京東數科的數字革命_風聞

文 | 財經無忌君

數字英雄們沒有停下他們征服世界的腳步，一如工業革命的信徒試圖將機器武裝到所有的工廠。

在過去的一年多時間裏，京東數科的一羣工程師們頂着碼農的稱號，在遠離北京1000多公里之外的長白山養豬場，開始了一場“豬圈數字革命”。

人們已經在消費領域嚐到了數字技術帶來的甜頭。現在，他們希望能有一場更徹底的變化——這些IT精英們在跨進豬場的第一刻起就對此深信不疑，但嗷嗷叫的黑豬們和異常刺鼻的豬糞臭也提醒着這些習慣了鍵盤聲的知識分子們：這並不是一件容易的事。

事實上，陳生強也不願意去做一件容易的事。

這位早已經功成名就，六年前就應該在福建曬太陽的京東前CFO之所以“二次創業”，很大程度是因為想把“事情做出自己喜歡的樣子”。差不多一年前，他將京東金融升級改名京東數字科技，一度引起業內迷惑：陳生強是想幹嘛？放着好好的金融的錢不賺，這是怎麼了？

而在京東數科改名的一個多月後，已經六年多沒有在知乎上冒泡的馬化騰，深夜發出靈魂拷問：“未來十年哪些基礎學科突破會影響互聯網科技產業？產業互聯網和消費互聯網融合創新，會帶來哪些改變？”

此時，這些在北京出入寫字樓的IT人才已經和長白山上的黑豬同吃同住多日。作為京東數科旗下的三大戰略品牌之一京東農牧的先鋒部隊，他們要用數字技術去改造整個養豬場，實現全產業鏈的智能化升級——“豬臉識別”是其中最被大眾記住的一個應用。

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與其説是領袖們的先知先覺，不如肯定中國的互聯網產業的確到了某種意義上的“下半場”。

幾乎在前後腳時間裏，阿里宣佈將旗下阿里雲事業羣升級為阿里雲智能事業羣，成立新零售技術事業羣，並進一步加大雲計算和人工智能等技術在企業內部的比重。百度則進行了技術體系架構整合，將智能雲事業部（ACU）升級為智能雲事業羣組（ACG），承載人工智能To B業務。

騰訊更不要説，除了馬化騰提問造勢，還進行了第四次組織架構調整，目標很明確：下半場 All in 產業互聯網。

從另一個角度來説，數字零售出身的京東，在面對巨頭們入局的產業互聯網之戰中，派出了京東數科應戰。

1000多年前古印度人發明了阿拉伯數字，但現在“數字”一詞已被這羣掌握了信息技術的工程師賦予了新的含義——一切皆可數字化。物理世界藉助“0”和“1”的無限變化，投射到了虛擬的信息和互聯網世界。

谷歌把內容文本數字化，藉助搜索工具我們能獲得全世界的消息；亞馬遜把商品數字化，購物成為了點擊鼠標按鈕的行為；推特把人數字化，我們的喜怒哀樂都留在了虛擬世界；而5G之下的物聯網把生產工具數字化，冰箱和電爐也有對話的可能。

但現在最難數字化的是人的經驗。互聯網巨頭們盯住的正是這塊最後的“硬骨頭”。

丹尼爾·卡內曼在《思考，快與慢》一書裏，將人類大腦的思考分為系統1和系統2，這位諾貝爾經濟學獎得主用有趣的行為實驗告訴我們，依靠直接的系統1往往並不正確，但我們卻異常信賴它。

“我們走訪了非常多的養殖場，每個養殖場負責生產的老闆都會滔滔不絕給我介紹他個人的養殖經驗。當我聽多了以後，我會發現每個人做事情，搞養殖，養豬也好，養牛也好，很多環節都不太一樣。”

京東數科農牧產業參與其中的同事，在跑了一圈養殖基地後回來對北京的同事們説，“這就引發了第一個思考，如果這個事情整個行業沒有一個標準，怎麼去提升行業的水平，提高我們的生產力，提高我們農業的水平。”

而這正是目前中國產業互聯網的難點，每一個行業都有各自不同的特點，甚至相互之間很難標準化，尤其是作為最為傳統的第一產業農業。

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神農大腦就是這麼來的。它的出發點就是將行業裏面優秀人才通過幾十年積累下來的經驗，進行數字形式的固化，並最終成為可以共享給全行業的數據。

