一位參加了2023 WAIC的投資人告訴品玩 ， 這是他在剛落幕的世界人工智能大會(huì)上頻頻聽到、也是最關(guān)心的問題 。在超過400家企業(yè)參與、展館面積高達(dá)5萬平方米的會(huì)場(chǎng)中，“大模型”充斥在視線所及范圍內(nèi)的各個(gè)角落，也夾雜在現(xiàn)場(chǎng)臺(tái)上臺(tái)下幾乎所有的交流對(duì)話中 。據(jù)悉情感與理智，WAIC現(xiàn)場(chǎng)僅大模型參數(shù)在10億級(jí)以上的AI廠商數(shù)量就超過30家 。
然而與ChatGPT誕生以來引爆的初輪AI熱潮不同，人們除了討論算法、算力、數(shù)據(jù)等技術(shù)核心議題之外 ， 開始更為關(guān)注大模型如何在具體的垂直行業(yè)中落地 。
科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心的《中國人工智能大模型地圖研究報(bào)告》顯示，迄今為止，中國已發(fā)布79個(gè)10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型，大模型之戰(zhàn)逐漸步入后半?。?更多人開始關(guān)注大模型與實(shí)體產(chǎn)業(yè)的結(jié)合，企業(yè)也接連展示其產(chǎn)品的應(yīng)用場(chǎng)景 。
也因此，國內(nèi)頭部科技企業(yè)的發(fā)力點(diǎn)從通用人工智能大模型，轉(zhuǎn)向行業(yè)大模型，比如騰訊在6月中旬發(fā)布了一站式行業(yè)大模型精選商店騰訊云Maas ， 而華為也在WAIC舉辦期間推出了賦能千行百業(yè)的盤古大模型3.0，可以說繼“AIFor Science”之后，大模型已然開始步入“AI For Industries”階段 。
品玩獲悉，在2023京東全球科技探索者大會(huì)暨京東云峰會(huì)上，京東重磅推出了自研產(chǎn)業(yè)大模型言犀 。言犀大模型融合了70%的通用數(shù)據(jù)與30%數(shù)智供應(yīng)鏈原生數(shù)據(jù)，主要面向知識(shí)密集型和任務(wù)型場(chǎng)景，落地解決真實(shí)的產(chǎn)業(yè)問題 。
很顯然，通用大模型與產(chǎn)業(yè)大模型，已引起了國內(nèi)頭部科技公司AI戰(zhàn)略的分野，雖然兩者并不是對(duì)立關(guān)系，但不同的路線與方向會(huì)令其駛向不同的遠(yuǎn)方 。
以GPT為代表的生成式AI技術(shù)，無疑開啟了人工智能領(lǐng)域新一輪的科技創(chuàng)新周期感情用事的名人例子，而作為這輪科技創(chuàng)新底座的大模型自然成為了頭部大廠、學(xué)術(shù)科研機(jī)構(gòu)，以及初創(chuàng)企業(yè)們爭(zhēng)相入局的行業(yè) 。
一個(gè)較為明顯的趨勢(shì)是，自從OpenAI推出ChatGPT后，無論在硅谷還是在國內(nèi)市場(chǎng)，科技公司們最初都將重心放在通用人工智能大模型的研發(fā)上，百度、阿里、360、科大訊飛、商湯等一系列大廠都發(fā)布了自己的通用大模型感情用事的名人例子，而包括搜狗創(chuàng)始人王小川、美團(tuán)聯(lián)合創(chuàng)始人王慧文，以及創(chuàng)新工場(chǎng)董事長李開復(fù)在內(nèi)的知名企業(yè)家 ， 也都高調(diào)入場(chǎng)通用大模型 。
雖然通用人工智能目前尚未有一個(gè)全球通用的精確定義 ， 但人們對(duì)其的理解大致為：能夠完類所能夠完成的任何智力任務(wù)的人工智能 ， 而通用大模型則指能夠處理多領(lǐng)域、多任務(wù)的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型 。
從ChatGPT率先引爆的C端消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)來看 ， 通用大模型的確具有強(qiáng)大的用戶吸引力 ， 它的底層邏輯是所有使用者都可以與一個(gè)基于千億級(jí)參數(shù)訓(xùn)練出來的、已經(jīng)具有理解與推理能力的智能大腦進(jìn)行交流 。在智能涌現(xiàn)的時(shí)代中，通用大模型的適用性較廣，能啃下這塊硬骨頭的玩家勢(shì)必會(huì)在這輪科技創(chuàng)新周期中，占據(jù)至關(guān)重要的戰(zhàn)略地位 。
