2019年7月7日至9日，由《中国企业家》杂志社主办的新领袖创新大课暨2019（第十九届）中国企业未来之星年会在上海开课。中国企业未来之星年会始办于2001年，今年全面升级为新领袖创新大课，本届大课聚焦“硬核创新”。

本次年会上，京东集团副总裁、京东人工智能事业部总裁周伯文发表了题为《科技创新的诗与远方》的演讲。2017年9月，周伯文以原IBM Watson首席科学家的身份加入京东。作为人工智能领域的顶尖科学家，周伯文的加入被认为是京东在AI领域开始系统性投入的标志性事件之一。

演讲中，周伯文重点谈到：

1、技术造富的时代将会很快到来，中国的AI产业规模将领先全球。

2、企业创新需要从顶层开始设计，抓住切口构建价值链闭环，与生态合作伙伴共同合作创新。

3、京东平台上的人工智能创新业务从六个方向，即技术、开放、生态、集成、场景、创新，层层推动，不可偏废。

4、在企业里做基础技术创新可以采取“二八原则”：80%与业务方向对齐的应用创新，以及20%由下而上自发的原创型创新。

5、5G将成为AI的加速器，与AI结合在一起，将产生一大批商业机会。

6、创新需要两类人才：将钱变成知识的科学家，以及将知识变成钱的应用人才。

以下是周伯文的演讲实录与创新课程要点：

顶层设计不可或缺

更好的创新应该是从业务负责人、从CEO层面开始，从市场、竞争对手、投资人的角度来倒推，从中台、技术、后台的顺序来推动创新。

1、中国的三次造富行动：

企业家的天职是什么？我认为就是创富。这周我读到清华大学魏杰教授的一个论断。他谈到，在中国有过三次造富行动：第一次是利用体制造富；第二次是产业造富，比如在房地产、信息化、互联网等行业；第三次是3~5年内会爆发的一批技术造富，特点是拥有核心的知识产权或者把技术作为主要差异化竞争的能力造富。

魏教授的论断，我不太确定3~5年的时间段是否准确。前两次造富，我人在美国，都“完美”地错过了。但第三次造富，我在美国观察到很多。我认为3~5年还是10年不重要，关键这是一个大趋势。

魏教授的论断，不是他一个人的判断。波士顿咨询公司全球首席战略官马丁博士发给过我一个与MIT教授合作的研究报告。他们在全球调研了超过3000名各行各业的高管，其中15%~20%来自中国。这些高管谈到，88%的企业希望在人工智能方向比上一年增加投入，同时大多数企业渴望在更多领域扩展人工智能。这样一个基于全球企业家调研的结果，实际上反映了人们对技术和提升产业能力的渴望。这种渴望一旦形成共识，技术创富的时代一定会到来。

本周，普华永道在达沃斯论坛也发布了一个新的报告，这个报告跟我们的判断一致。他们预计到2030年，AI对全球GDP的贡献将达到14%，其中中国尤其突出，将是26%，领先于全球。AI产业的体量规模将达到15.7万亿美元。

2、人工智能发展的三大条件

创造这么大的经济价值，需要三个层面的支持：第一是技术和人工智能的成本降低；第二是人工智能帮助生产环节中每一位工作者效率的提升，帮助所有管理者有更大的知识体量和能力做更好的决策；第三是运用人工智能，通过提升体验，通过更个性化、大规模、低成本和自动化的流程创造新的需求。所以，成本、效率、体验合在一起，会形成技术对产业增长强大的推进。

3、企业创新的常见问题

我在IBM工作了15年，见过很多很多企业用科技创新改造流程的过程中，沉淀下的很多很多教训，这也是我时刻提醒自己注意的问题。

第一，科技创新最重要的是顶层设计。创新的目的是什么？创新的框架是什么？创新的目的最终一切都来源于对成本、效益、体验的改变和提升。如果这三个方面不成立，创新就失去了本源。

第二，创新到底带来了什么？对这个企业的价值网、商业模式、企业定位会不会带来改变？在这种框架下思考，才能定义“以终为始规划创新”。在宏观顶层设计的基础上，如何让你的企业组织里各个环节去做自上而下的微创新？这些创新如何汇聚在一起？过去很多企业对此没有做很多的思考。

