对于AI,现在很多公司已经不是思维上的了解，而是主动采取动作，主动来找我们希望转型升级，这样的机会将越来越多。

　　但在这个过程中，我们觉得产生价值的，不是我们自己的收入，甚至我们觉得自己的收入在现阶段不是最重要的，而让我们的客户产生最大的价值才是最重要的，这个事情是我们比较坚持的。每个企业都有阶段，但是一定要对社会产生价值。

　　NBD：您对创业创新环境有什么期待？

　　陈雨强：国家正大力支持AI，人工智能是中国实现弯道超车的一个非常重要的机会。

　　因为中国有最多的人和企业，这些人和企业就会产生大量的工业数据和日常数据，而数据是人工智能的核心，也就是说，拥有最多的数据，就是拥有最好人工智能的一个前提。能够跟国家的这个大战略一起，让人工智能更大规模落地，这是我们的一个希望。举例来说，政府在建立一些园区时，是否可以在给企业硬件资源的支持之外，也给一些软件或者智能平台层面的支持，这样的人工智能平台也可以服务于各行各业的企业，帮助他们提升效率。