2021年8月13日，AI平臺公司北京第四正規化智慧技術股份有限公司向港交所主機板提交了上市申請，高盛、中金公司為聯席保薦人。
與“AI四小龍”瞄準計算機視覺不同，成立於2014 年的第四正規化是聚焦決策AI，提供以平臺為中心的人工智慧解決方案，簡單來說，就是專注於幫企業智慧化轉型。
據灼識諮詢的報告統計，在中國以平臺為中心的決策型AI市場份額中，第四正規化排名第一。
Gartner將其評為2020年十大戰略技術趨勢自動機器學習的全球代表廠商之一。The Forrester Wave將其評為2020年預測分析與機器學習中國市場評測領域第一名。另據IDC報告顯示，2018年-2020年第四正規化蟬聯中國機器學習平臺市場份額第一。
據《艾問人物》（IASK-MEDIA。COM）瞭解該公司也是首家獲得中國工商銀行、中國農業銀行、中國銀行、中國建設銀行、交通銀行等五大國有銀行投資的創業公司。目前該公司已累計完成11輪融資，最新估值接近30億美元。
然而，這支“爹疼娘愛”的AI“親生股”，卻始終被人詬病“三年半鉅虧30億，難逃AI泡沫”，這一點也在公司此次招股書的財務業績資料中得到證實。那麼問題來了：
一向“逐利”的資本，為何會偏愛第四正規化這樣的“燒錢機器”？
“資料和職能的夢想”
大部分人對於資料浪漫最早的視覺認知，來源於《駭客帝國》這樣的經典的賽博朋克科幻。
近年來，
“資料和職能的夢想”
人類科學的發展，曾被圖靈獎得主、關係資料庫鼻祖Jim Gray這樣解釋成四個正規化的演化：
第一正規化是以記錄和描述自然現象為主的“實驗科學”， 第二正規化是利用模型歸納總結過去記錄的現象， 第三正規化是模擬複雜現象的“計算科學”，而第四正規化則是透過收集大量的資料，讓計算機去總結規律的“資料科學”。
《艾問人物》（IASK-MEDIA。COM）認為現在不僅是一個數據氾濫的時代，也是創造新的社會和道德秩序的良機。與曠視、商湯這些視覺賽道的AI企業不同，第四正規化聚焦決策型AI領域，主要業務可以簡單理解為研究與利用機器學習，實現對於資料的精準預測與挖掘，從而幫助企業提升效率、降低風險。
官網介紹，
AI在主流輿論裡的存在感越來越強，幾乎所有人都知道，未來大機率是屬於AI的時代。
應用於金融、零售、製造、能源與電力、電信及醫療保健等領域。
作為第四正規化的創始人兼CEO，戴文淵的本科和碩士都畢業於上海交通大學，2005年，在上海交通大學讀書期間，戴文淵的團隊曾獲得過ACM國際大學生程式設計競賽世界冠軍。ACM國際大學生程式設計競賽是由美國計算機協會（ACM）主辦，被稱為計算機界的奧林匹克大賽，號稱彙集了全球智商最高的人。
2020年6月，戴文淵又獲得了香港科技大學的計算機科學及工程學博士學位。
翻開戴文淵的履歷，如果他繼續留在學術界發展，應該會成為持續登頂學術高峰的科學家：
第四正規化成立於2014年9月，提供以平臺為中心的人工智慧解決方案，
而在機器學習子領域遷移學習，他更被認為是該領域的全球領軍學者，單篇論文被引用次數全球排名第三。
這個金牛座的理工天才曾發微博感慨：“07年開始，有了資料和職能的夢想。
全世界首個提出“非監督遷移學習”概念的人，開創了“非監督遷移學習”這一重要研究方向，獲得過中國智慧科技界最高榮譽“吳文俊人工智慧科學技術獎”一等獎，
一
”然後2014年，戴文淵把夢想實踐到了自己的第四正規化。
“那個年代，沒有人相信AI能做成”，戴文淵曾這樣調侃，“畢業以後，成績好的能當個老師，成績不好那就算白學了。”
但戴文淵是個天才，即便是“逐利的資本”也願意給他燒錢，相信他能做成。
開始在論文上追逐，後來在百度鳳巢廣告上實踐自己的想法，再後來去諾亞方舟將想法實踐到非網際網路領域。
2016年7月，第四正規化開發出了一個能夠讓非專業人士使用的機器學習平臺——先知。用戴文淵的話說，就是一個完全不懂技術的小白，透過運用此資料架構平臺，大概經歷2周的時間，就可以成為一個AI專家。
先知平臺是端到端的企業級人工智慧解決方案，
創立的第一年，紅杉資本就投了第四正規化的天使輪；2016年，再獲創新工場、紅杉資本的A+輪融資。
可以讓企業輕鬆實現構建量身定製的人工智慧系統。覆蓋了從算力、作業系統、生產平臺到業務系統的全棧AI產品矩陣。
招股書中稱，作為人工智慧開放能力平臺，可媲美個人電腦作業系統。
除此之外，
由人工智慧作業系統Sage AIOS、包括HyperCycle及Sage Studio的人工智慧開發套件兩部分組成。
2020年3月，第四正規化AutoML入選全球“科技指向標” Gartner《十大戰略技術趨勢報告》。
2021年6月，第四正規化推出了企業級人工智慧應用商店，又推出了開源資料庫OpenMLDB，旨在為機器學習推動的應用實現資料正確性和效率。
