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　　2017年是人工智能爆發(fā)的元年，但今年以來(lái)，AI步入更加冷靜的狀態(tài)，那么AI新的驅(qū)動(dòng)力是什么呢？近日，AI商業(yè)周刊記者與京東副總裁、京東大數(shù)據(jù)平臺(tái)負(fù)責(zé)人翁志進(jìn)行了一場(chǎng)深入對(duì)話，他分享了對(duì)這個(gè)問(wèn)題的看法。此外，我們還探討了京東大數(shù)據(jù)平臺(tái)規(guī)劃、AI芯片、無(wú)界零售等話題。本文共十個(gè)問(wèn)題，從不同維度深度碰撞，干貨滿滿。

　　01

　　2018年以來(lái)AI步入更加冷靜的狀態(tài)，AI新的驅(qū)動(dòng)力是什么？

　　翁志：AI技術(shù)發(fā)展當(dāng)中，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)的處理能力是非常重要的。人工智能的底層是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)越多，我們可以看到的現(xiàn)象越全面。

　　每年京東產(chǎn)生和要處理的數(shù)據(jù)量都是翻番的、倍增的，這源于我們對(duì)于入口的掌握，數(shù)據(jù)流越來(lái)越多，數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，來(lái)自于手機(jī)、端、內(nèi)部產(chǎn)生的各種各樣的數(shù)據(jù)。

　　數(shù)據(jù)量越來(lái)越多就產(chǎn)生一個(gè)問(wèn)題：如何有效管理？

　　我們的任務(wù)就是在數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)情況下，讓數(shù)據(jù)的實(shí)效性增長(zhǎng)、數(shù)據(jù)處理能力倍增，但是服務(wù)器的數(shù)量和投入是有一個(gè)有序、可控的增長(zhǎng)，而不是跟著數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)倍增。

　　這背后，涉及到軟硬件一系列的改造和增進(jìn)，需要很多內(nèi)部的軟件挖掘。

　　市場(chǎng)有很多開(kāi)源軟件，是針對(duì)通用的使用方式，而不是為一個(gè)特定的需求進(jìn)行定制。開(kāi)源軟件在一定的數(shù)據(jù)范圍內(nèi)達(dá)到一定的效能是OK的，當(dāng)我們?cè)鲩L(zhǎng)超過(guò)這個(gè)范圍，它的性能會(huì)急劇下降。我們就要對(duì)這個(gè)軟件進(jìn)行深度定制，打破它的瓶頸，處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

　　總結(jié)數(shù)據(jù)處理的核心價(jià)值就兩個(gè)：一個(gè)是降低成本，包括運(yùn)營(yíng)成本和維護(hù)成本；另一個(gè)是提升效率，在沒(méi)增加硬件投入情況下，軟件效率提升是線性提升，在有限投入下，對(duì)公司開(kāi)源節(jié)流節(jié)省大量成本。

　　02

　　京東大數(shù)據(jù)平臺(tái)未來(lái)有怎樣的規(guī)劃？

　　翁志：我們?cè)?jīng)和國(guó)內(nèi)BAT及一些獨(dú)角獸公司做過(guò)深刻的技術(shù)交流，大多數(shù)公司都是使用開(kāi)源軟件搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)。就像找來(lái)不同的施工隊(duì)蓋了許多不同高度，不同規(guī)格的房子，整個(gè)小區(qū)的效果可想而知。

　　我們的思考是按照用戶的需求，進(jìn)行有效合理統(tǒng)一的規(guī)劃，比如說(shuō)，底層存儲(chǔ)硬件，如何使用硬盤、SSD、NvMe的SSD、Optane，甚至未來(lái)的AEP進(jìn)行有機(jī)的組合將成本與效能進(jìn)行合理的搭配；硬件上面的軟件存儲(chǔ)層是HDFS和有限的scalable的分布式文件系統(tǒng)組成，可以支持不同類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，對(duì)于冷數(shù)據(jù)通過(guò)有序的搬遷和擦除。對(duì)于它之上的數(shù)據(jù)存取，根據(jù)用戶的不同需求API化。降低使用過(guò)程中不必要的復(fù)雜度。

　　同時(shí)，利用深度學(xué)習(xí)將整個(gè)數(shù)萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器的IO使用以及數(shù)據(jù)分布進(jìn)行有效分析，并且通過(guò)增強(qiáng)學(xué)習(xí)的方式指引調(diào)度器控制數(shù)據(jù)的分布和使用等等。應(yīng)該說(shuō)京東大數(shù)據(jù)對(duì)于未來(lái)數(shù)據(jù)平臺(tái)的發(fā)展規(guī)劃已經(jīng)有了完整的規(guī)劃。

