京东如何打造智能城市动力引擎京东城市怎么样( 三 )

联邦学习（Federated Learning）技术是一种专门针对数据孤岛和数据隐私两难问题的机器学习框架。通过联邦学习技术，各方的数据可以被中心模型所用，但数据本身不会被披露。
【京东如何打造智能城市动力引擎京东城市怎么样】即使联邦学习技术构建的数据“物理隔离”再坚实，只要有数据交互就会有数据泄露的风险，谁能在这些弱点上对症下药，也就能为智能城市客户提供更好的数字网关服务。
4、莫奈可视化系统。据称，该系统能为客户的数据处理结果提供一个直观的展示环境，以支撑数据应用。因为掌握信息不足，笔者对此不做评价。

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为什么是京东数科？从对京东智能城市操作系统2.0的主要模块的分析来看，京东数科能够拿下雄安智能城市项目的原因可能有以下四点。
第一，京东数科具有一套自己的“城市计算”技术护城河。四个关键字“FAST”似乎概述了京东时空AI层的技术栈，其中F是Federated联邦学习，A是AutoML自动机器学习，S和T是spatiotemporal代表了时空数据。
背后，京东数科有一支华丽的智能城市团队，京东集团副总裁、京东数字科技集团首席数据科学家、京东城市总裁郑宇曾在微软亚洲研究院任城市计算领域的负责人，他的多篇论文为城市计算领域奠基，被引用20,000余次；2019年，郑宇作为首位大陆学者在国际人工智能顶尖会议AAAI上发表主旨演讲。
第二，面对阿里、华为、腾讯等互联网巨头、通信巨头的打法，京东城市给了自己比较清醒的定位。
“它不是系统集成，不是云，不是脑中枢和控制城市。它是云的上方，脑的下方，是智能城市核心动力引擎。”这句话成为郑宇反复澄清的观点。京东数字科技智能城市事业部城市操作系统负责人莫雄剑介绍表示，没有“推销云计算”的强目的在，京东智能城市操作系统反而走得更专注、更灵活。
第三，京东数科似乎巧妙地应对了与AI企业、安防企业的竞争。
一方面，相比于安防企业、AI企业更聚焦的是“计算机视觉”、“视频监控”、“语音识别”某个领域单点AI算法突破，京东数科侧重于整个城市运行的海量全域时空数据处理能力和一整套城市计算理念，赛道不一样。
另一方面，据了解，京东数科与涉及能源、交通、安防等七八个行业的一百多家企业建立了“智能城市”合作。有的企业提供行业经验，有的企业开发应用，有的企业做推广，各路企业们可以在智能城市操作系统上面训练模型，从而发挥生态的力量。

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结语：智能城市操作系统盘活“时空数据”智能城市建设将是本世纪初生长在我们这片土地上的“超级工程”，没有哪一地区的政府、哪一家企业能独自把它做全、做透。
在群雄逐鹿的“智能城市”盛宴中，京东数科清醒地进行自我认知，找准“不是大脑不是云，是引擎”定位，客观上成为其在“雄安新区”等项目中拨得头筹的优势。
同时，基于已有的植根于金融、电商、营销、物流多领域行业经验和数据处理能力，京东将其以“城市计算”为核心的“时空搜索引擎”、“时空AI层”、“联邦学习技术支持的数字网关”等技术积淀汇聚到“智能城市操作系统2.0”上，可谓厚积薄发。
随着“智能城市”中涉及到的云计算、网络管道、物联网端、数据治理、VR重建、AI分析等环节格局日益清晰，智能城市产业链的整合度日益增强，智能城市市场能否在天时、地利、人和之下迎来新一波爆发？我们拭目以待。

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