2021-2022年AI系列决策类企业级人工智能领导者报告 报告摘要第四范式成立于2014年9月。公司于2021年8月向港交所递交招股书，拟于香港主板挂牌上市。第四范式致力于以平台为中心的人工智能解决方案，帮助企业解决人工智能转型过程中所面临的效率、成本、价值等难题。核心团队阵容强大，技术实力强悍，公司拥有20余个AI竞赛世界冠军，300余项核心专利，和400余篇顶级学术论文，人才和技术储备充裕。第四范式主要收入来自于销售先知平台及产品，以及针对特定用户提供定制化开发的AI应用。第四范式解决方案覆盖银行、证券、保险、零售、能源、医疗制造七大行业，在中国决策类人工智能市场中位居第一，拥有中国工商银行、中国石油、国家电网等大型客户，已提供20余项成功案例。其中反欺诈AI模型准确率、慢性病预测准确率较专业医生基于临床经验标准预测均有2-3倍提升，化工品价格预测准确率更是达到99%。第四范式先发优势显著，占据IDC中国机器学习平台市场份额第一位，在决策类人工智能市场占有率达18.1%，相继入围The Forrester Wave， Gartner 十大战略新兴技术趋势， Forrester Now Tech等，成为全球领先的AutoML代表厂商和AI技术领先厂商。公司用户数、标杆用户数及其客单价持续提升。2018至2020年，公司用户数分别为38名，79名和156名，年 均复合增长率102.6%，2021H1用户数为126家，同比增长73.91%。标杆用户数同步提升，由2018年18名增长至2020年47名，年均复合增长率61.6%，标杆用户数为38家，同比增长46.15%。客单价年均复合增长率达77.6%，于2020年实现1230万元，2021H1单客户平均贡献收入1030万元，同比增长41.1%。公司收入增速较快，整体毛利率较稳定。2018年、2019年，2020年和2021年上半年，第四范式的收入分别为1.28亿元、4.60亿元、9.42亿元和7.88亿元。2019年，2020年，及2021年H1，营收同比增幅分别为259.7%、105.0%及166.89%。2018、2019、2020年和2021年上半年公司整体毛利率分别为42.7%、43.5%、45.6%和44.0%。 目录公司介绍：从金融到百业，企业级人工智能领导者行业概况：行业增速可观，决策类人工智能望实现新突破竞争优势：客户数量持续增长，行业地位持续提高发展战略：加强研发能力，拓展行业领域0230045财务分析：营收高速增长，毛利率相对稳定 00 1 公司介绍：从金融到百业，企业级人工智能领导者第四范式成立于2014年9月，是企业级人工智能的行业领导者。第四范式致力于以平台为中心的人工智能解决方案，帮助企业解决人工智能转型过程中所面临的效率、成本、价值等难题。2015年，公司入局金融领域，提供进行人工智能技术应用，后续逐渐迈入零售领域、能源领域、制造领域，目前解决方案覆盖七大行业，在中国决策类人工智能市场中位居第一。图1：第四范式发展历程入围Gartner新兴先知平台通过欧盟签约招行，开始在 金融领域应用AI签约中石油，开始在能源领域应用AI技术与趋势影响力雷达全球代表厂商GDPR通用数据保第四范式成立护条例认证2014.09 2014.12 2015.08 2018.11 2019.03 2019.08 2020.02 2020.08 2020.11 2021.06推出企业级人工智发布首个自动机器学习框架的商业化产品签约百盛中国，开始在零售领域应用AI IDC MarketSpace中国机器学习平台市场份额第一发布企业级AI操作系统Sage AIOS能应用商店，推出开 源 数 据 库OpenMLDB 资料来源：第四范式招股书、公司官网、经济研究所整理 公司介绍：股权结构集中，法人合计控股超40%公司股权结构较为集中。截至招股书发行，戴文渊直接持股及透过其妻子吴茗女士、北京新智、范式投资、范式隐元、范式出奇及范式天琴合计控制公司41.18%的股份。其中范式投资为第四范式员工激励平台，其他主要股东包括红杉中国、博裕景泰、国新启迪等。