kaiyun官方网站登录入口|专访京东金融郑宇：相比预测股价，我更想用AI做有利民生的产品

发布时间：2024-11-18 19:19:03 丨 浏览次数：888

京东金融AI实验室+8AI影响因子活动 企业：京东操作者：采访事项：采访京东金融郑宇京东金融副总裁、首席数据科学家 郑宇2 月 28 日，京东金融月宣告任命前微软公司亚洲研究院城市计算出来负责人郑宇为京东金融副总裁、首席数据科学家，兼任城市计算出来事业部总经理及城市计算出来研究院院长。随着郑宇的重新加入，京东金融城市计算出来业务月开始运营，城市计算出来将利用大数据和人工智能技术服务于城市主管部门和大型国有企业，致力于解决问题城市里的交通、规划、环境、能耗、商业和公共安全等痛点，提升大型企业生产能力和业务效率。3 月 5 日，在北京亦庄的京东金融总部，郑宇拒绝接受了采访。

郑宇向透漏了自己加盟京东金融的原因，有四点：一、从大环境来讲，国家仍然特别强调人工智能要跟实体经济融合，这是大势所趋；二、京东金融是科技公司的定位，它的定位以及商业模式跟我的思路很相符；三、京东金融本身有很多的数据；四、公司价值观就是做事行事，这是我较为喜爱的。城市计算出来是京东金融的一级事业部，郑宇回应，该事业部期望需要沦为智慧城市技术、平台和解决方案的领先输入者。城市计算出来主要是 to G（面向政府）的部门，未来期望需要跟各级政府机构和国企合作，还包括创建一些牵头实验室。同时该部门也不会回头产学研一体化的路线，跟学术圈之后维持紧密联系。

郑宇给自己的定位是“一个综合能力较为强劲的创新者”，而不是一个纯粹的学者，工程师，或是商人。他指出，“确实好的研究，本身就应当是产学研一体化的东西。只有理论堕了地，获得实践中的检验，才是一个好东西，才不会产生更大影响力。”他希望学界的各个教授们出来跟企业多合作。

他特别强调城市计算出来要做到三赢的产品，既对政府好，民生好，也对公司本身好，对于股价预测和煤炭价格预测这类对于国计民生没显著益处的产品则不过于偏向于做到。关于郑宇郑宇在 2013 年被《MIT科技评论》选为全球杰出青年创新者（TR35）；2014 年，由于他主导的城市计算出来具备极大的商业前景和转变行业格局的潜力，他被《财富》选为中国 40 位 40 岁以下商界精英；2016 年，他获得选为美国计算机学会卓越科学家；2017 年在乌镇互联网大会上被选为中国AI英雄风云榜十大技术创新人物。郑宇明确提出了“城市计算出来”的理念，是城市计算出来领域的先驱和奠基人。

城市计算出来作为一个新兴学科早已在国际上取得普遍的接纳和注目。过去的将近 12 年时间里，郑宇公开发表高质量国际论文百余篇，被提到 16000 余次，H-Index：60；2017年论文单年被提到3700余次，该指标在中国大陆专门从事信息科学的本土工作者中名列第三（不还包括港、澳、台地区及具备外籍身份的在华工作者）。郑宇还兼任人工智能国际期刊《ACM TIST》的主编，该刊将近五年影响因子 10.14，在所有 ACM（美国计算机学会）期刊中名列第一。同时，郑宇还是上海交通大学、香港科技大学和香港理工大学等多所著名大学的讲座教授、客座教授和博士生导师。

他还兼任大数据领域著名国际会议 ICDE2014 和 CIKM2017 的工业界主席，增进了该领域学界和工业界的融合。郑宇享有 24 项国际发明专利，他主持人研发的 Urban Air 首次利用大数据和人工智能技术来监测和预报细粒度空气质量，该服务覆盖面积中国 300 多个城市，并被国家环保部使用。

2016 年，他主持人了城市大数据平台的设计和实行，并顺利在中国大数据样板基地贵阳市部署。以下为采访国史，不作了不转变本意的编辑整理：重新加入京东金融，重视的是什么？：重新加入京东金融，是基于怎样的考虑到？郑宇：从大环境来讲，国家仍然特别强调人工智能要跟实体经济融合，这是大势所趋，我实在这是个时机。

