日前，人工智能的顶级学术盛会AAAI2020在美国纽约举行。其中，处于国内AI实力第一梯队的京东数字科技集团，有6篇论文被AAAI收录，在AAAI论文整体录取率仅有20%的情况下，难能可贵，也体现了京东数科在AI技术上的全面能力和深厚功力。
6篇论文入选全球顶会，见证京东数科AI技术的高光时刻
AAAI的中文全称是美国人工智能协会，是人工智能领域主要学术组织之一，一年一度的AAAI大会属于人工智能领域的顶会，每年都会收录全球范围内评分最顶级的学术论文。2020年的全球参会人数多达4000余人，来自中国的注册人数则占20%上下，由于疫情的原因，中国参会人员采用了远程视频报告的形式。
AAAI 2020的投稿共有8843篇，在经过严格的评审和打分后，论文录取率仅为20.6%，获得收录的论文，通常在研究领域有独到的技术、取得了领先的功能或性能。京东数科入选论文如下：
《Deep Object Co-segmentation via Spatial-Semantic Network Modulation基于空间语义网络调制的协同物体分割》、《Robust Conditional GAN from Uncertainty-Aware Pairwise Comparisons基于成对比较样本标注的鲁棒条件生成对抗网络》、《Few-Shot Knowledge Graph Completion基于小样本学习的知识图谱补全》、《Learning to Generate Maps from Trajectories学习从轨迹中生成电子地图》、《Safe Sample Screening for Robust Support Vector Machine针对鲁棒支持向量机的快速数据筛选算法》、《Quadruply Stochastic Gradient Method for Large Scale Nonlinear Semi-Supervised Ordinal Regression AUC Optimization基于四重随机梯度的大规模非线性半监督有序回归AUC优化》。
这6篇论文的研究成果，均获得层层评审的高分，最终脱颖而出。它们的研究成果，均实现了相应领域现有技术的突破，比如论文《基于空间语义网络调制的深度对象联合分割》，提出了一个基于空间和语义调制的协同分割深度学习网络框架，可对多幅相关图像中的共同目标进行分割，在四个图像协同分割基准数据集上的大量实验表明，与最新方法相比，该论文的方法实现了更高的精度。
京东数科提出了一个基于空间和语义调制的协同分割深度学习网络框架
又比如论文《基于四重随机梯度的大规模非线性半监督有序回归AUC优化》，其研究的有序回归问题(类别标记存在有序关系)广泛存在于现实世界中，例如天气预报中的级别关系，预警系统中的级别关系, 金融风险预测的级别关系。实验结果表明，论文提出的的算法不仅解决了传统最小化分类误差方法无法有效的解决的类别不均衡问题，在速度，处理数据规模方面优于现有的方法，同时具有相似的推广性能。
这6篇论文经过了全球范围的角逐，最终入选AAAI 2020，意味着京东数科在AI技术的多个领域取得了世界领先的成果，也再一次刷新了大家对京东数科技术实力的认知——经过6年的埋头研发，起步于金融的AI技术，已经全面开花，拥有在全球范围内的竞争力。
厚积薄发，6年埋头耕耘迎来丰硕成果
由于互联网企业拥有AI研究和应用上的先天优势，自2013年成立起，京东数科就着力于数字技术的落地，帮助实际业务提升运作效率。在起步时，京东数科的主要方向是金融领域，满足数字金融方面的多种创新需求。
2013年及随后的几年，正式移动支付蓬勃发展的时期，京东数科的AI技术积淀依托于飞速变化的业务，沉住气默默前行，打造了一套严谨而又落地性极强的底层风控和信用生态系统，为随后的AI技术全面发展打下了坚实基础——比如在金融风控领域，自主研发了风控决策引擎，可广泛应用于金融反欺诈、信用评估等风险量化和风险识别领域，打破了美国企业的垄断。
前期采用的金融业务驱动模式，让京东数科的AI技术在前期更多是潜移默化地植入在业务中，显得有些默默无闻，但另一面，则造就了更专注地进行技术研究的条件。这种技术端持久而务实的积累，是京东数科AI随后在数据技术、人工智能、物联网等方向变成“全面技术派”看似偶然实则必然的重要原因。
而当京东数科变成“技术输出”的先行者之后，其把技术和业务融合的烙印并未消去，其后在互联网上形成大面积讨论的AI技术输出，基本都是和实体产业紧密结合，比如2018年发布的神农大脑，就是把AI和智能养殖紧密结合，“猪脸识别”、“AI养殖鲈鱼”一度变成网红话题，收获流量的背后，是技术对养殖业实实在在的改变和提升。
京东数科将计算机视觉成功应用于鱼体观测和行为识别分析
AI养鱼只是明星案例之一，在刚刚过去的2019年，京东数科在AI创新上的成果开始进入爆发期，进入全面探索人工智能与产业的深入交融、加速产业数字化的阶段，成为人工智能驱动产业变革的重要力量。
比如，京东数科在这一年，在AI算力效率上的技术收获颇丰，打破了联邦学习必须同步的惯例，业内首创异步联邦学习，让不同的算力不再需要相互协调，让大规模数据处理的效率大幅提升。同时，京东数科业内首创了特征回放算法，从根本上解决了深度学习算法的计算速度瓶颈问题，比原来快了三分之一。
在技术产业落地上，京东数科实现了智能客服解决方案大规模应用部署，智能客服的服务量已达到人工客服量的6倍。AI超媒体解决方案的打造，有效解决传统了线下大屏媒体功能单一、缺少互动、数据不闭环、管控运营能力弱的痛点。此外，京东数科还实现了首次把基于深度学习的生物识别技术应用到牛的身份识别、AI优化火力发电、独创联邦数字网关等AI技术突破落地。
本次被AAAI收录的论文中，也充满着京东数科的务实基因，比如深度对象联合分割，属于计算机视觉中广泛的应用的协同目标分割技术，可跟踪多个视觉目标。论文在精度上的突破，让该技术有应用到更多新场景中的可能性，比如在AI养猪、AI养鱼的基础上，借助技术的突破实现更广范围的AI养殖，在原有应用场景中也能发挥更高的效率，切实地提升生产力。
中美两地建设研发基地 打造AI研发双擎格局
纵观全球AI技术的发展，我们不难发现全球AI技术创新的主要力量集中在中美两国。
事实上，京东数科早在2017年就在美国硅谷设立了AI实验室，持续引进世界级科学家，打造技术研发的中美双引擎格局。此举让京东数科不仅可以同时享受两个AI顶级大国的人才红利，也让京东数科成为了一个全球视野的技术公司。
京东数科的核心技术能力包括数据技术(数据仓库、数据挖掘、图计算等)+AI(计算机视觉、自然语言处理、语音技术、机器学习、芯片等)+IOT(传感、视频监控、边缘计算等)，其AI实验室成立于2017年，在计算机视觉、自然语言处理、语音技术和自动机器学习平台等方面，均取得了突出成果。
京东数科美国AI实验室的研究方向，主要是3D机器视觉、视频理解、虚拟数字人、文本合成、人机对话、深度学习等热门技术，除了大面积吸纳美国的AI人才外，还与美国一流大学研究机构开展长期合作，不断探索最前沿的AI技术。
本次京东数科6篇论文被AAAI收录，在作者名单中交织着中美两国的学者和技术人员，这说明京东数科在中美两地的实验室中都储备了强大的技术人才，同时，两地的技术人才已经形成合力，可以在同一个研究方向上协作、互补，并产生世界领先的技术成果。