图2：第四范式股权架构戴文渊吴茗99% 1%北京新智 24.25%普通合伙人普通合伙人范式出奇北京天琴有限合伙人37.92%有限合伙人59.59%普通合伙人 普通合伙人SequoiaCapital ChinaVenture YSCInvestment China UAEInvestment范式投资范式隐元博裕景泰国新启迪信和一号朴瑞天津其他投资者14.61% 2.31% 7.37% 3.23% 2.77% 2.76% 2.58% 2.25% 1.94% 35.93%第四范式 100% 100% 100%第四范式科技上海式说第四范式北京资料来源：第四范式招股书、经济研究所整理 公司介绍：核心团队技术背景浓厚，平均从业超10年公司核心团队多来自百度，包括戴文渊、陈雨强、胡时伟等，具有资深技术背景。创始人兼CEO戴文渊博士在人工智能技术行业拥有约12年经验，且与郑曌均曾获得ACM国际大学生程序设计大赛全球总决赛冠军。图3：第四范式团队介绍姓名职务介绍香港科技大学博士，人工智能知名学者，论文多次被NIPS、ICML、AAAI及KDD等国际顶级学术会议收录，获ACM国际大学生程序设计竞赛全球总决赛冠军。曾任百度在线网络技术（北京）有限公司主任研发架构师，华为诺亚方舟实验室主任科学家，2015年创立本公司，现任董事会主席、执行董事、首席执行官兼总经理。董事会主席、 执行董事、 首席执行官兼总经理戴文渊陈雨强上海交通大学硕士。曾任百度在线网络技术（北京）有限公司资深工程师，字节跳动网络技术有限 公司架构师。2015年加入本公司，现任执行董事兼首席研究科学家。执行董事兼首席研究科学家执行董事、首席财务官兼副总裁剑桥大学、芝加哥大学硕士。曾任职于麦格理投资顾问（北京）有限公司，美银美林香港分行投资于中灏裴濔思胡时伟银行部，建银国际资产管理公司。2018年加入本公司，现任执行董事、首席财务官兼副总裁。总裁天津师范大学硕士。曾任SAP中国区副总裁。2019年加入本公司，现任总裁。上海交通大学硕士。曾任百度时代网络技术（北京）有限公司资深研发工程师，北京链家房地产经纪有限公司互联网研发部门主管。2015年加入本公司，现任首席架构师。首席架构师上海交通大学学士。曾获ACM国际大学生程序设计竞赛全球总决赛冠军，曾任职于谷歌公司，缤趣公司软件工程师。2018年加入本公司，现任副总裁。郑曌副总裁 资料来源：第四范式招股书、经济研究所整理 商业模式：以先知平台为支柱，提供针对性解决方案第四范式主要收入来自于销售先知平台及产品，以及针对特定用户提供定制化开发的AI应用。先知平台主要由人工智能操作系统Sage AIOS；及包括HyperCycle及Sage Studio的人工智能开发人员套件组成，先知平台与可选配套基础设施相配合，提供具有针对性的先知应用解决方案。先知平台及产品主要通过以下方式提供：(i)在终端用户服务器上本地部署的软件使用许可；及(ii)预装了先知软件的一体化(AIO)解决方案。两者均使得我们的用户可以利用先知平台开发他们自身的人工智能应用。当我们的用户利用先知平台就新应用场景开发更多人工智能应用时，他们将需向我们购买额外使用许可以获得更多算力，从而使我们能够持续获得更多收入。应用开发及其他服务：按个体项目向他们收费，项目定价主要基于提供相关服务的人力消耗而定。当我们的用户对人工智能应用的需求随着业务扩展而增加，他们将继续采购我们的应用开发服务，使我们能够持续收取更多服务费。图4：第四范式产品矩阵 资料来源：第四范式招股书、经济研究所整理 产品架构：双核驱动，Sage AIOS助力企业AI部署核心AI操作系统Sage AIOS：Sage AIOS的功能类似Windows系统在个人电脑上的功能，连通底层IT基础设施与各种人工智能应用，帮助企业解决智能化转型过程中需应对数据质量、建模效率、算力管理等问题，在数据内核和运行时内核的驱动下，实现企业AI规模化部署。Sage AIOS所具备的自动化大规模分布式异构计算资源调度能力可使机器整体利用率提升 50%。数据内核：面向人工智能的数据平台，核心组件为开源数据库OpenMLDB。数据内核主要具备三项功能：定义适用数据标准和数据格式，提升数据质量和建模效率；对在线数据和离线数据进行统一处理，确保数据准确性和有效性；提供数据源、存储及处理的集中管理功能。运行时内核：借助在研的容器冻结和迁移技术，自动调度和管理异构资源，实现高利用率、高效率的多级计算、存储和通信的集中管理。该运行内核计算框架性能较行业平均水平高500%，数据处理引擎总成本较行业平均水平低90%，GPU利用率较主流调度框架提高10倍。图5：Sage AIOS产品界面 资料来源：第四范式招股书、公司官网、经济研究所整理 产品架构：无代码开发工具实现高效建模，提升用户便捷性第四范式为企业提供底层AI开发套件，主要包括无代码开发工具HyperCycle平台和低代码及无代码开发工具Sage Studio平台。