　　03

　　你們具體是如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品的？

　　翁志：這涉及到對(duì)不同行業(yè)的深刻理解，針對(duì)行業(yè)特點(diǎn)，做有針對(duì)性的數(shù)據(jù)分析。我們通過(guò)深度學(xué)習(xí)的方式找出規(guī)律、趨勢(shì)，給用戶提供反饋，做預(yù)測(cè)，決策。

　　例如，化妝品的種類很多，通過(guò)數(shù)據(jù)可以知道某一類化妝品在全國(guó)各地的銷售情況；同品類這些細(xì)分化的產(chǎn)品在什么地區(qū)好賣。我們可以分析出這個(gè)產(chǎn)品在哪些城市做得不足，這些產(chǎn)品缺少哪些用戶所喜好的特性，它的競(jìng)爭(zhēng)者有哪些缺失。

　　機(jī)器可以根據(jù)銷量做預(yù)測(cè)，分析同類化妝品哪些特殊成分對(duì)用戶吸引程度高，找出改進(jìn)的空間。

　　除了商品的維度，還可以分析商品的庫(kù)存、供應(yīng)鏈的管理以及送貨快慢影響用戶體驗(yàn)，決定是否增加儲(chǔ)存?zhèn)}。

　　品牌的忠誠(chéng)度方面，可以知道什么收入階層對(duì)什么商品感興趣，用戶年齡段，男孩還是女孩，根據(jù)這個(gè)推送相關(guān)產(chǎn)品，或者做關(guān)聯(lián)銷售。

　　京東在行業(yè)內(nèi)擁有全價(jià)值鏈的大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)鏈條是很完整的，數(shù)據(jù)質(zhì)量很高。擁有自建物流，可以了解到送達(dá)到用戶最后一公里的各類數(shù)據(jù)，通過(guò)不同的維度來(lái)分析。數(shù)據(jù)獲取方面我們有優(yōu)勢(shì)。

　　04

　　中國(guó)芯片技術(shù)處于什么水平？中美差距有多大？

　　翁志：半導(dǎo)體的發(fā)展，美國(guó)從頭到尾都參與，而且是領(lǐng)先的。芯片設(shè)計(jì)上美國(guó)還是走在最前面，他們有英特爾、Nvidia，高通、AMD等芯片大廠。但在制造工藝上，美國(guó)不是獨(dú)占鰲頭，亞洲已經(jīng)非常領(lǐng)先，三星和臺(tái)積電的制成技術(shù)甚至比美國(guó)還強(qiáng)。未來(lái)的市場(chǎng)亞洲并沒(méi)有落后，但中國(guó)在半導(dǎo)體行業(yè)制造水平上還沒(méi)達(dá)到這種水準(zhǔn)。中國(guó)最好的就是華為的海思、紫光的展訊。

　　移動(dòng)端芯片方面，海思也進(jìn)步到一流水平，進(jìn)入5G時(shí)代中國(guó)縮小差距了與美國(guó)的差距，只是還不能達(dá)到領(lǐng)先。

　　芯片積累非常重要，它需要一個(gè)過(guò)程，目前中國(guó)還沒(méi)有一個(gè)世界領(lǐng)先的芯片大廠。

　　05

　　國(guó)內(nèi)也有很多AI芯片廠商，比如寒武紀(jì)、地平線，你怎么看？

　　翁志：我們做一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的AI芯片不難，但要做一個(gè)通用化的AI芯片還是很難的。我個(gè)人認(rèn)為地平線和寒武紀(jì)還需要一個(gè)很艱辛的發(fā)展歷程，初創(chuàng)公司人力財(cái)力有限，不可能鋪得非常廣。

　　06

　　京東有沒(méi)有研發(fā)芯片的規(guī)劃？

　　翁志：我相信也會(huì)有一系列的行動(dòng)、舉措跟蹤這方面，但現(xiàn)在還不是很方便透露。

　　我們做過(guò)inference端用于OCR領(lǐng)域的FPGA實(shí)現(xiàn)，提供API服務(wù)滿足需求，也有團(tuán)隊(duì)嘗試過(guò)CPU定制化的歷程，對(duì)于技術(shù)的探索我們從未停止。

　　07

　　谷歌IO大會(huì)上推出TPU3.0，有人說(shuō)它能夠與英偉達(dá)GPU對(duì)標(biāo)，您怎么看？

　　翁志：谷歌Brain在出第一版本TenserFlow的時(shí)候就有跟硬件合作，那時(shí)候是TPU1.0版本，他們?cè)O(shè)計(jì)的時(shí)候會(huì)把軟硬件有機(jī)結(jié)合，知道什么方面的算力需要放到硬件是最有效的。它的TenserFlow做了很多優(yōu)化，很多工作由硬件完成能夠使能效最高。

