过去半个月来，周伯文一直奔走在各地。
11月14日奔赴嘉兴，在中国智能产业高峰论坛上论道AI的生产力转化。11月24日现身乌镇世界互联网大会，谈论产业数智化的未来。11月25日，几乎两天两夜没有合眼的周伯文又赶回北京，在2020京东全球探索者大会上阐述了京东技术的发展与布局。
面对当下产业数智化大潮，京东集团技术委员会主席、京东智联云总裁、IEEE Fellow周伯文及其背后的京东，都不遗余力。2020京东全球科技探索者大会上，京东一口气对外发布了四款企业级产品：零售云、京慧、言犀和仑灵，分别围绕泛零售、供应链、人机交互与协同及现代化城市治理，给出自己的技术解决方案。
多款产品的密集推出，映射着京东技术全面开放的决心，同时也离不开其强大的“技术底座”。
“我们将开放人工智能、大数据、云、物联网以及我们的前沿探索技术，融合我们的生态链优势，提供统一的云底座、技术中台、数据智能平台，以及协同管理平台。”在接受21世纪经济报道独家专访时，周伯文表示，“通过集成与被集成的关系，和我们的生态伙伴一起去连接消费互联网与产业互联网两端，降低社会成本，提升社会效率。”
技术统一开放
随着首次提出面向未来十年的数智化社会供应链，技术开放再次成为京东内外的共识。
“我认为京东的思路是完全开放的，所有东西都是为全世界的用户和客户提供服务的。”在向21世纪经济报道记者复盘京东的技术开放时，周伯文解释道。
事实上，过去三年来，京东技术一直秉持开放的思路。不过回溯过往，这条道路并非一蹴而就。
2018年，京东推出AI开放平台NeuHub，以“平台+研究院+创新商业模式”的独特架构，探索AI技术开放的可能性。今年11.11期间，NeuHub平台已拥有近千亿次的调用量，这也验证了该模式下的京东AI技术潜能。
但这只是其技术开放的节点之一。2019年底，京东整合云计算、人工智能、IoT三大业务，并在今年3月统一为“京东智联云”推向客户。如今，京东则有能力提供统一的云底座、技术中台、数据智能平台、协同管理平台四大平台，完成了从单点到平面的技术开放路线。
在周伯文看来，这样的开放路线具备连贯性与顺承性。最早开放的AI开放平台NeuHub，如今已取得不错效果。与此同时，作为京东技术中台的一部分，成熟的人工智能开放平台又会支持其它的平台能力，如在数据智能平台上，通过引入机器学习、强化学习等AI能力，从而实现数据智能。
从点到面的背后，“统一对外”是本次京东技术开放最明显的特征，而这离不开这一年来京东集团技术委员会的梳理。周伯文指出，通过对技术顶层进行设计，京东内部已实现了技术统一，从而打破过去“技术单纯服务业务”的局面。
据介绍，目前京东内部已形成统一的云底座平台，无论是IDC数据中心、物理机、容器等，均由京东智联云内部的云平台统一提供。此外，技术中台、协同管理平台和数据智能平台同样整合在京东智联云内。
从内部而言，其效果已经得到了验证。此前在接受21世纪经济报道记者采访时，京东集团副总裁、京东零售技术委员会主席、京东零售技术与数据中心负责人兼商业提升事业部总裁颜伟鹏透露，今年11.11期间京东秒级订单量峰值环比618提高51%的同时，单位订单资源成本相比2019年下降了29%，其中线上容器CPU峰值利用率同比增长20.7%，机房间专线流量同比下降13.3%。
在颜伟鹏看来，大规模使用智联云是各项数字改善的重要原因。据了解，今年京东零售的核心业务已经全面使用了智联云，“我们帮助智联云团队更好地打造产品，他们帮我们节约成本、提升效率，这是一个共赢的合作。”
不仅是表面上成本效率的改善，产品推出方面，技术的统一开放也存在强大的爆发力。这也是本次全球科技探索者大会，京东能够一口气快速推出不同场景下的四个解决方案的原因。而通过快速推出及迭代产品，京东才能够将自己的数智化能力辐射到更广阔的外部。
“京东这四个统一平台能够帮助高效、迅速、敏捷的开发，并准确反映客户需求，快速上线、运维、开发和保障各项服务。”周伯文介绍道，“大家内部已经达成了共识，在实际工作中形成统一的节奏。”
根据Forrester今年10月发布的《The Forrester Wave：公有云开发与基础架构平台中国市场厂商评测》报告显示，与2018年相比，2020年中国厂商中BAT、华为、京东已形成“第一梯队”阵营。其中，京东智联云在战略布局、市场表现这三个核心方面分别增长了21%和108%。
未来产业重塑
技术统一打包、全面开放之后，京东的愿景是重塑未来各个产业。周伯文举例称，针对某大型车企的数字化转型需求，京东已帮助其打造了统一的数字化用户体系、运营体系和中台管理体系。
不过技术对行业的改造空间不止于此。无论是生产前端的产品开发，或是后端的质检流程，京东均有自己的想法。
例如，今年京东智联开发出全球首个全人工智能驱动的C2M产品。据了解，京东打造了由消费端牵引生产端的C2M系统，在系统中设计了两个神经网络，一个神经网络模拟用户的画像和喜好，另外一个模拟商品属性。两个神经网络彼此攻防，不断迭代优化冰箱数百个产品的性能设计。当两个神经网络开始平衡的时候，就找到了最优平衡点，并以此做生产、排产、决策优化。
根据京东方面提供的数据，今年6·18期间京东联合厂商推出的首款全人工智能定制冰箱，整个研发的流程中没有人工介入，但生产上线时间比同类产品缩短了83%以上。
在生产链后端，京东已经有能力参与辅助质检，利用AI、5G等新兴技术提升生产效率。“我们使用了小样本学习和计算机视觉技术，在5G网络加持下，实现毫秒之内的多张照片拍摄及云端识别，将有缺陷的产品返回给机械臂从而协助其准确操作，将优质产品、良品及残次品区分开，从而提升质检效率。”周伯文表示。
然而，在周伯文看来，这只是京东打开智能制造的切入口。当质检环节完全数字化和智能化后，京东的下一步就是通过大数据分析去了解产品残缺的来源，并将后置的质检计算机视觉逻辑前置，在生产端就提升良品率，降低残品率。
“从质检到生产制造流程，在智能制造领域实现了全流程的成本效益提升。”周伯文表示，“再叠加上C2M反向定制，整个生产就可控了。”
不过周伯文也坦言，这样的产业数智化过程仍有待时间。从京东内部、京东智联云内部而言，也同样有待时间。
“今年我们的首要工作是整合了云计算、AI、IoT协同管理平台，属于‘调整航向’，并补齐人才及组织能力的阶段。如果要说成绩，就是战略清晰、聚焦管理、产品力提升了以及市场认可度更高了，”周伯文告诉记者，“不过，目前我们谈论的更多是问题，未来在新的战略指引下，希望京东技术能够加速成长。”
（作者：杨清清 编辑：李清宇）
