一個人和組織的命運，既要依靠個人奮斗，也要考慮歷史進程。

劉強東和他創(chuàng)立的京東集團，正是時代與個人的交織產(chǎn)物。

在首屆JDD（JD Discovery）大會上，劉強東開門見山表示：往前20年和往后20年，都找不到如此巨大的機會。這位京東創(chuàng)始人還說，各行各業(yè)，都不可能像中國一樣發(fā)生巨變，都可能有如此巨大的機會。

這個歷史機遇，正是人工智能，也是基于如此原因，京東決定此后每年都要舉辦全集團最高級別的技術(shù)大會——JD Discovery/Data大會，簡稱JDD。

劉強東分享了他對AI技術(shù)和時代的觀點，題為《AI是一種思考方式》，介紹了AI在京東的應(yīng)用，以及在未來的展望。

（開講之前，劉強東特意強調(diào)吃了早飯，以避免再次餓暈在臺上）

主要應(yīng)用在零售供應(yīng)鏈和金融兩大方面。

金融方面，劉強東不諱言京東金融起步較晚，但他同時表示，這也讓京東金融少了很多包袱，從出生伊始，就開始基于人工智能展開業(yè)務(wù)，在量化交易等方面生根發(fā)芽。

劉強東還列舉了數(shù)據(jù)方面的成績。比如在風控、壞賬率等方面，都比傳統(tǒng)金融機構(gòu)有更強勁表現(xiàn)。而在放貸率等方面，把傳統(tǒng)金融機構(gòu)放貸效率提升了70倍，成本降低了30%。

關(guān)于未來京東金融的發(fā)展戰(zhàn)略，劉強東也明確：要基于大數(shù)據(jù)、人工智能，打造一個生態(tài)系統(tǒng)。因為真正偉大的公司，從來都是要建立一個偉大的生態(tài)系統(tǒng)，京東金融也不例外，要做行業(yè)的賦能者。

其次是AI在京東更早更核心的應(yīng)用，X、Y、Z三個事業(yè)部為代表的零售供應(yīng)鏈變革。

劉強東說，主打無人配送的X事業(yè)部，現(xiàn)在已經(jīng)有每日十萬單的無人倉服務(wù)能力，在國內(nèi)有400+物流中心，現(xiàn)在基本實現(xiàn)了由AI作為底層技術(shù)能力的物流體系變革。

此外是配送，目前京東無人車、無人機配送，都進入了沖刺階段，無人車完成了北京主要高校的配送測試，明年的高校場景配送，將全部實現(xiàn)機器人送貨。

無人機則已經(jīng)完成了17萬小時飛行測試，最高飛行里程達240公里，載重20公斤的重型無人機，將在明年正式起飛投入使用。

最后，劉強東著重介紹了京東的“Z計劃”。

這個與X、Y并行的AI時代的計劃，重點指向的是面對人工智能，如何迎接機遇解決問題？比如京東的配送員未來該往哪里去。

劉強東說，首先不能排斥技術(shù)浪潮，因為從歷史上來看，技術(shù)從來沒有帶來過災(zāi)難，即使是核武器，也從沒被應(yīng)用在非正義戰(zhàn)爭中過。

所以他表示，自己對技術(shù)進步，向來懷抱熱情。有問題需要直面，但不能恐懼待之。

劉強東還講了一個“慈禧排斥火車”的例子，認為正是慈禧反對技術(shù)進步，最終葬送了自己的王朝和前程。

那擁抱AI的京東，大量的配送員該往何處去？

這位京東掌舵者擲地有聲：一個都不拋棄、不放棄。

“將來配送被AI替代，我的兄弟們可以坐到辦公室中去，去監(jiān)控無人機、配送機器人，我們現(xiàn)在就有800輛無人車、3萬個無人配送站，還需要大量維修保養(yǎng)的人。”

另外，還有很多藝術(shù)創(chuàng)造相關(guān)的工作，是AI無法替代的。劉強東認為人類從繁重工作中解放出來后，可以把主觀能動性發(fā)揮在更多需要創(chuàng)造力的地方。

“科學技術(shù)應(yīng)用不能以犧牲人文關(guān)懷為代價。”劉強東說。

沈南鵬：中國已有80億美元投向AI。

劉強東之后，紅杉資本全球執(zhí)行合伙人沈南鵬，以“數(shù)據(jù)與AI造就新產(chǎn)品機遇”為題發(fā)表了VC對于人工智能技術(shù)浪潮的看法。

沈南鵬說，3、4年前最熱的詞是大數(shù)據(jù)；1、2年前最熱的詞是人工智能。而春江水暖鴨先知，對于這一波人工智能的感知，企業(yè)界與投資界不分先后，企業(yè)界反應(yīng)非?？?。