HyperCycle是一个人工智能开发平台，可以在开发过程中，实现闭环数据的机器学习模型的自动构建、应用及更新。员工无需具备人工智能知识，只需要通过可视化用户界面进行简单操作，从而帮助企业快速设计、开发、使用人工智能应用。公司基于用户想要开发的人工智能应用类型，提供HyperCycle ML、HyperCycle CV、HyperCycle OCR及HyperCycle KB选择。 HyperCycle ML是用于决策类人工智能应用的自动机器学习平台。 HyperCycle CV专为计算机视觉算法而设计，支持图像分类、目标检测及其他用途。 HyperCycle OCR是一个光学字符识别平台，具备人工智能技术的手写文本、卡证及票据识别功能。 HyberCycle KB旨在开发与知识库相关的应用。Sage Studio是一个端对端的人工智能应用开发平台。Sage Studio的关键模组包括(i)模型探索、(ii)模型管理、(iii)应用开发及(iv)应用管理。类似于HyperCycle，Sage Studio为用户提供API，用户可通过这些API将Sage Studio连接到他们的业务和操作系统。覆盖数据、模型、应用、人工智能应用部署和上线的全开发过程，同时提供可选的代码开发工具、低代码开发工具和免代码开发工具，用户可以根据自身代码开发能力进行选用，并实现全场景、海量数据下的高性能建模。图6：HyperCycle产品界面图7：Sage Studio产品界面 资料来源：第四范式招股书、经济研究所整理资料来源：第四范式招股书、经济研究所整理 核心技术：围绕AntoML，深化全栈算法布局第四范式以”AutoML“为核心，建立了以整体决策水平为核心，包含预测技术、感知技术、决策技术在内的全栈AutoML算法布局。AutoCV、AutoNLP、AutoSpecch等感知类AutoML算法可以全面支持图像、文本、语音等主流多模态数据处理，通过挖掘各类数据。公司四大核心技术实现算法的自动化、可扩展性和高效性。自动机器学习和自动强化学习实现机器学习和强化学习的自动化，解决传统AI感知类模型搭建门槛高、运行效率低等问题；迁移学习则为长尾场景训练提供了可能性，增强全业务场景的感知能力。图8：公司技术能力图9：公司四大核心技术核心技术介绍通过机器学习流程自动化，使得算法自动发掘数据新规律和新数据自动机器学习 模式，涵盖分布式多表时空特征挖掘算法、时间自适应的自动机器学习解决方案、自动深度稀疏网络和神经网络架构搜索。 自动迁移学习，即将某个行业或场景中进行的分析和发掘的规律迁移到另一个类似的行业或场景，从而使人工智能应用能够扩展到数迁移学习据敏感或数据稀缺的行业，并解决人工智能应用领域敏感数据的隐私问题。通过仿真环境中训练模型来降低模型训练的成本并确保安全，包括环境学习知识驱动离散环境学习、知识驱动连续环境学习、数据驱动基于ML的环境学习以及数据驱动基于因果的环境学习。强化学习过程自动化，提供端到端的自动化工具套件，帮助用户在无需具备深入知识背景的条件下开发强化学习算法，训练机器学习自动强化学习 模型以在动态、不确定、潜在复杂的环境中作出一系列决策。 包含自动神经网络结构生成、自动离线强化学习、自动算法选择与动态调参、自动表示学习和样本高效强化学习。 资料来源：第四范式招股书、公司官网、经济研究所整理资料来源：第四范式招股书、经济研究所整理 核心技术：认知类算法布局完善，助力精准判断认知模型需基于历史数据进行筛选和训练，其中数据、特征、模型三大要素存在关键难点。第四范式认知类算法布局覆盖了三大要素的关键技术难点。在数据上，注重数据质与量齐升，加强关联信息挖掘，以提升数据利用率；针对有效特征，则开发算法提升特征提取范围和提取精度，并通过自动特征组合和自动图表征学习以实现自动、高效的特征选择；模型方面，实现低代价全面模型调优和高效配置参数，同时降低深度学习门槛，从而构建更为极致的业务模型。