11月25日，京东JDDiscovery-2020京东全球科技探索大会在北京召开，本次会议主题为“数智互联 . 共创未来”，会上，京东集团技术委员会主席、京东智联云总裁、IEEE Fellow周伯文博士在演讲中提出：技术是未来十年最大的确定性，它与企业不断发展壮大的确定性相结合，将预示着，2030年所有的企业都将成为技术企业。
京东集团技术委员会主席、京东智联云总裁、IEEE Fellow周伯文博士在JDD大会发表演讲
事实上，2020年新冠疫情成为企业数字化转型的催化剂，大大加快了各个领域的传统企业利用的数字化转型节奏。利用人工智能、大数据、云计算等前沿科技来对企业经营管理和业务流程做改造升级，成为后疫情时代中小企业转型自救的核心工程。据市场调查公司IDC近期发布的预测显示，到2022年，全球65%的GDP将由数字化推动；到2023年，75%的组织将拥有全面数字化转型路径图；到2025年，75%的企业领导者将利用数字平台和生态能力重构和提升他们的价值链。
抓住未来十年最大的确定性，京东布局“C2M智能工厂”
势不可挡的数字化趋势之下，蕴藏着巨大的商业机会。如何抓住这些机遇，我们需要透过产业，聚焦场景，从实际的业务和经营环境中去发现需求，解决痛点。更需要基于对业务和技术的双重理解，来推进新技术在对老场景的赋能。
京东作为国内大型B2C电商，同时具备实体经济和互联网的二元属性，独特的定位使其兼具理解产业需求和技术应用落地的能力。
在产业端，京东通过自建供应链和物流体系，链接生产和流通环节的各个场景，积累了丰富的供应链管理和运营经验；
在消费端，数以亿计的用户消费行为锻造了京东理解消费市场需求、高效服务和售后管理的能力；
在技术端，京东的互联网属性使其在技术产品研发、网络安全、技术应用等方面沉淀了创新能力。
产业和技术的经验基础，使京东在零售产业链的数字化道路上做出了更多的尝试，其中，在JDD大会上发布的“C2M智能工厂”，正是近年来，京东在产业互联网上的重大布局之一。
JDD大会在京召开
“C2M智能工厂”的核心是用消费端的需求反向指导生产
C2M智能工厂的核心理念，是利用消费端的需求分析结论来反向指导工厂生产，C2M即Customer-to-Manufacturer，用户直连制造 。它通过数字化建设打通生产端和消费端的信息壁垒，缩短供需双方的信息传导路径，从而能够更及时地使用消费市场信息来调整生产、仓储、物流等供应链的运营节奏，最大程度上优化资源配置，缓解供需不对称等问题。此外，贯穿于供应链全程的大数据应用能够帮助企业更科学地优化流程，指导决策。
“京东的智能工厂致力于打造一个需求转换平台，将需求端需求，转换为制造端可设计、可追溯、可量化、可定价的生产元素，从而链接M端研发、管理、生产、运维、服务全流程。”京东集团副总裁、京东人工智能研究院副院长、IEEE / IAPR Fellow梅涛博士在京东JDDiscovery-2020京东全球科技探索大会上，分享道：“C2M反向定制能力可优化工厂的生产流程，缩短生产链条，减少人工劳动，极大的节约各项成本，让企业和消费者从中受益。”
京东集团副总裁、京东人工智能研究院副院长、IEEE/IAPR Fellow梅涛解读京东“C2M智能工厂”
技术赋能，助力“智能工厂”供应链条的数字化打通
“智能工厂”的理念得以实施，与人工智能、大数据、云计算、物联网等新技术的成熟与创新场景应用密不可分。正如周伯文所讲：“数字化供应链的能力提升远不仅仅是一个单点，更多潜在的可能是把供应链整个链条打通，并提升数字化效率。”
而在实现整个链条打通这一关键环节中，一方面需要借助人工智能、物联网等技术将更多的实体信息纳入到数字化网络中去；另一方面，也需要利用这些新技术为场景赋能，提供更多基于业务场景的创新方案，从而为企业流程增效。
如，“6.18”期间，京东智联云携手某知名企业打造的智能化的反向定制冰箱，就是利用神经网络，一端基于商品评论和公开脱敏数据模拟用户的画像、用户喜好和市场趋势，另一端模拟冰箱的颜色、电量容积等几百个属性。通过模拟网络实时获取用户最可能的反馈，并针对目标消费者的人群去迭代产品的参数，从而找到理论上最受市场欢迎的爆款产品，并以此做生产、排产、决策优化。
京东C2M智能工厂战略合作伙伴签约
