技術創新的省，才是可持續的省。

@科技新知 原創

聲勢浩大的618已經過半，從市場策略上看，“低價”無疑是各家電商最關鍵動作，事實上，各大電商的低價策略，從年初的“百億補貼”就已經开始短兵相接。而從市場反饋上看，低價的战火不止於消費側，也开始向產業側蔓延，包括阿裏雲、騰訊雲、京東雲在內的幾家互聯網大廠先後宣布降價。

分析背後的降價邏輯，不難發現，在需求側，無論是個人還是企業，都在追求“省”，“省”不是單純追隨眼前的低價，而是通過更嚴格的取舍來追求極致性價比。在供給側，低價背後是技術創新、效率提升、成本降低帶來的“省”，也讓產品價值得以最大化釋放，企業獲得健康持續的成長空間。

對於“省”的深遠價值，京東已經認識到這一點。而這個“省”，不僅體現在京東自身的運營之中，更廣泛地體現在京東與其產業夥伴的合作之中。從數字基礎設施，到數智供應鏈，再到產業大模型，京東不斷利用先進的技術，推動產業的創新和變革。

這就是京東的“省”，是一種源於技術，歷練於產業，服務於產業的“省”。

01

當前，雲計算的發展已經歷過十多年。從早期的公有雲、私有雲，再到多雲、多邊緣、多企業數據中心所組成的混合雲或多雲，經歷了從單一架構、單一計算場景向更復雜的架構和更多計算場景的演變。

譬如，芯片架構上，國產CPU芯片就有鯤鵬、飛騰、海光等不同架構；雲廠商同樣是多家平台並立，阿裏雲、京東雲、華爲雲等等。據Flexera《2022年雲狀態報告》顯示，89%的受訪企業在IT架構上選擇多雲战略。

理論上看，多雲模式可以保證企業不失去議價權，不被資源消耗所束縛，同時避免企業的技術堆棧與雲服務商深度綁定。然而在實踐中，在使用多雲帶來的彈性、敏捷的基礎服務的同時，也要面對多雲部署帶來的“摩擦”。

例如，許多解決方案的主要問題是僅僅進行了多個雲之間的單一雲資源管理，在數據層面、應用管理、運維管理等方面，雲與雲之間缺乏聯動，無法滿足企業需求，造成了“數據煙囪”現象。

這在如今日益推進的國產化進程中是十分致命的——國產化是在“飛行中換引擎”，即整個系統需要同時適配傳統开發與國產化環境，全面兼容全球化基礎設施，“數據煙囪”將成爲極大阻力。

正因此，當前企業對新一代數字化基礎設施正翹首以盼。

基於此，京東雲服務多家客戶的過程中錘煉出來了一套適配國產化的全套基礎雲設施產品，包括混合多雲操作系統雲艦、新一代分布式存儲系統雲海、軟硬一體虛擬化引擎京剛等，推動國產替代從“可用”到“好用”漸進式邁進截至目前，京東以全棧國產化的方式，實踐京東集團零售、物流、金融、健康、工業等業務板塊的上百個業務應用，京東80%的應用支持已在國產化基礎設施上穩定運行，實現產業級“真替真用”。

拿混合多雲操作系統雲艦來說，該系統能夠支持“多雲、多芯、多活”。

“多雲”意味着在雲資源上，京東雲產業級雲操作系統能夠兼容多家雲服務商資源，客戶可以自由選擇多家雲服務商的雲資源；“多芯”則是指在底層架構上，無論雲服務商採用何種架構的芯片，京東雲產業級雲操作系統都能完美支持；“多活”則是指在應用層面，同一個應用可以在不同的雲、不同的芯片之間進行平滑的切換和遷移，同時還能保持高可用的狀態。

包括雲艦在內，京東雲這套適配國產化的基礎雲設施產品，正在一步步解決企業在國產化數字化真替真用中間遇見的問題，包括對性價比的追求、對既有系統的適配問題以及企業的產業級需求。

市場是最好的試金石。以對中海油的服務爲例，在與京東雲合作之前，中海油已經逐步建立起了多套國產化的產業數字體系，其訴求是希望新的數字基礎設施能夠把即有的方案充分利用起來，實現融合。