然而在ChatGPT火爆全球大半年、百模大戰(zhàn)也逐漸步入后半場(chǎng)之際，人們對(duì)生成式AI帶來的技術(shù)革新的激動(dòng)與新奇漸趨平復(fù)，無論是C端用戶還是B端企業(yè)，都在大模型的落地問題上畫了一個(gè)大大的問號(hào) 。
相比于大模型由于算力成本高昂、數(shù)據(jù)信息泄漏風(fēng)險(xiǎn)高，以及政策監(jiān)管嚴(yán)格等因素所導(dǎo)致的C端商業(yè)化進(jìn)程緩慢，大模型在面向B端企業(yè)、滿足特定行業(yè)場(chǎng)景的技術(shù)需求上 ， 開始有了顯著的進(jìn)展與成效 。
如果說“先落地”是AI大模型領(lǐng)域當(dāng)下的共識(shí)，那么“產(chǎn)業(yè)大模型”則是實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)最快捷的一條路徑 。
早在今年2月10日，京東云就先于國內(nèi)一眾科技企業(yè)宣布正在籌備產(chǎn)業(yè)版大模型，五個(gè)月之后，言犀大模型終于在JDD大會(huì)上官宣 。
事實(shí)上，大模型并非是這輪科技創(chuàng)新周期誕生的產(chǎn)物，京東、百度、阿里、華為等國內(nèi)科技大廠已在這個(gè)方向上布局多年 。
以京東為例 ， 其在2020年成立的探索研究院最初設(shè)定的三個(gè)方向就是：大模型、可信的人工智能，以及量子計(jì)算，京東在2021年推出十億級(jí)模型K-PLUG，在2022年推出百億級(jí)模型Vega，而今天JDD大會(huì)上發(fā)布的言犀大模型的參數(shù)則達(dá)到了千億級(jí) 。
這個(gè)融合了生成式AI技術(shù)的新一代產(chǎn)業(yè)大模型，圍繞內(nèi)容生成、人機(jī)對(duì)話、用戶意圖理解、信息抽取 ， 以及情感分類等幾大任務(wù)，在同一個(gè)基座大模型的基礎(chǔ)上、針對(duì)零售、物流、金融、健康等垂直領(lǐng)域模型進(jìn)行精調(diào) 。
這個(gè)公式代表著京東除了追求技術(shù)的先進(jìn)性之外，更加關(guān)注技術(shù)能在多少產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景中切實(shí)落地應(yīng)用，能為社會(huì)創(chuàng)造多少真實(shí)的價(jià)值 。


在近期的一次媒體采訪中，京東集團(tuán)技術(shù)委員會(huì)主席、京東云事業(yè)部總裁曹鵬告訴品玩，京東之所以聚焦產(chǎn)業(yè)大模型 ， 本質(zhì)上是基于自身作為新型實(shí)體企業(yè)的屬性，即始終保持對(duì)前沿技術(shù)的探索、重點(diǎn)圍繞供應(yīng)鏈場(chǎng)景開展有秩序的創(chuàng)新 。
“對(duì)有些企業(yè)來說，訓(xùn)練一個(gè)通用大模型就是他們的目標(biāo)，但是我們看法不太一樣，我們認(rèn)為技術(shù)本身是沒有辦法直接產(chǎn)生價(jià)值的，它只有放到場(chǎng)景里才能產(chǎn)生實(shí)際價(jià)值 。”
為了加速人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)端的落地 ， 京東在2月宣布推出產(chǎn)業(yè)大模型后的近半年時(shí)間里，一直在內(nèi)部尋找在哪些產(chǎn)品、技術(shù)、場(chǎng)景里可以真正將它的能力與價(jià)值發(fā)揮出來 。
品玩還了解到，在GPT浪潮興起后，京東將大模型提升為整個(gè)集團(tuán)的重要項(xiàng)目，大模型團(tuán)隊(duì)橫跨京東所有BG/BU抽調(diào)所需的資源和人力 。
目前京東幾乎所有的前端業(yè)務(wù)都提出希望借助產(chǎn)業(yè)大模型來進(jìn)行降本增效，言犀大模型當(dāng)下選擇先在京東內(nèi)部幾個(gè)高復(fù)雜的場(chǎng)景中進(jìn)行大規(guī)模實(shí)踐，在內(nèi)部取得明確的成果和扎實(shí)的應(yīng)用后，計(jì)劃于2024年上半年正式對(duì)外開放產(chǎn)業(yè)大模型的能力 。