当缺乏顶层设计时，创新的执行层就会出现问题。比如，很多人认为科技创新是IT部门的事情，是ERP流程再造的事情。而当创新的本质是让企业的价值网、商业模式进行迭代时，IT部门作为偏中后台的设计，他们对市场、用户、竞争对手、投资者就会缺乏足够的了解。这样从后台往前台推的创新，往往会事倍功半。

更好的创新应该是从业务负责人、从CEO层面开始，从市场、竞争对手、投资人的角度来倒推，从中台、技术、后台的顺序来推动创新。

其次，如果企业的创新愿景很大，但没有抓住一个切口，创新很可能耗费时间非常长，会遇到很多的挫折。我们的建议是创新过程中，最好能找到一个价值链的闭环，在成本、效率、体验上，以小步快跑的方式展现创新的价值，建立团队的信心，更好地推广创新的流程再造。

第三，大家对生态的认识可能不够。创新不仅是一个企业的事情，也有创新的上游整个知识体系的更新、技术的突破、新的工具产生等等因素。创新过程中，跟你在同一个生态里面的伙伴，他们在做什么？对下游伙伴有什么影响？如果你很好地利用了生态、伙伴，以及创新的工具、资源，创新就不需要都从头做起。

京东硬核创新的 “二八原则”

科技创新需要采取“二八原则”，即80%的科技创新、基础算法的研究要与业务方向对齐，20%是由下而上自发的原创型创新。因为80%的研究方向最终要在场景里面产生价值，也要留出20%去做基础原创性的研究，因为科技的颠覆式创新是不可预测的。

1、硬核创新需要大平台

京东人工智能事业部是2017年年底从美国回来，从零开始创建的。你们可以把它想象成京东大平台上的科技创新部门。但另外一个角度看，我们也是一个在硬核创新大潮下，做科技创新、创业的团队。

我们为什么会选择在京东以硬核驱动来做技术、人工智能的创新？纵观过去20年企业的变化和科技创新的进展，我们判断在未来一段时间里，能否在主营业务流程中系统性、一次性、大规模、全流程地部署人工智能创新技术，是未来商业世界定义赢家和输家的重要指标之一。

实际上，在一个点上用好创新，用好技术，用好人工智能、大数据、5G，都不是难事，但真正的赢家会把技术进行融会贯通地消化，在商业主流程中做大规模的部署。苹果、亚马逊、微软，这三家市值超过万亿美元的公司，都是非常好的例子。

而中国在做人工智能落地化的时候，京东作为零售行业的大平台，就提供了无限多的可能。

首先，零售行业是经济的晴雨表，对产业的覆盖范围非常广。所有线上线下都离不开零售的交付。同时，零售涉及到上千个产业链条，这么一个大的战场，我们觉得选择这样一个行业来做创新，是一个非常好的切入点。

另外，硬核科技创新跟商业模式创新和微创新不太一样。硬核创新首先需要非常丰富的场景。在京东，零售、线上、线下、物流、金融、保险、地产等行业帮助我们提供了非常好的触达用户的接口。同时，从长期来看，能否完成数据链的打磨和沉淀是另外一个重要的因素。这些行业里面都产生了大量的数据，所以京东可以说是在世界上少见的数据链非常完整、非常全面的大平台。

讲到硬核创新，一定要考虑到硬核技术的突破，以及对硬核算法技术的掌握，我们通过搭建世界顶尖型的人才团队，可以完成这个闭环。因此，京东AI在京东的平台上做科技创新的过程，是我们在创新创业，也是京东自身的变革。

这些科技创新角度的切入，也是在帮助京东完成三条增长曲线的战略规划。在整个价值网上，对京东的企业定位都产生了巨大的改变。我们在京东的SEC就是京东顶级决策层的高管与刘总（刘强东）一起开会确定下来的。当下，我们定义京东是以零售为基础的科技服务公司。这展现了我们对科技创新的判断。技术是京东的将来，但零售是我们的核心。