基於這一訴求，京東雲爲中海油提供雲艦混合多雲平台，通過多雲容器集群方式，集成了中海油已有的基於鯤鵬ARM架構、海光x86架構和飛騰ARM架構的基礎設施，並向上輸出大規模容器集群能力。同時，自主可控和基於开源的分布式中間件，同時通過鏈路跟蹤、穩定性管理等工具提高分布式中間件監控運維能力。

通過這套系統的運用，包括中海油在內的諸多企業低成本、低風險地完成了开放、融合的數字化技術服務能力構建。

而京東雲在降低數字基礎設施門檻方面，不止於國產化數字基礎設施的推廣，對於急需通過雲服務實現數字躍升但又資金喫緊的中小企業，京東雲也在今年5月上线雲產品全網比價活動，挑战全網最低價，承諾“买貴就賠”。敢於跟阿裏雲、騰訊雲、華爲雲公开叫板，除了營銷策略，從側面也能反映出，雲計算技術日趨成熟，技術創新和規模化效應的價值，在某種程度上，這種“價格內卷”也推動了算力普惠。

02

“如今，對於任何一家成功的公司，卓越的供應鏈都至關重要。在公司內部，董事會和CEO已經意識到了供應鏈負責人的重要性。供應鏈負責人已經开始參與战略制定，並在決策層佔有一席之地。”

在美國Ralph Lauren公司的執行副總裁Halide Alagz看來，這個觀點深有感觸。他在參與IBM商業價值研究院和牛津經濟研究院聯合進行的一項調研後深感其意。

這項調研覆蓋了35個國家/地區、24個行業，採訪了1500位首席供應鏈官 (CSCO) 和首席運營官 (COO)。結果顯示，數字技術驅動的供應鏈已被廣大領導者認可，視爲推動企業高質量發展的重要保障，這一觀點正在逐漸形成共識。

共識的形成背後，環境因素起着主導作用。過去兩年，全球供應鏈波動不定，疫情的出現更是加劇了這種現象，供應鏈系統的風險源和影響因素也因此增多，不確定性成爲新常態。

毫無疑問，在當前這個大潮之下，企業需要根據自身在供應鏈中的位置，以及各類供應鏈各自的特性，來制定相應的風險防範策略。只有這樣，企業才能增強供應鏈的韌性、降低成本乃至“通過轉型創造競爭優勢”。

在這種背景下，數字技術的應用顯得更爲重要。然而在過去，產業數字化部分往往以單點數智化爲主，例如對生產线上的某個環節進行技術優化，達成智能化效果，或對某個單一城市業務場景進行能力改造，提升單一節點的運營效率。

但對於真正實現數字化而言，這還遠遠不夠。事實上，未來的產業競爭不是單一優勢的競爭，而是整體產業效率的競爭。

京東雲提出的“數智供應鏈”是應這一系列的痛點而生。數智供應鏈是京東雲提出的產業數字化轉型的方法，是京東19年來高效、創新、可持續的跨越式發展，驗證和凝練了一套完整的能力體系，是京東成爲新型實體企業轉型實踐的經驗沉澱。數智供應鏈是以供應鏈的思維來思考數字化轉型，通過整體供應鏈大循環中的數字化管理，實現從供應鏈長鏈條中尋找增長機會，實現產業聯結、數智創新及生態融合，降低社會成本、提高社會效率。

眼下，京東雲已將這套在內部成熟運行的能力向外輸出。

拿產業互聯場景來說，浙江台州玉環市，被譽爲“中國閥門之都”，擁有1300多家水暖閥門生產企業，年產值350億元，佔有25%以上的國內外市場份額。然而，這些主要爲中小企業的閥門廠商面臨議價能力弱和供應鏈壓力大的問題。

爲解決這些問題，玉環市政府與京東雲、清華長三角研究院共建了水暖閥門產業大腦。這個系統通過整合各類數據，爲政府精准施策提供支持，同時也爲企業提供了全產業鏈的數據分析平台。最終，這些企業通過集中採購降低了原材料和設備成本，縮短了供貨周期，提高了質量控制。

這個案例僅僅是數智供應鏈衆多應用場景之一。京東通過供應鏈的深度優化，不僅實現自身的數字化轉型，達到降本增效的最佳平衡，更重要的是幫助產業夥伴改善供應鏈，實現產業升級。

無論是零售行業，還是制造業，或者是物流行業等，京東都已經开放自身的數智供應鏈能力，幫助這些產業更好地實現數字化轉型，提升供應鏈管理效率，最終實現社會資源的優化配置。在這個過程中，產業夥伴通過技術創新，實現了降低成本、提高效率的真正意義上的“省”。