在吉林長白山的精氣神黑豬場，京東數科構建了一整套的智能化技術。比如成立研究院訓練神農大腦（AI），在養豬場定製架設神農物聯網設備（IoT），並設計神農系統（SaaS），最終把獨創的養殖巡檢機器人、飼餵機器人、3D農業級攝像頭等先進設備一併串在一起，在互聯網世界裏構築了一個由數據組成的“養豬場”。

好處是顯而易見的。

要知道中國雖然是世界生豬養殖和豬肉消費第一大國，生豬養殖量和存欄量均佔全球總數一半以上。但對於中國的養殖户來説，養豬一直以來都是一個及其吃力不討好的勞動密集型產業。

數據顯示，中國每生產一公斤豬肉，飼料成本就比美國貴2倍，人力成本比美國貴5倍。中國Top20養豬企業年生豬出欄量僅佔全國總量7%左右，而美國僅Top10的企業就能達到佔全國40%的比重，相比之下，中國集團化、規模化養豬程度亟需提高。

數字化、智能化是改變這一沉重並發展緩慢的行業的好辦法。最先替代繁瑣工作的是那些形態各異、崗位不同的智能機器人。巡檢機器人集成了 3D 深度攝像頭和温濕度感應器，可以檢測豬舍氣體、温度、濕度，並把信息反饋到控制中心，方便工作人員及時做出調整。

具有“豬臉識別”技術的巡檢機器人，不但認得每一頭豬，還能知道這頭豬需要吃多少，這在傳統養豬場裏幾乎是不可能的，並且每頭豬的數據和另一個智能飼餵機器人同步，可以做到不讓豬少吃一口，也不讓豬多吃一克，做到不胖不瘦剛剛好。

“剛剛好”是一個微妙的詞，在我們中國人傳統的“中庸之道”思想裏，這代表着不偏不倚，差不多。而在數字化的科技語言中，“剛剛好”應該翻譯成“精準”。

今年上半年，在國家能源集團南寧電廠的控制室裏，有一天擁進很多人來，隨後這些行業專家、老司機們見證了一個火電行業的“剛剛好”：按照京東數字科技Alpha電算法的推薦值，鍋爐熱效率實現了提高。這一技術如果實現全國推廣，每年可以為國家節約70億元的燃煤消耗和污染治理費。

事實上，京東數科的這一Alpha電項目組研發的AI+火力智能發電優化系統，需要控制上百個變量，鍋爐優化問題甚至比Alpha Go圍棋問題還複雜。

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區別於消費互聯網中的數字技術應用，產業互聯網的數字化改造很多時候並不具備生動的傳播。前者由於人人都是使用者，切身感受會更加性感，但後者無論是痛點還是改造的想象空間，往往侷限於行業從業者。

但這並不妨礙這些大刀闊斧的“革命者”的熱情，雖然他們知道，很多時候對傳統產業的智能化和數字化改造，都是隱藏在“冰山”下的工作。

阿里的博士王堅在他的那本薄薄的《在線》一書中説了一個淺顯但真實的道理：流動或者在線的數據成為了新的基礎設施。

而那些聰明的IT工程師們闖進傳統產業，當然也並不會一帆風順。數據化的新技術一定是互聯網下半場競爭的“石油”，但這石油如何燃燒，每個人的理解也並不相同。

我們如果有興趣對比一下零售行業的數字化進程，從最初簡單的商品“在線”，到目前深度的“人”、“貨”、“場”改造和再建，最終都需要回到零售的本質。曾經在零售行業，互聯網一度想拋棄傳統的舊世界，但另起爐灶的結果往往並不理想。

如果由此及彼，我們是否也可以認同在產業互聯網的競爭中，對行業的數字化改造並不能改變行業的內在運行規律這一觀點呢？

無論是阿里雲對中小企業的賦能，還是騰訊宣稱的產業互聯網助手的角色，體現的也是這一認知。產業互聯網是B2B，而消費互聯網是B2C，作為京東數科的大腦，陳生強更願意相信這是一件“B2B2C”的事業。

以養豬場的案例為例，京東數科的優勢在於不僅僅是從技術的角度，改造了B端養豬場，背後京東集團的零售優勢，讓它有更多的條件可以去賦能養豬場——誰都知道養豬場的豬最終應該是出現在C端消費者的餐桌上。

去年普華永道發佈了《科技賦能B端白皮書》，認為中國互聯網下一個風口出現在B端，科技企業賦能B端、服務C端的T2B2C將成為主流商業模式。

也許到了今年這個時候，大家都能看清當時陳生強改名的意圖了——很多人看小了他的野心。

（完）