专访 | 薄列峰加入京东后，首次披露金融AI实验室的进展与规划

专访 | 薄列峰加入京东后，首次披露金融AI实验室的进展与规划

机器之心原创

作者：黄小天

短短两月内，京东迎来三位人工智能重磅人物：前微软亚太科技董事长申元庆、前 IBM Watson 首席科学家周伯文先后加入之后，前亚马逊首席科学家薄列峰也走上了同样的道路，担任京东金融 AI 实验室首席科学家。

这一远在硅谷的 AI 实验室将致力于发掘前沿 AI 技术的商业潜力，吸引美国 AI 人才，打造京东金融中美技术研发双引擎的格局，推动无界零售、无界金融的新发展。薄列峰的加盟，进一步强化了京东金融在人工智能领域的技术能力。

10 月 16 日，京东金融宣布，人工智能领域资深科学家薄列峰博士正式加盟京东，担任京东金融 AI 实验室首席科学家。在此之前，薄列峰是亚马逊西雅图总部首席科学家（Principal Scientist），带领研究团队从事 Amazon Go 无人零售店的基础算法研究和工程落地，致力于打造 Just Walk Out 的全新购物体验。

2007 年，薄列峰毕业于西安电子科技大学，先后在芝加哥大学丰田研究院和华盛顿大学从事博士后研究，领域涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、机器人、自然语言处理等。薄列峰在国际顶级会议和期刊上合计发表论文 50 余篇，论文总被引用 6000 余次，H 指数 38，其中博士学位论文荣获全国百篇优秀博士论文奖，RGB-D 物体识别论文荣获机器人会议 ICRA 最佳计算机视觉论文奖；在国际学术活动方面，薄列峰任华盛顿大学计算机科学与工程学院合聘教授（Affiliate Faculty），担任过包括 NIPS 、 CVPR 、 ICCV 、 ECCV 、 AAAI 、 SDM 等在内的顶级人工智能会议程序委员会委员。

在薄列峰加入之前，京东金融利用机器学习进行数据处理和建模，实现了智能风控和自动化运营，为金融行业各类机构提供了全链条、模块化的服务。根据京东金融提供的数据，目前平台累计为 800 万线上线下商户、3.6 亿个人用户提供支付和金融服务。

据京东金融副总裁、技术研发部总经理曹鹏介绍，京东金融将持续引进世界级数据和技术科学家，打造海外与国内技术研发双引擎的格局，为成为一家世界级科技公司夯实基础。

近日，京东金融 AI 实验室在美国硅谷正式投入运营，薄列峰接受机器之心独家专访，谈了谈实验室的定位、个人发展以及对行业的理解。以下是经过编辑的访谈内容：

机器之心：京东金融在美国硅谷成立了 AI 实验室，如何理解它的定位和发展方向？

薄列峰：京东金融 AI 实验室主要关注前沿 AI 技术及产品衍生出的商业价值，到 2018 年，京东金融 AI 实验室将汇集 50 余位人工智能领域的顶级科学家，每年的研发投入甚至可以和谷歌、Facebook 等硅谷一线科技公司的顶级实验室相媲美。

目前，京东金融 AI 实验室已经在机器学习、计算机视觉等领域展开研究工作。在推动无界零售发展方面，京东金融 AI 实验室正在推动研制的销售对话系统和销售机器人也将在未来投入应用。未来，京东金融 AI 实验室将继续发挥京东金融场景、数据和技术优势，吸纳美国优秀人才，聚焦机器学习、计算机视觉、自然语言理解等研究领域，探索前沿人工智能技术并致力于应用落地，为用户创造更大价值。

机器之心：2007 年，你获得电子科技大学电气工程学博士学位，后来的研究方向都涉及到机器学习、深度学习、计算机视觉等方面，方向的选择是出于哪些考虑？

薄列峰：博士阶段我主要做的是大规模机器学习这个方向，后来在美国这段时间做的计算机视觉和深度学习方面的东西相对比较多一点。选择这个方向主要是考虑将机器学习的算法与具体的应用问题相结合，比如说与人的姿势估计、物体识别等具体的东西来结合，从而做一个端对端的系统，这样有助于对整个问题有更全面的了解。

举一个例子，比如估计人的姿势，计算机视觉首先定义问题，比如用关节点的位置表示姿势，定义好问题后，不光要考虑数据怎么搜集，还要考虑算法怎么设计，这样也就将数据和算法相互打通。在这块联合考虑以后，我发现深度学习不但有针对解决具体问题的能力，还能学习不同层次的特征。

机器之心：记得你有一篇 RGB-D 物体识别论文获得 ICRA 2011 最佳计算机视觉论文奖，它的最大贡献是什么？

薄列峰：这个论文提出了一个有效的算法来融合 RGB 和深度信息去做物体的识别。它的贡献在于首次提出了联合使用 RGB 和深度信息来做物体识别的一个方法，同时证明深度信息对于物体识别具有重要的意义。在后期大量的相关的 RGB-D 论文中，这个结论和观点也得到了验证。比如现在最流行的 iPhoneX，它的人脸识别，用的也是深度信息。

机器之心：在你读博期间，亚马逊的推荐系统取代人工推荐、谷歌翻译开始使用统计原理，那时候你对人工智能行业状态的感受是怎样的？

薄列峰：机器学习在那个时候已经开始被顶级的科技公司认可，工业界的应用也比较多，像推荐系统取代人工推荐，机器翻译使用统计原理都是典型的代表。但计算机视觉和自然语言理解这一块，更多还是处在科学研究阶段，还在为大规模商用做铺垫。

反观现在的发展，举一个例子，自然语言理解上，亚马逊的代表产品 Alexa 智能音箱，在美国已经卖到了大约 2000 万台以上；计算机视觉，像人脸识别技术，在国内已经相当普及，包括苹果 iPhoneX 可以用人脸解锁等，反响也很好。

