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《庄子 · 列御寇》有云："夫千金之珠，必在九重之渊，骊龙颔下。" 2023 年以来，大模型是全球科技圈当之无愧的技术明珠。如何攫取大模型的价值？有人卷参数，有人卷开源。但京东从一开始就清醒：唯有潜入复杂的产业场景中，经过真实业务风浪反复淬炼，才是真正有价值的 AI。
还记得 2023 年 JDD 大会上，京东就将产业作为大模型的重点，提出了算法 × 算力 × 数据 × 产业厚度的平方的公式。此后经年，AI 六小龙大多转向 2B 业务和专业场景，大厂模型也开始探索大模型落地场景，国家《深化人工智能 + 行动》也强调 AI 与产业的融合，无不验证了京东一开始的战略选择，是具有预判性的。
那大家一定好奇，两年打磨之后的京东，又对产业 AI 有怎样的思考呢？一言以蔽之，潜入产业深海的京东，已经采撷到了 AI 深度应用的一颗颗明珠，将 AI 镶嵌在自身供应链，做到了" AI 无处不在"。
9 月 25 日的 JDDiscovery2025 京东全球科技探索者大会上，京东将这份实践，沉淀为一个全新的 AI 公式：AI 价值 = 模型 × 体验 × 产业厚度的平方（产业厚度，包括场景和数据），并发布了 AI 全景图，系统展示了 AI 整体战略布局。
正如京东集团 SEC 副主席、CEO 许冉所说，"京东不片面追求运动式的 AI，追求的是可持续发展、真正为产业创造价值的 AI "。京东不仅在智算基础设施、模型、平台、场景和产品层面形成了完整的 AI 能力，更让 AI 从内部能力打磨走向外部价值落地。
我们不妨一同走进京东去产业探海的足迹，看看 AI 的技术明珠如何被京东深度应用，又用它照亮了些什么。
想必有人好奇，2023 年大模型爆火时，各家都忙着对标 OpenAI，为什么京东偏偏不走寻常路，格外强调大模型的产业属性？一个原因不容忽视：作为新型实体企业的京东，面对的都是硬约束场景，零售、物流、健康、工业等领域不会给 AI 幻觉试错和免责的空间，而京东 AI 又必须长在真实业务里。这让京东做大模型，从一开始就带着深刻的实体产业印记。
京东的新型实体企业背景，给 AI 大模型落地设下了更大的挑战，要跨越几重渊薮：
一是端到端的履约供应链。不同于线上场景的稳定数据环境，京东需要调度仓、运、配、店、医、厂。这个系统还要每天跟随 SKU 变化、节点调度、数十万仓配人员的协作动态变化。AI 必须跟着业务节奏动态调整，对算法鲁棒性要求很高。
二是不容失守的确定性承诺。京东的用户承诺如" 211 限时达""药品 30 分钟送达"等，都承载着厚重的商誉。AI 参与京东业务，是要为结果兜底的，一旦算法决策失误，带来真金白银的损失与用户信任的流失，所以京东 AI 必须具有高确定性。
三是高责任场景下的可靠挑战。京东健康的 AI 问诊，不能识别错药房、给出不合理的建议用药；生鲜冷链的时效要精准控制，否则会带来食品安全隐患；物流仓库的履带、无人车、机械手、仓储货架紧密配合，一个环节的 AI 失误可能导致设备故障。这些高责任场景，是吟诗作画的通用型 chatbot 和 LLM 从未面对过的严苛考验。
前面提到，京东眼中人工智能的价值，是模型 × 体验 × 产业厚度的平方。而京东的长供应链路、高确定性承诺、高责任场景的约束，让"产业厚度"不再是抽象的概念，而是京东的模型与体验，提出了远超通用场景的严苛要求。
京东集团高级副总裁、京东探索研究院副院长何晓冬博士在采访中表示，JoyAI 大模型在权威综合评测榜单 Rbench0924 上，结果为 76.3，推理能力国内第一，超越所有国内的大模型，位列全球第二名。在 LiveBench 上，深度思考结果为 75.7，超越了 DeepSeek-R1。在反映了深度思考能力的 AIME、GPQA 等数学以及生物、物理、化学等科学研究数据集上，也处于业内第一梯队。
