从“省”出发，京东射出技术三支箭_风闻

声势浩大的618已经过半，从市场策略上看，“低价”无疑是各家电商最关键动作，事实上，各大电商的低价策略，从年初的“百亿补贴”就已经开始短兵相接。而从市场反馈上看，低价的战火不止于消费侧，也开始向产业侧蔓延，包括阿里云、腾讯云、京东云在内的几家互联网大厂先后宣布降价。

分析背后的降价逻辑，不难发现，在需求侧，无论是个人还是企业，都在追求“省”，“省”不是单纯追随眼前的低价，而是通过更严格的取舍来追求极致性价比。在供给侧，低价背后是技术创新、效率提升、成本降低带来的“省”，也让产品价值得以最大化释放，企业获得健康持续的成长空间。

对于“省”的深远价值，京东已经认识到这一点。而这个“省”，不仅体现在京东自身的运营之中，更广泛地体现在京东与其产业伙伴的合作之中。从数字基础设施，到数智供应链，再到产业大模型，京东不断利用先进的技术，推动产业的创新和变革。

这就是京东的“省”，是一种源于技术，历练于产业，服务于产业的“省”。

“多云”时代，如何打破“数据烟囱”？

当前，云计算的发展已经历过十多年。从早期的公有云、私有云，再到多云、多边缘、多企业数据中心所组成的混合云或多云，经历了从单一架构、单一计算场景向更复杂的架构和更多计算场景的演变。

譬如，芯片架构上，国产CPU芯片就有鲲鹏、飞腾、海光等不同架构；云厂商同样是多家平台并立，阿里云、京东云、华为云等等。据Flexera《2022年云状态报告》显示，89%的受访企业在IT架构上选择多云战略。

理论上看，多云模式可以保证企业不失去议价权，不被资源消耗所束缚，同时避免企业的技术堆栈与云服务商深度绑定。然而在实践中，在使用多云带来的弹性、敏捷的基础服务的同时，也要面对多云部署带来的“摩擦”。

例如，许多解决方案的主要问题是仅仅进行了多个云之间的单一云资源管理，在数据层面、应用管理、运维管理等方面，云与云之间缺乏联动，无法满足企业需求，造成了“数据烟囱”现象。

这在如今日益推进的国产化进程中是十分致命的——国产化是在“飞行中换引擎”，即整个系统需要同时适配传统开发与国产化环境，全面兼容全球化基础设施，“数据烟囱”将成为极大阻力。

正因此，当前企业对新一代数字化基础设施正翘首以盼。

基于此，京东云服务多家客户的过程中锤炼出来了一套适配国产化的全套基础云设施产品，包括混合多云操作系统云舰、新一代分布式存储系统云海、软硬一体虚拟化引擎京刚等，推动国产替代从“可用”到“好用”渐进式迈进截至目前，京东以全栈国产化的方式，实践京东集团零售、物流、金融、健康、工业等业务板块的上百个业务应用，京东80%的应用支持已在国产化基础设施上稳定运行，实现产业级“真替真用”。

拿混合多云操作系统云舰来说，该系统能够支持“多云、多芯、多活”。

“多云”意味着在云资源上，京东云产业级云操作系统能够兼容多家云服务商资源，客户可以自由选择多家云服务商的云资源；“多芯”则是指在底层架构上，无论云服务商采用何种架构的芯片，京东云产业级云操作系统都能完美支持；“多活”则是指在应用层面，同一个应用可以在不同的云、不同的芯片之间进行平滑的切换和迁移，同时还能保持高可用的状态。

包括云舰在内，京东云这套适配国产化的基础云设施产品，正在一步步解决企业在国产化数字化真替真用中间遇见的问题，包括对性价比的追求、对既有系统的适配问题以及企业的产业级需求。

市场是最好的试金石。以对中海油的服务为例，在与京东云合作之前，中海油已经逐步建立起了多套国产化的产业数字体系，其诉求是希望新的数字基础设施能够把即有的方案充分利用起来，实现融合。

