12月10日晚间，有媒体报道称，近日一个12G的数据包在黑市上开始流通，其中包括用户名、密码、邮箱、QQ号、电话号码、身份证等多个维度，数据多达数千万条。而这个数据包的来源，黑市买卖双方皆直指京东。

京东数据泄露并非首次，去年的京东数据泄露导致大量用户被骗，有的甚至被骗百万元。此次事件已发出，引起了用户的恐惧。

消息一传出，次日凌晨，京东方面紧急发布了题为《关于媒体报道京东数据安全的声明》，声明确认了有数据泄露这一事实。

从京东的这则《声明》我们可以看出：

第一，京东方面未否认数据泄露。

第二，京东把本次泄密事件转移归咎到了2013年Struts2的安全漏洞问题，并且着重强调应对当年Struts2所采取的措施和应对手段。

第三，京东说当年的泄密行为也并非只有京东一家，甚至搬出了“银行、政府机构”等为其自身的错误打掩护，试图利用“法不责众”的心态转移用户对于京东的注意，逃避自身难辞其咎的本质。

第四，让用户 “有问题找警察”。

第五，京东并未就本次数据泄露问题提出任何可行性技术手段和补救措施，而且并没有任何向用户致歉的态度，反倒以一个“局外人俯视”的角度“告诫”用户要自身注意隐私保护和安全防范。这并没有减少用户对此事的恐惧。

看到今日京东的表现，不禁让人联想起去年京东的另一起“京东泄密事件”。

这对于京东声明里提到的数据泄密原因也产生了怀疑。

2015年3月中旬，多名京东用户信息被泄露，很多人在几分钟之内就被骗走数十万，用户损失总计达数百万元。而这一事件京东一开始的回应是：该部分用户使用相同注册信息（用户名和密码），在其他网站泄漏后，被不法分子利用“撞库”（即用户在不同网站使用的注册信息相同）的方法进行了诈骗。

而今年法制晚报的报道拆穿了京东的画皮，该事件最终查明，泄密原因并非是“撞库”，而是因为京东出现了“内鬼”。 京东三名负责物流的员工通过QQ群联系卖家，共出售了9313条客户信息，泄露的客户信息将近有3万条，三人总计非法获利4万元。

而因为有前车之鉴，此次泄密的原因更加扑朔迷离。更有网友网爆，安全部整个部门被开掉。看来原因绝非京东所说的那么简单。

在此，我们希望京东能尽快查明此次泄密事件的原因并采取相应的补救措施，不要再次闹出“乌龙事件”，也不要在泄露原因上抖机灵、推卸责任。

要知道，本次泄密的数据包有12G大小的信息，更是涉及到千万用户的安全隐私。如果这些隐私信息进一步被不法人士扩散，将会有更多的犯罪分子向公众伸出贪婪的手，到时候，千万用户的京东账户将随时遭受威胁，不但购买信息可以随时被监控，所涉及到的京东金融账户内余额、绑定的银行卡、京东白条、理财产品等都得不到保障。

所以也在此提醒广大用户，尽快修改密码、转移资产、暂停白条等赊购或者借贷业务，以免被骗后悔莫及。

小编最近对京东老感兴趣了，收集到一篇关于京东物流信息系统的资料，编辑后供大家了解分析下。

“青龙”——京东对他们的物流信息化系统的称呼。

一、青龙系统作业流程

物流无疑是京东的核心竞争力之一，在每一个用户的订单处理背后，如何实现看似简单的发货与收货，实际上在这背后隐藏着一套复杂的物流系统，京东称之为“青龙”。青龙系统的核心要素包括：仓库、分拣中心、配送站、配送员。实现的流程如下：

1、仓库负责根据客户订单安排生产，包括免单打印、拣货、发票打印、打包等。它是一个个订单包裹生成的地方。

2、仓库生产完毕后，将订单包裹交接给分拣中心，分拣中心收到订单包裹后进行分拣、装箱、发货、发车，最终将包裹发往对应的配送站。

3、配送站进行收货、验货交接后，将包裹分配到不同的配送员，再由配送员负责配送到客户手中。

二、青龙系统的模块构成

解析整个青龙系统，青龙的模块结构主要由：整体系统架构+核心子系统组成。

1、整体系统架构

主体架构上，整个青龙系统成为京东物流的内核，前段接口开放给所有平台，下面直接开放到内部的物流运营机构和第三方物流企业，如图：

2、核心子系统模块

青龙系统的核心子系统是由6大核心结构组成，涉及对外拓展、终端服务、运输管理、分拣中心、运营支撑、基础服务组成。在这6个核心模块当中，实现快速配送的核心要归功于预分拣子系统。预分拣是承接用户下单到仓储生产之间的重要一环。

运营体系的核心：预分拣子系统

青龙配送系统在预分拣中采用了深度神经网络、机器学习、搜索引擎技术、地图区域划分、信息抽取与知识挖掘，并利用大数据对地址库、关键字库、特殊配置库、GIS地图库等数据进行分析并使用，使订单能够自动分拣，且保证7*24小时的服务，能够满足各类型订单的接入，提供稳定准确的预分拣接口。服务于京东自营和开放平台（POP）的服务。

三、青龙的龙骨：核心子系统

整个的青龙配送系统是由一套复杂的核心子系统搭建而成。在各个环节当中有相应的技术进行配合。

1、终端系统：通常你会看到，京东的快递员手中持有一台PDA一体机，这台一体机实际上是青龙终端系统的组成部分。在分拣中心、配送站都能看到它的身影。据了解，目前京东已经在测试可穿戴的分拣设备，推行可穿戴式的数据采集器，解放分拣人员双手，提高工作效率。此外像配送员APP、自提柜系统也在逐步覆盖，用来完成“最后一公里”物流配送业务的操作、记录、校验、指导、监控等内容。极大的提高了配送员的作业效率。

