股市华兴社安全中心消息，股市华兴社安全中心报道，11月25日，京东JDDiscovery-2020京东全球科技探究大会在北京召开，本次会议主题为“数智互联 . 共创将来”，会上，京东集团技术委员会主席、京东智联云总裁、IEEE Fellow周伯文博士在演讲中提出：技术是将来十年最大确实定性，它与企业不时开展壮大确实定性相分离，将预示着，2030年一切的企业都将成为技术企业。

　　事实上，2020年新冠疫情成为企业数字化转型的催化剂，大大加快了各个范畴的传统企业应用的数字化转型节拍。应用人工智能、大数据、云计算等前沿科技来对企业运营管理和业务流程做改造晋级，成为后疫情时期中小企业转型自救的中心工程。据市场调查公司IDC近期发布的预测显现，到2022年，全球65%的GDP将由数字化推进;到2023年，75%的组织将具有全面数字化转型途径图;到2025年，75%的企业指导者将应用数字平台和生态才能重构和提升他们的价值链。

　　抓住将来十年最大确实定性，京东规划“C2M智能工厂”

　　势不可挡的数字化趋向之下，蕴藏着宏大的商业时机。如何抓住这些机遇，我们需求透过产业，聚焦场景，从实践的业务和运营环境中去发现需求，处理痛点。更需求基于对业务和技术的双重了解，来推进新技术在对老场景的赋能。

　　京东作为国内大型B2C电商，同时具备实体经济和互联网的二元属性，共同的定位使其兼具了解产业需求和技术应用落地的才能。在产业端，京东经过自建供给链和物流体系，链接消费和流通环节的各个场景，积聚了丰厚的供给链管理和运营经历;在消费端，数以亿计的用户消费行为锻造了京东了解消费市场需求、高效效劳和售后管理的才能;在技术端，京东的互联网属性使其在技术产品研发、网络平安、技术应用等方面沉淀了创新才能。

　　产业和技术的经历根底，使京东在批发产业链的数字化道路上做出了更多的尝试，其中，在JDD大会上发布的“C2M智能工厂”，正是近年来，京东在产业互联网上的严重规划之一。

　　“C2M智能工厂”的中心是用消费端的需求反向指导消费

　　C2M智能工厂的中心理念，是应用消费端的需求剖析结论来反向指导工厂消费，C2M即Customer-to-Manufacturer，用户直连制造 。它经过数字化建立打通消费端和消费端的信息壁垒，缩短供需双方的信息传导途径，从而可以更及时地运用消费市场信息来调整消费、仓储、物流等供给链的运营节拍，最大水平上优化资源配置，缓解供需不对称等问题。此外，贯串于供给链全程的大数据应用可以协助企业更科学地优化流程，指导决策。

　　“京东的智能工厂努力于打造一个需求转换平台，将需求端需求，转换为制造端可设计、可追溯、可量化、可定价的消费元素，从而链接M端研发、管理、消费、运维、效劳全流程。”京东集团副总裁、京东人工智能研讨院副院长、IEEE / IAPR Fellow梅涛博士在京东JDDiscovery-2020京东全球科技探究大会上，分享道：“C2M反向定制才能可优化工厂的消费流程，缩短消费链条，减少人工劳动，极大的节约各项本钱，让企业和消费者从中受益。”

　　技术赋能，助力“智能工厂”供给链条的数字化打通

　　“智能工厂”的理念得以施行，与人工智能、大数据、云计算、物联网等新技术的成熟与创新场景应用密不可分。正如周伯文所讲：“数字化供给链的才能提升远不只仅是一个单点，更多潜在的可能是把供给链整个链条打通，并提升数字化效率。”

　　而在完成整个链条打通这一关键环节中，一方面需求借助人工智能、物联网等技术将更多的实体信息归入到数字化网络中去;另一方面，也需求应用这些新技术为场景赋能，提供更多基于业务场景的创新计划，从而为企业流程增效。

　　如，“6.18”期间，京东智联云携手某知名企业打造的智能化的反向定制冰箱，就是应用神经网络，一端基于商品评论和公开脱敏数据模仿用户的画像、用户爱好和市场趋向，另一端模仿冰箱的颜色、电量容积等几百个属性。经过模仿网络实时获取用户最可能的反应，并针对目的消费者的人群去迭代产品的参数，从而找到理论上最受市场欢送的爆款产品，并以此做消费、排产、决策优化。

　　基于京东的C2M系统，这款冰箱新品上市的周期缩短83%以上，极大地节约了各项本钱，在保证商质量量的同时一定水平上协助消费者降低了价钱。据相关统计，在京东技术才能支撑下，新品上市的周期缩短80%以上。

