时空数据的深度学习有新突破。7月13日至19日,人工智能领域国际学术会议IJCAI2018(国际人工智能联合会议)在首都召开，京东金融城市计算事业部的一篇“基于大数据的管网水质预测”论文被会议录用，其主要作者也受邀出席会议并于现场做报告。京东金融的这篇论文使用深度学习技术，成功预测了中国东南某城市自来水管网的水质, 且精准度超过现有的物理化学方法和时间序列模型，对提高管网水质和居民健康有一定的参考意义。
近年来，城市自来水管网中会通过布置大量传感器来实时监测水质情况,例如余氯浓度、浑浊度等。随着科技的进步，预测未来的管网水质成为业界关注的焦点。然而,管网水质当中存在着动态的时空关联性，并受到地理、天气等外部因素影响，这也给水质预测带来诸多挑战。
京东金融题为《GeoMAN: Multi-level Attention Networks for Geo-sensory Time Series Prediction(基于多层注意力机制神经网络的地理传感器时间序列预测)》的论文，通过融合多源跨域数据，如传感器各指标读数、气象数据以及空间数据，提出了一种基于深度学习的模型算法来进行管网水质预测。该模型算法在中国东南某城市的水质预测上进行了验证，结果显示京东金融提出的模型算法在预测精确度上超过了现有物理化学方法。基于此，京东金融部署柳晋阳了管网水质预测系统来实时预测未来的管网水质，一是可以指导自来水工厂投氯消毒，居民饮用水质，二是能及时发现水管健康状态，提供水管修理的，最后则是可以给城市主管部门决策提供有效参考。
IJCAI 是中国计算机学会(CCF)推荐的 A 类国际会议，有着严苛的论文录用标准，近年来录取率仅有20%左右。城市计算事业部除了这篇“基于大数据的管网水质预测”论文成功入选IJCAI 2018以外，近期也在另外一个8月份于伦敦举行的数据挖掘国际最高学术会议KDD 2018中成功入选4篇论文。京东金融副总裁、首席数据科学家、城市计算事业部总经理郑宇博士更是在担任人工智能国际期刊ACM TIST主编的同时，担任诸多大数据知名国际会议工业界，并且还将受邀担任2019年IJCAI的工业界。这些都表明京东金融在人工智能领域已经拥有国际领先的技术能力。
联合高校和研究院所攻关城市计算前沿技术，是京东金融推进城市计算产、学、研、管、用一体化进程的重要一环，此次“基于大数据的管网水质预测”论文的发表，正是京东金融与大学深度合作的延续和升级。截至目前，京东金融已经与上海交通大学、西南交通大学、中央财经大学、南京大学、邮电大学等近30所高校开展全面合作，通过京东金融专家、定期授课、参与学科建设、校企联培等一系列方式，培养了一批优秀的人工智能复合型人才。