基于京东的C2M系统，这款冰箱新品上市的周期缩短83%以上，极大地节约了各项成本，在保证商品质量的同时一定程度上帮助消费者降低了价格。据相关统计，在京东技术能力支撑下，新品上市的周期缩短80%以上。
值得一提的是，供应链条的打通，将意味着全流程的数字化，也意味着大量的业务数据被沉淀下来。而数据作为企业的重要资产，如何在保证其安全性的同时，也能通过挖掘和分析等手段高效利用，是每一个企业都会关注的问题。云计算作为数字化的新基建在整个C2M模式中扮演的重要角色不言而喻。
“智能工厂”多元场景需求驱动技术生态化发展
“智能工厂”模式下对供应链体系的打通要求整个产业链的参与，才能保证从生产、流通到销售的各个环节高效协同，优化资源配置，及时反馈市场信息，产出更符合市场需求的产品。技术上，随着产业链的丰富，更多的企业参与到数字供应链当中，它们不同的业务场景往往面临着不同的技术需求，而多元的需求、个性化的应用往往需要跨领域的合作才能达到最佳的结果，生态化发展成为智能工厂的必然选择。
在SMB中小企业分论坛上，京东发布了企业软件服务平台京企企，试图为其生态内中小企业提供一个强大的软件服务采购平台，这是京东在技术生态建设的一个缩影。除此之外，更为底层的基础设施保障，京东也早有布局。
京东发布企业软件服务平台-京企企
云计算作为企业数字化的基础设施，肩负着支持海量数据存储和应用的重任。2017年，京东的云服务正式商用以来，不断联合软硬件服务厂商来优化产品，为行业提供更加优质的云计算服务。
此外，人工智能和大数据的发展对算法和算力的要求与日俱增，尤其是人工智能的开发与应用规模不断扩大，进一步增大了企业对特性向量的存储和计算的压力。
为了给AI领域的向量检索提供基础系统支撑与保障，京东与英特尔合作，在基于英特尔®至强®可扩展处理器的服务器上对分布式特征向量检索系统Vearch 进行优化，借助英特尔软硬结合优势，帮助企业改进重复图片去重、相似性商品图片搜索、人脸识别等 AI 应用的响应速度，并大幅降低特征向量检索系统总体拥有成本（TCO）。
据了解，京东与英特尔的合作已经有十余年的历史，双方在软硬件结合，算法优化等方面有着诸多合作，这将不断提升双方的技术创新和应用能力，为京东的“C2M智能工厂”生态建设打下坚实的基础。
如，为了在确保卡证信息识别的速度与精度的前提下，降低基础设施总体拥有成本（TCO），京东数科与英特尔展开了深入合作，将卡证信息识别算法从基于图形处理器（GPU）的推理服务器迁移到基于第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器的推理服务器，并采用 OpenVINO™ 工具套件进行了优化，将虚拟机的推理性能提升了三倍左右，从而有助于在保证卡证识别速度与精度的前提下，大幅降低部署卡证信息识别解决方案的成本。
抓住技术、生态两把桨，“C2M智能工厂”赋能制造业
“智能工厂”的未来，是技术和生态的共同发展，正如周伯文在演讲中提到：“推进产业数智化发展，需要技术和生态两把‘桨’。
第一把桨是需要生态与合作伙伴共创，依托京东自身的供应链优势，链接产业互联网和消费互联网的两端，降低社会成本，提升社会效率。京东将这个生态作为未来发展的战略驱动力，开放人工智能、大数据、云、物联网以及更多前沿探索技术，提供统一的云底座、技术中台、数据智能平台，以及协同管理平台。通过集成与被集成的关系，和生态伙伴一起去连接消费互联网与产业互联网两端，让京东的生态伙伴在相互协同中实现价值的释放，实现生态的共赢、共创，实现长期可持续的生态化增长。
第二把桨是技术。周伯文认为：“面向未来，我们需要不断的拓展和技术投入，不断探索更前沿的科技，致力于更高效和可持续的世界。”京东将加速探索未来十年的新技术，包括人工智能、区块链、物联网、自主系统以及下一代计算。为落实这一战略，京东成立探索研究院，将围绕人工智能、量子计算、数据科学工程与管理、去中心化计算、技术伦理道德以及科学与艺术六大方向进行探索。未来三年，京东探索研究院将在每个领域至少引入三个世界顶级的科学家，同时更加鼓励青年科学家加入。
未来十年，在不确定的环境下，确定的方向上，京东智能工厂正将技术和生态不断赋能制造业，利用其构建的软硬一体、端云协同的实施架构，用更先进的自动化技术，来打造智能、高效、全新的制造业生产、销售模式。