我们以前做到了很多东西，也期望需要转化成落地，有个好的平台需要为国家为社会更佳的服务。第二，京东金融只不过是一个科技公司的定位。大家有可能有误会，实在京东金融就是金融公司，只不过不是，它全称是京东金融科技有限公司有限公司，期望用科技去为金融行业赋能，甚至是为金融以外的其它行业去赋能，是一个 B2B2C 的模式。

比如第 2 个 B 有可能是银行，我们给银行获取一些风触模型，让银行去更佳的服务客户。这中间你可以指出 G（录：Government 政府）也是 B 的一种。我们给城市主管部门获取技术，协助涉及部门更佳地为民生获取服务。从它科技公司的定位以及商业模式来看，我实在跟我的思路很相符。

第三个原因是京东金融本身有很多质量十分好的数据，现在京东金融每天有 200TB 的数据。这里面不会牵涉到到商城的数据、物流数据以及京东金融本身的投资、财经、缴纳和信用等金融类数据。这三类数据加在一起时，有助刻画经济、生活和消费方面的一些发展变化，也可以当作为城市管理部门的决策获取承托。第四，城市计算出来里面本来有一块就是智能商业和经济。

智能商业经济里面，本来我们只不过就是有着力点和发力点，它有可能是用各种各样的数据，比如用交通、环境和一些地理信息来协助商业，协助金融业更佳地做到业务，还包括银行的商业选址、商家选址、风触。比如说一家银行贷款给某个企业，堕了一个现实的研发项目，一个娱乐城。我们以前有可能更好地实地考察这个开发商本身的资质，开发商资质有可能很好，因为它是静态的，你看不出来什么问题，但不代表资质很好的开发商研发的所有项目都没风险，因为风险不是它本身导致的，而是因为这个地域本身的变化，比如说这个区域的消费能力，这个地区的经济活跃度以及周边的设施是不是显得更佳或者显得更差。这些数据有可能不是银行本身有的。

这个模型也不是传统的 to C 的模型。最后一方面是实在公司价值观就是做事的行事，这是我较为喜爱的。

只不过我酋感激微软公司研究院的，它作为一个研究机构的话，堪称中国的“黄埔军校”，输入了大量的人才。显然这些人才在中国的各行各业，尤其是IT业里面充分发挥了最重要的优势。

它在研究和技术方面做到得十分棒。微软公司亚洲研究院是一个很好的地方，我总有一天都会感谢它，还包括出来之后，我们所有的人只不过依然十分接纳它。

：对于一些现在正在做到 AI 方面研究的教授、学生，如果他们期望让自己的研究更佳地落地，你不会给他们托什么样的建议？郑宇：我自己是导师，带上了很多的博士研究生，以前很多研究也做到过落地。我坚信研究的本质就在于此，知道是要在实践中过程中检验，才需要检验你的工作是不是好。

现在如果全然从 AI 这一个方向来看的话，它尤其必须数据和算力，而这个数据往往是在行业内部，在企业内部，有可能有时候在学校里面不过于更容易获得那么多的数据。另外是计算力，有时候你有可能必须中用几十台甚至上百台的 GPU 资源。

这个资源对于学校的一个实验室来说，有可能是较为大的支出。所以这个时候通过跟企业的合作，通过学生的交流会晤，以及老师的会晤，可以来做到很多落地的事情。

我希望学界的各个教授们出来跟企业多合作，青睐他们跟京东金融多合作，我们通过提供数据和算力的方法来一起把难题解决问题掉。学校有他们的优势，他们在技术研究方面可以潜下心来浅扎下去。

这个是双方的有序，我实在各自都能充分发挥自己的特长。做到国家智慧城市技术、平台和解决方案的领先输入者：重新加入京东金融之后，接下来主要的工作决定大约是什么样？郑宇：我们现在有个一级事业部叫城市计算出来，是我的一个理想吧，就是知道把它变为实际的东西，来转变国家的一些痛点，管理城市的很多问题。所以我们不会以事业部为基础，往下发展，甚至以后还不会有一些二级事业部，针对交通、环境各自去积极开展工作，用大数据和人工智能方法把这些问题解决问题掉。