图10：第四范式认知类算法布局认知类算法布局 模型数据提升数据利用率特征构建极致业务模型挖掘海量有效特征低代价全面模型调优 TSE（自动迁移拓展学习）DFO Engine（自动无导数调优）提升特征提取范围及颗粒度FeatureZero（自动跨表时空特征高效配置参数增加可用数据量 Hybrid-HyperOpt（自动混合超参数优化） AutoMPL（自动多方学习）AutoWSL（自动弱监督学习）提取）提升特征提取精度TemporalGo（自动单表时序特征 AutoTuner（自动参数框架）Shrink PBT（基于群体的自动高效调参）提升数据质量 AutoClean（自动数据清洗）提取）AutoEnrichment（自动数据增强）自动高效特征选择TemporalGo（自动特征组合）AutoGraph（自动图表征学习）降低深度学习门槛挖掘数据关联信息 AutoDSN（自动深度稀疏网络构建）NASP（自动神经网络架构搜索）AutoOPT（自动神经网络优化）Sadam（自动强凸函数优化） AutoKGE（自动知识图谱嵌入）资料来源：第四范式招股书、公司官网、经济研究所整理 应用场景：七大应用场景，助力企业降本增效公司产品应用场景广泛。当前覆盖银行、保险、证券、零售、能源、医疗、制造七大行业，提供适配行业特点的场景解决方案，并取得较为显著的业务效果，助力企业降本增效。图11：第四范式产品应用场景 资料来源：第四范式招股书、公司官网、经济研究所整理 金融行业应用案例：证券公司基金产品推荐第四范式服务某全国性大型综合类证券公司，基于海量非结构化数据，针对APP页面上智能推荐的3只最契合基金（人找产品），和最符合基金目标群众的排名前列的人发短信（产品找人）这两种公司实际场景，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。第四范式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。图12：助力证券公司基金产品推荐最终场景客户分析、投资分析、产品推荐某大型证券公司第四范式 人 找 产 品 ： 自 然 购 买 准 确 率00买率）为66.65%，满足基金Top3召回率40%，Top准确率/自然购买率3的要求.011%，智能化后购买准确率.05%，召回率（准确率/自然购客户资源众多金融产品丰富人工智能平台基于交易量 Top 20基金和全量客户样本，从人找产品和产品找人两个场景进行提效。产品找人：机器学习模型Rank 1、Rank 2、Rank 3的Top 1%召回率 分 别 为 24.29% 、 26.40% 、海量非结构化数据26.55% ， 满 足 Top1% 召 回 率20%，准确率/自然购买率3的要求 资料来源：第四范式官网、经济研究所整理 零售行业应用案例：来伊股份智慧零售第四范式服务中国休闲食品连锁行业先行者来伊股份，采用企业级AI操作系统AIOS、线上智能运营系统天枢以及AI算力平台SageOne等全方位AI能力，支持来伊股份线上线下的全场景智能化转型。公司主要帮助客户在供应链管理、线上运营、门店选址等多个业务场景上进行智能化升级，推动人工智能与零售业务的有效融合，从流量思维向精准思维转变。图13：助力来伊股份智慧零售最终场景全域数据打通与线上运营，重构供应链体系来伊股份第四范式线上运营：借助第四范式天枢平 台实现“千人千面”智能推荐、高价值用户的精准识别，提升线上的用户留存与转化超2800家门店及3000万会员供应链：借助智慧供应链系统实现对商品的精细化管理，提高门店补货以及采购下单的及时性与准确性，降低库存压力、盘活企业现金流算法、算力等最新的AI技术企业级AI平台及算力打通来伊份APP、天猫、京东、苏宁等多平台合作覆盖到店、到家、1小时速达、社区团等多重消费场景互联网领域沉淀的经验门店选址：基于AI分析多维度数据，精细化到每个社区门店的智能选址，大幅度提升开店成功率 资料来源：第四范式官网、经济研究所整理 医疗行业应用案例：瑞金医院AI慢性病管理第四范式与瑞金医院达成合作，针对我国对慢性病筛查准确度低、针对性干预难度大、健康管理工具缺失的现状，共同推动AI+医疗产品在健康领域的广泛应用，提升国家慢性病管理水平。其合作研发的全国首款基于AI实现的糖尿病及并发症管理产品“瑞宁知糖” 可以预判人们未来3年罹患糖尿病及糖尿病心血管并发症等代谢疾病的潜在风险、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，即可得出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。