京东首席数据科学家郑宇：发展智慧城市的四大痛点

　　新浪财经讯 “2018世界科技创新论坛”于8月10-12日在北京举行，主题为：共享全球智慧 引领未来科技，京东金融集团副总裁、首席数据科学家郑宇出席并演讲。

　　生态、数据安全、人才培养、商业模式，郑宇认为，这是政府发展智慧城市的四大痛点，如果解决不了这几个问题，就很难真正做成智慧城市。“这四大问题如何解决，解决好就能做好，解决不好谈不用。”

　　以下为实录：

　　郑宇：谢谢，我分两方面来讲。第一是我们现在智慧城市什么样的痛点和机会，另外一方面讲京东做的事情和未来的打算。

　　第一方面，早年的智慧城市，更多是基础设施建设，信息化和系统集成为主，我们弄了云、传感器把数据收集到一起，可以量化展示和信息共享，下一步是新型智慧城市对数据进行分析挖掘、提炼知识，用知识解决交通环境等问题。我感觉我们现在要进入第二阶段。

　　进入第二阶段有什么痛点？我跟很多城市合作，之前在微软做智慧城市12年，今年2月份加入京东，我总结出政府的四大痛点：

　　第一大痛点是政府希望生态。它既不希望是孤立的系统，也不希望一家独大，因为不利于城市安全，也不可能有企业把所有的事情做完，需要一个生态，既能统一平台又能服务于大家，这是一个痛点。

　　第二个痛点是数据安全和数据融合的矛盾。政府说数据共享又强调数据安全，各个部门的壁垒非常高，有的壁垒是制度造成的，比如说公安、财税很难打通。怎么形成数据会聚和信息安全呢，这是一个难点。

　　第三个难点是缺乏模式。我们做项目早年靠政府补贴，一旦补贴停止就面临死亡，所以政府看中你有没有持续运营的商业模式，把前期的投入能有回报，带来便民服务。

　　第四点是人才的培养。我们说现在大数据人工智能说的如火如荼，智慧城市里面需要非常多的大数据和人工智能的人才，这是复合型人才，不是说学了人工智能和大数据就能做，你懂大数据和人工智能做不好交通，你懂大数据和人工智能做不好智能环境。我自己在中国四个大学做兼职的教授和博士生导师，我发现课程不能解决现在的问题。这四大问题如何解决，解决好就能做好，解决不好谈不用。

　　我再讲京东干什么，我们提出城市计算，现在在美国已经开了课程，这是干什么的？智慧城市也好，智能城市也好，像一个伟大的目标和远景。但是没有人告诉我们怎么变得智慧和智能，路径和方法在哪里。而城市计算构建这样的方法论，通过数据的收集管理分析挖掘服务，不干扰人的生活下面，利用大数据和人工智能打造未来城市，特别强调对数据的分析和挖掘、理解、指导、决策，跟我们讲的新型智慧城市的定位很相似，但是它有一套明确的方法论，它的数据不一样。我们城市的数据是时空大数据，不是食品和文本那么简单，也不是语音，我们的车流、人流、气象环境都有位置，几点几分这个位置的人是多少，几点几分车流是多少，所以现在人工智能和大数据不能用。你拿一个人脸识别来做交通流量的预判是不对的。

　　我2月份到京东之后成立一个一级事业部，城市计算事业部，同时我们成立了京东的三大研究院之一智能城市研究院，把产学研合在一起。为什么这么做？我说到的四个痛点，生态、数据安全、人才培养、商业模式，如果解决不了这个就不出来做这个事情。

　　我们有一个核心技术：城市计算平台。能把所有的数据用六个模型来解决，大家觉得城市里面的数据有几百万种，其实就是点数据、网数据。总共就六种数据，使得数据标准化、共享、互联互通，同时让数据可扩展，可使用。还有专门的数据管理方法，把时空数据做好，这边我们有针对特有的时空管理的算法，以及人工智能的算法，还有多元数据融合算法，我们解决空气质量要解决环境、气象、交通、房屋结构的各种数据融合，怎么融合？这也是技术的创新才能解决，这些东西在以前都是缺失的很多时候之前说成是白云多多但是解决不了城市的问题，因为技术缺失。[page]分页标题[/page]

　　我们最近创新了一个数据不出各个部门，数据不出库的情况下做到知识共享和互联互通，这是牛的地方。因为你不能期望政府把所有的数据物理集中，我们很难等到那一天，我有很多的经验，书记拍板，但是总有一些部门的数据出不来。这个时候我们有一些模型的方法，数据不出库，又能共享，这是我们的厉害，这是解决了互联互通的问题，解决了对大数据的时空挖掘分析管理的问题。

　　第二点是交通能耗、公共安全做了大量的垂直运用，才可以做顶层设计。你没有在大量的行业做过，你做的顶层设计是不是虚呢？我估计比较虚，但是你做孤立的点没有顶层设计也不行，政府刚刚说的生态问题，没有人同时把两个能做到。我们团队过去12年深挖前景，我们给雄安做顶层设计，给宿迁做顶层设计。这是我们的经验。

　　还有我们对产学研一体化的经验的理解，这对培养人才非常关键。人不能只靠学校培养，通过产学研一体化，通过真实的数据。我跟十几个学校建立了培养机制，从课程设置、大纲建立了完整的体系结构，学生从大四到我这里工作，研究生、博士生跟着我学习，5-7年培养一个真正意义上的数据科学家而不是数据分析师，我们需要的是数据科学家而不是数据分析师。这是我们的优势。

　　第三类是积累的数据比较多。物流、电商、金融数据本身可以涵盖很多的城市的韵律，结合合作伙伴，包括中国银联和联通，规模非常大，有了数据才敢说我们能做事情。

　　第四方面是品牌优势。政府有信赖，同时有好的品牌，对口对接500-600家的金融结构，解决商业模式的问题。