技术的每一次变革，都会催生新的商业业态，重构商业逻辑。对于零售行业也是如此。
2007年，网上购物是少有人知的选择。这一年“京东多媒体网”才正式更名为“京东商城”，没人能想到2025年，中国电商渗透率超过了45%。
20年后，当算法可以预判需求、自动创作并优化管理时，人、货、场的关系将被重写，电商平台的规则又一次会被改变。
人们可以模糊地感知到这种改变将是颠覆性的，但那个图景是什么，还没有人能清晰地描绘出来。
作为国内头部的电商企业——京东也在探索自己的路。他们在后端投入大量资源做京东云、大模型算法等底层基础设施建设，在前端，也率先布局合适的应用场景，如京东智能客服、AI数字人等，京东集团技术委员会主席、京东云事业部总裁曹鹏认为，如果技术不能在终端场景里产生价值，前面的所有热度其实最后都是泡沫。
在两会期间，九派财经对话了全国政协委员、京东集团技术委员会主席、京东云事业部总裁曹鹏。他2007年加入京东，参与构建了京东商城、京东金融、京东云等多个业务的技术体系，是既深刻了解京东业务，又擅长技术的管理者。无论目前AI有多火爆，他称，评价一个企业的AI实力，关键要看技术投入是否真的在解决实际问题，而不是盲目追求技术热点。
1.AI一定会改变电商模式
Q：京东2024年四季度出现了近三年来最大增长，您认为发力AI对京东业绩提振有什么影响？
我觉得AI帮助还是挺大的。从2017年全面向技术转型以来，截至2024年底京东体系的研发投入已累计近1400亿元，包括内部的场景优化、供应链的优化、终端的场景服务的能力乃至人效的提升，其实背后都是每年几百个亿的技术投入。目前，AI在京东内部已经服务了零售、健康、物流、金融等数百个场景，服务超60万员工和35万商家。
Q：京东为何力推AI数字人，是否对带货GMV有所提高？
数字人的推出对店铺GMV是有所提高的，虽说带货能力比最头部的主播肯定是不如的，有些商家本身就具有很强的直播能力，可以自己进行热点时段直播，但对于一些不太擅长的中小商家和“闲时”来说，有数字人带货就是有效提升。数据显示，京东云言犀数字人提升闲时转化率超30%，带来销售增量超140亿。
Q：京东推出包括刘强东在内的高管数字人，刘总有亲自参与这件事情吗？与真人流量主播相比表现如何，有什么差异？
刘总是很支持这件事的，以及“采销东哥”的形象也是他深度参与的，他会提一些建议，希望通过加入自己的手势习惯和讲话风格，乃至口头语，让数字人更像他本人。
和真人主播最大的差异，可能还是在成本和效率上。真人主播的成本还是比较高的，很多店铺不可能24小时无休止做直播，这时候就需要低成本的数字人来帮忙运营、带货。
Q：京东AI在真实场景还有哪些应用？
在医疗健康场景，2025年以来，依托“京医千询”医疗大模型技术底座，京东健康发布了大模型全系产品“AI京医”，以及面向医院全场景应用的“京东卓医”，能为用户答疑解惑，推荐一些适合的营养保健品。医生和营养师无法做到7*24小时去解答客服疑惑，但AI可以随时响应这些需求，跟智能客服是一样的。截至目前，京东健康旗下医疗AI数字人的人工替代率最高已超90%，服务满意度达91%，过去一年服务用户人次超过3500万，能覆盖包括健康咨询、健康导购、健康科普、健康管理等在内的线上健康消费全场景，让用户能7*24小时享受AI所带来的极致体验和专业保障。
Q：AI在电商场景中的全新应用，是否会重塑消费者认知，或者说改变消费者行为？
我们一直在尝试一些新模式，包括依托零售多元化的场景，聚焦为用户打造“又好又便宜”体验做的一系列产品，如我们自研的京言智能导购助手，基于大模型的交互式应用，通过主动服务和多轮对话能力，为用户提供全面的产品信息和专业建议，目前累计用户数已超过5000万，用户体验满意度显著提升。接下来，我们还将继续围绕成本、效率和体验，在AI应用层面持续深耕，推动AI在更多零售业务场景全面铺开。
Q：技术的发展会改变很多的商业模式或商业形态，就如同互联网改变了整个电商模式一样，我们作为消费者也好奇，未来AI会不会整个颠覆电商的形态？
一定会。所有的行业最终可能都会被颠覆，因为这么多年来的每一次的技术变革，从最早的信息化，到互联网出现后经历信息化、数字化，到现在的智能化、移动化，所有行业都会发生颠覆。
Q：被颠覆的场景会是怎样的？
现在还没有人能说得清楚。就像最早互联网出来的时候，大家也不会想到它能发展成现在这个样子。但我们能看得到的几种可能：
一是会随着对用户更加深入了解，做到更好的产品推荐；
二是如果把现在的电商比作卖标品的货架式，未来可能在多轮的交互引导上会有变化，一些包括金融产品、家装定制等非标品都会得到很大提升；
