摘要：当AI行业还在纠结“百模大战”的余温时，京东已经用二十年供应链的“产业厚度”砸出了新赛道。2025JDD大会上，“JoyAI大模型家族”横空出世，76.3分的全球推理能力排名、分钟级数字人长视频生成、十万级SKU治理效率提升10倍……这些不是实验室的PPT数据
当AI行业还在纠结“百模大战”的余温时，京东已经用二十年供应链的“产业厚度”砸出了新赛道。2025JDD大会上，“JoyAI大模型家族”横空出世，76.3分的全球推理能力排名、分钟级数字人长视频生成、十万级SKU治理效率提升10倍……这些不是实验室的PPT数据，而是零售货架、物流仓库、医院诊室里正在发生的真实变革。京东CEO许冉那句“带动形成万亿规模人工智能生态”的宣言，背后藏着的是AI从“技术炫技”到“产业基建”的范式转移——当别家还在比拼模型参数时，京东已经用“模型×体验×产业厚度²”的公式，把AI变成了重构供应链的手术刀。
京东AI的升级绝非简单的品牌更名。从“言犀”大模型到“JoyAI”家族，标志着其战略重心从“技术探索”全面转向“产业深耕”。这种转向的底层逻辑，藏在那个被重新定义的价值公式里：“人工智能的价值=模型×体验×产业厚度²”。
相较于两年前“算法×算力×数据”的技术导向公式，新公式里的“产业厚度²”堪称神来之笔。这意味着京东二十余年积累的零售、物流、工业等十余领域的真实场景与数据，不再是简单的“乘数”，而是能让技术价值呈几何级放大的“平方项”。当行业还在讨论“数据孤岛”如何打破时，京东已经用5710万工业品SKU、日均千万次智能交互数据、覆盖超万家工业企业的服务网络，构建起AI落地的“天然试验场”。
这种“产业厚度”的壁垒，在JoyAI的技术参数上体现得淋漓尽致：3B到750B的全尺寸模型谱系，既让边缘设备实现毫秒级响应，又能支撑千亿参数模型的深度推理；rbench0924榜单上76.3分的成绩，不仅拿下中国推理能力第一，更让全球看到中国大模型在复杂场景下的实用价值。更关键的是，这些技术突破不是为了刷新榜单，而是为了解决“手部幻觉”“工业品同品识别”这类产业端的真问题——比如采购管材时，AI能精准捕捉口径、间距等“小而关键”的参数，避免因描述偏差导致的供应链错配。
在京犀App的“爱购”功能里，藏着京东对C端体验的终极思考。当用户搜索“敏感肌保湿面霜”时，传统电商返回的是冷冰冰的商品列表，而京犀会像真人导购般追问“油性还是干性？需要无香精配方吗？”这种“理解为什么买”的交互逻辑，背后是Oxygen智能架构对“决策辅助”的重新定义。
这种变革的本质，是AI从“工具”到“伙伴”的进化。京东零售AI负责人张科的比喻颇为贴切：“传统搜索像按索引找书，用户得自己明确关键词；而爱购融入了‘世界知识’，比如‘国庆家庭出游带什么’，系统会自动关联节日场景、儿童需求，推荐儿童推车+便携餐具的组合方案。”这种“千人百面”的服务，让用户从信息筛选中解放出来——数据显示，采用Oxygen架构后，京东用户决策时长缩短37%，复购率提升22%，印证了“体验”作为价值公式核心变量的真实分量。
C端的重构不止于购物。在健康领域，京医千询2.0通过多模态“思维链”实现了复杂专病诊疗：它能同时解析文本病历、影像报告、检验数据，像医生一样“循证推理”。比如分析肺部CT时，AI不仅能识别结节位置，还会自动关联患者吸烟史、家族病史，给出风险评估。更颠覆的是AI医院1.0的落地——模拟医生、药师、营养师的“智能体团队”，让“AI导诊+上门检验+AI药房”的闭环服务走进社区，这不是简单的在线问诊，而是对医疗资源分配效率的重构。
而数字人助手“他她它”的推出，则把AI服务推向了情感化新高度。这个能“附身”到机器狗、AI玩具的数字伙伴，解决了行业两大痛点：一是通过DiT模型实现面部关键点实时监测，让数字人挥手、比心等动作不再“手忙脚乱”；二是依托VLA模型自主进化，让婴幼儿哭声识别准确率达92%，老年人跌倒监测响应速度提升至15秒。当独居老人通过机器狗“小白”与子女视频时，AI不仅能播报天气预报，还会在老人咳嗽时主动联系社区医生——这种“有温度的交互”，正在重新定义数字服务的信任基础。
