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

京东金融副总裁、首席数据科学家 郑宇 

2 月 28 日， 京东金融正式宣布任命前微软亚洲研究院城市计算负责人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。

随着郑宇的加入，京东金融城市计算业务正式开始运营，城市计算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，致力于解决城市里的交通、规划、环境、能耗、商业和公共安全等痛点，提高大型企业产能和业务效率。

3 月 5 日，在北京亦庄的京东金融总部，郑宇接受了雷锋网专访。

郑宇向雷锋网透露了自己加盟京东金融的原因，有四点：

一、从大环境来讲，国家一直强调人工智能要跟实体经济结合，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吻合；

三、京东金融本身有很多的数据；

四、公司价值观就是踏实做事，这是我比较欣赏的。

城市计算是京东金融的一级事业部，郑宇表示，该事业部希望能够成为智慧城市技术、平台和解决方案的领先输出者。

城市计算主要是 to G（面向政府）的部门，未来希望能够跟各级政府机构和国企合作，包括建立一些联合实验室。同时该部门也会走产学研一体化的路线，跟学术圈继续保持紧密联系。

郑宇给自己的定位是“一个综合能力比较强的创新者”，而不是一个纯粹的学者，工程师，或是商人。他认为，“真正好的研究，本身就应该是产学研一体化的东西。只有理论落了地，得到实践的检验，才是一个好东西，才会产生更大影响力。”他鼓励学界的各个教授们出来跟企业多合作。

他强调城市计算要做三赢的产品，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有明显益处的产品则不太倾向于做。    

关于郑宇

郑宇在 2013 年被《MIT科技评论》评为全球杰出青年创新者（TR35）；2014 年，由于他主导的城市计算具有巨大的商业前景和改变行业格局的潜力，他被《财富》评为中国 40 位 40 岁以下商界精英；2016 年，他获评为美国计算机学会杰出科学家；2017 年在乌镇互联网大会上被评为中国AI英雄风云榜十大技术创新人物。

郑宇提出了“城市计算”的理念，是城市计算领域的先驱和奠基人。城市计算作为一个新兴学科已经在国际上获得广泛的认可和关注。

过去的近 12 年时间里，郑宇发表高质量国际论文百余篇，被引用 16000 余次，H-Index：60；2017年论文单年被引用3700余次，该指标在中国大陆从事信息科学的本土工作者中位列第三（不包括港、澳、台地区及具有外籍身份的在华工作者）。

郑宇还担任人工智能国际期刊《ACM TIST》的主编，该刊近五年影响因子 10.14，在所有 ACM（美国计算机学会）期刊中排名第一。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知名大学的讲座教授、客座教授和博士生导师。他还担任大数据领域知名国际会议 ICDE2014 和 CIKM2017 的工业界主席，促进了该领域学界和工业界的融合。郑宇拥有 24 项国际发明专利，他主持研发的 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，该服务覆盖中国 300 多个城市，并被国家环保部采用。2016 年，他主持了城市大数据平台的设计和实施，并成功在中国大数据示范基地贵阳市部署。

以下为专访实录，雷锋网作了不改变原意的编辑整理：

加入京东金融，看重的是什么？

雷锋网：加入京东金融，是基于怎样的考虑？

郑宇： 从大环境来讲，国家一直强调人工智能要跟实体经济结合，这是大势所趋，我觉得这是个时机。我们以前做了很多东西，也希望能够转化落地，有个好的平台能够为国家为社会更好的服务。

第二，京东金融其实是一个科技公司的定位。大家可能有误解，觉得京东金融就是金融公司，其实不是，它全称是京东金融科技控股有限公司，希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 可能是银行，我们给银行提供一些风控模型，让银行去更好的服务客户。

这中间你可以认为 G（雷锋网注：Government 政府）也是 B 的一种。我们给城市主管部门提供技术，帮助相关部门更好地为民生提供服务。从它科技公司的定位以及商业模式来看，我觉得跟我的思路很吻合。

第三个原因是京东金融本身有很多质量非常好的数据，现在京东金融每天有 200TB 的数据。这里面会涉及到商城的数据、物流数据以及京东金融本身的投资、理财、支付和信用等金融类数据。这三类数据加在一起时，有助于刻画经济、生活和消费方面的一些发展变化，也可以拿来为城市管理部门的决策提供支撑。

第四，城市计算里面本来有一块就是智能商业和经济。智能商业经济里面，本来我们其实就是有着力点和发力点，它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帮助商业，帮助金融业更好地做业务，包括银行的商业选址、商家选址、风控。

