来源：雪球App，作者： 大唐同学，（https://xueqiu.com/2961204996/313058149）
$第四范式(06682)$ 根据现有资料，第四范式在22个行业有人工智能解决方案和应用落地。这些行业包括：1.金融
2.零售
3.制造
4.能源与电力
5.电信
6.医疗保健
7.政府
8.物流
9.农业
10.教育
11.媒体
12.安防
13.智能制造
14.水电管理
15.水利
16.信息技术
17.数据中心
18.流体动力学
19.运输
20.科技
21.房地产
22.航空
这些行业涵盖了金融、零售、制造、能源、电信、医疗、政府、物流、农业、教育、媒体、安防、智能制造、水电管理、水利、信息技术、数据中心、流体动力学、运输、科技、房地产和航空等多个领域。
第四范式在金融行业的具体人工智能解决方案和应用案例是什么？
第四范式在金融行业提供了多种具体的人工智能解决方案，并且有多个成功应用案例。以下是详细的介绍：
具体人工智能解决方案
全流程人工智能平台：
第四范式提供全流程的人工智能平台，涵盖从数据引入到模型应用的全流程，降低AI应用门槛，提升算力应用效率，加速企业实现智能化转型。
一站式流量运营技术平台：
该平台旨在解决企业智能化转型中遇到的AI应用门槛高、落地价值受限和算力投入激增等问题。
软件定义算力平台：
通过该平台，金融机构可以更高效地管理和使用计算资源，从而提高整体运营效率。
AutoML（自动机器学习）技术：
第四范式在AutoML技术方面处于世界领先地位，能够自动生成和优化机器学习模型，显著提升模型训练的可靠性和效率。
智能银行方案：
第四范式构建了数据闭环系统，提供模型自学习、数据免清洗、复杂模型可解读和人机协同等服务，帮助银行实现智能化和数字化转型。
应用案例
招商银行合作案例：
自2015年与招商银行签约以来，第四范式率先在金融领域应用AI技术并取得显著成果。通过与多家国有银行及商业银行的合作，推动了银行业的智能化和数字化转型。
某全国性大型综合类证券公司基金产品推荐：
第四范式基于海量非结构化数据，针对APP页面上智能推荐的基金产品，在离线场景下模拟验证模型预测结果，并进行推荐模型效果验证。最终帮助客户实现理财产品的精准推荐，推荐准确率较原来提升4.5倍。
某银行营销模型优化：
通过机器学习将营销模型维度从两百多维提升至五千万维，帮助银行发现了更细的业务规律，最终实现短信响应率提升68%，手续费提升61%。
银行A反欺诈AI模型：
第四范式帮助中国最大的国有银行之一（银行A）开发了用于估计潜在欺诈风险的AI应用程序。利用Sage Studio分析交易记录、历史欺诈交易、账户信息等数据，建立风险控制AI模型，准确率约为83%，比使用原有基于专家规则的模型高出三倍多。
总结
第四范式通过其全栈式企业级AI产品体系和先进的AutoML技术，在金融行业中实现了多个领域的突破。其解决方案不仅提升了金融机构的运营效率和风险管理能力，还显著提高了理财产品的推荐准确率和营销模型的效果。
第四范式如何在医疗保健行业中利用人工智能技术改善服务？
第四范式在医疗保健行业中利用人工智能技术改善服务的方式主要体现在以下几个方面：
慢性病管理：
第四范式与瑞金医院合作，开发了全国首款基于AI的糖尿病及并发症管理产品“瑞宁知糖”。该产品能够预判未来3年内罹患糖尿病及其心血管并发症的风险，并提供专业评估报告及个性化干预方案。用户只需输入基础指标，即可获得准确的患病风险评估结果和从单一病症到并发症管理的个性化健康管理方案。
诊断筛查系统：
在疫情期间，第四范式参与开发了一套诊断筛查系统，通过机器学习模型发现潜在的传播者，使得筛查准确率从原来的5.8%提升到93%。这一巨大的提升显著提高了疫情筛查的效率和准确性。
健康管理大模型：
第四范式发布了全新行业大模型平台先知AIOS 5.0，构建了一个健康管理大模型。该模型基于历史体检报告，预测未来几年的体检报告，为医生提供专业的健康管理建议。这种预测性健康管理能够帮助患者提前预防疾病，提高整体健康水平。
手术室智能化管理：
某骨科医院利用第四范式的人工智能技术打造了智能手术室系统，通过机器学习等技术实现手术排班、患者信息调阅和手术示教管理等功能。这不仅提高了手术室的利用率和效率，还使医院资源利用率达到了60%。
总体来看，第四范式通过多种方式将人工智能技术应用于医疗保健领域，从而提高了医疗服务的效率、精准度和整体管理水平。
第四范式在智能制造领域的创新技术和成功案例有哪些？
第四范式在智能制造领域的创新技术和成功案例主要体现在以下几个方面：
第四范式为
一汽解放整车智能工厂
打造了智能制造运营管理（MOM）解决方案。
通过人工智能等技术的支持，实现了销售、计划、物流、制造、质量等制造全过程的业务协同，从而达到管理精益化、制造柔性化、过程可视化以及决策智能化的效果。