图14：助力瑞金医院AI慢性病管理瑞金医院第四范式最终场景 用户输入基础指标，享受慢性病精准筛查、危险因素分析、个性化干预方案推荐和健康管理糖尿病预测规则远超传统临床金标准规则数量国家代谢病临床研究中心、卫生部重点实验室完善的慢性病建模方案、高维机器学习技术、迁移学习技术、半监督学习、可解释机器学习技术等全球领先算法应用糖尿病预测准确率比基于临床金标准的预测提升2-3倍全国最大代谢性疾病样本库，深入分析慢性病患者致病因素、治疗管理基于AUC评估效果在绝对值上远超现行ADA、芬兰标准和CDS标准50万条预测新规则，构建模拟代谢模型，结合高维机器学习技术 目录公司介绍：从金融到百业，企业级人工智能领导者行业概况：行业增速可观，决策类人工智能望实现新突破竞争优势：客户数量持续增长，行业地位持续提高发展战略：加强研发能力，拓展行业领域0130045财务分析：营收高速增长，毛利率相对稳定 0 行业概况：政策助力，为行业发展保驾护航国务院、科技部、深化改革委员会等部门相继发布相关政策，大力推动人工智能技术发展壮大，加速升级迭代。图15：人工智能相关政策颁布时间颁布单位政策内容依托互联网平台提供人工智能公共创新服务，加快人工智能核心技术突破，促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用，培育若干引领全球人工智能发展的骨干企业和创新团队，形成创新活跃、开放合作、协同发展的产业生态。关于积极推进“互联网”行动的指2015-07国务院导意见提出三步走战略目标。第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步；第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平；第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。2017-07国务院新一代人工智能发展规划 加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”。22017-10018-03中央委员会国务院十九大报告2018年政府工作报告要把握新一代人工智能发展的特点，坚持以市场需求为导向，以产业应用为目标，深化改革创新，优化制度环境，激发企业创新活力和内生动力，结合不同行业、不同区域特点，探索创新成果应用转化的路径和方法，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。促进新兴产业加快发展。深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。关于促进人工智能和实体经济深度22019-03019-03中央全面深化改革委员会国务院融合的指导意见2019年政府工作报告以人工智能重大应用需求方向为牵引，依托开放创新平台推动人工智能相关基础理论、关键核心技术、软硬件支撑体系及产品应用开发，形成具有国际影响力和广泛覆盖面的人工智能创新成果。鼓励人工智能细分领域领军企业搭建开源、开放平台，面向公众开放人工智能技术研发资源，向社会输出人工智能技术服务能力，推动人工智能技术的行业应用，培育行业领军企业，助力中小微企业成长。国家新一代人工智能开放创新平台2 2019-08020-08科学技术部建设工作指引国家标准化管理委员会、中央网信办、国家发展改革委、科技部、工业和信息化部指南国家新一代人工智能标准体系建设聚焦高端芯片、操作系统、人工智能关键算法、传感器等关键领域，应加快推进技术研发并实现基础理论、基础算法、装备材料的突破。中华人民共和国国民经济和社会发聚焦高端芯片、操作系统、人工智能关键算法、传感器等关键领域，加快推进基础理论、基础算法、装备材料等研发突破与迭代应用。培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业，提升通信设备、核心电子元器件、关键软件等产业水平。22021-03021-08全国人民代表大会常务委员会国务院展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要“十四五”就业促进规划加大数字人才培育力度，适应人工智能等技术发展需要，建立多层次、多类型的数字人才培养机制。资料来源：第四范式招股书、政府官网、经济研究所整理 行业概况：AI产业链主要包括底层硬件、通用AI技术及平台、应用层图16：人工智能产业链 资料来源：易观、经济研究所整理 行业概况：行业增速可观，决策类人工智能望实现新突破中国人工智能行业市场规模增长迅猛。2016-2020年实现69.7%年均复合增长率，预计未来将由2020年1280亿元市场规模扩大至2025年6095亿元市场规模，年均复合增长率约36.6%。