03

眼下，ChatGPT這一現象級突圍產品的橫空出世，拉开了大語言模型產業和生成式AI（AIGC）產業蓬勃發展的序幕。

海外市場，OpenAI、微軟、谷歌、Meta等巨頭動作頻頻；國內，百度，360、阿裏、華爲、商湯、京東、科大訊飛、字節跳動等巨頭企業也結合自身業務及战略布局。科技巨頭們進軍大語言模型研發領域，其背後的推動力主要有兩個方面。

從自研通用預訓練大語言模型的必要性來看：在全球政治經濟局勢下，自主可控的技術是保障網絡安全、信息安全的關鍵，因此自研基礎模型具有重大的战略意義。

從自研的可行性來看：研發通用大語言模型需要大量的算力、數據、算法、人才和資金，這在中國只有少數頂級互聯網企業才具備。因此，這些企業在這個領域具有明顯的優勢。

可以大膽推測，未來在大語言模型領域處於領先地位的企業，不僅將擁有基礎大模型和相關生態，還可能擁有從應用層到算力層的營收話語權。也就是說，他們不僅能從語言模型的應用中獲得收益，還可能通過提供計算資源、數據資源等服務，成爲整個產業鏈的主導者。

把視线投向京東，據了解，京東雲旗下言犀人工智能應用平台將推出“京東版”產業大模型，並進一步公布了“125”落地應用路线圖。這項計劃將在智能人機對話平台以及零售和金融兩大領域內，實現內容生成、人機對話、用戶意圖理解、信息抽取和情感分類等五大應用。

對比ChatGPT等面向消費者的AI應用，京東版的GPT大模型更傾向於面向B/G產業端應用。

舉例來說，京東的“言犀”模型已經在智能語音客服場景中成功應用。面向集團，言犀通過智能對話提供全鏈路服務，實現外呼主動觸達。借助言犀產業大模型，京東雲全面提升了針對消費者的服務，打造出7×24小時永不斷线的貼心智能服務。

面向產業，“言犀”同樣頻頻出手。在伊利新品的推廣活動中，京東的言犀通過一個獨特的方式：使用明星代言人的語音電話，令伊利在一天之內銷售了6萬瓶新品，且ROI高達4倍。而在另一方面，言犀智能客服爲名創優品提供了幫助，成功降低了服務成本的40%，同時提升了用戶滿意度20%，體現了其強大的實用價值。

上述場景中，可以看到，大模型這類前沿技術主要爲產業帶來實際的“省”和長遠的“省”。

實際的“省”主要體現在操作效率的提高和成本的降低。比如，使用大模型可以自動化處理大量的數據，提高處理數據的速度和准確性，從而提高了工作效率，減少了錯誤和重復工作的發生；長遠的“省”主要體現在技術創新帶來的战略優勢。大模型可以幫助企業提前布局未來的發展趨勢，比如人工智能和大數據等領域，從而獲得競爭優勢。

一言以蔽之，京東正通過人工智能和大數據等前沿技術，爲產業夥伴的數字化轉型提供強大的技術支持。這些技術的應用不僅推動了企業業務流程的智能化，提升了客戶體驗，也有力地提升了合作夥伴的運營效率，降低了運營成本，從而實現了產業夥伴的“省”目標。

04

在中國的產業數字化轉型中，京東雲在技術領域已經展現出其引領者的姿態，特別是在支持產業夥伴達成“省”目標的過程中，其在上述三個關鍵領域的推動力度顯著。

這三個創新舉措，不僅體現了技術創新在節約資源和提高效率方面的巨大潛力，也昭示了“技術創新的省，才是可持續的省”的深刻含義。它們再次強調了在當前的數字化時代，技術創新的重要性。

而在背後推動產業數字化轉型的京東雲，根深蒂固的產業基因是其賦予產業合作夥伴技術能力的核心競爭力。

在現有的頭部雲服務提供商之中，“懂產業”已經成爲京東雲與其它競爭對手顯著區別的身份標識。得益於京東在自主電子商務和物流領域的獨特優勢，京東雲深入挖掘實體產業的各個環節，以供應鏈爲切入點，以“產業”作爲關鍵詞搭建起其核心競爭力，全面服務於實體產業的數字化進程和產業升級。

對京東雲來說，深入產業不僅是其立足之本，也是其堅不可摧的壁壘。

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