面对产业厚度所带来的挑战，京东没有选择绕路，一头扎进了产业深海，淬炼模型和体验，死磕深度应用。
一句话总结京东的产业 AI 实践成果，那就是重构供应链。
"京东一直做的就是通过 AI 改变产业，考虑怎样在供应链各环节提高效率，如今京东供应链的每个环节都有 AI，在京东，AI 是润物细无声的"，何晓冬如此说道。
让 AI 深入业务的肌理，具体是怎么做的呢？
以京东零售为例，核心壁垒是自营。但自营也意味着供应链的长链条，如果效率不够高，那链条越长越致命。但过去的算法只能对效率进行点状优化，难以覆盖从采销、库存到履约的全环节。如今依托 Oxygen 的创新 AI 框架，京东零售已经完成了面向 C 端消费者、B 端商家和 D 端开发者的全链路 AI 加持。
京东的另一个差异化优势，就是物流。AI 对京东物流也实现了全面重构，通过多模态大模型，让物流网络看得见、算得准，从被动响应转向主动预测，比如提前预判区域爆单，再与具身智能硬件相结合，大幅提升了包裹装车空间利用率。这套"狼族"产品矩阵，已经覆盖了仓储、分拣、运输全场景，在全球 500 多个仓库里落地，在医药、3C 等复杂行业实现高效交付。
你可能会说，零售和物流是京东的看家本事，AI 做得好，并不稀奇。那么，医疗健康这类对 AI 可靠、可信要求极高的场景，想要满足产业需求，对模型和体验的挑战是巨大的。我们了解到，京东健康已经构建了可信医疗闭环，推出了业内首个 AI 医院 1.0，汇聚模拟医生、药师的 AI 京医智能体，提供"医检诊药"全闭环服务——从免费健康咨询到推荐专业医生，从 AI 导诊到上门检验，甚至通过医生 Agent 实现问诊对话，让医疗服务既高效又靠谱，极大地提升了诊疗效率。
从上述业务中不难看到，AI 对供应链的重构是全面的，带来的价值也是巨大的。
一方面，供应链的全局优化，让全链路提效成为可能，真正实现了效率的质变。另一方面，在医疗、工业这些错不起的场景里，京东也通过无数次的实践与应用，一步步把靠谱、信得过的用户心智，刻进了 AI 的基因里。
这份深入业务肌理的 AI 重构，进一步增强了京东供应链的竞争力，也成为产业 AI 最该有的样子。用何晓东博士的话来说，"京东 AI 在每个环节，都能体现它的价值"。
你可能想问：京东 AI 是不是只服务自己？值得一提的是，那些京东在产业深海中淬炼出的应用明珠，跑通的场景、沉淀的方法、验证的能力，不只照亮京东自己的路，正全面释放给整个业界。
此次大会上，京东围绕全新升级的大模型品牌 JoyAI，发布了三大全新 AI 产品，四大场景深度 AI 应用以及多个技术平台。在我看来，这不仅是京东 AI 能力的一次集中亮相，更有意义的是，不同群体都能通过京东的深度应用，找到适配自身的使用方式，让 AI 照亮自己的智能征途。
比如个人用户，想让 AI 融入生活？京东打造了三款贴身型的 AI 产品，覆盖购物、社交、智能硬件交互全场景，把复杂技术转化为看得见、用得上的日常便利。
其中，京犀 app作为下一代购物和生活服务的超级入口，能深度理解用户需求与商品细节，帮用户选出心仪款式，平时还能用语音点餐、买机票、订酒店，重构了个人购物 + 生活体验。数字人万能助手"他她它"，万能博士帮你办事，AI 朋友圈助你社交，与 AI 玩具机器狗等硬件结合还能陪伴，让 AI 与每一个人不再遥远。附身智能方案 JoyInside，则负责给硬件注入灵魂，可植入机器人、AI 玩具、智能眼镜等硬件，让 AI 随时随地陪伴在用户身边，目前最新版本已陆续接入超过 30 家头部品牌的硬件产品，并和众擎、宇树等超 10 家领先的机器人品牌合作。
对于企业用户来说，通过 JoyAI 大模型 + 垂直方案的组合，可以直接复用京东的深度应用成果，让 AI 落地即见效。