其中决策类人工智能有望成为增速最快的类别。截至2020年，决策类人工智能市场规模达268亿元，近4年年均复合增长率实现83.5%，预计2020-2025年将保持47.1%的年均复合增长率，并在2025年突破1847亿元。图17：中国人工智能行业市场规模（十亿元）图18：中国决策类人工智能市场规模（十亿元） 7654 321 00000000 0000000 200 184.718060609.564.9 1475.9 135.6 97.6 14055.5 1200080 131.2362.5 79.3 98.4146.3272.9 262.3 99.5 63.5 68.8196.3 37.6 205.5 60 74.549.2128.0 46.029.46.3 154.293.6 3 40 53.759.3 117.322.331.8 23.3 37.0184.7 53.516.39.4 84.515.4 201 135.6 36.1345.8.3.0 6.68.3 11.6 55.6 21.898.413.323.410.9 39.118.8 23.968.8 16.29.91.0 15.111.45.5 46.026.8 2.6 9.02.4 5.0020162017决策类人工智能资料来源：第四范式招股书、经济研究所整理2018 2019 2020 2021E 2022E 2023E 2024E 2025E 2018 2019 2020 2021E 2022E 2025E2023E 2024E视觉人工智能语音及语义人工智能人工智能机器人以平台为中心的决策类人工智能市场资料来源：第四范式招股书、经济研究所整理以非平台为中心的决策类人工智能市场 行业概况：处于行业领先地位，竞争者多为综合型互联网厂商公司在市场竞争中处于领先地位。IDC和灼识咨询报告显示，第四范式在2019年机器学习开发平台市场和2020年中国决策类人工智能市场中市场占有率均位居首位，达到20%左右市占率，行业地位领先。公司主要竞争者为综合型互联网公司。根据灼识咨询报告，按2020年相关收入计，在以平台为中心的AI决策市场上，前五大参与者合计占约50.3%的市场份额，第四范式为首，市场份额为18.1%，第二大选手百度的市场份额为10.7%，阿里、华为、腾讯等互联网企业市场份额紧随其后。与互联网厂商而言，人工智能解决方案多为其广泛业务范围的一部分。图19：2020年中国决策类人工智能市场竞争格局图20：2019年机器学习开发平台市场格局 其他：阿里云腾讯云百度金山云华为云SAS氪信科技瀚海星云同盾18.10% 21%49.70% 10.70% 11%8.60% 62%6.60% 明略 6%百分点6.30% 第四范式百度阿里华为腾讯其他第四范式美林数据九章云极其他资料来源：第四范式招股书、灼识咨询、经济研究所整理资料来源：IDC、经济研究所整理 目录公司介绍：从金融到百业，企业级人工智能领导者行业概况：行业增速可观，决策类人工智能望实现新突破竞争优势：客户数量持续增长，行业地位持续提高发展战略：加强研发能力，拓展行业领域0012045财务分析：营收高速增长，毛利率相对稳定 0 竞争优势：先发优势显著，处于行业领导者象限第四范式先发优势显著，在行业中具有领先地位。 2019年以来，公司相继入围The Forrester Wave 2020，并位居领导者位置；入围Gartner 2020 十大战略新兴技术趋势，成为全球AutoML代表厂商；入围Forrester （中国机器学习）Now Tech，成唯一AutoML专注类大型厂商；入围Gartner中国AI创业企业市场竞争报告，成中国五大AI代表厂商之一；入围Gartner 2021新兴技术与趋势影响力雷达可组合AI技术与AI中台全球代表厂商。与此同时，公司在2019年IDC中国机器学习平台市场份额第一，在2020（上半年）IDC中国机器学习平台市场份额第一。图21：2020预测性分析及机器学习平台厂商格局图22：Gartner新兴技术与趋势影响力雷达 资料来源：Gartner、经济研究所整理资料来源：The Forrester Wave、经济研究所整理 竞争优势：产品灵活可拓展，拥有全栈AI产品矩阵相较于主要竞争产品优势明显。人工智能解决方案以决策类人工智能平台和单点解决方案两类为主，通过对比可见，决策类人工智能平台在灵活性及可扩展性、数据兼容性及人工智能应用、人工智能应用管理三个方面显著优于单点解决方案。