2、运单系统：这套系统是保证你能够查看到货物运送状态的系统，它既能记录运单的收货地址等基本信息，又能接收来自接货系统、PDA系统的操作记录，实现订单全程跟踪。同时，运单系统对外提供状态、支付方式等查询功能，供结算系统等外部系统调用。

3、质控平台：为了避免因为运输造成的损坏，质控平台针对业务系统操作过程中发生的物流损等异常信息进行现场汇报收集，由质控人员进行定责。质控系统保证了对配送异常的及时跟踪，同时为降低损耗提供质量保证。

4、监控和报表：为管理层和领导层提供决策支持，青龙系统采用集中部署方案，为全局监控的实现提供了可能。集团可以及时监控各个区域的作业情况，根据各环节顺畅度及时作出统筹安排。

GIS系统：也叫做地理信息系统。基于这套系统，青龙将其分为企业应用和个人应用两个部分，企业方面利用GIS系统可以进行站点规划、车辆调度、GIS预分拣、北斗应用、配送员路径优化、配送监控、GIS单量统计等功能，而对于个人来说能够获得LBS服务、订单全程可视化、预测送货时间、用户自提、基于GIS的O2O服务、物联网等诸多有价值的物流服务，通过对GIS系统的深度挖掘，使物流的价值进一步的得到扩展。

四、青龙系统从1.0到3.0的升级蜕变过程

1、青龙系统1.0功能

A、实现了性能与效率的提升

青龙1.0解决了信息系统不完善和系统架构不合理的问题，构建了更为合理的业务流程，同时也建造了更为高效的信息管理系统，实现了海量信息处理的能力，完全能够满足海量数据的日常处理能力。青龙平台对原有系统进行了重构，使得分拣系统与配送系统达到了全方位的服务能力的提升。同时，通过提升系统运行效率，提高了站长、配送员等员工的工作效率，并支持京东销售规模的不断扩大，为用户带来了更为方便、快捷的购物体验。

B、实现了业务种类多样性

1.0全面支持京东业务的多样性，不仅支持自营模式下的站外、站内及自提的配送业务，还增加了非自营模式下的站内、站外合作的业务类型的支持功能。青龙系统具备支撑未来京东快速开展二三线城市的自营站点与合作站点建设的能力，能够让更多的客户享受到“211限时达”服务。

C、实现了全面、精细化的信息管理

青龙物流平台功能全面，不仅实现了站点收货、站点验货、配送员收货、配送等正向操作功能，还实现了上门取件、上门换新等逆向功能，为用户提供了更为方便快捷的配送服务。此外，还能实现对物流整个环节的监控和精细化的管理。实时监控系统、基本运营和分拣运营监控、配送运营监控及合作运营监控。

2、青龙系统2.0功能

A、打通整个供应链运营：规划了车辆管理、调度中心、逆向物流、站点集货、订单截留、预约配送、周转箱、内部质量管理、返单管理、物料管理、业务决策报表、报表邮件推送等项目。

B、自提柜系统：

青龙2.0，京东推出了自提柜系统，用以解决“最后一公里”的难题。经过不断的更新改良，自提柜的功能也在不断的丰富，水电缴费、一卡通充值、社区O2O、冷藏/冷冻，生鲜自提、WIFI热点等诸多功能将会逐步实现。

C、技术变革

实现跨平台协同：青龙团队和实现和大京东IT基础技术架构的融合，对系统持续进行技术优化，包括SOA框架、分布式调度、Redis、MQ、分布式MySQL等，保障系统平稳运行，提升系统效率。针对架构研发团队进行了诸多改进，如基于Redis的分布式调度，做到了兼容已有数据库方案，实现了平滑升级、重启等不会丢数据、高并发、支持批量处理、支持防重注、支持Redis故障（自动和手动）切换。

3、青龙系统3.0功能

2014年青龙3.0将“对外开放，构建生态系统”作为最重要的战略之一。为此京东打造了物流配送开放平台，其中外单系统作为整个外单业务的支撑，从配送官网、外单CRM、商家合同管理提供全面的服务。在不断的更新完善过程中，实现了B商家客户端、外单API、接货中心等外单接单系统的构建。而分拣、运输、终端等配送操作也实现了部分外单操作的功能。

A、实现开放平台支撑：完成了SOP订单对接和ISV对接等重要项目，外单开放平台浮出水面。青龙业务模式也开始从京东内部物流系统转变为社会化物流。

B、实现全网跨平台运营支撑：在技术层面，随着系统对稳定性，性能和客户体验等要求不断提高，研发团队在系统分层、跨机房部署等方面也取得了突破。

（内容来源于一点资讯作者支付圈，经编辑完成）

在人工智能飞速发展的时代，机器已经初步具备人的视觉、听觉、语义识别的能力。同时如果要让机器变得越来越“聪明”，需要大量优质的数据来提升机器学习的准确性。

有标注的数据是人工智能的重要基础

数据采集和数据标注，是这个过程中工作量最大的一环，需要大量人工采集数据，以及大量人工标注数据、反复检验数据——这样才可以提供最优质的数据给到机器做学习和训练。

这是人工智能界，最不智能，但又最基础的、最重要的一环。

京东众智就是为了解决数据标注这个大难题：通过聚合拥有碎片化时间和线下时间的普通人，当然也包括残障人士，为企业提供图像、语音、文本、视频的数据标注等和数据相关的服务。

京东众智还有一群特殊的标注专家...

