技術的每一次變革，都會催生新的商業業態，重構商業邏輯。對于零售行業也是如此。
2007年，網上購物是少有人知的選擇。這一年“京東多媒體網”才正式更名為“京東商城”，沒人能想到2025年，中國電商滲透率超過了45%。
20年后，當算法可以預判需求、自動創作并優化管理時，人、貨、場的關系將被重寫，電商平臺的規則又一次會被改變。
人們可以模糊地感知到這種改變將是顛覆性的，但那個圖景是什么，還沒有人能清晰地描繪出來。
作為國內頭部的電商企業——京東也在探索自己的路。他們在后端投入大量資源做京東云、大模型算法等底層基礎設施建設，在前端，也率先布局合適的應用場景，如京東智能客服、AI數字人等，京東集團技術委員會主席、京東云事業部總裁曹鵬認為，如果技術不能在終端場景里產生價值，前面的所有熱度其實最后都是泡沫。
在兩會期間，九派財經對話了全國政協委員、京東集團技術委員會主席、京東云事業部總裁曹鵬。他2007年加入京東，參與構建了京東商城、京東金融、京東云等多個業務的技術體系，是既深刻了解京東業務，又擅長技術的管理者。無論目前AI有多火爆，他稱，評價一個企業的AI實力，關鍵要看技術投入是否真的在解決實際問題，而不是盲目追求技術熱點。
AI一定會改變電商模式
Q：京東2024年四季度出現了近三年來最大增長，您認為發力AI對京東業績提振有什么影響？
我覺得AI幫助還是挺大的。從2017年全面向技術轉型以來，截至2024年底京東體系的研發投入已累計近1400億元，包括內部的場景優化、供應鏈的優化、終端的場景服務的能力乃至人效的提升，其實背后都是每年幾百個億的技術投入。目前，AI在京東內部已經服務了零售、健康、物流、金融等數百個場景，服務超60萬員工和35萬商家。
Q：京東為何力推AI數字人，是否對帶貨GMV有所提高？
數字人的推出對店鋪GMV是有所提高的，雖說帶貨能力比最頭部的主播肯定是不如的，有些商家本身就具有很強的直播能力，可以自己進行熱點時段直播，但對于一些不太擅長的中小商家和“閑時”來說，有數字人帶貨就是有效提升。數據顯示，京東云言犀數字人提升閑時轉化率超30%，帶來銷售增量超140億。
Q：京東推出包括劉強東在內的高管數字人，劉總有親自參與這件事情嗎？與真人流量主播相比表現如何，有什么差異？
劉總是很支持這件事的，以及“采銷東哥”的形象也是他深度參與的，他會提一些建議，希望通過加入自己的手勢習慣和講話風格，乃至口頭語，讓數字人更像他本人。
和真人主播最大的差異，可能還是在成本和效率上。真人主播的成本還是比較高的，很多店鋪不可能24小時無休止做直播，這時候就需要低成本的數字人來幫忙運營、帶貨。
Q：京東AI在真實場景還有哪些應用？
在醫療健康場景，2025年以來，依托“京醫千詢”醫療大模型技術底座，京東健康發布了大模型全系產品“AI京醫”，以及面向醫院全場景應用的“京東卓醫”，能為用戶答疑解惑，推薦一些適合的營養保健品。醫生和營養師無法做到7*24小時去解答客服疑惑，但AI可以隨時響應這些需求，跟智能客服是一樣的。截至目前，京東健康旗下醫療AI數字人的人工替代率最高已超90%，服務滿意度達91%，過去一年服務用戶人次超過3500萬，能覆蓋包括健康咨詢、健康導購、健康科普、健康管理等在內的線上健康消費全場景，讓用戶能7*24小時享受AI所帶來的極致體驗和專業保障。
Q：AI在電商場景中的全新應用，是否會重塑消費者認知，或者說改變消費者行為？
我們一直在嘗試一些新模式，包括依托零售多元化的場景，聚焦為用戶打造“又好又便宜”體驗做的一系列產品，如我們自研的京言智能導購助手，基于大模型的交互式應用，通過主動服務和多輪對話能力，為用戶提供全面的產品信息和專業建議，目前累計用戶數已超過5000萬，用戶體驗滿意度顯著提升。接下來，我們還將繼續圍繞成本、效率和體驗，在AI應用層面持續深耕，推動AI在更多零售業務場景全面鋪開。
Q：技術的發展會改變很多的商業模式或商業形態，就如同互聯網改變了整個電商模式一樣，我們作為消費者也好奇，未來AI會不會整個顛覆電商的形態？
一定會。所有的行業最終可能都會被顛覆，因為這么多年來的每一次的技術變革，從最早的信息化，到互聯網出現后經歷信息化、數字化，到現在的智能化、移動化，所有行業都會發生顛覆。
Q：被顛覆的場景會是怎樣的？
現在還沒有人能說得清楚。就像最早互聯網出來的時候，大家也不會想到它能發展成現在這個樣子。但我們能看得到的幾種可能：
一是會隨著對用戶更加深入了解，做到更好的產品推薦；
二是如果把現在的電商比作賣標品的貨架式，未來可能在多輪的交互引導上會有變化，一些包括金融產品、家裝定制等非標品都會得到很大提升；
