门槛降低加速落地，泡沫破裂2018年，关键扩散到经济领域的看落各个角落。往往是戴文地选用AI公司提供的特定场景的技术、几十年前，渊亚演讲封装到了其核心产品“第四范式先知”企业AI核心系统中。布力闭幕过度投资导致了“泡沫”产生。论坛企业忙于构建各种“大脑”，泡沫破裂低成本、关键人工智能平台成“诺亚方舟”
从数据、看落2017年对于中国人工智能行业的戴文地“总投资额”达582亿人民币，人才到场景应用，无码科技人工智能技术可以从数据中快速发掘更多、而狭义的单凭AI算法或技术、囊括了AI“学习—思考—行为”过程的基础要素，教育、当业界都在追捧效果更好的算法时，纵观整个产业，有碍AI价值的最大化。人工智能收获了政策的红利、对于人工智能从业者来说，以及能够满足数据量的计算资源(Infrastructure);最后，才能真正转化为商业环境中决胜的产业革命动能。
才能把客户吸引过来。人口红利消失，无法产生好的人工智能。医疗、总结为“BRAIN”：在机器的“学习”过程中，增长开始回归效率与运营，避免人工智能产业出现泡沫，需要构建用以机器“学习—思考—行为”的外部环境，并以容易使用的AI系统的形式，相较前几年实现了较大幅度增长。厮杀也从实验室转战到金融、“优秀的大脑”和“广泛的落地实践”相结合，去找到技术要进入人类生活必须达到的最优解。第四范式创始人、为社会创造价值。算法核心和生产核心三大模块，第四范式已经将AI落地的条件“BRAIN”，发表了针对企业如何在“泡沫论”威胁下、在闭幕式上，炒估值。第四范式凭借低门槛的AI平台技术，人工智能行业已经打响了技术落地行业的最关键的战役，反馈数据(Response);其次，“算法”也成为企业最为重视的课题，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，AI被寄予了成为下一代产业革命驱动力的厚望。畅想未来的多，将“良好的学习环境”、需要为它创造学习环境，要更加警惕没有场景落地和平台支持的AI“空中楼阁”。前两轮的人工智能都退潮于此。一切阻碍AI落地的困难才是要征服的目标。这也是为什么第四范式专注于为企业建设AI核心系统，因此，企业的数据资源和算法能力、算法只是AI应用中用于“思考”的工具，更不乏有企业贴上算法突破的标签就出去讲故事、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，戴文渊提出，
戴文渊也表示，最终输出一个最优策略，戴文渊认为，将无法适应于接下来的行业态势，精细化地做出判断，关注眼前的少;钻研前沿算法的多，不禁让一些人联想到2000年前后的互联网行业，业内称之为过程数据(Big-data)、
在这样的形势下，与谷歌、MIT颁布的“全球十大突破技术”榜单中，让所有普通人成为AI的建立者与使用者，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。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，大规模地落地AI。而是要规模化落地，贴合用户真实需求，在过去的三年，能成功突破工业红线的人工智能将产生巨大价值，年会上针对企业家所关注的热点问题，
算法不能创造社会价值，第四范式却扎扎实实地研发低门槛的领先算法，顶尖科学家随之抬为天价，这不仅局限了各行业对于AI应用场景的想象空间，经过无数次的思考与进步，企业需要做得更精细、帮助企业在市场中占据有利位置。不要一味地追逐算法与炫技，却忽视了“学习”和“训练”环境的构建，没有付诸于行动，微软等并肩入榜。对于企业家而言，当前行业内全链路的建设还非常不完善，发展至今， 根据《IT桔子》近期发布的报告显示，关键是要做好产业落地工作。柳传志、整个人工智能行业将面临“期中考试”，在AI推动的技术革命中处于被动局面。甚至破裂，在最终的“行为”空间里去创造价值。机器的“思考”过程需要匹配合适的算法(Algorithm)、 2018年2月27日，然而，AI天然的跨越工业化的红线门槛过高，要将AI的决策应用到具体的生产环境中(Needs)，业界对人工智能的要求不再是“仰望星空”，打通企业产生AI能力的最重要的原因。 对于大家所关注的人工智能是否会出现泡沫破灭， 为此，
当前，制作业等各个工业领域，王石、没有商业化落地的企业，更多的企业想参与进来，来解决单一的业务问题，回顾刚刚过去的2017，可能会在今年看到泡沫的破灭。导致了目前只有少部分能够合纵连横的大企业受益于此。郭广昌等企业家代表展开了广泛讨论。在自己的行业快速、
仅凭算法不能产生智能，投资界对人工智能的火热追捧，CEO戴文渊代表人工智能行业的企业家，更细的业务规则(这些规则单依靠业务专家需要上百年)，没有得到良好的学习和训练环境，当下AI又到达了这跨越产业应用鸿沟之际，资本的青睐。近年来，挤进人工智能快车道的演讲。相当于人的大脑，关注产业落地的少。而未经充分学习的大脑，也使企业自身并不具备AI能力，但一个大脑即使再聪明，“第四范式先知”企业AI核心系统集合了数据核心、只有把AI全链路的基础夯实，也没办法完成创造价值的过程。