你了解残障人士的收入么？

有些人是失业状态的，有些人有工作但收入较低。

截至2016年，全国已办理残疾人证的人数是3219万余人，登记就业的仅为896万余人，约70%的残障人士长期处于失业状态。

在京东金融的众智平台上，残障数据标记全职专家平均月收入达到3800元以上。

不但为残障人士提供了“足不出户”的就业机会，还给他们的生活提供了保障。

残障数据标注专家给刚加入的残障小伙伴

培训如何准确标记数据

“聋哑人虽然听不到，但是他们的视觉或者嗅觉都很敏锐，让他们来做图像标注工作准确率很高”——京东众智项目组同事这样谈到与残障人士的合作。

具体是这样标注数据的

以下是京东众智自主设计的采集、标注数据的模板，大家感受一下：

你看到微信语音转文字的功能，或百度地图app上小麦克风功能，或京东app上的京东客服直接说出问题，JIMI直接对应解决等功能。

这是需要前期大量的人工去标记“说出的话”对应的“文字”，用人工的方式一点点修正语音和文字直接的误差。

在自动驾驶中，人工智能需要大量的路面数据，来计算和确定驾驶中最安全的路径。

标注绿色区域是公路，也需要用人工的方式打点确定范围。

标注路面上行人的行走方向、行人特征等也是路面驾驶需要的数据。

标注车辆来确定是否违章、超速；标注行人进行人口流量分析、失踪人口调查和罪犯追踪等。

标注人脸上的特征，判断是否为本人，才能开始做人脸上的应用：扫脸上下班打卡，扫脸开门，人脸支付等。

市面上，那么多数据标注平台

为什么要选京东众智？

1.好用的标注模板

上文展示的标注界面，是京东众智自己研发的标注模板，做最贴近标注员采集员习惯的模板工具，上手简单，下手如有神。

京东众智会根据不同的数据需求，量身定做不同的模板，来完成精准的数据标注。

2.培养专业的标注专家

我们有培养标注专家的三个维度，保障我们的数据标注专家是有一定培训过程的：

（1） 学习标注七步曲是：了解目标 - 学习规则 - 线上培训、录像学习 - 实际场景练习-达标考试-进行工作-纠错讲解、改错。

（2）有完善的职称等级制度，分为：素材收集员–专家–高级专家–讲师。

（3）最好的激励制度，即标注专家的收益和职称息息相关。

所以，通过这套的机制的学习和训练，不只是残障人士，普通人也可以成为数据标注专家。

3.科学缜密的审核流程

为了让每一个已标注的数据，做到高要求、高质量，京东众智还有科学缜密的数据审核质检流程，保证每一道关卡都是有效的。

每一道科学缜密的数据审核质检流程的反复审核，采用三重组合、离散泳道式的数据流转逻辑，保证每条数据都是精心调校而出。

4.京东众智还有两个杀手锏

杀手锏1——Pre-A.I

一个一边做人工标注工作，一边建模，让机器随着人工的标注，通过机器学习标注行为，慢慢跑赢人工标注，完成单独标注工作。

过去60天才能完成的标注工作，在京东众智平台仅需一周左右的时间。

这个速度，目前在业界，只有京东众智能做到。

杀手锏2——D.C.S

银行、金融机构、政府部门等拥有重要数据的机构，他们有海量的数据，但是处理数据采集和标注依然是大难题。

国家的数据，你的身份证，户口本，银行账户流水拿出来标注，这些数据的敏感性太高，如果全都交给某一个公司就更乱了；以及，有些公司拥有一些特别敏感的数据，但是数据是他们的核心竞争力，一旦泄露了他们很容易被市场取代...

综合以上几个原因，京东众智开发了一个类似“黑匣子”一样的工具，它能将数据标注工作和数据分离：

简单来说，即数据在对方服务器上，京东众智做标注工作，通过“众智星”的前端和后端和平台资源的打通，完成数据标注且不用担心数据会被泄露。

5.2017.10~2018.2阶段成果

加入京东众智

随着互联网的深入发展，零售业的线上线下两大阵营，经历了完全对立到逐渐融合的转变，当传统零售商遭遇瓶颈寻求转型的时候，电商巨头也开始积聚力量尝试布局线下零售市场，与品牌商们“亲密接触”；而电商巨头们资源能力“下放”线下最重要一块，无疑就是把线上积累的大数据资源应用到线下，与传统零售一起升级转型了。

京东就是一个变革时代下从“电”延伸到“店”，把大数据资源带到线下的创新引领者。在8月9日召开的主题为“共创、赋能、开放、共赢”京东3C零售创新战略发布会上，京东表示将通过加码线下零售体系布局，成为继百货商店、连锁商店、超级市场后第四次零售革命的有力践行者，而践行的大动作之一就是要把京东大数据能力分享给线下京东之家的合作伙伴们。

那么，大数据运用到京东之家后，到底有什么厉害之处呢？

一方面，对消费者来说，通过在门店设置人脸识别系统、产品识别系统、大数据前置助销系统等，京东之家可以对门店人流量、产品销售等进行数据采集，再基于大数据和消费者行为对顾客进行分析，从而提供个性化精准化服务；在消费者进店后，人脸识别系统会对消费者进行识别，并分析每一位消费者的兴趣、停留时间等，甚至能了解到诸如“高冷天蝎”、“夜猫子”等针对自己偏好的趣味分析，并通过行为数据分析，精准进行货品的二次迭代，为消费者选择最适合自己的商品。无疑，借助大数据的力量，京东之家变得很懂消费者，知道消费者想要什么，并提供最好的，这使得京东之家的回客率非常之高，而京东之家也成了大家最乐于选择的线下购物去处。

另一方面，对服务商而言，与经营传统线下零售店相比，在大数据资源应用上，京东不但可以用积累的大数据资源分析某一区域消费密度和消费能力，对京东之家进行智能选址、智能选品，还能根据商品销售周期及竞品情况统计大数据来实现对京东之家门店产品的智能定价，甚至能够精准分析当地消费者的购物偏好，提供当地消费者最想购买的商品；同时，面对令传统零售困扰不已的库存积压问题，京东倚靠大数据为京东之家门店提供智能化备货推荐，完成自动补货和退货，甚至可以实现“零库存”，这大大降低店面运营成本、效率也提高了，京东之家实现稳定盈收，也就不在话下了。

作为互联网与高科技并行发展的产物，大数据在越来越多方面起到重要作用，它就像一把强刃利剑，好好利用便可战无不胜；而依托京东大数据的重度赋能，京东之家也已经走在了精准快速的发展道路上，相信通过对大数据进一步