比如说一家银行贷款给某个企业，落了一个真实的开发项目，一个娱乐城。我们以前可能更多地考察这个开发商本身的资质，开发商资质可能很好，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开发的所有项目都没有风险，因为风险不是它本身造成的，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配套是不是变得更好或者变得更差。这些数据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。

最后一方面是觉得公司价值观就是踏实的做事，这是我比较欣赏的。

其实我蛮感谢微软研究院的，它作为一个研究机构的话，号称中国的“黄埔军校”，输出了大量的人才。确实这些人才在中国的各行各业，特别是IT业里面发挥了重要的优势。它在研究和技术方面做得非常棒。微软亚洲研究院是一个很好的地方，我永远都会感激它，包括出来之后，我们所有的人其实仍然非常认可它。

雷锋网：对于一些现在正在做 AI 方面研究的教授、学生，如果他们希望让自己的研究更好地落地，你会给他们提什么样的建议？

郑宇： 我自己是导师，带了很多的博士研究生，以前很多研究也做过落地。我相信研究的本质就在于此，真的是要在实践过程中检验，才能够验证你的工作是不是好。现在如果单纯从 AI 这一个方向来看的话，它特别需要数据和算力，而这个数据往往是在行业内部，在企业内部，可能有时候在学校里面不太容易拿到那么多的数据。

另外是计算力，有时候你可能需要用到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，可能是比较大的开销。所以这个时候通过跟企业的合作，通过学生的交流互访，以及老师的互访，可以来做很多落地的事情。

我鼓励学界的各个教授们出来跟企业多合作，欢迎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掉。学校有他们的优势，他们在技术研究方面可以潜下心来深扎下去。这个是双方的互补，我觉得各自都能发挥自己的特长。

做国家智慧城市技术、平台和解决方案的领先输出者

雷锋网：加入京东金融之后，接下来主要的工作安排大概是什么样？

郑宇： 我们现在有个一级事业部叫城市计算，是我的一个理想吧，就是真的把它变成实际的东西，来改变国家的一些痛点，治理城市的很多问题。所以我们会以事业部为基础，往下发展，甚至以后还会有一些二级事业部，针对交通、环境各自去开展工作，用大数据和人工智能方法把这些问题解决掉。

我们希望能够成为国家智慧城市技术、平台和解决方案的领先输出者。

这个是三个层面的东西，

一是技术，就是说我们用算法解决一个小问题，系统是别人的。

二是平台，就是说可能你有你的业务场景，你没有那个平台，我把中间那部分也做了，但是数据的接入和服务的提供还是你来做。

三是解决方案，是端到端，从数据收集到最后的服务提供形成闭环。我希望我们能够成为算法平台和端到端解决方案的提供者和领先者。

同时还有一点，我希望我们能够把产学研结合到一起，做成产学研一体化。

这个以前很多企业想尝试，但是可能遇到一些困难。我相信在 AI 行业里面，它是一个特殊的行业，技术要求和准入门槛是比较高的，需要研究和算法的开发很有推动作用，如果纯粹做一些功能性的东西，可能最后很难去做得很远。

雷锋网：所以京东金融城市计算面向的其实是城市管理部门。

郑宇： 对，未来我们也希望能够跟各级城市管理部门建立一些联合实验室，能够真正用京东金融的能力去帮相关部门解决很多问题。

雷锋网：京东金融城市计算作为新成立的一个业务单元，目前它的主要任务是什么？

郑宇： 我们现在肯定是欢迎更多的有志之士来加入我们，我们有很大的包容性，前提是大家是真心实意想做事情，能够以解决国家问题，把 AI 和实体经济结合作为目标的人。我希望这种人能够加入我们，我们会招很多的人。

我们也会设立相应的二级部门，甚至将来也许会有三级部门，业务一定会越做越大。首先我们会为政府和大型国有企业提供服务，因为他们也有很多 AI 的需求，他们有数据也有痛点。我们也会跟高校建立联合实验室，做一些学术互动，共同去培养学生，促进产学研的一体化。

做三赢的产品

雷锋网：跟城市、国企的合作有什么进展？

郑宇： 有一些进展，我们都在谈的过程中，而且可行性非常高。我相信在不久的未来，大家会看到京东金融城市计算事业部会有一系列非常好的工作出来，让大家觉得是三赢的产品，既对政府好，民生好，然后也能对公司本身好，而不只是说公司自己赚钱。