如果说C端是AI体验的“前哨站”，那么B端才是京东“产业厚度”的主战场。在京东亚洲一号智能仓库，分拣机器人遇到障碍物时不再等待中控指令，而是自主绕行并同步环境信息给同伴——这种“群体智能”背后，是物流超脑大模型2.0带来的“分布式决策”能力。如今，京东物流的“狼族”机器人军团已实现存储、搬运、分拣全场景覆盖，订单履约时效从48小时压缩至211分钟，库存周转率提升18%。
更震撼的变革发生在产业供应链的“毛细血管”中。汽车零部件企业的十万级SKU物料编码，曾需要30人团队耗时一个月完成，而JoyIndustrial工业大模型介入后，2人3小时即可搞定；零售领域的“采控数字总监”能自主决策千万级SKU的库存布局，采购下单准确率提升10%；商品治理环节通过AI虚拟团队，将“月级任务压缩至小时级”，人效提升10倍以上。这些不是实验室的“ demo数据”，而是超万家工业企业、数百万中小企业正在验证的真实效率跃迁。
何晓冬博士提到的“同品识别”难题，恰恰揭示了京东AI的差异化竞争力：工业场景中，管材的口径、间距等关键参数在文本描述中占比不足5%，但错配一个参数就可能导致整条产线停摆。JoyIndustrial通过强化“细节特征推理”，让AI能像老采购一样“抠参数”，这种对产业细节的穿透力，正是“产业厚度”赋予的独特能力——当别家大模型还在学习通用知识时，京东AI已经在工业产线的油污里、零售货架的价签上、物流仓库的分拣路径中，学会了“产业语言”。
“未来三年持续投入，带动万亿生态”的底气，不止于技术实力，更在于京东对“生态共建”的开放态度。JoyAI的开源策略堪称“技术普惠”的典范：京医千询2.0、多智能体框架OxyGent、推理引擎xLLM等核心技术全面开源，其中OxyGent让开发者像搭积木一样组合智能体，JoyAgent更是收获GitHub超10K Star。这种“模块化赋能”让中小企业也能共享AI红利——一家做AI玩具的小企业，通过接入JoyInside 2.0，用户对话轮次直接提升148%。
硬件生态的协同更具想象力。JoyInside 2.0附身智能平台向30余家硬件厂商免费开放，从宇树机器狗到元萝卜AI下棋机器人，通过“能听会看、能说会动”的拟人化交互，让硬件从“功能工具”变成“情感伙伴”。数据印证了这种协同的价值：接入设备的用户日均交互时长增加92%，儿童早教类产品付费转化率提升35%。当AI大脑与硬件躯体结合，京东正在打造一个覆盖全年龄段的“智能服务网络”——婴幼儿通过哭声识别获得即时安抚，老年人通过健康监护实现居家养老，这种“技术温度”正是生态生命力的核心。
支撑这一切的，是京东云AI Infra的“算力基建”。JoyBuilder推理框架通过PD分离架构和MoE引擎，将推理性能提升400%，首Token响应时间缩短70%；JoyScale平台让GPU利用率提升70%，直接把AI应用的算力成本打了下来。当别家还在为算力焦虑时，京东已经用“高效调度+异构算力适配”的组合拳，为万亿生态铺好了“水电煤”。
从“言犀”到“JoyAI”，京东用二十年供应链的“厚”，撑起了AI落地的“稳”。当行业沉迷于参数竞赛时，它用“产业厚度²”的公式证明：AI的终极价值不在实验室的论文里，而在零售货架的周转率、物流仓库的分拣效率、工业产线的良品率中。
许冉说“拥抱真正为产业创造价值的AI”，这句话道破了行业的未来方向：AI不是独立的“炫技工具”，而是渗透进供应链每个环节的“增效因子”。京东的万亿生态愿景，本质是一场“技术基建化”的革命——当JoyAI的模型能力、Oxygen的体验重构、JoyInside的硬件协同与京东云的算力支撑形成合力，AI终将像 electricity一样，成为每个企业、每个消费者都能便捷使用的基础设施。
这场变革的深层意义在于，它为中国AI产业提供了一种“务实主义”的范本：不追风口，不炒概念，而是用产业场景养技术，用技术反哺产业。当京东的数字员工在仓库里自主决策、AI医生在诊室里分析影像、机器狗在社区里陪伴老人时，我们终于读懂：所谓“万亿生态”，从来不是凭空造出来的，而是用二十年产业深耕的“厚”，乘以技术创新的“巧”，最终生长出来的必然结果。这，或许就是AI穿越周期的终极答案。
来源：科技指南