日前，有中国经济网（ce）报道：《京东之家黑科技:客流精准分析系统感知用户性别、年龄》。文中提到了，京东自研精准客流分析系统，助力京东之家现进店顾客行为的数字化、门店销售区域数字化、实时监控后台统一管理、线上/线下数据联动等功能。借京东全价值链的大数据优势，实现线上与线下数据的打通，利用京东商城线上的用户画像数据，线下店铺能够针对用户个人提供更加细致的服务，从商品的浏览直至结算支付。

正文内容：

8月9日京东召开零售创新战略发布会，正式揭开了筹备一年之久的京东之家和京东专卖店的面纱，并同时宣布年底将在全国开设超过300家以3C为主的零售体验店，通过技术驱动融合线上与线下数据，进一步将京东的零售基础设施向外渗透。本次京东之家采用了京东自研的客流精准分析系统。可实现进店顾客行为的数字化、门店销售区域数字化、实时监控后台统一管理、线上/线下数据联动等功能。

店内、店外客流分析 年龄、性别精准识别

京东店铺客流精准分析系统提供了对店内、店外顾客的精细分析，通过对店外和进入店内的客流进行年龄、性别以及熟客与否等维度监控，京东之家可以精确量化分析进店流量漏斗，如店外人群分布和进入店内人群分布等，实现对不同群体的客流量监测，记录不同群体顾客每天的进店率、单位时间客流量趋势图等，给店铺管理提供非常重要的用户行为转化数据。同时，客流精准分析系统采用了人脸、性别、年龄识别技术，将会与京东之家店内的电子广告屏相结合，当系统检测到当前用户的性别时，能够依据京东商城的大数据，获取目前针对该性别用户感兴趣的、有较高促销力度的商品进行推荐，并与店内商品进行同步。这时用户可及时获取到促销信息，在店内购买。

店内客流热力图 用户爱逛哪个区一目了然

对于店内客流分析，京东线下店铺客流精准分析系统能够对店内的顾客停留位置生成热力图。通过热力图商家可以很直观地了解到，哪一个货架或是哪一款产品用户关注时间最长，从而判断店内商品的受欢迎程度。此外，分析用户倾向滞留的区域可方便店铺管理者对出售的商品进行更替、选择摆放位置、安排广告展示等，进行量化评估和优化。

京东集团副总裁、AI与大数据部负责人翁志表示：“京东店铺客流分析系统是智能店铺系统的一部分，支持京东之家实现精细化、数字化的管理需求，是第四次零售革命的重要实践。其具有精细化（店内店外流量转化）、智能化（不同年龄，性别识别）并且易推广（成本根据店铺情况灵活可控）等特点，帮助线下店铺进行客户流量精确分析。”

此外，凭借京东全价值链的大数据优势，实现线上与线下数据的打通，数据的价值将会被充分放大。利用京东商城线上的用户画像数据，线下店铺可以充分利用并形成联动效果。为此京东之家能够针对用户个人提供更加细致的服务，从商品的浏览直至结算支付。而京东之家将会作为京东的一个新的数据入口，填补线下数据的缺失。这一部分数据将会遵循京东零售即服务（RaaS）的理念，向广告商、品牌供应商、供应链合作伙伴等第三方进行开放，为智能店铺添加更多的玩法。数字化、智能化零售基础设施持续发展，必将推动零售行业向无界零售方向演进，实现第四次零售革命所描绘的宏伟蓝图。

广州雅量软件开发有限公司（ya1688）是一家致力于实体零售商店客流大数据采集、汇总、分析的企业，提供有客流统计，精准客流分析，客流热力分析等线下消费者行为数据分析，助力实体零售商店精细化、数字化、智能化运营管理。

中国经济网北京7月20日讯 7月19日，2018中国（长沙）大数据暨空间信息应用博览会火热开幕，云聚全国遥感地理、导航通信、大数据服务等领域顶尖企业的空间信息应用高峰论坛和互动展览成为最让人瞩目的两大焦点。会上，京东无人机、配送机器人、巡检机器人等一系列智能设备悉数展出，专注于机器人地图和智能驾驶数据应用的京东地图首次对外亮相并惊艳全场。

一直以来，京东智能机器人和智能驾驶技术在实践中的广泛应用受到外界密切关注，其背后则是京东地图所提供的高精地图专业技术保障。依托京东自主研发的地图数据采集、处理、发布、应用全流程生产体系，京东地图为京东无人科技在智能物流、智能零售、智能交通、智能城市应用布局以及对外技术赋能奠定了坚实的基础。

从采集、处理、发布到应用的全流程高精地图生产体系

京东地图是面向机器人和智能驾驶的高精度地图，主要为各类机器人实现自动驾驶功能提供导航能力。京东地图具备从数据采集、处理、发布以及应用的全流程生产体系，生产过程高度自动化，覆盖社会道路、园区道路、室内等诸多场景。

在采集环节，借助京东自主研发的多载体三维激光移动测量系统，可以在不同场景开展高精地图数据采集工作，实现路面实况、障碍物、周围环境等地物的自动识别；借助AI和大数据技术，京东地图全新的制图方案实现了地图要素的高效识别，摆脱了目前业内人工操作的传统方式，保证了数据采集的效率和准确性。

依托专业技术手段，京东地图可以将采集到的多源传感器数据进行融合、拼接、过滤等系列处理，把各项数据糅合在一起，使其具备时间、空间等多维度属性，从而实现厘米级的数据准确度，精确还原路面信息。在地图数据生产的全流程中，京东地图通过任务触发形式，一旦开始任务，就可以通过智能化的实景拍摄软件和完善的可视化验证工具，确保京东地图全流程自动化生产。

2018中国（长沙）大数据暨空间信息应用博览会上，参观人员正在了解京东地图。

为了让信息处理和数据更新更加及时，京东地图还建立了可容纳海量空间的大数据平台，安全、高效、稳定的特性使这一平台能够确保传感器数据实时接受、储存和分析，成为京东地图稳定的信息提供者和处理者。同时，京东地图搭建的仿真平台，可以将机器人或智能驾驶车辆在模拟行驶下的智能感知和决策状态进行三维可视化处理，上路运营前即可通过多次测试确保安全。