此外，当时机器学习也进入了一个瓶颈期，传统的机器学习算法其实对性能的提升相对比较有限。由于当时我是一个在读博士的身份，更多还是关注学术圈，一些深度学习的算法在那个时候也开始崭露头角，这跟当时传统的机器学习陷入瓶颈，对性能提升比较小也有很大的关系。比较有代表的深度学习算法就是著名的深度学习奠基人 Geoffrey Hinton 在自然和神经计算上发表的两篇关于深度学习的论文，这对当时机器学习技术是一个比较有力的推动。

机器之心：在华盛顿大学读完博士后，你先后加入英特尔实验室、亚马逊，可否简单分享一下这几次工作的转变以及不同公司工作经验给你带来的影响？

薄列峰：我在英特尔的实验室时工作内容更加偏向于纯研究，像是在微软的研究院，主要是针对自己提出的一些问题来研究解决方案，比较这种解决方案相对于传统方法有哪些优势，或者这个问题本身相对于传统问题有什么新的特点。大多数成果是以论文的形式出现，中间也讨论过将一些成果应用到英特尔一些不同层次的具体问题上。

2013 年 8 月我加入亚马逊，之后四年一直在做 Amazon Go，主要是用先进的机器学习、深度学习和计算机视觉算法实现 Just Walk Out 这样一个用户体验。这个项目是高度保密的，所以这期间我没有发表过跟 Amazon Go 相关的论文。

这四年中最大转变是在解决一个问题的过程中，不单单是看算法、数据，还会想如果把这个问题定义得更好，是不是会有更好的解决方案，还有如何选择硬件，怎样通过优化硬件的布置来简化、降低问题的难度。所以，以解决一个有重大商业价值的问题为导向，然后再考虑所有相关因素，哪些因素是导致这个问题解决不好，就去解决这个因素。简单地总结来说，我在英特尔工作重点集中在研究发表论文上，在亚马逊重点工作方向集中在产品上。

机器之心：在公司做研究的体验是怎样的？我们观察到 13 年加入亚马逊之后，个人主页就很少有论文公布，是因为工作内容偏重不同吗？还是在亚马逊发论文并不是被放在第一位的？

薄列峰：在公司做研究的体验，关于在英特尔和亚马逊前面已经解答过了。关于个人主页很少有论文公布，是因为工作内容偏重不同，这个答案是肯定的。因为亚马逊更加产品导向，英特尔更加基础研究导向。基本上是这样，在亚马逊发论文并不是被放在第一位的事儿，虽然涉及到的是解决有商业价值的问题，但研究要用的算法是非常先进的。

另外，因为 Amazon Go 这个产品在零售领域是一个极具创新性和前瞻性的产品，这个过程中其实能产生非常多具有发表价值的内容，但这属于商业机密，从公司角度考虑是不予发表的。也就是说，这个方向是对的，创新性、前瞻性也非常好，但 Amazon Go 是要去抢占市场的一个商业产品，不能在市场还没有被抢占之前，把商业机密全部泄露出去。举一个例子，像 Alexa 智能音箱这种东西，也都是觉得市场占有得差不多才公布一些信息。

机器之心：你和前同事任小枫各自加入中国最有代表性的两家电商公司，你们有谈论过当下不少海外科学家加入中国公司的现象吗？

薄列峰：谈论过。简单地说这个现象并不奇怪，因为亚马逊是美国最大的电商公司，而且在多个产品线上具有领先性。比如零售、云、Alexa 智能音箱、也包括线下的智慧零售等，都是很具有前瞻性的。从这个角度来讲，我觉得加入中国最具代表性的电商公司并不奇怪，我个人非常看好具备丰富生态链的电商公司，因为在各个生态链上都有人工智能落地和应用的场景。

不少海外科学家加入中国公司这样的现象，我认为主要由于中国公司目前在场景、迭代速度，包括中国市场对新产品的接受度上，都具有非常大的包容性。而对数据的搜集和使用也具有优势，中国公司提供了比美国公司更好的应用场景和更多的潜在客户，当这两者结合做出产品以后将产生更大的商业价值。未来，这个现象也会越来越常见。

另外，我选择加入京东金融是看重京东金融对用户体验的重视，因为京东和京东金融坚持用户体验至上的商业思维模式。技术最大的影响是以正面的方式去改变大家的生活，以更加有效的方式让大家在生活中更加流畅地获取和使用信息，最大的一个应用就是改善大家的生活，把各个方面都做得更加方便，我认为这是科技最大的价值所在。

机器之心：中国公司越来越多地参与到对全球化 AI 人才的抢夺中，你对这个状况的感受是什么？在海外的华人科学家圈子有留意到这个趋势吗？

薄列峰：感受还是很明显的。参加 CVPR 或者 NIPS 这样的会议，都能看到很多中国公司的身影。同样，在海外华人圈里，大家非常强烈地感受到了这样的趋势和方向，也都不会感到太意外，因为随着人工智能的发展，AI 是接下来影响市场、公司成长的一个大方向。

大家比较普遍的看法是，中国的科技公司已经越来越全球化，做出来的东西越来越具有前瞻性。对于京东金融来说，我们不满足于对标某一个美国公司的产品，而是要更加以用户为中心，做出满足用户体验的多样化的产品。美国的 Fintech 公司做得相对单一，少见像京东金融这样做综合性业务。

举一个例子，以京东金融明星产品白条和金条为例，如果在海外，可以与之对标就是信用卡，但是信用卡是由银行线下发放的，京东金融推出了白条和金条后，是可以用手机 APP 操作，甚至可以实现秒批。与海外的信用卡相比，有它独特的地方。

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