京東數科六週年，被低估的AI技術派_風聞

達爾文在《物種起源》中講述了這樣一個道理：能夠生存下來的物種，並不是那些最強壯的，也不是那些最聰明的，而是那些對變化作出快速反應的。

如果用這樣的生存法則來丈量互聯網世界裏的“新物種”，似乎同樣適用，剛剛誕生六週年的京東數科就是個例子。

單從時間上看，京東數科創立的時間並不長，可當互聯網的重心轉向ToB賽道，巨頭們圍繞數字經濟進行產業滲透的時候，京東數科又悄然成了最具鋒芒的選手。

01 不尋常的躍遷路徑

從2013年10月京東金融的獨立運營算起，過去六年的發展可以分為兩個階段：

前三年主要以消費金融和互聯網金融作為切入點，推出了以京保貝為代表的供應鏈金融和以京東白條為代表的消費金融，屬於自營式金融服務的階段；後三年以科技輸出為主攻方向，特別是2018年由京東金融升級為“京東數科”，數據技術、人工智能、物聯網逐漸取代金融成為新的燃料。

從金融科技到數字科技，京東數科的“大跳躍”不失為一種奇蹟，卻也有着某種必然性。

在創立初期，京東數科就注重風險定價技術的打磨，搭建了一整套底層風控和信用生態系統。比如在金融反欺詐方面，京東數科通過建立機器學習模型，結合按壓度、機器視角等多維指標和生物行為數據，將用户本人識別的準確率提高到94.84%，為京東數科的科技輸出和ToB的商業佈局奠定了基礎。

而當京東數科進行轉型時，又抓住了數據和場景上的雙重優勢。

正如京東數科CEO陳生強在烏鎮互聯網大會上的觀點：“金融機構要發展科技和實現開放，與已經建立起核心數字科技能力和場景能力的科技公司合作，將是一個效率最優、成本最優和社會資源價值最大化的共贏模式。”京東數科的思路正是優勢互補，幫助金融機構建立屬於自己的核心能力，在實現新增長的同時又能守住風險底線，且逐步將“共建”的思維方式延伸到了金融場景外。

如此就不難解釋京東數科的躍遷路徑：早期的金融壁壘，讓京東數科比友商們更專注於技術研發，而金融領域海量多維、全類型的數據環境和嚴苛的實戰標準，往往是錘鍊技術最好的練兵場。

最終在產業數字化成為潮流之時，京東數科以技術派的身份登場。

02 骨子裏的務實基因

技術的魅力在於，任何模式上的創新都是有邊界的，但技術沒有，一家技術性公司可以同時跨越多條賽道。

在很多人的印象中，京東並不是一家擅長打技術牌的巨頭，互聯網上流行一時的技術名詞大多與京東無關。卻也不應該低估京東數科的技術功底，相比於那些習慣於高喊技術賦能的互聯網巨頭，京東數科之所以能在產業數字化賽道中紮根，除了技術上的沉澱，還有骨子裏的務實基因。

比如陳生強在談及產業數字化的話題時，曾給出讓外界有些不解的觀點：進入任何產業，一定要基於深度理解產業需求，具備產業knowhow，並尊重產業規律才能實現。數字科技公司一定要與實體產業去共建，而不是向產業方簡單的輸出技術或互聯網流量。

如果要找一個具體的案例，網易、京東等在“養豬”這件事的動作，或許就是最好的“證明材料”。

網易是最早宣佈進軍養豬業的互聯網巨頭，採用了自有養殖場、全產業鏈自營的生產模式，甚至發明了味央豬蹲馬桶、聽音樂玩玩具的豬式福利…..可從本質上講，網易想要打磨的是一套生態高效的養殖模式，瞄準了中產及中產以上的中高端消費市場，模式創新的價值在技術之上。

京東數科與業內頂尖專家共同打造了“神農大腦”，聯合研發出了人們熟知的 “豬臉識別”，通過生物識別技術對每一頭豬進行快速鎖定和數據採集，為養豬企業提供“千豬千面”的精準飼餵方案，同時可以自動調節豬舍內的風機、水簾、暖氣等設備，並且對養殖場的生產全流程進行了數字化改造，為養殖企業提供了智能化的解決方案。

對比發現，網易養豬有着網易系產品獨特的“小資情調”，京東數科的關鍵詞則是“共建”，兩者最根本的不同在於，網易是自己利用高科技養豬，而京東數科是幫助養殖企業用高科技養豬，目的在於找到可複製的智能養殖解決方案。