基于这一诉求，京东云为中海油提供云舰混合多云平台，通过多云容器集群方式，集成了中海油已有的基于鲲鹏ARM架构、海光x86架构和飞腾ARM架构的基础设施，并向上输出大规模容器集群能力。同时，自主可控和基于开源的分布式中间件，同时通过链路跟踪、稳定性管理等工具提高分布式中间件监控运维能力。

通过这套系统的运用，包括中海油在内的诸多企业低成本、低风险地完成了开放、融合的数字化技术服务能力构建。

而京东云在降低数字基础设施门槛方面，不止于国产化数字基础设施的推广，对于急需通过云服务实现数字跃升但又资金吃紧的中小企业，京东云也在今年5月上线云产品全网比价活动，挑战全网最低价，承诺“买贵就赔”。敢于跟阿里云、腾讯云、华为云公开叫板，除了营销策略，从侧面也能反映出，云计算技术日趋成熟，技术创新和规模化效应的价值，在某种程度上，这种“价格内卷”也推动了算力普惠。

用供应链思维，推进“产业数字化”

“如今，对于任何一家成功的公司，卓越的供应链都至关重要。在公司内部，董事会和CEO已经意识到了供应链负责人的重要性。供应链负责人已经开始参与战略制定，并在决策层占有一席之地。”

在美国Ralph Lauren公司的执行副总裁Halide Alagz看来，这个观点深有感触。他在参与IBM商业价值研究院和牛津经济研究院联合进行的一项调研后深感其意。

这项调研覆盖了35个国家/地区、24个行业，采访了1500位首席供应链官 (CSCO) 和首席运营官 (COO)。结果显示，数字技术驱动的供应链已被广大领导者认可，视为推动企业高质量发展的重要保障，这一观点正在逐渐形成共识。

共识的形成背后，环境因素起着主导作用。过去两年，全球供应链波动不定，疫情的出现更是加剧了这种现象，供应链系统的风险源和影响因素也因此增多，不确定性成为新常态。

毫无疑问，在当前这个大潮之下，企业需要根据自身在供应链中的位置，以及各类供应链各自的特性，来制定相应的风险防范策略。只有这样，企业才能增强供应链的韧性、降低成本乃至“通过转型创造竞争优势”。

在这种背景下，数字技术的应用显得更为重要。然而在过去，产业数字化部分往往以单点数智化为主，例如对生产线上的某个环节进行技术优化，达成智能化效果，或对某个单一城市业务场景进行能力改造，提升单一节点的运营效率。

但对于真正实现数字化而言，这还远远不够。事实上，未来的产业竞争不是单一优势的竞争，而是整体产业效率的竞争。

京东云提出的“数智供应链”是应这一系列的痛点而生。数智供应链是京东云提出的产业数字化转型的方法，是京东19年来高效、创新、可持续的跨越式发展，验证和凝练了一套完整的能力体系，是京东成为新型实体企业转型实践的经验沉淀。数智供应链是以供应链的思维来思考数字化转型，通过整体供应链大循环中的数字化管理，实现从供应链长链条中寻找增长机会，实现产业联结、数智创新及生态融合，降低社会成本、提高社会效率。

眼下，京东云已将这套在内部成熟运行的能力向外输出。

拿产业互联场景来说，浙江台州玉环市，被誉为“中国阀门之都”，拥有1300多家水暖阀门生产企业，年产值350亿元，占有25%以上的国内外市场份额。然而，这些主要为中小企业的阀门厂商面临议价能力弱和供应链压力大的问题。

为解决这些问题，玉环市政府与京东云、清华长三角研究院共建了水暖阀门产业大脑。这个系统通过整合各类数据，为政府精准施策提供支持，同时也为企业提供了全产业链的数据分析平台。最终，这些企业通过集中采购降低了原材料和设备成本，缩短了供货周期，提高了质量控制。

这个案例仅仅是数智供应链众多应用场景之一。京东通过供应链的深度优化，不仅实现自身的数字化转型，达到降本增效的最佳平衡，更重要的是帮助产业伙伴改善供应链，实现产业升级。

无论是零售行业，还是制造业，或者是物流行业等，京东都已经开放自身的数智供应链能力，帮助这些产业更好地实现数字化转型，提升供应链管理效率，最终实现社会资源的优化配置。在这个过程中，产业伙伴通过技术创新，实现了降低成本、提高效率的真正意义上的“省”。