第三在交互形态方面，没准以后电商会是助手导购的形式，或是VR眼镜那样虚拟现实的形式，会带来一个入口的迁移。入口迁移以后就会有新的商业参与格局产生。
2.最看重的还是应用落地和实际效果
Q：京东云是否已接通了DeepSeek？整合之后对京东云的业务有什么助益？
京东云是最早接入DeepSeek的一批云厂商，早在24年初就与DeepSeek有合作，在年初DeepSeek爆火的时候，京东云快速上线了DeepSeek专区，应对用户需求全面上线DeepSeek产品。
京东并不像某些大模型的厂商，比较注重于推自己的模型，其实京东是一个开放的生态，在我们的体系里会推各种各样的大模型，包括DeepSeek，我们都会接在里面去服务客户的。
Q：京东云是怎样开放DeepSeek服务给外部伙伴的？
对于希望低成本搭建AI应用的初创公司和开发者，京东提供裸金属智算服务和公有云Token调用两种模式；对于金融、政府、企业等需要“数据不出域”的用户，我们则提供大模型私有化部署，包括一体机、纯软件部署和算力运营三种模式。目前，部分金融客户以及河南鹤壁、江苏宿迁、山东滨州等地政府，都已经使用这些服务迅速部署了DeepSeek支持的应用。
Q：关于大模型要做大还是做小，京东内部有什么共识吗？
在京东做大模型，其实是受场景或应用牵引的。我们有自己的“言犀大模型”。
作为通用的基座模型，它可结合不同场景或需求进行进一步的优化。也就是说，基本上“言犀”在基座模型的整体效果上，跟行业内头部是打平的，但它可以对很多的细分场景做微调，效果远远超过行业里的通用模型。
Q：京东对于AI的布局最看重的是什么？
我们最看重的还是应用落地和实际效果。因为京东是一个比较务实的厂商，更看重AI最终能带来什么价值。如果技术不能在终端场景里产生价值，前面的所有热度其实最后都是泡沫，包括现在的DeepSeek，都需要在终端去证明它真的能够给企业降本增效，带来更多收入，或给客户更好的体验。
Q：应该如何评价一个企业的AI投入与产出，以及他面向未来的发展实力？
评价一个企业的AI实力，关键要看技术投入是否真的在解决实际问题，而不是盲目追求技术热点。现在企业的需求通常是碎片化的，企业投入AI，如何平衡极致性能与极致性价比，成为评价企业投入产出的又一关键因素。
Q：京东接下来会从哪些方向努力？
基本上还是三端：一是各种应用端的开发，我觉得最终还是要在应用端突破。
第二个是中间的平台。因为很多长尾化的应用，对中间平台的能力要求非常高，大量碎片的应用需要很高的开发成本，没有人去做，所以要有一个好的平台能够帮助开发人员快速低成本地去做AI的自动体的适配。
再往下就是推理的性能和国产供应链，DeepSeek出来后推理引擎不断地优化，这是最近进展比较快的部分。
Q：在这三层里，哪一层最难突破？
这三层是互相相关、互相影响的关系。在基础模型得到优化后，推理的成本就会大幅下降。而且，整个模型的效果好了之后，前端的应用的效果更好，就能得到爆发，从而拉动基础资源的消耗，最后反向拉动供应链。现在有很多供应链的成本比较高，是因为规模没有到它的临界点，如果供应链得到快速拉动，规模效应下成本也会下降，就会进一步形成一个正循环。
Q：是否能理解当前最重要的还是基础技术的积累？
我觉得当前最重要的还是两层：一是模型本身核心的突破，二是应用层快速地建立生态，大量的靠应用去拉动。
Q：拉动应用层生态的建立会由谁来做？
AI一直面临着场景太过碎片化的问题，即很多都可以用AI来改造。最好的形态应该是有一个中间层，或者说一个平台，不管以服务的形式还是开源的方式，可能由大公司建造出来，这样很多中小公司生态的开发者就能以很低的成本去做AI的应用开发，把大量碎片化的场景构建出来。
Q：能不能认为，未来可能AI的存在会形成“底层是DeepSeek这样的基础大模型公司、中间是京东这样的大公司，上层会是一些细分的中小公司”的格局？
是的，大量的中小公司会在上面去做各种终端的应用的开发。只有在所有的人、所有的场景，哪怕身处于一个很小的场景，都会第一时间想到用大模型去解决的时候，那才是成功。
Q：距离这一天还有多远，对此业内有共识吗？
现在还没有到来，我们在技术模型的演进上面还是要继续探索。
Q：您认为目前中国人工智能技术发展和应用还面临哪些挑战？
其实我们面临的挑战还是挺多的，DeepSeek的爆火给了我们信心，但其实在算力资源的优化、成本控制以及国际技术封锁等问题上，我们还有挑战。
因此，在今年的提案中，我特别强调了两点：一是要加强自主创新，二是要建设异构算力基础设施，这样才能让技术更普惠，推动产业升级，确保我国在全球竞争中的领先地位。
九派财经记者王芊蔚
