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业界 | 和斯坦福人工智能实验室站在一起的京东，也要all in技术

百家作者：机器之心 2017-12-27 06:05:19

京东的下一个 12 年只有「技术、技术、技术」，拥有海量数据和具体场景的它，将如何使用技术？

撰文 | 景和

在人工智能领域的布局，又添一位重要玩家，那就是京东。

2017 年 11 月，京东与斯坦福人工智能实验室（SAIL）联合，围绕机器学习、深度学习、机器人、自然语言处理和计算机视觉等技术方向，结合京东实际应用场景和数据，开展以研究项目为基础的合作。

成立于 1962 年的斯坦福人工智能实验室是全球顶级的人工智能研究机构，在计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术等多个领域实力雄厚。此外，该实验室人才济济，比如，出席签约仪式的 Christopher Manning 教授，作为实验室的负责人，引领了深度学习在自然语言处理领域的研究，撰写的《统计自然语言处理基础》、《信息检索导论》等都是权威经典教材。

而京东这边，出席签约仪式的周伯文此前是 IBM 人工智能基础研究院院长、IBM Watson Group 首席科学家，于 2017 年 9 月加盟京东，出任集团副总裁，负责 AI 研究与平台部相关业务，向刘强东直接汇报。

签约现场

加盟京东后的他，旨在建立人工智能平台，从底层的计算能力做起，提高深度学习的速度和稳定性，将整套数据和基础的算法框架提供给京东内外的开发者。为了支持人工智能平台的核心能力，周伯文还将建立 AI 研究院，以最前沿的 AI 研究为核心，对接京东的核心业务场景。

周伯文并不是这几个月内加盟京东的唯一专家，AI 研究院也不是京东成立的第一家跟 AI 有关的机构。早在 2014 年 9 月，京东就成立了深层神经网络实验室（DNN 实验室），研究深度神经网络、知识层次、异构计算等。2015 年 7 月，成立认知感知实验室（PCL 实验室），致力于计算机视觉和语音方面。2015 年 10 月，成立硅谷研发中心，京东跟人工智能有关的部门在硅谷研发中心都有驻点。

此外，京东也积极引进人才，继周伯文和前亚马逊首席科学家薄列峰之后，美国伊利诺伊大学香槟分校助理教授彭健也加入京东，研究机器学习、深度学习、强化学习及其在自然语言处理、计算机视觉领域和生物医学的应用。

然而，作为零售行业的电商巨头，京东为何要布局人工智能？实际上，这与整个互联网的发展有关。

人口红利消失，技术是持续增长的驱动力

中国互联网的发展，很大程度上依靠的是人口红利，无论是早期的 PC 网民，还是近几年移动互联网用户的迅速增长，他们都是电商能够快速发展的基础。

2017 年 1 月，CNNIC（中国互联网络信息中心）在第 39 次全国互联网发展统计报告中表示，在近 10 年的快速增长后，我国网民规模人口红利逐渐消失，增长率趋于稳定。

网民数量增速放缓，粗放扩张的时代已经过去，互联网迎来精细化运营时代。人工会智能就是一个很好的工具。

人工智能近几年能够蓬勃发展有三个关键因素，一是计算能力，二是算法，三是大数据。基于大数据，人工智能能对用户进行精确画像，从而预测用户的下一步行为，以此进行精细化运营。

电商拥有海量数据，结合大数据，它同样可以对用户精确画像，预测用户偏爱的商品和品牌，还能通过关联模型，预测用户在购买 A 类商品的同时，也会需要 B 类商品，进而智能推荐，并在营销时做到千人千面。由此提高复购率和客单价，而复购率和客单价是零售行业提高收入最重要的关键词。

另一方面，随着人口红利的消失，以往的增长条件已不复存在。要进一步增长，在精细化运营之外，还需要从内部革新，降低运营成本，提高效率。

作为一个强大的工具，人工智能本身就是为了降低成本、提升效率而生的。比如医疗影像领域，在中国康复技术转化及发展促进会在 12 月 17 日组织的人工智能影像读片的「人机大战」中，一个名为「小杰」的智能机器人只花 24 秒就完成了对 100 张 DR 片子的初筛，再加上人类专家的复核，100 张 DR 片供使用 12 分 09 秒，人类专家共花了 14 分 35 秒，而在精准度上，人机混合战队胜出。

对于这种大量的重复性劳动，人工智能尤为适合。而对应到京东，据京东集团副总裁、Y 事业部总裁于永利在一次演讲中表示，目前，京东的活跃用户超过 2 亿，商家数量达到 16 万家，在库商品数百万级，每月产生的对外采购订单超过 200 万单。

如何服务超过 2 亿的用户，如何管理数百万级的商品，如何分配超过 200 万单的订单，这样的业务量如果只依靠人工的话，成本和效率将难以想象。对京东来说，对新技术的需求不言而喻。这也是刘强东提出「京东的下一个 12 年只有技术、技术、技术」的重要原因。

将大数据、业务场景和技术能力，整体输出给合作伙伴

京东致力于通过技术从内部进行变革，人工智能是很好的工具。对京东而言，「过去十多年是快速增长，非常敏捷的公司，对业务场景的理解非常深刻，能够从业务场景出发找到技术，去解决这些问题。」周伯文说。