以“豬臉識別”為例，之所以要在這樣的技術方案上下功夫，正是看到了農牧保險中的痛點，彼時經常出現牲畜死後多次理賠的欺詐行為，“豬臉識別”是動物核身的關鍵技術。正是豬臉識別、聲紋識別、視覺估重等技術上的打磨，京東數科把獨創的養殖巡檢機器人、飼餵機器人、3D農業級攝像頭等技術串聯，為傳統養殖業打造了一個智能化的養豬場，實現了養殖場內實時監測、精準飼餵、智能環控等日常功能。

除了“智能養豬”，京東數科的智能養殖解決方案正逐漸被複制到智能養牛、智能水產等多個領域。比如京東數科已經在4座首農集團的奶牛牧場中部署了智能養殖解決方案，實現了對智能噴淋系統、精準飼餵體系和牛舍環境的控制，可以在第一時間調整和優化飼養計劃，真正實現了牧場生產的數字化和智能化。

這種深紮實體產業的做法，用京東數科副總裁曹鵬的説法就是“不做浮冰”。只有深扎到實體行業中，與合作伙伴共享產業成本降低、效率提升所帶來的增量價值，才不會停留在輸出技術或流量的初級層面。

03 技術範的多元佈局

在京東數科進入第三個“三年”的時候，已然走出金融，深入產業。

簡單梳理下京東數科的佈局，金融之外已經有城市、農業、營銷、資管等多個板塊。假如對產業數字化稍作了解的話，京東數科業已找到一條差異化路徑：雖然城市、農業、營銷等業務看起來是平行的，但金融是一種共通的商業化方式，這些業務除了自身的收益，還可以沉澱數據和行業洞察，繼而建立金融與產業的連接。

應該説，在阿里、騰訊等尚未在產業數字化上佔據絕對先機，京東數科的數字科技共建路線不乏成為一家頭部公司的可能。可如果理解了京東數科的躍遷路徑，以及骨子裏的務實基因，預判京東數科的成長軌跡，還需要回歸到技術維度上。

曹鵬在媒體採訪中談及京東數科的研發投入時，給出的回答是：“技術最大投入就是人，技術類最大投入、最大資產也都是人，其他的像服務器，或者一些數據，反而都是小頭。”與之對應的，京東數科的人員構成中有60%以上為技術人才，而且這一佔比還在不斷增加。

建立了人才上的長板，京東數科迅速進入了技術上的快車道：京東數科有着豐富的業務場景，新技術可以很快開始場景測試，然後進行快速迭代，短短兩三年的時間就可以達到行業前沿水平。

沿着這樣的思路，無論是養豬、機器人還是廣告營銷，本質上都是技術與業務聯動的水到渠成。事實也是如此，圍繞機器學習、語言語音、計算機視覺等基礎技術，京東數科在過去六年中進行了系統化的研發佈局，並先後推出了一連串的應用。

以語言語音基礎技術為例，通過在自然語言理解、語音識別、語音合成等領域的深耕，京東數科積累了對話機器人、用户問題理解、用户問題回答、多輪對話管理、知識圖譜、語音識別等重要技術能力，比如語音識別技術在多個公開測試集中的識別率超過95%，在自有客服場景中的識別率超過93%，同時具備端點檢測、説話人轉換檢測、説話人角色識別等差異化能力。

除此之外，京東數科在人工智能技術上有着鮮明的目標導向。就像語言語音的基礎技術被應用於小京靈智能客服，基於與用户在通話過程中傳遞出來的多層次的信息，進行用户情緒的偵測，對情緒比較激動的客户及時的轉到人工服務。如此在提升客户服務質量的同時，進一步完善了底層技術的迭代優化。

按照華興資本創始人包凡的觀點，“當京東數科把整套技術標準化、系統化後，可以賦能的已不僅是金融一個行業，而是可以拓展到多個實體行業。”有理由相信，產業佈局上十足技術範的京東數科，邊界還將進一步向非金融場景擴散。

04 寫在最後

作為產業數字化的核心動力，數字科技註定是巨頭們的新牌桌。

京東數科的幸運之處在於，沒有狂熱地標榜“互聯網基因”，沒有盲目追逐流量入口，而是另闢蹊徑，以一種務實的精神、接地氣的態度、技術派的擔當深耕數字科技。在熟悉的金融場景上與合作伙伴互補共建，在金融以外的產業又深扎其中，不尋求顛覆，幫助合作伙伴進行思維轉變。

從六年前京東金融的一花獨秀，到京東城市、京東農業、京東鉬媒等新品牌的開枝散葉，早已抓到了產業數字化的第一手好牌。