从自身应用走向对外赋能，推动地图资源融合共享和智能创新

众所周知，高精地图是实现机器人自主运行和自动驾驶的必备条件之一，多元化的应用场景、丰富的业务需求让京东地图在京东各类机器人中得到了广泛应用。例如自动驾驶货车需要市政道路、高速公路高精地图，配送机器人需要园区道路、非机动车道、市政道路高精地图，巡检机器人需要室内外楼宇、仓库高精地图，仓库AGV、智能叉车需要不同类型的仓内高精度地图等，京东地图高精度的数据信息推动了京东无人科技安全智能快速落地。

借助京东自主研发的多载体三维激光移动测量系统，京东地图可以实现路面实况、障碍物、周围环境等地物的自动识别。

从外业采集到内业生产再到智能发布更新，随着技术的不断完善，京东地图的可适用范围也越来越广泛。京东X事业部京东地图负责人蔡金华表示，在?的地图使用需求被充分满足后，面向机器人的地图服务成为最大的市场需求。“未来厘米级的?精地图需求将成为趋势，京东地图将依托无处不在的地图采集、建图、运算能力，实现按天、按小时甚至分钟级的地图更新，针对不同对象、不同场景提供既有丰富度又有差异化的智能地图产品。”

目前，京东地图已经正式向国家测绘管理部门提交了甲级导航电子地图制作资质申请，下一步将从自身应用走向对外赋能，将高精地图的产品、技术、数据、场景、能力向更多开发者和合作伙伴开放，推进末端、路端、云端的地图数据资源融合共享，助力智能机器人、自动驾驶技术的更广应用。同时，京东地图还将构筑平台化生态，联合汽车?商、出?服务提供商、机器??商、传统图商等，利用物联?、AI、大数据技术共同推动智能时代的地图创新，建立统?的?精度地图数据安全体系和质量标准体系，为智能物流、智能零售、智能交通、智能城市建设提供强有力的技术支撑。

（责任编辑：魏京婷）

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来源：中国经济网

京东集团今日宣布，加拿大一级研究讲座教授（大数据科学领域）、加拿大西蒙弗雷泽大学计算科学学院教授、统计与精算学系和健康科学院兼职教授裴健博士入职京东，任京东集团副总裁，向京东集团董事局主席兼首席执行官刘强东汇报。裴健博士将负责大数据平台与产品研发部，整合京东集团整体的数据采集、处理和相关数据产品研发的工作，持续探索大数据领域的先进技术理念和生态实践；同时，裴健教授还将充分发挥其在数据科学及机器学习等人工智能领域的研究能力和行业应用经验，兼管京东在智慧供应链领域的创新和应用。

刘强东表示，京东下一个十二年发展的核心是技术，京东要用技术打造无界零售模式。京东定位于未来的零售基础设施服务，将向全社会提供“零售即服务（RaaS）”的解决方案，以云计算、大数据、人工智能等技术创新为更多合作伙伴互联网+转型助力。京东大力发展人工智能技术，就是要持续改善零售行业的成本、效率与用户体验。裴健教授在人工智能领域精深的研究能力及广阔的视野，将帮助京东技术能力再上新的高度。

作为零售企业的核心竞争力，供应链一直是京东技术研发和创新的核心领域。京东打造了智慧供应链系统，在市场洞察、用户研究、选品定价、预测计划、库存管理、精准营销等多方面展开深入探索，提高零售供应链效益、降低成本。这个系统不仅帮助京东实现了海量商品的高效运营，也开始对外赋能，助力企业降本增效，带动了零售行业的发展。

据了解，前不久，人工智能领域权威科学家周伯文博士入职京东，负责京东AI平台与研究部相关业务；人工智能领域资深科学家薄列峰博士加盟京东金融，出任京东金融AI实验室首席科学家；11月27日，京东集团与斯坦福人工智能实验室（SAIL）启动京东-斯坦福联合AI研究计划，双方联手围绕机器学习、深度学习、机器人、自然语言处理和计算机视觉等前沿技术方向开展研究……

业界人士认为，裴健教授是全球大数据人工智能领域公认的领军人物，在其研究领域取得了举世瞩目的成就，同时积极参与推动行业交流与发展，在众多学术组织机构和活动中发挥重要作用，并与全球业界合作伙伴保持着广泛的产业联系。京东拥有人工智能领域的丰富数据基础和应用场景，裴健教授的加盟对京东提升大数据、人工智能、智慧供应链等领域的技术研发能力具有重要意义。

成都商报客户端记者 郭晶晶

编辑 刘晨轲

裴健简介：

在数据科学、大数据、数据挖掘和数据库系统等领域，裴健博士是世界领先的研究学者，擅长为数据密集型应用设计开发创新性的数据业务产品和高效的数据分析技术。他是国际计算机协会（ACM）院士和国际电气电子工程师协会（IEEE）院士，ACM SIGKDD（数据挖掘及知识发现专委会）现任主席。因其在数据挖掘基础、方法和应用方面的杰出贡献，裴健教授获得数据科学领域技术成就最高奖ACM SIGKDD Innovation Award（ACM SIGKDD创新奖）和IEEE ICDM Research Contributions Award（IEEE ICDM研究贡献奖）。

在数据挖掘、数据库系统和信息检索方面，裴健博士是学术界被引用次数最多的作者之一。自2000年以来，他在国际顶级学术期刊与会议上发表二百多篇论文，被引用超过七万六千次，其中近三万九千次是最近五年的引用。

裴健教授于2002年在加拿大西蒙弗雷泽大学获计算科学博士学位， 于1991年和1993年分别于上海交通大学计算机科学与工程系获学士与硕士学位。

7月19日消息，京东方面宣布推出专注于机器人地图和智能驾驶数据应用的京东地图，主要为各类机器人实现自动驾驶功能提供导航能力。京东方面宣称，京东地图具备从数据采集、处理、发布以及应用的全流程生产体系，生产过程高度自动化，覆盖社会道路、园区道路、室内等诸多场景。