無論是通用大模型還是產(chǎn)業(yè)大模型，其共同之處都是讓開發(fā)者能夠以更低成本和門檻，在各個(gè)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)的普惠 。而作為底座的大模型在產(chǎn)業(yè)端的落地應(yīng)用，不僅需要與場(chǎng)景深度融合的模型體系，還需要能打通全鏈路的工具與平臺(tái)，以及能激發(fā)創(chuàng)新的開放生態(tài) 。
從大模型研發(fā)與未來成長所需的條件來看 ， 擁有充足資金、算力、人才、數(shù)據(jù)的科技大廠們，已然開始躋身國內(nèi)外大模型的第一梯隊(duì) 。


數(shù)據(jù)是訓(xùn)練大模型的核心生產(chǎn)要素 。大模型之所以稱之為“大”，就是因?yàn)樗嫶蟮臄?shù)據(jù)量和眾多復(fù)雜的參數(shù)，在過去5年間 ， AI大模型的參數(shù)量幾乎每年都在呈幾何級(jí)上升，更不要說繼文字生成AI技術(shù)之后，國內(nèi)外都在努力打造融入圖像和音頻的多模態(tài)大模型 。
訓(xùn)練和優(yōu)化大模型的過程中，需要極多的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)必須經(jīng)過清洗和預(yù)處理來消除噪聲、填補(bǔ)缺失值以保證其可用性 。將大模型能力遷移到產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域中，則需要調(diào)優(yōu)與二次訓(xùn)練，要知道B端的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)多是場(chǎng)景數(shù)據(jù) ， 是從業(yè)者在行業(yè)的Know-How與真實(shí)交互數(shù)據(jù)，這些場(chǎng)景數(shù)據(jù)由于樣本少、數(shù)據(jù)分布不均，極難獲得 。
比如卡位產(chǎn)業(yè)大模型的京東 ， 就在其過去20年的發(fā)展中，通過完善的供應(yīng)鏈，參與到零售、物流、健康、金融、工業(yè)等領(lǐng)域的上下游中，持續(xù)積累了足夠多的行業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù) ， 而這部分場(chǎng)景數(shù)據(jù)占據(jù)了京東產(chǎn)業(yè)大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中至關(guān)重要的30% 。
在近期的媒體訪談中，何曉冬博士表示，與外界印象中“談到產(chǎn)業(yè)大模型，大家第一反應(yīng)是做個(gè)小模型就可以”不同，他帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)研發(fā)產(chǎn)業(yè)大模型時(shí)發(fā)現(xiàn)通用數(shù)據(jù)是必不可少的，“它提供了背景常識(shí)性的知識(shí)，所以我們產(chǎn)業(yè)大模型70%左右用的是通用大數(shù)據(jù)，而剩下30%是我們多年沉淀下來的場(chǎng)景數(shù)據(jù)” 。
事實(shí)上，在當(dāng)下這輪科技創(chuàng)新周期中、基于GPT技術(shù)打造的產(chǎn)業(yè)大模型 ， 與之前業(yè)界所認(rèn)知的行業(yè)模型有著本質(zhì)的區(qū)別 。
以往行業(yè)大模型的訓(xùn)練與優(yōu)化，由于缺乏對(duì)通用數(shù)據(jù)的使用，導(dǎo)致大模型的泛化性較差，基本上每換一個(gè)場(chǎng)景都要重來一遍，無形中提高了研發(fā)成本；此外，在B端用戶的使用體驗(yàn)中，垂直小模型只能與人進(jìn)行固定領(lǐng)域的交互，即便是跨界領(lǐng)域非常基礎(chǔ)的常識(shí)問題也無法回答情感與理智 ， 體驗(yàn)感較差，而京東產(chǎn)業(yè)大模型這種將通用數(shù)據(jù)和場(chǎng)景數(shù)據(jù)有機(jī)結(jié)合的方式，則為產(chǎn)業(yè)大模型的研發(fā)提供了新思路 。


除了數(shù)據(jù)之外，算法和算力對(duì)大模型訓(xùn)練和優(yōu)化也很重要，而正如場(chǎng)景數(shù)據(jù)才是產(chǎn)業(yè)大模型真正需要的核心生產(chǎn)要素一樣，后兩者在新一輪AI技術(shù)浪潮中 ， 也適應(yīng)產(chǎn)業(yè)落地需要做出了各自的升級(jí)迭代 。