大家会看到一系列跟往常不太一样的真实落地的东西出来。你们可能以前看过我们做的一些东西，都是比较实在的，真的是落到实处解决民生痛点的东西。然后要用到真正的大数据、AI 这方面的技术，在国际上面有很大的影响力，这样就形成了一个非常好的氛围。

雷锋网：作为面向政府的业务，会不会遇到一些困难，比如规模化扩展？

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。正是因为我们做了这么多年，我才理解这个东西是不一样，所以我们才单独开独立的事业部来做这个事情。如果把它放到其它部门里面，可能就会按照其他的逻辑来做，这个事情真的是做不大。要通过一些产品的特有设置，以及你真的对行业的理解，才能更加的容易地规模化。

这个是我们首先考虑到的问题，我们一定要变成一个规模非常大的公司，能够让很多城市都享受我们的服务。凭借着我们对数据本身的理解，对算法本身的理解，已及对业务逻辑的理解，加上我们独立的事业部以及空间。

京东金融，乃至整个京东集团，对这方面都是非常重视的，给的空间是非常大的。它是一个一级事业部，是一个非常高的战略。未来相信会有更多的投入，也会做的更好。

我相信在任何一个行业都总会遇到一些问题，困难有方法去解决。有的地方难才有价值，因为难可能才导致问题以前没有被人解决掉，现在我们就是要把难的事情做完。如果你不把这个行业很难的事情做完，你很难成为一个真正有技术含量和值得尊重的公司。

雷锋网：你之前在 JDD 大会上讲过，有人找你预测股价，但你选择不做这块。

郑宇： 股价预测和煤炭价格预测都是同一类问题，它可能会帮助企业节约开支，但是本身对国家的贡献，从资源层面看并不是很大。

如果我们能够用人工智能算法去改进火电锅炉的发电效率，用更少的煤发更多的电，并且产生更少的污染排放，这不光是带来企业效益，也能够让民生、环境变得更好，这就是三赢的事情。我觉得那种事应该多做。

做股票基金的话可以帮公司赚钱，但于民生没有太大收益，这种事情我们倾向于不做。

雷锋网：城市计算跟京东金融 C 端的业务会有结合吗？

郑宇： 现在不能明确的说一定没有，但是我们主要的方向还是应该在 G 端和 B 端。

我们更多是用很多的数据综合来看一个城市的发展，而不是看个体。不是说研究一个用户画像，怎么做精准营销给你推荐东西。这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整合的趋势，结合一些地理气象数据，来看整个城市的变化，解决一些痛点。

但我们也不完全排除未来有些地方有些交集的时候，也可以做一些相关的研究，但不是我们的重点。

产学研一体化：只有理论得到实践的检验，才是一个好东西

雷锋网：进到产业界之后，之前的学术研究这一块会怎么样继续？两边怎么平衡？

郑宇： 这个是一直大家提，但是一直不容易实现。但是实际上真正好的研究，本身就是应该是产学研一体化的东西。只有理论落了地，得到实践的检验，才是一个好东西，才会产生更大影响力。

我们之前其实也有很多这样的案例，比如说我们做的全国 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 连续发表了两篇顶级论文，也落到了真实的系统，给 300 多个城市提供了服务。

因为这个服务才会产生更大的影响力，让更多人去看我的论文，然后论文得到更多的引用，形成一个正向的良性循环。我觉得这问题不矛盾，只是看你怎么去做，你的要求是不是足够的高，是不是做了一篇论文就结束了，还是说我做完论文之后，真的是把它变成了一个实际的系统落地了？这是一个理念的问题，本身不矛盾，而且就是应该这么做。

第二就是做的过程中，确实对你本身会提出很多的要求。既需要对学界有很深的了解，也在工业界有丰富的经验，才能够做出这样的落地的东西。可能很多时候你只懂理论，不知道怎么工程实践，这个时候你平台都不懂，你落不下去，对吧？

所以这对团队本身，特别是对领导人本身要提出更高的要求，也对我们未来的那些真的创新者要提出更高的要求。就是不光懂理论、算法，还要懂平台、行业。

我提到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，全都懂，才能够把问题解决掉。我们现在其实不缺一个 AI 算法工程师，我们缺的是数据科学家。而如果你能做到数据科学家的话，你就不会觉得产学研一体化有多么难。

未来我觉得中国 AI 这一波是否有突破，并不是在于硬件或者算法本身会有什么瓶颈，而在于是不是我们能够培养出更多的数据科学家。我对我自己的定位也是数据科学家，所以我现在兼任京东金融的首席数据科学家，我希望我是一个综合能力很强的创新者。

