21世纪经济报道 杨清清 北京报道

与国际内科技巨头企业相比，京东集团研发投入的相对值并不高。2017年，京东的年度技术投入费用为66.52亿元，同财年百度的研发费用为129.28亿元，阿里巴巴为170.68亿元，腾讯为174.56亿元，而亚马逊、谷歌和微软辨别为226.2亿美元（约合1430亿元人民币）、166.25亿美元（约合1051亿元人民币）和123亿美元（约合778亿元人民币）。

但京东正在减速技术投入上的“追逐”步伐。异样以2017年的数据来看，京东技术投入的同比增速为49.4%，高于腾讯的47.37%和亚马逊的40.63%，更是远超百度的27.36%、阿里巴巴的23.73%、谷歌的19.19%以及微软的8.75%。

换言之，假如依照这个速度下去，京东研发投入将在四年后超越百度——时长仅占京东以技术为中心的“下一个十二年”的三分之一。

AI无疑是京东技术研发的一个极为重要的赛道。2017年9月，京东将原IBM Watson首席迷信家周伯文支出麾下，担任京东集团副总裁、京东AI平台与研讨部担任人，并直接向京东集团董事局主席兼首席执行官刘强东汇报。这也标志着京东在AI范畴开端鼎力零碎投入。

关于研发金额的相对值，周伯文并不逃避，但在他看来这并不构成成绩。“我们理工科的人更情愿思索趋向和梯度。在深度学习中，所谓梯度就是方向。”在承受21世纪经济报道记者独家专访时，周伯文慨叹道，“虽然京东研发投入的相对值还不及巨头，但我们有决心在正确的梯度取得更多的上升时机。”

AI追逐者

随着2015年京东亦庄总部正式启用，已经作为京东集团“大本营”的北辰世纪中心写字楼，逐步转变为公司的技术“大脑”：京东AI、京东大数据、京东云、信息平安等体系均在此地“安营扎寨”。

位于写字楼二层的“纳什空间”，是京东AI平台与研讨部。周伯文的办公室并不宽阔在互联网思维的影响下，传统服务业不再局限于规模效益，加强对市场的反应速度成为传统服务业发展的首要选择。在互联网思维下，通过对传统服务业的改革，为传统服务业发展创造了全新的天地。，一张办公桌、几张办公椅蜂拥着，构成他任务时的绝大局部空间。桌上堆着各种文件材料，令本来不大的桌子更显拥堵——需求小心转动桌上的电脑，否则能够会将桌旁的材料“扫”到地上。

“我们这里是创业的心态和气氛，也正做着创业的事。”周伯文带着些许轻松向21世纪经济报道记者表示。身为原IBM Watson首席迷信家，周伯文在AI范畴享有盛誉，不只在国际一流期刊及顶级学术会议上宣布上百篇论文，更是担任包括ICLR、NIPS、ACL、EMNLP、ICASSP等各大AI学术会议评审人。

周伯文将回归国际、选择京东的缘由，归结为看好京东丰厚的使用场景、与京东全体价值观的契合，以及刘强东亲赴纽约“挖角”的团体魅力，而前者是他在采访进程中重复提到的。“京东与AI相关的使用包括电商、供给链、物流、金融四大业务场景，同时我们一切才能对外赋能，这是京东AI的五个中心方向。”

可以分明觉得到的是，在京东，周伯文发挥志向的空间愈加自在。他依照本人的想象，搭建了有别于其他任何公司的京东AI独有架构：AI开放平台NeuHub、AI研讨院和AI+创新商业形式。

“京东AI形式的中心是AI开放平台，由于即使场景使用百花齐放，中心才能是需求沉淀和继续迭代的。”周伯文表示，“其次，为了支撑平台，需求有根底研讨的抢先算法团队，AI研讨院便构成平台面前算法继续提升的次要力气。最初，我们会将AI消费力运用到一些详细行业中，以AI才能考虑新的商业形式。”

三位一体

AI开放平台在国际内科技巨头中并不稀有。目前，包括IBM、微软、谷歌以及国际的BAT等均有本人的AI开放平台。

“京东与IBM、微软等企业不同，他们拥有许多对外的场景，但对内场景并不如京东丰厚。”在解读NeuHub平台的特点时，周伯文表示，“京东的优势在于可以经过外部场景数据重复迭代，提升开放平台的技术程度，与此同时将平台才能赋能给协作同伴与公司生态。”

也就意味着，NeuHub平台对API的选择极为慎重。目前NeuHub平台的在线效劳开放了卡证辨认、图片质量检测、人脸检测、词法剖析、情感剖析、指代消解等20项功用，同时离线训练平台能针对不同技术程度用户及运用场景停止特性化定制。

“NeuHub大局部已支持或方案支持的API与京东已有的业务场景相关，同时我们会聚集一些内部场景的需求，首要选择内外个性的需求作为API支持的方向。”周伯文通知21世纪经济报道记者，“我们希望经过设计个性API，让其可以跨场景运用，协助开发者以最少的投入、最快互联网电子商务和移动商务消费渠道的普及，使得支付市场将在不久的将来继续呈现更加美好的增长前景。的速度到达最称心的效果。”

周伯文举了个例子：假设一个电商开发者要想应用NeuHub上的图片质量检测功用，只需求写一行代码，就可以完成图片评价。

而相较于国际大局部公司努力于停止端到端场景优化的道路，京东选择个性API的思绪，意味着需求对技术了解得愈加深入。这便与AI研讨院的根底研讨结合了起来。

“我们经过业务场景确定API需求，这些需求又驱动着80%的AI研讨院的研讨方向。”周伯文引见称，“比方我们发如今业务场景中，了解客户的心情十分重要，就会围绕计算机心情感知停止根底研讨，进而去优化相应的API设计。”

在研讨与使用亲密配合的进程中，曾经萌生出一些效果。周伯文以一个最近的研讨效果为例，“京东不断以客户体验为先，拥有庞大的客服团队去解答用户的成绩，在这个团队中，我们已成功地完全自研运用了机器学习和深度学习。”周伯文称，“如今最新的效果是实时心情感知，以智能对话零碎了解客户征询进程中的心情变化，从而调整无人客服的话术，或辅佐人工客服以更佳的方式应对。”

周伯文指出，从研讨到平台，再到详细商业形式创新，是一个从0到1、从1到N再从N到无量的进程。从0到1，是指以AI研讨院为依托，从无到有，对AI才能停止释放，从1到N，是指论文成形甚至仅是一个想法时，便经过开放平台让API上线，面对真实的用户场景去迭代。从N到无量，则是应用成熟的技术才能助力传统行业，进而迅速发生商业价值。这种赋能又倒逼京东反思前两个进程，不时调整与本身婚配的AI研发方向。

这三者环环相套，则令京东AI的研讨与使用，构成了有别于其他企业的无机全体。现实上，据记者理解，大局部科技企业虽然也设有AI研讨院、开放平台并与详细业务部门结合，但在一定水平上照旧是割裂的，从而形成根底研讨效果转换率极低、平台使用自成一体的现状。

“从技术到商业，各个链条打通，构成了闭环。”周伯文指出，而这样的闭环不只意味着研发人员在亲历研讨效果的使用化、拥有高于其他企业的成就感，同时也可以放慢技术转化，提升科研效率，“这就是我们AI的中心价值与魅力所在。”