AI大模型：前沿技术助力数智化改造

眼下，ChatGPT这一现象级突围产品的横空出世，拉开了大语言模型产业和生成式AI（AIGC）产业蓬勃发展的序幕。

海外市场，OpenAI、微软、谷歌、Meta等巨头动作频频；国内，百度，360、阿里、华为、商汤、京东、科大讯飞、字节跳动等巨头企业也结合自身业务及战略布局。科技巨头们进军大语言模型研发领域，其背后的推动力主要有两个方面。

从自研通用预训练大语言模型的必要性来看：在全球政治经济局势下，自主可控的技术是保障网络安全、信息安全的关键，因此自研基础模型具有重大的战略意义。

从自研的可行性来看：研发通用大语言模型需要大量的算力、数据、算法、人才和资金，这在中国只有少数顶级互联网企业才具备。因此，这些企业在这个领域具有明显的优势。

可以大胆推测，未来在大语言模型领域处于领先地位的企业，不仅将拥有基础大模型和相关生态，还可能拥有从应用层到算力层的营收话语权。也就是说，他们不仅能从语言模型的应用中获得收益，还可能通过提供计算资源、数据资源等服务，成为整个产业链的主导者。

把视线投向京东，据了解，京东云旗下言犀人工智能应用平台将推出“京东版”产业大模型，并进一步公布了“125”落地应用路线图。这项计划将在智能人机对话平台以及零售和金融两大领域内，实现内容生成、人机对话、用户意图理解、信息抽取和情感分类等五大应用。

对比ChatGPT等面向消费者的AI应用，京东版的GPT大模型更倾向于面向B/G产业端应用。

举例来说，京东的“言犀”模型已经在智能语音客服场景中成功应用。面向集团，言犀通过智能对话提供全链路服务，实现外呼主动触达。借助言犀产业大模型，京东云全面提升了针对消费者的服务，打造出7×24小时永不断线的贴心智能服务。

面向产业，“言犀”同样频频出手。在伊利新品的推广活动中，京东的言犀通过一个独特的方式：使用明星代言人的语音电话，令伊利在一天之内销售了6万瓶新品，且ROI高达4倍。而在另一方面，言犀智能客服为名创优品提供了帮助，成功降低了服务成本的40%，同时提升了用户满意度20%，体现了其强大的实用价值。

上述场景中，可以看到，大模型这类前沿技术主要为产业带来实际的“省”和长远的“省”。

实际的“省”主要体现在操作效率的提高和成本的降低。比如，使用大模型可以自动化处理大量的数据，提高处理数据的速度和准确性，从而提高了工作效率，减少了错误和重复工作的发生；长远的“省”主要体现在技术创新带来的战略优势。大模型可以帮助企业提前布局未来的发展趋势，比如人工智能和大数据等领域，从而获得竞争优势。

一言以蔽之，京东正通过人工智能和大数据等前沿技术，为产业伙伴的数字化转型提供强大的技术支持。这些技术的应用不仅推动了企业业务流程的智能化，提升了客户体验，也有力地提升了合作伙伴的运营效率，降低了运营成本，从而实现了产业伙伴的“省”目标。

写在最后

在中国的产业数字化转型中，京东云在技术领域已经展现出其引领者的姿态，特别是在支持产业伙伴达成“省”目标的过程中，其在上述三个关键领域的推动力度显著。

这三个创新举措，不仅体现了技术创新在节约资源和提高效率方面的巨大潜力，也昭示了“技术创新的省，才是可持续的省”的深刻含义。它们再次强调了在当前的数字化时代，技术创新的重要性。

而在背后推动产业数字化转型的京东云，根深蒂固的产业基因是其赋予产业合作伙伴技术能力的核心竞争力。

在现有的头部云服务提供商之中，“懂产业”已经成为京东云与其它竞争对手显著区别的身份标识。得益于京东在自主电子商务和物流领域的独特优势，京东云深入挖掘实体产业的各个环节，以供应链为切入点，以“产业”作为关键词搭建起其核心竞争力，全面服务于实体产业的数字化进程和产业升级。

对京东云来说，深入产业不仅是其立足之本，也是其坚不可摧的壁垒。