我以前做的很多东西，既有可视化展示的东西，也有落地的东西，也有学术paper，然后我也会组织很多活动，促进工业界跟学界的合作，所以我更加喜欢说我是一个综合能力比较强的创新者，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。

后面我相信从人才培养开始，就按这个思路去做，最后培养出来团队能干这个事情，但这个门槛确实是很高。

雷锋网 (公众号：雷锋网) ：京东金融城市计算会做实际应用，也会发论文，参加学术会议？

郑宇： 对，比如我们现在有一个实际的问题、需求提出来，可能是城市主管部门提出的需求，我们把它解决了，落到平台上面。然后同时我们会发表一个论文，告诉大家这个问题怎么解的，推动整个行业的进步。而不是说下个月论文 deadline 要来了，我们赶紧先想想我们要做什么东西，赶紧写篇论文投出去，再看看。这个思路不对，你这么想的话就觉得很顺其自然，其实本来很多研究都是这样子。你的研究报告就是你要告诉别人怎么做，如果你没做就先写完了，一定有很多东西是不确定的。所以我们把东西落到平台解决问题之后，再顺其自然地发表一篇论文。这样的话是对整个行业的贡献，这是扩大影响力的方法。

我们肯定会参加学术会议的，我们仍然会在国际和国内的各种学术和工业界会议上面扮演很重要的角色。我们希望推动产业学术的联合，以及整个城市计算在中国和全球的推动，都会参与。特别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。

我们在美国也开了 AI Lab，吸引全球的人才，成为一个国际化的大公司。

智慧城市的未来

雷锋网：之前 IBM 提过智慧城市的概念，阿里云现在也在推城市大脑的概念和产品，京东金融城市计算和前两者相比有什么不同？

郑宇： 城市计算我们是十几年前就开始做了，并不是最近这两年才开始，有小十几年的积累。

我最近有一本书刚写完，书名《Urban Computing》是城市计算的一本教材，大概今年上半年就会由MIT Press出版。这个领域在美国现在已经成为一个学科，一些 conference 上面也会把城市计算作为一个专门的投稿方向，甚至开始做专门的一些专栏。所以其实我们在很多年前就在国际上引领了这个领域，不是说因为别的公司做了我们才做。

我们强调用大数据和人工智能来真正解决问题。第一，我们强调时空数据，这类数据的挖掘和管理方法，还有人工智能方法都不同于已有的视觉、语音和文本，这个技术本身不一样。第二，我们强调多元数据融合，不是只用一种数据，比如说我做视频就用视频，我们会把很多数据，包括气象的社交的地理信息的，还有甚至空气质量的，还有收入数据整合在一块，做一个多元数据融合。

这种融合的方法是一些新的方法，可能以前是没有，特别是在时空数据场景里面的话，融合会变得更困难。这是不一样的，我们在很多年的研究过程中一直在推这个东西。

如果你要说智慧城市和城市计算本身概念上的区别的话，你可以认为早年间的话，我们国家做了很多智慧城市，做完了信息化和基础设施建设。现在到第二步的时候，我们应该看看怎么把数据的价值挖掘出来，用数据的知识去服务于更多的人类和社会，解决很多问题。

这个第二步，是国家提倡的新型智慧城市，怎么变新型智慧城市呢，一定是通过计算的方法来得到，这是实现新型智慧城市的必经途径。

雷锋网：在你的构想里一个未来的智慧城市，会是一个什么样的城市？

郑宇： 我们一直讲城市计算，就是因为你很难定义出什么样的城市叫智慧城市，这个标准是很难定出来，它在不断的演进。

你现在讲的所谓的智慧可能跟 100 年之后又不一样，比如雄安它要做千年大计，我们不可能现在把 1000 年之后全部想的很清楚，全部设计好。它一定是在一个规划、运维、预测，然后再规划的一个螺旋式的上升空间里面不断的发展，这就需要一套机制来保证这个城市不断地去发展。

挑个最简单例子，空气质量，规划的时候要确定在哪布站点，在哪里布空气质量监测站，这属于规划问题；布完之后，怎么根据这些有限的站点，把整个北京市每一个角落里面的空气质量都算出来，即便这地方没有站点，这是一个平稳运维的问题，解决当前的问题；预测未来，就是希望知道未来这个地方的空气质量怎么样，预测两天三天怎么样？用这个预测来帮助我们做决策，就是这样一个过程。

所以我觉得任何一个业务都有三个阶段，三阶段又形成了螺旋式的上升。这中间就要靠一个机制，靠能力来保证，就是我们的城市计算。

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