拥有完整产品矩阵。第四范式已经涵盖了Sage AIOS、配备无代码开发工具的HyperCycle系列、以及配备低代码及无代码开发工具的Sage Studio系列等，具备从算力、操作系统、生产平台到业务系统的全栈AI产品矩阵。图23：决策类人工智能平台 v.s. 单点解决方案指标决策类人工智能平台单点解决方案 灵活因应需求开发人工智能模型模组和应用可转移及复制至相似情景大多数单点解决方案为固定的一次性交付品难以满足需要在原有解决方案上进行扩展的额外定制化需求灵活性及可扩展性每个特定工作流程由不同供应商提供并只包含用户整个数据集的一部分，可能会产生数据孤岛需进行连接以互相操作，且应用可能在基本框架、数据标准、处理规则等方面有所不同可于平台上整合不同数据来源并统一定义，以消除数据不一致和信息孤岛数据兼容性及人工智能应用人工智能应用管理应用可以兼容开发环境及规则预先提供可实现快速、方便的人工智能应用管理的功能预先内置一套为所有数据集和应用而设的统一安全模型需要额外的人工智能应用管理功能额外部署一套可在各个独立应用中有效运作的安全模型可能需要更高成本 资料来源：第四范式招股书、灼识咨询报告、经济研究所整理 竞争优势：客户数量持续增长，客单价稳步提升公司用户数、标杆用户数及其客单价持续提升。2018至2020年，公司用户数分别为38名，79名和156名，年均复合增长率102.6%，2021H1用户数为126家，同比增长73.91%。标杆用户数同步提升，由2018年18名增长至2020年47名，年均复合增长率61.6%。标杆用户数为38家，同比增长4平均贡献收入1030万元，同比增长41.1%。6.15%（标杆用户指财富世界500强或上市公司的先知平台终端用户）。客单价年均复合增长率达77.6%，于2020年实现1230万元，2021H1单客户公司客户以解决方案合作伙伴客户为主。过去三年，公司直接购买解决方案的直签客户占比维持在20%左右，剩余80%为解决方案合作伙伴客户，2021H1直签客户占比有所上升，达到29%。据招股书显示，公司一般给予直签客户3至6个月不等的账期。图24：第四范式用户数量及客单价图25：第四范式客户分布 111118060402000 14 120%00%156 12.3 1186 4202 1126 10.3 0 80%8.3 71%79 60%40% 81% 79% 85%806040200 473.938 3832 20%18 29%21%19% 15%0%2018 2019标杆用户数2020 2021H1 2018 2019 2020 2021H1用户数标杆用户平均收入（百万元）直签客户解决方案合作伙伴客户资料来源：第四范式招股书、经济研究所整理资料来源：第四范式招股书、经济研究所整理 竞争优势：AI人才充足，核心专利与顶刊论文显现技术储备第四范式生态系统中包含超过100家公司和数千名人工智能科学家和开发人员。同时，管理团队中还包含平均各行业拥有10年管理及业务经验的专业人士。目前，公司队伍还在不断扩大。技术方面，公司拥有20余个AI竞赛全球赛事冠军，20余个顶级学术比赛主办权，300余个核心专利，以及400余篇顶级学术论文。公司合作院校涵盖斯坦福大学、南洋理工大学、清华大学、北京大学、香港科技大学等国内外顶尖院校，其专家顾问团队由7名国内外知名学者、教授组成，包括南洋理工大学计算机科学与工程学院教务长讲席副教授SinnoJialin Pan，香港科技大学计算系教授郭天佑，南京大学人工智能学院教授詹德川等。图26：第四范式专利及技术情况项目数量 20+AI竞赛世界冠军顶级学术比赛主办权核心专利20+300+400+顶级学术论文 资料来源：第四范式招股书、公司官网、经济研究所整理 目录公司介绍：从金融到百业，企业级人工智能领导者行业概况：行业增速可观，决策类人工智能望实现新突破竞争优势：客户数量持续增长，行业地位持续提高发展战略：加强研发能力，拓展行业领域001203045财务分析：营收高速增长，毛利率相对稳定 0 发展战略：研发为基石，提升商业化能力，拓展不同行业客户第四范式未来将着重在三个方向寻求发展：加强研发：计划将创新产品服务、优化底层核心技术能力作为发展驱动力，探索新的人工智能技术，拓展、升级原有框架，并逐步扩充公司人才储备，以巩固当前的行业领先地位;梳理行业标杆：公司发展战略为先抓住特定行业龙头企业，摸索该领域企业人工智能实施的标准，使影响力扩大至该行业的其他用户。