京东许冉：大模型发展需要基础研究和产业应用两条腿走路
7月13日，2023京东全球科技探索者大会暨京东云峰会上推出了京东言犀大模型。与通用大模型相比，这一源于产业、服务产业的大模型，融合70%通用数据与30%数智供应链原生数据，具有“更高产业属性、更强泛化能力、更多安全保障”的优势，致力于深入零售、物流、金融、健康、政务等知识密集型、任务型产业场景，解决真实产业问题。
在大会上，京东集团CEO许冉首次对外展示了京东的技术追求，即成本、效率、体验、可信、普惠、突破。京东集团的发展来自产业场景历练，这为京东积累了产业数据和行业Know-How，成为研发大模型的独特优势。关于大模型的价值，京东提出一个公式：大模型的价值=算法×算力×数据×产业厚度的平方。许冉表示：“从产业切入大模型，这条路虽然难走，却如同从北坡攀登珠峰，有更波澜壮阔的风景，有巨大的探索价值”。
△京东集团CEO许冉演讲（图说）
产业积累是京东的大模型优势
在6月18日，京东刚度过了自己的20岁生日。展望未来20年，京东提出了更加远大的“35711”梦想：未来20年，能有3家收入过万亿、净利润过700亿的公司；5家进入世界五百强的公司；7家从零做起市值不低于1000亿的上市公司；能为国家缴纳1000亿税收；提供超过100万就业岗位。
许冉表示，要实现这些梦想，少不了技术发挥的力量。2017年，京东旗帜鲜明地提出了“技术！技术！技术！”的战略。深入理解这三重技术的含义，京东认为，作为一家科技公司，不应当只关注技术的商业价值，更要承担起产业和社会责任。对此，她详细阐释了京东的技术追求：成本、效率、体验、可信、普惠、突破。
成本、效率和体验是从京东的经营理念传承而来，也是零售的第一性原理。可信、普惠和突破则是技术服务于产业和社会的承诺。这些技术追求的内涵，在以大模型为代表的AI技术领域，能够让产业伙伴更放心和低门槛地实用技术创新的成果，帮助技术走出实验室和公司围墙，真正推动社会和生产力变革，在产业场景发挥更大价值。
创造产业价值是大模型的目标。许冉展示了京东评价大模型价值的公式：大模型的价值=算法×算力×数据×产业厚度的平方。除了追求技术的先进性，京东还格外关注产业厚度——看重技术能在多少产业场景中切实应用，为社会真正创造价值。
京东自身的发展就来自产业场景历练，自身拥有丰富的产业实践，包括零售、物流、科技、健康、工业、产发等多个领域，为京东积攒起每年数百亿条的优势交互数据。训练京东言犀大模型的数据库，就由70%通用数据与30%数智供应链原生数据组成。这些产业数据和行业know-how，使京东的大模型天然具备“产业基因”，成为京东做大模型的核心优势。
瞄准产业价值，做“难而正确的事”
过去20年里，京东深入工厂车间、农户羊圈和山区果园，熟悉千行百业的产业场景。如今，这些场景成为大模型的核心战场，大模型价值将迎来真刀真枪的检验。
京东对大模型的实践，已经做出阶段性的成绩。首先在公司内部，大量业务场景都在探索，将大模型结合进自己业务流程的方式，例如用大模型提升智能客服水平、编写代码、强化关联商品推荐等。在很多行业领域，如零售、金融、物流、健康等，京东已经拿出充实的实践案例。
举例来说，京东现场展示了金融领域AI营销运营平台，使用者通过简单的对话，就能一站式生成营销活动，覆盖从运营策略制定、快速搭建活动页面、批量生成营销文案和素材，到数字化投放等方面。过去这套流程需要产品、研发、算法、设计、分析师五类职能人员，如今减少到一人；过去2000次人机交互次数也减少到少于50次。在大模型能力的加持下，营销方案的生产效率有了百倍提高。
在内部充分实践后，京东会将技术能力以组件化、模块化方式对外输出。对此，京东制定了大模型“三步走”的明确规划，分别是在内部打造通用大模型、在内部的产业场景大规模实践、价值得到内部验证后再开放给合作伙伴。最终，大模型会在千行百业的产业场景绽放自己的价值。
大模型技术与产业的良性互动，对于技术实现价值至关重要。每项技术诞生之初，都是新生的婴儿，产业数据和行业know-how就是技术在产业场景成长的养料。对此，京东将坚持用“基础研究”和“产业应用”两条腿走路：既要加深基础研究和技术攻关，也要在产业场景中锤炼技术、升级迭代、培育市场。
纵观过去的人工智能技术发展，曾经数次达到应用爆发的边缘，但很多都没有创造出很大的价值，技术没有在产业端形成扎实的应用是重要的原因之一。创造明确的价值应当是技术的目标。京东笃信：当产业效率和产业的边界拓展得到质的提升后，大模型才有了更重要的实际价值和意义，将不亚于又一次工业革命。
对于京东做产业大模型，许冉有一个形象的比喻：从产业端切入大模型，就如同从北坡攀爬珠峰，这条路虽然难走，却有更波澜壮阔的风景，有巨大的探索价值。在发挥技术的产业价值方面，京东会坚持做“难而正确的事”，坚持做实事、有价值的事和长期的事。
上游新闻记者 马亮
编辑：夏洪玲
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