据介绍，在采集环节，借助京东的多载体三维激光移动测量系统，可以在不同场景开展高精地图数据采集工作，实现路面实况、障碍物、周围环境等地物的自动识别。京东地图还可以将采集到的多源传感器数据进行融合、拼接、过滤等系列处理，把各项数据糅合在一起，使其具备时间、空间等多维度属性。

在地图数据生产的全流程中，京东地图通过任务触发形式，一旦开始任务，就可以通过实景拍摄软件和可视化验证工具，确保京东地图全流程自动化生产。

同时，京东方面表示，京东地图搭建的仿真平台，可以将机器人或智能驾驶车辆在模拟行驶下的智能感知和决策状态进行三维可视化处理，上路运营前即可通过多次测试确保安全。

据了解，目前，京东地图已经正式向国家测绘管理部门提交了甲级导航电子地图制作资质申请，下一步将把产品、技术、数据、场景、能力向更多开发者和合作伙伴开放，推进末端、路端、云端的地图数据资源融合共享。

4月15日，京东正式对外发布人工智能开放平台“NeuHub”，并介绍了以三大主体、七大应用场景、五个人工智能产业化布局方向为支架的京东AI 体系。

其中，三大主体分别是AI研究院，AI平台部及AI+创新部。同时周伯文表示，新一代人工智能分为三个发展阶段——狭义人工智能、广义人工智能和通用人工智能。

京东AI 平台

现场，京东集团副总裁、AI平台与研究部负责人周伯文博士表示，京东AI 将通过算法技术研究能力，提供行业整体解决方案，赋能传统行业。

去年9月29日，原 IBM Watson Group 首席科学家周伯文博士正式入职京东，出任京东集团副总裁，负责 AI 研究与平台部相关业务，向董事局主席兼首席执行官刘强东汇报。

据雷锋网了解，NeuHub平台主要围绕自然语言处理，语音交互、计算机视觉等方向，建设京东智能客服解决方案。相关客户包括叮咚、VIVO、三星、达达、华为、长虹等。该平台不仅验证多项落地性技术，同时助力国家多个战略级产学研合作项目，也标志着京东AI研发开始从应用型向核心技术研发和输出方面发力。

周伯文博士坦言，京东AI技术将从0-1, 1-N，N-∞三个战略方向发力，通过算法研究院强大的技术研究能力，创造技术能力。“京东在人工智能方面决不会纸上谈兵，而是致力于业务价值前景广阔的具体行业，提供整体的解决方案，来赋能我们的传统行业，帮助他们在人工智能的新世界里找到自己的位置。”

同时，周伯文博士表示：京东AI开放平台将通过建立算法技术、应用场景、数据链间的连接，构建京东AI发展全价值链，实现AI能力平台化。

刘强东曾表示，未来零售业态中，目前大部分人的工作完全可以用人工智能加上机器人的方式解决。京东AI开放平台的目标正是通过优化零售的成本、效率和体验这三大要素，重构零售中人、货、场的分布和组合，打造真正的无界零售。

而NeuHub平台之所以能够赋能场景，据雷锋网了解，主要在于京东技术深度、受众广度、业务宽度三方面的平台战略支撑点。

技术深度上，顶级技术领军人物加盟，验证多项落地性的技术，开展国家战略级产学研合作项目。受众广度上，作为普惠性开放平台，不同角色均可找到适合自己的场景，例如用简单代码即可实现对图像质量的分析评估。从业务宽度上，科研人员、算法工程师不断设计新的AI能力以满足用户需求，并深耕电商、供应链、物流、金融、广告等多个领域应用，探索试验医疗、扶贫、政务、养老、教育、文化、体育等多领域应用，聚焦于新技术和行业趋势研究，孵化行业最新落地项目。

由电商向技术公司转型

据雷锋网了解，2018年是京东从电商平台向一家技术公司转型的第二年。

去年京东开年大会上，刘强东表示，下一个12年的关键词是——科技和技术。他表示，时代正在发生快速、剧烈的变化，未来的十年科技的进步速度将超过过去100年，以人工智能为代表的第四次商业革命来临。他认为，未来所有的商品都将联网并具备智能，智能商品对人类的工作、生活、社会治理都将发生巨大的改变。“如果京东不改变，不重新认识自己，全面改造自己的商业模式，我们的好日子也就只有5到7年。”

同时，刘强东承诺“所有技术，全部开放”，京东会把自身取得的技术成果全部对外分享。

今年1月11日，京东集团董事局主席兼首席执行官刘强东发出内部邮件，宣布京东商城将组建三大事业群——大快消事业群、电子文娱事业群、时尚生活事业群，并分别任命王笑松、闫小兵、胡胜利为三大事业群总裁并升任京东集团高级副总裁。

据雷锋网了解，刘强东在内部邮件中表示，2017年京东集团正式确立了无界零售的战略，积极转型为零售基础设施的提供商，京东集团也由 “一体化”走向了“一体化的开放”。

同月，全球顶级大数据AI科学家裴健博士入职京东，任京东集团副总裁，向京东集团董事局主席兼首席执行官刘强东汇报。裴健系加拿大一级研究讲座教授（大数据科学领域）、加拿大西蒙弗雷泽大学计算科学学院教授、统计与精算学系和健康科学院兼职教授。

加入京东，裴健将负责大数据平台与产品研发部，整合京东集团整体数据采集、处理和相关数据产品研发工作，持续探索大数据领域先进技术理念和生态实践；同时，裴健还将充分发挥其在数据科学及机器学习等人工智能领域的研究能力和行业应用经验，兼管京东在智慧供应链领域的创新和应用。

3月，前美国微软雷德蒙德研究院主任研究员（Principal Researcher）及深度学习技术中心（DLTC）负责人何晓冬博士正式加入京东，出任京东集团 AI 平台与研究部 AI 研究院常务副院长，并担任深度学习及语音和语言实验室主任，向 AI 平台与研究部负责人、京东集团副总裁周伯文博士汇报。