2020年6月底，第四范式已与宁德时代达成合作，未来也将不断拓展合作边界;提升商业化能力：第四范式计划在扩大销售团队、提高方案渗透率、战略投资与收购三个方面进行商业化能力的提升。继2021年以来，公司相继收购广州健新、上海伊飒海科技有限公司，增资理想科技，以分别加快公司在能源电力行业、以及IT运维管理行业的布局。图27：第四范式拓展行业领域相关举措树立行业标准，在现有垂直行业及新垂直 行业中吸引新客户继续投资加强研发能力，巩固行业内领导地位继续投资加强研发能力，巩固行业内领导地位进一加强合作与生态系统中的市场领先企业和合作伙伴合作并为其赋能，凭借此类最佳行业实践，开发最佳的行业垂直解决方案进一步加强研发能力专注联邦学习技术等其他前沿人工智能技术研发步加强研发能力专注联邦学习技术等其他前沿人工智能技术研发加强与解决方案合作伙伴的关系，维护及扩大在各个行业的用户群拓展领域配合开发简易用解决方案，增加解决方案特性与功能以丰富预制应用货架配合开发简易用解决方案，增加解决方案特性与功能以丰富预制应用货架与硬件供应商合作生产行业定制化的集成解决方案，增加用户黏性继续投资生态系统建设，增加使用公司解决方案的场景，提高用户对公司解决方案的认知，提升用户净收入扩张率，以及拓 宽公司在垂直市场和水平市场的分销能力继续扩大数据科学家、人工智能工程师及垂直行业资深人士的人才储备，设计更多解决方案继续扩大数据科学家、人工智能工程师及垂直行业资深人士的人才储备，设计更多解决方案资料来源：第四范式招股书、经济研究所整理 目录公司介绍：从金融到百业，企业级人工智能领导者行业概况：行业增速可观，决策类人工智能望实现新突破竞争优势：客户数量持续增长，行业地位持续提高发展战略：加强研发能力，拓展行业领域001203045财务分析：营收高速增长，毛利率相对稳定 0 财务分析：营业高速增长，净亏损不断扩大营业收入持续上升，净亏损不断扩大。在2018年、2019年及2020年，第四范式的收入分别为1.28亿元、4.60亿元、9.42亿元；2021年上半年，公司收入为7.88亿元。2019年，2020年，及2021年H1，其营收同比增幅分别为259.7%、105.0%、166.89%。2018年至2020年，公司期内净亏损分别为3.72亿元、7.18亿元、7.5亿元，2021上半年的亏损大幅扩大至11.87亿，高于2020年全年亏损，净亏损保持扩大的趋势。营收结构分为先知平台及应用产品、应用开发及其他服务两部分，收入贡献度逐渐持平。先知平台及产品营收来自于企业级人工智能解决方案的提供、先知平台及应用的销售，2018年、2019年、2020年及2021上半年收入分别为23万元、2.54亿元、6.19亿元、3.76亿元，同期营收占比分别为4.1%、55.3%、65.7%、47.7%。5应用开发及其他服务营收来自于客户在先知平台上进行定制化人工智能应用的开发，2018年、2019年、2020年及2021上半年收入分别为1.23万元、2.05亿元、3.23亿元、4.12亿元，同期营收占比分别为95.9%、44.7%、34.3%、52.3%。图28：公司营业收入及同比增速（万元）图29：公司分业务营业收入（万元） 100,000 300%94223.80 100000259.70% 250%00%78820.5080,00060,00040,000 20,0000 80000 32330.92 60000 41203.8166.89%45951.80 150% 4000000000105.05% 220542.2100% 61892.92 37616.75409.612775.00 50%0% 1522.82252.22018 2019 2020 2021H12018 2019 2020YOY 2021H1先知平台及产品应用开发及其他服务收入资料来源：第四范式招股书、经济研究所整理资料来源：第四范式招股书、经济研究所整理 财务分析：毛利率相对稳定，开支以研发为主整体毛利率方面，第四范式整体毛利率由2018年42.7%增长至2019年43.5%至2020年45.6%，2021年上半年整体毛利率有所回落，约44.0%。分业务毛利率方面，2018年、2019年、2020年和2021年H1，先知平台及产品毛利率分别为74.9%、39.3%、45.2%和42.2%；应用开发及其他服务毛利率分别为41.4%、48.8%、46.3%、45.7%