根据京东财报的数据，截止 2017 年 9 月 30 日，第三方平台签约卖家约为 16 万。对于第三方卖家，在商品上新阶段，每天都有大量的图片上传，对于品牌商的图片，京东需要审核，是否涉嫌虚假宣传，也需要抽取图片上的商品信息，用于商品的主页和搜索。这些就为图像识别和文字识别等技术找到应用场景。而京东的活跃用户超过 2 亿，以自然语言处理为核心的聊天机器人能够有效降低客服工作量。

「基于丰富精准的用户数据、商品数据和人工客服数据，京东的 JIMI 人工智能客服机器人在机器学习、深度神经网络、知识图谱构建、自然语言处理方面发力，拥有了媲美人类客服的知识体系和服务能力。之前很多人力做的工作，都可以通过人工智能技术打造的机器人完成。」京东集团高级副总裁、商城中台研发负责人马松表示，目前，JIMI 积累了超 5000 万专业知识库，覆盖电商、金融、生活、O2O、旅游等各领域，咨询满意度突破 80%，部分类目已经超过人工服务水平。

然而，作为 B2C 电商巨头，京东既有大量的 B 端供应商，也有面向 C 端的大数据，周伯文认为，这种 2C 的大数据可以提供更多洞察。

「如何结合人工智能技术和 2C 大数据，将场景、技术打包，以封装形式将能力提供给 2B 的合作伙伴，让他们不只是得到京东的技术。」周伯文认为，这是京东的优势。

以 Y 事业部打造的智慧供应链为例，通过「好商品、好价格、好计划、好库存、智慧协同」，联合合作伙伴，共同改造并重塑供应链。

具体来说，在京东商城，一个品牌方可能会向多个渠道供货。比如京东自营店，品牌方自己在京东上的旗舰店，以及其他第三方渠道。此前经常会出现这样一种情况，比如某个渠道缺货，某个渠道却销量过剩。

京东的解决办法是让品牌商统一向京东自营仓供货，京东会根据自营店、品牌方的旗舰店以及第三方渠道的销量，综合考虑销量、促销、拼配趋势预测、外部市场环境、突发事件等各方面因素的影响，与京东平台上的第三方品牌商共同合作，进行销量预测，并自动进行库存分配，这就使得每一个渠道都有充足的商品供应。

智慧协同则更深入。与沃尔玛的合作就是一个典型案例。双方进行库存打通项目合作后，沃尔玛与京东共享自己的库存。用户只要在京东商城下单，如果系统判定商品从沃尔玛的门店进行配送为最优路径，发货地点将可能不再是京东的仓库，而是协同沃尔玛的门店，哪个门店离用户距离最近，就从该门店发货，使商品以最快的速度到达用户手中。

「如果说智慧供应链是京东的大脑，那库存就是京东的心脏。京东智慧库存管理建立了集库存监控、库存诊断及优化建议、智能库存执行、供应链全链路运营监控为一体的全流程库存管理体系，以预测为核心的闭环智能库存执行体系——智能补货、智能调拨、智能滞销清理开创行业先河。」于永利说。

「事实上，整个零售系统的进化，说到底就是信息、商品和资金流动效率的升级。基于此，面向不同行业、不同量级的企业，京东将向全社会提供『零售即服务』的解决方案，它会通过品牌方的价值共创，通过基础平台的赋能，实现开放的生态体系。」于永利进一步说。

依托 AI 技术撬动零售业下半场

实际上，作为零售行业电商巨头，京东对人工智能的布局既有人口红利消失，必须从技术驱动来保持增长的考虑，也有为未来布局的考虑。

刘强东在《第四次零售革命》一文中表示，零售行业目前正处在变革前夜，下一个 10-20 年，将迎来第四次零售革命。在第四次零售革命中，消费者将越来越注重自身个性的表达，关注点从性价比、产品功能等共性特征转向美学设计、价值标签等个性特征，这对产品和零售的适配度提出更高要求。

未来的消费场景也会越来越分散，不再是单一的商场或网站，而是有各种各样的渠道。比如可以对着电视剧按下遥控器，系统自动识别商品来源，然后购买。还可以通过虚拟助手聊天，让它购买朋友最近关注的商品，作为礼物送给朋友。也可以通过智能冰箱自动识别鸡蛋、牛奶等食品的剩余量，自动下单。

此外，消费者还会参与价值塑造，从被动接受和选择到主动影响和创造。最终，消费者会融合整个价值链条的各个环节，与企业一起创造价值。

客户需求、消费场景和商品产出会变得越来越多元和分散。将来的零售将呈现精准和无界的特征。

要满足精准、无界的零售需求，刘强东认为必须利用技术改造零售业和零售基础设施，通过感知、互联、智能让整个商业进行智能协同。比如，通过智能技术感知场景，将场景数据化，这也是京东围绕京东商城布局人工智能之外，还涉及智能冰箱和叮咚音箱的原因。

通过智能硬件对场景进行感知，然后再通过互联，打通不同场景的数据、最大程度实现数据共享，创造协同价值。进而实现智能零售，不断优化提升零售系统的智能化水平。比如，实现更精准的销售预测、更高转化率的商品推荐、更合理的配送路线规划、更符合需求的库存计划等。

刘强东认为，随着数据的完善和算法的迭代，在第四次零售革命中，产品的生产、推荐、交付都会越来越精准，各个模块之间的组合也会变得极其灵活。

「零售的本质不变，仍然是成本、效率、体验。智能技术会驱动整个零售系统的资金、商品和信息流动不断优化，在供应端提高效率、降低成本，在需求端实现『比你懂你』、『随处随想』、『所见即得』的体验升级。」在《第四次零售革命》的文章中，刘强东如是说。