日前，人工智慧的頂級學術盛會AAAI2020在美國紐約舉行。其中，處於國內AI實力第一梯隊的京東數字科技集團，有6篇論文被AAAI收錄，在AAAI論文整體錄取率僅有20%的情況下，難能可貴，也體現了京東數科在AI技術上的全面能力和深厚功力。
6篇論文入選全球頂會，見證京東數科AI技術的高光時刻
AAAI的中文全稱是美國人工智慧協會，是人工智慧領域主要學術組織之一，一年一度的AAAI大會屬於人工智慧領域的頂會，每年都會收錄全球範圍內評分最頂級的學術論文。2020年的全球參會人數多達4000餘人，來自中國的註冊人數則佔20%上下，由於疫情的原因，中國參會人員採用了遠程視頻報告的形式。
AAAI 2020的投稿共有8843篇，在經過嚴格的評審和打分後，論文錄取率僅為20.6%，獲得收錄的論文，通常在研究領域有獨到的技術、取得了領先的功能或性能。京東數科入選論文如下：
《Deep Object Co-segmentation via Spatial-Semantic Network Modulation基於空間語義網絡調製的協同物體分割》、《Robust Conditional GAN from Uncertainty-Aware Pairwise Comparisons基於成對比較樣本標註的魯棒條件生成對抗網絡》、《Few-Shot Knowledge Graph Completion基於小樣本學習的知識圖譜補全》、《Learning to Generate Maps from Trajectories學習從軌跡中生成電子地圖》、《Safe Sample Screening for Robust Support Vector Machine針對魯棒支持向量機的快速數據篩選算法》、《Quadruply Stochastic Gradient Method for Large Scale Nonlinear Semi-Supervised Ordinal Regression AUC Optimization基於四重隨機梯度的大規模非線性半監督有序回歸AUC優化》。
這6篇論文的研究成果，均獲得層層評審的高分，最終脫穎而出。它們的研究成果，均實現了相應領域現有技術的突破，比如論文《基於空間語義網絡調製的深度對象聯合分割》，提出了一個基於空間和語義調製的協同分割深度學習網絡框架，可對多幅相關圖像中的共同目標進行分割，在四個圖像協同分割基準數據集上的大量實驗表明，與最新方法相比，該論文的方法實現了更高的精度。
京東數科提出了一個基於空間和語義調製的協同分割深度學習網絡框架
又比如論文《基於四重隨機梯度的大規模非線性半監督有序回歸AUC優化》，其研究的有序回歸問題（類別標記存在有序關係）廣泛存在於現實世界中，例如天氣預報中的級別關係，預警系統中的級別關係, 金融風險預測的級別關係。實驗結果表明，論文提出的的算法不僅解決了傳統最小化分類誤差方法無法有效的解決的類別不均衡問題，在速度，處理數據規模方面優於現有的方法，同時具有相似的推廣性能。
這6篇論文經過了全球範圍的角逐，最終入選AAAI 2020，意味著京東數科在AI技術的多個領域取得了世界領先的成果，也再一次刷新了大家對京東數科技術實力的認知——經過6年的埋頭研發，起步於金融的AI技術，已經全面開花，擁有在全球範圍內的競爭力。
厚積薄發，6年埋頭耕耘迎來豐碩成果
由於網際網路企業擁有AI研究和應用上的先天優勢，自2013年成立起，京東數科就著力於數位技術的落地，幫助實際業務提升運作效率。在起步時，京東數科的主要方向是金融領域，滿足數字金融方面的多種創新需求。