2、如何在大平台上做分级式创新布局？

在这样的愿景下，我们如何布局在京东平台上的人工智能创新业务？首先我想给大家讲几个关键词：1、技术；2、开放；3、生态；4、集成；5、场景；6、创新。

根据这六个关键词，我们设计了京东人工智能整个的创新布局。从下往上看，最底层是最硬核的人工智能技术的能力，通过京东人工智能研究院推动，覆盖六大基础技术方向。

在这之上，搭建的是可复用的跨平台、行业工具模块能力，包括深度学习平台、自动训练平台，极大地降低了各个企业对人工智能科学家和数据的依赖。

再往上，是如何开放人工智能的能力。以API和SDK的形势，结合京东场景、数据优势，打磨最独一无二、最有京东特色、在市场上有差异化能力模型的API。比如我们对货品的识别，对客户行为的理解等等，都可以以开放API的形式对生态伙伴和所有企业开放。

再向上，我们做的是集成的创新。其中分为两层概念：一是被集成。我们提供所有人工智能底层的基础能力，跟合作伙伴进行集成创新。同时，我们也在关键场景里面去打造创新的产品和服务。

再向上，是如何聚焦四大场景。这里面包括以客户为中心的人工智能服务模式、线上线下打通的智能零售模式、以人为中心的市政智能城市模式，以及在医疗领域推进的人工智能落地模式。在这个架构里，我们逐步形成了从技术能力到落地场景的布局。

3、创新需要“二八原则”

硬核科技创新一定需要一流的人才。我加入京东后，迅速帮京东人工智能研究院建立了一支400多人的人工智能团队。其中，大概有30多位来自美国Google、IBM、微软、Facebook等公司的顶级科学家。同时，我们把研发中心开到了美国硅谷、成都、南京等城市。

同时，我们必须要回答一个问题：在企业里做基础技术创新的目的是什么？我们在科技创新上采取了“二八原则”，80%的科技创新、基础算法的研究要与业务方向对齐，20%是由下而上自发的原创型创新。

为什么要采取“二八原则”？因为80%的研究方向最终要在场景里面产生价值，研究方向是自上而下根据业务、根据顶层设计的路线去规划的。但也要留出20%去做基础原创性的研究，因为科技的颠覆式创新是不可预测的。

从垂直产业中来，到无限产业中去

消费零售是整个经济产业带触达用户的终端，人工智能技术搭建的是从零售数字化到产业智能化的桥梁，人工智能、IoT、大数据、5G都面临着颠覆式创新的节点，科技造富时代将很快到来。

1、5G将成为AI的加速器

目前，为什么大家觉得科技造富的时代马上就会到来？除了人工智能这样的引领性技术在突破之外，我们发现很多很多技术目前也处于颠覆式的状态。

比如IoT、大数据、5G。从科技造富角度来讲，5G会是AI的加速器，5G跟AI结合在一起会产生一大批新的机会。比如5G的三个核心特点：高带宽（高速）、低延时、广覆盖。

广覆盖可以在1平方公里覆盖100万个设备，那就意味着将来所有的设备都可以进行互联，这种互联产生的效应非常巨大。比如，目前在京东的仓库物流里，对每个机器人的优化都是做个体优化。如果每平方公里可以做100万个设备互联的话，不但所有的机器人设备可以互联，它们跟这些商品SKU也可以进行互联，将是群体优化。

第二是低延时。5G理论上的延时，端到端可以是1毫秒。举个例子，我们去打针的时候，从针头穿过你皮肤那个瞬间到你感受到疼，大概延时是80~100毫秒，而5G的延时比这个还要低100倍。在这种低延时下，意味着远程精准医疗完全可控，大家所见即所得，同时更多创新的应用可以发生。

我的人工智能团队正在跟中国移动在合作5G下的自动导播、千人千面转播的科研项目。比如马上在北京举行的冬季奥运会，在直播滑雪时会进行慢放回播。但每个人的需求是不一样的，一个滑雪高手希望看到冠军对细节的处理，滑雪爱好者希望看到完整画面的美感。5G下，可以用人工智能技术自动去剪辑、生成、排序超高清视频，并且用非常低的延时推送给每个观众。所以5G跟AI结合，开放了无穷多的可能。

2、人工智能发展需要两类复合型人才

不过，真正要让产业科技化、创新化，需要更多的复合型人才。简单来讲，第一类人才，叫做把钱变成知识的人才。也就是科学家，他把研究经费、研究项目转变成新的知识、算法、流程、专利等等。在这个基础上，我们今天讲的创新人才是第二类人才，就是如何把知识变成钱。找到一个新的应用模式、创新业务模式，对已有的价值网进行改造。只有这两种人才进行复合运作的时候，才能形成整个科技创新价值链的闭环。

