第四范式入選Gartner 2020十大戰略技術趨勢報告 成全球AutoML代表廠商

近日，國際權威機構Gartner發布了《2020年十大戰略技術趨勢：AI民主化》報告，第四范式作為自動機器學習（AutoML）代表入選該報告推薦廠商。Gartner認為，以AutoML為代表的“AI民主化”具備低門檻、高效率等優勢，將加快人工智能在企業端的規模化應用進程。

Gartner《十大戰略技術趨勢》素有“技術風向標”之稱，每年歸結出具有巨大顛覆性潛力、即將進入成熟商用階段且影響范圍及用途不斷擴大的戰略技術，這些技術將迅速增長、并在未來五年內達到臨界點。Gartner建議企業重點關注這些技術趨勢，以應對其對經營策略可能帶來的重大影響，并做出相應的調整。

Gartner《2020年十大戰略技術趨勢》，AI民主化位列其中

在2020年戰略技術趨勢預測中，“AI民主化”成為十大戰略技術趨勢之一，被賦予“從根本上簡化體驗，而無需廣泛且昂貴的培訓”的使命，確保用戶能夠更廣泛地獲取技術專業知識（例如機器學習、應用程序開發）或業務專業知識（例如銷售流程與經濟分析），實現AI“全民可用”的目標。

Gartner在“AI民主化”技術趨勢專項報告中特別強調AutoML在“AI民主化”中承擔的關鍵角色。Gartner發現，AI的迅速發展遍及各類企業和所有地區，企業不僅從單一、大型的AI解決方案中受益，還從數百個中小型方案部署中獲益。隨著AI在企業中的規模化應用，其部署挑戰也越來越清晰——據Gartner調研結果顯示，缺乏技術人才是各大企業及組織在構建和實施AI應用時所面臨的最大挑戰。

企業應用AI的三大挑戰（來源：Gartner報告）

而以AutoML技術為核心的“AI民主化”可降低門檻、提升效率，從而解決AI發展中專業人員不足導致的無法正常開展機器學習項目及應用的問題，加快AI在企業端的規模化應用進程。 在降低門檻方面，“AI民主化”將企業構建AI方案的能力從數據科學家向業務人員轉移——越來越多的非AI技術人員，可以通過云部署或本地部署的AI平臺掌握創建AI解決方案的能力；在提升效率方面，“AI民主化”能夠使數據科學家專注于利用人工智能探索更多的應用案例。 Gartner在報告中對第四范式AutoML技術表示了特別關注，并引用第四范式AutoML理念與技術邏輯進行闡釋（如下圖）。過往，機器學習流程主要依靠AI技術專家來執行，通常需要數次調參迭代才能使流程高效進行。而第四范式AutoML通過將機器學習過程自動化，改善機器學習應用程序的構建，減少對專業知識的依賴，是幫助專家和普通業務人員提高機器學習開發能力及性能的增強版解決方案。

自動機器學習流程示例（來源：Gartner報告）

Gartner在報告著重介紹了來自第四范式和谷歌的兩個代表性案例，闡明AutoML已經在幫助專家和非技術背景的業務用戶提高機器學習應用的表現。有越來越多的企業通過AutoML落地部署AI應用并產生業務價值。

AutoML應用案例介紹（來源：Gartner報告）

雪佛龍公司的地震成像處理技術團隊安裝了Google自動機器學習圖像分析工具，進行內部文獻檢索，發掘石油鉆探新的機會。

長春市婦產醫院的醫生基于第四范式的AutoML技術及產品，建立了新生兒體重預測和胎膜早破的預測模型，無機器學習經驗的醫生由此證明了大氣壓與胎膜早破之間的緊密相關性。

Gartner預測，到2024年，75%的大型企業將使用至少四種低代碼的開發工具來支持IT應用程序開發和公民（不具備專業AI技能的開發人員及業務人員）開發；到2025年，數據科學家的稀缺不再成為企業或組織采用數字化、機器學習等技術的阻礙。

在“AI民主化”的技術趨勢下，Gartner建議相關團隊盡快利用流程和工具來承擔更多的人工智能工作。基于對平臺工具的詳細調研，Gartner在報告中推薦了主流的自動機器學習供應商。第四范式被選為自動機器學習平臺類別的代表廠商，一起入選的還有Google（具備機器學習功能與服務的公有云平臺代表廠商）、H2O.ai（開源人工智能平臺代表廠商）、DataRobot（機器學習平臺代表廠商）等海外科技公司。