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《莊子·列御寇》有云：“夫千金之珠 ， 必在九重之淵 ， 驪龍頷下 。 ”2023年以來 ， 大模型是全球科技圈當之無愧的技術明珠 。 如何攫取大模型的價值？有人卷參數 ， 有人卷開源 。 但京東從一開始就清醒：唯有潛入復雜的產業場景中 ， 經過真實業務風浪反復淬煉 ， 才是真正有價值的AI 。
還記得2023年JDD大會上 ， 京東就將產業作為大模型的重點 ， 提出了算法×算力×數據×產業厚度的平方的公式 。 此后經年 ， AI六小龍大多轉向2B業務和專業場景 ， 大廠模型也開始探索大模型落地場景 ， 國家《深化人工智能+行動》也強調AI與產業的融合 ， 無不驗證了京東一開始的戰略選擇 ， 是具有預判性的 。
那大家一定好奇 ， 兩年打磨之后的京東 ， 又對產業AI有怎樣的思考呢？一言以蔽之 ， 潛入產業深海的京東 ， 已經采擷到了AI深度應用的一顆顆明珠 ， 將AI鑲嵌在自身供應鏈 ， 做到了“AI無處不在” 。
9月25日的JDDiscovery2025京東全球科技探索者大會上 ， 京東將這份實踐 ， 沉淀為一個全新的AI公式：AI價值=模型×體驗×產業厚度的平方（產業厚度 ， 包括場景和數據） ， 并發布了AI 全景圖 ， 系統展示了AI整體戰略布局 。
正如京東集團SEC副主席、CEO許冉所說 ， “京東不片面追求運動式的AI ， 追求的是可持續發展、真正為產業創造價值的AI” 。 京東不僅在智算基礎設施、模型、平臺、場景和產品層面形成了完整的AI能力 ， 更讓AI從內部能力打磨走向外部價值落地 。
我們不妨一同走進京東去產業探海的足跡 ， 看看AI的技術明珠如何被京東深度應用 ， 又用它照亮了些什么 。
想必有人好奇 ， 2023年大模型爆火時 ， 各家都忙著對標OpenAI ， 為什么京東偏偏不走尋常路 ， 格外強調大模型的產業屬性？一個原因不容忽視：作為新型實體企業的京東 ， 面對的都是硬約束場景 ， 零售、物流、健康、工業等領域不會給AI幻覺試錯和免責的空間 ， 而京東AI又必須長在真實業務里 。 這讓京東做大模型 ， 從一開始就帶著深刻的實體產業印記 。
京東的新型實體企業背景 ， 給AI大模型落地設下了更大的挑戰 ， 要跨越幾重淵藪：
一是端到端的履約供應鏈 。 不同于線上場景的穩定數據環境 ， 京東需要調度倉、運、配、店、醫、廠 。 這個系統還要每天跟隨SKU變化、節點調度、數十萬倉配人員的協作動態變化 。 AI必須跟著業務節奏動態調整 ， 對算法魯棒性要求很高 。
二是不容失守的確定性承諾 。 京東的用戶承諾如“211限時達”“藥品30分鐘送達”等 ， 都承載著厚重的商譽 。 AI參與京東業務 ， 是要為結果兜底的 ， 一旦算法決策失誤 ， 帶來真金白銀的損失與用戶信任的流失 ， 所以京東AI必須具有高確定性 。
三是高責任場景下的可靠挑戰 。 京東健康的AI問診 ， 不能識別錯藥房、給出不合理的建議用藥；生鮮冷鏈的時效要精準控制 ， 否則會帶來食品安全隱患；物流倉庫的履帶、無人車、機械手、倉儲貨架緊密配合 ， 一個環節的AI失誤可能導致設備故障 。 這些高責任場景 ， 是吟詩作畫的通用型chatbot和LLM從未面對過的嚴苛考驗 。
前面提到 ， 京東眼中人工智能的價值 ， 是模型×體驗×產業厚度的平方 。 而京東的長供應鏈路、高確定性承諾、高責任場景的約束 ， 讓“產業厚度”不再是抽象的概念 ， 而是京東的模型與體驗 ， 提出了遠超通用場景的嚴苛要求 。
京東集團高級副總裁、京東探索研究院副院長何曉冬博士在采訪中表示 ， JoyAI大模型在權威綜合評測榜單Rbench0924上 ， 結果為76.3 ， 推理能力國內第一 ， 超越所有國內的大模型 ， 位列全球第二名 。 在LiveBench上 ， 深度思考結果為75.7 ， 超越了DeepSeek-R1 。 在反映了深度思考能力的AIME、GPQA等數學以及生物、物理、化學等科學研究數據集上 ， 也處于業內第一梯隊 。