比如零售首次对外公布电商创新 AI 架构体系 Oxygen，依托 Joy AI 大模型打造丰富的系统能力和多元化智能体，对商家来说，Oxygen 架构可深度介入内容生成、供应链管理，实现全链路提效，描摹出 AI 电商的未来蓝图。物流场景，全新升级的物流超脑大模型 2.0 全面走向多模态，让智能设备自主协同，使标准化操作水平提升 15%，人机协同作业效率提升 20%；首次发布的异狼具身智能机械臂，可解决海量非标包裹的自动化码垛难题，极大提高了物流仓储效率和准确性，成为物流行业的智能新标杆。健康场景，京医千询 2.0 作为行业首个可信推理模型，全面服务复杂专病诊疗。同时，承载新一代模型能力的京东健康 AI 医院 1.0，也成为医疗健康行业的最新实践。工业场景，首个工业供应链大模型 JoyIndustrial依托 5710 万工业品 SKU 数据与 40+ 细分行业经验，为行业带来 6.77 万亿的降本空间，再搭配九大工业行业及机器人专属解决方案，助力中国工业降本万亿。
京东也深知个人与企业开发者，在应用 AI 时缺工具、缺数据、缺经验的困境，通过三大深度应用平台与开放策略，把自身沉淀的 Know-how 转化为开发者的 AI 加速器。其中，智能体平台 JoyAgent3.0 汇聚了京东内部已运营超 3 万个智能体，开发者可直接复用成熟的智能体框架，无需从零搭建；数字人平台 4.0 无需投入高额成本研发数字人技术，即可快速落地数字人应用；代码平台 joycode2.0 融合智能体技术，使产品开发周期缩短 30%，为开发者提速。
从个人手中的贴身 AI 助手，到行业的高可用解决方案，再到开发者的开放工具包，京东 AI 以 JoyAI 为纽带，让 AI 这颗明珠的价值，照亮每一个人的征途。
古人探海，为求千金之珠。京东深入产业，才能采撷到真正有价值的 AI。可能有人会问，这些事别的巨头不能做吗？能做，但复制起来很有难度。
不难看到，京东 AI 的护城河，靠的不是单一大模型或流量优势，是根植在新型实体企业基因里的产业壁垒。正是产业的厚度，让京东 AI 向着深度嵌入供应链、高可靠的履约能力、高责任场景中的高信任等挑战进发。产业厚度，是靠流量的平台型、靠算力的云服务企业，都难以快速形成的。这形成了京东 AI 对行业 Know-how 极致而深刻的理解，客户一旦选择就不会轻易更换。
本次大会是一次京东 AI 全景图的集中展示。那在此基础上，京东 AI 向何处去呢？我们也找到了一些线索，那就是深度应用的规模进一步扩散，实现量级上的跨越。
具体来说，为进一步夯实 AI 的差异化壁垒，京东正加速推动深度应用进入量产阶段。许冉提到，京东将重投 AI，未来三年带动万亿人工智能生态。
而各行各业与开发者规模化应用京东 AI，是需要技术、算力等基本保障的。因此，京东进一步进行能力开放。
目前 JoyAgent3.0 智能体平台实现 100% 开源，同时宣布逐步开放仓储、分拣、配送等物流场景，以及药品管理、在线问诊等健康场景的供应链数据，依托京东云基础设施为行业提供高质量训练数据集。
而在 AI 落地的核心瓶颈算力，京东同样给出了破局思路。通过与国产芯片厂商深度协同，其国产化算力布局也同步取得进展，可以为大模型、具身智能企业提供可靠的基础设施支撑，从根本上缓解算力焦虑。
算法、数据、算力的" AI 三要素"都对外开放，京东这一波生态动作，确实诚意满满。由此形成的开发者粘性，也将比单一 AI 产品优势更难被突破。
回顾京东扎进产业深海、摘得应用明珠的 AI 路径，人工智能的核心价值愈发清晰：唯有扎根产业场景、经得起真实业务波涛洗礼的 AI，才能为企业筑就模型与体验不可复制的壁垒。
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