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第六，我们跟国家能源局合作，最近刚刚做了一个工作，中国的能源行业电力优先，电力行业里面70%的发电靠火力发电，火力发电有一个非常大的问题就是烧煤，煤是不可再生的资源，而且会产生污染。如何用更少的煤发更多的电，并且产生更小的污染排放，这不光是经济效益的问题，而是国家能源产能升级恩、国家持续发展一个根本的命脉的问题。最近我们用人工智能的方法对锅炉发电的工艺进行优化，只要我们能够提高0.5的转化率，一年可以为国家节约100个亿。这不是钱的问题，煤是不可再生的能源，环境污染会大大降低。这是一个非常新的算法，类似于阿尔法狗的强化学习的算法，我们通过锅炉动态的调制，合适的时间送合适的煤、风、水的量，使锅炉运转效率更高。这个难度比阿尔法狗还要大，一旦技术突破，不仅仅是中国的能源升级，在世界能源的里程碑上又是浓墨重彩的一笔。如果做成的话，中国将在人工智能的领域中走在最前面，这是一个非常大的壮举。
最后就是我们的品牌优势，根据人数来看，京东已经是中国第一大互联网公司了，无论国内还是国外都是顶尖的互联网公司，并且有强大的渠道能力。
[提要] 用大数据和人工智能打造未来的新型智慧城市，就是通过对数据不断的收集、管理、分析和挖掘，来解决城市里面的交通、环境等痛点，它是人工智能、大数据和云计算在城市场景的有机结合。如何实现？第一，要提供点线面结合的顶层设计，加上跨多个领域的垂直应用；第二，规划方案要跟着城市的发展不断调整。
第二，利用摩拜自行车来检测违规停车的现象。很多机动车会停到自行车道，我们的城市管理是有限的，不可能在每个街道都放城管人员或者警察。但是我们发现当一个地方被违章停车之后，人们骑行的线路会法身改变，不得不绕开本来被违章停车的地方，所以运行轨迹就发生了变化。我们的自行车轨迹是实时传到后台的，通过骑行轨迹的变化我们可以动态实时的检测哪些路段有违章停车，精准的投放警力来维持整个城市的秩序。通过这样一个系统可以大大的提高城市的治理效率，降低治理成本。这是用共享单车加上人工智能算法，就可以自动的做违停检测的工作。我们做了大的验证，效果非常的精准。
这么多都是我们做过的东西，不是打算做的。平台是很重要的，城市大数据平台不是简单的云平台，虽然基于云，但是比云远远高级。我们在城市里面面对的数据主要是时空大数据，地产数据、销售记录、刷卡数据、车的行驶数据都是空间的位置的加上时间戳，这种数据的管理和挖掘方法跟普通的数据管理方法是不一样的，普通的云往往是针对于视频、文本、语音和存储的。我们首先把数据标准化，算法模块化，平台生态化，所谓数据标准化就是不管城市里面有多少种数据，到我这儿就六种数据，我能用六种模型把城市里所有的数据都装进来，避免每一种数据平台建一个模型，系统会变得非常的复杂。我们把很多应用背后的公共模块抽取出来，用相同的模块去支持战略应用，使得系统可复用、可重用、可扩展。能够在不同的城市之间去复制，很多智慧城市项目不可复制，因为每个城市的需求都是不一样的，所以做了很多孤立系统，每个城市的沟通成本都很高，而我们打破了这个瓶颈。我们有一套系统可以在不同的城市间去复制，而且满足不同城市之间的需求和业务场景。
2018年05月31日17:40 来源：中国指数研究院
京东在这方面能做什么？第一，我们能够提供点线面结合的顶层设计，加上跨多个领域的垂直应用。这两点都非常重要。现在城市管理者不缺一个做点的公司，比如说你给我做个人脸识别，或者弄一个充电桩，但很多孤立的系统没有互联互通，缺少总的设计，缺乏抓总的人。但是你在很多领域没有做过垂直的应用，怎么设计出一个真正有效的顶层设计，所以这是一个矛盾。过去的12年我们一直在各个行业里面摸爬滚打，从交通、环境到能耗、公共安全，做了大量的垂直落地应用。现在我们可以回过头来说我们做顶层设计了，并且我们两者都能做到。
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第三，产学研一体化的优势。人工智能最缺的是人才，并不是机器和数据本身，这类人是极缺的，不能只靠培养，在学校里仅上那几门课离行业差很远，解决不了问题。我自己在四个学校做博士生导师，带了十几个博士，我发现在学校里上课的博士毕业之后到公司里面是不好用的，他只懂算法，没有人去培养他，只有跟企业、学校、产业界联合起来培养，用真实的项目和数据喂养他，在学习过程中去锻炼和磨砺，这样的人培养出来才能真正的解决问题，才能真正打破人才的瓶颈。未来人才的储备能力决定自己的产学研一体化能力，如果你没有很强的产学研一体化能力，你就没有这样的人，你就很难建立一支这样的队伍，来支撑企业长远的发展。这么多年过程中我一直在工业界和学界两边同步的去发展，去调节这两个领域，所以我们有得天独厚的优势，在产学研一体化上有丰富的经验，我懂得学术圈的规则，也知道各方面的对接以及你必须在这两方面都必须有足够的地位和资源才能作为桥梁作用去协调两方。
今天我给大家介绍了一个比较新的概念，叫京东城市。我们就是用大数据和人工智能打造未来城市，相信通过我们的技术和能力，通过产学研一体化的模式，我们一定能够不断前行。
第五，我们在深圳市做了一个水质管网预测的工作我们喝的水在水管子里传输，包括余氯、PH值和浊度三个指标，以前我们只能通过传感器去监测管网的水质，当你发现水质变坏的时候已经为时已晚，因为你已经喝到肚子里了，所以我们要预测水质，提前知道几个小时之后水质会怎么变化，这样我们在出厂的时候可以改变输出的水质，可以保证我们喝到的水是健康的。反过来如果一个地方的水质跟我们的预测值总是差的很远的时候，说明管网可能破裂了，需要维修。要预测这样的水质其实是很困难的，考虑到很多因素，包括管子的寿命、流速、流量、气象等等很多因素。这里面用了多元数据融合的方法，融合了很多数据来预测水质，这是一个很难的问题。精度非常高，每分钟都会做预测，速度非常快，这是一个非常复杂的算法。
第四，大量的数据。京东金融每一天200个TB数据的沉淀，整个京东集团一天800个TB的数据，800+200加在一起是一天一个PB的数据。这个量大概有多大，滴滴一直说自己数据量很大，滴滴全国一天大概是70个TB，而且我们是1000个TB是滴滴的十几二十倍，完全不是一个量级。我们还跟很多合作伙伴，包括银联、联通、滴滴、摩拜都有合作，我们最近创建了一种新的数据建模的方法，各自的数据都不要出各自的服务器，我们在两边分别计算，用中间结果联合建模，在不泄露任何用户隐私的情况下，在保护数据安全的情况下，数据不出服务器，但可以共同打造更好的模型，提供更好的服务，这是我们独特的能力。
看看智能选址系统，这里面既用了京东的数据，也用了联通的数据，还用了第三方的数据。我们既要考虑联通本身用户的覆盖范围，也要考虑未来改造一个营业厅，它将会带来什么样的营收。这个营收是个学习排序的过程，还有覆盖范围的查询。这里面用了大量的人工智能算法，而且是非常高级的针对于时空数据的人工智能算法，绝对不是刷脸识别，也不是语音识别，也不是自然语言处理，我们强调的是人工智能在时空数据里面是很不一样的算法，而这个方法很多年前是缺失的，而我们研究了12年。
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