面對產業厚度所帶來的挑戰 ， 京東沒有選擇繞路 ， 一頭扎進了產業深海 ， 淬煉模型和體驗 ， 死磕深度應用 。
一句話總結京東的產業AI實踐成果 ， 那就是重構供應鏈 。
“京東一直做的就是通過AI改變產業 ， 考慮怎樣在供應鏈各環節提高效率 ， 如今京東供應鏈的每個環節都有AI ， 在京東 ， AI是潤物細無聲的” ， 何曉冬如此說道 。
讓AI深入業務的肌理 ， 具體是怎么做的呢？
以京東零售為例 ， 核心壁壘是自營 。 但自營也意味著供應鏈的長鏈條 ， 如果效率不夠高 ， 那鏈條越長越致命 。 但過去的算法只能對效率進行點狀優化 ， 難以覆蓋從采銷、庫存到履約的全環節 。 如今依托Oxygen的創新AI框架 ， 京東零售已經完成了面向C端消費者、B端商家和D端開發者的全鏈路AI加持 。
京東的另一個差異化優勢 ， 就是物流 。 AI對京東物流也實現了全面重構 ， 通過多模態大模型 ， 讓物流網絡看得見、算得準 ， 從被動響應轉向主動預測 ， 比如提前預判區域爆單 ， 再與具身智能硬件相結合 ， 大幅提升了包裹裝車空間利用率 。 這套“狼族”產品矩陣 ， 已經覆蓋了倉儲、分揀、運輸全場景 ， 在全球500多個倉庫里落地 ， 在醫藥、3C等復雜行業實現高效交付 。
你可能會說 ， 零售和物流是京東的看家本事 ， AI做得好 ， 并不稀奇 。 那么 ， 醫療健康這類對AI可靠、可信要求極高的場景 ， 想要滿足產業需求 ， 對模型和體驗的挑戰是巨大的 。 我們了解到 ， 京東健康已經構建了可信醫療閉環 ， 推出了業內首個AI醫院1.0 ， 匯聚模擬醫生、藥師的AI京醫智能體 ， 提供“醫檢診藥”全閉環服務——從免費健康咨詢到推薦專業醫生 ， 從AI導診到上門檢驗 ， 甚至通過醫生Agent實現問診對話 ， 讓醫療服務既高效又靠譜 ， 極大地提升了診療效率 。
從上述業務中不難看到 ， AI對供應鏈的重構是全面的 ， 帶來的價值也是巨大的 。
一方面 ， 供應鏈的全局優化 ， 讓全鏈路提效成為可能 ， 真正實現了效率的質變 。 另一方面 ， 在醫療、工業這些錯不起的場景里 ， 京東也通過無數次的實踐與應用 ， 一步步把靠譜、信得過的用戶心智 ， 刻進了AI的基因里 。
這份深入業務肌理的AI重構 ， 進一步增強了京東供應鏈的競爭力 ， 也成為產業AI最該有的樣子 。 用何曉東博士的話來說 ， “京東AI在每個環節 ， 都能體現它的價值” 。
你可能想問：京東AI是不是只服務自己？值得一提的是 ， 那些京東在產業深海中淬煉出的應用明珠 ， 跑通的場景、沉淀的方法、驗證的能力 ， 不只照亮京東自己的路 ， 正全面釋放給整個業界 。
此次大會上 ， 京東圍繞全新升級的大模型品牌JoyAI ， 發布了三大全新AI產品 ， 四大場景深度AI應用以及多個技術平臺 。 在我看來 ， 這不僅是京東AI能力的一次集中亮相 ， 更有意義的是 ， 不同群體都能通過京東的深度應用 ， 找到適配自身的使用方式 ， 讓AI照亮自己的智能征途 。
比如個人用戶 ， 想讓AI融入生活？京東打造了三款貼身型的AI產品 ， 覆蓋購物、社交、智能硬件交互全場景 ， 把復雜技術轉化為看得見、用得上的日常便利 。
其中 ， 京犀app作為下一代購物和生活服務的超級入口 ， 能深度理解用戶需求與商品細節 ， 幫用戶選出心儀款式 ， 平時還能用語音點餐、買機票、訂酒店 ， 重構了個人購物+生活體驗 。 數字人萬能助手“他她它” ， 萬能博士幫你辦事 ， AI朋友圈助你社交 ， 與AI玩具機器狗等硬件結合還能陪伴 ， 讓AI與每一個人不再遙遠 。 附身智能方案JoyInside ， 則負責給硬件注入靈魂 ， 可植入機器人、AI玩具、智能眼鏡等硬件 ， 讓AI隨時隨地陪伴在用戶身邊 ， 目前最新版本已陸續接入超過30家頭部品牌的硬件產品 ， 并和眾擎、宇樹等超10家領先的機器人品牌合作 。
對于企業用戶來說 ， 通過JoyAI大模型+垂直方案的組合 ， 可以直接復用京東的深度應用成果 ， 讓AI落地即見效 。
