「我是为“数据”去的京东」对话京东供应链首席科学家申作军
2019年11月20日，京东零售集团智能供应链Y业务管理部供应链开放日，美国加州大学伯克利分校工业工程系主任，京东供应链首席科学家，申作军教授做了题为《大数据驱动的自动补货系统研究》的公开演讲。科技新媒体《亲爱的数据》主编，谭婧，就机器学习技术如何在京东供应链场景里的应用，现场请教了申教授几个问题。
《亲爱的数据》：演讲中您提到，机器学习技术在做端到端的预测时，把供应链管理中的几个步骤忽略掉了，比如销量预测，补货预测。这样做会不会更粗糙了？应该怎样理解？
申作军教授：这个问题问得非常好，其实不是忽略掉了。供应链上存在信息歪曲的情况，这个就跟日常生活中传话一样，比如A跟B说一句话，B跟C传话，C再跟D传话，这个过程中信息会发生扭曲，而机器学习技术不会，机器替人类把数据的特征提取出来。
以前智能供应链系统是「分步走」式的决策流程，现在京东使用的是「端到端」补货决策模型，关键是避免了预测误差在决策中的放大。端到端补货决策模型的实质是，销量预测+VLT预测+补货决策用一个模型做出来，最后做到了自动下单。
《亲爱的数据》：基于机器学习技术的端到端补货决策模型，看上去省略了“分步走”式的决策流程，做到了“端到端”，但是，供应链上每一层的数据依然很重要吧？
申作军教授：你说得很对，每层的数据都得采集，而不是忽略数据。在人为估计的情况下，最开始估计的时候有可能就估计错了，后面就越错越多。需要强调的是，我们的端到端是一步解决了预测和决策两步，并不是跨越多层供应链的端到端。
不是说忽略中间数据，这些数据我们都采集，而且京东有能力采集到这些数据。比如库存管理，估计今年双十一能卖多少，数据会符合一个分布。但是，有可能一开始估计的时候就错了，供应链各个阶段就会越错越离谱。最终，双十一库存管理环节的成本就会变高。
《亲爱的数据》：京东之前是“分步走”，现在是“端到端”，供应链过程里的“经验”，是让机器自己去学习、自己去提取特征？
申作军教授：对。你理解得非常快。
《亲爱的数据》：您认为机器学习技术如何赋能京东供应链管理？
申作军教授：这个问题非常好，也非常大。
机器学习在其他领域的应用进展很快，AI是一定要打进供应链的。机器学习对于复杂系统是一个非常好的工具，供应链就是一个复杂系统。今天，京东的管理，对机器学习技术的应用是刚需。拿京东自营的产品来说，商品数量已达540万，如果我们不用机器学习和人工智能的方法，仅仅凭采销人员的经验和Excel表格，管理的精度和效率永远做不上去。
下一步我们想做的工作有很多，其中一个是做一个傻瓜式的库存系统，京东可以帮助小店智能补货。比如你去街边的小店买东西，一进店就会问“老板，啥啥啥有没有?”店主可能直接回答你“没有”。因为这种店商品品类少，可能就只有300个SKU，库存管理做得还很差。你应该听到过，现在智能家居场景会提到的，一台智能冰箱可以自动帮一个三口之家智能补货，提醒主人该去买鸡蛋了。京东的技术帮助小店融进供应链系统里来，赋能他们，帮助他们做好生意。
《亲爱的数据》：这个库存管理工具是toB（企业级服务市场）的思维吗？
申作军教授：都有。对企业级（toB）、对消费端客户（to C），京东都可以做，只要有数据，京东的机器学习技术可以帮你智能化。
《亲爱的数据》：您刚才谈到的是线下实体商铺的例子，在线上如果将机器学习技术的产品应用于京东平台的所有商铺，有数万家，他们的管理能力上去了，相当于京东平台的管理能力极大的增长了。
申作军教授：对。亚马逊公司有一块业务叫FBA（Fulfillment By Amazon），就是利用先进的管理技术和手段，帮助小店提高管理水平。今天的京东一定要做赋能，在京东平台上，预测、配送、库存，都可以做智能化的管理，比如补货的工具，就可以用到我刚才提到的端到端的自动补货系统。
《亲爱的数据》：京东正在做，还是打算要做？
