人工智能 (Artificial Intelligence) 是集數門學科精華的“前沿學科中的交叉學科”。其研究目的是研發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智慧和能力的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)。與人工智能相關性最高的三門學科是計算機科學、數學和邏輯學。

覺得人工智能離自己的生活還很遙遠？那你就大錯特錯了，其實人工智能技術早已悄然應用在你的身邊，比如蘋果SIRI和微軟小冰。今天我們要看的是京東JIMI，當你在京東商城購物時，它肩負著“7×24小時智能客服”的重要角色。

京東JIMI (JD Instant Messaging Intelligence) 智能客服是京東自主研發(fā)的人工智能系統(tǒng)，是一款基于大數據、聚焦客戶服務的人工智能產品。它服務于從售前到售后的各個環(huán)節(jié)，幾乎可以無限量地接待用戶，而且比人工客服響應速度更快、效率更高、成本更低。

傳統(tǒng)的人工客服時代，你需要支付很高的人工成本，客服人員不但要輪班，而且很多時候只能一對一地服務客戶，同一時間有很多客戶打電話就需要等很長時間。如果能夠有一個人工智能的服務人員，那可就省事多了！ 

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JIMI就是在這樣的背景下應運而生的?？蓜e小看這個機器人，它可以7×24小時不間斷工作，反應速度快，服務質量高，同時還具有自我學習和自我培訓的能力。通過這樣的技術使用，JIMI一天的工作量等于6000位人工客服的工作量，并且客戶對它的滿意度超過了80%。

要做出這樣一個好的AI產品，它的背后要有很強大的技術支持，包括深度神經網絡、機器學習、搜索引擎技術、自然語言處理技術、信息抽取與知識挖掘等技術的協(xié)同作用。

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JIMI要能準確應答問題，除了需要前面的兩個識別的幫助外，還需要應答引擎和應答知識庫的支持。應答引擎是JIMI選擇、判斷答案的規(guī)則，這是由各種參數構成的算法模型；應答知識庫是JIMI所儲存的對應各種關鍵詞的分類大數據知識庫（通過機器學習得來）。發(fā)展到2016年，JIMI已經儲存了成千上萬種應答引擎。

這些技術背后的功夫是一些核心算法庫和數據庫，它積累了大量的數據，做了很多關于判斷和決策的規(guī)則，最終才能實現針對客戶的不同問題，以智能的方式給出個性化的解決方案。進一步從供應鏈的視角來看，JIMI只是一個簡單的前端客戶服務的例子，在供應鏈端到端的不同環(huán)節(jié)中，需求預測、供應商管理、生產自動化、物流倉儲等人工智能的應用場景還有很多很多。要實現這些應用場景，除了前面說的這些技術外，很重要的一個基礎是你的供應鏈必須是數字化的。

供應鏈管理實際上包含許多不同的工作，首先是計劃，然后是采購、生產、分銷、退貨。一是要幫助企業(yè)內部管理好不同的流程，做不同的決策；二是將這些流程與客戶流程、供應商流程綜合起來再做整合與決策。針對這些不同的、復雜的決策，我們需要積累數據以及數據分析的能力，最后才能從大數據中獲取相應的決策和解決方案。

所謂數字化的供應鏈有一個狹義的定義，是指用供應鏈提供數字化的產品和服務，這可能是很多無形的產品，像語音、電子書等。但更廣泛的一個定義是，數字化的供應鏈實際上適合于所有種類的產品和服務。在管理供應鏈的過程當中，需要尋找合適的方法，把供應鏈的不同環(huán)節(jié)、組織、人、設備之間的流程用數字化的工具連接起來。

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做這些事情的過程當中需要數字化的技術。這些技術可能包括我們講的互聯網及相關ICT技術、先進的制造技術、數字化的生產技術，當然還有人工智能技術。我們面臨的挑戰(zhàn)是如何將這些技術應用到供應鏈的不同流程中去，使之數字化、自動化地把不同組織之間的各種流程串聯起來。做到了這一步，你會發(fā)現在供應鏈的不同環(huán)節(jié)都積累了大量的數據，此時就可以通過大數據的挖掘和分析來改善供應鏈中的薄弱流程，優(yōu)化供應鏈中的不同決策，比如生產計劃決策、庫存決策、物流網絡設計、供應鏈金融等。以上能力的建立及相應的決策優(yōu)化是供應鏈創(chuàng)新的內核，而所謂商業(yè)模式的創(chuàng)新又取決于供應鏈整合和創(chuàng)新的能力。

最后，在新能力和新技術的驅動下，我們可以進一步建立數字化的供應鏈生態(tài)圈，將生態(tài)圈成員的多條供應鏈進行協(xié)同，人工智能同樣會在此過程中發(fā)揮重要作用?；貧w今天的主題，對于人工智能，從供應鏈的視角來看，目前企業(yè)所做的創(chuàng)新可能是在供應鏈的特定環(huán)節(jié)發(fā)展了特定的技術。下一步的方向可能是協(xié)同這些技術來把更多供應鏈的不同環(huán)節(jié)連起來，這樣才能夠真正地改變我們的商業(yè)模式，給我們的目標客戶創(chuàng)造更多的價值。

更多嘉賓的精彩言論

程浩

迅雷、松禾遠望

創(chuàng)始人

對于人工智能創(chuàng)業(yè)，大家往往會產生一個誤區(qū)，就是沒幾個臉書或谷歌來的科學家都不好意思做這個領域的創(chuàng)業(yè)。其實沒有必要，這完全取決于你到底做什么。

很多人說人工智能現在這么熱，有哪些離大伙比較近的人工智能呢？其實人工智能已經可以說無所不在。我們常用的搜索引擎、推薦引擎、導航地圖都有機器學習的身影，甚至迅雷的字幕提供功能，也是通過對用戶大數據的抓取學習實現的。

姚欣

PPTV創(chuàng)始人

中歐創(chuàng)業(yè)營第三期學員

最近兩年人工智能似乎像前幾年O2O、互聯網+等標簽一樣，又再次席卷創(chuàng)業(yè)創(chuàng)投生態(tài)。為什么AI會熱起來？我想可能是因為去年李世石跟“阿爾法狗”的人機大戰(zhàn)。當然再往前其實可以追溯到19年前卡斯帕羅夫跟“深藍”的對戰(zhàn)。

很多人問我這次的人工智能潮會不會又是泡沫，我的回答是泡沫一定有，但是有泡沫不一定是壞事情，因為每一次的泡沫也在催生著新的東西。一系列技術如果同時爆發(fā)的話，往往催生全新的時代。

王田苗

北航機器人研究所

所長

任何一項技術的出現總是針對效率、安全、健康、方便的角度。人工智能的熱潮出現是因為它能大大提高效率，其中在零售業(yè)、金融、醫(yī)療和安防上是拉動最大的。

基于我自己的學習，如果我有錢，我覺得這三個方向是值得關注的。第一個是工業(yè)升級，包括工業(yè)物聯網、智能汽車、醫(yī)療器件、智能終端、機器人、農副產品，還有航空航天。第二個是全產業(yè)鏈的醫(yī)療健康，從基因、體檢、手術、康復、耗材到相應的干細胞免疫。第三個是服務，包括娛樂、體育。

關于人工智能，你有什么話想對小歐或大家說呢？歡迎積極留言。

| 編輯：褚嘉霓