比如零售首次對外公布電商創新AI架構體系Oxygen ， 依托Joy AI大模型打造豐富的系統能力和多元化智能體 ， 對商家來說 ， Oxygen架構可深度介入內容生成、供應鏈管理 ， 實現全鏈路提效 ， 描摹出AI電商的未來藍圖 。 物流場景 ， 全新升級的物流超腦大模型2.0全面走向多模態 ， 讓智能設備自主協同 ， 使標準化操作水平提升15% ， 人機協同作業效率提升20%；首次發布的異狼具身智能機械臂 ， 可解決海量非標包裹的自動化碼垛難題 ， 極大提高了物流倉儲效率和準確性 ， 成為物流行業的智能新標桿 。 健康場景 ， 京醫千詢2.0作為行業首個可信推理模型 ， 全面服務復雜專病診療 。 同時 ， 承載新一代模型能力的京東健康AI醫院1.0 ， 也成為醫療健康行業的最新實踐 。 工業場景 ， 首個工業供應鏈大模型JoyIndustrial依托5710萬工業品SKU數據與40+細分行業經驗 ， 為行業帶來6.77萬億的降本空間 ， 再搭配九大工業行業及機器人專屬解決方案 ， 助力中國工業降本萬億 。
京東也深知個人與企業開發者 ， 在應用AI時缺工具、缺數據、缺經驗的困境 ， 通過三大深度應用平臺與開放策略 ， 把自身沉淀的Know-how轉化為開發者的AI加速器 。 其中 ， 智能體平臺JoyAgent3.0匯聚了京東內部已運營超3萬個智能體 ， 開發者可直接復用成熟的智能體框架 ， 無需從零搭建；數字人平臺4.0無需投入高額成本研發數字人技術 ， 即可快速落地數字人應用；代碼平臺joycode2.0融合智能體技術 ， 使產品開發周期縮短30% ， 為開發者提速 。
從個人手中的貼身AI助手 ， 到行業的高可用解決方案 ， 再到開發者的開放工具包 ， 京東AI以JoyAI為紐帶 ， 讓AI這顆明珠的價值 ， 照亮每一個人的征途 。
AI的價值寶藏 ， 藏在產業的萬頃波濤里
古人探海 ， 為求千金之珠 。 京東深入產業 ， 才能采擷到真正有價值的AI 。 可能有人會問 ， 這些事別的巨頭不能做嗎？能做 ， 但復制起來很有難度 。
不難看到 ， 京東AI的護城河 ， 靠的不是單一大模型或流量優勢 ， 是根植在新型實體企業基因里的產業壁壘 。 正是產業的厚度 ， 讓京東AI向著深度嵌入供應鏈、高可靠的履約能力、高責任場景中的高信任等挑戰進發 。 產業厚度 ， 是靠流量的平臺型、靠算力的云服務企業 ， 都難以快速形成的 。 這形成了京東AI對行業Know-how極致而深刻的理解 ， 客戶一旦選擇就不會輕易更換 。
本次大會是一次京東AI全景圖的集中展示 。 那在此基礎上 ， 京東AI向何處去呢？我們也找到了一些線索 ， 那就是深度應用的規模進一步擴散 ， 實現量級上的跨越 。
具體來說 ， 為進一步夯實AI的差異化壁壘 ， 京東正加速推動深度應用進入量產階段 。 許冉提到 ， 京東將重投AI ， 未來三年帶動萬億人工智能生態 。
而各行各業與開發者規?；瘧镁〇|AI ， 是需要技術、算力等基本保障的 。 因此 ， 京東進一步進行能力開放 。
目前JoyAgent3.0智能體平臺實現100%開源 ， 同時宣布逐步開放倉儲、分揀、配送等物流場景 ， 以及藥品管理、在線問診等健康場景的供應鏈數據 ， 依托京東云基礎設施為行業提供高質量訓練數據集 。
而在AI落地的核心瓶頸算力 ， 京東同樣給出了破局思路 。 通過與國產芯片廠商深度協同 ， 其國產化算力布局也同步取得進展 ， 可以為大模型、具身智能企業提供可靠的基礎設施支撐 ， 從根本上緩解算力焦慮 。
算法、數據、算力的“AI三要素”都對外開放 ， 京東這一波生態動作 ， 確實誠意滿滿 。 由此形成的開發者粘性 ， 也將比單一AI產品優勢更難被突破 。
回顧京東扎進產業深海、摘得應用明珠的AI路徑 ， 人工智能的核心價值愈發清晰：唯有扎根產業場景、經得起真實業務波濤洗禮的AI ， 才能為企業筑就模型與體驗不可復制的壁壘 。
【京東AI，探海得珠】
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