第四范式利用AI技术帮助企业实现智能化转型，
通过计算机辅助决策和自主决策模型的结合，为企业提供认知型解决方案。
这些解决方案包括智能排产、供应链优化、销量预测和智能补货等服务，能够显著降低成本并提高效率。例如，
在芯片企业的制造产线中，第四范式可以缩短工时并提高设备利用率；
在零售企业中，可以优化托盘调配方案以降低运输和租赁成本；
在农产品企业的供应链中，可以降低运输成本并提高订单满足率和客户体验。
第四范式与合作伙伴一起，通过采用先进的传感器、电子、信息、控制和智能分析软件等技术手段，
对电厂现有数据资源进行整合，形成水电厂生产域机组全息数据获取、传输、处理、存储、分析的数据共享中心和智能决策支持应用的统一平台。这一平台有力支撑电站的安全高效运行，并通过监测大量测点数据，支持机组设备的全面监测、分析、评价、故障诊断和运行检修指导。
第四范式依托领先的机器学习技术和丰富的行业实践经验，打造了全栈式企业级AI产品体系，包括全流程人工智能平台、一站式流量运营技术平台和软件定义算力平台。这些平台帮助企业解决AI应用落地中的难题，
并已在零售、金融、制造等多个领域
成功落地上万个AI应用，
加速传统产业智能化转型。
第四范式在房地产行业的人工智能应用及其带来的影响是什么？
第四范式在房地产行业的人工智能应用及其带来的影响主要体现在以下几个方面：
第四范式与我爱我家
控股集团股份有限公司合作，开发了
房产经纪大模型。
该模型结合了公司的行业知识库和第四范式的式说大模型，旨在帮助经纪人更好地理解客户需求、提高业务能力和成长速度。通过缩短经纪人的培养周期、降低流失率，公司希望以此提升企业运营效率和数智化水平。此外，房产经纪大模型具有更好的语义理解能力和更流畅的语言表达能力，能够真正成为经纪人的业务助手，帮助他们更灵活地运用业务知识、更好地理解客户的需求、更快地成为一名优秀的经纪人。
AI技术在房地产市场的分析和预测中发挥重要作用。通过大数据分析和机器学习算法，AI系统可以分析历史交易数据、人口流动数据、经济指标等多维数据，预测房地产市场的发展趋势和潜在投资机会，指导企业进行战略规划和资产配置。
AI技术还可以应用于智能房产推荐系统，帮助购房者快速找到符合需求的房源。通过自然语言处理和推荐算法，AI系统可以分析用户的需求和偏好，推荐个性化的房产信息和房源列表，提高购房者的搜索效率和满意度。
AI技术在房价估值与定价方面也有广泛应用。通过机器学习算法和数据挖掘技术，AI系统可以分析房屋特征、周边环境、市场供需等因素，预测房价走势并给出合理定价建议。
AI技术还可以优化房屋布局和空间利用，提高房屋设计的效率和质量。此外，AI系统能够识别潜在客户和购房意向，制定个性化的营销策略，从而提高销售转化率和客户满意度。
根据一项调查，近三分之一的受访公司过去一年中使用过人工智能，大多数人认为人工智能/机器学习将在房地产价值链的各个方面发挥作用。虽然营销和租赁等领域被认为是人工智能最具潜力的应用领域，但受访者认为它还可以帮助规划、资产管理、施工和投资团队等其他领域。
第四范式在房地产行业的人工智能应用不仅提升了房产经纪人的工作效率和客户服务质量，还通过市场分析、智能推荐、房价估值、房屋设计等多个方面推动了整个行业的智能化转型。
第四范式在航空行业的解决方案和应用成果有哪些？
第四范式在航空行业的解决方案和应用成果主要体现在工业4.0（Industry 4.0）技术的实施上。
工业4.0是第四次工业革命的一部分，通过将制造、自动化和信息技术（ICT）无缝整合，形成一个垂直网络，连接组织之间的横向链，模糊了物理和数字领域的界限。
在航空制造业中，工业4.0的应用包括大数据分析、机器人协作、3D模拟、网络安全、增材制造和增强现实等技术。这些技术的引入使得航空公司在数据处理能力、生产流程优化、错误减少、成本降低以及供应链协同效应方面取得了显著进展。例如，物联网（IoT）技术通过连接工人和其他工业4.0解决方案，如增强现实，可以显著提高流程速度和可靠性。
此外，工业4.0还支持航空制造业的最终装配区域，该区域涉及高度多样化的活动、复杂性和定制化。通过先进制造技术，如大数据分析和自动化决策支持系统，可以实现无缝和优化的运作。这种技术的应用不仅提高了生产效率，还减少了人为错误和系统冲突的风险。
然而，引入新技术也带来了挑战，如
财务损失、
解决方案未充分利用、
IT/OT基础设施损坏和
员工适应困难等。
因此，航空公司需要明确其行业4.0愿景，理解其现实情况，并选择最适合自身需求的解决方案，规划实际项目并管理进度以实现预期成果。
第四范式在航空行业的解决方案和应用成果
主要集中在通过工业4.0技术提高生产效率、优化流程、减少错误和降低成本等方面。