2013年及隨後的幾年，正式行動支付蓬勃發展的時期，京東數科的AI技術積澱依託於飛速變化的業務，沉住氣默默前行，打造了一套嚴謹而又落地性極強的底層風控和信用生態系統，為隨後的AI技術全面發展打下了堅實基礎——比如在金融風控領域，自主研發了風控決策引擎，可廣泛應用於金融反欺詐、信用評估等風險量化和風險識別領域，打破了美國企業的壟斷。
前期採用的金融業務驅動模式，讓京東數科的AI技術在前期更多是潛移默化地植入在業務中，顯得有些默默無聞，但另一面，則造就了更專注地進行技術研究的條件。這種技術端持久而務實的積累，是京東數科AI隨後在數據技術、人工智慧、物聯網等方向變成「全面技術派」看似偶然實則必然的重要原因。
而當京東數科變成「技術輸出」的先行者之後，其把技術和業務融合的烙印並未消去，其後在網際網路上形成大面積討論的AI技術輸出，基本都是和實體產業緊密結合，比如2018年發布的神農大腦，就是把AI和智能養殖緊密結合，「豬臉識別」、「AI養殖鱸魚」一度變成網紅話題，收穫流量的背後，是技術對養殖業實實在在的改變和提升。
京東數科將計算機視覺成功應用於魚體觀測和行為識別分析
AI養魚只是明星案例之一，在剛剛過去的2019年，京東數科在AI創新上的成果開始進入爆發期，進入全面探索人工智慧與產業的深入交融、加速產業數位化的階段，成為人工智慧驅動產業變革的重要力量。
比如，京東數科在這一年，在AI算力效率上的技術收穫頗豐，打破了聯邦學習必須同步的慣例，業內首創異步聯邦學習，讓不同的算力不再需要相互協調，讓大規模數據處理的效率大幅提升。同時，京東數科業內首創了特徵回放算法，從根本上解決了深度學習算法的計算速度瓶頸問題，比原來快了三分之一。
在技術產業落地上，京東數科實現了智能客服解決方案大規模應用部署，智能客服的服務量已達到人工客服量的6倍。AI超媒體解決方案的打造，有效解決傳統了線下大屏媒體功能單一、缺少互動、數據不閉環、管控運營能力弱的痛點。此外，京東數科還實現了首次把基於深度學習的生物識別技術應用到牛的身份識別、AI優化火力發電、獨創聯邦數字網關等AI技術突破落地。
本次被AAAI收錄的論文中，也充滿著京東數科的務實基因，比如深度對象聯合分割，屬於計算機視覺中廣泛的應用的協同目標分割技術，可跟蹤多個視覺目標。論文在精度上的突破，讓該技術有應用到更多新場景中的可能性，比如在AI養豬、AI養魚的基礎上，藉助技術的突破實現更廣範圍的AI養殖，在原有應用場景中也能發揮更高的效率，切實地提升生產力。
中美兩地建設研發基地 打造AI研發雙擎格局
縱觀全球AI技術的發展，我們不難發現全球AI技術創新的主要力量集中在中美兩國。
事實上，京東數科早在2017年就在美國矽谷設立了AI實驗室，持續引進世界級科學家，打造技術研發的中美雙引擎格局。此舉讓京東數科不僅可以同時享受兩個AI頂級大國的人才紅利，也讓京東數科成為了一個全球視野的技術公司。
京東數科的核心技術能力包括數據技術（數據倉庫、數據挖掘、圖計算等）+AI（計算機視覺、自然語言處理、語音技術、機器學習、晶片等）+IOT（傳感、視頻監控、邊緣計算等），其AI實驗室成立於2017年，在計算機視覺、自然語言處理、語音技術和自動機器學習平臺等方面，均取得了突出成果。
京東數科美國AI實驗室的研究方向，主要是3D機器視覺、視頻理解、虛擬數字人、文本合成、人機對話、深度學習等熱門技術，除了大面積吸納美國的AI人才外，還與美國一流大學研究機構開展長期合作，不斷探索最前沿的AI技術。
本次京東數科6篇論文被AAAI收錄，在作者名單中交織著中美兩國的學者和技術人員，這說明京東數科在中美兩地的實驗室中都儲備了強大的技術人才，同時，兩地的技術人才已經形成合力，可以在同一個研究方向上協作、互補，並產生世界領先的技術成果。
來源: 鷹眼新聞