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数据竞赛，已成为国内如火如荼的人工智能（AI）、大数据革命在人才端的一道缩影。
昨日，京东 JData 算法大赛正式落幕。
入围决赛的十只队伍，在位于亦庄的京东大厦 B 座报告厅，以公开答辩的形式进行线下总决赛。七位来自高校、业界的评委进行最终评判，包括来自合作方英特尔的全球 AI 技术总监伊红卫。
最终，在赛程中一贯表现亮眼的 “鲁班七号” 队摘走了大赛冠军的头衔，以及属于冠军的三十万元奖金。亚、季军以及其它入围决赛的队伍也各有所得，为这场自 3 月 19 日开启，历时 68 天的大赛画上了句号。
颁奖嘉宾伊红卫（左）与 “鲁班七号” 的四名队员
大赛题目为 “高潜用户购买意向预测”，即根据一段时间窗口内的行为数据，预测消费者购买意向。京东商城提供了 2016-02-01 日到 2016-04-15 日的部分用户、商品、行为和评论数据，要求预测接下来五天内的购买行为。在 AI 科技评论看来，这场大赛有几项特别之处：
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这是京东集团首次举办的数据竞赛，也是其首次开放真实、脱敏的业务数据，并首次借大赛形式招揽技术人才；
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大赛吸引了共 7246 人、四千多只团队报名参与，刷新了数据竞赛单体赛事参与人数的世界之最。
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大赛奖金共 60 万元，虽称不上是前所未有，但的确是阿里云天池之外、国内数据竞赛奖金的又一高峰。
AI 人才招募：以比赛为名
然而，最特别的地方，还是要看本次大赛举办的
时机
，或者说是背景。
现在距离 6.18 京东店庆不足两周，各品类自营商品的折扣优惠已经开始，线上、线下的宣传造势也正积极铺开，俨然已成为另一个 “双十一”。而在几年前，这还是难以想象的事。京东商城总架构师刘海峰表示，“千人千面” 的个性化推荐，将是今年 6.18 的重点工作。
在 AI 这边，阿里在人工智能的布局很早便已展开。阿里云已成为国内 AI 界的一面金字招牌。其 “天池平台” 更是凭借丰厚的奖金、淘宝天猫的电商数据和阿里云的技术专家团队，成为当前国内数据竞赛的龙头，进一步扩大了阿里系对 AI、大数据人才的影响力。
反观京东的 AI 战略，则要务实的多：
紧贴核心电商业务，不盲目跟风布局。
逐步吸引 AI 算法人才，
实现刘强东 “向技术转型” 的目标
。众所周知，更好、更高效的 AI 和机器学习算法技术，给电商企业带来的是真金白银的好处：从鉴黄、识别二维码诈骗和违禁词，到智能分单、订单预测、订单冷静，再到个性化精准营销均有广泛应用。在 “猫狗大战” 进入关键阶段的今天，核心竞争力相比对手的点滴提升，在将来或可产生逆转局势的作用。
而技术转型，核心要素便是 “人”。在 JData 决赛开幕式的讲话中，担任大赛主席的京东招聘总监李庆庆表示，为响应刘强东在 2017 年开年大会上提出的技术战略， 要” 战略落地人才先行 “，并
用 “史无前例” 来形容今天的京东对技术人才的重视程度
。她表示，京东技术员工总数已逾 8000 名，并自去年招聘了超过 20 名顶尖高校的博士生。
但这显然还不够。
AI 科技评论
记者在决赛现场感受到的氛围，用两个字足以形容——“抢人”。
十只入围决赛的队伍、三十几名参赛选手，接受了京东各业务负责人一轮轮讲话的殷切叮嘱。作为大赛奖品，优胜团队中的参赛者本就会获得京东集团无条件录用的 ”special offer“，其他决赛选手也将获取终面资格。至于受邀而来的媒体，以及关注大赛结果的其他 7000 余名参与者，无疑会将这里的故事传播出去，颇有” 千金买马骨 “的意味。当然，这里 “买” 的是活人不是马骨；而且世上的各门各类才艺比赛，主办方多多少少都会有些 “使天下英雄入吾彀” 的动机（不想着聚敛天下英才的比赛不是好比赛？笑）。
毫无疑问，
物色优秀的算法工程师、提高京东对这一群体的影响力，
是京东举办 JData 算法大赛的主要目的。至于与各路算法人才交流、学习，促进 6.18 的业务提升（刘海峰宣称，JData 涌现的优秀算法，预计将使 6.18 大促的销量预测准确率提升 10% 以上），显得倒在其次。
这就使我们不禁发问：
现阶段的数据竞赛，是否基本就是一个算法人才选拔机制？
我们当然知道，它有 “其它” 功能与意义；但问题是，这些功能和意义的重要性，是否和人才选拔处在同一个层级？
数据竞赛：招聘以外
1. 优胜方案的参考意义
对于数据竞赛，旁观者最经常提出的疑问是：
比赛优胜方案对于企业究竟有多大的实际应用意义？
对于该问题， 京东商城交易平台高级总监王晓钟倒是没有回避。他表示，算法无法脱离业务商品，必须和现有业务相结合。但比赛数据是脱敏的，和业务脱节。因此，大赛更多是” 技术的交流 “。
刘海峰进一步表示，优胜方案最有价值的是思路而不是算法：
“不一定用他（优胜选手）的算法，很多的思路非常好，所以大赛一个方面对那些学生来讲是一个比赛，对我们来说是一次交流和学习的机会，我们也可以跟这些人才学习。”
行内众所周知的是，比赛场景会 “迫使” 参赛选手不计成本地进行模型融合，追求小数点后几位数的精度以提升排名。这导致比赛模型无法直接应用于生产。
2. 令人刮目相看的学生参赛者
此前，
AI 科技评论