算力一直是大模型研發(fā)的基石，只有具備較高的計(jì)算和存儲(chǔ)資源，大模型才能完成對(duì)整體模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練建構(gòu)，而算力很大程度上由芯片決定 。在此基礎(chǔ)上，京東云也在不斷地布局各類算力的芯片，“一方面是為我們下一步模型訓(xùn)練做準(zhǔn)備 ， 另外也會(huì)對(duì)外提供一些行業(yè)算力的需求，言犀大模型也是基于京東云的算力打造出來的”，曹鵬表示京東也很重視異構(gòu)算力的國產(chǎn)化替代芯片，正在嘗試包括寒武紀(jì)、昇騰在底層設(shè)施上的兼容性 。
此外，雖然算法在AI三要素中研發(fā)難度相對(duì)較低，且當(dāng)前各大科技企業(yè)都有自己大模型的算法路徑，同時(shí)外部也有眾多開源項(xiàng)目可供參考 。但在大模型時(shí)代中，單點(diǎn)算法的研發(fā)與調(diào)優(yōu)已不再是AI爭(zhēng)奪戰(zhàn)的焦點(diǎn)，即便是OpenAI發(fā)布的ChatGPT，其底層算法也延用了谷歌的Transformer架構(gòu) 。
對(duì)于大模型來說 ， 以產(chǎn)品形態(tài)為最終目標(biāo)的算法技術(shù)體系，才能真正影響到C端消費(fèi)市場(chǎng)和B端企業(yè)用戶的心智，ChatGPT在全球風(fēng)靡的盛況就是最好的證明 。
在成體系的算法的打造上，京東產(chǎn)業(yè)大模型的整體架構(gòu)，從基礎(chǔ)層到模型層再到MaaS，都是可以開箱即用的 。更具體些說，京東投入了大量的算法資源用于模型部署和優(yōu)化，先做大模型再量化壓縮，并且同時(shí)進(jìn)行剪枝部署，使得高并發(fā)量和短延時(shí)均被滿足 。
可以說 ， 京東在場(chǎng)景數(shù)據(jù)、算力集群，以及成體系算法幾個(gè)產(chǎn)業(yè)大模型重要“彈藥庫”上，都已有了充足的儲(chǔ)備 。
目前來看，京東、騰訊、華為等主要面向行業(yè)打造大模型的企業(yè)，都給出了不盡相同的答案 。選擇從MaaS (Model as a Service）切入產(chǎn)業(yè)大模型領(lǐng)域的騰訊，似乎更看重被稱之為未來云廠商基礎(chǔ)能力的技術(shù)中間層，憑此面向外部企業(yè)提供預(yù)訓(xùn)練、精調(diào) ， 以及應(yīng)用開發(fā)在內(nèi)的解決方案；而華為則以一種工程改造的方式將大模型進(jìn)行了完全的分層解耦設(shè)計(jì) ， 以快速靈活地適配千行百業(yè)中的場(chǎng)景需求 。
而對(duì)于將自身定義為新型實(shí)體企業(yè)的京東來說，盡快將產(chǎn)業(yè)大模型落地、并且切實(shí)地看到AI技術(shù)圍繞供應(yīng)鏈創(chuàng)造的價(jià)值，才是其追求的終極目標(biāo) 。
品玩獲悉，京東產(chǎn)業(yè)大模型已圍繞言犀AI開發(fā)計(jì)算平臺(tái)、京東物流超腦、智能零售客服與導(dǎo)購、健康助手及輔助診療、AI增長營銷平臺(tái)，以及等核心供應(yīng)鏈場(chǎng)景展開落地實(shí)踐 。
以物流供應(yīng)鏈行業(yè)為例，這是個(gè)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)聯(lián)系極為密切、重資產(chǎn)重運(yùn)營的領(lǐng)域 。在AI技術(shù)浪潮到來之前，物流網(wǎng)絡(luò)建設(shè)更多是基于物理世界的運(yùn)營自動(dòng)化，這在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代已完成了一定程度的數(shù)字化，如果說物流供應(yīng)鏈已走過了流程技術(shù)驅(qū)動(dòng)1.0、信息技術(shù)驅(qū)動(dòng)2.0、數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)3.0的階段，當(dāng)下它正在產(chǎn)業(yè)大模型的助力下步入智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)4.0階段 。


