转眼“金三银四”接近尾声，跳槽季即将尘埃落定。
除了像小编一样的普通人在这段时间紧锣密鼓、奔波忙碌之外，科技圈的AI 大牛们也都忙着开始自己崭新的职业生涯，例如不久前刚刚从微软加入京东的何晓冬与梅涛。
他们，一位出任京东集团AI平台与研究部AI研究院常务副院长，并担任深度学习及语音和语言实验室主任；另一位则担任京东集团AI平台与研究部AI研究院副院长，并同时肩负计算机视觉与多媒体实验室主任一职，两位大咖均向京东集团副总裁、AI平台与研究部负责人周伯文博士汇报。
还记得之前在京东金融全球数据探索者大赛(JDD)上，京东集团刘强东就曾提出“要让AI成为一种思维方式”的言论，在这股精神的指导下，京东已经在无人机、智能物流等诸多方面“培育”出诸多落地的人工智能产品；践行到人才培养上，努力汇聚强大的国内外高端人才，成为京东大手笔布局AI的“餐前点”。
就连京东集团副总裁、AI平台与研究部负责人周伯文博士也表示：“人才是京东未来技术发展的重要资产！”
走出微软，他们为什么选择京东？
如今国内外企业纷纷布局AI，成立的研究机构、实验室数不胜数，他们为何选择京东来开启自己职业生涯的“新篇章”呢？近日小编采访了这两位入职京东不久的AI大咖，听听他们怎么说！
谈及回国加入京东，何晓冬表示，如今企业投身AI所做的基础研究工作不再是锦上添花，而成为高科技公司必备的战略布局之一，深入研究才可保证其长远发展。
京东集团AI平台与研究部AI研究院常务副院长、深度学习及语音和语言实验室主任 何晓冬
“具体从企业的角度出发，每家的着眼点都不同，例如微软与谷歌的想法就有很明显的差别。微软体系中，基础研究部门基本独立于其他的产业部门，带来的效果就是更加专注于基础研究工作，通过近几年的调整，基础研究落地的效率也就随之提升了不少；相反，谷歌的研究与业务部门一直“不分家”，但同时在研究和应用中也有很突出的效果！”何晓冬具体说到。
何晓冬很快补充道，回到京东这家企业，尽管相对发力较晚，但已然充分意识到AI在战略上的重要性，很快，研究院和AI平台部都建立起来，这种敏捷性是不小的优势；此外，京东做的大部分工作是探索如何让研究与工程结合的更加紧密，所以成立的AI 平台研究部既需要基础研究，也需要平台构建，最终达到对内外赋能的效果。这一点是京东AI比较有特点的地方！
也正是因为京东对AI 战略的敏捷性与“坚定不移”，再加上其特殊的着眼点，才更加吸引了众多像何晓冬博士这样的人才加盟！
同样来自微软，作为“实习+正式工作”15年的前微软老员工，梅涛坦言加入京东其实更多归结为时间问题。
“最初的一点，长时间在微软工作学习后，确实具备了很多扎实的技术积累，对计算机视觉的发展趋势相对了解。从自身的角度，更愿意投身于一个越发广阔的应用场景平台，将技术尽快转化到实实在在的产品中。做研究、写论文，从量变开始，我更愿意获得质变，应用落地会让人更有成就感！”梅涛表示。
梅涛加入京东后，其中有一项工作就是负责创建计算机视觉与多媒体实验室，以及京东AI平台与研究部在该领域的研究、创新和应用，这一点在小编看来也是其重要的加盟原因之一，对此梅涛表示认同。
他认为，京东AI 平台与其说是一个新的部门，更贴切的说法是一个创业团队，大家在新领域中探究一些创新，这一点十分有吸引力，十分符合个人性格。此外对于京东发展的看好，让其有信心加入并助力，也是十分重要的一点。
初来乍到，他们眼中的京东是什么样子的？
谈及加入“京东大家庭”之后的感觉，何晓冬坦言，一个月以来，感觉自己的职责范围相比之前扩大不少，无论是在组织还是业务方面，但不变的一点，依旧十二分专注于基础研究以及创新应用。
何晓冬表示，下一步在研究方面，包括智能语言和深度学习方面要进行更先进的探索，例如如何用深度学习推动NLP很多问题的解决、文本生成、语意分析、自动问答等多个研究方向。
此外，在工程方面也有很多需要进步的空间。例如京东的客服需求，如何让客服机器人在与人类的交流过程中，让消费者获得更好的情感交互，从而提升体验满意度等，当然还包括IOT，智能推介等诸多零售范畴的点点滴滴。
何晓冬始终相信一点，新零售需要的是温暖自然的商品推荐，而不是生硬的投入广告！零售应该“无界”，最先需要让消费者感受到舒适。