3、如何将创新知识变成“钱”？

下面我给大家讲一下京东AI是如何把知识转换成成本、效率、体验的。我先举一个人工智能全流程以用户为中心服务的例子。

京东每天用户咨询数大概是在几百万到千万级，京东客服中心有大概1万多名员工，覆盖了整个流程链条，包含了多模态的语言、电话语音、外呼的交互服务。

对此，我们的算法做了非常多的创新。比如人工智能客服大脑每天晚上会扫描所有少响应的评论，用过去24小时用户对话记录来更新自己大脑里面的客服知识。但即使有了这些技术，怎么把它变成钱？

刚才讲到顶层设计，我们的技术团队大概花了一年多的时间，通过逐步的迭代，逐步让客服中心从用户体验的角度，从核心业务指标的角度来观察这些部署的情况和用户的反馈，甚至会去问用户你能不能感受到人与人工智能的差别等等。

我们用这种渐进的方式推动人工智能的覆盖率。其中很重要的一点在于，我们强调指标不再是自然语言理解和语音识别的准确率，我们关心的是用户的体验、成本和效率。

开始，创新的推动速度很慢，后来则是在加速推进。一方面，用户看到了价值。“6.18”期间我们用人工智能每天可以独立解决150万名用户的问题——72小时之内同一个客户不再为同一个订单再打电话到客服中心，我们才定义最后问题被解决了——这是非常大的成本效益的提升。

许多人的第一反应是，人工智能怎么可能会提高体验？其实不然，在非常复杂的场景下，你会发现很多用户宁愿选择人工智能去解决问题。

举两个例子，第一，“6.18”期间，我们发现很多VIP客户会愿意选择人工智能客服。因为他拿起电话时，讲一句话，我们就自动根据他说话的内容语音把它对接到下面的流程，避免了他原来按电话键输入想干什么。我们还新上线了一个创新，就是物流的预约服务。用户在下单买大件之后，在30分钟之内会收到京东人工智能电话，上门和你预约送货时间和地点。

第二个例子是打造了基于视觉多模态的消费者入口。像基于图片搜索产生购物体验的，在京东上叫做拍照购，在“6.18”期间销售额提升了10倍。这还不是关键，我们经过分析发现，这里面吸引的客户很大比例是女性，同时买的更多是时尚非标品。这些都不是京东最主要的客户。因此，技术的创新可以为京东开拓用户群体的黏性。

我们为什么要做这么一个东西？我们的思考不仅仅是在拍照购物场景下使用。像在上海垃圾分类的问题里，我们的APP马上会上线，帮助用户去分析，什么样的垃圾是干垃圾，什么样的是湿垃圾。这就是科技创新的魅力，基础能力在很多场景下是完全可以复用的，而且复用的成本非常低。

4、从零售数字化到产业智能化

我刚才讲了很多例子，但我们最终希望思考的是一个大趋势。消费零售是整个经济产业带触达用户的终端，但是通过对用户终端数据、消费习惯、商品的理解，所有这些能力输出可以对整个产业的上游，包括创意、设计、研发、制造、定价、营销等环节发挥极大的推动作用。而人工智能技术搭建的是从零售数字化到产业智能化的桥梁。

我们用人工智能技术分析用户的爱好，进而对客户是谁、为什么买这些东西不买那些东西，对于他的决策流程会做非常深入的分析。把这些数据以数字的方式给到上游，帮助他们产生决策建议、营销建议，同时在生产、制造环节提升效率，通过精准数字化的营销，制造了用户画像之后，为企业打造价值链的闭环。

例如，今年我们帮助了一个头部家电品牌商，通过人工智能对用户消费环节全部分析后，提出生产建议，影响了他们20%的产品结构，并帮助他们的销售增长了110%。这就是我们所说的智能化C2M。

最终，我们的定位是希望以技术的手段，从垂直产业中来，到无限的产业中去。我们希望打造开放的人工智能平台，不断地在京东和合作伙伴的商业场景中去打磨、迭代，再把这些能力开放出来，形成从N到无穷的应用场景的创新。这些新的场景，会进一步激发我们更好地从0到1的创新方向选择。