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　　“以人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)為代表的產(chǎn)業(yè)數(shù)智化變革將是當前時代最大的確定性和機遇?！睘槭裁葱枰a(chǎn)業(yè)數(shù)智化？在周伯文博士看來，這是產(chǎn)業(yè)動態(tài)平衡的發(fā)展方向，是未來十年的機會所在?；仡檱鴥?nèi)產(chǎn)業(yè)鏈的變化，早期的從自然產(chǎn)物直接到消費者手中，很多只是區(qū)域的。工業(yè)化以后開始有初級的加工，原材料會通過加工商、零售商再觸達消費者，從區(qū)域開始有國內(nèi)市場，這是改革開放之后帶來的效果。到90年代、加入WTO之后，消費者觸達的區(qū)域從國內(nèi)變成了國際，產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)生了顯著的變化，在加工商和零售商之間出現(xiàn)了制造商和品牌商。

　　自2008年大規(guī)模經(jīng)濟刺激以來，產(chǎn)業(yè)要素的分工和協(xié)調更加緊密。在產(chǎn)業(yè)鏈上，品牌商與制造商是多對多的影射，同時在品牌商與零售商之間產(chǎn)生了分銷商的渠道。周伯文博士強調未來10至20年，在產(chǎn)業(yè)數(shù)智化的加持下，原料提供商格局的變化，加工商分工的進一步細化，同時品牌會進一步進行分層，零售渠道會更加扁平化并且提升效率。最終實現(xiàn)的核心依據(jù)是萬物互聯(lián)的智能化時代。
    產(chǎn)業(yè)數(shù)智化需要技術與生態(tài)共同發(fā)展

　　在介紹供應鏈的演進歷程時，周伯文博士認為主要分為4個階段：1.0階段是通過計劃生產(chǎn)方式，促進上下游供應鏈的協(xié)同；2.0階段是利用數(shù)字化技術、互聯(lián)網(wǎng)技術打造云化供應鏈，實現(xiàn)網(wǎng)絡化連接；3.0階段是以人工智能、大數(shù)據(jù)技術為支撐，變革傳統(tǒng)的需求驅動為需求創(chuàng)造，實現(xiàn)供應鏈全鏈路的連接和智能化升級；4.0數(shù)智化社會供應鏈階段，則是以數(shù)智技術為核心，重塑端到端的價值鏈，實現(xiàn)全要素的社會化連接，從而構建高協(xié)同、高可靠、高靈敏、高柔性的數(shù)智化社會供應鏈網(wǎng)絡。

　　“數(shù)智化社會的未來是大家共享的未來，站在現(xiàn)在的時間節(jié)點，從今天的此岸到達明天的彼岸需要技術和生態(tài)共同發(fā)展?！敝懿牟┦空J為，過去50年，我們的科技來源于三大基礎架構：香農(nóng)理論、馮？諾伊曼經(jīng)典計算架構以及摩爾定律，但在今天，這三大定律難以突破物理的極限，我們需要持續(xù)的技術投入，不斷探索更前沿的科技，致力于建設更高效和可持續(xù)的世界。
    與此同時，在生態(tài)合作領域，京東正在依托自身的供應鏈優(yōu)勢，和生態(tài)伙伴一起去連接消費互聯(lián)網(wǎng)與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)兩端，降低社會成本，提升社會效率，并通過開放人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)以及前沿探索技術，提供統(tǒng)一的云底座、技術中臺、數(shù)據(jù)智能平臺，以及協(xié)同管理平臺，讓京東的生態(tài)伙伴在相互協(xié)同中實現(xiàn)價值的釋放，實現(xiàn)共贏、共創(chuàng)，長期可持續(xù)的生態(tài)化增長。
    人工智能面臨的挑戰(zhàn)與“可信賴AI”

　　如何應對產(chǎn)業(yè)數(shù)智化變革中的變化和挑戰(zhàn)，核心是要借助人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術實現(xiàn)萬物互聯(lián)，即數(shù)字技術之間，產(chǎn)業(yè)鏈之間的智能協(xié)作。今天的人工智能發(fā)展仍面臨諸多挑戰(zhàn)，周伯文博士提出，人工智能的下一步是要打造“可信賴AI”，包含六個維度，一面是對技術的挑戰(zhàn)：穩(wěn)健性、可復制、可解釋；一面是人類的社會責任與價值的體現(xiàn)：公平、價值對齊、負責任。

　　最后，周伯文博士分享了京東在應用人工智能的一些實踐。在消費端，由人工智能創(chuàng)作的商品營銷文案，已應用在家電、服飾、食品、3C數(shù)碼等3000多個商品品類中，生成了5000萬個營銷文案，對比人工撰寫的文案，其獲得的用戶點擊提升了40%。

　　在生產(chǎn)端，京東打造了由消費端牽引生產(chǎn)端的C2M系統(tǒng)，通過設計兩個神經(jīng)網(wǎng)絡，一個神經(jīng)網(wǎng)絡模擬用戶的畫像和喜好，另外一個模擬商品屬性。以冰箱為例，通過模擬冰箱的顏色、電量容積等幾百個屬性，用兩個神經(jīng)網(wǎng)絡彼此攻防，不斷迭代優(yōu)化冰箱數(shù)百個產(chǎn)品的性能設計；另一個神經(jīng)網(wǎng)絡實時獲取用戶最可能的反饋，并針對目標消費者的人群去迭代產(chǎn)品的參數(shù)。當兩個神經(jīng)網(wǎng)絡開始平衡的時候，就找到了最優(yōu)平衡點，并以此做生產(chǎn)、排產(chǎn)、決策優(yōu)化。在去年的618期間，京東與國內(nèi)頂尖的電器生產(chǎn)廠商合作推出了全球第一款全自動化、智能化的C2M反向定制冰箱，不僅上市周期縮短83%以上，并在6月上市的冰箱中銷量第一。

　　但消費端和產(chǎn)業(yè)端能力提升不僅僅是設計、需求獲取、研發(fā)設計；在原料采購、加工制造，包括質檢、倉儲、物流和市場投放，都能產(chǎn)生巨大的效率提升。以質檢為例，目前大部分的制造企業(yè)，其質檢環(huán)節(jié)仍依賴人工完成，京東打造人工智能驅動的“智能工廠”，利用人眼仿光學成像與機器視覺技術，引導機械臂精準控制，對復雜零部件的缺陷完成快速識別與分類，在生產(chǎn)過程中優(yōu)化和提升質檢效率。

　　產(chǎn)業(yè)數(shù)智化是當前不可逆轉的浪潮，在浪潮中人工智能將發(fā)揮引領的作用。周伯文博士指出：“下一個十年，希望以技術為本，與生態(tài)合作伙伴一起做好產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的使能者，以‘可信賴AI‘推動產(chǎn)業(yè)數(shù)智化浪潮。”