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京东集团技术委员会主席周伯文:产业数字化是未来十年人工智能最好的机会

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京东集团技术委员会主席周伯文:产业数字化是未来十年人工智能最好的机会

此次基于人工智能、大数据、云计算、物联网技术推出制造云,意味着京东的业务正在向供应链的上下游扩展。

图片来源:图虫

记者|于浩

近日,于2021年世界人工智能大会上,京东首次发布了京东制造云系列产品与解决方案。

京东集团技术委员会主席、京东人工智能研究院院长周伯文于分享演讲中,将京东制造云的产品架构总结为“131体系”。第一个“1”是指建设一个企业生产数智化底座,“3”则是打造三个企业生产数智化解决方案,最后一个“1”是指构建一个企业生产产能一网通享平台。

由于自身的电商基因,京东具备着消费者与商家两方资源。周伯文将其形容做“一方面链接消费互联网,一方面链接产业互联网”,此次基于人工智能、大数据、云计算、物联网技术推出制造云,意味着京东的业务正在向供应链上下游扩展。

在随后的采访中,周伯文向界面新闻解释了131的具体含义,“基于京东公有云的能力,结合数据中台,结合人工智能平台私有化部署,帮助这些企业打造一个产业数字化的底座,这是我们做的第一个1。”

将计算机视觉、自然语言理解、语音、对话、知识图谱、机器学习六大基础技术,与生产、设计、用户洞察、商品新品打造、老品升级、生产过程质检、管理、营销、供应链优化等供应链场景融合,最终形成面向场景化解决问题的能力。周伯文将其形容作“平台的核心”。

第二个“3”是指三个企业生产数智化解决方案。三个解决方案分别回答who(目标客户是谁)、what(为客户生产什么产品)、how(如何高效生产)三个问题。以消费者需求反向决定生产的C2M模式在这一环节得以具体落地。据周伯文透露,目前已有超1000个品牌,1200多个品类,借由京东C2M模式打造新品。

在这一过程中,计算机视觉技术也得到应用。京东集团副总裁,京东人工智能研究院副院长梅涛告诉界面新闻,计算机视觉技术在C2M模式中主要有两个层面的应用。

首先在生产环节,利用计算机视觉技术进行工业质检就能够得到很细致的瑕疵分类,告诉生产方瑕疵出现的比例、分布情况,反向定制生产,形成小的闭环。其次,通过分析消费者的消费数据,了解消费偏好后反向指导产品的设计方案。利用计算机技术可以快速给出设计方案供生产方选择,节约生产设计环节的成本。

最后,构建企业生产产能一网通享平台则是为了优化生产与需求的匹配。周伯文认为,目前国内存在着很大规模的闲置生产产能,京东制造云则希望基于底层的数据,将生产方产能数字化,通过智能匹配的模式,完成产业互联网供需双方的匹配。

与消费互联网不同,产业互联网中各个行业数字化程度不同,对数字化改造的需求也相对分散。针对这一点,周伯文曾于京东内部提出“漏斗机制”,将目标场景集中于京东在数据、算法、行业knowhow方面上具备优势的细分场景。这也决定了供应链会是京东制造云的重点落地方向。

在具体产品形态上,周伯文介绍称,出于企业的数据安全考虑,目前解决方案以私有化部署SaaS的产品形态为主。对于有二次开发能力的大型企业,京东制造云会为其开放平台能力,而对于有需求且开发能力不足的中小企业,京东制造云也会协助其完成产品部署。

技术的商业化落地离不开与具体场景的结合。在周伯文看来,产业互联网存在着诸多值得技术落地的细分场景,但如何让人工智能技术的使用门槛变低,在不同的场景之间能够更好地复制、更好地被使用将成为新的难题。

“这就需要人工智能平台能够把人工智能的能力拆解出来,跟场景融合,形成一个可用来直接为企业提供服务的能力,”他告诉界面新闻,“这种能力我认为是接下来10年,也就是我们产业数字化最重要的能力。产业数字化是下一个10年人工智能最好的机会。”