同样感觉自己工作方向有变化的还有梅涛。
京东集团AI平台与研究部AI研究院副院长、计算机视觉与多媒体实验室主任 梅涛
“原来在微软工作的时候，可能只需要关注研究以及研究的产品转化就可以。如今在京东，工作方向比微软宽泛很多。微软更多关注研究领域以及解决内部产品的一些需求问题；在京东可能还要关注业界变化，如何将技术赋能京东及其合作伙伴，甚至创立一个新领域！”采访中，梅涛表示。
入驻“京东大家庭”之后……
作为语音、语言识别实验室的“当家人”，何晓冬虽然刚刚加入京东，却一直“留心”自己的研究方向与技术创新如何与京东目前的场景相结合，现实表明，无论是搜索、推荐、还是内容生成都需要这方面的助力。
例如新品上架的宣传、提升对外的客服体验以及帮助人工客服减工作量等，都需要包括自然语言技术在内的技术创新“增砖添瓦”！
谈及实验室未来的发展规划，何晓冬表示，未来还将专注于深度学习和语言、语音，包括知识表达，信息检索，多模态（如文字与图像交互）等领域的一些重的研究，希望能有引领性的突破和进展。
同时基础算法也会有很多事情想发力，例如比较热门的话题，对抗性训练。未来可能会大力应用正在包括欺诈与反欺诈，如何评估用户的信誉等问题的解决上，以及机器学习自动化等。
采访过程中，何晓冬博士还充分表达了对技术人才的渴望。志同道合的同时，承诺实验室的设立紧紧“跟随”人才的流动。
之前对“零售那些事儿”了解不多的梅涛发现，其实零售是一个非常长并很有“内容”的链条。
从产品设计到制造、物流、定价、再到每个客户手中，其中参与的各个行业非常多，落地的场景，特别是视觉，更是不胜枚举。
“例如无界零售的一个痛点在于如何把线上和线下的数据打通。目前京东有很丰富的线上数据，但是对线下的数据了解的并不是很多，所以通过计算机视觉技术，一方面可以把现在京东所有的线上数据更好的处理，例如对商品的图片识别或者视频识别更加精细和准确，数量级可能会扩大到一百倍。对于识别的要求，更多在标注更丰富的标签，让理解的层次越来越细，范围越来越广！”梅涛说。
除了零售，京东还会涉及到其他有关AI 的落地方向吗？
关于这个问题，梅涛觉得京东已经在积极做相关的尝试，所谓从0到1的研究，1到N的赋能，就是这个道理。
据了解，未来更希望视觉技术能够通过API的方式，SDK的方式，输出到产品中；同时将这种方式扩展到除了京东以外其他的行业中。据梅涛博士介绍，最近会有一些合作的洽谈，力争将京东人工智能做成一些实际落地的产品，改善当地老百姓的生活。
“如今，只是靠技术来寻求创新，其实是一件很危险的事情。因为真正好技术的领先程度，也仅仅只有六个月，现在人工智能的落地更需要一个闭环。”梅涛强调。
关于行业，他们有话要说！
作为语音、语义理解的专家，何晓冬深知，目前语意理解主要难在语意与背后的知识以及逻辑关系有很强的连接，人的知识很多时候反映在语意或者语言上，理解语意后面相关的知识和之间的逻辑关系和依存关系，是比较困难的。
“这些知识，甚至包括常识都需要有足够充分的理解，迫切需要所有同行们在知识图谱方面，在深度的语意理解方面，在对话方面，还有一些其他阅读这些方面，甚至包括创作，之后才能够达到对整个NLP语意方面的突破。”何晓冬表示。
此外，关于目前计算机视觉的发展，梅涛认为，每一个领域都有难点，计算机视觉也是如此。
“痛点还是蛮多的，例如怎样去对持续的序列进行建模，怎样把视频中的一些特别清晰的物体，甚至于像素级的东西做精细的识别，收集视频数据没有像搜集图片的数据那么简单，这是一些很具体的困难点。”梅涛对记者说。
在京东，梅涛表示，可能更多专注于图片，但视频也是很重要的领域。例如，在京东网站上也会传很多视频，包括主图，或者一些辅图能够串在一起变成视频，甚至用户在京东网页上也会上传一些自己的视频……另外就是无人超市中，每天都会录制大量视频，通过视频可以做一些很细微的分析，例如人群的分析，商品取放的分析。此外，京东很强的无人系统，无人仓中通过相机看到无人系统是不是正常的运行，总之会有很多的应用场景。
谈及比较看好的人工智能落地场景，梅涛认为，人工智能毕竟不是一个新产业，可以做到领先现有的产业赋能，其实在提高老百姓的日常生活效率以及质量，以及科技含量更高的产业，未来会比较看好，其中零售行业就是一个最鲜明的代表！