我们期望需要沦为国家智慧城市技术、平台和解决方案的领先输入者。这个是三个层面的东西，一是技术，就是说我们用算法解决问题一个小问题，系统是别人的。

二是平台，就是说有可能你有你的业务场景，你没那个平台，我把中间那部分也做到了，但是数据的终端和服务的获取还是你来做到。三是解决方案，是末端到末端，从数据搜集到最后的服务获取构成闭环。我期望我们需要沦为算法平台和末端到末端解决方案的提供者和领先者。同时还有一点，我期望我们需要把产学研融合到一起，制成产学研一体化。

这个以前很多企业想要尝试，但是有可能遇上一些艰难。我坚信在 AI 行业里面，它是一个类似的行业，技术拒绝和管理制度门槛是较为低的，必须研究和算法的研发很有推展起到，如果纯粹做到一些功能性的东西，有可能最后很难去做到得很近。：所以京东金融城市计算出来面向的只不过是城市管理部门。

郑宇：对，未来我们也期望需要跟各级城市管理部门创建一些牵头实验室，需要确实用京东金融的能力去老大涉及部门解决问题很多问题。：京东金融城市计算出来作为新的正式成立的一个业务单元，目前它的主要任务是什么？郑宇：我们现在认同是青睐更好的有志之士来重新加入我们，我们有相当大的包容性，前提是大家是真心实意想要做到事情，需要以解决问题国家问题，把 AI 和实体经济融合作为目标的人。我期望这种人需要重新加入我们，我们不会讨很多的人。

我们也不会成立适当的二级部门，甚至将来或许不会有三级部门，业务一定会越做越大。首先我们不会为政府和大型国有企业获取服务，因为他们也有很多 AI 的市场需求，他们有数据也有痛点。我们也不会跟高校创建牵头实验室，做到一些学术对话，联合去培育学生，增进产学研的一体化。做到三赢的产品：跟城市、国企的合作有什么进展？郑宇：有一些进展，我们都在讲的过程中，而且可行性十分低。

我坚信在旋即的未来，大家不会看见京东金融城市计算出来事业部不会有一系列十分好的工作出来，让大家实在是三赢的产品，既对政府好，民生好，然后也能对公司本身好，而不只是说道公司自己赚。大家不会看见一系列跟整天不过于一样的现实落地的东西出来。

你们有可能以前看完我们做到的一些东西，都是较为觉得的，知道是落到实处解决问题民生痛点的东西。然后要中用确实的大数据、AI 这方面的技术，在国际上面有相当大的影响力，这样就构成了一个十分好的氛围。：作为面向政府的业务，不会会遇上一些艰难，比如规模化拓展？郑宇：To G 的业务有它特有的商业模式和业务逻辑，跟 To B 是不一样的。正是因为我们做到了这么多年，我才解读这个东西是不一样，所以我们才分开进独立国家的事业部来做到这个事情。

如果把它放在其它部门里面，有可能就不会按照其他的逻辑来做到，这个事情知道是做到并不大。要通过一些产品的特有设置，以及你知道对行业的解读，才能更为的更容易地规模化。这个是我们首先考虑到的问题，我们一定要变为一个规模十分大的公司，需要让很多城市都享用我们的服务。凭借着我们对数据本身的解读，对算法本身的解读，已及对业务逻辑的解读，再加我们独立国家的事业部以及空间。

京东金融，乃至整个京东集团，对这方面都是非常重视的，给的空间是十分大的。它是一个一级事业部，是一个十分低的战略。未来坚信不会有更加多的投放，也不会做到的更佳。我坚信在任何一个行业都总会遇上一些问题，艰难有方法去解决问题。

有的地方无以才有价值，因为无以有可能才造成问题以前没被人解决问题掉，现在我们就是要把无以的事情做完。如果你不把这个行业很难的事情做完，你很难沦为一个确实有技术含量和值得尊重的公司。(公众号：)：你之前在 JDD 大会上谈过，有人去找你预测股价，但你自由选择不做到这块。郑宇：股价预测和煤炭价格预测都是同一类问题，它可能会协助企业节约开支，但是本身对国家的贡献，从资源层面看并不是相当大。

如果我们需要用人工智能算法去改良火电锅炉的发电效率，用较少的煤发更加多的电，并且产生较少的污染废气，这不光是带给企业效益，也需要让民生、环境显得更佳，这就是三赢的事情。我实在那种事应当多做到。