申作军教授：京东现在已经在做增强平台能力，但是目前仅停留在和大的品牌厂商合作的层次上，并不是厚此薄彼，而是因为现阶段人力和资源有限，这也是我们急需AI算法的另一个原因。
《亲爱的数据》：傻瓜型，也就是通用型的，工具给所有的商铺使用，要大家都满意的结果。
申作军教授：对，这就是我们AI算法想要达到的目标。
《亲爱的数据》：研发周期会有多长？
申作军教授：只要我们这个团队一直做，应该很快。一到两年内应该能研发出比较好效果。这也是个持续优化的过程。自研技术工具帮助商铺进行数据分析、产生判断。工具给出的决策和结论，店主可以参考，或者自己去调整。慢慢成熟了之后，精度会越来越高。
《亲爱的数据》：京东的零售供应链数据是全中国最全面的，其他友商在这块不具备。这个现象不能武断地定论谁好，谁坏，各家各有特色。按道理，京东在这么好的数据基础之上，再利用机器学习这个工具，能创造出更高的价值，京东就有了独特的竞争优势。可以这样理解吗？
申作军教授：你说得非常对，京东有零售供应链最全面的数据。很多友商没有全面的数据，也没有一体化的决策系统。如果只是一个平台，供应链的很多环节没法做到整体优化。但是，京东不一样，京东可以全链条的优化，为什么我要在京东推“端到端”，因为我推得动，所有数据都有，都可以打通，其他友商就比较困难。
《亲爱的数据》：能不能说您加入京东是为了「数据」？
申作军教授：是。我想做更有意义的事情，其它电商的局限性使我没法做供应链深度的优化。
《亲爱的数据》：掌握了全链数据之后，京东供应链还有哪些地方值得去做优化呢？
申作军教授：我也思考供应链优化的重点在哪里。在京东这个生态平台上，可以优化的空间非常大，物流、运输、库存等方面，信息的共享可以产生很多降低成本的地方。举个例子，我俩都卖同样的东西，我俩地理距离又很近，你有100件库存，这时候，我正好缺货。我付钱，买你的库存。但是如果信息不连通，我不知道缺的库存正好在你那里，还要再次从遥远的地方进货，时间成本，物流成本都增加。这只是一个很简单的例子，如果能设计好数据和库存共享机制，优化好，就可以从双赢到多赢。
《亲爱的数据》：听您的讲解，我理解供应链的链状结构，在向网状结构发展。我理解的对吗？
申作军教授：没错，供应链不应该叫供应链，该叫供应网络。最早学术界研究供应链的时候，从研究库存开始，那时候是点到点的关系，所以叫做“链”。现在的供应链其实都是一个网络的，但是如果没有足够的数据分享，这种网络结构的供应链的优势很难体现出来。
《亲爱的数据》：能不能说，今天当京东这种角色出现了，网络里的信息才能够更好的传递，这样效率才能高。可以这样理解吗？
申作军教授：对，有了信任，才可以更好的做这件事情。
《亲爱的数据》：当拥有了开放数据平台，京东就是一家大数据公司。之前有很多数据和信息是看不到的，拿到了数据，就能提高效率，可以这样理解吗？
申作军教授：对的，一旦建成了大平台，数据共享之后，降本增效的机会就出现了。但是，能否拿到数据？这是一个挑战。
《亲爱的数据》：作为技术驱动型的公司，和美国电商亚马逊比较，京东的技术优势如何？
申作军教授：2017年，京东喊出，未来12年，京东只有三样东西——技术、技术、技术，坚信所有业务必须建立在技术之上。京东推行ABC与XY（A就是AI，人工智能，B是bigdata大数据，C是cloud云计算），并且在美国硅谷建有一个200多人的办公室。我的同事都是特别优秀的人才，来自MIT、Stanford、UCBerkeley、Georgia Tech、Michigan等美国知名高校。他们愿意在京东这个平台上做一些非常前沿的事情。
竞争是难免的，我们内部也经常和亚马逊做对比。我今天讲的《大数据驱动的自动补货系统研究》只是硅谷办公室参与生产的众多成果中的一个。另外，我们还做了很多数据驱动供应链管理方面的研究，不少结果也是业界领先的。