该实验室将聚焦于深度学习、自然语言处理、语音识别和相关领域的基础研究和技术创新，并将其最新研究成果应用于京东零售、物流、金融、云计算等领域，通过技术平台和基础设施对京东及合作伙伴赋能。

组织架构、主要成员、战略调整，管中窥豹，京东在每一个细节处均透露出整体对人工智能技术的倾斜。

周伯文表示，到2025年，AI将从狭义人工智能过渡到广义人工智能，随着对数据标注依赖的减少，对专家设计框架依赖的减少，人工智能的市场会比现在大十倍甚至一百倍。

1、

2013年是翁志职业生涯的重要节点。

在那之前，翁志自1996年离开中国、赴国外留学，直到2003年底回国，主要从事数据库方面工作，包括数据基础架构等。较为成功的案例是网络通信数据架构，在90年代互联网刚刚蓬勃兴起的时候，网络公司在整个市场上发挥着引领作用。

随后，伴随着互联网泡沫的增大，数据采集、数据处理能力不断增加，以英特尔为代表的公司也随着摩尔定律的发展而每两年出现飞速倍增的情况。

2013年之前的整整九年，翁志都在 Google 从事管理方面的工作，同时在工作中发现了数据的海量前景与机会，他将目光锁定国内。翁志对雷锋网表示，实际当时花了整整一年时间，考虑了包括BAT、京东、美团等在内的诸多公司，他称，选择工作平台主要考虑两个因素：

第一，公司到底是由founder（创始人）还是职业经理人领导，路径与结果是完全不一样的；

第二，看平台与行业。

翁志表示，自己非常欣赏亚马逊具备先进性的模式与系统，从而发现电商基因首先要贴近用户、与民众生活休戚相关、联系紧密。这样，它的应用场景便会丰富而多元，深入各个产业，同时又是离钱最近的场景。

2005年，时任 Google CEO 的艾伦施密特认为，未来亚马逊将是谷歌最大的威胁——当大家都去一个网站买东西，搜索就变成为商品或者 shopping place 的搜索，亚马逊自然会分流 Google 很多流量。后来的结果也证实，亚马逊市值已然超过 Google。

视野回到国内，京东便属于既符合翁志选择标准、又在场景与所处行业和模式上类似亚马逊的平台。“京东是离用户最近的公司，作为电商平台拥有丰富的客户数据，同时对商家有深刻的理解。”

2、

2013年之后，翁志以技术顾问的身份加入京东，专注于大数据、计算机视觉及大型分布式系统的研究和开发工作，主要从事技术方面而非从前管理领域的工作，从整个软件架构角度切入为主。他对雷锋网表示，正式因为之前的行业积淀，使他看到海量数据能够为公司提供更大价值，这个前景具备广阔的增长与上升空间。

自2013年至今，五年时间过去了，翁志对雷锋网表示，京东在大数据技术领域的提升历历在目，不论是软件构思还是系统管理、以及对架构的理解等，都与过去不在一个层次上，这也是让他颇为欣慰的地方，包括整体数据安全、系统架构等力度都有了很大进步。

随后，团队基于开源软件进行深度定制，开发出更适合京东平台的产品。“过去我们利用开源软件，现在我们开始反馈给开源世界，同时加入自己的思考进行提升。”翁志表示，“从这个角度来说，京东的技术层次的确是有一个很大的发展。从人员规模、技术实力集聚方面、真正的成果也能够体现出来，更被业界所接受。”

一方面，京东具备顶尖BAT人才，同时不断聚集人才，在技术方面锐意进取；

另外，京东在部分技术领域已然走到前面了。

原因方面，翁志对雷锋网解释称，主要来自两方面：一是理念，过去几年京东对人才的汲取是非常“疯狂”的，此前雷锋网曾多次报道——

去年9月，原 IBM Watson Group 首席科学家周伯文博士正式入职京东，出任京东集团副总裁，负责 AI 研究与平台部相关业务，向董事局主席兼首席执行官刘强东汇报；

今年1月，全球顶级大数据 AI 科学家裴健博士入职京东，任京东集团副总裁，向京东集团董事局主席兼首席执行官刘强东汇报；

2月，京东金融正式宣布任命郑宇为京东金融副总裁、首席数据科学家，担任城市计算事业部总经理及城市计算研究院院长；

3月，前美国微软雷德蒙德研究院主任研究员（Principal Researcher）及深度学习技术中心（DLTC）负责人何晓冬博士于今日正式加入京东，出任京东集团 AI 平台与研究部 AI 研究院常务副院长，并担任深度学习及语音和语言实验室主任，向 AI 平台与研究部负责人、京东集团副总裁周伯文博士汇报。

其次，京东给予足够发挥能量的空间。以翁志自身为例，他对雷锋网表示，京东虽然是一家民企，具备企业文化的自身特色，但它对外来人员、技术人员的包容心还是比较强的，也同时如何提供施展能力的空间、资源、场景。当然，翁志对于刚从海外文化转型国内民企的艰难也并不讳言，他称当时肯定会需要一段适应不同环境的过程，不适应只能离开是肯定的，所幸翁志个人是一位较为容易接受新鲜事物的性格，而京东在他看来也是一个相对较为容易相处的民企。

据雷锋网了解，迄今为止，翁志拥有国内外专利10余项，在大数据技术、深度学习、人脸识别、图像搜索等领域取得了突出的成绩，并结合AI技术将线上场景线下化， 实现京东首家无人智能店铺，应用了图像识别、视频分析等技术，共输出技术专利27项。主持并实现大数据高速查询引擎系统JD-Presto项目并荣获国际开源软件项目“优秀技术奖”。