做股票基金的话可以老大公司赚，但于民生没过于大收益，这种事情我们偏向于不做到。：城市计算出来跟京东金融 C 端的业务不会有融合吗？郑宇：现在无法具体的说道一定没，但是我们主要的方向还是应当在 G 末端和 B 末端。我们更好是用很多的数据综合来看一个城市的发展，而不是看个体。不是说道研究一个用户画像，怎么做精准营销给你引荐东西。

这有可能不是我们的研究重点。我们主要是用很多人的综合数据来看一些统合的趋势，融合一些地理气象数据，来看整个城市的变化，解决问题一些痛点。

但我们也不几乎回避未来有些地方有些空集的时候，也可以做到一些涉及的研究，但不是我们的重点。产学研一体化：只有理论获得实践中的检验，才是一个好东西：入到产业界之后，之前的学术研究这一块不会怎么样之后？两边怎么均衡？郑宇：这个是仍然大家托，但是仍然不更容易构建。

但是实质上确实好的研究，本身就是应当是产学研一体化的东西。只有理论堕了地，获得实践中的检验，才是一个好东西，才不会产生更大影响力。我们之前只不过也有很多这样的案例，比如说我们做到的全国 300 多个城市的空气质量的系列分析、预测。

这个项目上面，我们既在 KDD 倒数公开发表了两篇顶级论文，也落在了现实的系统，给 300 多个城市获取了服务。因为这个服务才不会产生更大的影响力，让更加多人去看我的论文，然后论文获得更好的提到，构成一个相反的良性循环。我实在这问题不对立，只是看你怎么去做到，你的拒绝是不是充足的高，是不是做到了一篇论文就完结了，还是说道我做完论文之后，知道是把它变为了一个实际的系统落地了？这是一个理念的问题，本身不对立，而且就是应当这么做到。

第二就是做到的过程中，显然对你本身不会明确提出很多的拒绝。既必须对学界有很深的理解，也在工业界有非常丰富的经验，才需要作出这样的落地的东西。有可能很多时候你只不懂理论，不告诉怎么工程实践中，这个时候你平台都不懂，你堕不下去，对吧？所以这对团队本身，尤其是对领导人本身要明确提出更高的拒绝，也对我们未来的那些知道创新者要明确提出更高的拒绝。

就是不光不懂理论、算法，还要不懂平台、行业。我提及过数据科学家的概念，就是对问题、数据、算法模型和平台四位一体，全都不懂，才需要把问题解决问题掉。我们现在只不过不补一个 AI 算法工程师，我们补的是数据科学家。

而如果你能做数据科学家的话，你就会实在产学研一体化有多么无以。未来我实在中国 AI 这一波否有突破，并不是在于硬件或者算法本身不会有什么瓶颈，而在于是不是我们需要培育出有更加多的数据科学家。

我对我自己的定位也是数据科学家，所以我现在担任京东金融的首席数据科学家，我期望我是一个综合能力很强的创新者。我以前做到的很多东西，既有可视化展出的东西，也有落地的东西，也有学术paper，然后我也不会的组织很多活动，增进工业界跟学界的合作，所以我更为讨厌说道我是一个综合能力较为强劲的创新者，而不是一个纯粹的学者，或者一个纯粹的工程师，或者是纯粹的一个商人。后面我坚信从人才培养开始，就按这个思路去做到，最后培育出团队能干这个事情，但这个门槛显然是很高。

：京东金融城市计算出来不会做到实际应用于，也不会放论文，参与学术会议？郑宇：对，比如我们现在有一个实际的问题、市场需求明确提出来，有可能是城市主管部门明确提出的市场需求，我们把它解决问题了，落在平台上面。然后同时我们不会公开发表一个论文，告诉他大家这个问题怎么解法的，推展整个行业的变革。而不是说道下个月论文 deadline 召来了，我们急忙再行看看我们要做到什么东西，急忙写篇论文投出去，再行想到。

这个思路不对，你这么想要的话就实在很顺其自然，只不过本来很多研究都是这样子。你的研究报告就是你要告诉他别人怎么做，如果你没有做到就再行写完了，一定有很多东西是不确认的。所以我们把东西落在平台解决问题之后，再行顺其自然地公开发表一篇论文。这样的话是对整个行业的贡献，这是不断扩大影响力的方法。

我们认同不会参与学术会议的，我们依然不会在国际和国内的各种学术和工业界会议上面扮演着很最重要的角色。我们期望推展产业学术的牵头，以及整个城市计算出来在中国和全球的推展，都会参予。

