亚马逊李岩川：机器学习和人工智能创新推动跨境电商数字化升级

中新网北京8月12日(姜新雅 夏宾)“2020亚马逊创新日”近日在京举行，亚马逊中国副总裁李岩川在活动期间接受中新网记者采访时称，智能创新科技将引领产业数字化升级，“人工智能和机器学习技术正在为社会发展提供源源不断的动力，随着产业数字化步伐的加快，各行业依托互联网、云数据、人工智能等数字技术升级的步伐也越来越快”。

《中国产业数字化报告2020》报告指出，当前，全球正在加速进入以“万物互联、泛在智能”为特点的数字新时代，人类有望迈入一个以数字化生产力为主要特征的全新历史阶段。数字科技创新加速了经济社会形态和运行模式的变革，一场更大范围、更深层次的科技革命和产业变革正在重构全球创新版图、重塑产业发展方式。

李岩川认为，特别是在此次疫情期间，数字化进程超乎了所有人的想象，红外线、人脸识别仪器广泛应用，远程办公、在线教育等迅速发展，疫情让数字化进行了一次腾飞。“数字化这件事情已经是各行各业都应该要去思考的一个话题。”

面对产业数字化升级，李岩川提出第一步要讲机器学习。“在这个世界上，人和动物很多功能的极限已经摆在那里了，我们的眼睛看不过老鹰，我们的腿跑不过猎豹，但是机器不一样。机器学习，机器跟环境互动深度学习，卷积神经网络能让机器学得更快，机器和环境互相反馈能让机器的学习能力再次提升。”

他说：每一个企业都应该会问这样一个问题，这个项目有没有用到机器学习？如果没有用到机器学习，那就意味着该项目还有机会把效率和技术再提升。机器学习是基础，人工智能就是解决问题的下一步，把机器学习做好了，便可推动人工智能更好发展。

近年来，机器学习和人工智能助力产业数字化升级在亚马逊跨境电商的实践上得到了体现。亚马逊海外购中国技术负责人王毅表示，亚马逊已将人工智能、机器学习、神经网络等先进的大数据统计与分析方法，落地于亚马逊网站中页面的自动生成布局、商品个性化推荐、尺码智能推荐、信息精准推送等大量智能化应用场景。

例如，在“千人千面”推荐方面，亚马逊中国搭建了信息流、瀑布流推荐，使用深度卷积神经网络量化商品视觉相似度，从而感知客户偏好并推荐商品。亚马逊也构建了自动化运营体系，通过用户、商品和运营等方面的数据、模型分析，实现自动化、智能化的页面生成，并根据商品销售情况实时更新。

在亚马逊看来，机器学习和人工智能技术的创新能够纳入全球资源，推动本地创新。李岩川说：“亚马逊中国有巨大的全球技术资源做支持，有了这个技术资源以后，我们第一个要解决的问题就是，能否把全球资源都利用起来，如果全球资源中拥有相同类型的产品或者是服务，我们再利用其实是比较简单的。”

亚马逊云服务大中华区首席云计算企业战略顾问张侠表示，亚马逊曾推出过一个机器学习和人工智能方面的服务SageMaker。该服务在中国和全球几乎同步落地，亚马逊中国将SageMaker拿出来和众多厂商共享，帮助中国厂商做一些机器学习、人工智能的建模工作，以此推进业务。

中国官方提出的“新基建”规划也包含了人工智能、大数据等智能科技，用新基建推动产业转型升级。正如李岩川所言，人工智能创新技术在助力整个社会走出疫情的阴霾，推动整个世界全面迈向数字化革命的新高峰。(完)