3、

在具体案例上，翁志表示，团队最开始做图像识别、计算视觉技术，也是过去五年中发展非常迅猛的人工智能方向。例如么么照APP——一款以人像抠图为核心的app产品，采用深度学习算法对照片与视频进行语义分割，可精准分割出人像与背景，并支持全身特效的合成，运用了领先的AI及AR技术，实现高精度的全自动抠图效果，能够满足于用户晒图、社交、海报制作等应用场景，覆盖邀请函、电子名片、实时直播等动态视频的应用。给用户带来更丰富有趣的玩法及全新的沉浸式互动体验。

另有智能搭配大屏 Mirror+ ，以国内外大量的时尚搭配数据作为输入进行模型训练，同时结合京东平台上的海量用户消费行为数据，将个性化与时尚感充分结合。该产品专门针对线下服装店场景所设计，用户拿起衣服后屏幕上即可显示商品的相关信息，并通过算法推荐搭配组合，用户可点击搭配详情查看，作为日后搭配方案，购买方面可选择呼叫导购线下购买，也可以线上购买。商家还可根据个性化的需求进行本品牌或跨品牌的搭配推荐，进一步提升店铺的试衣成功率，达到更高的转化率和连带率。

其次，京东到家 Go 智能货柜以人工智能、大数据、生物识别、物联网等核心技术为基础，通过人脸识别技术、智能感应系统、电子价签等，可以精准完成商品与顾客、商品与货架之间的匹配，实现用户开门取货、即拿即走的无感知购物场景；帮助商家智能化管理商品，使补货、陈列、价格、促销、推送实现自动化与智能化。

可以看出，不管是在时尚科技还是零售科技方面，京东大数据都发挥着愈发重要的作用，在整个发展过程中，京东大数据与翁志团队都经历哪些关键节点呢？

翁志对雷锋网表示，从技术层面讲，主要体现在观念慢慢融入的过程，且根植于过去五年的整体发展。例如虚拟化的采用，计算弹性化，对资源利用率的愈发提高等，都是些关键节点。“京东数据平台的统一使得将大数据集中化，利于整体发展。同时基于数据处理压力，团队内部时效性也有所提升，进行数据压缩、数据备份、数据处理（包括计算与存储分离）等，都使得整体能力得到大幅提升。”翁志称，两年前团队需要花费三个半小时才能完成的核心任务，如今仅需一个小时就能跑完。

此外，硬件采用能力、软件改造能力等的集合，也使得如今数据整体处理能力相交三年前提高十倍以上。

“我们整个软件大数据平台的架构体系的变化不是说从0变成1，更多体在不同的点——这些关键点的提升使整个大数据平台处理能力有了很大的提升，这是我们更着重的。”

目前，翁志称，随着数据越发被推向网络，用户数据逐渐流动起来，愈发可以发挥更大价值。足够高效地发现空闲服务器、空闲资源节点，并将数据引导这些节点中进行计算，便可以使数据得到高效分配，同时充分利用网络带宽，如此这般既打破服务器瓶颈，又充分使硬件与网络速度得到提升。

正如上文所述，京东大数据团队正处于努力让京东内部认可的阶段，翁志表示，每年618与双十一，京东平台数据处理量都会达到顶尖，具体表现在：

1、首先因为数据海量要共享一定的某个结构和资源，数据处理有差不多1小时的延迟，处理时间比平常要慢，因为数据量大了很多，甚至大了10倍以上。但目前，由于京东大数据技术的提升，可以在满足前端应用条件下，马上或者在几分钟时间内计算得出；

2、整个处理时间比以前缩短了很多，甚至比平常更及时地将促销报告提供给京东管理层、决策层，这对于整个决策层进行合理的促销带来良性的带动效果；

翁志表示，从以上两点可以看出，京东大数据能力的确是在提升，过去京东大数据技术与具体业务之间的关系可能是业务托着技术，现在则完全可以做到技术托着业务。

4、

京东大数据平台到底是如何规划的？

翁志称，主要是基于用户需求出发，进行有效合理统一的规划，比如：

底层存储硬件如何使用硬盘、SSD、NvMe SSD、Optane，甚至未来的AEP进行有机的组合，将成本与效能进行合理的搭配；

硬件上的软件存储层由HDFS与有限的scalable分布式文件系统组成，可以支持不同类型的数据存储，对于冷数据通过有序的搬迁和擦除，对其数据存取，根据用户的不同需求API化。降低使用过程中不必要的复杂度；

同时，利用深度学习将数万台服务器 IO 使用及数据分布进行有效分析，通过增强学习的方式指引调度器控制数据的分布和使用等。

京东集团副总裁、大数据与智慧供应链事业部总裁裴健表示，“现在京东大数据平台上拥有超过4万台服务器，每天处理超过100万任务，数据总量超过450个PB，而且以每天800多个TB的规模增长。这些强大的数据、数据处理内容，帮助我们在丰富的场景下实现了诸多相关的智能应用。”

雷锋网了解到，目前作为京东新零售核心支撑的供应链体系，背后支撑则来自于京东海量大数据。目前，京东大数据平台数据资源囊括交易、物流、舆情、政策等数据。“在京东平台上可观察到用户全链路购买行为，商品物流信息以及上游生产商、供应商、品牌商的供应链渠道等信息。”

京东大数据与各厂商之间的合作，也均体现了京东数据公开共享、赋能供应链上下游的理念，更典型的合作案例表现在每年京东618期间。

据雷锋网了解，今年618期间，京东与可口可乐展开世界杯期间的定制化合作，包括FIFA礼盒与独家手环等；此外，百威与京东也达成合作，围绕口感、新鲜度等属性进行产品创新。百威英博的相关负责人介绍，消费者在京东平台对百威英博的评价、偏好、建议等，形成了丰富的大数据和用酒人群画像，有助于百威有针对性地进行产品创新，开发出更符合消费者需求的好产品。

翁志对雷锋网称，随着京东大数据能力的不断提升，每年的618与双11在团队看来已然不再是技术上的重大挑战，与过去相比，心态不同了，准备也不同了。“内部更多将其看做一个很平常的事情，非常有信心能够平稳度过。”翁志称，“当然，也并非是将每年618都不再有挑战了，只是比过去更具备坚定的信心。”