第三在交互形態方面，沒準以后電商會是助手導購的形式，或是VR眼鏡那樣虛擬現實的形式，會帶來一個入口的遷移。入口遷移以后就會有新的商業參與格局產生。
最看重的還是應用落地和實際效果
Q：京東云是否已接通了DeepSeek？整合之后對京東云的業務有什么助益？
京東云是最早接入DeepSeek的一批云廠商，早在24年初就與DeepSeek有合作，在年初DeepSeek爆火的時候，京東云快速上線了DeepSeek專區，應對用戶需求全面上線DeepSeek產品。
京東并不像某些大模型的廠商，比較注重于推自己的模型，其實京東是一個開放的生態，在我們的體系里會推各種各樣的大模型，包括DeepSeek，我們都會接在里面去服務客戶的。
Q：京東云是怎樣開放DeepSeek服務給外部伙伴的？
對于希望低成本搭建AI應用的初創公司和開發者，京東提供裸金屬智算服務和公有云Token調用兩種模式；對于金融、政府、企業等需要“數據不出域”的用戶，我們則提供大模型私有化部署，包括一體機、純軟件部署和算力運營三種模式。目前，部分金融客戶以及河南鶴壁、江蘇宿遷、山東濱州等地政府，都已經使用這些服務迅速部署了DeepSeek支持的應用。
Q：關于大模型要做大還是做小，京東內部有什么共識嗎？
在京東做大模型，其實是受場景或應用牽引的。我們有自己的“言犀大模型”。
作為通用的基座模型，它可結合不同場景或需求進行進一步的優化。也就是說，基本上“言犀”在基座模型的整體效果上，跟行業內頭部是打平的，但它可以對很多的細分場景做微調，效果遠遠超過行業里的通用模型。
Q：京東對于AI的布局最看重的是什么？
我們最看重的還是應用落地和實際效果。因為京東是一個比較務實的廠商，更看重AI最終能帶來什么價值。如果技術不能在終端場景里產生價值，前面的所有熱度其實最后都是泡沫，包括現在的DeepSeek，都需要在終端去證明它真的能夠給企業降本增效，帶來更多收入，或給客戶更好的體驗。
Q：應該如何評價一個企業的AI投入與產出，以及他面向未來的發展實力？
評價一個企業的AI實力，關鍵要看技術投入是否真的在解決實際問題，而不是盲目追求技術熱點?，F在企業的需求通常是碎片化的，企業投入AI，如何平衡極致性能與極致性價比，成為評價企業投入產出的又一關鍵因素。
Q：京東接下來會從哪些方向努力？
基本上還是三端：一是各種應用端的開發，我覺得最終還是要在應用端突破。
第二個是中間的平臺。因為很多長尾化的應用，對中間平臺的能力要求非常高，大量碎片的應用需要很高的開發成本，沒有人去做，所以要有一個好的平臺能夠幫助開發人員快速低成本地去做AI的自動體的適配。
再往下就是推理的性能和國產供應鏈，DeepSeek出來后推理引擎不斷地優化，這是最近進展比較快的部分。
Q：在這三層里，哪一層最難突破？
這三層是互相相關、互相影響的關系。在基礎模型得到優化后，推理的成本就會大幅下降。而且，整個模型的效果好了之后，前端的應用的效果更好，就能得到爆發，從而拉動基礎資源的消耗，最后反向拉動供應鏈。現在有很多供應鏈的成本比較高，是因為規模沒有到它的臨界點，如果供應鏈得到快速拉動，規模效應下成本也會下降，就會進一步形成一個正循環。
Q：是否能理解當前最重要的還是基礎技術的積累？
我覺得當前最重要的還是兩層：一是模型本身核心的突破，二是應用層快速地建立生態，大量的靠應用去拉動。
Q：拉動應用層生態的建立會由誰來做？
AI一直面臨著場景太過碎片化的問題，即很多都可以用AI來改造。最好的形態應該是有一個中間層，或者說一個平臺，不管以服務的形式還是開源的方式，可能由大公司建造出來，這樣很多中小公司生態的開發者就能以很低的成本去做AI的應用開發，把大量碎片化的場景構建出來。
Q：能不能認為，未來可能AI的存在會形成“底層是DeepSeek這樣的基礎大模型公司、中間是京東這樣的大公司，上層會是一些細分的中小公司”的格局？
是的，大量的中小公司會在上面去做各種終端的應用的開發。只有在所有的人、所有的場景，哪怕身處于一個很小的場景，都會第一時間想到用大模型去解決的時候，那才是成功。
Q：距離這一天還有多遠，對此業內有共識嗎？
現在還沒有到來，我們在技術模型的演進上面還是要繼續探索。
Q：您認為目前中國人工智能技術發展和應用還面臨哪些挑戰？
其實我們面臨的挑戰還是挺多的，DeepSeek的爆火給了我們信心，但其實在算力資源的優化、成本控制以及國際技術封鎖等問題上，我們還有挑戰。
因此，在今年的提案中，我特別強調了兩點：一是要加強自主創新，二是要建設異構算力基礎設施，這樣才能讓技術更普惠，推動產業升級，確保我國在全球競爭中的領先地位。