　　我感覺(jué)谷歌應(yīng)該不會(huì)售賣TPU3.0，而是通過(guò)云的方式來(lái)輸出。要想使它的TPU，就要用它的云。

　　08

　　京東的無(wú)界零售，未來(lái)規(guī)劃是要做成什么樣？

　　翁志：無(wú)界零售就是線上線下數(shù)據(jù)有機(jī)融合，供應(yīng)鏈一體化。把線上電商的技術(shù)優(yōu)勢(shì)帶到線下門店來(lái)，包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化的能力，供應(yīng)鏈的集成，物流配送體系的結(jié)合。線下店可以得到線上的效率，服務(wù)更到位，用戶對(duì)商品的需求可以通過(guò)超越時(shí)空的方式滿足。商戶、用戶、商店各種場(chǎng)景有機(jī)結(jié)合。

　　京東的無(wú)界零售就是重新定義人、貨、場(chǎng)，達(dá)到效率、成本和用戶體驗(yàn)有機(jī)結(jié)合。這是一個(gè)新生事物，有一個(gè)摸索過(guò)程，有失敗也會(huì)有成功，它不會(huì)是坦途，是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)的積累，需要一定的時(shí)間，不斷嘗試。

　　從客戶、商家，to B到to C全面來(lái)布局。成立專門從事無(wú)界零售的事業(yè)部，調(diào)動(dòng)整個(gè)體系來(lái)做連接，以及投資的方式來(lái)布局。布局非常廣泛。IOT也是其中一個(gè)方面。

　　09

　　商湯、曠視也在切新零售，和京東相比AI創(chuàng)業(yè)公司做新零售的優(yōu)勢(shì)和弊端有哪些？

　　翁志：商湯、曠視是技術(shù)公司，他們切入更多是對(duì)人臉識(shí)別、場(chǎng)景識(shí)別等領(lǐng)域。他們更多的是通過(guò)合作獲取數(shù)據(jù)。很難自己獨(dú)立完成這件事情，更多的是和各種電商線下店一塊合作做。對(duì)我們來(lái)說(shuō)，電商本身就擁有很多應(yīng)用場(chǎng)景。

　　現(xiàn)在技術(shù)和算法彼此差距都不是很大，體現(xiàn)出差距的地方是在數(shù)據(jù)。獲取數(shù)據(jù)的能力在這方面決定了對(duì)公司的未來(lái)成功與否，技術(shù)公司必須與場(chǎng)景結(jié)合才能有獲取數(shù)據(jù)的能力。

　　這些數(shù)據(jù)的能力又可以反哺使其技術(shù)得到升華，數(shù)據(jù)的獲取能力決定了技術(shù)的深度。大家都看到了這是問(wèn)題癥結(jié)所在。

　　10

　　在AI這波浪潮，很多公司是非常激進(jìn)的，尤其是百度全面押寶于人工智能，但京東相對(duì)來(lái)說(shuō)節(jié)奏更慢一些，為什么呢？

　　翁志：其實(shí)京東的人工智能的應(yīng)用并不慢，我們?cè)谀_踏實(shí)地的將我們的業(yè)務(wù)場(chǎng)景去實(shí)現(xiàn)。并且在人工智能學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究也在穩(wěn)步的探索，并將研究成果在京東豐富的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中得到實(shí)踐。在京東內(nèi)部有太多應(yīng)用場(chǎng)景，AI的滲透可以說(shuō)是各個(gè)方面的，從我們的無(wú)人倉(cāng)、無(wú)人車、無(wú)人門店、智慧供應(yīng)鏈等等，每一個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景都有著我們AI的助力。而AI的應(yīng)用就是隨著這些業(yè)務(wù)場(chǎng)景的不斷積累，最終產(chǎn)生質(zhì)變的。

　　百度的投入很大，大力在推動(dòng)阿波羅計(jì)劃。這些公司都看到AI的方向和潛在價(jià)值，包括谷歌、微軟都在調(diào)整重心。這個(gè)行業(yè)會(huì)越來(lái)越熱，但會(huì)是一個(gè)漫長(zhǎng)的征途，不會(huì)在兩三年內(nèi)有一個(gè)翻天覆地的變化，它還是一個(gè)漸進(jìn)式的過(guò)程。大家還是把人工智能看得非常觸手可及，在很多方面還需要更多的耐心。

關(guān)鍵詞： 人工智能 要回 副總裁