　　值得一提的是，供给链条的打通，将意味着全流程的数字化，也意味着大量的业务数据被沉淀下来。而数据作为企业的重要资产，如何在保证其平安性的同时，也能经过发掘和剖析等手腕高效应用，是每一个企业都会关注的问题。云计算作为数字化的新基建在整个C2M形式中扮演的重要角色显而易见。

　　“智能工厂”多元场景需求驱动技术生态化开展

　　“智能工厂”形式下对供给链体系的打通请求整个产业链的参与，才干保证从消费、流通到销售的各个环节高效协同，优化资源配置，及时反应市场信息，产出更契合市场需求的产品。技术上，随着产业链的丰厚，更多的企业参与到数字供给链当中，它们不同的业务场景常常面临着不同的技术需求，而多元的需求、个性化的应用常常需求跨范畴的协作才干到达最佳的结果，生态化开展成为智能工厂的必然选择。

　　在SMB中小企业分论坛上，京东发布了企业软件效劳平台京企企，试图为其生态内中小企业提供一个强大的软件效劳采购平台，这是京东在技术生态建立的一个缩影。除此之外，更为底层的根底设备保证，京东也早有规划。

　　云计算作为企业数字化的根底设备，肩负着支持海量数据存储和应用的重担。2017年，京东的云效劳正式商用以来，不时结合软硬件效劳厂商来优化产品，为行业提供愈加优质的云计算效劳。此外，人工智能和大数据的开展对算法和算力的请求日积月累，特别是人工智能的开发与应用范围不时扩展，进一步增大了企业对特性向量的存储和计算的压力。为了给AI范畴的向量检索提供根底系统支撑与保证，京东与英特尔协作，在基于英特尔®至强®可扩展处置器的效劳器上对散布式特征向量检索系统Vearch 停止优化，借助英特尔软硬分离优势，协助企业改良反复图片去重、类似性商品图片搜索、人脸辨认等 AI 应用的响应速度，并大幅降低特征向量检索系统总体具有本钱(TCO)。

　　据理解，京东与英特尔的协作曾经有十余年的历史，双方在软硬件分离，算法优化等方面有着诸多协作，这将不时提升双方的技术创新和应用才能，为京东的“C2M智能工厂”生态建立打下坚实的根底。如，为了在确保卡证信息辨认的速度与精度的前提下，降低根底设备总体具有本钱(TCO)，京东数科与英特尔展开了深化协作，将卡证信息辨认算法从基于图形处置器(GPU)的推理效劳器迁移到基于第二代英特尔® 至强® 可扩展处置器的推理效劳器，并采用 OpenVINO™ 工具套件停止了优化，将虚拟机的推理性能提升了三倍左右，从而有助于在保证卡证辨认速度与精度的前提下，大幅降低部署卡证信息辨认处理计划的本钱。

　　抓住技术、生态两把桨，“C2M智能工厂”赋能制造业

　　“智能工厂”的将来，是技术和生态的共同开展，正如周伯文在演讲中提到：“推进产业数智化开展，需求技术和生态两把‘桨’。第一把桨是需求生态与协作同伴共创，依托京东本身的供给链优势，链接产业互联网和消费互联网的两端，降低社会本钱，提升社会效率。京东将这个生态作为将来开展的战略驱动力，开放人工智能、大数据、云、物联网以及更多前沿探究技术，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。经过集成与被集成的关系，和生态同伴一同去衔接消费互联网与产业互联网两端，让京东的生态同伴在互相协同中完成价值的释放，完成生态的共赢、共创，完成长期可持续的生态化增长。第二把桨是技术。周伯文以为“面向将来，我们需求不时的拓展和技术投入，不时探究更前沿的科技，努力于更高效和可持续的世界。”京东将加速探究将来十年的新技术，包括人工智能、区块链、物联网、自主系统以及下一代计算。为落实这一战略，京东成立探究研讨院，将盘绕人工智能、量子计算、数据科学工程与管理、去中心化计算、技术伦理道德以及科学与艺术六大方向停止探究。将来三年，京东探究研讨院将在每个范畴至少引入三个世界顶级的科学家，同时愈加鼓舞青年科学家参加。

　　将来十年，在不肯定的环境下，肯定的方向上，京东智能工厂正将技术和生态不时赋能制造业，应用其构建的软硬一体、端云协同的施行架构，用更先进的自动化技术，来打造智能、高效、全新的制造业消费、销售形式。

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