尤其是京东金融现在作为科技公司，我们的定位不光在金融行业本身，在科技的各个行业都要布局。我们在美国也进了 AI Lab，更有全球的人才，沦为一个国际化的大公司。

智慧城市的未来：之前 IBM 托过智慧城市的概念，阿里云现在也在引城市大脑的概念和产品，京东金融城市计算出来和前两者比起有什么有所不同？郑宇：城市计算出来我们是十几年前就开始做到了，并不是最近这两年才开始，有小十几年的累积。我最近有一本书刚刚写完，书名《Urban Computing》是城市计算出来的一本教材，大约今年上半年就不会由MIT Press出版发行。

这个领域在美国现在早已沦为一个学科，一些 conference 上面也不会把城市计算出来作为一个专门的投稿方向，甚至开始做到专门的一些专栏。所以只不过我们在很多年前就在国际上引导了这个领域，不是说道因为别的公司做到了我们才做到。我们特别强调用大数据和人工智能来确实解决问题。

第一，我们特别强调时空数据，这类数据的挖出和管理方法，还有人工智能方法都不同于有数的视觉、语音和文本，这个技术本身不一样。第二，我们特别强调多元数据融合，不是要用一种数据，比如说我做到视频就用视频，我们不会把很多数据，还包括气象的社交的地理信息的，还有甚至空气质量的，还有收益数据统合在一块，做到一个多元数据融合。

这种融合的方法是一些新的方法，有可能以前是没，特别是在时空数据场景里面的话，融合不会显得更加艰难。这是不一样的，我们在很多年的研究过程中仍然在引这个东西。如果你要说智慧城市和城市计算出来本身概念上的区别的话，你可以指出早年间的话，我们国家做到了很多智慧城市，做完了信息化和基础设施建设。

现在到第二步的时候，我们应当想到怎么把数据的价值挖出出来，用数据的科学知识去服务于更好的人类和社会，解决问题很多问题。这个第二步，是国家倡导的新型智慧城市，怎么逆新型智慧城市呢，一定是通过计算出来的方法来获得，这是构建新型智慧城市的必经之路途径。：在你的设想里一个未来的智慧城市，不会是一个什么样的城市？郑宇：我们仍然谈城市计算出来，就是因为你很难定义出什么样的城市叫智慧城市，这个标准是很难以定出来，它在大大的演变。

你现在谈的所谓的智慧有可能跟 100 年之后又不一样，比如雄安它要做到千年大计，我们不有可能现在把 1000 年之后全部想要的很确切，全部设计好。它一定是在一个规划、运维、预测，然后再行规划的一个螺旋式的下降空间里面大大的发展，这就必须一套机制来确保这个城市大大地去发展。滚个最简单例子，空气质量，规划的时候要确认在哪布站点，在哪里布空气质量监测站，这归属于规划问题；布完之后，怎么根据这些受限的站点，把整个北京市每一个角落里面的空气质量都算数出来，即便这地方没站点，这是一个稳定运维的问题，解决问题当前的问题；预测未来，就是期望告诉未来这个地方的空气质量怎么样，预测两天三天怎么样？用这个预测来协助我们做到决策，就是这样一个过程。

所以我实在任何一个业务都有三个阶段，三阶段又构成了螺旋式的下降。这中间就要靠一个机制，靠能力来确保，就是我们的城市计算出来。涉及文章：前微软公司城市计算出来负责人郑宇加盟京东金融，兼任首席数据科学家周伯文、林清咏、山世光、郑宇、苏中、颜水成同台论争：AI+金融的现状、难题和现实机会微软公司亚洲研究院郑宇：为什么柯洁又赢了，专业棋手反而实在有期望了？微软公司亚洲研究院郑宇：AlphaGo未攻下棋士难题，人类未来仍有期望微软公司亚洲研究院郑宇：人工智能在城市管理中的应用于微软公司亚洲研究院主任研究员郑宇博士：如何用深度自学处置时空大数据 | CCF-ADL 火热甄选中微软公司研究院资深主任研究员郑宇教授：多源数据融合与时空数据挖掘（一）AIR 033 | 采访微软公司亚洲研究院主管研究员郑宇：我更加不愿把自己定位为一个创新者原创文章，予以许可禁令刊登。

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