第四正規化在AUtoML（自動機器學習）技術領域中居於世界領先地位，這也是第四正規化最為核心的技術優勢之一。
2021年1月，第四正規化公佈了D輪7億美元融資，為2020年以來AI技術領域披露的最大單筆融資。
《艾問人物》（IASK-MEDIA。COM）記者進行了統計，自2015年開始，第四正規化共完成11輪融資，投資方為國開、國新、中國建投、國壽、中信、光大、三峽、保利、西城區母基金等國有資本；紅杉中國、博裕、厚朴、松禾、高盛、春華、聯想、創新工場、思科等均參與其中。
最引人注目的是，第四正規化還是第一家獲得了中國工商銀行、中國農業銀行、中國銀行、中國建設銀行、交通銀行等五大國有銀行共同投資的創業公司。
截至今年2月來自騰訊投資最後一輪戰略投資，
好風憑藉力，送我上青雲
資本眼裡的香餑餑，但對於一家企業而言，商業落地的程度將決定公司未來能夠走多遠。
然而，根據招股書可以得知，2018年、2019年、2020年以及截至2021年6月30日止6個月，期間第四正規化虧損分別為3。72億、7。17億、7。5億、11。82億元，三年半累計虧損30億元。
天才的創業，資本的寵兒，國選的“AI種子”，第四正規化的戰績就這麼拉胯？
人工智慧的週期性寒冬，當融資換血越來越難，盈利遙遙無期，上市成為了部分AI企業的求生之舉。
好風憑藉力，送我上青雲
而近一個月內剛剛過會的雲從、雲天勵飛，可謂是劃開了AI企業上市的口子。
現如今，在一眾AI企業上市懸而未決之際，第四正規化赴港上市，也擠進了IPO大潮。
在招股書中，
第四正規化共獲得9輪融資，融資金額超10億美元，估值接近30億美元。
公司總收入由2018年的1。28億增至2019年的人民幣4。6億元，增速高達259。7%；2020年又進一步增加105。0%至人民幣9。42億。最近一年，截至2020年6月30日止的6個月內，公司總收入由2。95億增加166。9%至2021年同期的7。88億。
2019年，IDC首次釋出了《中國機器學習開發平臺市場評估》，其中，
但在第四正規化赴港IPO之前，很多AI企業的IPO征程並不順利。曠視折戟港交所後轉戰科創板，依圖主動終止IPO，另有格靈深瞳等AI企業還在排隊中，
而根據灼識諮詢的報告來看：“在各細分賽道智慧，第四正規化所在領域的決策類人工智慧有望成為增長最快的類別。”
2020年，中國人工智慧支出達到人民幣1280億元，中國決策類人工智慧市場的支出規模達到268億元；預計2025年，中國人工智慧支出將增長至人民幣6095億元，年均複合增長率為36。6%，
第四正規化的營收結構十分簡單，分為先知平臺及應用產品、應用開發及其他服務兩大塊，這兩塊業務在收入貢獻度上逐漸拉平。
2020年，國內市場以平臺為中心的決策類人工智慧市場規模為50億元，並預計將以60。4%的複合年增長率在2025年達到535億元。按2020年相關收入計，在以平臺為中心的AI決策市場上，前五大參與者合計佔約50。3%的市場份額，第四正規化為首，市場份額為18。1%。
值得一提的是，今年6月30日，第四正規化宣佈與寧德時代達成合作。據媒體報道，
第四正規化位列領導者象限，並且市場份額位居第一，領先於BAT、微軟及AWS這類有著強大技術實力與豐厚資本的科技巨頭。
截至2021年6月末，第四正規化在各個行業領域積累的行業客戶已超過8000個，服務過38名標杆使用者，同期，標杆使用者貢獻總收入佔比為50%。來自每個標杆使用者的平均收入由2018年的390萬元增加112。8%至2019年的830萬元，並進一步增加48。2%至2020年的人民幣1230萬元，截至2021年6月30日止6個月，增加至1030萬元。
不是戰績拉胯，或許只是厚積薄發？
一眾AI上市潮下，許多AI企業選擇了對盈利要求較低的科創板上市，但隨著科創板稽核趨嚴，將現場檢查與稽核問詢、現場督導、自律監管等方式結合在了一起，不少AI企業紛紛選擇直接撤回招股書。
然而，
中國決策類人工智慧市場支出將增長至1847億元，年均複合增長率為47.1%。
兩家公司官宣達成戰略合作，基於SageAIOS平臺的全生命週期AI應用與管理能力，要將AI決策能力注入到寧德時代生產製造的各環節中。
第四正規化直接選了港股上市。
儘管人工智慧行業市場空間並不小，但熱度消減後，那些站在風口跳舞、只停留在AI技術表層不能提供實際技術應用的企業，已經開始被慢慢淘汰。
正如戴文淵在知乎上所說的一般：“真正挑戰人類的其實是IBM，不是許峰雄；是Google，不是DeepMind團隊。就像，真正修成聖彼得大教堂的，是天主教會，而不是米開朗基羅。”
結語
END
作者：黑皮猴
編輯：多金
圖編：丘丘
圖源：網路侵刪