據(jù)京東集團(tuán)副總裁、ACM/IEEE Fellow、京東物流技術(shù)負(fù)責(zé)人何田介紹，當(dāng)下這輪科技創(chuàng)新周期，京東物流超腦應(yīng)運(yùn)而生，京東物流也在探索實(shí)踐大模型技術(shù)和數(shù)字孿生技術(shù)深入融合 。
具體來說 ， 當(dāng)京東物流決定要建一個(gè)倉時(shí)，決策者把目標(biāo)設(shè)置清楚后，產(chǎn)業(yè)大模型會(huì)自動(dòng)生成相應(yīng)的方案，比如倉庫應(yīng)該擺放多少貨架、貨架間的距離是多少等，而后再通過數(shù)字孿生技術(shù)來驗(yàn)證大模型提供的幾種方案的可行性與落地價(jià)值 。
這種由產(chǎn)業(yè)大模型和數(shù)字孿生相輔相成的京東物流超腦，一方面可以借助生成式AI技術(shù)彌補(bǔ)人工由于不善于處理大數(shù)據(jù)、全維度下的信息判斷 ， 實(shí)現(xiàn)物流行業(yè)的進(jìn)一步降本增效；另一方面也可以避免大模型生成的解決方案存在不適用于實(shí)際業(yè)務(wù)的情況，不同于C端消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)對(duì)生成式AI產(chǎn)品的包容性，B端實(shí)體經(jīng)濟(jì)對(duì)精準(zhǔn)度的要求是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的根基 。
雖然倉網(wǎng)選址和設(shè)計(jì)在物流供應(yīng)鏈行業(yè)里是相對(duì)低頻的一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，但是作為影響供應(yīng)鏈全鏈路的頂層設(shè)計(jì)，這個(gè)環(huán)節(jié)起著至關(guān)重要的作用，當(dāng)下單純靠人工或是智能都無法達(dá)到最佳效果 ， 因此產(chǎn)業(yè)大模型在物流供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)的落地現(xiàn)階段多體現(xiàn)為人機(jī)協(xié)同上 。
“物流倉儲(chǔ)行業(yè)每天都做的事情里面還有質(zhì)量檢測(cè)，從倉里的一系列操作 ， 到調(diào)車、運(yùn)輸、終端配送，流程至上千個(gè) ， 這都需要人來盯 ?！睋?jù)何田透露，京東物流也在嘗試用AI技術(shù)來實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的質(zhì)量檢測(cè) 。


此外 ， 像京東物流營業(yè)部的選址這類頻次高于倉網(wǎng)選址、但低于日常作業(yè)的決策，當(dāng)下已步入由產(chǎn)業(yè)大模型負(fù)責(zé)的階段 ， “微觀決策開始自動(dòng)化，宏觀決策交由人機(jī)協(xié)同” 。
不僅是物流供應(yīng)鏈 ， 京東產(chǎn)業(yè)大模型也在滲入其核心零售業(yè)務(wù)的多個(gè)使用場(chǎng)景之中 。品玩了解到，包括智能導(dǎo)購、智能客服 ， 以及內(nèi)容營銷等京東零售前端業(yè)務(wù)都已接入產(chǎn)業(yè)大模型 。
其中，智能客服是京東產(chǎn)業(yè)大模型在零售領(lǐng)域的重要技術(shù)革新試驗(yàn)田 。以往智能客服在與用戶對(duì)話的場(chǎng)景中 ， 后者會(huì)覺得交互體驗(yàn)非常生硬，從而轉(zhuǎn)向人工客服的比率較高 。但京東將產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用于智能客服的任務(wù)型對(duì)話中，測(cè)試顯示對(duì)話的泛化性和語義理解水平都得到了較大提升 。
“我們內(nèi)部從最底層技術(shù)數(shù)據(jù)測(cè)試來看，產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用以后客服系統(tǒng)對(duì)長尾用戶意圖的感知準(zhǔn)確率有極大提升 ， 錯(cuò)誤率降低了一半以上 。而在對(duì)話維度上，產(chǎn)業(yè)大模型也將問題比例降低了超過30% 。”何曉冬博士表示 ， AI產(chǎn)業(yè)大模型給零售具體場(chǎng)景帶來的降本增效作用是直觀可見的 。
