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5月22日，京東工業(yè)正式對(duì)外發(fā)布行業(yè)首個(gè)以供應(yīng)鏈為核心的工業(yè)大模型Joy industrial。

該產(chǎn)品鎖定工業(yè)場景，聚焦“供應(yīng)鏈”優(yōu)勢，依托多年的業(yè)數(shù)智供應(yīng)鏈領(lǐng)域形成的經(jīng)驗(yàn)積累和數(shù)據(jù)沉淀，通過“工業(yè)大模型＋供應(yīng)鏈場景應(yīng)用”雙引擎，構(gòu)建從底層算力、算法、數(shù)據(jù)到應(yīng)用的全棧產(chǎn)品矩陣，助力產(chǎn)業(yè)降本、增效、合規(guī)、保供。

公開資料顯示，基于京東工業(yè)深耕行業(yè)場景和數(shù)據(jù)沉淀構(gòu)建的垂直行業(yè)工業(yè)大模型，Joy industrial從大型工業(yè)企業(yè)運(yùn)營、數(shù)智供應(yīng)鏈解決方案和供應(yīng)鏈出海等場景出發(fā)，發(fā)布了滿足京東工業(yè)及供應(yīng)鏈上游供應(yīng)商的“需求代理”“運(yùn)營代理”“關(guān)務(wù)代理”等AI智能體，以及服務(wù)供應(yīng)鏈下游企業(yè)用戶的“商品專家”及“集成專家”等AI產(chǎn)品。

京東集團(tuán)探索研究院副院長、京東科技人工智能業(yè)務(wù)部總裁何曉冬認(rèn)為，大模型產(chǎn)業(yè)化才能產(chǎn)生價(jià)值，只有在落地的過程中不斷地結(jié)合具體場景的數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)需求不斷打磨，才能使得大模型能力不斷地強(qiáng)化、得到真正的應(yīng)用。

中國擁有全球最完整的工業(yè)產(chǎn)業(yè)體系，也是全球數(shù)據(jù)資源最豐富的國家，新增數(shù)據(jù)資源占全球的1/4。在產(chǎn)業(yè)政策推動(dòng)下，中國已經(jīng)在工業(yè)制造為首的12個(gè)行業(yè)推廣“數(shù)據(jù)要素X”，培育基于數(shù)據(jù)要素的新產(chǎn)品和新服務(wù)。工業(yè)是最適合孵化和使用產(chǎn)業(yè)大模型的場景之一，或許這也是京東工業(yè)加速擁抱AI的內(nèi)在原因之一。

長期以來，我國工業(yè)供應(yīng)鏈領(lǐng)域存在數(shù)據(jù)孤島、標(biāo)準(zhǔn)割裂、管理復(fù)雜、協(xié)同沖突等諸多長期痛點(diǎn)。“工業(yè)大模型正在為工業(yè)供應(yīng)鏈領(lǐng)域帶來破解難題的新機(jī)遇”， 京東工業(yè)副總裁、工業(yè)科技業(yè)務(wù)部總經(jīng)理谷應(yīng)鯤如是說。

在谷應(yīng)鯤看來，現(xiàn)在人類討論AI，討論的已經(jīng)不是僅僅是AI技術(shù)，而且AI時(shí)代，討論的是在這個(gè)時(shí)代里面人們可以做什么。成本、效率、合規(guī)……工業(yè)側(cè)現(xiàn)在有很多問題有待解決，現(xiàn)實(shí)中工業(yè)供應(yīng)鏈的復(fù)雜程度也是其他行業(yè)指數(shù)級(jí)的。例如京東工業(yè)的SKU數(shù)量是5700萬，是零售業(yè)務(wù)的數(shù)倍。

在零售行業(yè)，消費(fèi)者往往很輕易地理解商品，判斷參數(shù)。但是到了產(chǎn)業(yè)側(cè)，往往會(huì)出現(xiàn)更多的問題。比如采購時(shí)的合規(guī)，當(dāng)要“貨比三家”的時(shí)候，用傳統(tǒng)技術(shù)去進(jìn)行同品比對(duì)——比如材質(zhì)、參數(shù)、型號(hào)、性能，應(yīng)用場景（如高海拔還是低海拔？是高寒技術(shù)還是溫暖技術(shù)用等）……哪怕對(duì)專業(yè)人士而言，這些工作量和難度都是很大的。

谷應(yīng)鯤提到，多年來中國供應(yīng)鏈行業(yè)做了很多工作，例如通過標(biāo)準(zhǔn)化的方式，調(diào)集了海量的人力物力，來對(duì)整個(gè)物料和商品屬性做標(biāo)準(zhǔn)化的工作，也取得了一些進(jìn)展，但是很多時(shí)候還是在用非常傳統(tǒng)的方式在做供應(yīng)鏈改造。這些年，尤其是過去兩三年人工智能領(lǐng)域的突破，給人們帶來了一些新的思考，比如大模型和智能體的使用。

京東工業(yè)認(rèn)為，在數(shù)據(jù)層面，真正理解工業(yè)供應(yīng)鏈的大模型，不是僅僅靠統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的單一手段來解決工業(yè)供應(yīng)鏈的信息孤島等問題，而是通過工業(yè)大模型理解各類多模態(tài)數(shù)據(jù)來加速解決標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的難題；在應(yīng)用層面，真正高效協(xié)同的智能體，不能僅僅靠人之間的協(xié)同來解決工業(yè)供應(yīng)鏈的超長鏈條協(xié)同問題，而是基于擁有超強(qiáng)理解力的工業(yè)大模型，在各個(gè)業(yè)務(wù)協(xié)同場景中以智能體的形式來解決復(fù)雜問題。

從“公域匯集數(shù)據(jù)”的通用基座模型，到“行業(yè)整合數(shù)據(jù)”的垂直行業(yè)大模型，到“數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)”的Self-Refine仿生大模型，工業(yè)大模型的演進(jìn)，將為消除工業(yè)供應(yīng)鏈信息孤島帶來新的解題思路。在發(fā)布現(xiàn)場，京東工業(yè)也展示了工業(yè)大模型賦能實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)跨越式轉(zhuǎn)型升級(jí)以及AI智能體讓業(yè)務(wù)高效協(xié)同的“三步走”規(guī)劃：

首先是企業(yè)內(nèi)典型單一場景使用AI員工，能獨(dú)立完成一項(xiàng)工作、用于“大幅提升單點(diǎn)作業(yè)效率”，即AI改變生產(chǎn)力的“AI員工”階段；其次是企業(yè)內(nèi)大范圍使用AI員工處理大部分“操作執(zhí)行”工作，并由崗位分工變化，帶來組織重構(gòu)，即AI改變生產(chǎn)關(guān)系的“AI組織”階段；最后，是工業(yè)供應(yīng)鏈上下游企業(yè)大范圍使用AI員工、實(shí)現(xiàn)上下游企業(yè)之間的協(xié)同和上下游產(chǎn)業(yè)鏈共同升級(jí)，即AI直接改變生產(chǎn)方式的“AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)”的第三階段。

“人工智能時(shí)代已經(jīng)來了，人工智能一定會(huì)改變并且會(huì)重塑我們工業(yè)。新的時(shí)代，每一條供應(yīng)鏈都值得重新做一遍——不管是半導(dǎo)體、MRO還是元器件等等，”，谷應(yīng)鯤表示，希望工業(yè)世界未來可以像人們?cè)谙M(fèi)側(cè)那里感受到的那樣，也可以有非常棒的體驗(yàn)。

（發(fā)言由現(xiàn)場錄音整理，未經(jīng)當(dāng)事人審訂）