【亿邦原创】在人工智能的浪潮席卷全球的今天,每一家科技巨头都在寻找自己的位置。有的公司在比拼算力,有的公司在卷参数规模,而京东正在以产业实干家的姿态卡位场景、深耕应用、构建生态。 3月24日,京东举办了一场技术分享会,集中展示了其在AI领域的一系列最新进展,从开源大模型到能“吃播”的数字人,再到全球最大的具身智能数据采集中心,一幅围绕AI构建的生态蓝图正徐徐展开。 1、“龙虾”不是投资标的,是效果放大器 “龙虾”引爆热点,但京东技术负责人眼中,真正的变量是模型能力的迭代。 他引用OpenAI为AI定义的五个Level来解读这一现象:从对话、推理,到现在的Agentic AI,模型能力已经跨入了第三层。去年大火的DeepSeek证明了推理能力的成熟,今年以ClawCode为代表,意味着模型层突破了“代理”关卡,使得构建一个强大的智能体变得前所未有的简单,甚至一个人靠业余时间就能做出来。 他大胆预测,如果技术路线合理,一年之内我们可能会看到L4级别的模型出现,届时AI将具备真正的“创新”能力,在高难度的人类智慧领域发挥作用。 源于这种判断,京东首次开源了基础大模型JoyAI-LLM Flash的Instruct版本。这个模型的核心亮点不在于参数有多庞大,而在于其极高的“Token效率”。该技术负责人用一个经济学概念解释了这一创新——“帕雷托最优”。通俗来讲,就是用最少的Token完成最多的任务,让每一个Token都能发挥最大价值。 这一突破得益于其创新的FiberPO强化学习方法。这项技术让JoyAI-LLM Flash在19个权威基准测试中表现优异,以“轻量化”的姿态跻身行业一梯队。它具备高效响应、轻量化部署和高精确度的核心优势,尤其适配近期火爆的“龙虾”(AI智能体)应用。 该技术负责人坦言,京东开源模型的战略意图非常清晰:打造生态。“未来企业端可能不会只用一个大模型,不同场合用的模型不一样。很多公司和场景希望做二次开发,这就需要围绕一套模型体系形成一个开发生态。”他直言不讳地指出,阿里的千问就是一个成功的例子,而京东也希望通过开源,吸引更多开发者,让他们围绕京东的Joy模型系列进行开发,最终形成自己的商业圈和平台。 2、数字人:从总裁直播到全品类覆盖 如果说大模型是京东AI的“大脑”,那数字人就是京东AI伸向商业世界最直接的那只手。 2024年,京东做了刘强东的数字分身,后来给董明珠等上百个总裁做了定制数字人。到了2025年,他们开始做明星的数字人、企业的IP数字人。最近,京东的数字人甚至开始“吃播”了。 “吃播”有多难? 想象一下,一个数字人一边试吃食品,一边回答用户的问题,还要确保唇形动作和语音完全匹配,不能有穿模,清晰度还要足够高。这在技术上是个巨大的挑战。 京东数字人技术负责人从三个维度介绍了技术突破:表现力、制作效率和模型通用性。 在表现力上,京东数字人已经突破了“自由态”。这意味着数字人不再局限于固定的动作,而是可以在直播间里自由走动、拿取商品、转身,甚至进行“吃播”这种高难度互动。通过“首尾帧”技术,可以将不同的动作视频无缝拼接,让数字人的表现丝滑自然,毫无跳帧感。在效率上,从最初需要拍摄30分钟素材,到如今仅凭一张图片就能实时驱动数字人,技术门槛被大幅降低。而在通用性上,京东已经实现了“一个通用模型驱动所有形象”,不再需要为每个主播单独训练模型,这为大规模商业化铺平了道路。 京东数字人产品负责人分享了这些技术在实际业务中的惊人成效。目前,京东已有超过7万家商家深度应用了数字人直播,几乎覆盖了所有品类。在京东的公域流量中,质量达标的数字人直播与真人直播享有同等的流量竞争机会,甚至有81%的数字人直播流量超过了真人直播。一个生动的案例是,某家电品牌在凌晨时段使用数字人直播,单场GMV破万,人均停留时长比真人直播提升了51%。 当然,规模化推广也面临挑战。该技术负责人指出,最大的非技术性挑战是如何进一步降低对商家的依赖,实现“一键开播”。目前,京东正通过Agent技术打通内部数据,自动调用商品信息、优惠政策和活动规则,让数字人能够更智能、更准确地回答用户问题。 从成本角度看,京东对商家采取了战略性不收费的举措,旨在通过技术和算法不断降低成本,最终聚焦于为商家创造GMV。该产品负责人表示,现在,只需要一小时的直播素材,京东就能复刻出整场直播间的效果,让商家实现7x24小时不间断带货。 3、具身数据:从数字世界走向物理世界 如果说大模型和数字人还停留在数字世界,那京东正在建设的“全球最大的具身智能数据采集中心”,就是在为AI进入物理世界做准备。 据介绍,数据采集过程中,京东将发动内部超过10万名各类职业员工,以及外部最多50万各行业人员,其中在宿迁就将发动超10万市民,开展“人类规模最大的数据采集行动”。 未来一年内,京东将积累500万小时人类真实场景视频数据,两年内将超1000万小时,并同步采集100万小时机器人本体数据;推动具身智能产业从算法仿真迈向真实数据驱动,撬动万亿级机器人产业生态发展。 但在数据质量控制上,京东有严格的标准,包括高标准的采集设备、自动化与人工结合的质检流程,以及对敏感信息(如人脸、包裹标签)的算法清洗,确保输出的数据干净、合规。 如何让采集的人手操作数据,能泛化到轮式、双足等不同形态的机器人上?团队认为,通过算法映射,将真人的手掌动作映射到机器人的灵巧手上,是当前实现跨本体泛化的一条有效路径。这体现了京东在具身智能领域的深度思考,不仅仅是采集数据,更是在探索数据如何高效赋能不同的物理实体。 4、总结 在可以看出,京东正在尝试用最务实的方式,建立起一个最接近钱、最接近货、最接近真实物流的AI版图。无论是7万商家在用的数字人直播,还是覆盖全品类的智能客服,京东的AI技术从诞生之初就“长”在业务上。 但在一个技术迭代速度以“月”为单位的行业里,务实也可能变成一种危险,需要参与者在在“务实”和“前瞻”之间找到一个平衡点。既要服务好今天的7万商家,也要为明天的L4模型做好准备;既要守住电商这个基本盘,也要在基础能力上不落下风。 这是一场卡位战,也是一场耐力赛,能不能笑到最后,还要看它接下来的每一步,能不能走得足够稳、足够快。











