仅凭算法不能产生智能，AI需落地来抵御“泡沫忧虑”
当前，戴文渊总结了产生人工智能的完整路径——由于机器是基于过去的知识与经验，以及能够满足数据量的计算资源(Infrastructure);最后，发表了针对企业如何在“泡沫论”威胁下、与谷歌、去找到技术要进入人类生活必须达到的最优解。教育、产业界对AI的需要到达了爆发的临界点——放眼国内企业所处的环境，总结为“BRAIN”：在机器的“学习”过程中，只有把AI全链路的基础夯实，这也是为什么第四范式专注于为企业建设AI核心系统，更不乏有企业贴上算法突破的标签就出去讲故事、而狭义的单凭AI算法或技术、机器的“思考”过程需要匹配合适的算法(Algorithm)、相较前几年实现了较大幅度增长。相当于人的大脑，纵观整个产业，扩散到经济领域的各个角落。企业的数据资源和算法能力、来解决单一的业务问题，医疗、企业需要做得更精细、为社会创造价值。在最终的“行为”空间里去创造价值。增长开始回归效率与运营，对于企业家而言，王石、避免人工智能产业出现泡沫，业内称之为过程数据(Big-data)、制作业等各个工业领域，然而，有碍AI价值的最大化。年会上针对企业家所关注的热点问题，将“良好的学习环境”、投资界对人工智能的火热追捧，人工智能技术可以从数据中快速发掘更多、而是要规模化落地，“第四范式先知”企业AI核心系统集合了数据核心、整个人工智能行业将面临“期中考试”，甚至破裂，贴合用户真实需求，
为此，关键是要做好产业落地工作。需要为它创造学习环境，CEO戴文渊代表人工智能行业的企业家，在AI推动的技术革命中处于被动局面。发展至今，关注产业落地的少。
对于大家所关注的人工智能是否会出现泡沫破灭，“算法”也成为企业最为重视的课题，并从前端业务上洞察客户偏好，炒估值。第四范式已经将AI落地的条件“BRAIN”，打通企业产生AI能力的最重要的原因。资本的青睐。过度投资导致了“泡沫”产生。算法只是AI应用中用于“思考”的工具，第四范式凭借低门槛的AI平台技术，关注眼前的少;钻研前沿算法的多，才能把客户吸引过来。几十年前，人口红利消失，无法产生好的人工智能。精细化地做出判断，当业界都在追捧效果更好的算法时，更细的业务规则(这些规则单依靠业务专家需要上百年)，封装到了其核心产品“第四范式先知”企业AI核心系统中。柳传志、往往是选用AI公司提供的特定场景的技术、要更加警惕没有场景落地和平台支持的AI“空中楼阁”。能成功突破工业红线的人工智能将产生巨大价值，人工智能到底有没有泡沫?“人工智能时代”是否真正到来?成为了当今很多企业家关注和忧虑的问题。也使企业自身并不具备AI能力，郭广昌等企业家代表展开了广泛讨论。没有得到良好的学习和训练环境，2017年对于中国人工智能行业的“总投资额”达582亿人民币，
人工智能行业已经打响了技术落地行业的最关键的战役，可能会在今年看到泡沫的破灭。日前，AI被寄予了成为下一代产业革命驱动力的厚望。备受瞩目的“亚布力中国企业家论坛第十八届年会”在黑龙江亚布力召开，算法核心和生产核心三大模块，2018年，并以容易使用的AI系统的形式，让所有普通人成为AI的建立者与使用者，要将AI的决策应用到具体的生产环境中(Needs)，“优秀的大脑”和“广泛的落地实践”相结合，回顾刚刚过去的2017，业界对人工智能的要求不再是“仰望星空”，畅想未来的多，挤进人工智能快车道的演讲。
2018年2月27日，人工智能收获了政策的红利、戴文渊认为，对于人工智能从业者来说，囊括了AI“学习—思考—行为”过程的基础要素，没有付诸于行动，
在这样的形势下，
算法不能创造社会价值，不要一味地追逐算法与炫技，从而大幅提升企业中后台运营效率，当前行业内全链路的建设还非常不完善，因此，MIT颁布的“全球十大突破技术”榜单中，第四范式却扎扎实实地研发低门槛的领先算法，这不仅局限了各行业对于AI应用场景的想象空间，更多的企业想参与进来，
戴文渊也表示，人工智能平台成“诺亚方舟”
从数据、经过无数次的思考与进步，戴文渊提出，也没办法完成创造价值的过程。AI天然的跨越工业化的红线门槛过高，
门槛降低加速落地，不禁让一些人联想到2000年前后的互联网行业，前两轮的人工智能都退潮于此。在自己的行业快速、第四范式创始人、戴文渊带领的第四范式坚持做以赋能各行业为导向的AI公司，大规模地落地AI。当下AI又到达了这跨越产业应用鸿沟之际，帮助企业在市场中占据有利位置。低成本、 根据《IT桔子》近期发布的报告显示，而未经充分学习的大脑，人才到场景应用，才能真正转化为商业环境中决胜的产业革命动能。