他解釋了背后原因：之所以這一波AI浪潮如此備受關(guān)注，是因為真正看到了其應(yīng)用價值。

“柯潔輸了，也可以說人類贏了。因為人類把人工智能帶到了極致應(yīng)用。”

這位知名VC還用數(shù)據(jù)作出說明：截至目前，在人工智能投入方面，全球累計300億美元，中國則投入了80億美元，中國50%的投資活動與AI相關(guān)，有超過1000+的人工智能企業(yè)。

此外，AI專利數(shù)量高速增長，中國甚至以52%優(yōu)勢，領(lǐng)先于34%的美國。

之所以有這樣的數(shù)據(jù)，沈南鵬認為與中國在大數(shù)據(jù)方面的積累密不可分。他表示，大數(shù)據(jù)是AI的前提，中國企業(yè)在過去10年迅速數(shù)據(jù)化，具體有兩點：1）公有云計算平臺積累了大量的數(shù)據(jù)；2）許多領(lǐng)先企業(yè)意識到了數(shù)據(jù)的重要性，建立了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心。

而這樣的積累，也到了在AI時代發(fā)揮作用的節(jié)點，并且數(shù)據(jù)+AI可以對原有產(chǎn)業(yè)帶來巨大的效率提升，對實體經(jīng)濟有大力支持，實現(xiàn)變革增長。

沈南鵬認為AI時代前，中國有深具產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢，表現(xiàn)在三方面：1）大量的軟件工程師儲備；2）可供測試的巨量互聯(lián)網(wǎng)用戶；3）政策的強力支持。

他還列舉了當前中國企業(yè)對AI的主要應(yīng)用和探索方向，共有4大類：

1）基礎(chǔ)服務(wù)，數(shù)據(jù)中心和云計算平臺；

2）硬件產(chǎn)品，智能機器人及智能芯片；

3）行業(yè)應(yīng)用，機遇行業(yè)的各類智能服務(wù)產(chǎn)品；

4）技術(shù)能力，機器視覺及機器學習。

而這些應(yīng)用和探索方向中，沈南鵬最看好的是當前AI在金融產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用。他表示，高度數(shù)據(jù)化的金融業(yè)是AI最好應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)。

有5個方面的特征，讓他對AI變革金融信心十足。

1）AI幫助金融企業(yè)進行身份認證，提升認證準確度與效率；

2）AI幫助金融企業(yè)進行更好的風險管理、風控管理，從瀏覽數(shù)據(jù)、電商、社交等描繪出一張清晰的用戶畫像，幾秒就能完成風控判斷；

3）AI幫助金融企業(yè)更好地進行用戶洞察和個性化運營；

4）AI幫助金融企業(yè)完成大量重復(fù)性繁瑣工作，節(jié)省人力，提供效率。JP摩根去年取消了貸款審核的人力工作，是白領(lǐng)高知識工作的替代；

5）AI幫助金融企業(yè)解讀市場信息，規(guī)劃投資策略，自動進行交易。華爾街基本都在用AI進行量化交易。離通用AI不會太遠。

最后，這位紅杉資本中國基金掌門人總結(jié)說：AI帶來的產(chǎn)業(yè)基于一定會大放異彩，會給企業(yè)和社會，帶來更多驚喜。

這次的JDD大會上，還有來自學界的大咖在現(xiàn)場進行了分享。

中國工程院院士、北大教授高文，在現(xiàn)場談及最近的AlphaGo Zero。高文表示只要滿足三個條件，AI系統(tǒng)就不需要外部數(shù)據(jù)的支持。這三個條件是：1、集合是封閉的。2、規(guī)則是完備的。3、約束是有限的（不可以有遞歸）。

不過在零售、物流等實際應(yīng)用領(lǐng)域還會依賴外部數(shù)據(jù)。

縱觀人工智能的發(fā)展歷程，高文表示人工智能現(xiàn)在大概發(fā)展到“剛上小學”的階段后面還有很長的路要走。“人工智能至少還有10-20年好日子過”，高文指出未來還是要靠學習、靠知其所以然的研究，才能繼續(xù)推動AI向前。

香港科技大學計算機系主任、人工智能專家楊強，從商業(yè)和研究兩個方面談到AI。

楊強指出人工智能的商業(yè)模式有三個要點：首先閉環(huán)路徑要足夠短，其次反饋要足夠高頻，第三反饋一定要有復(fù)合作用。

現(xiàn)階段哪些領(lǐng)域是人工智能的風口？從技術(shù)角度看，楊強列舉了幾個方向：1、視覺2、自然語言理解3、智能推薦4、遷移學習。

楊強在現(xiàn)場還介紹了今年的JDD數(shù)據(jù)大賽。四項比賽中包括一個“豬臉識別”項目，楊強表示進行豬臉識別可以獲得大量活體識別數(shù)據(jù)，而不用擔心隱私問題，而且背后也有實際的商業(yè)應(yīng)用場景支持。