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。

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此次基于人工智能、大数据、云计算、物联网技术推出制造云,意味着京东的业务正在向供应链的上下游扩展。

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记者|于浩

近日,于2021年世界人工智能大会上,京东首次发布了京东制造云系列产品与解决方案。

京东集团技术委员会主席、京东人工智能研究院院长周伯文于分享演讲中,将京东制造云的产品架构总结为“131体系”。第一个“1”是指建设一个企业生产数智化底座,“3”则是打造三个企业生产数智化解决方案,最后一个“1”是指构建一个企业生产产能一网通享平台。

由于自身的电商基因,京东具备着消费者与商家两方资源。周伯文将其形容做“一方面链接消费互联网,一方面链接产业互联网”,此次基于人工智能、大数据、云计算、物联网技术推出制造云,意味着京东的业务正在向供应链上下游扩展。

在随后的采访中,周伯文向界面新闻解释了131的具体含义,“基于京东公有云的能力,结合数据中台,结合人工智能平台私有化部署,帮助这些企业打造一个产业数字化的底座,这是我们做的第一个1。”

将计算机视觉、自然语言理解、语音、对话、知识图谱、机器学习六大基础技术,与生产、设计、用户洞察、商品新品打造、老品升级、生产过程质检、管理、营销、供应链优化等供应链场景融合,最终形成面向场景化解决问题的能力。周伯文将其形容作“平台的核心”。

第二个“3”是指三个企业生产数智化解决方案。三个解决方案分别回答who(目标客户是谁)、what(为客户生产什么产品)、how(如何高效生产)三个问题。以消费者需求反向决定生产的C2M模式在这一环节得以具体落地。据周伯文透露,目前已有超1000个品牌,1200多个品类,借由京东C2M模式打造新品。

在这一过程中,计算机视觉技术也得到应用。京东集团副总裁,京东人工智能研究院副院长梅涛告诉界面新闻,计算机视觉技术在C2M模式中主要有两个层面的应用。

首先在生产环节,利用计算机视觉技术进行工业质检就能够得到很细致的瑕疵分类,告诉生产方瑕疵出现的比例、分布情况,反向定制生产,形成小的闭环。其次,通过分析消费者的消费数据,了解消费偏好后反向指导产品的设计方案。利用计算机技术可以快速给出设计方案供生产方选择,节约生产设计环节的成本。

最后,构建企业生产产能一网通享平台则是为了优化生产与需求的匹配。周伯文认为,目前国内存在着很大规模的闲置生产产能,京东制造云则希望基于底层的数据,将生产方产能数字化,通过智能匹配的模式,完成产业互联网供需双方的匹配。

与消费互联网不同,产业互联网中各个行业数字化程度不同,对数字化改造的需求也相对分散。针对这一点,周伯文曾于京东内部提出“漏斗机制”,将目标场景集中于京东在数据、算法、行业knowhow方面上具备优势的细分场景。这也决定了供应链会是京东制造云的重点落地方向。

在具体产品形态上,周伯文介绍称,出于企业的数据安全考虑,目前解决方案以私有化部署SaaS的产品形态为主。对于有二次开发能力的大型企业,京东制造云会为其开放平台能力,而对于有需求且开发能力不足的中小企业,京东制造云也会协助其完成产品部署。

技术的商业化落地离不开与具体场景的结合。在周伯文看来,产业互联网存在着诸多值得技术落地的细分场景,但如何让人工智能技术的使用门槛变低,在不同的场景之间能够更好地复制、更好地被使用将成为新的难题。

“这就需要人工智能平台能够把人工智能的能力拆解出来,跟场景融合,形成一个可用来直接为企业提供服务的能力,”他告诉界面新闻,“这种能力我认为是接下来10年,也就是我们产业数字化最重要的能力。产业数字化是下一个10年人工智能最好的机会。”

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