更具AI時(shí)代想象力的是，京東產(chǎn)業(yè)大模型也加速應(yīng)用在零售搜索和推薦系統(tǒng)的引擎中 ， 之前用戶是通過搜索框輸入關(guān)鍵詞、在推薦列表的海量商品中自行篩選，而在生成式AI技術(shù)漸趨成熟普及后 ， 未來的零售搜索推薦將演化為交互模式 。
“我們下一步的重點(diǎn)是同品識(shí)別，比如用戶搜一個(gè)商品，目前京東零售平臺(tái)會(huì)推薦各個(gè)不同款式、各方賣家的SKU ， 但對(duì)用戶來說體驗(yàn)不是很好，我們正在試圖讓產(chǎn)業(yè)大模型去識(shí)別上億個(gè)SKU，未來用戶再搜索時(shí) ， 就可以看到按照價(jià)格、商家模式、品牌等維度篩選展示的產(chǎn)品 ?！?br /> 京東集團(tuán)副總裁、零售技術(shù)研發(fā)與數(shù)據(jù)中心負(fù)責(zé)人尚鑫告訴品玩，以零售同品識(shí)別為例 ， 產(chǎn)業(yè)大模型對(duì)零售行業(yè)運(yùn)營效率的提升與經(jīng)營成本的節(jié)省，會(huì)讓消費(fèi)者購買到的商品性價(jià)比越來越高 。自去年開始，京東就將“低價(jià)”列為集團(tuán)三大戰(zhàn)略之中，產(chǎn)業(yè)大模型的研發(fā)與應(yīng)用雖然還在初期階段，但長遠(yuǎn)來看將對(duì)低價(jià)策略起到不可小覷的賦能作用 。
從京東推出產(chǎn)業(yè)大模型追溯其在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)探索路徑 ， 能看到自2017年劉強(qiáng)東提出“技術(shù)、技術(shù)、技術(shù)”的理念之后，京東過去8年時(shí)間里一直致力于用技術(shù)打破與重建供應(yīng)鏈領(lǐng)域的商業(yè)模式 。
2018年京東AI研究院建立時(shí)，其最初的發(fā)展布局是：百分之七八十由產(chǎn)品驅(qū)動(dòng) ， 以技術(shù)在行業(yè)落地為目標(biāo)；百分之二三十面向未來，由前沿技術(shù)驅(qū)動(dòng) 。
由此，2020年京東發(fā)布了言犀平臺(tái) ， 正式邁出AI技術(shù)進(jìn)行嚴(yán)肅商業(yè)化的第一步，當(dāng)時(shí)言犀更加注重人工智能對(duì)電商領(lǐng)域的理解能力；2022年開始，京東將數(shù)字人所具有的語音和視覺能力融入言犀 ， 聚焦人工智能在產(chǎn)業(yè)端的交互能力 。2023年GPT技術(shù)引爆了大模型行業(yè)，京東也在多年技術(shù)積累之上推出言犀大模型，主打人工智能在整個(gè)供應(yīng)鏈生態(tài)中的生成能力 。
京東在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)探索 ， 不斷追隨著科技創(chuàng)新周期的腳步，但卻從未脫離產(chǎn)業(yè)落地的真實(shí)場(chǎng)景 。
人工智能技術(shù)還在發(fā)生著日新月異的革新，京東產(chǎn)業(yè)大模型在對(duì)內(nèi)進(jìn)行業(yè)務(wù)提效、對(duì)外賦能行業(yè)客戶之外 ， 也有著更長遠(yuǎn)的技術(shù)理想：
“大語言模型讓我們看到了AGI（通用智能）的希望，AGC（人工智能內(nèi)容生成）的普惠下一步一定要走向多模態(tài) ， 不僅是語言，還要把語音智能、視覺智能、交互智能綜合起來，我們目前已經(jīng)看到了語言大模型的涌現(xiàn)能力，下一步是不是可以期待多模態(tài)層面上的智能涌現(xiàn) ?！?br /> 【情感與理智感情用事的名人例子】多模態(tài)的智能涌現(xiàn)或許需要十倍甚至更大的模型數(shù)據(jù)、算法，以及算力，目前還沒有哪個(gè)科技企業(yè)真正將其做好，但作為全球人工智能領(lǐng)域最早開始研究多模態(tài)技術(shù)的科學(xué)家 ， 何曉冬表示這將是京東探索研究院未來聚焦的重要方向 。

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